大数据研究现状

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:路过32sky随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:yangxiaofeng67行业现状当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检

第27回 滴翠亭杨妃戏彩蝶 埋香冢飞燕泣残红 第28回 蒋玉函情赠茜香罗 薛宝钗羞笼红麝串

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:君临天下大数据行业发展现状与未来前景分析摘要：大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。首先来介绍一下大数据时代中新出现的数据类型：1)过去一些记录是以模拟形式方式存在的，或者以数据形式存在但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。举个例子Facebook每天有18亿张照片上传或被传播，形成了海量的数据。2)移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。3)电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。一、大数据时代带给我们的思考5)2)5)1)5)数据存储。主要是指利用何种方式进行数据存贮，对于中小企业，云存储

1大数据就业前景《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。当下中国互联网行业需求最多的六类人才职位为研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析。其中需求量最大的是研发工程师，而最为稀缺的是数据分析人才。领英报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为0.05。并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将高达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。2大数据薪资待遇IT技术领域薪资一直是普遍偏高的，而IT技术中，大数据的薪资也是一直高居不下的。2018年第一季度，大数据平均月薪30.1k，达到IT行业平均月薪榜首。拿北京市2018年的薪酬举例来说，北京数据挖掘工程师工资中位数为：￥15166元/月，最低工资8K-10K，最高工资工资30-50K；北京数据工程师工资中位数：￥13156元/月，最高工资20K-30K；北京数据架构师工资中位数：￥23700元/月，最低工资10K-15K，最高工资无法确定。大数据不仅起薪高，涨幅也不小，2018年大数据人才年薪资涨幅达19%，排名薪资涨幅第一位。虽然大数据行业薪资待遇如此良好，但行业内的优秀人才却十分稀少，据悉，未来大数据行业人才需求量将达180万，然而目前市场的人才量仅为50万，有着如此巨大的人才缺口。由于大数据、人工智能、云计算等新兴技术都是近几年内才开始火热的，在这些新技术刚刚兴起之初，还被互联网行业从业者吐槽为“泡沫”，不被看好，以至于进入行业的人才不多。然而随着科技的革新发展，这些新兴技术越来越多的被探索应用，企业逐渐意识到这其中蕴含的巨大价值，各行各业多种领域都开始利用大数据寻求创新发展。由此，大数据人才需求量也越来越大，大数据岗位越来越热门抢手。前景应该很好，大数据应用非常广泛。

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广，数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝，相应地，数据分析师这个岗位也越来越受到关注，越来越多的小伙伴也转行做数据分析，因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景，而且数据分析师的薪资待遇也很不错！岗位缺口大，就业薪资高，而且这个岗位对学历的要求不是特别高，对经验的要求也不算严格，从而数据分析师，在大数据时代，迎来了黄金就业期。通过搜索BOSS直聘和领英，发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺，其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是，虽然国内现有很多数据分析师员工，但其数量占比依旧很少，职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。2019年全国大数据人才需求是2015年的12倍，从数据可以看出，2020年乃至未来，数据分析师将是职业发展的一个重要方向。从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和的就业渠道，应该考虑读一下研究生。读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。 对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。 第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。

随着互联网时代的到来，人们愈发认识到现代科技与计算机技术的重要性，无论是互联网头部企业对IT技术的研发应用还是普通企业的发展需要都可以看出IT行业正处于如日中天的发展态势下，行业竞争同样十分激烈。大数据已经成为人们耳熟能详的IT业术语了，近年来大数据的发展态势也越来越好，大数据俨然已经成为行业流行趋势。大数据是当今社会发展所独有的产物，正是因为在日常生产、生活当中每天都会产生海量的数据，且提取其中有价值的数据能够帮助企业运营决策，才产生了大数据需求。大数据以互联网上产生的数据为基础，兼具海量化、多样化、快速化、价值化四大特点，正因为通过对批量数据的提取处理、应用到相关领域能够取得突破性进展，大数据逐渐成为IT行业流行趋势。根据当前的发展状况来看，人工智能、云计算、云端迁移、大数据的业务连续性将会是行业关注的重点，在专业靠谱的教育机构培训完就业也非常好的，建议你找入学签订就业协议的培训机构，保障自己的就业，目前很多培训机构都提供就业保障，例如南京课工场大数据学院、北大青鸟中博软件学院等等，你可以多看看，做个参考。

大数据的大未来及价值所在大数据作为一个尚未完全普及的概念，其实已经贯穿在每个人日常生活的方方面面。而随着科技的进步，大数据也在逐渐从数据本身向着数据之间所蕴含的更丰富的前景发展。 全球大数据现状 大数据（big data），或称海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，其所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理的目的。大数据是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。 大数据并非一个新出现的概念。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。同时，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。IDC2012年发布的数字宇宙研究报告（Digital Universe）显示，接下来的8年中，我们所产生的数据量将超过40 ZB（Zettabyte，即十万亿亿字节，1ZB=230TB），相当于地球上每个人产生5200GB的数据。 我们正处于一个数据爆炸式增长的时代 大数据本身只是复杂而几乎无序的数据，而其背后的关联性，才是大数据巨大的价值所在。目前众多大数据研究的重中之重，就是从海量的数据中提取相关内容，形成有意义、有价值的讯息。这个过程基本可以分为三个阶段。 数据即信息阶段。在这个阶段中，数据本身就是信息的所在。比如网络用户的身份信息、天气信息等。这些信息本身具有价值，在特定领域中能够直接应用，因此在大数据尚未崛起时就已经受到很多关注。然而随着当前来自不同渠道的大量数据表面相关性的降低，数据本身所提供的价值越来越具有局限性。因此这一阶段已经逐渐稳定在一些特定行业中。 数据蕴含信息阶段。在发现数据信息本身的局限性后，人们开始越来越多地研究数据内部的相关性，亦即数据间所蕴含的信息。随着移动互联网和社交媒体的普及，数据相关性正在逐渐取代因果关系，成为连接互联网数据的最重要因素。新闻聚合服务Techmeme的编辑发表文章称，网络已经进入了“相关性时代”。例如，电商可以通过用户的网页浏览记录、所在区域和性别年龄等相关信息，推测出用户的购物喜好，从而进行针对性的精准广告投放等。 孤立数据之间的相关性才是大数据的价值所在 纽约时报博客作者和统计学家Nate Silver凭借自己建立的数学模型，通过对大量数据的分析和统计，在2008年美国大选中曾准确预测了49个州的选举结果，而2012年的美国大选则准确预测了全部50个州的选举结果，在美国乃至全世界激起了对大数据及其相关性统计的追捧。目前大数据应用很多就处于这个阶段，如facebook和谷歌同样基于数据相关性分析推出的“社交图谱”和“知识图谱”，并将其应用于自身的产品中。 数据预测信息阶段。随着技术发展和大数据分析的不断深入，会有越来越多的数据进入庞大的数据库中，供系统进行更加精确分析和决策。比如，可穿戴设备提供了更多用户的身体状态数据，车联网、物联网不断记录着用户的行为倾向性数据，庞大的社交信息承载着新闻发展的趋势……而这些信息无一不是大数据的组成部分。 而随着计算能力的增强，一旦多种大数据之间记录、读取和分析的隔阂被打通，可供计算和决策的数据量就会显著增加，由此而来的更加智能化的网络将具有更加针对性的服务，甚至能够预测用户的行为并提前作出响应。未来用户也许会拥有随着情绪变化色彩的服装、根据爱好自动切换的电视节目、走到旁边自动开锁的汽车，以及更多无法想象的智能化应用，实现智能家居、智能城市。而这一切，都得益于不断增长、成熟的大数据分析处理。事实上，在这种情况下，每个用户就成为了数据本身。 这三个阶段，并没有明确的界限和区别，而是一个不断演进的过程。大数据随着人的发展而不断积累，也随着科技的发展不断被更有效地利用，成为这个时代最具价值的一笔财富。当然，当前的科技还远远没有达到实现第三阶段的水平：数据的存储、计算能力，网络的吞吐量，各个数据源之间的互联互通等等都是亟待解决的问题，而大数据所带来的产业结构调整、用户隐私问题甚至人们生活方式的变化，也都需要更多时间去研究和摸索。不过这些并不能掩盖大数据蕴含的巨大潜力，相信随着时间发展，大数据业务能够带来更多令人惊喜的创新和改变。本回答被网友采纳