st金正会摘帽吗

金正空调的年产值大约在20亿左右。这是因为公司产品种类多样，涵盖了中央空调、家用空调和商用空调等，可以满足不同人群的需求。此外，金正空调一直致力于产品品质和技术的提高，不断创新，这使得公司在市场上拥有很高的竞争力。在公司的发展过程中，金正空调不仅注重产品的质量和技术创新，还积极拓展销售渠道和市场范围。公司在全国各大城市设立了销售和售后服务中心，确保产品质量和服务质量。为了保证生产效率和产品的高品质，金正空调有严格的生产流程和质量监控措施。例如，公司实行严格的质料检验和生产流程监控，确保产品的质量达到标准。综合来看，金正空调在不断发展创新的同时，始终保持着良好的市场竞争力和稳定的产值。

金正大控股和ST金正不是同一家公司。金正大控股是临沂金正大投资控股有限公司。ST金正是金正大生态工程集团股份有限公司的简称。临汾金正大投资控股有限公司持有金正大生态工程集团股份有限公司43.68%的股份，目前是ST金正的最大股东。ST是Special Treatment的缩写。意思是特别处理。沪深交易所将财务状况出现异常的上市公司股票的简称前加上“ST”。被冠以“ST”的公司表示此上市公司经营连续两年亏损，特别处理。金正大生态工程集团股份有限公司成立于1998年8月26日并于2010年9月8日上市。董事长是万连步，目前，公司注册资金为32.86亿元。公司主要业务包括复合肥、缓控释肥、水溶肥、微生物肥、土壤调理剂等作物生长所需的全系产品的研发、生产和销售，并为种植户提供相关解决方案。根据金正大生态工程集团股份有限公司公布的2020年年报，2020年公司净利润为-3364453.52万元，而2019年公司净利润为-74268.72万元。2018年公司净利润为48318.03万元。从2018年公司的经营状况持续恶化，出2018年外，2019年和2020年公司连续亏损。2020年亏损额比2019年多出44倍。2020年公司货币资金为78739.89万元，2019年公司货币资金为188594.78万元。2018年公司货币资金为403718.06万元。2018年-2020年公司货币资金逐年降低对比2020年和2019年数据，2020年公司货币资金比2019年减少了110000万元。这说明公司的流动资金越来越少。从以上两个指标来看金正大生态工程集团股份有限公司这两年的经营状况不如以前，而且还在一直恶化下去。

ST金正是一个做化肥的一个公司，之前是被ST的股价一度掉到了一块多，但是从5月份开始从一块多涨到了三块多，涨的还是非常不错的。那根据这样的情况来看呢，后面摘帽的可能性应该还是比较大的。

完全有可能退市。只要股票前面有了ST，退市概率接近70%，所以要远离ST股。

法律分析：金正大现在明确不会退市了,马上可以摘星了,股价历史最低区间,正常经营,金正行业龙头在扩大时资金链上出了点问题,现在已经有解决方案了,说明金正最困难时过去后,金正大的前途无量。法律依据：《中华人民共和国证券法》第四条 证券发行、交易活动的当事人具有平等的法律地位，应当遵守自愿、有偿、诚实信用的原则。第五条 证券的发行、交易活动，必须遵守法律、行政法规；禁止欺诈、内幕交易和操纵证券市场的行为。

有可能，发生了这样的情况之后，一定要注意观察行情，然后也需要注意净资产，同时也需要在最佳的时间卖出，这样的话就可以保证盈利。

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。1、根据销售费习惯以及需求为其推荐更加适合的产品，因此相关服务的企业可以利用大数据进行精准营销，从而实现双赢互利的作用；2、当企业遇到瓶颈或者行业遭遇困境的时候，中小微企业可以利用大数据快速反应做好服务转型；3、企业战略布局以及资源配置的环节，可以通过大数据找到更加贴近事实的一句，同时对于面临互联网压力之下必须转型的传统企业提供与时俱进的契机。企业组织利用相关数据和分析，可以帮助它们实现降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等目标。下面是一些关于大数据应用目前已经可以解决的问题：1、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;3、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;4、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;5、从大量客户中快速识别出金牌客户;6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。一、技术价值大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。二、商业价值在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

受到我国经济不断稳定回升，逐渐恢复对生产的需求影响，煤炭消费量进一步增长，有着很大的市场供给与需求，煤炭价格发生了高位波动，煤炭企业得到了良好的发展。刚好今天就可以好好跟大家讲解一下煤炭行业中的优质企业--安源煤业。在开始分析安源煤业前，我整理好的煤炭行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：煤炭行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：煤炭采选及经营为安源煤业的主要业务内容，煤炭和物资流通业务；公司的主要产品及服务有炼精煤、洗动力煤、煤炭贸易、矿山物资贸易；安源煤业是江西省省属煤炭上市企业，在江西省煤炭供需格局中所占有的地位很突出。下面来说下这个公司的优势之处。优势一、区域位置优势安源煤业的煤炭业务相比较江西省外的竞争对手具有运输距离短、成本低的区域优点。2020年，全省自产煤炭不足300万吨、煤炭消费量超8,000万吨，且随着江西省经济稳定发展，煤炭资源的需求量自然也会有所增加，所以市场空间是非常大的。安源煤业是江西省属独一的煤炭上市企业，承担保证江西省煤炭持续稳定供应职责，具有举足轻重的地位；同时由于安源煤业自产煤具有运输距离短、物流成本低、使用熟稔特点，拥有明显的销售及价格竞争优点。优势二、煤焦电一体化的产业链优势安源煤业与省内各焦化企业持续深化合作，从而产生煤焦一体化综合效应；以港口码头为平台，加强煤炭加工贸易逐步与上下游的国有大型煤炭生产企业和国有发电厂等产煤、用煤企业建立了稳定的战略合作关系和代理关系，巩固市场主导地位。而且，安源煤业专注于强化煤层气开发利用效率，力求获得最大的企业效益。由于篇幅受限，更多关于安源煤业的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】安源煤业点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看在供给侧改革和低碳发展这一大环境下，有望有更高的优质资源溢价。煤炭行业着力推进供给侧结构性改革，着力于推进产业转型升级，煤炭行业在安全高效智能化开采和清洁高效集约化利用方面获得了新进展，行业供应保障能力和上下游产业协同发展能力不断提升。由于，受到了下游需求稳步增长、安全环保约束增强、煤炭进口政策缩紧等因素的影响，对于煤炭的供给与需求来说，始终处于平衡，价格就在中高位动荡。煤化工行业受宏观经济复苏、市场需求旺盛等因素影响，产品的价格也随之持续上涨，盈利也是越来越多了。从整体来讲，我认为安源煤业公司作为煤炭行业中的优质企业，或许很有可能在此次行业高速发展过中，获取很大利润。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道安源煤业未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下安源煤业现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测安源煤业还有机会吗？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

朋友刚打电话说想吃日料，你打开手机某团APP就会显示有日料团购推荐，刚在某信上说要去日本玩，就在盆友圈看到了机票广告。你是否有过疑惑，为什么我的手机APP如此了解我？难道是我的日常生活习惯大数据被分析了吗？大数据是什么？大数据不仅仅是大量的数据，而且是来自不同来源，存在不同类型，代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值。大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析，发现事物的发展变化规律，可以有助于更好的提高生产效率，预防意外发生，促进营业销售，使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。当然APP不会窃取你的数据，是你的行为数据让某团和某信意识到了你的需求，才有了以下推荐。当你注册一个APP账号的时候，需要输入电话，姓名，性别，所在地等基础数据，更进一步的数据是你的消费记录，发过的红包，日常用语习惯，打车记录，外卖订单记录等等，这些数据会变成你的事实标签，成为你行为数据很重要的一部分。上边提到的大数据分析不仅仅是收集庞大的数据，更是建立模型，分析数据资料，并得出一系列结论的系统过程。从杂乱的数据中分析出你的兴趣爱好，进而构建全面的用户画像。举个例子来说，当你打开一篇标签为雪地靴的文章时，你的行为可能是专门点开，也可能是无意中点开，这个时候就需要更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力了。这是一个非常初级的内容标签权重算法：兴趣标签（雪地靴）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子行为权重：什么都不干1分，评论+0.5，点赞+0.5，转发+2，收藏+1时长权重：10S以内权重为0.5，10S－60S为1，60S以上为2衰减因子：0-3天内权重为1，3-7天权重为0.85，7-15天权重为0.7，15-30天权重为0.5，30天以上权重为0.1行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作，不同操作有不同的数值，累加成行为权重。停留时间越长，时间权重也越高。最后，短期行为也无法代表长期兴趣，单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。于是，你每次打开雪地靴类的内容都会生成一个兴趣权重，根据函数公式得到一个兴趣标签值，数值越高，你对雪地靴就越感兴趣。当你各个方面的偏好被计算完成之后，这些偏好就会变成特征向量，再通过计算特征向量找出与你相似的人并分类。再通过训练模型和测试准确度，最终，你的某信，某宝和某团等APP就会得到一个相对于较全面你的用户画像，上边标注了你被分析之后的行为事实标签。根据这个用户画像，广告主就可以根据这个找到他们想要的消费者了。之后，一个住在黑龙江漠河的有过雪地靴消费记录的未婚女青年在即将刷到广告位的那一瞬间，广告平台会发起竞价请求，最后价高的广告将出现在你的眼前。需要说明的是，某宝某信和某团等采集的行为数据不仅只对应你的账号，更与你的手机唯一识别码绑定在一起，这意味着，你就算不注册不登录，你的行为数据一样会被采集。同时，广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告，这样你刷某音的时候也能看到某宝的雪地靴广告了。不过大家不要紧张隐私泄露问题，根据国家《个人信息安全规范》，商业广告平台的所有标签都应该避免精确定位到个人，以保护你的隐私安全 。

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移动互联时代 大数据的应用价值随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。二、大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。五、大数据让每个人更加有个性对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。七、大数据如何预言未来？著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。

1.分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2.超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3.避免控制器瓶颈(Controller Choke Point)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显著提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4.删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5.合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6.虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7.创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。不幸的是，传统架构和应用(也就是非分布式)并不尽如人意。随着数据集越来越大，将应用迁移到数据不可避免，而因为延迟太长也无法倒置。理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本8.整合分析分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。不同的是基于开源应用的出现，以及数据库表单和社交媒体，非结构化数据资源(比如，维基百科)的整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准的能力，有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。合适的工具也对分析/商业智能项目的成功至关重要。9. 大数据遇见大视频大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。很短时间内这些资源将产生大量的内容，大量必须要处理的内容。如果没有专业的存储解决方案很可能会导致视频丢失和质量降低的问题。10.没有绝对的赢家Hadoop的确取得了一些进展。那么随着大数据存储遍地开花，它是否会成为赢家，力压其它方案，其实不然。比如，基于SAN的传统架构在短期内不可取代，因为它们拥有OLTP，100%可用性需求的内在优势。所以最理想的办法是将超融合平台与分布式文件系统和分析软件整合在一起。而成功的最主要因素则是存储的可扩展性因素。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据，大数据的本质是什么，在大数据时代我们应该如何应对？当我们谈论数据的时候我们在谈什么？在大部分人的日常印象中，数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变，从最初的声音，文字，图画，数字，到电子时代的每一张图片，每一段语音，每一个视频，再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击，用手机时每一次的手指滑动，乃至每一下心跳和呼吸，甚至经济生产中的一切人机动作，轨迹，都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录，变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节，就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成，在数字时代，我们生活的一半已然是数据。在日常生活中，数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时，当面对高科技产品中各种关于内存，分辨率等时髦又复杂的数据是，我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据，机器算法和人工智能的理念相继到来，这种陌生感会越发加深。那么数据生活距离我们遥远吗？正相反，数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过，从没有像今天如此活跃，具体的记录着人类与世界。从最初的计算机，摄像头到家用计算机，智能手机，再到大数据和人工智能，我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在，从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测，从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测，我们都可以做到。数据将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据，这么办？答案是让机器自己来处理数据，从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同，这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸：聆听我们的声音，拓宽我们的视野，加深我们的记忆，甚至组成一个以数据形式存在的“我”。自工业革命以来，数据经历过一次又一次的爆发，何以近年来才出现大数据的概念？什么是大数据？大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。一是因为数据量巨大，无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。五，最重要的是，大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变，在机器智能领域，数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。希望对您有所帮助！~

大概分为七大类，大数据公司分为以下几类：数据服务：Metamarkets数据可视化：Tableau大数据分析：ParAel商业智能领域：QlikTech数据科学：Kaggle电子商务数据：TellApart社交媒体数据：DataSift1、大数据（BigData）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。2、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。3、从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

这个要分好几块来讲，首先我要说明的是大数据项目也是要有很多依赖的模块的。每个模块的软件不一样，下面分别聊一下。一、大数据处理这个是所谓大数据项目中最先想到的模块。主要有spark，hadoop，es，kafka，hbase，hive等。当然像是flume，sqoop也都很常用。这些软件主要是为了解决海量数据处理的问题。软件很多，我只列几个经典的，具体可以自行百度。二、机器学习相关大部分大数据项目都和机器学习相关。因此会考虑到机器学习的一些软件，比如说sklearn，spark的ml，当然还有自己实现的代码。三、web相关技术大部分项目也都跑不了一个web的展示，因此web就很重要的，java的ssh，python的django都可以，这个看具体的项目组习惯了。四、其它还有一些很常用的东西，个人感觉不完全算是大数据特定使用范围。反正我在做大数据项目的时候也都用到了。比如说数据存储：redis，mysql。数据可视化：echart，d3js。图数据库：neo4j。再来说说大数据平台的软件或者工具：1、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据平台公司。Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。2、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。4、数据应用方面这个有很多，比如帆软旗下的FineReport报表系统和FineBI大数据分析平台等。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，目前处于快速成长期，但是很低调，是一家有技术有实力而且对客户很真诚的公司。

近年，大数据作为时代的象征进入人们的视野，大数据经济是社会经济发展到一定程度的必然结果，代表着科技促进经济发展的时代进步。今天坤鹏论来谈谈大数据是什么以及如何带动经济发展的。一、大数据是什么近些年来，大数据一词频频出现，人们对他已经不再陌生，但是究竟何为大数据？大数据是指人们无法在很短的时间用常规工具或软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单的说，我们都习惯在淘宝上淘自己喜欢的商品，当你频繁的搜索某一类商品的时候，在淘宝中的“推荐商品”栏目中就会自动呈现出许多你想要找却没有找到的适合你的商品。这就是淘宝网从海量数据中根据你的需求自动为你筛选出你感兴趣或想要购买的商品。再比如说现在“今日头条”在国内比较火，每个人都有感兴趣的类型项目，比如教育、经济、体育等等，如果你喜欢看体育类栏目并经常搜索体育类的视频，那么今日头条也会自动推选出你喜欢类别的视频。二、得大数据者得天下如今处于信息化时代，数据正在迅速膨胀变大，人们逐渐意识到数据对企业经济发展的重要性。2013年3月，奥巴马政府宣布推动大数据相关产业发展，并将大数据定义为“未来的新石油”。通过大数据的应用和分析，既提高了各类工作的效率，又减轻了人工负担。在商业、经济领域中，人们更多的是靠对数据进行分析，进而确定一个准确的决策，而不在是凭借往常的经验和直觉进行决策。在互联网高速发展的当下，大数据可以帮助人们分析许多事情，比如利用大数据调查某个地区的居民生活水平，或者利用大数据观察某个城市的实时交通信息，等等。大数据也正协助企业进行发展。前不久国内电商头阿里巴巴与顺丰快递的纷争，实际上就是对数据的争夺战，所以在如今的形势下说“谁掌握了大数据谁就掌握了控制权”这句话也不无道理。三、大数据怎么带动经济发展大数据对宏观经济和微观经济都有显著的帮助。宏观方面，国家通过对大数据的分析，可以更加正确的对经济政策做出调整，把握整体的经济情况，实施更科学的经济政策，从而推动国民经济发展。微观方面，各企业对于市场调查反馈出来的数据进行深入挖掘分析，可以推动企业更好的对市场进行微观调控，对人群的喜好做出分析，推动企业创新，给企业带来价值。小数据时代用于对数据的收集成本较高，想做到经济发展和产业发展对于数据的利用有限。而如今互联网的普及大大的提高了对数据的利用。目前大数据的应用仍处于新阶段，对于数据的应用仍然没有完全发掘出来，但对于经济的发展推动效果已经已经初见成效，今后对于数据的发掘越加深入，数据的价值将提现的越加明显。

随着互联网的发展，越来越多的信息充斥在网络上，而大数据就是依靠对这些信息的收集、分类、归纳整理出我们所需要的信息，然后利用这些信息完成一些工作需要的一项能力技术。今天，昌平电脑培训主要就是来分析一下，大数据这项技术到底有那几个层次。移动互联网时代，数据量呈现指数级增长，其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%，未来将进一步增大。Hadoop架构的分布式文件系统、分布式数据库和分布式并行计算技术解决了海量多源异构数据在存储、管理和处理上的挑战。从2006年4月第一个ApacheHadoop版本发布至今，Hadoop作为一项实现海量数据存储、管理和计算的开源技术，已迭代到了v2.7.2稳定版，其构成组件也由传统的三驾马车HDFS、MapReduce和HBase社区发展为由60多个相关组件组成的庞大生态，包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。其生态系统从1.0版的三层架构演变为现在的四层架构：底层——存储层现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装(如Parquent)以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。未来HDFS会继续扩展对于新兴存储介质和服务器架构的支持。另一方面，区别于常用的Tachyon或Ignite，分布式内存文件系统新贵Arrow为列式内存存储的处理和交互提供了规范，得到了众多开发者和产业巨头的支持。区别于传统的关系型数据库，HBase适合于非结构化数据存储。而Cloudera在2015年10月公布的分布式关系型数据库Kudu有望成为下一代分析平台的重要组成，它的出现将进一步把Hadoop市场向传统数据仓库市场靠拢。中间层——管控层管控层对Hadoop集群进行高效可靠的资源及数据管理。脱胎于MapReduce1.0的YARN已成为Hadoop2.0的通用资源管理平台。如何与容器技术深度融合，如何提高调度、细粒度管控和多租户支持的能力，是YARN需要进一步解决的问题。另一方面，Hortonworks的Ranger、Cloudera的Sentry和RecordService组件实现了对数据层面的安全管控。

数字化解决方案是基于数据的决策管理工程技术的手段，而其结果通常是通过数字化解决方案所实现的目标和效果。具体来说，数字化解决方案利用大量数据、信息和技术手段，对企业或组织的生产、运营、管理等各个方面进行全面的分析和优化，以提高效率、降低成本、增强市场竞争力等目的。因此，数字化解决方案的结果往往包括以下几个方面：1、提高生产力：数字化解决方案可以自动化、智能化地管理和控制生产过程，提高生产效率和质量，降低人工成本和资源浪费。2、提升管理水平：数字化解决方案可以对企业内部各种数据和信息进行高效管理和分析，帮助管理层及时了解企业状况，制定更加科学合理的决策和管理策略。3、优化客户服务：数字化解决方案可以收集和分析客户需求和反馈，优化产品和服务设计，提高客户满意度和忠诚度。4、增强企业竞争力：数字化解决方案可以为企业创造差异化的价值和优势，提高企业的市场竞争力和品牌形象，从而获得更多的市场份额和利润。总之，数字化解决方案是一个包含多种技术和方法的综合性系统工程，它通过对数据的收集、分析和应用，实现了多方面的目标和效果，是企业和组织实现数字化转型和提升核心竞争力的重要手段。数字化解决方案的优缺点优点：1、提高效率：数字化解决方案可以自动化、智能化地管理和控制生产过程，提高生产效率和质量，降低成本和资源浪费。2、优化决策：数字化解决方案可以收集和分析海量数据和信息，帮助管理层及时了解企业状况，制定更加科学合理的决策和管理策略。3、改善客户体验：数字化解决方案可以为客户提供更加个性化和优质的产品和服务，以提高客户满意度和忠诚度。4、增强安全性：数字化解决方案可以对企业内部和外部的数据进行有效的安全管理，保护企业的商业机密和客户隐私。5、提高竞争力：数字化解决方案可以为企业创造差异化的价值和优势，提高企业的市场竞争力和品牌形象，获得更多市场份额和利润。缺点：1、技术门槛高：数字化解决方案需要大量的技术支持和专业知识，对企业和组织的技术人才提出了很高的要求。2、成本较高：数字化解决方案的实施需要投入大量的资金和人力资源，对企业和组织的财务和管理能力也提出了挑战。3、安全风险增加：数字化解决方案在数据传输、存储和处理等方面面临着安全风险，如数据泄露、网络攻击等问题。4、数据质量不确定：数字化解决方案的数据质量取决于数据来源和处理方法等因素，如果数据质量不好会影响决策的准确性和有效性。5、组织变革困难：数字化解决方案的实施需要对企业或组织的业务流程和组织结构进行调整和改变，可能会引起组织内部反对和阻力。总之，数字化解决方案的优缺点需要根据具体情况进行权衡和选择，对于企业和组织来说，需要综合考虑实际需求、技术条件、资源能力等各方面因素，制定合适的数字化战略和计划，以实现数字化转型和发展。

受到我国经济不断稳定回升，进一步恢复生产需求影响，大幅提升煤炭消费量，市场的供给与需求都很旺盛，煤炭价格处在一个高位波动的状态，煤炭企业因此得到了大量好处。关于煤炭行业中的优质企业--安源煤业，我今天就在此与大家好好聊聊。在开始分析安源煤业前，我整理好的煤炭行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：煤炭行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：煤炭采选及经营为安源煤业的核心业务，煤炭跟物资流通业务；公司主要推出的产品及服务为炼精煤、洗动力煤、煤炭贸易、矿山物资贸易；安源煤业属于江西省省属煤炭上市企业，在江西省煤炭供需格局中拥有很有利的地位。下面来说下这个公司的优势之处。优势一、区域位置优势安源煤业的煤炭业务相比较江西省外的竞争对手具有运距短、成本低的区域优势。2020年，全省一共有不足300万吨的自产煤炭、超过8,000万吨煤炭消费量，随着江西省的社会经济条件愈加发达，对煤炭的需求量逐年变多，所以市场空间是非常大的。安源煤业，以江西省属唯一的煤炭上市企业的姿态，承担保证江西省煤炭持续稳定供应职责，拥有举足轻重的地位；同时由于安源煤业自产煤具有运输距离短、物流成本低、使用熟稔特点，具有明显的销售及价格竞争优势。优势二、煤焦电一体化的产业链优势安源煤业积极加大与省内各焦化企业合作，由此形成了煤焦一体化综合效应；把每一个港口的码头作为一个平台，加强煤炭加工贸易逐步与上下游的国有大型煤炭生产企业和国有发电厂等产煤、用煤企业建立了稳定的战略合作关系和代理关系，加强市场主导权。并且，安源煤业一直投入资源用于提高煤层气开发利用效率，使企业效益获得最大化的提升。由于篇幅受限，更多关于安源煤业的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】安源煤业点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看在供给侧改革和低碳发展这一基础上，有望有更高的优质资源溢价。煤炭行业着力推进供给侧结构性改革，着力于推进产业转型升级，煤炭行业在安全高效智能化开采和清洁高效集约化利用方面获得了新进展，在行业供应保障能力和上下游产业协同发展能力上面，都得到了不断提高。也因为下游需求稳步增长、安全环保约束增强、煤炭进口政策缩紧等因素的影响，保持着平衡的煤炭供需，价格处在中高位回落。煤化工行业受到了宏观经济复苏、市场需求旺盛等情况的影响，于是产品的价格持续增长，整个行业的收益能力不断提升。总结一下，我觉得安源煤业公司作为煤炭行业中的优质企业，很有可能会在这一次行业高速发展之际从中获取较大红利。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道安源煤业未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下安源煤业现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测安源煤业还有机会吗？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

大数据给我们带来的直观感受是什么？没有感受。因为大数据本身是基础建设，是发展其他很多技术的准备工作，其中就包括了当下最热门的，也是近期最有潜力的技术——人工智能。大数据会给我们的生活带来很大的改变，但是这种改变可能不是以“大数据”的名义出现的。大数据是个热门话题，但是怎么定义大数据却还没有普遍共识。“大数据”往往被定义为“大规模的数据”，但是这种说法并不准确，应该说是“大规模的有效数据”会更贴切一些。怎样的数据才算是“有效”的呢？应该至少满足三个条件：1、可被搜集（或交换）2、可被储存3、可被处理如果很多数据积累起来之后，处理不了，没有办法发挥作用。一个大型图书馆藏书丰富，每一本书上都有大量信息。但是，这些信息之间很难发生有效互动，是静态的。不能认为这是大数据。当然，你可以认为图书馆的藏书携带信息不足，那么给你全世界的所有数据，但是你不具备处理能力，这些信息也发挥不了作用。之所以“大数据”会在最近几年成为热点话题，很大一部分原因是算力的突飞猛进，让很多大企业具备处理海量数据的能力。而且深度学习技术的突破也让这种能力得到进一步的提升。事实上大数据已经开始在影响我们的生活。其中比较典型的就是大型电商平台凭借海量交易数据的积累和分析，可以大致预判热门商品在各个地区的销售量，并且提前在库存准备，物流配送等方面做好充足准备。多少次页面展示会换回来一个点击，多少次点击会最终形成交易等等。这种预判能力在以前是无法想象的，但是凭借着数据积累和数据处理能力的增强，这已经初步实现。此外，现在的广告推送也是比较精确的，因为通过大数据处理，商家基本可以判断某些商品的受众重合程度较高。因此，大数据究竟会带来什么样的影响呢？大概就是效率变得更高了。因为大数据可以用来快速反应甚至进行预判，做事会又快又准。

大数据分析处理解决方案方案阐述每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。解决关键如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类：标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类：帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。解决方案多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。实施收益多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。1、批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。2、流处理模式（Stream Processing）：针对数据源的实时性要求更高，实时计算每个事件（Event）或者一组事件的处理结果，能够进行非常低延迟的计算和响应，用途包括实时监控、实时推荐等。3、交互式处理模式（Interactive Processing）：这种模式的特点是快速响应交互请求，在数据中进行查询、分组、排序等等，处理的时间通常在数秒内，用途包括复杂报表生成、数据可视化、数据探索等。4、图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问题，如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。大数据时代是指当前社会面临的一个信息技术、经济发展水平的大背景，涵盖了大数据的生产、流转、分析、利用等全过程。与传统的计算机数据处理不同，大数据时代的数据规模、处理速度、多样化的数据类型和信息传输方式等方面都呈现出高速、海量的特点。大数据技术主要涉及以下方面的学科1、数学和统计学：大数据处理离不开高等数学、线性代数、概率论和数理统计等数学和统计学的基础。2、计算机科学：大数据分析和处理需要有扎实的计算机编程基础，掌握各种编程语言和开发工具，并熟悉分布式系统和数据库等技术。3、数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的关系、规律和趋势的过程，需要深入理解各种数据挖掘算法和技术。4、人工智能：人工智能技术中的机器学习、深度学习等方法也常常用于大数据分析和处理，并能够为大数据提供更深入、更高级的分析。5、网络和通信：现代大数据技术需要支持海量数据的传输和处理，因此还需要掌握网络和通信技术，如云计算、分布式存储和通信协议等。总之，大数据技术是涉及多个学科领域的综合性学科，需要广泛的知识面和深入的专业技能，未来有很大的发展空间和挑战。

广发百发100指数基金收益主要有两个方面：一是红利收入，二是买卖价差收入。投资者在购买或者赎回时只能看到前一个交易日的净值，其实际交易最终以多少价格成交，要到15:00交易所收市后才能计算，无法预知。但投资者可以根据发布的基金估值来估算收益。广发百发100指数基金是一个混合型基金，股票资产占比为0-95%，灵活的资产配置策略应对市场波动。投资有风险，基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证旗下基金一定盈利，也不保证最低收益。投资者投资基金前，请仔细阅读基金的《基金合同》和《招募说明书》及相关法律文件。

1、在百度搜索百度理财进入。2、然后登陆自己的百度理财，如没有开通的需要进行实名认证开通。3、接着在百度百发指数基金这里选择立即抢购。4、出现风险提示，自己可以进行风险测评，如已经了解的点击确认投钱，选择银行卡。5、接着绑定银行卡，输入购买份额，完成付款即可。

大数据领域岗位类别大致分为两类：技术类岗位：技术类岗位主要是围绕大数据平台框架进行系统开发应用类岗位：应用类岗位主要专注于用大数据去解决一些业务问题，需要学会如何对数据进行分析和挖掘，如何找到数据中蕴含的业务规律和特征以支撑业务决策。大数据领域四大岗位职责和岗位要求一、大数据分析师岗位职责：1.从数据分析和数据挖掘角度为业务改进和提升提供建议2.构建数据产品，负责各类算法的开发、应用、监控优化，保证数据产品的实用性及可衡量性3.开展数据挖掘分析算法、工具研究工作，研发创新方法解决业务问题岗位要求：第一、对行为分析感兴趣，喜欢从数据中发现规律第二、熟悉掌握R、Python等编程语言第三、熟练使用SAS、SPSS等建模工具第四、较强的需求分析、数据建模以及IT架构设计能力，能够完成单个业务领域的IT架构设计工作，有大中型项目IT架构、IT方案设计方面的成功经验优先二、数据管理专家岗位职责：1.研究大数据及数据管理领域业务发展趋势和商业创新模式，进行大数据及数据管理领域的研究与规划，进行业务创新和业务拓展2.独立或指导团队成员将银行的需求转化为系统可实施业务需求，根据搜集与定义的客户业务目标、业务规则、业务流程，将获得的需求清晰、准确的形成业务需求说明书，并完成与客户的确认过程3.牵头与业务部门对接业务需求，分析业务需求实施方式及实施方案，在业务架构、应用架构、开发中心等团队的支持下，牵头或指导团队成员编写立项材料，推动项目立项工作4.在项目实施阶段，针对业务需求，牵头或指导团队成员配合设计人员、开发人员、测试人员进行系统设计、用例编写、集成测试等工作岗位要求：第一、对数字敏感，逻辑思维强，具有较强的语言表达和人际沟通能力第二、要有数据分析或用户研究的工作经验第三、熟悉SAS、SPSS等至少一种统计分析软件第四、熟悉 SQL，数据挖掘的常用算法第五、 拥有海量数据处理和挖掘经验者优先。三、大数据算法工程师岗位职责：1．深入理解B端业务，准确分析问题，研发适合的算法与策略，不断优化算法效果和性能2．熟悉滤波算法及随机过程，使用不同算法对时序数据分析建模3．学习时序、NLP领域的先进技术并开展相关研发工作岗位要求：第一、熟悉时间序列和机器学习的理论基础，有海量数据挖掘研发经验优先第二、精通数理统计，数据逻辑清晰，沟通能力强，业务理解能力强第三、具有优秀的编程能力，精通Python等常用脚本语言第四、 责任心强有良好的沟通能力和团队合作能力四、数据产品经理岗位职责：1.负责发布系统的数据规划、数据梳理、埋点等工作，提供完整的数据产品能力2.确立指标，搭建评估体系，全面衡量发布相关的情况，发现并归因问题3.数据驱动，通过数据分析和挖掘等手段，辅助各平台策略优化和迭代4.参与数据相关产品的搭建，为产品质量和体验负责岗位要求：第一、有数据体系或数据产品的搭建的经验第二、优秀的逻辑思维，对数据敏感，较好的沟通能力，具备发现并解决问题的能力第三、 自驱力强，性格坚韧，能快速成长

大数据将会对社会发展产生深远的影响，具体表现在以下几个方面：大数据决策成为一种新的决策方式；大数据成为提升国家治理能力的新途径；大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合；大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现。1．大数据决策成为一种新的决策方式根据数据制定决策，并非大数据时代所特有。从20世纪90年代开始，数据仓库和商务智能工具就开始大量用于企业决策。发展到今天，数据仓库已经是一个集成的信息存储仓库，既具备批量和周期性的数据加载能力，也具备数据变化的实时探测、传播和加载能力，并能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策（如宏观决策和长远规划等）和战术决策（如实时营销和个性化服务等）的双重支持。但是，数据仓库以关系数据库为基础，无论是数据类型还是数据量方面都存在较大的限制。现在，大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析，已经成为受到追捧的全新决策方式。比如，政府部门可以把大数据技术融入“舆情分析”，通过对论坛、微博、微信、社区等多种来源数据进行综合分析，弄清或测验信息中本质性的事实和趋势，揭示信息中含有的隐性情报内容，对事物发展做出情报预测，协助实现政府决策，有效应对各种突发事件。2.大数据成为提升国家治理能力的新途径大数据是提升国家治理能力的新途径，政府可以透过大数据揭示政治、经济、社会事务中传统技术难以展现的关联关系，并对事物的发展趋势做出准确预判，从而在复杂情况下做出合理、优化的决策；大数据是促进经济转型增长的新引擎，大数据与实体经济深度融合，将大幅度推动传统产业提质增效，促进经济转型、催生新业态，同时，对大数据的采集、管理、交易、分析等业务也正在成长为巨大的新兴市场；大数据是提升社会公共服务能力的新手段，通过打通各政府、公共服务部门的数据，促进数据流转共享，将有效促进行政审批事务的简化，提高公共服务的效率，更好地服务民生，提升人民群众的获得感和幸福感。3．大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合有专家指出，大数据将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。互联网、银行、保险、交通、材料、能源、服务等行业领域，不断累积的大数据将加速推进这些行业与信息技术的深度融合，开拓行业发展的新方向。比如，大数据可以帮助快递公司选择运费成本最低的最佳行车路径，协助投资者选择收益最大化的股票投资组合，辅助零售商有效定位目标客户群体，帮助互联网公司实现广告精准投放，还可以让电力公司做好配送电计划确保电网安全等。总之，大数据所触及的每个角落，我们的社会生产和生活都会因之而发生巨大而深刻的变化。4．大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。在各种应用需求的强烈驱动下，各种突破性的大数据技术将被不断提出并得到广泛应用，数据的能量也将不断得到释放。在不远的将来，原来那些依靠人类自身判断力的领域应用，将逐渐被各种基于大数据的应用所取代。比如，今天的汽车保险公司，只能凭借少量的车主信息，对客户进行简单类别划分，并根据客户的汽车出险次数给予相应的保费优惠方案，客户选择哪家保险公司都没有太大差别。随着车联网的出现，“汽车大数据”将会深刻改变汽车保险业的商业模式，如果某家商业保险公司能够获取客户车辆的相关细节信息，并利用事先构建的数学模型对客户等级进行更加细致的判定，给予更加个性化的“一对一”优惠方案，那么，毫无疑问，这家保险公司将具备明显的市场竞争优势，获得更多客户的青睐。

游长征：1968年8月生，本科学历，高级工程师，中共党员。曾任坪湖矿通风区实习技术员、抽放队技术员、通风区技术员、通风区副区长，曲江公司通风安全科科长、副总工程师、代总工程师、总工程师、副总经理、党委委员、常务副总经理，贵州鼎望能源有限公司副总经理兼总工程师、总经理、党总支书记，江煤贵州矿业集团有限公司副总经理（主持全面工作）、总经理、党委书记、董事长，安源煤业集团股份有限公司总经理助理，现任江西省能源集团有限公司生产技术部部长，安源煤业集团股份有限公司党委委员、副总经理、总工程师。

大数据分析平台比较好的有：Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。1、ClouderaCloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。2、星环Transwarp基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。3、阿里数加阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。4、华为FusionInsight基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。5、SmartbiSmartbi是企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

因为我国经济持续稳定恢复的影响，逐渐恢复对生产的需求影响，大幅提升煤炭消费量，市场供给与需求较高，煤炭价格位于一个高位波动的状态，煤炭企业因此得到了大量好处。今天借此机会我就好好给大家讲解一下煤炭行业中的优质企业--安源煤业。在开始分析安源煤业前，我整理好的煤炭行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：煤炭行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：安源煤业主营从事于煤炭采选及经营，煤炭加上物资流通业务；公司带来的主要产品及服务包括炼精煤、洗动力煤、煤炭贸易、矿山物资贸易；安源煤业隶属于江西省省属煤炭上市公司，它在江西省煤炭供需格局中的地位很有优势。下面来说下这个公司的优势之处。优势一、区域位置优势与江西省外的竞争对手对比，安源煤业的煤炭业务具有运距短、成本低的区域优势。2020年，全省自产煤炭不足300万吨、煤炭消费量超8,000万吨，随着江西的社会经济稳步增收，对煤炭资源的需求也愈加旺盛，所以说市场空间并不紧缩。作为江西省属唯一的煤炭上市企业安源煤业，承担保障江西省煤炭持续稳定供应任务，具有举足轻重的位置；同时由于安源煤业自产煤具有运输距离短、物流成本低、使用熟稔特点，具有明显的销售及价格竞争优势。优势二、煤焦电一体化的产业链优势安源煤业与省内各焦化企业加强了合作，打造了煤焦一体化综合效应；进行资源利用，把港口码头作为平台，加强煤炭加工贸易逐步与上下游的国有大型煤炭生产企业和国有发电厂等产煤、用煤企业建立了稳定的战略合作关系和代理关系，加强市场主导权。除此之外，安源煤业把提高煤层气开发利用效率当作重点，尽可能地提高企业效益。由于篇幅受限，更多关于安源煤业的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】安源煤业点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看因为供给侧改革和低碳发展的这一形势，优质资源溢价将进一步提升。煤炭行业深入推进供给侧结构性改革，大力促进产业转型升级，就在安全高效智能化开采和清洁高效集约化利用上面，煤炭行业都取得了更进一步的新进展，煤炭行业不断的提升供应保障能力和上下游产业协同发展能力。受下游需求稳步增长、安全环保约束增强、煤炭进口政策缩紧等因素影响，对于煤炭的供给与需求来说，始终处于平衡，价格就在中高位徘徊。煤化工行业直接受到了宏观经济复苏、市场需求旺盛等因素影响，产品的价格持续性上升，整个行业的收益能力不断提升。总而言之，我觉得安源煤业公司作为煤炭行业中的优质企业，很有可能会在这次行业高速发展的过程中，得到很大的收益。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道安源煤业未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下安源煤业现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测安源煤业还有机会吗？应答时间：2021-12-07，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

大数据的定义大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据的特点数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。大数据时代的影响越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。大数据的意义和前景大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在大家面前。大数据分析的目的大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

受我国经济持续稳定恢复，生产需求继续回升影响，大幅提升煤炭消费量，市场供需均很活跃，煤炭价格处于高位波动，煤炭企业因此得到了大量好处。我今天就借此机会带大家好好了解一下煤炭行业中的优质企业--安源煤业。在开始分析安源煤业前，我整理好的煤炭行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：煤炭行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：安源煤业主营从事于煤炭采选及经营，煤炭加上物资流通业务；公司主要经营的产品及服务有炼精煤、洗动力煤、煤炭贸易、矿山物资贸易；安源煤业隶属于江西省省属煤炭上市公司，它在江西省煤炭供需格局中的地位很有优势。下面来说下这个公司的优势之处。优势一、区域位置优势安源煤业的煤炭业务相比较江西省外的竞争对手具有运输距离短、成本低的区域优点。全省自产煤炭低于300万吨、煤炭消费量破8,000万吨在2020年里，伴随着江西省的经济发展越来越迅猛，对于煤炭的需求量越来越高，所以市场空间是非常大的。江西省属唯一的煤炭上市企业--安源煤业，承担保证江西省煤炭持续稳定供应职责，具有不可估量的地位；同时由于安源煤业自产煤具有运输距离短、物流成本低、使用熟稔特点，具有鲜明的销售及价格竞争优势。优势二、煤焦电一体化的产业链优势安源煤业同省内各焦化企业进一步合作，从而实现了煤焦一体化综合效应；对现有资源进行充分利用因此才把港口码头作为平台，加强煤炭加工贸易逐步与上下游的国有大型煤炭生产企业和国有发电厂等产煤、用煤企业建立了稳定的战略合作关系和代理关系，扩大市场影响力。而且，安源煤业专注于强化煤层气开发利用效率，充分扩大企业效益。由于篇幅受限，更多关于安源煤业的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】安源煤业点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看在供给侧改革和低碳发展这一大环境下，有望有更高的优质资源溢价。煤炭行业积极进行供给侧结构性改革，着力于推进产业转型升级，煤炭安全高效智能化开采和清洁高效集约化利用取得新进展，就供应保障能力和上下游产业协同发展能力，煤炭行业都在不断提升。由于，受到了下游需求稳步增长、安全环保约束增强、煤炭进口政策缩紧等因素的影响，保持着平衡的煤炭供需，价格处在中高位回落。煤化工行业直接受到了宏观经济复苏、市场需求旺盛等因素影响，产品的价格也随之持续上涨，盈利也是越来越多了。总而言之，我认为，作为煤炭行业中的优秀企业安源煤业，很有可能会在这一次行业高速发展之际从中获取较大红利。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道安源煤业未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下安源煤业现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测安源煤业还有机会吗？应答时间：2021-12-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

工业互联网在工业与自动控制中的作用主要有以下几个方面：生产监控：工业互联网可以实时采集生产过程中的数据，包括设备状态、生产流程、质量控制等信息，从而实现生产过程的自动化监控和管理。数据汇聚：工业互联网可以将多源、异构、海量的数据汇聚到平台上，为深度分析和应用提供基础。建模分析：工业互联网平台提供了大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具，可以结合数字孪生、工业智能等技术，对海量数据进行挖掘分析，实现数据驱动的科学决策和智能应用。知识复用：工业互联网平台可以将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库，并通过工业微服务组件的方式，方便二次开发和重复调用，加速共性能力沉淀和普及。应用创新：工业互联网平台提供了各类工业APP、云化软件，可以帮助企业提质增效，面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景，提供各类工业APP、云化软件，帮助企业提质增效。除了以上几个方面，工业互联网在工业与自动控制中还有以下作用：智能制造：工业互联网可以通过云计算、大数据、人工智能等技术，实现制造业的智能化升级，包括智能化设计、智能化生产、智能化管理等方面。工业互联网平台：工业互联网平台是工业互联网的核心，可以实现工业设备、工业软件、工业服务的互联互通和集成应用，从而降低生产成本、提高生产效率和质量。制造业转型升级：工业互联网可以推动传统制造业向智能制造、绿色制造、服务型制造等方向转型升级，从而提高制造业的核心竞争力和可持续发展能力。安全生产：工业互联网可以通过物联网、云计算、大数据等技术，实现工业生产过程的监测、预警、预防和应急处置，从而保障工业生产的安全性和稳定性。总之，工业互联网在工业与自动控制中的作用是通过数据汇聚、建模分析、知识复用和应用创新，推动工业生产的自动化、智能化和数字化，提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和竞争力。工业互联网在工业与自动控制中的作用是通过技术创新、数字化转型和智能化升级，推动制造业的转型升级和高质量发展，为经济社会发展做出更大的贡献。

1. 前言随着互联网时代的到来，数据已经成为了企业发展的重要资源。然而，如何高效地采集海量数据并进行分析，成为了诸多企业面临的难题。因此，大数据采集工具在企业数据分析和决策中显得尤为重要。2. 常用大数据采集工具在市面上，有多种常用的大数据采集工具，下面将针对其中的几款做简要介绍。2.1 Apache NutchApache Nutch是一款高度可扩展的开源网络爬虫，它集成了多种流行的机器学习框架，并且在开源社区中得到了广泛的接受和支持。Nutch的主要优势在于对JavaScript、Java、PHP、Ruby等多种语言支持，并且很容易扩展。2.2 ScrapyScrapy是一款基于Python的高性能网络爬虫框架，它具有强大且灵活的数据提取能力，同时也支持多线程和异步操作的特性。Scrapy将爬取、数据提取和数据处理等流程集成在了一个框架中，能极大地提高爬虫的开发效率。2.3 Beautiful SoupBeautiful Soup是一款强大的Python HTML解析库，它能够帮助我们解析HTML和XML文档，并将其转换成Python对象。Beautiful Soup的主要优势在于它对文档的解析能力比较强，同时也能够处理复杂的HTML标签。3. 大数据采集工具的优缺点每一款大数据采集工具都有其独特的优缺点，下面针对常用大数据采集工具进行简要概述。3.1 Apache Nutch优点：具有高度可扩展性，易于扩展，同时集成了多种流行的机器学习框架。缺点：相比于其他采集工具而言，Nutch的入门门槛较高。3.2 Scrapy优点：具有强大且灵活的数据提取能力，能够快速构建爬虫程序。缺点：由于是基于Python开发的，因此对于Python不熟悉的人而言，入门门槛相对较高。3.3 Beautiful Soup优点：能够高效地解析HTML和XML文档，并将其转换成Python对象，对于处理简单的HTML文档比较合适。缺点：对于复杂的HTML文档，解析效果可能不如其他工具。4. 总结在大数据时代，高效地采集和处理数据对于企业的生存和发展越来越重要。当前市场上有多种可选择的大数据采集工具，如Nutch、Scrapy、BeautifulSoup等等，企业可以根据自身的需求选择相应的工具。每种工具都有其优缺点，需要根据需求综合考虑。5. 参考资料1. Scrapy中文文档 http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html2. Beautiful Soup官方文档 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/3. Apache Nutch官方文档 https://nutch.apache.org/

邹爱国：1968年2月生，研究生学历、硕士学位，高级工程师，中共党员。曾任丰城矿务局基建工程处坪湖立风井、建新立风井主管、技术员、助理工程师，坪湖矿掘进五区主管技术员、助理工程师，丰城曲江煤炭开发有限责任公司助理工程师、工程师、监理科科长，丰城矿务局办公室文秘科正科级秘书，丰城曲江煤炭开发有限责任公司工程技术部部长、副总工程师兼工程部经理、总工程师、安全副总经理，安源实业股份有限公司安全监察部副总经理（主持工作），江西云庄矿业有限责任公司总经理，丰城矿务局安全监察局安监处长，江西新洛煤电公司总工程师（正矿级），江西省能源集团公司副总经理，乐平矿务局党委常委、局长，江西乐矿能源有限公司党委书记、董事长，安源煤业集团股份有限公司党委副书记、董事、总经理，现任安源煤业集团股份有限公司党委书记、董事长、总经理。

随着科技的不断进步，大数据已成为当下社会发展的重要驱动力之一。大数据的发展可以分为三个阶段：数据采集、数据存储和数据应用。第一个阶段是数据采集阶段。在这个阶段，主要是通过各种手段收集数据。早期，数据的收集主要依靠人工方式，如问卷调查、统计数据等。但是，这种方式收集的数据量较小，且效率低下。随着计算机技术的发展，出现了自动化数据采集技术，这种技术可以通过网络爬虫、传感器、遥感技术等方式获取数据，数据量大大增加，数据采集效率也得到了很大的提升。第二个阶段是数据存储阶段。数据的存储是大数据应用中非常重要的一环，因为它涉及到数据的安全性、可靠性和可扩展性等方面。随着数据量的增加，传统的数据库无法满足大数据的需求。因此，在这个阶段，Hadoop、HBase、Cassandra等分布式数据库应运而生，这些数据库可以存储海量数据，并能够实现数据的高可用性、高扩展性和高并发性。第三个阶段是数据应用阶段。在这个阶段，大数据得到了广泛的应用。大数据应用的领域非常广泛，包括商业、医疗、金融、交通等各个领域。例如，在商业领域，大数据可以帮助企业实现精准营销，提高销售额；在医疗领域，大数据可以帮助医生进行病例分析，提高医疗水平；在金融领域，大数据可以帮助银行进行风险控制，提高贷款审核效率等。随着人工智能技术的发展，大数据应用将会更加广泛和深入。总之，大数据的发展经历了数据采集、数据存储和数据应用三个阶段。未来，大数据将会成为人类社会中不可或缺的一部分，为社会的发展提供强大的支持。

江投集团是国企。江投集团一般是指江西省投资集团有限公司。江西省投资集团有限公司由原江西省投资集团有限公司和原江西省能源集团有限公司合并重组而成，是江西省省属重点企业和国有资本投资运营平台。江投集团概况：集团管理企业逾300家，代国资委持有省建材股权，拥有赣能股份、安源煤业、万年青等三家A股上市公司，员工24622人，产业涉及能源、环保、数字、路桥物流、建筑工程、金融设计等业务板块，90%以上的产业集中在关系我省经济命脉和国计民生的重要行业和关键领域。企业使命：服从服务江西改革发展大局；始终坚持国有资本投资运营平台的企业定位，以资本运营为手段，以实业经营为基础，为江西经济社会发展提供推动力和牵引力。企业愿景：以基础设施项目开发为主导，打造一流投融资平台，成为省内领先、国内有影响力的投资集团公司。

大数据的最显著的特征是如下：1、规模性随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB(1千个T)、EB(1百万个T)或ZB(10亿个T)为计量单位。2、多样性多样性主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强;二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系;三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。3、高速性这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大;另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。4、价值性尽管企业拥有大量数据，但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，以期创造更大的价值。

63大数据与会计 随着数字时代的到来，大数据已成为企业管理的重要组成部分。在会计领域，大数据也催生出了新的发展机遇和挑战。会计与大数据的融合 会计作为一门财务管理的学科，其主要职责是处理和记录企业的财务信息。随着大数据的应用，会计的职责也相应扩展了。传统意义上，会计主要关注企业的财务报表和税务问题。但是，随着大数据技术的发展和普及，会计的职能也逐渐转向了信息收集和处理，以及商业智能和数据分析等方向。在企业管理中，大数据分析效果显著。传统的数据处理方法往往需要几小时甚至几天才能完成一项任务。而大数据技术可以在几分钟内就能处理海量数据。在财务管理中，企业可以通过大数据技术更加高效地处理业务数据，从而有效地提高财务报表的准确性和可靠性。大数据对会计的影响 随着大数据技术的发展和应用，会计的日常工作也将发生变化。大数据技术的应用将会对会计的日常工作产生深远的影响。风险监控 大数据技术可以帮助会计人员更好地监控风险。通过数据分析和算法计算，会计人员可以更好地预测未来的风险，并采取相应措施进行管理。例如，通过大数据分析，会计人员可以更好地发现企业在财务方面的漏洞和问题，从而及时采取措施进行修复。数据分析 数据分析一直是会计工作的核心内容，而且也是会计人员的强项。随着大数据技术的应用，数据分析也将更加深入。不同于传统的数据分析方法，大数据分析技术可以处理更加庞大的数据集，从而得到更加准确和可靠的分析结果。大数据分析技术帮助会计人员更好地了解企业的财务状况，并及时采取措施来加以改进。自动化处理 会计工作需要处理的信息非常繁琐，包括记录、计算、核对等。随着大数据技术的发展，自动化处理可以带来更高的效率和准确性，同时也可以减少会计工作的重复性。大数据技术可以通过算法计算力，处理海量数据，并自动完成一些繁琐的工作。大数据对会计专业人员的影响 大数据对于会计专业人员来说，也将产生重要的影响。随着大数据技术在会计领域的应用，专业人员面临着新的挑战和机遇。专业技能升级 大数据技术的广泛应用，使会计专业人员需要具备一定程度的数据分析和商业智能技能。会计专业人员需要通过不断学习和培训，更新自己的知识和技能，以满足大数据时代的需要。高薪就业机会 随着大数据技术的发展，会计专业人员将成为市场上最受欢迎的人才之一。大数据技术对会计人员的需求量将会越来越大，因此会计人员的薪资水平也将会不断攀升。团队合作 大数据分析通常需要专业团队的合作共同完成。会计人员需要在团队中发挥自己的作用，在数据分析和处理中，起到重要的作用。与其他专业人员合作，会计人员可以学习和掌握更多的技能和知识，并提高团队工作的效率。结语 随着数字时代的到来，大数据已成为企业管理的必备工具。在会计领域，大数据的应用将会带来前所未有的影响和变革。会计人员需要通过不断学习和进步，掌握相关的技能和知识，以适应数据时代的需要。同时，企业也需要重视大数据技术的应用，以提高管理效率和准确性。

在当今的数码化时代，数据已成为企业决策的关键因素之一。准确、可视化的数据可以帮助企业更好地理解市场和客户需求，实现业务增长和竞争优势。5118大数据营销技术通过数据可视化和分析报告生成，可以去了解学习下，为企业提供实用的数据洞察和决策支持。首先，5118大数据营销技术可以帮助企业进行数据可视化，将海量数据转化为可视化的图表和报告。通过直观、易于理解的数据展示形式，企业可以快速了解数据背后所蕴含的内涵与趋势，并针对不同的数据维度进行不同的分析。同时，数据可视化也可以帮助企业快速发现数据中的异常点和瓶颈，及时进行调整和改进。其次，5118大数据营销技术还可以帮助企业进行分析报告的生成，自动化地将数据转化为洞察和决策。通过大数据分析、AI算法、自然语言生成等技术，企业可以实现对数据的快速分析和报告输出。这不仅可以提升分析效率，还可以减少人工分析的误差和主观性。nn此外，5118大数据营销技术还可以帮助企业进行多维度的数据分析，包括客户画像、市场趋势、产品分析、销售业绩、营销效果等。通过深度挖掘数据，企业可以更好地理解自身的业务模式和客户需求，从而制定更加科学、精准的营销策略和业务决策。总之，5118大数据营销技术的数据可视化和分析报告生成功能可以帮助企业全面了解自身的市场和客户，并实现有效的营销和业务决策。作为企业数字化转型的关键工具之一，5118大数据营销技术将会在未来的发展中发挥越来越重要的作用，助力企业走向更加智能、高效的发展之路。珠海市五一一八科技有限公司成立于2014年， 是一家专注于互联网大数据应用的技术导向型公司。公司旗下有5118营销大数据、 磁流体,5ce 内容神器等产品。5118通过提取、分析互联网大数据，为网站运营人、排名从业人员、新媒体从业者提供有价值的专业分析结果及指引，让用户可以迅速提升网络运营能力。磁流体，可以提供热点监控、舆情监控、问答营销、内容采集等服务,及时给你关注的全网内容。通过深入聆听用户声音，关注用户的每个需求，我们持续提升各项功能及服务，精益求精，力求成为领域内专业的数据服务提供平台。5118在广大用户的支持下不断成长，逐渐强大，在互联网大数据中垂直于网络运营领域大展拳脚，并以更好的服务回馈用户。5118关键词挖掘工具：通过采集、分析、提取互联网大数据，为网站运营人、SEO 从业人员提供有价值的专业分析结果及指引，让用户可以迅速提升网络运营能力的平台。

【答案】：A大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术大数据的特点有：（1）容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息（2）种类（Variety）：数据类型的多样性（3）速度（Velocity）：指获得数据的速度（4）真实性（Veracity）：数据的质量

正省长级别。1、安源煤业的董事长是邹爱国，研究生学历，硕士学位，高级工程师。2、一般的一个矿务局的董事长相当于正厅，正部级单位的央企董事长为正部长级，正省长级别。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

杨峰：1970年7月生，民商法学博士、博士后，民建会员。曾任华侨大学法学院讲师，江西财经大学法学院副教授、教授、副院长，上海财经大学法学院教授、副院长，中文天地出版传媒股份有限公司独立董事，现任南昌大学法学院院长、教授，江西斯沃德教育发展股份有限公司独立董事，仁和药业股份有限公司独立董事、安源煤业集团股份有限公司独立董事。

在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据，大数据的本质是什么，在大数据时代我们应该如何应对？当我们谈论数据的时候我们在谈什么？在大部分人的日常印象中，数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变，从最初的声音，文字，图画，数字，到电子时代的每一张图片，每一段语音，每一个视频，再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击，用手机时每一次的手指滑动，乃至每一下心跳和呼吸，甚至经济生产中的一切人机动作，轨迹，都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录，变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节，就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成，在数字时代，我们生活的一半已然是数据。在日常生活中，数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时，当面对高科技产品中各种关于内存，分辨率等时髦又复杂的数据是，我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据，机器算法和人工智能的理念相继到来，这种陌生感会越发加深。那么数据生活距离我们遥远吗？正相反，数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过，从没有像今天如此活跃，具体的记录着人类与世界。从最初的计算机，摄像头到家用计算机，智能手机，再到大数据和人工智能，我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在，从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测，从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测，我们都可以做到。数据将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据，这么办？答案是让机器自己来处理数据，从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同，这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸：聆听我们的声音，拓宽我们的视野，加深我们的记忆，甚至组成一个以数据形式存在的“我”。自工业革命以来，数据经历过一次又一次的爆发，何以近年来才出现大数据的概念？什么是大数据？大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。一是因为数据量巨大，无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。五，最重要的是，大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变，在机器智能领域，数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。希望对您有所帮助！~

吴培南：1965年7月出生，本科学历，讲师，中共党员。曾任萍乡矿务局技校教师、团委负责人、副书记、政工科副科长、科长，萍乡矿务局教培中心行政办主任，萍乡矿务局经营办劳动力市场、劳社办劳动力市场副主任，萍乡矿务局劳资社保处劳动力市场主任、副主任经济师、主任经济师、副处长、处长，萍乡矿业集团有限公司副总经济师兼劳资社保处处长、副总经理、党委委员、常委、副总经理、党委书记，萍乡矿业集团有限责任公司党委副书记、总经理，现任萍乡矿业集团有限责任公司党委书记、董事长、总经理，安源煤业集团股份有限公司监事。

楼主你好，这种大系统对硬件设备，软件技术要求都是非常严格。每年的618，双11，对于京东、阿里的技术大咖来说，很紧张状态。这种活动每秒钟处理的订单量都是千万级的。这种大系统都是由各个子系统之间相互配合完成的。硬件设备就不用多说了，采购最好的。重点说一下软件部分。对于这种大系统。用的技术很多。也是业界都在用的技术，比如大数据实时数据处理、大数据实时计算、几乎准实时查询检索等等。大数据实时数据处理用的技术主要是Flume+Kafka+SparkStreaming、Flume+Kafka+Storm、Flink等。这些技术每个技术细节就不详细讲述了。它们都是处理海量数据使用的开源框架，对于京东或者阿里很有可能优化了源码，开发出适合他们公司需要的场景框架。但是核心技术差异不大。大数据实时计算技术基本上都是用Kafka、SparkStreaming、SparkSQL、SparkGrapnX等中的一个或者多个去完成。大数据准实时查询检索用的技术就很多，这里介绍两种，一种是交互式查询，创建二级索引（Hbase+Solr），另外一种ElasticSearch全文检索框架。大系统用到的技术都差不多，关键看架构师怎么设计架构好业务场景，设计不好就会出现最早的购票系统12306。设计好了就像现在的京东商城、天猫商城处理那么大数据量还能运行正常。技术在快速发展，未来各个行业都会有这种千万级秒处理的大平台。需要大家不断的给自己充电学习。大家一起加油！谢谢大家！如有疑问，可以私信我。

上证综合指数 上证综合指数是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。该指数以1990年12月19日为基准日，基日指数定为100点，自1991年7月15日开始发布。该指数反映上海证券交易所上市的 全部A股和全部B股的股价走势。其计算方法与深综合指数大体相同，不同之处在于对 新股的处理。 上证综指的计算，当有新股上市时，一个月以后方列入计算范围。 我国深圳成分指数的成份股40只，以发行量为权数的加权综合股价指数基点1000点，1994年为基期，与海外主要股市编制股指的规则大体相同。

受到我国经济持续稳步恢复，生产需求继续回升影响，进一步提升煤炭消费量，有着旺盛的市场供给与需求，煤炭价格处于高位波动，煤炭企业有着较高的收益。关于煤炭行业中的优质企业--安源煤业，我今天就在此与大家好好聊聊。在开始分析安源煤业前，我整理好的煤炭行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：煤炭行业龙头股名单 一、从公司角度来看公司介绍：安源煤业主要的业务内容包括煤炭采选及经营，煤炭跟物资流通业务；公司带来的主要产品及服务包括炼精煤、洗动力煤、煤炭贸易、矿山物资贸易；作为江西省省属煤炭上市企业的安源煤业，在江西省煤炭供需格局中拥有的地位很有利。下面来说下这个公司的优势之处。优势一、区域位置优势安源煤业的煤炭业务相比较江西省外的竞争对手具有运输距离短、成本低的区域优点。2020年，全省自产煤炭不足300万吨、煤炭消费量超8,000万吨，加上江西省的经济发展平稳，煤炭资源的需求量自然也会有所增加，所以市场空间是非常大的。安源煤业，以江西省属唯一的煤炭上市企业的姿态，承担保障江西省煤炭持续稳定供给职责，具有大有可观的地位；同时由于安源煤业自产煤具有运输距离短、物流成本低、使用熟稔特点，具有显而易见的销售及价格竞争优势。优势二、煤焦电一体化的产业链优势安源煤业加强与省内各焦化企业的合作，目前已经出现了煤焦一体化综合效应；对现有资源进行充分利用因此才把港口码头作为平台，加强煤炭加工贸易逐步与上下游的国有大型煤炭生产企业和国有发电厂等产煤、用煤企业建立了稳定的战略合作关系和代理关系，加强市场主导权。而且，安源煤业专注于强化煤层气开发利用效率，最高限度地提升企业效益。由于篇幅受限，更多关于安源煤业的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】安源煤业点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看由于供给侧改革和低碳的发展，有望有更高的优质资源溢价。同时煤炭行业又在深入推进供给侧结构性改革，大力促进产业转型升级，在安全高效智能化开采和清洁高效集约化利用方面，煤炭行业都取得更进一步的发展，行业也在持续提高供应保障能力和上下游产业协同发展能力。由于，受到下游需求稳步增长、安全环保约束增强、煤炭进口政策缩紧等因素影响，在煤炭的供需上面，依旧保持平衡，价格就在中高位迂回。煤化工行业受宏观经济复苏、市场需求旺盛等因素影响，也使得产品价格持续上涨，整个行业的收益能力不断提升。整体来看，我认为，作为煤炭行业中的优秀企业安源煤业，很有可能会在这一次行业高速发展之际从中获取较大红利。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道安源煤业未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下安源煤业现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测安源煤业还有机会吗？应答时间：2021-12-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看