大数据

贵州是我国大数据中心产业聚集地，西南地区重要的区域创新中心，也是全国重要的生态休闲度假 旅游 目的地。近年来贵州发展迅速，取得了非常多的亮眼成果。宝能集团坚持发展产业，回报 社会 的使命，在贵州也早已展开布局并不断完善，为地区经济发展带来强劲支持。 贵州发展迅速，宝能深耕不辍 在2019数博会期间，宝能集团董事长姚振华对数博会成功召开表示祝贺，也对贵州给予宝能集团的关心支持表示感谢，并表示宝能集团将加快推进在贵项目建设，进一步加强在大数据、 汽车 制造、康养产业、食品加工等领域务实合作，为贵州决战决胜脱贫攻坚、实现高质量发展作出贡献。 早在2017年6月，宝能就已经与贵州省政府签订战略合作协议，宝能加大对贵州省的战略投资，全面深化合作。依托贵州优势资源及自身产业沉淀，宝能深挖大数据应用价值，将产业发展与大数据深度融合，打造产业发展标杆，为贵州实体经济发展增添亮眼名片。 目前，宝能与贵州的合作涉及农产品深加工及流通、 旅游 、大 健康 、高端制造、综合开发、金融服务等多个领域。 一直以来宝能集团始终坚持实业报国理想，全面推进“制造宝能、 科技 宝能、民生宝能”三大战略，现已发展成为涵盖高端制造、国际物流、综合开发、民生服务四大核心业务板块的大型现代化企业集团。宝能集团在贵州的深化布局，势必也会为当地发展持续释放动能，伴随着更多项目的落地与推进，也将带来更多的发展新助力。

大数据会计和会计的区别>1、工作媒介不同：会计根据记账软件或手工记账进行企业经济事项的核算和企业的会计管理工作；大数据会计利用云技术在互联网上构建虚拟会计信息系统，从而完成企业会计核算和会计管理等内容，利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析的网络化。2、职业方向不同：会计工作者，可从事出纳、会计、税务等传统会计岗位工作；大数据会计工作者，除传统会计岗位外，还可从事会计信息系统管理、维护、数据分析、会计信息管理软件顾问、实施及维护等工作。数据审计与信息系统审计的区别者对数据的利用角度不一样。数据式审计侧重于数据之间的关联，主要审计数据的结果，而信息系统审计主要关注数据的真实完整性，通过测试数据的真实性、完整性来审计系统的安全性、可靠性。信息系统审计是对信息系统的策划、开发、使用维护等相关活动和产物进行完整地、有效地检查和评估的审计方式。数据审计是通过对底层数据的采集、转换、整理、分析和验证，运用多种技术方法构建模型进行数据分析，从而收集审计证据，实现审计目标的审计方式。会计信息管理和会计有什么区别会计信息管理和会计区别如下：1、培养目标不同：会计信息管理致力于培养具有较高的财务信息管理理论水平和较强的专业管理技能，能够运用信息管理知识进行理财筹划的高素质会计信息管理人才；会计致力于培养可以熟练掌握会计、审计基本理论和会计实务技能的实践型会计人才。2、工作性质不同：会计信息管理侧重于对经过加工处理后产生的各项会计数据的研究分析，包括电算化会计信息的管理等；会计侧重于对一个单位经济活动的核算和监督。

青岛职业技术学院主校区。根据查询青岛职业技术学院官网信息显示，青岛职业技术学院大数据与会计在青岛职业技术学院主校区，青岛职业技术学院主校区拥有丰富的教学资源，包括先进的教室设施、实验室、图书馆、学习资源。

陕西省大数据与会计专升本考试科目是大学英语、高等数学和专业科目。通过查询陕西省专升本考试信息可知，陕西省大数据与会计专升本考试科目有学英语、高等数学和专业科目。

辽宁大数据与会计专升本考1、大学英语、2、大学计算机、3、大学语文、4、大学高等数学。这是查询专升本相关网站而得到的信息。

会计专业很多学校都可以专升本。建议你通过正规渠道报名，成人提升学历分为自考，成考和网络教育，都是国家承认学历，学信网可以查询，可以考研，难度不太大，自考需要在当地自考网站上进行报名，没有最低学历的要求。成考学生必须通过每年一次的全国成人高等学校招生统一考试，由各省、自治区统一录取。

一 大数据专业有哪些学校 大数据只是计算机专业的一个分支，所以没有哪个学校把大数据立为一个专业，除非是培训机构 二 全国有哪些院校招数据与大数据技术专业 目前全国各类高copy校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。 三 全国有哪些高等院校开设大数据相关专业 具体来你可以去到各自的官方网自站去了解更多的信息。 排名不分先后： 北京大学——北京大数据研究院 清华大学(分数线,专业设置)——清华大学数据研究院 人民大学——统计与大数据研究院 复旦大学——大数据学院 中南大学——中南大学信息安全与大数据研究院 西南交通大学——金融大数据研究院 贵州大学——贵州大学大数据与信息工程学院 南京邮电大学—— 南京邮电大学盐城大数据研究院 四 有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的 一、开设了大数据的大学： 1、北京大学 大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。 (4)哪个学校有大数据专业扩展阅读： 大数据专业主要课程 C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。 数据（big data） 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 *** ，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。 五 大数据有这个方面的专业吗哪个学校有 北京航空航天大学——大数据技术与应用软件工程（北航软件学院），是回国内首所开设大数据相关答专业的高校，2013年与慧科校企合作开设该专业。 清华大学——数据科学研究院大数据专业于2014年招收学生 复旦大学——2015年9月开设数据科学专业 外经济贸易大学——大数据分析与应用硕士层次专业； 武汉大学——大数据技术与应用硕士专业 华南理工大学——移动云计算与大数据工程硕士专业 大连理工大学、广东开放大学、北京城市学院、成都信息工程大学有本科层次大数据方向专业 六 数据科学与大数据技术专业有哪些学校 大数据的时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。 从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出，该专业学制都为四年，授予工学学位或理学学位。 第一批成功申请该专业的高校共有3所，为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，于2016年2月获得教育部批准。 “大数据”专业学什么？ 方向一↗ 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 方向二↗大数据运维&云计算方向 方向三↗Hadoop大数据开发方向 精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。 三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！ “大数据”专业毕业以后干什么？ 事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。 七 中国有哪些大学招收大数据，数据分析专业的研究生 目前大学还没有开始大数据和数据分析专业的课程，一些基础的东西还是有的，不过属于计算机专业里面的分支。专业的大数据和数据分析还是的去培训的。不过以后大学会慢慢开设大数据的课程的吧。柠檬学院大数据。 八 哪些大学都有大数据技术与应用专业呢 这个专业属来于前沿科技专业，目自前开设该专业的高校（比如：北航、贵州大学、对外经贸大学、华南理工大学、广东开放大学、宜春学院等）都采用校企合作的方式办学，引入校企双师资进行授课，注重理论与实践相结合，该专业融入了大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术，同时引入企业真实项目演练，旨在培养适应新形势，具有新思维和技能的高层次、实用型、国际化的复合型大数据专业人才。 九 国内有哪些大学大数据专业比较好 这个专业属于前沿科抄技专业，目前开设该专业的高校（比如：北航、贵州大学、对外经贸大学、华南理工大学、广东开放大学、宜春学院等）都采用校企合作的方式办学，引入校企双师资进行授课，注重理论与实践相结合，该专业融入了大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术，同时引入企业真实项目演练，旨在培养适应新形势，具有新思维和技能的高层次、实用型、国际化的复合型大数据专业人才。 十 大数据专业的本科院校有哪些 清华、复旦的大数据处理，也就是数学分析都挺好。

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。大数据的择业岗位有：1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。1、大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上。2、大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R.这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。3、算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

大数据就业前景伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，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。大数据就业方向1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。对应岗位：大数据运维工程师

大数据就业前景伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，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。大数据就业方向1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。对应岗位：大数据运维工程师

未来数据对企业,对个人的重要性，就犹如眼睛对我们的重要性一样。1.数据能够为企业高层提供决策支持。将企业的海量数据进行统计分析挖掘后，能够让高层制定合理的措施。2.数据能整合企业庞杂业务。每个企事业都有很复杂的业务系统，借助数据及对应平台可以将其庞杂业务进行整合。3.数据能反应事件本质与趋势。真实数据能够更好的去了解事件的本质问题，和研判事态发展。4.数据能够更加让人们了解自己。未来你可能真不是最了解你自己的人？但是可以使用个人详实的数据进行画像，充分了解个人。5.数据能反应历史，展望未来。通过历史数据查询过往，也能够使用以往数据进行感知未来。千锋大数据的课程推荐你去试试

机器学习和大数据分析可以在投资组合和风险管理方面提供有价值的信息和洞见，以下是一些基本的步骤：数据准备：获取和整理数据，包括资产价格、财务指标、市场数据、宏观经济数据等。特征工程：从数据中提取有意义的特征，如市场波动、行业变化、财务稳定性等，用于机器学习模型的训练和预测。模型选择和训练：根据投资组合和风险管理的需求，选择合适的机器学习算法，如回归、分类、聚类等，利用历史数据对模型进行训练。模型评估和优化：评估模型的表现，比较不同算法和参数组合的效果，进行优化，以提高预测准确度和投资回报率。风险管理：利用机器学习模型预测风险和波动性，制定相应的风险管理策略，如对冲、分散投资等。实时监控和调整：定期更新数据和模型，实时监控投资组合和风险管理策略的表现，及时调整和优化。在以上步骤中，特征工程和模型选择和训练是非常重要的，需要具备一定的数据科学和机器学习技能。此外，还需要一定的金融和投资知识，以确保模型的合理性和有效性。

大数据就业前景　　伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。　　据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。　　据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，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。　　大数据就业方向　　1. Hadoop大数据开发方向　　市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。　　对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。　　2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向　　学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。　　对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。　　3. 大数据运维&云计算方向　　市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。　　对应岗位：大数据运维工程师

该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。1、大数据工程师：从事数据采集与管理工作，需要较强的IT专业能力，这个岗位也有很多别名，如hadoop工程师、javag工程师（大数据）、ETL工程师等，关键看其岗位职责和技能需求，别看名字。应届生月薪平均在10k以上。2、大数据分析师：从事数据资源开发与利用，主要工作是数据分析、和数据挖掘，能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用编程的方式灵活进行数据分析，就更好了，比如python或R.这个岗位也有别名，比如数据分析师，商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。3、算法工程师：从事机器学习，构建人工智能模型，也称机器学习工程师，在商业领域，也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力，是三个岗位中的金领职位，也是月薪最高的职位，应届生月薪目前在15K以上。

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。

大数据管理与应用就业前景：在未来，随着互联网、物联网、人工智能等技术的发展，大数据管理与应用专业的前景将会越来越广泛。从商业、金融、医疗、政府到科学研究等领域都需要大数据管理与应用专业的人才进行数据分析和处理。因此，该专业毕业生的就业前景非常乐观，可以在大数据处理和分析、数据科学家、数据仓库架构师、业务智能分析师、数据工程师等领域就业。大数据管理与应用专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展，具备扎实的管理学、数学和计算机技术基础知识，系统掌握大数据管理技术与方法，擅长金融、财务、经济管理等领域大数据解决方案，进行大数据存储、大数据分析与优化管理、大数据治理与辅助决策，并在大数据、云计算、人工智能等新兴技术方面具有较强实际工作能力的高级复合型人才。大数据管理与应用就业方向1、大数据分析师大数据分析师工作内容是在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化，通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果，根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法等等。任职资格：大数据提取处理能力，至少熟悉hive/oracle/mysql中一种数据库，良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，并用简洁而清晰的方式呈现数据分析背后的商业逻辑和相关洞察，有出色的结构化思维能力。2、大数据开发工程师负责大数据项目的基础建设、管理、优化以及新技术调研应用工作。任职资格：计算机专业相关，掌握hadoop生态圈、如Spark、Hive、HBase、Kafka、Presto、Elasticsearch等，对大数据架构原理有深刻理解，熟悉Linux操作系统。具有研发团队管理经验，具备一定的架构设计能力，技术功底扎实。3、信息架构工程师设计信息架构，要保证信息的全面性、可用性、关联性、可查询性，研究客户和商业、数据分析、开发标签/导航/站点架构。任职资格：熟练使用pycharm等开发工具，具备较丰富的大数据平台相关构建，维护及调优经验，具备较丰富的基于Hadoop或Hive或Spark等大数据处理项目经验，具备一定的数据挖掘经验。学里大数据管理与应用专业学习的课程1、基础必修课思想道德修养与法律基础、中国近代史纲要、形势与政策、军事理论、马克思主义基本原理、高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计、数学分析、计算机系统基础、普通物理数学与信息科学概论、大学英语、大学体育、大学物理、微观经济学、宏观经济学、管理学、统计学、程序设计语言等。2、选修课人文历史类、自然科学类、就业指导类、文学艺术类。3、专业课数据科学导论、程序设计导论、数据库系统概论、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据计算智能、Python程序设计、算法与数据结构、数据库原理与应用、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。

数据科学与大数据技术就业方向如下：数据科学和大数据专业主要有三个就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和数据分析类，具体岗位如数据分析师、大数据架构师、大数据研发工程师、大数据运维工程师、大数据挖掘等岗位。具体原因如下：1、发展前景好。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据专业很好就业，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。2、岗位需求多。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。培养目标：旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法。大数据技术专业培养目标及深造：1、培养目标。专业面向大数据行业，培养有良好的IT职业素质、专业实践能力，具备大数据项目方案设计及实施等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务与产品运营等工作的高素质技术技能人才。2、深造方向。本专业毕业后，可以选择继续深造，参加专升本考试，报考方向有大数据工程技术、人工智能工程技术、云计算技术、计算机应用工程、软件工程技术、数据科学与大数据技术、人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程等本科专业。

大数据前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。大数据的择业岗位有：1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

目前大数据技术，被大家越发的认可了，大数据技术的运用让我们的生活更加便捷，比如在选择心仪商品的时候，能够更加快速的做出选择。现在在大数据中比较热门的岗位就是大数据分析师，很多朋友想更进一步了解大数据分析师，那么就跟IT培训一起来看看，大数据分析师是做什么的?大数据分析师是做什么的?数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据分析师简单的来说，就是运用大数据技术进行数据分析的专业人员。看看大数据分析师具体的岗位职责，你可能了解的更加清楚。大数据分析师岗位职责：1、负责对数据进行深度分析和挖掘，创建大数据分析流程，进行数据探索分析，构建分析模型为优化产品设计提供数据支持，并根据数据分析结果为业务的改进提出合理化建议;2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为产品改进、营销推广策略提供数据支持，推动业务部门数据驱动业务决策的转化3、与业务团队紧密沟通和联系，解决部门数据统计和分析需求;4、提供数据变现的方案支持，撰写相应的实施方案文档，包括需求调研、需求分析、方案设计等。以上就是大数据分析师一般的岗位职责，大数据分析师，要做的就是进行各种数据整理，从收集到分析一系列的过程，企业招聘大数据分析师，一般是为了更加精准判断用户需求，然后借助大数据的分析预测能力，来更好的进行接下来的企业战略部署，来帮助企业更好的发展。

目前大数据技术，被大家越发的认可了，大数据技术的运用让我们的生活更加便捷，比如在选择心仪商品的时候，能够更加快速的做出选择。现在在大数据中比较热门的岗位就是大数据分析师，很多朋友想更进一步了解大数据分析师，那么就跟IT培训一起来看看，大数据分析师是做什么的?大数据分析师是做什么的?数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据分析师简单的来说，就是运用大数据技术进行数据分析的专业人员。看看大数据分析师具体的岗位职责，你可能了解的更加清楚。大数据分析师岗位职责：1、负责对数据进行深度分析和挖掘，创建大数据分析流程，进行数据探索分析，构建分析模型为优化产品设计提供数据支持，并根据数据分析结果为业务的改进提出合理化建议;2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为产品改进、营销推广策略提供数据支持，推动业务部门数据驱动业务决策的转化3、与业务团队紧密沟通和联系，解决部门数据统计和分析需求;4、提供数据变现的方案支持，撰写相应的实施方案文档，包括需求调研、需求分析、方案设计等。以上就是大数据分析师一般的岗位职责，大数据分析师，要做的就是进行各种数据整理，从收集到分析一系列的过程，企业招聘大数据分析师，一般是为了更加精准判断用户需求，然后借助大数据的分析预测能力，来更好的进行接下来的企业战略部署，来帮助企业更好的发展。

大数据是IT行业的新宠，前景好，薪资高，越来越多的人想要转行大数据，开始学习大数据，但是对于转型着来说，面对全新的行业，它的就业前景怎么样呢，学了大数据又能从事哪些工作呢？大数据行业人才稀缺，市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万，而实际上整个行业人才需求超100万，可谓人才缺口巨大。而且，大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。目前，大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右，非常优秀的大数据人才月薪30K也是有的，所以说大数据也是个高薪的职业。对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类，一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。1、大数据开发工程师大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。2、Hadoop开发工程师信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI（即商务智能）的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。3、信息架构工程师信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。当然，这也就是信息架构工程师的工作。4、大数据分析师大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。其实这些岗位还只是大数据行业的一部分，由于目前大数据的利用还在不断探索研究中，未来还将有更多细分领域应用到大数据，也会增加更多的就业机会，所以，让我们继续关注大数据行业，拭目以待吧！

目前大数据技术，被大家越发的认可了，大数据技术的运用让我们的生活更加便捷，比如在选择心仪商品的时候，能够更加快速的做出选择。现在在大数据中比较热门的岗位就是大数据分析师，很多朋友想更进一步了解大数据分析师，那么就跟IT培训一起来看看，大数据分析师是做什么的?大数据分析师是做什么的?数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。大数据分析师简单的来说，就是运用大数据技术进行数据分析的专业人员。看看大数据分析师具体的岗位职责，你可能了解的更加清楚。大数据分析师岗位职责：1、负责对数据进行深度分析和挖掘，创建大数据分析流程，进行数据探索分析，构建分析模型为优化产品设计提供数据支持，并根据数据分析结果为业务的改进提出合理化建议;2、通过专题分析，对业务问题进行深入分析，为产品改进、营销推广策略提供数据支持，推动业务部门数据驱动业务决策的转化3、与业务团队紧密沟通和联系，解决部门数据统计和分析需求;4、提供数据变现的方案支持，撰写相应的实施方案文档，包括需求调研、需求分析、方案设计等。以上就是大数据分析师一般的岗位职责，大数据分析师，要做的就是进行各种数据整理，从收集到分析一系列的过程，企业招聘大数据分析师，一般是为了更加精准判断用户需求，然后借助大数据的分析预测能力，来更好的进行接下来的企业战略部署，来帮助企业更好的发展。

大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。大数据课程难度大，同时有大专本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。工作岗位列举几个热门：初级大数据离线处理，薪资10000-13000；Spark开发工程师，薪资14000-16000；Python爬虫工程师，薪资16000-20000；大数据开发工程师，薪资20000+。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

1、大数据开发工程师大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。2、大数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。随着职业的出现，证书也相继出现了，那么大数据分析师证书的含金量怎么样呢？ 大数据分析师证书含金量 CPDA数据分析师证书依照从业认证，从2003年设立开始，既不设立任何级别。学员只有通过严苛的考核并合格后，才能拿到行业协会颁发的数据分析师证书，取得从业资质。坚持CPDA数据分析师不区分等级，正是协会严格尊重国际惯例、遵守从业规范的结果。 持证人可以凭借此证书申请成为中国数据分析行业协会个人会员，证书皆绑定考生真实身份，可在CPDA官网、查询，确保证书唯一性与真实性。证书由协会三年审核一次，保证持证人的实力与权益。 中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《CPDA数据分析师证书 》是中国数据分析业由协会唯一认可的、具有从业特征的证书体系，五名以上分析师可以申请成立项目数据分析师事务所，是承接项目数据分析报告唯一被市场及客户认可的资质证书。 大数据分析师的发展前景 在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为运营决策的前提要素，为社会经济的高速发展做出重大贡献。可以说，数据分析技术是一把让企业通向成功之门的金钥匙。 大数据在经济预警方面发挥重要作用；大数据分析成为市场营销的重要手段；大数据在临床诊断、远程监控、药品研发等领域发挥重要作用；大数据为金融领域的客户管理、营销管理及风险管理提供重要支撑。因此，大数据分析师的未来发展前景是很可观的。 大数据分析师的工资待遇 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724K（取自 1139 份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

今天，我想谈谈数据分析师的基本工作职能。数据分析师分为初级分析师、中级分析师和高级分析师。不同的公司对这三个层次有不同的定义。企业责任将更加细分,公司或部门数据,小企业可能没有数据系统,这部分工作由营销中心等业务部门,产品部门,会员中心和其他部门来实现,也只有配置的主数据分析师,关注功能,数据分析师的基本要求是相同的。首先，可以通过招聘网站如Boss Direct recruitment来定义数据分析师对数据分析岗位的需求。“非知名”一流企业的定义如下:1. 设计基于业务的数据系统方案和数据标准;2. 挖掘结构化和非结构化数据，发现其潜在关联和知识，指导业务发展;3.分析业务场景，实现数据挖掘算法，指导开发完成代码开发。高要求的企业,不仅可以完成业务的数据分析,但还需要知道数据挖掘算法和指令代码的开发工作,但也常常听到员工抱怨数据分析师成为“机器”,这两个老人们根据他们的工作经验和沟通与同事共享数据分析师在日常工作中,主要包括五个方面。一、对大数据分析师的要求是什么——数据提取数据提取通常被称为“获取数字”。无论是大公司还是小公司，无论是规范的公司还是不规范的公司，对于这种不规范或不系统的流程，数据提取往往是由初级分析师进行的，特别是对于没有产品的公司。例如，一个公司的业务部门有一个数据需求，但是数据部门不给他们权限，即数据查询权限，因此他们只能向数据部门的人员，如数据分析师，询问该需求。在这种情况下，获取数据的工作将落在初级分析师身上。一般来说,初级分析师会花很多时间来提取数据,许多公司可能占据一半的时间甚至超过一半的时间来做这个,很多时间重复工作数据分析师是一个非常严重的问题,对于这个问题,如果你有兴趣,然后再告诉我,有很多方式,可以帮助解决或缓解现状。二、对大数据分析师的要求是什么——数据的日常统计分析数据统计分析的日常工作包括报表的编制和发送，包括数据清理、报表制作的基础数据统计和一般性分析结论。一位初级数据分析师用一个简单的例子总结了数据:1. 对于618项活动，公司每半小时或每小时进行实时统计并出具报告，包括销售数据的汇总和简单分析;(页面)2. 后期公司会对一些广告活动的数据做一些简单的统计分析;3.领导会要求数据分析师分析为什么一些业务指标与他关心的数据有很大的不同。工作包括临时工作和日常工作。对于一次性和临时需求基本上没有规则，只能由初级分析师总结。对于常规事件，我们可以以自动化的形式进行此操作。例如，我们可以编写一个程序来总结事件后的上午，并将结果发送给业务人员，这将解放数据分析师。三、对大数据分析师的要求是什么——数据分析报告日数据分析报告、日、周、月、季、半年、年度报告等重复的数据分析报告，也比数据提取和统计分析需要更多的时间。定期报告基本上是由初级分析师基本内容和总结,如数据文件、数据处理、数据清洗、数据总结和其他具体内容模块,虽然高级分析师协助专题分析,如异常检测和深入挖掘,让整个报告看起来越来越高。这种通用报表可以采用Excel、Word、PPT等格式。基本上，80%的内容基于特定的主题和模板。模板可以编程，甚至可以包含日常数据趋势。总的来说，这种定期的分析工作报告是培养初级分析师数据思维和工作能力的好方法。对大数据分析师的要求是什么?原来这个行业就是要这么发展，今天，我想谈谈数据分析师的基本工作职能。数据分析师分为初级分析师、中级分析师和高级分析师，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本科目的其他文章进行学习。

方向：大数据开发方向，数据挖掘、数据分析和机器学习方向，大数据运维和云计算方向就业岗位：1、大数据工程师大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。2、Hadoop开发工程师职位描述：参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。3、大数据研发工程师职位描述：构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。4、大数据架构师大数据架构师的招聘岗位有1446个，从招聘的薪资来看，大数据架构师基本薪资都是15K~60K，大数据架构师的薪资可以说是相当可观的，在大数据行业里，大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的，所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。5、大数据分析师工作职责:根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。在国内，像阿里巴巴、华为、百度、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。比如阿里系产品的淘宝，或者腾讯的视频，甚至高德地图的实时路况，都是需要大数据的支撑才能在产品上展现你想看到的消息。数据分析师这技术性职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州等互联网行业发展较好的城市，期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然，从另一个方面说，这些城市也都集中了大量的各行业人才，竞争压力也是有的。说回职位，由于目前大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。但要知道能用得上大数据分析的公司，都会是技术性很强的，通常都会是大厂。像腾讯阿里这样的互联网大厂会按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样，方向和平台选择对了，只要付出足够的汗水，选择大于努力。2、数据分析的薪资说到正题，数据分析的薪资，你可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资，都很高，经验工作年限越高，薪资就越高，你懂得。初级大数据分析师，主要工作职责为：数据监控，统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作，薪资在8000-10000，工作难度不大，强大也不大。中级大数据分析师，主要职责为：数据挖掘，模型开发，优化监控，出解决方案，薪资在12000-18000。高级大数据分析师：除了中级大数据分析师日常工作之外，还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。据某招聘网站统计的信息显示，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右。你可能会说没有什么概念，那我们拿一线城市深圳的腾讯来说，配合它的职级和薪资会更加直观。腾讯原本为6级18等（1.1-6.3 级）的职级体系设计，后来优化为 14 级 (4-17 级)。与之相对应的是，统一置换为“专业职级+职位称谓”。员工薪资标准是12+1+1= 14薪，但通常会拿到16-20薪，再入手部门盈利情况定的一般3个月的年终奖。腾讯定级3-2以上还会有分发股票，年包总75w不算很难的事。最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。希望我的回答对你有所帮助！

大数据分析师平均月薪从几千到上万按照地区不同而工资不相同，例如广东约为15000元左右。由中华人力资本研究院和西南大数据产业联盟共同发布《全国大数据人才需求指数报告》。中国内地各地区招聘平均月工资广东最高，约15000元，其次是北上广；浙江平均工资也比较高，月均11565元，重庆月平均工资8525元。贵阳2016年2月平均工资7897元，3月平均工资6714元。从地区招聘趋势来看，广东和北上广招聘人数最多。重庆2016年1月招聘6人，2月增长至46人，3月招聘194人。贵阳2016年2月招聘13人，3月招聘7人。而在大数据人才方面，计算机软件、互联网电子商务以及移动互联网人才招聘规模最大，金融保险类薪酬最高。扩展资料：“数据驱动安全”已是网络安全界的普遍共识，即通过大数据的技术手段，来监测网络运行状态，发现未知安全威胁。网络安全人才普遍紧缺的情况下，既懂大数据分析，又懂安全技术的网络安全人才，就显得更加稀缺。　　预计未来网络安全人才市场中，安全大数据分析师和应急响应工程师是最稀缺的人才资源。参考资料来源：人民网-大数据人才 贵阳工资七千多

在一些发达城市，比如美国，大数据分析师每年平均薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。国内某大型招聘平台给出的数据分析师的平均薪酬为：9724（取自1139份样本），在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市，大数据分析师需求量也是非常大的，因此，大数据分析是很有发展前途的。

大数据分析师岗位职责大数据分析师是互联网行业常见招聘岗位，从业者需要具备相关专业学习经验，精通Pvthon、R等常用编程语言熟悉MySal、SQL server、Oracle等一种或多种常用数据库，具备数据挖掘和分析能力。其工作内容包括:1、根据数据分析需求和数据集现状，设计数据平台架构和数据产品。2、按照开发需求建立数据分析方法及标准，建立完整的指标体。3、负责数据模型的开发维护并撰写技术报告。4、负责数据报表的建立，根据用户反馈不断优化产品功能。5、负责撰写规范的产品开发文档并妥善保存，撰写产品功能清单及使用手册。6、完成公司交办的其他相关工作。能力要求1.专业技能大数据分析师在数据分析方面必须具备扎实的专业技能，这是很直观的。(1)熟练使用分析工具。熟练使用常见的数据分析工具，而且至少精通一种数据分析软件，这是对大数据分析师最基本的要求。(2)自如运用分析方法。大数据分析师还要能够自如运用数据分析的方法，才能完成相应的数据分析任务，这同样是其最基本的能力。(3) 了解前沿分析理论。多家企业对大数据分析师的理论水平提出了要求，既要求系统分析和建模方面的理论应用能力，也要求数据分析方面的理论探索能力。2.管理技能技术型人才掌握相应的管理技能并不是新鲜事物，管理技能成为技术技能的有益补充。(1)战略管理。大数据分析师需要利用数据分析的结果，挖掘经营中的潜在问题和机会，提出明确的分析结论和对策建议，为企业的战略决策提供支持。如果没有相应的战略管理能力，数据分析结果也仅是僵化的信息，无法实现其价值。(2)团队管理。大数据的分析和应用主要依靠团队合作完成，团队管理成为大数据分析师必备的技能，其中，沟通能力、团队管理能力、团队协作精神是对大数据分析师的重点要求。(3)项目管理。大数据分析师不仅要善于通过团队合作完成数据分析并将分析结果应用于企业战略决策，还要具备相应的项国管理能力，持续推进所承担的项目，不过不同企业在这方面的要求存在差异。3.实践经验。实践经验是企业对大数据分析师的基本要求之一，大多数企业要求应聘者有3年以上实践经验或工作经历，:并且主要是与应聘企业的业务有直接关系的实践经验。4.基本素质。企业对于大数据分析师的基本素质也有相应的要求，主要表现为学历高、专业明确。在学历方面要求应聘者具备大专或以上学历。5.研究能力。(1)抽象归纳。大数据分析师要善于从数据和数据分析结果中抽象归纳事物发展变化的规律和趋势，从而预测潜在的机会和威胁，为企业战略决策提供支持。(2)分析判断。大数据分析师还应该善于通过对数据的分析和挖掘，借助一定的模型工具对企业经营中的问题进行分析研判，并提出解决方案。(3)文字表述。研究活动离不开文字表达，具备优秀的文字表述能力，能够撰写严谨深刻的研究报告同样成为大数据分析师的必备能力。薪资待遇1、平均年薪:全国大数据分析师岗位的薪资，平均每年大约在234,060。2、年收入区间分布: 10万以下占比17%:10一20万占比36%;20万以上占比47%。3、不同工龄的年薪分布:1年以内￥118,059;1-3年￥164,324;3-5年￥234,676; 5-10年￥277,486;10年以上￥298.569。4、对大数据分析师需求最多的地区为深圳、北京、上海。5、薪资最高的大数据分析师，最高频出现的技能要求为SQL、数据分析、PYTHON。6、对大数据分析师需求最多的行业为互联网、计算机软件、电子商务。就业前景数据分析师前景是非常乐观的，也是发展巨大的。所以我们对大数据分析的前景大可不必担心。数据分析师如果是往业务端发展，最终可以成为业务资深专家，总经理，或者CEO。如果是往技术端发展，你如果工程技术能力突出，那么可以担任公司数据科学部门的老大，常见的职位名称是数据科学家。你如果理论能力非常强，可以写paper，那么可以担任研究院的一把手。我的导师因为科研能力强，现在是一个科研单位数据部门的负责人。

好。1、根据高三网查询显示，青岛恒星科技学院大数据与会计专业，该专业就业广泛，数据量呈现爆炸式的增长，越来越多的企业需要处理、分析和利用大数据来实现商业增长和竞争优势，所以青岛恒星科技学院大数据与会计前景是很好的。2、青岛恒星科技学院大数据与会计专业，可以从事会计与大数据方面工作，工作时间弹性大，平均工资为9000元，待遇丰厚。

青岛滨海学院现在有3个校区,分别为青岛滨海学院南校区、北校区、西校区。青岛滨海学院（Qingdao Binhai University）是山东省首批民办本科高等教育特色名校建设高校和山东省民办高校优质特色发展项目支持计划高校，全国十大最具影响力民办大学、中国民办高等教育优秀院校、中国十大品牌民办高校、教育部应用技术大学战略研究改革试点院校。青岛滨海学院的前身是创建于1992年9月的青岛经济技术开发区自立职业高等中学，先后更名为私立青岛经济技术开发区职业中等院校、私立青岛远东职业技术专修学院、民办青岛远东职业技术学院、民办青岛滨海职业学院，2005年3月成立青岛滨海学院。公办大学与民办大学区别：公办大学：通常是国家部委或地方政府举办的大学，办学历史一般比较悠久，社会认可度比较高，有中央财政或地方财政经费支持。学费通常较便宜，一般5000元/年左右，不过公办大学中也有中外合作等部分高收费专业，本科通常20000-30000元/年，专科通常10000-20000元/年，而且大几万一年的也不少，当然中外合作专业录取分数线比普通类专业通常低10-20分，家庭条件不错的同学可以考虑填报。民办大学：通常是社会企业、社会团体、个人等举办的大学，没有中央财政和地方财政经费支持，需要自筹资金办学，学费一般比较贵，本科通常在15000-25000元/年，专科通常10000元/年左右，公办大学举办的独立学院办学性质也属于民办大学，但是民办大学也是正规大学，是受国家认可的，毕业证、学位证等都是在学信网可查的，国家也鼓励社会资本参与办学。

《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》为鼓励金融创新，促进互联网金融健康发展，明确监管责任，规范市场秩序，经党中央、国务院同意，中国人民银行、工业和信息化部、公安部、财政部、国家工商总局、国务院法制办、中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、中国保险监督管理委员会、国家互联网信息办公室日前联合印发了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》(银发〔2015〕221号，以下简称《指导意见》)。《指导意见》按照“鼓励创新、防范风险、趋利避害、健康发展”的总体要求，提出了一系列鼓励创新、支持互联网金融稳步发展的政策措施，积极鼓励互联网金融平台、产品和服务创新，鼓励从业机构相互合作，拓宽从业机构融资渠道，坚持简政放权和落实、完善财税政策，推动信用基础设施建设和配套服务体系建设。《指导意见》按照“依法监管、适度监管、分类监管、协同监管、创新监管”的原则，确立了互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融等互联网金融主要业态的监管职责分工，落实了监管责任，明确了业务边界。《指导意见》坚持以市场为导向发展互联网金融，遵循服务好实体经济、服从宏观调控和维护金融稳定的总体目标，切实保障消费者合法权益，维护公平竞争的市场秩序，在互联网行业管理，客户资金第三方存管制度，信息披露、风险提示和合格投资者制度，消费者权益保护，网络与信息安全，反洗钱和防范金融犯罪，加强互联网金融行业自律以及监管协调与数据统计监测等方面提出了具体要求。下一步，各相关部门将按照《指导意见》的职责分工，认真贯彻落实《指导意见》的各项要求；互联网金融行业从业机构应按照《指导意见》的相关规定，依法合规开展各项经营活动。(完)中国人民银行工业和信息化部公安部财政部工商总局法制办银监会证监会保监会国家互联网信息办公室关于促进互联网金融健康发展的指导意见近年来，互联网技术、信息通信技术不断取得突破，推动互联网与金融快速融合，促进了金融创新，提高了金融资源配置效率，但也存在一些问题和风险隐患。为全面贯彻落实党的十八大和十八届二中、三中、四中全会精神，按照党中央、国务院决策部署，遵循“鼓励创新、防范风险、趋利避害、健康发展”的总体要求，从金融业健康发展全局出发，进一步推进金融改革创新和对外开放，促进互联网金融健康发展，经党中央、国务院同意，现提出以下意见。一、鼓励创新，支持互联网金融稳步发展互联网金融是传统金融机构与互联网企业(以下统称从业机构)利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网与金融深度融合是大势所趋，将对投资模式、业务、组织和服务等方面产生更加深刻的影响。互联网金融对促进小微企业发展和扩大就业发挥了现有金融机构难以替代的积极作用，为大众创业、万众创新打开了大门。促进互联网金融健康发展，有利于提升投资服务质量和效率，深化金融改革，促进金融创新发展，扩大金融业对内对外开放，构建多层次金融体系。作为新生事物，互联网金融既需要市场驱动，鼓励创新，也需要政策助力，促进发展。(一)积极鼓励互联网金融平台、产品和服务创新，激发市场活力。鼓励银行、证券、保险、基金、信托和消费金融等金融机构依托互联网技术，实现传统金融业务与服务转型升级，积极开发基于互联网技术的新产品和新服务。支持有条件的金融机构建设创新型互联网平台开展网络银行、网络证券、网络保险、网络基金销售和网络消费金融等业务。支持互联网企业依法合规设立互联网支付机构、网络借贷平台、股权众筹融资平台、网络投资产品销售平台，建立服务实体经济的多层次投资服务体系，更好地满足中小微企业和个人投融资需求，进一步拓展普惠金融的广度和深度。鼓励电子商务企业在符合金融法律法规规定的条件下自建和完善线上投资服务体系，有效拓展电商供应链业务。鼓励从业机构积极开展产品、服务、技术和管理创新，提升从业机构核心竞争力。(二)鼓励从业机构相互合作，实现优势互补。支持各类金融机构与互联网企业开展合作，建立良好的互联网金融生态环境和产业链。鼓励银行业金融机构开展业务创新，为第三方支付机构和网络借款平台等提供资金存管、支付清算等配套服务。支持小微投资服务机构与互联网企业开展业务合作，实现商业模式创新。支持证券、基金、信托、消费金融、期货机构与互联网企业开展合作，拓宽投资产品销售渠道，创新财富管理模式。鼓励保险公司与互联网企业合作，提升互联网金融企业风险抵御能力。(三)拓宽从业机构融资渠道，改善融资环境。支持社会资本发起设立互联网金融产业投资基金，推动从业机构与创业投资机构、产业投资基金深度合作。鼓励符合条件的优质从业机构在主板、创业板等境内资本市场上市融资。鼓励银行业金融机构按照支持小微企业发展的各项金融政策，对处于初创期的从业机构予以支持。针对互联网企业特点，创新投资模式和服务。(四)坚持简政放权，提供优质服务。各金融监管部门要积极支持金融机构开展互联网金融业务。按照法律法规规定，对符合条件的互联网企业开展相关金融业务实施高效管理。工商行政管理部门要支持互联网企业依法办理工商注册登记。电信主管部门、国家互联网信息管理部门要积极支持互联网金融业务，电信主管部门对互联网金融业务涉及的电信业务进行监管，国家互联网信息管理部门负责对金融信息服务、互联网信息内容等业务进行监管。积极开展互联网金融领域立法研究，适时出台相关管理规章，营造有利于互联网金融发展的良好制度环境。加大对从业机构专利、商标等知识产权的保护力度。鼓励省级人民政府加大对互联网金融的政策支持。支持设立专业化互联网金融研究机构，鼓励建设互联网金融信息交流平台，积极开展互联网金融研究。(五)落实和完善有关财税政策。按照税收公平原则，对于业务规模较小、处于初创期的从业机构，符合我国现行对中小企业特别是小微企业税收政策条件的，可按规定享受税收优惠政策。结合金融业营业税改征增值税改革，统筹完善互联网金融税收政策。落实从业机构新技术、新产品研发费用税前加计扣除政策。(六)推动信用基础设施建设，培育互联网金融配套服务体系。支持大数据存储、网络与信息安全维护等技术领域基础设施建设。鼓励从业机构依法建立信用信息共享平台。推动符合条件的相关从业机构接入金融信用信息基础数据库。允许有条件的从业机构依法申请征信业务许可。支持具备资质的信用中介组织开展互联网企业信用评级，增强市场信息透明度。鼓励会计、审计、法律、咨询等中介服务机构为互联网企业提供相关专业服务。二、分类指导，明确互联网金融监管责任互联网金融本质仍属于金融，没有改变金融风险隐蔽性、传染性、广泛性和突发性的特点。加强互联网金融监管，是促进互联网金融健康发展的内在要求。同时，互联网金融是新生事物和新兴业态，要制定适度宽松的监管政策，为互联网金融创新留有余地和空间。通过鼓励创新和加强监管相互支撑，促进互联网金融健康发展，更好地服务实体经济。互联网金融监管应遵循“依法监管、适度监管、分类监管、协同监管、创新监管”的原则，科学合理界定各业态的业务边界及准入条件，落实监管责任，明确风险底线，保护合法经营，坚决打击违法和违规行为。(七)互联网支付。互联网支付是指通过计算机、手机等设备，依托互联网发起支付指令、转移货币资金的服务。互联网支付应始终坚持服务电子商务发展和为社会提供小额、快捷、便民小微支付服务的宗旨。银行业金融机构和第三方支付机构从事互联网支付，应遵守现行法律法规和监管规定。第三方支付机构与其他机构开展合作的，应清晰界定各方的权利义务关系，建立有效的风险隔离机制和客户权益保障机制。要向客户充分披露服务信息，清晰地提示业务风险，不得夸大支付服务中介的性质和职能。互联网支付业务由人民银行负责监管。(八)网络借贷。网络借贷包括个体网络借贷(即P2P网络借贷)和网络小额借款。个体网络借贷是指个体和个体之间通过互联网平台实现的直接借贷。在个体网络借贷平台上发生的直接借贷行为属于民间借贷范畴，受合同法、民法通则等法律法规以及最高人民法院相关司法解释规范。个体网络借贷要坚持平台功能，为投资方和融资方提供信息交互、撮合、资信评估等中介服务。个体网络借贷机构要明确信息中介性质，主要为借贷双方的直接借贷提供信息服务，不得提供增信服务，不得非法集资。网络小额借款是指互联网企业通过其控制的小额借款公司，利用互联网向客户提供的小额借款。网络小额借款应遵守现有小额借款公司监管规定，发挥网络借款优势，努力降低客户融资成本。网络借贷业务由银监会负责监管。(九)股权众筹融资。股权众筹融资主要是指通过互联网形式进行公开小额股权融资的活动。股权众筹融资必须通过股权众筹融资中介机构平台(互联网网站或其他类似的电子媒介)进行。股权众筹融资中介机构可以在符合法律法规规定前提下，对业务模式进行创新探索，发挥股权众筹融资作为多层次资本市场有机组成部分的作用，更好服务创新创业企业。股权众筹融资方应为小微企业，应通过股权众筹融资中介机构向投资人如实披露企业的商业模式、经营管理、财务、资金使用等关键信息，不得误导或欺诈投资者。投资者应当充分了解股权众筹融资活动风险，具备相应风险承受能力，进行小额投资。股权众筹融资业务由证监会负责监管。(十)互联网基金销售。基金销售机构与其他机构通过互联网合作销售基金等投资产品的，要切实履行风险披露义务，不得通过违规承诺收益方式吸引客户；基金管理人应当采取有效措施防范资产配置中的期限错配和流动性风险；基金销售机构及其合作机构通过其他活动为投资人提供收益的，应当对收益构成、先决条件、适用情形等进行全面、真实、准确表述和列示，不得与基金产品收益混同。第三方支付机构在开展基金互联网销售支付服务过程中，应当遵守人民银行、证监会关于客户备付金及基金销售结算资金的相关监管要求。第三方支付机构的客户备付金只能用于办理客户委托的支付业务，不得用于垫付基金和其他投资产品的资金赎回。互联网基金销售业务由证监会负责监管。(十一)互联网保险。保险公司开展互联网保险业务，应遵循安全性、保密性和稳定性原则，加强风险管理，完善内控系统，确保交易安全、信息安全和资金安全。专业互联网保险公司应当坚持服务互联网经济活动的基本定位，提供有针对性的保险服务。保险公司应建立对所属电子商务公司等非保险类子公司的管理制度，建立必要的防火墙。保险公司通过互联网销售保险产品，不得进行不实陈述、片面或夸大宣传过往业绩、违规承诺预期收益或者承担损失等误导性描述。互联网保险业务由保监会负责监管。(十二)互联网信托和互联网消费金融。信托公司、消费金融公司通过互联网开展业务的，要严格遵循监管规定，加强风险管理，确保交易合法合规，并保守客户信息。信托公司通过互联网进行产品销售及开展其他信托业务的，要遵守合格投资者等监管规定，审慎甄别客户身份和评估客户风险承受能力，不能将产品销售给与风险承受能力不相匹配的客户。信托公司与消费金融公司要制定完善产品文件签署制度，保证交易过程合法合规，安全规范。互联网信托业务、互联网消费金融业务由银监会负责监管。三、健全制度，规范互联网金融市场秩序发展互联网金融要以市场为导向，遵循服务实体经济、服从宏观调控和维护金融稳定的总体目标，切实保障消费者合法权益，维护公平竞争的市场秩序。要细化管理制度，为互联网金融健康发展营造良好环境。(十三)互联网行业管理。任何组织和个人开设网站从事互联网金融业务的，除应按规定履行相关金融监管程序外，还应依法向电信主管部门履行网站备案手续，否则不得开展互联网金融业务。工业和信息化部负责对互联网金融业务涉及的电信业务进行监管，国家互联网信息办公室负责对金融信息服务、互联网信息内容等业务进行监管，两部门按职责制定相关监管细则。(十四)客户资金第三方存管制度。除另有规定外，从业机构应当选择符合条件的银行业金融机构作为资金存管机构，对客户资金进行管理和监督，实现客户资金与从业机构自身资金分账管理。客户资金存管账户应接受独立审计并向客户公开审计结果。人民银行会同金融监管部门按照职责分工实施监管，并制定相关监管细则。(十五)信息披露、风险提示和合格投资者制度。从业机构应当对客户进行充分的信息披露，及时向投资者公布其经营活动和财务状况的相关信息，以便投资者充分了解从业机构运作状况，促使从业机构稳健经营和控制风险。从业机构应当向各参与方详细说明交易模式、参与方的权利和义务，并进行充分的风险提示。要研究建立互联网金融的合格投资者制度，提升投资者保护水平。有关部门按照职责分工负责监管。(十六)消费者权益保护。研究制定互联网金融消费者教育规划，及时发布维权提示。加强互联网投资模式合同内容、免责条款规定等与消费者利益相关的信息披露工作，依法监督处理经营者利用合同格式条款侵害消费者合法权益的违法、违规行为。构建在线争议解决、现场接待受理、监管部门受理投诉、第三方调解以及仲裁、诉讼等多元化纠纷解决机制。细化完善互联网金融个人信息保护的原则、标准和操作流程。严禁网络销售投资产品过程中的不实宣传、强制捆绑销售。人民银行、银监会、证监会、保监会会同有关行政执法部门，根据职责分工依法开展互联网金融领域消费者和投资者权益保护工作。(十七)网络与信息安全。从业机构应当切实提升技术安全水平，妥善保管客户资料和交易信息，不得非法买卖、泄露客户个人信息。人民银行、银监会、证监会、保监会、工业和信息化部、公安部、国家互联网信息办公室分别负责对相关从业机构的网络与信息安全保障进行监管，并制定相关监管细则和技术安全标准。(十八)反洗钱和防范金融犯罪。从业机构应当采取有效措施识别客户身份，主动监测并报告可疑交易，妥善保存客户资料和交易记录。从业机构有义务按照有关规定，建立健全有关协助查询、冻结的规章制度，协助公安机关和司法机关依法、及时查询、冻结涉案财产，配合公安机关和司法机关做好取证和执行工作。坚决打击涉及非法集资等互联网金融犯罪，防范金融风险，维护金融秩序。金融机构在和互联网企业开展合作、代理时应根据有关法律和规定签订包括反洗钱和防范金融犯罪要求的合作、代理协议，并确保不因合作、代理关系而降低反洗钱和金融犯罪执行标准。人民银行牵头负责对从业机构履行反洗钱义务进行监管，并制定相关监管细则。打击互联网金融犯罪工作由公安部牵头负责。(十九)加强互联网金融行业自律。充分发挥行业自律机制在规范从业机构市场行为和保护行业合法权益等方面的积极作用。人民银行会同有关部门，组建中国互联网金融协会。协会要按业务类型，制订经营管理规则和行业标准，推动机构之间的业务交流和信息共享。协会要明确自律惩戒机制，提高行业规则和标准的约束力。强化守法、诚信、自律意识，树立从业机构服务经济社会发展的正面形象，营造诚信规范发展的良好氛围。(二十)监管协调与数据统计监测。各监管部门要相互协作、形成合力，充分发挥金融监管协调部际联席会议制度的作用。人民银行、银监会、证监会、保监会应当密切关注互联网金融业务发展及相关风险，对监管政策进行跟踪评估，适时提出调整建议，不断总结监管经验。财政部负责互联网金融从业机构财务监管政策。人民银行会同有关部门，负责建立和完善互联网金融数据统计监测体系，相关部门按照监管职责分工负责相关互联网金融数据统计和监测工作，并实现统计数据和信息共享。扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些"坑"

(1) 顾客（Customer）——买卖双方关系中的主导权转到了顾客一方。竞争使顾客对商品有了更大的选择余地；随着生活水平的不断提高，顾客对各种产品和服务也有了更高的要求。(2)竞争（Competition）——技术进步使竞争的方式和手段不断发展，发生了根本性的变化。越来越多的跨国公司越出国界，在逐渐走向一体化的全球市场上展开各种形式的竞争，美国企业面临日本、欧洲企业的竞争威胁。(3)变化（Change）——市场需求日趋多变，产品寿命周期的单位已由“年”趋于“月”，技术进步使企业的生产、服务系统经常变化，这种变化已经成为持续不断的事情。因此在大量生产、大量消费的环境下发展起来的企业经营管理模式已无法适应快速变化的市场。面对这些挑战，企业只有在更高水平上进行一场根本性的改革与创新，才能在低速增长时代增强自身的竞争力。在这种背景下，结合美国企业为挑战来自日本、欧洲的威胁而展开的实际探索，1993年哈默和钱皮出版了《再造企业》（Reengineering the Corpration）一书，书中认为：“20年来，没有一个管理思潮能将美国的竞争力倒转过来，如目标管理、多样化、Z理论、零基预算，价值分析、分权、质量圈、追求卓越、结构重整、文件管理、走动式管理、矩阵管理、内部创新及一分钟决策等”。1995年，钱皮又出版了《再造管理》。①功能障碍：随着技术的发展，技术上具有不可分性的团队工作（TNE），个人可完成的工作额 度就会发生变化，这就会使原来的作业流程或者支离破碎增加管理成本、或者核算单位太大造成权责利脱节，并会造成组织机构设计的不合理，形成企业发展的瓶颈。②重要性：不同的作业流程环节对企业的影响是不同的。随着市场的发展，顾客对产品、服务需求的变化，作业流程中的关键环节以及各环节的重要性也在变化。③可行性：根据市场、技术变化的特点及企业的现实情况，分清问题的轻重缓急，找出流程再造的切入点。为了对上述问题的认识更具有针对性，还必须深入现场，具体观测、分析现存作业流程的功能、制约因素以及表现的关键问题。

大数据管理与应用专业的研究方向比较广泛，以下是一些常见的考研专业：1. 计算机科学与技术：这个专业与大数据有很强的相关性，可以深入研究大数据的存储、处理和分析等方面的技术。2. 软件工程：这个专业主要研究软件开发和管理方面的知识，对于大数据管理与应用中的软件开发和项目管理等方面有一定的帮助。3. 信息管理与信息系统：这个专业主要研究信息管理和信息系统的设计、开发和实施等方面的知识，对于大数据管理与应用中的信息管理和系统建设等方面有一定的帮助。4. 统计学：这个专业主要研究统计方法和理论，对于大数据管理与应用中的数据分析和建模等方面有一定的帮助。5. 人工智能：这个专业主要研究人工智能技术和应用，对于大数据管理与应用中的数据挖掘和智能分析等方面有一定的帮助。当然，还有其他的专业也可以考虑，具体选择哪个专业还需要根据个人兴趣和职业规划来决定。

大数据管理与应用专业考研的相关专业有以下几个：计算机科学与技术类考研方向，包括计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术等方向；统计学类考研方向，包括统计学、应用统计学、数据科学与大数据技术等方向；工商管理类考研方向，包括信息管理与信息系统、电子商务、企业管理、市场营销等方向；数学类考研方向，包括应用数学、数据挖掘与人工智能等方向；传媒类考研方向，包括新闻与传播学、广告学、传媒管理与策划等方向。当然，具体考研方向还需根据个人兴趣和职业规划而定。建议您多了解一些考研方向的信息，参考专业课考纲和复习大纲，作出适合自己的选择。

数据挖掘最常见的十种方法：1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。2、购物篮分析（Market Basket Analysis）购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。3、决策树（Decision Trees）决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。4、遗传算法（Genetic Algorithm）遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。5、聚类分析（Cluster Detection）这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。6、连接分析（Link Analysis）连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。8、神经网络（Neural Networks）神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。9、判别分析（Discriminant Analysis）当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。10、罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

大数据与财务管理专业就业方向如下：一个是财务管理类，每个公司都有财务部，需求比较大。另外有个新兴的岗位工作，大数据分析、数据运营，这类的需求也不错。财务管理的话这个不管是在那个时代都是必不可少的，因为天下无非就是三管，管钱的是会计，管人的是人力，管物的是物流。这三块是持续性需要的，财务管理比较适合女生。二是可以专升本，本科转到财务管理。专升本主要都是看你的考试分数，英语+专业课。英语是统考，一个省的所有专业考生考一样的内容，专业课就是你报考专业的专业课。这个专业简单来说就是将大数据应用到财务管理当中，利用大数据的功能，帮助实现财务管理的科学有效性。我朋友说这个专业就是一个简单的互联网+财务管理。很多人把大数据与应用与大数据财务管理搞混。但大数据与应用是属于计算机类，大数据与财务管理是属于财务会计类，从它们的分类就可以知道一个偏向于学习计算机的知识，另一个偏向于学习财经商贸类的知识。因为大数据与财务管理专业注重实践教学，在理论教学的基础上增大实训实习在教学中的比重。我朋友已经学了这个专业的特色课：会计基本技能实训、会计电算化实训、成本会计实训、会计综合模拟实训、ERP沙盘模拟实训、纳税申报全真实训、矿山财务管理实训等。但其实主要课程跟财务管理差不多的，管理学、财经法规与会计职业道德、经济学、财务会计、会计电算化、成本会计等课程都是要学的，这个专业对于文科生来讲可能比较困难，因为要学高数噢。

大数据时代商业智能的发展趋势信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高自身竞争力的巨大空间，人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭。那么商业智能将会朝着什么发向发展呢？数据挖掘将成为基本的应用程序功能数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。数据容量和种类持续增长大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。便捷人类生活商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。商务智能已经开始进去我们的生活并影响我们的决定。人人都能数据分析随着数据的不断更新，膨胀。传统的报表工具等分析已经不能满足日常企业、用户的需求，他们希望获得更深入有效多样化的恩熙体验。可视化分析成为通用语言随着移动互联网的发展日趋成熟，人们交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，随着数据使用量的增长，可视化已是大势所趋。经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具，在不远的将来，势必颠覆我们的生活。

商业智能 商业智能BI（Businesslntelligence），是基于企业服务的一整套数据利用方案，在实际运作中主要负责打通企业各部门业务系统（ERP、OA）数据，并将这些不同来源的数据经过ETL处理后整合汇总到数据仓库中。 后续企业可以通过BI包含的数据可视化分析功能，将这些业务数据转化为可用的信息，方便企业不同人员进行数据查询、分析、挖掘等，为管理和业务人员提供数据和信息上的依据，辅助进行决策。 大数据 通常来说，大数据指的是从收集数据到利用的全过程，在实际工作中可以帮助企业采集到不同来源、不同格式的海量数据，然后通过预处理、存储和分析的方式进行利用。 企业对大数据的利用主要是对海量数据进行分析挖掘，根据得到的信息，实现对用户的精准营销、针对性广告推广等，辅助企业业务和管理人员更好地完成日常工作。 商业智能和大数据的关系 商业智能是一套为企业或组织机构设计的完整的数据类技术解决方案，能够帮企业解决数据孤岛，提供数据仓库、数据分析、可视化分析、多终端展现等功能。而大数据更偏向于对数据进行处理，通常都是采集海量数据，然后将这些数据进行存储分析，借助统计分析方法展现数据报告。两者间有差异也有相通之处。 商业智能(BI) 这个术语指在公司内部使用数据，帮助经理做出决策。 BI工具(报告、仪表板)告诉我们发生了什么，因此基于这些工具的决策将是被动的。 一个随机仪表板 大数据 这个解释起来就简单了：大数据就是大量的数据。 要定义大数据，通常会用3V来解释，这是产生大数据的3个主要原因： · 容量：收集的数据量每分钟都在巨幅增长，我们需要使用分布式解决方案(使用多台机器，而不是非常非常昂贵的超级计算机/主机)来调整我们的存储和处理工具以适应该容量。 · 速度：处理数据的紧急程度与产生/获取数据的频率相关，还与决策中迫切使用数据的需求有关；即使是实时(或者几乎实时)。 · 种类：数据不再（仅）是结构化的，所以我们得忘记适用于传统数据库的东西。我们必须为添加各种格式的新数据源做准备；纯文本和多媒体内容都包括在内。 之后更多V被添加进来：真实性 （数据必须真实、可靠、可用）、价值（数据应有商业或 社会 价值）、易损性（数据必须合法、尊重隐私，并以安全的方式存储和访问）。 大数据可能是解决这些问题的方案。不要把它和本文解释的第一个概念混淆了：大数据就是实现或促进应用数据科学领域先进技术的事物，是数据的本质要求。例如，作为数据科学家，我们试图从数据集中得到答案。数据集不仅超过了RAM的大小，还超过了硬盘的大小。大数据为我们提供了跨多台机器承载数据的分布式存储技术，以及并行处理数据的分布式处理技术。 我们一起分享AI学习与发展的干货 欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术” 简单来说，大数据可以更好的为商业智能服务，商业智能（BI）包括企业用于商业信息数据分析的策略和技术。商业智能技术提供业务运营的 历史 ，当前和预测性视图。商业智能技术的常见功能包括报告，在线分析处理，分析，数据挖掘，流程挖掘，复杂事件处理，业务绩效管理，基准测试，文本挖掘，预测分析和规范分析。 商业智能技术可以处理大量的结构化数据，有时还可以处理非结构化数据，以帮助识别，开发和创造新的战略商业机会。他们的目标是让这些大数据的解释变得容易。发现新机遇并基于洞察力实施有效战略可以为企业提供有竞争力的市场优势和长期稳定性。 商业智能可以被企业用来支持范围广泛的业务决策，从业务到战略。基本的运营决策包括产品定位或定价。战略业务决策涉及最广泛的优先级，目标和方向。在所有情况下，商业智能在将来自公司运营市场的数据（外部数据）与企业内部的公司数据（例如财务和运营数据（内部数据））数据相结合时最为有效。如果将外部和内部数据结合起来，可以提供完整的图像，实际上可以创建无法从任何单数据集中导出的“智能”。在众多用途中，商业智能工具使组织能够深入了解新市场，评估不同细分市场对产品和服务的需求和适宜性，并评估营销工作的影响。 大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。 商业智能BI处理的数据量是极大的，如 FineBI商业智能，自带ETL，可在短时间内响应数据处理的请求，并输出分析结果。 BI对稳定性以及易用性有一定要求，这是其他数据分析工具所不能比拟的。 大数据的应用的数据来源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据。 大数据为商业智能提供了先决条件。 商业智能 指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去20年，中国企业经过一轮又一轮的信息化建设，已经积累的足够的数据基础，每个企业都拥有海量的数据。到了数字化时代，如何将这些数据价值扩大化，通过智能数据分析辅助企业做高效决策变得越来越关键，也为商业智能能够更加智能提供了基础。 当然，智能数据分析处理除了 到了2016年，一个巨大的时间点到来。几股浪潮已经融合在了一起，算法、算力和数据......我们看到了巨大的拐点，过去的数据分析和商业智能仍然有价值，但是它没有解决的问题——对于海量数据的 探索 ，对于未来的预测，对于异常诊断，对于行动的建议，因为这些技术浪潮的到来，成为了可能。

大数据时代商业智能的发展趋势信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高自身竞争力的巨大空间，人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭。那么商业智能将会朝着什么发向发展呢？数据挖掘将成为基本的应用程序功能数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。数据容量和种类持续增长大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。便捷人类生活商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。商务智能已经开始进去我们的生活并影响我们的决定。人人都能数据分析随着数据的不断更新，膨胀。传统的报表工具等分析已经不能满足日常企业、用户的需求，他们希望获得更深入有效多样化的恩熙体验。可视化分析成为通用语言随着移动互联网的发展日趋成熟，人们交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，随着数据使用量的增长，可视化已是大势所趋。经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具，在不远的将来，势必颠覆我们的生活。

还是后者好啊

大数据与财务管理更适合男孩学校习。男生逻辑思维强，大数据与财务管理这个专业很好，就业面广，男孩比较适合。结合女生仔细、认真的特点金融服务与管理就比较适合女生。

1.时间不同,大数据会计和会计相比,大数据会计出现要晚一些,先有大数据后才有相关的会计需求。2.接触不同,会计负责结账核算已经完成的资金活动,并描述资金账目,而财务则负责分析资金运转,并对未来资金做预算,而大数据会计对于数据接触比较多。3.方式不同,大数据、人工智能、云计算、移动互联和物联网技术的迅猛发展,让传统会计的工具得到了发展,从而变成大数据会计。扩展资料：大量重复性、标准化的会计职能被替代，既能基于会计专业判断又能融合大数据分析为企业做出有效决策的数据管理人员和分析师却有着巨大缺口。2017年11月，西南财大对会计业界和相关高校展开大调研后，学校清晰意识到：会计正从一个最初只关注事后核算、报告和财务数据的“账房先生”，日益转型升级为为不确定环境下进行复杂决策提供服务的“战略数据分析师”；会计类专业的未来在于财务、技术和信息科学的交叉融合。

2018年7月5日，平台累计访问新能源汽车突破百万辆，表明新能源汽车监督正式进入百万级时代，意味着中国新能源汽车的大数据时代真正开始，新能源汽车开始了大数据时代.百万辆新能源汽车访问国家监督平台截至7月17日，新能源汽车国家监测管理中心数据显示，接入监管平台的新能源汽车102辆.5万辆，超过全国新能源汽车全部保有量的一半.累计碳减少298.七万吨.百万级访问量是新能源汽车行业的重要里程碑，对行业数据的监测和管理具有重要的理论和实践意义.新能源汽车国家大数据联盟秘书长、北京理工大学电动汽车国家工程实验室副主任王震坡教授说.为了保证数据的准确性，目前平台采用企业-地方-国家和企业-国家两种方式的传输，在国家平台上，两组数据可以相互验证，防止数据的误传.几年前，新能源汽车的欺诈补充现象引起了社会的广泛关注，一些企业有违反相关法律法规欺诈财政补助金的嫌疑，一些车辆没有销售给消费者就提前申报补助金，很多车辆领取补助金后闲置.现在通过监视，可以正确计算检查.国际首款新能源汽车评估指数体系.目前，世界上新能源汽车的性能评价主要基于试验场数据，而不是车辆运行数据.但新能源汽车国家大数据联盟依托监管平台百万辆车辆运行数据资源，整合不同企业、不同运行区域、不同运行条件、不同路况车辆运行数据，结合车辆运行使用状态数据，形成新能源车评价指数体系.该指数系统对车辆的经济性、安全性、可靠性、环境适应性进行星级评价，分为三级指标.目前，新能源汽车测评指数系统算法已经对外发布，同时对京津冀地区测评指数进行初步分析，形成了一定的成果.但是，新能源汽车的大数据平台建设本身也是新的，面临着很多挑战.新能源汽车大数据平台进一步完善系统结构，明确数据传输范围，统一自主品牌与中外合资，进口等车辆管理，避免国家数据安全和测绘法等风险问题.

赢时胜大数据开发好。根据查询相关资料显示，赢时胜大数据开发公司好。薪资水平高于同行业同地区水平，福利好，朝九晚六不加班，加班有补贴与补休。赢时胜大数据开发公司企业文化悠久，实行人性化管理。

美国著名信息经经济学家、人工智能创始人赫伯特-西蒙说，在后工业时代本质是信息时代，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产力转变为如何更好地利用信息来辅助决策，利用信息技术服务生产和金融创新，信息挖掘是一种信息生产和消费产业链，它抓取的是信息接受者的注意力。信息越丰富，就会导致注意力越匮乏。现代社会的信息量并不匮乏，而匮乏的是我们抓取并处理信息的能力。 沃尓玛的首席信息官罗林·福特说，每天早上醒来，我都要问自己，怎么才能让数据流动性更好、管理得更好、分析得更好。数据仓库、联机分析和人工智能技术的发展和成熟，为商务智能成为巨大的创新性产业奠定把基础，但真正赋予它生命的是一个产业链：海量数据的整理、加工和挖掘。如何创造性地用大数据指导投资策略，国内的基金业已经在研究了。国内首只大数据指数基金百发100自2014年10月20日正式打开销售渠道开始，前期净值持续增长，其令人惊艳的表现无疑为随后而来的其他大数据金融产品起到了非常好的示范作用，并打下良好的群众基础。对于用户投资而言，百度金融中心无疑可以作为一个不错的选择。4月22日，基于新浪财经“大数据”的南方i100指数基金正式发售，出现了首日售罄的情形。数据显示，当日认购总金额超过35.86亿元，最终配售比例仅为27.88%。作为首款电商“大数据”指数基金，5月4日成立的博时中证淘金大数据100指数基金则创下40.75亿元的首募规模。投资者对于“大数据”的热情可见一斑。如今，大数据似乎已经成为了互联网+金融的最佳实战工具，大有要引领互联网金融2.0时代巅峰之势。大数据指数基金前赴后继，用户该如何选取投资?大数据选股的可信度到底有多高?不少投资者都苦恼于此。最近也出现了一些较好的大数据指数，成为大数据新的应用亮点，如一款名为新兴大数据指数产品，它的表现独具特色。相比百发100与i100指数基金，该指数在今年的牛熊市中，收益走势相对稳健!回撤幅度相比最小!该指数是有优品财富管理有限公司独立团队研发，依托优品财富大数据资讯库，通过大数据分析资讯、题材、个股热度，构架多因子策略模型，得出有效的大数据因子，再结合基本面因子和市场面因子按一定权重综合评分，选出排名在前100名的股票构成指数样本股，并每月进行优化调整。近些年国内A股市场上概念题材与热点的炒作频繁，相关个股在某一新闻资讯背景下，往往在中短期时间内有较好的市场表现。该指数主要从大规模的互联网新闻资讯的文本相关性分析进行大数据挖掘，捕捉这种热点、概念题材炒作带来的投资机会。通过对历史数据的回测结果分析，该指数的选股策略取得相对较为优异的表现，是实力的有效验证!

当互联网出现彭勃发展，当大数据井喷式的涌向市场，众多互联网新生产品就在这个 社会 上线了！大数据采集系统就是其中的一项明星产品！现在很多朋友已经有所了解，所谓的精准大数据采集系统什么呢？精准大数据采集系统能够帮助我们做到什么呢？今天我就给大家详细介绍一下精准大数据采集系统的原理以及作用！ 而精准大数据采集系统只是郑州鹰眼大数据系统中的一部分，郑州鹰眼大数据是包含了40多个软件，300多个功能，分为采集系统和营销系统，采集系统就是刚刚给大家介绍的根据自己行业采集自己的精准客户群体，而营销系统则是采集出来之后可以进行自动营销！系统之内包含的功能是比较多的，这篇文章只能给大家说个大概！ 另外需要给大家强调一点，我们这个系统是帮助大家节省拓客成本，提高拓客效率的一些工具，并不是说多么神奇的工具，如果大家有了解到有人给您介绍的超出逻辑，不可思议，比如说可以采集到个人信息，甚至通过浏览痕迹，上网痕迹就能精准定位客户信息之类的，这些是绝对不可信的，因为这些根本是不可能完成的，大家试想一下，如果这么隐秘的信息都能够被采集到而且作为商业用途，那么现在这个互联网 社会 岂不是真的没有隐私可言了？而且国家会允许这样的东西存在吗？所以这类产品是绝对不允许出现在上，并且被用作商业用途的，他们能够这样给你介绍，只是因为他们抓住了你的心理，从而能够卖出他的产品，但是如果你真买了，你就会发现，买回去之后根本不是购买之前他给你介绍的时候说的那样的。

天猫大数据对于企业开展卓有成效的营销活动有何价值？什么是卓有成效？“所谓有效性，就是使能力和知识资源能够产生更多更好成果的一种手段。”――《卓有成效的管理者》虽然说信息时代给我们提供了数不尽的便捷，同时由于信息的快速传播，获得资源的便利性和数量也不是以前可以相比的，但即便如此，一个企业获得的资源也是有一定数量的，那么企业要思考的就是如何用手里掌握的东西发挥最大的效用，这是非常重要的，也是上面提到的“卓有成效”。第一点、大数据可以清楚的了解和把握用户的行为和特征。这一点大家都应该听过，网上所流传的一些段子，像什么“新疆人买比基尼最多”“浙江人cap最小”这些都是基于大数据分析出来的，而且，像这种事情也没必要造假，可以说就像法庭上的证据一样，实实在在地摆在你面前。很早就有企业规定了自己的企业文化，如果一些企业真的像他们所说的那样，“一切以顾客为中心”，那他们真的要注重大数据研究带来的成绩了，一个优秀的企业应该“比用户更了解用户”，时刻关注用户的选择情况然后企业才能够将自己的产品更好的推销出去。第二点，精准信息推送，时刻把握用户注意层次，精准算法把握用户心理。记得以前看过一篇文章，上面写的是有关于精准营销对企业未来造成的影响，可由于当时科技的不成熟，企业似乎不能做出他们想要的成绩，也就是没有足够的数据支撑他们的想法，导致“精准营销”的理念没有用在现实。现在不一样了，大数据时代的到来为企业打开了新的世界，企业只需要一点点的付出就能够得到用户的特征情况，还有足够多的用算法计算出的准确分析，所以，现在的app在我们进入页面时就能够让我们看到想要的东西，以至于让我们长久的使用他们的产品，产生用户黏度。第三点、企业可以找到重点关注的用户。这个其实很简单，很多企业都在考虑如何消减自己的成本，以及如何找到最有潜力成为企业长期用户的人，而有了大数据，或许一切都不再是难题，一切都可以通过事实推演出来潜在实力用户。用户必然会浏览网站，留下痕迹，关注用户关注的内容，看他们与你的公司产品是否符合；再找出用户与他人交流通信得出的内容，通过一些手段判断，通过这些情报进而分析，就可以得到企业潜在用户。第四点、发现新市场和新趋势。以大数据分析为基础，企业家可以更加轻松的得到未来的新市场有哪些我们要关注的事情，如果说在某一个时间内，一个新产品突然搜索指数上涨，而且保持一定时间的正常浮动范围，可能就有新的市场需求出现，哪里有需求，那就有商业，所以，大数据对于企业把握商业市场还是很有帮助的。第四点、监控对手u0669(u0e51^o^u0e51)u06f6这也是企业生存重要的一个环节，最了解的永远都是你的对手，竞争对手在做什么，有什么新的战略要实施，这些事企业都想知道，如果能够精准的知道别的企业做了这什么，那么来自外部威胁的源头之一就可以忽略。而且企业在运营的过程当中，观察对手的动向，针对性的做出回应，无疑会大大的增加企业的存活率。第五点、企业通过大数据推出自己的品牌。这一点很重要，品牌战略不是闹着玩的，新生代的品牌多如牛毛，除去老牌商家还有资本家的强势进入，一些小品牌很难生存下来，这也是正常的，那么如何通过大数据将自身品牌传递给大众就成为了关键的一步。通过大数据分析用户特征，当下潮流重点，用户关注内容，正负面新闻等等一系列的东西，然后企业针对分析出的内容加以调整，快速有效的抓住消费者的核心。为你的生活带来精彩，谢谢了(^～^)

一是全力抓好“两个阶段”的工作，第一阶段是调整核定的扶贫对象录入国家数据平台，第二阶段是完成对贫困对象各类资料的建档和“1+17”专项扶贫方案因户施策方案数据资料的建档录入工作。二是提高精准扶贫工作的针对性和实效性。掌握农村经济发展带来的新因素、新变化，研究贫困人口生产生活出现的新情况、新问题，摸清农村发展的特征和困难，掌握贫困人口的基本信息。以现阶段精准扶贫工作到村、项目到户、投资到人的要求，科学识别出贫困人口，全面掌握基本信息，实行动态管理。三是确保数据录入的准确性。要求各乡镇如实地填写上报各类表册和数据信息，不得虚报、瞒报、拒报、迟报，不得伪造和篡改数据信息资料。乡、村数据信息采集结束后，要进行严格的审核把关，最后由县扶贫办负责汇总。四是做到公开、公平、公正。按要求对识别的贫困人口全部登记造册，建立档案和数据信息平台。坚持县、乡(镇)、村三级公示制度，公开操作程序，接受群众监督，严防因扶贫对象认定不准确而引发新的矛盾纠纷。

大数据是未来，只是到了应用层面会不会出现以大数据为名义的骗局就是另一个问题了。其实，单独的大数据是没有价值的，它的价值来自于对大数据有用信息的挖掘，在信息时代数据一直都有，为什么这几年数据火了起来？原因就是人工智能技术的崛起，海量的数据靠人工是没法处理的，而人工智能就像天生为大数据分析而生的，非常适合应用在大数据分析上。只有和人工智能结合的大数据才是有价值的，如果数据采集盒子后面有大公司的技术支持是有价值的。现在人工智能和大数据都处于开创期，想使用大数据为自己的业务服务，选择数据分析公司很重要，大数据和人工智能是一个标准的高技术高人才汇集的领域，一般的低技术人才和弱公司是做不了这件事的。了解下给你提供产品的公司实力就能很大程度的防止被骗。

大数据时代的信息安全和未来展望随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。 大数据时代信息安全面临挑战 在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。 1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。 2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。 3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。 4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。 5、成为高级可持续攻击的载体：传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击（APT）是一个实施过程，无法被实时检测。此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。 6、信息安全产业面临变革：大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机，还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性，在未来的安全架构体系中，通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来，成为不同的安全智能节点，这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。 大数据安全未来趋势展望 据MacDonald预测，到2016年，40%的企业（银行、保险、医药和国防行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在危险的活动。然而，供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在，企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据，MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量，大多数SIEM产品提供接近实时数据，但只能处理规范化数据，还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据，但无法提供实时情报信息。 Gartner公司分析师表示，使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作，这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式，通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势，安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。 RSA大中国区总经理胡军表示，“大数据将带动安全行业方向性的改变，安全与数据互相影响，未来共同促进发展。现今的安全需要更全面和广泛的可视性，敏捷的分析，可采取行动的情报和可扩展的基础设施。” 我们可以看到，大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。在未来，不论是从商业需求角度，还是产业技术角度，大数据安全都将成为业界关注的热点。而在这场大数据安全的盛宴中，也必然会出现新老更替、推陈出新，这一切就让我们拭目以待吧！

第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

如果说这些大数据的获取还在人们能够理解的范围内，那么还有一些基于数据的联想就已经突破人们的想象。杜平介绍，如果需要推送精准信息，还可以通过大数据来判断一些人的关系，比如两个用户经常在晚上连接同一个wifi，那么系统很有可能将这两个用户联想成伴侣，推送给他们的信息就会不同，系统还能根据wifi所在地的地址来推送当地的特色和信息，让用户觉得App很好用。窃听偷窥？并没有那么糟糕 App们也会“嚼舌根”App在人们授权的领域获取用户信息，在授权之外的地方，它们是否如坊间传言那般，真的在窃听或偷窥着用户呢？此前，vivo Nex手机刚发售时，有用户发现使用QQ浏览器时会明显看到，手机的摄像头模块被开启了。与此同时，在百度输入法界面没有进行任何操作时，手机也会提示正在录音，虽然QQ浏览器和百度输入法立刻发布声明称，没有偷偷调取用户的录音和拍照功能，而是由于某些网站读取摄像头参数、输入法进行语音麦克风预热优化导致，但盘踞在人们心头的疑虑却始终没有消除。就在今年的互联网安全大会上，360公司CEO周鸿祎发布言论称，部分软件会打开用户的摄像头或麦克风，获得手机用户信息，再通过这些收集来的信息找到关键词，来匹配用户的兴趣爱好。杭州电信网信安全负责人认为，App行业整体上不敢做如此疯狂的事，首先这种行为是严重的违法，其次这样做换来的信息远远比不上授权范围内的信息获取，用户不用过度担心App会偷拍、偷录。但在人们更不易被察觉的地方，App可能会将各种获取的信息转述给其他App。某国内著名的互联网安全公司技术总监介绍，在App里存在一种协议文件，它为App提供专门的功能和配套插件，广告、支付、地图等额外的服务都通过它来实现。他说：“当开发者需要调用某项功能时，不需要重新自行开发，只需要接入协议文件即可。当一款App和其他App正好都用了同一家广告商的协议文件时，两者所收集的数据都可能上传到同一家公司的协议文件上，两款App就实现了数据共享。这也就是为什么人们会发现在两个App上出现同一个搜索记录和使用习惯的原因。”实际上，正是因为App这种爱嚼舌根的特性，让不少用户出现了某款App正在监视自己的假象。而在输入法领域，这一情况更加明显。“每个人的输入法App都会根据各自的使用习惯而改变，这些在终端的输入法App也会将平时用户的使用习惯、高频词反馈到后台，虽然单个用户的信息并没有多大价值，但当某一个词组在多个App中的反馈频次较高时，这个词组就具有大数据上的意义，这可以是最新爆出的热门词，也可以是最近的某个爆款产品，更有可能是某个热点事件，这些词组至此就有可能成为金矿。用户焦虑，压力倍增之下商家推出App照明弹功能在今年9月发布的《App安全意识公众调查问卷报告》显示，在32万名受访者中，近三分之一的人表示很反感App的精准推送广告行为，感觉遭到了窥探或偷听。让用户产生这样误解的原因很有可能在于对个人信息安全的忧虑，更说明用户在精准广告投放下，感到压力倍增。“我感觉我的手机时刻在出卖我，我却毫无办法。”这样的说法从2015年开始就出现在网上，时至今日，依然有人在微博上发出同样的疑问。互联网营销专家李进认为，App的这种行为忽视了经济学中相当重要的一项——告知同意。他介绍，用户不知道这些数据被手机获得后会用在哪里，也不知道数据中会不会在网上投射出用户本身，这些内容App都没有告知。在这种日复一日的不信任和怀疑中，用户的神经日益敏感，对于信息被收集也表露出了更多的猜忌和疑虑。诸多用户的疑虑中，也催生了一些针对此类疑虑而产生的消费。今年4月，小米推出了具有“照明弹”功能的MIUI12系统，这个新系统主打的就是隐私保护，小米创始人雷军在发布会上介绍，“照明弹”功能会记录APP的一切敏感行为，包括相机、录音和定位等，用户也可随时查看调用记录。这一功能也让MIUI12系统成为小米发布的诸多系统中升级意愿最强的一款。无独有偶，今年9月，最新推出的苹果iOS14正式版中，也有类似的功能。除此之外，iOS14将广告标识符从原本的默认开启状态改为默认关闭，根据该选项的介绍，用户一旦关闭了选项，就意味着App无法再追踪用户数据、进行精准的广告投放。而在用户巨大的需求面前，从事互联网安全的企业数量也开始井喷。据天眼查App数据显示，目前国内从事互联网安全的企业数量达到3.79万家，其中仅今年新增的相关企业就达到3.06万家，较去年增长了421%，其中作为互联网最为繁盛的浙江也成为全国互联网安全企业落户数量第二大的省份，全国占比达到10.99%，由此可见资本对于信息安全的重视到了前所未有的程度。互联网安全企业数量庞大，杭州电信网信安全负责人指出，用户在使用App时还是要注意方法。“即便是选择知名的App时，也应当在该App的官网下载，不要选择那些第三方网站，除此之外，一些用量很少的App也要小心使用，对于公共场合提供的wifi也要保持警惕，以防有人通过wifi收集用户信息。”他说。要想利用好大数据 首先要保护个人信息安全在个人用户和企业的高度关注下，个人信息保护成为一个重要的课题。10月21日，《个人信息保护法草案》在中国人大网公布，公开征求社会公众意见。该草案的出台对于当前用户对App不信任的情况将有相当大的改善，而其中就明确了法律对于个人信息安全的保护和对App收集用户信息的手段、用途的要求，这在盈科律师事务所主任律师陈少军看来，将是国内个人信息保护的一大进步。“App要想再和之前一样胆大妄为，必将付出惨重的代价。而法规也将保护遵守规矩的企业在大数据的发展运用中走得更好。”他说。而国内对于个人信息的保护其实一直在加码。2017年6月1日，《中华人民共和国网络安全法》正式实施，当年末，《个人信息安全规范》国家标准正式发布。2019年1月25日，中央网信办、工信部、公安部、市场监管总局四部门联合发布《关于开展App违法违规收集使用个人信息专项治理的公告》。2月，上海市互联网信息办公室对1号店、拼多多等23个常用移动互联网应用程序（App）用户权限的整改情况做了复测与公示。结果显示，截至1月中旬，相关App共整改158个不合理权限和98个“合理但存在风险”的权限。5月，国家网信办官网消息称，《APP违法违规收集使用个人信息行为认定方法(征求意见稿)》(以下简称《征求意见稿》)近日公开征求社会意见，根据《征求意见稿》，APP违法违规收集使用个人信息共有7种情形，包括没有公开收集使用规则;没有明示收集使用个人信息的目的、方式和范围;未经同意收集使用个人信息;违反必要性原则收集与其提供的服务无关的个人信息;未经同意向他人提供个人信息;未按法律规定提供删除或更正个人信息功能;侵犯未成年人在网络空间合法权益。11月，浙江警方根据《网络安全法》等法律法规对41家违法APP运营企业依法作出行政处罚。回车科技创始人易浩翔认为，人工智能的发展与大数据之间存在无法分割的关系，在当前全

格灵深瞳公司的威目视频大数据主要应用在三个领域第一是智慧交通:可实现海量视频/图片数据的精准结构化识别，为视图大数据应用提供核心数据支撑，为交通管理提供服务。第二是公安安全:联动公安车管库/人口库，可实现假牌车的自动报警，涉案车辆(非有效车牌)的快速筛查，和嫌疑人员的有效定位，大大提高办案效率。第三是商业领域:通过对车辆的细分品牌分析，以及人员属性分析，可提供定制化的商业智能分析，为商业地产、购物中心等提供服务。

B2B医药电商借大数据盈利电商这个概念并不新鲜，但医药行业电商的发展却滞后于其他。“人们往往会不经意间把网络和缺乏监管、假货泛滥等词语联系起来。”曾宇说，不同于其他产品，药品非常特殊，加上网上售药的规范彼时并不完善，所以造成普遍误解，“所有的药品经营都是经过国家GSP规范，线上并不等于假药。”在他看来，中国医药行业非常封闭。曾宇的第一次创业是想直接做第三方的医药B2B交易平台，但在试图引导传统医药人进驻电商平台上就屡屡受挫。此外，医药电商面临着政策困境：B2C限售处方药、医保和线上药品交易未挂钩等，所以医药电商发展始终不温不火。国内东部的华源医药、海虹医药、九州通、快易捷等分别于2000年初就开展了医药电商试点工作，而西部真正意义上的医药电商平台——拜欧，2012年才拿到《互联网药品交易服务许可证》。尽管受政策限制明显，但随着政策放开，医药电商在渐渐风起云涌。相关数据显示，我国医药电商交易规模从2010年的1.5亿元增至2014年的68亿元，年均增速达到了174%，4年间网上药店规模也从16家增长到271家，增长了15倍。这里很大比例都是B2C的模式，用曾宇的话来说，“B2C的医药电商已经快成红海了，而B2B还是蓝海。”在医药B2B市场上，传统的批发弊端很多，流程非常繁复，曾宇介绍，美国目前医药一级批发商总共只有5家，前3家就占了全美96%的市场份额。相比之下，国内大小医药批发公司就有近2万家，批发环节错综复杂，“一层一层的加价和利益分配，药品的价格怎么会低得下来？”所以降低药品价格的关键在于减少批发流转环节，而通过B2B医药电商，就可以实现从厂商直接到终端药店，甚至直达消费者的手里。传统公司“互联网+”转变2014年2月26日，药易购试运营，单日平台就突破了10万的销售量；不到半年，药易购销售额突破3000万，其会员数和销售额每月增长率超过70%。相比之下，当时曾宇带领下的运营团队不足30人，平均年龄不到30岁。对中间环节的削减就是对传统利益链条的冲击，曾宇团队与传统医药公司的磨合并不容易，药易购发展初期遭到很多抵触。由于价格低，刚运营两个月，药易购在推广活动中就受到了来自厂家和其他批发商的舆论攻击，严重时，甚至要求合纵医药关闭该网站；同时，公司内部线下的业务遇到线上的业务“威胁”，也叫苦连天。“幸好李总（李燕飞）顶住了压力，下放了很大权限，放手让我们去干。”曾宇说，为了提高效率，避免使用传统人马去做互联网的事，药易购并不像其他医药公司单纯设立电子商务部，而是线上线下隔离发展。2年后的今天，事实证明，这样的传统转型模式是成功的，截至2015年11月，近2年的时间里，药易购上注册的单体药店和诊所达13000余家（整个四川省的单体药店与诊所一共4万家左右），与23个省份的客户发生着业务往来。药易购已经成为西南地区B2B医药电商的标杆，很多周边省份的医药企业甚至不远千里来取经。目前，药易购在新疆已经有了办事处，逐渐往西南其他省份扩张。曾宇看重的，并不仅仅是线上卖药本身。“原来很多传统医药企业都觉得医药电商是个‘坑"，除了砸钱不会有其他收益。”曾宇说，“很多传统企业想要转型，但大多的思路也不过是开一个‘网店"而已，这种单纯的线下到线上的平台转换会很快遇到瓶颈。”真正的传统企业的“互联网＋”转型，并非如此简单。在他的扩张计划里，2015年的目标是：销售额能达到1亿元，拥有1.2万的终端会员，业务扩展到两个省。事实上，这个计划已经提前两个多月实现了。他的目标是全国每个省都能有一个药易购战略同盟，复制药易购模式，走药品批发的线上电子商务联盟。框架一旦搭建起来，揽过来的用户数量越多，能深入到每个省份的当地市场，卖药以外的真正价值就开始体现了。医药电商的盈利出路医药电商的数量在增长，但盈利模式还在探索。国家药监局规定，网上售药必须具备《互联网药品交易服务资格证》和《互联网药品信息服务资格证》。根据公开数据，截至今年初，药监局共发放A证16张，供于类似淘宝这样的第三方交易服务平台；批发交易类B2B证书86张，其中真正开展业务的不超过20家；网上零售类B2C证书288张，但真正开展业务的不超过80家，且仅有少数实现盈利。药易购如何实现盈利呢？曾宇说，药易购在客户基数和品种结构上还有巨大的空间，但药易购真正看到的是客户群集效应后，巨大的潜在需求挖掘，那才是药易购真正的目标。“判断市场和客户的痛点，这一切都应该建立在数据的支撑基础上。”这是曾宇的药易购扩张逻辑。厂商和所有的卖家一样，要药畅销，需要借助大数据分析判断，而要逐渐抛却原来的经验主义，信息化如此通透的现在，经验反而会成为一种区域思维。曾宇表示，药易购的线上联盟建立起来以后，全国各省的药店诊所终端大数据，才是未来商业格局的“定海神针”。他表示，除了大数据，电商培训、金融产品，甚至延伸至线下的社区医疗服务，都可以纳入这个体系之中，不只是品种，全方位帮助药房、诊所等终端和上游生产企业，才是药易购真正的使命。“在行业外看行业是道，在行业内优化行业是术。改变格局，重构生态链。药易购一直在路上。”曾宇说。第三方点评最重要的是做好服务医药行业做电商平台的大方向是一种必然趋势，前景是光明的，但道路是曲折的。每个医药企业想要走互联网的道路，必须面对观念和人才问题。传统医药企业需要颠覆过去的经营模式和管理模式，这是最大的困难。而医药企业思维的转换又必须倚靠相关的人才，需要具备互联网思维，能够将传统经营模式与互联网运作规律结合起来的人才。但目前看来，这种人才比较短缺。医药行业做电商需要每个医药电商合法经营，他们既然在网上卖药，就必须具备相关的资格证书，无论是线上还是线下的经营，都要遵循相关的法律法规，按规矩办事，这是医药电商立足的最基本一点。其次，价格需要透明，虽然现在线上经营成本较低，药价相应较低，会引起一些传统医药商家的抵制，但这毕竟是一种优势，给顾客更多实惠。医药电商要真正做大最重要的还是做好服务，始终站在客户的角度来思考自己的经营。医药电商盈利的前景很好，但这需要一个过程。现阶段医药电商的首要任务是积累用户量，一方面用户多了，卖药的盈利也多；另一方面，有更多的用户量可以延伸盈利渠道，比如以后会有一些广告费、代理费，都可以给医药电商带来更多的收入。以上是小编为大家分享的关于B2B医药电商借大数据盈利的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

B2B医药电商的大数据盈利模式“你们想创办医药电商平台吗？”2013年底，在走访了20多家传统医药批发企业均以失败告终后，80后的曾宇拿着上百页的策划书，又找到了四川合纵医药有限公司的董事长李燕飞。他们的谈话只持续了半个小时，李燕飞就决定为这个项目拍板投钱了。　　那时的四川少有医药电商，很多传统医药批发企业老板都对发展医药电子商务嗤之以鼻：“我卖药卖得好好的，也赚着钱，为什么要花几百万在这互联网上？”而不过一两年时间，在如今几乎所有传统医药企业都在争先恐后想插上火热的“互联网+”翅膀的时候，曾宇团队联合合纵医药创办的药易购，已经销售量破亿，拥有了上万家终端注册用户，和全国23个省份的客户发生着业务往来。　　医药电商能极大降低药价　　电商这个概念并不新鲜，但医药行业电商的发展却滞后于其他。“人们往往会不经意间把网络和缺乏监管、假货泛滥等词语联系起来。”曾宇说，不同于其他产品，药品非常特殊，加上网上售药的规范彼时并不完善，所以造成普遍误解，“所有的药品经营都是经过国家GSP规范，线上并不等于假药。”　　在他看来，中国医药行业非常封闭。曾宇的第一次创业是想直接做第三方的医药B2B交易平台，但在试图引导传统医药人进驻电商平台上就屡屡受挫。此外，医药电商面临着政策困境：B2C限售处方药、医保和线上药品交易未挂钩等，所以医药电商发展始终不温不火。国内东部的华源医药、海虹医药、九州通、快易捷等分别于2000年初就开展了医药电商试点工作，而西部真正意义上的医药电商平台——拜欧，2012年才拿到《互联网药品交易服务许可证》。　　尽管受政策限制明显，但随着政策放开，医药电商在渐渐风起云涌。相关数据显示，我国医药电商交易规模从2010年的1.5亿元增至2014年的68亿元，年均增速达到了174%，4年间网上药店规模也从16家增长到271家，增长了15倍。这里很大比例都是B2C的模式，用曾宇的话来说，“B2C的医药电商已经快成红海了，而B2B还是蓝海。”　　在医药B2B市场上，传统的批发弊端很多，流程非常繁复，曾宇介绍，美国目前医药一级批发商总共只有5家，前3家就占了全美96%的市场份额。相比之下，国内大小医药批发公司就有近2万家，批发环节错综复杂，“一层一层的加价和利益分配，药品的价格怎么会低得下来？”所以降低药品价格的关键在于减少批发流转环节，而通过B2B医药电商，就可以实现从厂商直接到终端药店，甚至直达消费者的手里。　　传统公司“互联网+”转变　　2014年2月26日，药易购试运营，单日平台就突破了10万的销售量；不到半年，药易购销售额突破3000万，其会员数和销售额每月增长率超过70%。相比之下，当时曾宇带领下的运营团队不足30人，平均年龄不到30岁。　　对中间环节的削减就是对传统利益链条的冲击，曾宇团队与传统医药公司的磨合并不容易，药易购发展初期遭到很多抵触。由于价格低，刚运营两个月，药易购在推广活动中就受到了来自厂家和其他批发商的舆论攻击，严重时，甚至要求合纵医药关闭该网站；同时，公司内部线下的业务遇到线上的业务“威胁”，也叫苦连天。　　“幸好李总顶住了压力，下放了很大权限，放手让我们去干。”曾宇说，为了提高效率，避免使用传统人马去做互联网的事，药易购并不像其他医药公司单纯设立电子商务部，而是线上线下隔离发展。2年后的今天，事实证明，这样的传统转型模式是成功的，截至2015年11月，近2年的时间里，药易购上注册的单体药店和诊所达13000余家，与23个省份的客户发生着业务往来。药易购已经成为西南地区B2B医药电商的标杆，很多周边省份的医药企业甚至不远千里来取经。目前，药易购在新疆已经有了办事处，逐渐往西南其他省份扩张。　　曾宇看重的，并不仅仅是线上卖药本身。“原来很多传统医药企业都觉得医药电商是个‘坑"，除了砸钱不会有其他收益。”曾宇说，“很多传统企业想要转型，但大多的思路也不过是开一个‘网店"而已，这种单纯的线下到线上的平台转换会很快遇到瓶颈。”真正的传统企业的“互联网＋”转型，并非如此简单。　　在他的扩张计划里，2015年的目标是：销售额能达到1亿元，拥有1.2万的终端会员，业务扩展到两个省。事实上，这个计划已经提前两个多月实现了。他的目标是全国每个省都能有一个药易购战略同盟，复制药易购模式，走药品批发的线上电子商务联盟。框架一旦搭建起来，揽过来的用户数量越多，能深入到每个省份的当地市场，卖药以外的真正价值就开始体现了。　　医药电商的盈利出路　　医药电商的数量在增长，但盈利模式还在探索。国家药监局规定，网上售药必须具备《互联网药品交易服务资格证》和《互联网药品信息服务资格证》。根据公开数据，截至今年初，药监局共发放A证16张，供于类似淘宝这样的第三方交易服务平台；批发交易类B2B证书86张，其中真正开展业务的不超过20家；网上零售类B2C证书288张，但真正开展业务的不超过80家，且仅有少数实现盈利。　　药易购如何实现盈利呢？曾宇说，药易购在客户基数和品种结构上还有巨大的空间，但药易购真正看到的是客户群集效应后，巨大的潜在需求挖掘，那才是药易购真正的目标。　　“判断市场和客户的痛点，这一切都应该建立在数据的支撑基础上。”这是曾宇的药易购扩张逻辑。厂商和所有的卖家一样，要药畅销，需要借助大数据分析判断，而要逐渐抛却原来的经验主义，信息化如此通透的现在，经验反而会成为一种区域思维。曾宇表示，药易购的线上联盟建立起来以后，全国各省的药店诊所终端大数据，才是未来商业格局的“定海神针”。他表示，除了大数据，电商培训、金融产品，甚至延伸至线下的社区医疗服务，都可以纳入这个体系之中，不只是品种，全方位帮助药房、诊所等终端和上游生产企业，才是药易购真正的使命。　　“在行业外看行业是道，在行业内优化行业是术。改变格局，重构生态链。药易购一直在路上。”曾宇说。　　第三方点评　　最重要的是做好服务　　医药行业做电商平台的大方向是一种必然趋势，前景是光明的，但道路是曲折的。每个医药企业想要走互联网的道路，必须面对观念和人才问题。传统医药企业需要颠覆过去的经营模式和管理模式，这是最大的困难。而医药企业思维的转换又必须倚靠相关的人才，需要具备互联网思维，能够将传统经营模式与互联网运作规律结合起来的人才。但目前看来，这种人才比较短缺。　　医药行业做电商需要每个医药电商合法经营，他们既然在网上卖药，就必须具备相关的资格证书，无论是线上还是线下的经营，都要遵循相关的法律法规，按规矩办事，这是医药电商立足的最基本一点。其次，价格需要透明，虽然现在线上经营成本较低，药价相应较低，会引起一些传统医药商家的抵制，但这毕竟是一种优势，给顾客更多实惠。医药电商要真正做大最重要的还是做好服务，始终站在客户的角度来思考自己的经营。　　医药电商盈利的前景很好，但这需要一个过程。现阶段医药电商的首要任务是积累用户量，一方面用户多了，卖药的盈利也多；另一方面，有更多的用户量可以延伸盈利渠道，比如以后会有一些广告费、代理费，都可以给医药电商带来更多的收入。以上是小编为大家分享的关于B2B医药电商的大数据盈利模式的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

医疗健康大数据概念股一览：　　久其软件(002279)：强化细分市场的产品和客户优势　　为了优化内部激励体系，公司从2010年改组为事业部制，CI、VA、BI和RO(决算报表大厅)等4大产品事业部专注于产品的开发和技术支持，通讯、旅游商贸、 能源、建筑地产、企业集团等5大行业事业部专注于客户开拓，另外有政府和项目2个混合事业部从事项目实施和政府客户服务。　　公司的管理层也从内部鼓励事业部总经理进行“二次创业”，调动事业部的积极性。传统上，公司的客户集中在政府、旅游商贸、能源等领域。公司在重要客户的开拓上做的比较成功，但是对于既有客户的后续价值挖掘不够。通过事业部制的改革，公司也希望能由事业部的行为服务好现有客户，在现有客户上挖掘更多的深层价值。TAGS标签： 医疗健康大数据概念股

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闽侯大数据科技园有前景。根据腾讯新闻显示，闽侯大数据科技园将与多家高校、科研机构展开深度合作，构筑政产学研用新高地。闽侯大数据科技园未来将汇聚300家以上的高科技企业，涵盖数字科技、网络安全与信息技术、人工智能、大数据及工业互联网等前沿科技领域，打造福建乃至全国知名的新一代信息技术产业园区。此次合作还将打造全国领先的“大数据科技园”，将推动以海盛磐基科学城为核心的科创走廊建设、加速产城融合，助力闽侯县域经济发展，打造产业强城，为福州加快建设现代化国际城市贡献力量。

什么样的征信算好？ 信用卡别超5张，刷卡使用率不超60%，例如单张卡10万额度使用别超6万，按时提前还款，不逾期。 贷款笔数不超3家包括银行类和小贷借呗金条微粒贷都算数。负债包括信贷负债信用卡负债抵押类负债，信用卡按十分之一计算负债，如果月收入能覆盖所有负债加一起的月还款两倍或更多也不影响，如果你月收入5万，月还款5万这种入不敷出显然是不可以。这里有一种负债在某种情况下是加分项，比如房贷按揭。征信查询记录，征信花了说的就是查询记录太多，查询记录除了个人查询和贷后管理没有任何影响，其他一律都计算次数，次数越多征信越花，一般两个维度3个月不超4次半年不超8次，你在各种网站上点了测算额度哪怕只是看看额度没有借也增加一次查询。逾期记录一般近两年不超连三累六，意思就是两年内不能连续3个月累计6次逾期。除了这些可见的，还有不可见的所谓大数据评分，大数据评分在银行看来是个很重要的因素，比如一个人征信很好没有问题，但大数据评分80分以下借款也很有可能被拒，怎么优化大数据呢？社保公积金要有，比如定期去知名商场刷卡消费，用支付工具缴纳水电煤气费，每个月给十个固定朋友通电话这叫有效社区，持续半年大数据都能获取到。更重要的是网贷小贷数量和逾期记录，无论上不上征信大数据都能获取。如果你的大数据评分是100分，征信没有问题，公积金个缴1000+缴满一年以上，你的额度在300-500w之间。所以征信和大数据非常重要。

大数据在金融行业的应用与挑战A 具有四大基本特征金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球最大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供实时数据、财务分析等。随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临崩盘，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有1.5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。具体来说，大数据具有四大基本特征：一是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。二是数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。B 重塑金融行业竞争新格局“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。美国大数据发展走在全球前列。美国政府宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在政府体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国政府推出Data.gov政府数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马政府推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资1.89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”data.gov.uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用政府资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。C 打造高效金融监管体系大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来,作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗全球每年因欺诈造成的经济损失约3.7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球最大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等政府部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国政府利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国最佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。D 数据整合困难应用经济指标预测系统分析市场走势IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化当今搜索引擎、社交网络和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以1.85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅0.76%的平均收益率。美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。提供广泛的投资选择和交易切换日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，最低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的1.19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。利用云端数据库为客户提供记账服务日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值2.5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。为客户定制差异化产品和营销方案金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求最大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。催生并支撑人工智能交易“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达2.7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。推动金融产品和服务创新E 面临三大挑战目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。数据安全暗藏隐患大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国Handshake.uk.com就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。人才梯队建设任重道远人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。

发达国家如何布局大数据战略大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用，与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。中国国际经济交流中心大数据战略课题组最近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策举措，积极推进国家大数据战略，取得了长足进展，成功经验值得中国借鉴。将推动大数据产业发展上升为国家战略美国在推进大数据应用上形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局，已实施四轮政策行动。第一轮是2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”。第二轮是2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”计划，进一步细化了大数据改造国家治理模式、促进前沿创新、提振经济增长的路径，这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮是2014年5月，美国总统办公室提交《大数据:把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度促进增长，减少风险。第四轮是2016年 5月，白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，在已有基础上提出美国下一步的大数据发展战略。欧盟及其成员国已制定大数据发展战略，主要包括:数据价值链战略计划、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等。欧盟力推数据价值链战略计划，用大数据改造传统治理模式，试图大幅降低公共部门成本，并促进经济和就业增长。2012年9月，欧盟委员会公布“释放欧洲云计算服务潜力”战略，旨在把欧盟打造成推广云计算服务的领先经济体，预计到2020年，大数据技术领域新增投资将为欧盟创造9570亿欧元产值，增加380万个就业岗位。2013年英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》，并建立世界首个“开放数据研究所”。日本把培育大数据和云计算派生出的新兴产业视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。2013年6月，安倍内阁正式公布《创建最尖端信息技术国家宣言》，这一以开放大数据为核心的IT国家战略，旨在把日本建成具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。2011年，韩国科学技术政策研究院正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。2012年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年，韩国未来创造科学部提出“培育1000家大数据、云计算系统相关企业”的国家级大数据发展计划，以及出台《第五次国家信息化基本计划(2013-2017)》等多项大数据发展战略。注重数据开放共享和隐私保护目前，全球有75个国家明确承诺要建设开放政府、推行政府数据公开，并以政府白皮书、宣言和最高首长指令等形式启动开放政府数据战略。与此同时，各国政府加强了数据隐私保护。目前全球已有近90个国家和地区制定了保护个人信息的法律。欧盟从1995年通过《数据保护指令》以来，不断完善法律法规，加强对个人隐私数据的保护。从2002年的《隐私与电子通讯指令》到2009年的《欧洲信息缓存指令》，都是保护个人隐私的监管规定。2016年4月，欧洲议会通过《一般数据保护条例》，以欧盟法规形式确定对个人数据的保护原则和监管方式，将于2018年5月开始实施。英国、法国、德国、爱尔兰、荷兰等国家也纷纷出台要求电信运营商和互联网企业进行数据留存的法规。2016年10月27日，美国联邦通信委员会(FCC)批准了一项消费者隐私保护规则，要求宽带服务提供商在使用消费者的网络搜索、软件使用、位置信息和其他与个人信息相关的数据之前必须征得用户同意。另外，2016年8月1日，美国和欧盟签署的“隐私盾”协议正式生效，替代以前的“安全港”协议，提高了个人数据保护水平。重视大数据重大项目研究与应用，占领大数据产业和技术制高点发达国家以点带面引导大数据发展，通过资助重大项目研究，破解大数据发展核心技术，引导企业和社会推动大数据发展。2012年3月，美国发布《大数据研究和发展计划》时宣布投资2亿美元，联合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，共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性，并形成合力。2013年1月，英国财政部明确将投入1.89亿英镑用于大数据和节能计算技术研发，旨在提升地球观测和医学等领域的大数据采集分析能力。2013年4月，英国经济和社会研究委员会又宣布新增6400万英镑用于大数据研发，其中3400万英镑用来建立“行政数据研究网络”，汇聚政府部门和机构所收集的行政数据，促进发挥政府数据对科学研究、政策制定和执行的作用。2014年，英国政府投入7300万英镑进行大数据技术开发，包括在55个政府数据分析项目中开展大数据技术应用。2013年，法国政府投入1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目，促进大数据研发。建立高规格的领导机构，统筹和强化部门间协作各国战略规划都指定专门的管理机构和执行机构，其共同特点是凌驾于传统政府机构之上，突破了传统的政府管理模式，提高了决策与执行的效率。美国由白宫科学和技术政策办公室牵头建立大数据高级监督组，通过协调和扩大政府对大数据的投资、提供合作机遇、促进核心技术研发和劳动力发展等实现大数据战略目标。日本政府内阁和总务省信息通信技术(ICT)基本战略委员会作为日本大数据战略制定和执行部门，肩负制定面向2020年日本新ICT战略的任务。澳大利亚设立跨部门大数据工作组负责战略落地，同时配备专门的支撑机构，从技术、研究等角度提供支撑。英国大数据战略分别针对提高技术能力、基础设施和软硬件建设、推进合作、数据开放与共享，指定具体机构负责，同时由信息经济委员会根据发展战略制定具体实施办法。政府营造环境，充分调动企业发展大数据的积极性大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用，与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。谷歌、易安信、惠普、IBM、微软、甲骨文、亚马逊、Facebook等企业很早就通过收购或自主研发等方式布局大数据，成为大数据技术的主要推动者，并快速推出与大数据相关的产品和服务，为各领域、各行业应用大数据提供工具和解决方案。除了传统信息技术企业，在大数据分析、应用及安全等领域还涌现出一批像盛庞卡(Splunk)、天睿(Teradata)等创新能力较强的创业公司，在风投资本支持下快速成长，并引导新的市场发展，为各界应用大数据提供了丰富的创新工具。强化开源社区在技术开发中的作用，打造大数据产业链的核心竞争力从大数据技术发展历程看，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均依赖开源模式，吸引全球开发者开发、维护和完善代码，从而汇集全球智慧推动大数据技术不断进步。大数据处理的核心技术哈杜普(hadoop)、映射归约(MapReduce)和星火(Spark)等均基于开源环境的创新发展。阿帕奇软件基金会(ASF)是推动大数据技术发展的全球顶级开源社区，集结了全球最主要的大数据技术研发公司。同时，大数据领先企业也围绕自身生态打造技术开源社区，这种开源项目方式吸引了全球顶尖技术人才共同开发，推动了技术创新和成果推广。多措并举，坚守大数据安全底线一是构建多方协同合作的安全机制。以美国为代表，通过体制机制改革打破数据割据与封锁，整合大数据资源，协调大数据处理和分析机制，推动重点数据平台之间的数据共享，消除和控制高级可持续攻击的危害。二是组建网络部队，增强威慑能力。2005年4月，美军正式组建专门负责网络作战的“网络战联合功能构成司令部”。日本2005年底决定组建一支由陆、海、空自卫队计算机专家组成的5000人左右的网络战部队，专门从事网络系统的攻防。2013年初，俄罗斯国防部下令要求俄总参谋部确定建立陆军网络司令部的计划。目前，世界上已有46个国家组建了网络战部队，很多国家仍在不断加大网络空间安全投入。三是提高防范意识，加强主动防御。美国政府要求各联邦机构对所制定的安全计划，至少每隔三年执行一次独立的安全检查或审计。四是注重“撒手锏”的战略性技术。发达国家紧紧抓住操作系统、密码专用芯片和安全处理器等“撒手锏”的战略性技术研究。五是依托国家外交战略，促进国际合作。美国利用网络安全话题与其他国家开展外交活动，为美国信息产业谋求更大市场份额。德国推动建立和保持欧盟在世界范围内的广泛合作、联邦政府内部的合作、联邦政府信息技术特派员负责的公共和私营部门之间的合作。六是推进军民融合，确保制信息权。美国有关机构对大数据投入巨资，目的是应对军事和国家安全领域面临的大数据挑战，提升维护国家安全和信息网络安全的能力。美国不断加强大数据资源开采，联合有关盟友组建“五眼联盟”，进行全球监控。

有：电商行业，金融行业，医疗行业，农牧渔，生物科技，改善城市，改善安全和执法。一、电商行业电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。二、金融行业大数据在金融行业应用范围是比较广的，它更多应用于交易，现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。三、医疗行业医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业，我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。四、农牧渔这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率，也可以精准预测天气变化，帮助农民做好自然灾害的预防工作，也能减少人员损伤。五、生物技术基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器，科学家可以借助大数据技术的应用。六、改善城市大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。七、改善安全和执法大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。

随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。……种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。检验数据医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。影像数据随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。费用数据医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。基因测序数据基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。智能穿戴数据各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。体检数据体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。移动问诊数据通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。

1、上海市大数据股份有限公司（简称“上海大数据股份”），是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁，促进社会经济发展。2、辉略(上海)大数据科技有限公司，目前在中国交通（城市智能信号灯优化模型与平台，交通预算决策系统模型等）、环境（PM2.5污染检测和治理）、医疗（医院WIFI定位模型，病历匹配模型等）、汽车（用户购买转化率模型）等领域进行大数据项目运营与模型开发。3、成都市大数据股份有限公司成立于2013年，作为成都市实施国家大数据发展战略的载体，2018年完成股份制改革并挂牌新三板，成都产业集团全资持股，主要涉及数据运营、投资并购、信息技术三大业务方向。扩展资料：大数据发展的一些趋势：趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。参考资料来源：百度百科-大数据参考资料来源：上海市大数据股份有限公司官网-公司简介参考资料来源：辉略(上海)大数据科技有限公司-关于我们

大数据管理与应用专业是普通高等学校本科专业，属于管理科学与工程类专业。[1]本专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。主干课程微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学 、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。培养目标本专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。开设院校北京：北京科技大学、中国传媒大学、中央财经大学、北京信息科技大学、北京石油化工学院、北京工商大学、北京大学、北京中医药大学、北京物资学院天津：天津理工大学河北：河北科技大学、河北工程技术学院、燕京理工学院山西：山西应用科技学院、山西农业大学信息学院辽宁：东北财经大学、大连工业大学、大连理工大学城市学院、大连财经学院、营口理工学院、大连海事大学、沈阳航空航天大学、辽宁石油化工大学、大连交通大学、鞍山师范学院、大连外国语大学、沈阳大学、沈阳工学院、大连东软信息学院、辽宁传媒学院吉林：吉林大学、吉林财经大学黑龙江：哈尔滨工业大学上海：上海师范大学天华学院、上海外国语大学、上海应用技术大学江苏：南京财经大学、中国矿业大学、河海大学、江苏科技大学、徐州工程学院浙江：浙江越秀外国语学院、杭州师范大学安徽：合肥工业大学、安徽新华学院、安徽农业大学经济技术学院福建：福州外语外贸学院山东：山东财经大学、济南大学、山东财经大学燕山学院、山东科技大学泰山科技学院湖北：武汉生物工程学院、华中师范大学、中南财经政法大学、湖北工业大学、湖北大学、湖北汽车工业学院、江汉大学广东：广东东软学院、广东财经大学、广东工业大学、华南理工大学广州学院、南方科技大学广西：桂林电子科技大学重庆：重庆工商大学派斯学院、重庆邮电大学移通学院、重庆三峡学院、重庆理工大学、重庆工商大学融智学院四川：成都理工大学、四川大学锦

大数据与网络安全都是未来发展迅速的领域,各有优势,难以直接比较哪个更好,主要看个人兴趣和发展方向:网络安全的优势:1. 随着网络日益复杂与信息化,网络安全问题更加严峻,行业发展势头强劲。2. 产业链完善且边界清晰,包括设备、产品、服务、管理等环节,容易定向发展。3. 政策和资金支持大,政府、企业和个人用户的网络安全预算不断增加。4. 人才短缺严重,网络安全工程师需求大且薪资比较高,就业竞争力强。结合两者特点,如果从发展潜力和广度来看,大数据可能更有优势。但从具体职业发展和薪资而言,网络安全ает表现更加稳定。所以这两个领域的选择与发展,还是要根据个人兴趣与特长来权衡:兴趣在数据分析与挖掘,喜欢涉及广范围内各行业的应用,可以选择大数据方向。兴趣在网络技术与安全防护,喜欢深入研究系统和软件的安全问题,可以选择网络安全方向。同时,两个领域也存在很大交叉与融合,都需要数据处理、编程和系统知识。所以,目前适度关注并学习两个领域的知识会更加全面与优势。今后随着行业发展,可以再根据个人实际情况选择某一专业方向进行深度发展。综上,大数据与网络安全都是未来发展重点和热门领域,各有自己的优势与机遇,选择可以根据个人兴趣与动向来综合判断。但目前来说,这两个领域的知识与技能都值得学习和关注。这将为我们今后在工作和职业发展中打开更广阔的道路。

中国数据中心位于贵州贵安新区的大数据库灾备中心机房内，有着一根特殊的网络虚拟专线，这条专线跨越了北京与贵州之间2200多公里的距离，实现了国家与贵州灾备中心数据的同步传输和异地备份。

大数据是什么？其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。大数据所谓4V，具体指如下4点：1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。大数据3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过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，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。大数据在大数据时代，每个人都会享受到大数据所带来的便利。买东西可以足不出户；有急事出门可以不用再随缘等出租车；想了解天下事只需要动动手指。虽然大数据会产生个人隐私问题，但总的来说，大数据还是在不断的改善我们的生活，让生活更加方便

大数据技术女生适合学大数据技术大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。“大数据”一词列出了商务印书馆推出的《汉语新词语词典（2000—2020）》中国这20年生命活力指数最高的十大“时代新词”。结构大数据包括结构化、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。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。应用洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。Google流感趋势（Google Flu Trends）利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特·西尔弗（Nate Silver）利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。[8]医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

大数据的特征都有哪些数据量大（Volume）第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。价值密度低（Value）第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。速度快、时效高（Velocity）第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭

31省的人口讯别比大数据来袭了，但是广东的男性比例占据了最高的位置，这是因为广东的人在生孩子的问题上都有重男轻女的现象。尤其是在广东的农村都愿意家里边生下一个男孩，甚至广东的农村家庭认为男孩都是家里边的顶梁柱。在生完孩子的时候也都会想要一个男孩，广东重男轻女的现象非常的严重，这也就导致了广东男性比例如此之多的原因。男性比例占最高现在这个社会一直提倡着男女平等，但是在生育孩子的问题上，永远也都难以做到男女平等的问题。男女平等要求的是在生孩子的时候许多人也都会考虑做性别鉴定，女性也明知性别鉴定是违法的，都会寻找小医院中去做性别鉴定。当自己在生了两个女儿后，也都会迫切的希望自己第三胎能够是一个儿子，但是往往这样的一些事情都不能如自己所想。人口性别比例现在中国的人口性别比例，男性比女性要多3,400万，这也就意味着有更多的男性都难以找寻的对象。这都是因为重男轻女的思想导致的，甚至有一些年轻人在生孩子的时候也都不愿意生孩子，也就促使了男女比例严重失调的后果。现在的大龄男青年在寻找对象的时候都难以找到合适自己的人选。甚至有网友声称，男生在寻找对象的时候就不能随意的挑剔，只要是个女的就可以了。广东的男性比例多因为广东身处于南方，许多人都会想要到这样经济发展的城市当中工作，广东的就业机会也非常的多。这也就促使了一些大龄青年都会想要去到广东这样的城市发展，再去到广东的时候，尤其是到过年的时候这样的城市就显得像一座空城一样。因为广东当地的人口流动不是特别的多，大部分都是靠外来人员。

国家大数据建在贵州的原因：一是先天优势。大数据需要数据中心承载，大型数据中心需要建在气候凉爽、电力充足、没有地震的地方。贵州具有清新的空气，凉爽的天气两口气，能源充沛，地质稳定，工信部评估报告显示，贵州是中国南方最适合建设大型绿色数据中心的地区。国家第一批绿色数据中心84个试点中，贵州有12个，位列全国第一。二是先发优势。2014年3月1日贵州在北京举办的大数据推介会，拉开了贵州发展大数据的大幕，总体上比国内其他地区抢跑了两年，形成了率先获批建设首个国家大数据综合试验区，贵阳·贵安大数据产业发展集聚区，贵阳大数据技术创新试验区。贵州省建成全国第一个省级政府数据集聚、共享、开放的云上贵州系统平台;设立全球第一个大数据交易所等等一系列的率先。三是先行优势。大数据是新生事物，应用模式和产业模式都需要创新，需要试验，需要人才。贵州坚持在大数据政用、民用、商用领域开展先行先试，通过政府领跑+社会群跑，充分发挥政府在大数据发展中的引导和推动作用，着力形成政府、企业、社会三方发展合力。

大数据管理与应用主要学什么？微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。《数学分析》《高等代数》《普通物理数学与信息科学概论》《数据结构》《数据科学导论》《程序设计导论》《程序设计实践》《概率与统计》《算法分析与设计》《数据计算智能数据库系统概论》《计算机系统基础》《并行体系结构与编程》《非结构化大数据分析》《数据科学算法导论》《经济管理理论》等。专业介绍：本专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。大数据管理与应用是以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。例如：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。就业方向：大数据管理与应用专业可以在企事业单位从事大数据系统架构师、Java大数据分布式程序开发师、大数据平台运维师、数据可视化、大数据挖掘师等工作。开设院校：北京：北京科技大学、中国传媒大学、中央财经大学、北京信息科技大学、北京石油化工学院、北京工商大学、北京大学、北京中医药大学、北京物资学院天津：天津理工大学河北：河北科技大学、河北工程技术学院、燕京理工学院山西：山西应用科技学院、山西农业大学信息学院辽宁：东北财经大学、大连工业大学、大连理工大学城市学院、大连财经学院、营口理工学院、大连海事大学、沈阳航空航天大学、辽宁石油化工大学、大连交通大学、鞍山师范学院、大连外国语大学、沈阳大学、沈阳工学院、大连东软信息学院、辽宁传媒学院吉林：吉林大学、吉林财经大学黑龙江：哈尔滨工业大学上海：上海师范大学天华学院、上海外国语大学、上海应用技术大学江苏：江苏科技大学、南京财经大学、中国矿业大学、河海大学、徐州工程学院浙江：浙江越秀外国语学院、杭州师范大学安徽：合肥工业大学、安徽新华学院、安徽农业大学经济技术学院福建：福州外语外贸学院山东：山东财经大学、济南大学、山东财经大学燕山学院、山东科技大学泰山科技学院湖北：武汉生物工程学院、华中师范大学、中南财经政法大学、湖北工业大学、湖北大学、湖北汽车工业学院、江汉大学广东：广东东软学院、广东财经大学、广东工业大学、华南理工大学广州学院、南方科技大学广西：桂林电子科技大学重庆：重庆工商大学派斯学院、重庆邮电大学移通学院、重庆三峡学院、重庆理工大学、重庆工商大学融智学院四川：成都理工大学、四川大学锦城学院贵州：贵州财经大学云南：云南经济管理学院陕西：西安交通大学、西安思源学院、西安科技大学高新学院、西安交通工程学院、西安电子科技大学、长安大学、西安邮电大学甘肃：西北师范大学自考/专升本有疑问、不知道自考/专升本考点内容、不清楚当地自考/专升本考试政策，点击底部咨询官网，免费获取个人学历提升方案：https://www.87dh.com/xl/

奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。大数据等最核心的关键技术：32个算法1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。6、数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程，又叫来源编码。7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。9、离散微分算法(Discrete differentiation)。10、动态规划算法(Dynamic Programming)——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。12、期望-最大算法(Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training)——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算，第一步是计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大可能估计值;第二步是最大化，最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值。13、快速傅里叶变换(Fast Fourier transform，FFT)——计算离散的傅里叶变换(DFT)及其反转。该算法应用范围很广，从数字信号处理到解决偏微分方程，到快速计算大整数乘积。14、梯度下降(Gradient descent)——一种数学上的最优化算法。15、哈希算法(Hashing)。16、堆排序(Heaps)。17、Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用，比如计算机代数系统和大数程序库，如果使用长乘法，速度太慢。该算法发现于1962年。18、LLL算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice reduction)——以格规约(lattice)基数为输入，输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用：背包加密系统(knapsack)、有特定设置的RSA加密等等。19、最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关，这就是最大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的最大流。20、合并排序(Merge Sort)。21、牛顿法(Newton"s method)——求非线性方程(组)零点的一种重要的迭代法。22、Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数(action-value function)完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是，在不需要环境模型的情况下，可以对比可采纳行动的期望效用。23、两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。对于110位以下的十位整数，它仍是最快的，而且都认为它比数域筛法更简单。24、RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。25、RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。26、Sch?nhage-Strassen算法——在数学中，Sch?nhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(N log(N) log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。27、单纯型算法(Simplex Algorithm)——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组，以及一个等待最大化(或最小化)的固定线性函数。28、奇异值分解(Singular value decomposition，简称SVD)——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵(以求解最小二乘法问题)、解决超定线性系统(overdetermined linear systems)、矩阵逼近、数值天气预报等等。29、求解线性方程组(Solving a system of linear equations)——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法(Gauss-Jordan elimination)，或是柯列斯基分解( Cholesky decomposition)。30、Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域( homogenous region)，看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。31、合并查找算法(Union-find)——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作：查找：判断某特定元素属于哪个组。合并：联合或合并两个组为一个组。32、维特比算法(Viterbi algorithm)——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。以上就是Christoph博士对于最重要的算法的调查结果。你们熟悉哪些算法?又有哪些算法是你们经常使用的?

全文统计口径说明：1)搜索关键词：大数据及与之相近似或相关关键词;2)搜索范围：标题、摘要和权利说明;3)筛选条件：简单同族申请去重、法律状态为实质审查、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国(指定期)，简单同族申请去重是按照受理局进行统计。4)统计截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。1、全球大数据行业专利申请概况(1)技术周期：处于成长期2010-2020年，全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量均呈现高速增长态势，2020年，全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量分别达到28398人及65473项，均处于较高水平。整体来看，全球大数据技术处于成长期。注：当前技术领域生命周期所处阶段通过专利申请量与专利申请人数量随时间的推移而变化来分析。(2)专利申请量及专利授权量：全球大数据专利申请量逐年增长，授权占比逐年下降2010-2020年全球大数据行业专利申请数量呈现逐年增长态势，2020年高达65473项。在专利授权方面，2010-2017年全球大数据行业专利授权数量逐年增长，2018-2020年逐年下降，2020年全球大数据行业专利授权数量为14375项，较2019年有所下降。从授权占比来看，自2012年开始，全球大数据技术专利授权占比逐年下降，2020年降至21.96%。截止9月17日，2021年全球大数据行业专利申请数量和专利授权数量分别为23709项和1648项，授权占比仅为6.95%。注：①专利授权率表明申请的有效率以及最终获得授权的提交申请成功率。②统计说明：如果2012年专利申请在2014年获得授权，授予的专利将在2012年专利申请中显示。(3)专利法律状态：绝大多数专利处“有效”和“审中”状态截止2021年9月17日，全球大数据大多数专利处于“有效”和“审中”状态，两者大数据专利总量分别为14.05万项和14.76万项，占全球大数据专利总量的48%和50%。PCT制定期内的大数据专利数量为5177项，占全球大数据专利总量的2%左右。(4)专利市场价值：总价值接近四百亿美元，3万美元以下专利数量居多截止2021年9月，全球大数据行业专利总价值为392.48亿美元。其中，3万美元以下的大数据专利申请数量最多，为17.92万项;其次是3万-30万美元的大数据专利，合计专利申请量约为7万项。超过300万美元的大数据专利申请数量最少，仅为2515项。统计口径：按每组简单同族一个专利代表的去重规则进行统计，并选择同族中有专利价值的任意一件专利进行显示。2、全球大数据行业专利技术类型(1)专利类型：发明专利占比高达91.61%在专利类型方面，目前全球有37.25万项大数据专利为发明专利，占全球大数据专利申请数量的比例高达91.61%。实用新型大数据专利和外观设计型大数据专利数量分别为3.30万项和1121项，分别占全球大数据专利申请数量的8.12%和0.28%。(2)技术构成：全球前三大技术申请量均超过4万项从技术构成来看，目前“G06F16 信息检索;数据库结构;文件系统结构[2019.01]”及“G06F17 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法[2019.01]”两类技术的专利申请数量最多，分别为46328项和45874项。全球大数据技术分类中专利数量排名第三的是“H04L29 H04L1/00至H04L27/00单个组中不包含的装置、设备、电路和系统[2006.01]”，专利申请量为40328项，全球前三大技术申请量均超过4万项。(3)技术焦点：十大热门全球大数据前十大热门技术词包括数据源、数据处理、客户端、分布式、电子设备、神经网络、识别方法、通信系统、大数据与分析系统。具体情况如下：注：旭日图内层关键词是从最近5000条专利中提取。外层的关键词是内层关键词的进一步分解。(4)被引用次数TOP专利：两大专利被引用超过千次被引用次数最多的专利均为国外专利，全球排名前五的专利，被引用次数均超过2000次，其中专利号为US5700637A的“Apparatus and method for analyzing polynucleotide sequences and method of generating oligonucleotide arrays”专利与专利号为US5774660A的“World-wide-web server with delayed resource-binding for resource-based load balancing on a distributed resource multi-node network”专利，其被引用次数分别为2368次与2216次，位列全球前两名。其它被引用次数前十大专利如下所示：3、全球大数据行业专利竞争情况(1)技术来源国分布：中国占比最高，美国紧随其后截止2021年9月17日，全球大数据第一大技术来源国为中国，其大数据专利申请量达到254887项，占全球大数据专利总申请量的39.11%;其次是美国，美国大数据专利申请量占全球大数据专利总申请量的34.50%，二者合计占比超过70%。日本和韩国虽然排名第三和第四，但是与排名第一的中国及排名第二的美国专利申请量差距均较大。统计说明：①按每件申请显示一个公开文本的去重规则进行统计，并选择公开日最新的文本计算。②按照专利优先权国家进行统计，若无优先权，则按照受理局国家计算。如果有多个优先权国家，则按照最早优先权国家计算。(2)中国区域专利申请分布：广东专利申请数在国内遥遥领先在中国的所有省市当中，北京和广东为中国当前申请大数据专利数量最多的省份，当前大数据专利申请数量累计分别高达44224项和43149项。江苏、上海、浙江、山东累计申请大数据专利数量均超过10000项。中国当前申请省(市、自治区)大数据专利数量排名前十的省份还有四川、湖北、河南和安徽。统计口径说明：按照专利申请人提交的地址统计。(3)专利申请人竞争：三星电子株式会社专利申请数全球第一从申请人的专利申请数量排名来看，截止2021年9月17日，三星电子累计申请大数据专利数量达8548项，远远高于全球其他公司。全球申请大数据专利数超过5000项的还有国际商业机器公司与腾讯科技公司，分别为7541项和5756项。其中，中国有三家公司入围全球大数据专利申请量排名前十企业，分别为腾讯科技、国家电网与华为前十，且均居于前五。注：未剔除联合申请数量。—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》