数据

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》

什么是大数据？随着云时代的来临，大数据（big data）也吸引了越来越多的关注。那么，大数据究竟是什么呢？它的定义、结构、特点是什么呢？它又能应用在哪些方面呢？相信通过这篇文章你可以对大数据有一个全新全面的认识。一、定义大数据（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。二、特点国际商业机器公司（简称：IBM）提出了大数据的5V特点，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。三、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%。想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。四、应用1.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。2.google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜关键词预测禽流感的散布。3..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。4..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。5.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。6.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。通过以上几个方面说明：现在已经迎来了大数据时代。因此大数据开发成为各企业非常看重的一部分，对这方面的人才需求也逐渐增多。

根据国内的人口流动数据显示首都，上海，浙江苏州等各个地区都在虹吸以下几个地区的人：东北三省的人，更多的前往上海和首都。东北三个省份由于地理位置的原因，每年是最早步入冬季的几个省份，也是最晚进入春季的省份，并且在冬天的温度很低。正是这一原因，造成了很多东北人向首都和上海地区发展，另一方面东北当地的工作岗位大多是以重工业为基础，能够提供的工作岗位数量有限，也是导致东北人流失并向南方集中的主要原因之一。根据大数据的内容显示有大约20%左右的人前往了首都，在人口流动的整体比例中有大约%30~50%左右的人选择去了上海剩下的50%左右有的去了广西的北海市，有的去了广东的深圳市。河北地区前往北京的人数是最多的。第1个原因是因为河北地区的整体经济发展水平在我国没有足够的优势，包括河北的省会石家庄也并不是新一线城市，没有办法提供太多的经济岗位和经济发展的动力，因此很多在河北工作的人都会选择去首都打拼。第2个原因是河北省的地理位置与首都市的地理位置比较近，离家也比较方便，往返于两个城市之间的交通花费时间较少。根据人口数据统计显示在河北省人口流失的人数当中，有大约40%左右的人都前往了首都市发展，有大约20%~30%左右的人都前往了天津市发展。南方的大部分省份都不同程度的流向了广东的深圳以及浙江的杭州和苏州。南方省份除了省会城市以外，其他所有地级市的人口流失都在不断的加剧，很多的人都前往了广东的深圳发展，离浙江杭州和苏州比较近的地区，会选择前往这两座城市发展。

以下这些大学有大数据专业（排名不分先后）：1、厦门大学：简称厦大（XMU），由著名爱国华侨领袖陈嘉庚先生于1921年创办，是中国近代教育史上第一所华侨创办的大学，是国内最早招收研究生的大学之一，中国首个在海外建设独立校园的大学，被誉为“南方之强”2、同济大学：简称“同济”，是中华人民共和国教育部直属，由教育部、国家海洋局和上海市共建的全国重点大学，是历史悠久、享有盛誉的中国著名高等学府，是国家“双一流”、“211工程”、“985工程”重点建设高校，也是收生标准最严格的中国大学之一。3、上海财经大学：简称“上海财大”，是中华人民共和国教育部直属的一所以经济管理学科为主，经、管、法、文、理、哲等多学科协调发展的研究型重点大学；是国家“211工程”、“985工程优势学科创新平台”重点建设高校。4、中国矿业大学：简称“矿大”，坐落于有“五省通衢”之称的江苏省徐州市，是教育部直属的全国重点大学，教育部与江苏省人民政府、国家安全生产监督管理总局共建高校，是首批列入国家“211工程”、“985平台”、“111计划”和“卓越工程师教育计划”重点建设的高校。5、南开大学：简称“南开”，由中华人民共和国教育部直属，中央直管副部级建制，位列国家首批211工程、985工程、世界一流大学和一流学科高校，入选首批2011计划、111计划、珠峰计划、卓越法律人才教育培养计划、海外高层次人才引进计划。扩展资料：除了上述高校之外，北京航空航天大学也有开设大数据专业课程，北京航空航天大学简称北航，是中华人民共和国工业和信息化部直属、中央直管副部级建制的全国重点大学，位列“211工程”、“985工程”、“世界一流大学建设高校”。参考资料：2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。扩展资料七个典型的大数据应用案例1、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。2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

是的。南方电网大数据服务有限公司,成立于2017-08-15,经营范围包括软件开发;地理遥感信息服务;物联网技术服务;大数据服务;数据处理和存储支持服务;信息系统集成服务;信息技术咨询服务;信息系统运行维护服务;信息安全设备制造;互联网安全服务;互联网数据服务;电力行业高效节能技术研发;集中式快速充电站;机动车充电销售;咨询策划服务;电气机械设备销售;企业信用管理咨询服务;计算机软硬件及辅助设备批发;知识产权服务;计算机软硬件及辅助设备零售;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;互联网销售（除销售需要许可的商品）;电子产品销售;机械设备租赁;计算机及通讯设备租赁;通信设备销售;通讯设备销售;智能仓储装备销售;金属结构制造;电工器材制造;仪器仪表销售;可穿戴智能设备销售;以自有资金从事投资活动;机械电气设备制造;计算机软硬件及外围设备制造;节能管理服务;网络设备销售;云计算设备销售;智能输配电及控制设备销售;风力发电技术服务;太阳能发电技术服务;储能技术服务;电动汽车充电基础设施运营;第一类增值电信业务;第二类增值电信业务;认证服务;建筑智能化工程施工;基础电信业务;互联网信息服务;计算机信息系统安全专用产品销售;电气安装服务;发电业务、输电业务、供（配）电业务;输电、供电、受电电力设施的安装、维修和试验更多同行分析，上企知道了解

中心基地-北京、北方基地-乌兰察布、南方基地-贵州。2015年1月16日，由蓝汛与北京市供销总社共同投资的蓝讯首鸣国际数据中心项目启动仪式在北京天竺综合保税区举行。据了解，该数据中心是北京首个国家级、超大规模云数据中心，产业园占地面积8万平方米，包含9栋数据中心机房和1栋感知体验中心。2015年以来，200余个大数据信息产业项目签约落户贵州，富士康、阿里巴巴、腾讯、华为等大型企业抢滩贵州发展。中国电信云计算贵州信息园1.1期、中国移动（贵州）大数据中心、中国联通贵安云数据中心一期建成运营。中电乐触、高新翼云、翔明科技等第三方数据中心已建成并投运，目前数据中心服务器达到2.2万台；北京供销社数据中心、惠普数据中心等一批项目已经启动，预计2016年将达5万台服务器规模。乌兰察布国家大数据灾备中心启动大会于2016年07月08日早上八点正式启动，内蒙古自治区主席布小林出席会议。乌兰察布市委市政府依据自身地理位置优越，地质板块稳定，电力资源丰富，气候冷凉适宜，临近京津冀经济圈核心市场等优势，将信息产业作为战略性新兴产业来发展，致力于将乌兰察布市打造成面向华北、服务京津的国家级云计算产业基地，为承接高科技产业、加快产业转型升级提供强有力的支撑。市委市政府将为该建设国家大数据灾备中心项目提供充足的土地与极具竞争力的投资政策吸引广大企业参与建设。

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。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。

该基金已于3月初获批，不日将正式推向市场。

我告诉你，所谓的大数据300指数是指证券投资基金是南方基金发行的一个指数型的基金理财产品。

基金A类和C类的区别，A类基金购买时会收取申购费，而C类基金购买时没有申购费，但是C类基金会按日计提销售服务费，从申赎费率考虑A类基金适合长期持有，C类基金适合短期持有。平安银行也有代销多种基金产品，每种基金的风险，投资方向均不一样，您可以登录平安口袋银行APP-金融-理财-基金频道，进行了解和购买。温馨提示：1、本信息不构成任何投资建议。2、入市有风险，投资需谨慎。应答时间：2021-07-28，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

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最近几年，我国经济快速增长，作为反光材料，在这些地方:公路交通，汽车，户外广告等得到了快速的发展。那么我们应该如何进行布局、投资呢？借着今天这个机会我就跟大家分析一个该板块的上市公司--星华反光！在开始分析星华反光之前，我整理好的化学制品行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料：化学制品行业龙头股一览表 一、从公司角度来看 公司介绍：星华反光成立于2003年4月3日，并于2021年9月30日在深交所创业板挂牌上市，是目前国内专业的反光布生产工厂。作为一家专注于反光材料安全防护事业的产品制造商，公司致力于为全球消费者提供专业品质、质量稳定、富有时尚感的安全防护用品。 简单介绍了星华反光的公司情况后，我们来看下星华反光公司有什么亮点，值不值得我们投资？ 亮点一：技术研发优势 星华反光持续推进，重点院校对口专业出色人才，在自主研发和实践上精耕细作了十年，成功的组建了一支技术优良的中高级工程师队伍，使其成为企业材料创新，设备优化，工艺改进领域的后盾力量。 同时，公司还创造性地开发、研制出符合自身生产需求的一整套高效、环保、能量回用的生产设备，并能根据实际生产需要进行生产工艺的调整、优化。除此之外，公司还整合了上下游产业链，还为客户提供了高质量的产品，满足客户的个性要求等等。 亮点二：产品质量优势 公司对产品质量严格把控，使得星华反光在业内的口碑极佳。同时，公司产品已取得出口欧洲、美国、加拿大以及澳大利亚等国家和地区关于质量、环保、安全等方面的认证，并通过REACH、ROHS、OEKO-TEX等欧盟国家有毒或有害物质检测认证。具备了上述国家和地区的认证后，可促使公司在国际市场中的竞争力得到大幅度增强，并顺利的打开美国、加拿大、墨西哥等国外市场，为公司的发展提供市场基础。 由于篇幅受限，更多关于星华反光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】星华反光点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看 随着国产反光材料质量越来越高，把和国外品牌的反光材料高价格的比较加上来看，国产的反光材料是可以把国外品牌占领多年的市场夺回来的。此外，如今反光制成品的需求也逐步增长，原来主要使用在交通领域的反光材料，对于个人安全防护领域，目前已经开始了开拓，将大大促进反光材料的民用化发展。 总而言之，因为全球对反光材料的需求正以极快的速度增长着，具有质量优势的星华反光会很有希望进一步来占领国际市场，成为反光材料行业领域数一数二的企业，在上市公司里面也是值得期待的。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道星华反光行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下星华反光现在行情是否到买入或卖出的好时机：【免费】测一测星华反光还有机会吗？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

中石油2021年营业收入为2.61万亿元、中石化为2.74万亿元、中海油油气销售收入2221亿元、“三桶油”净利润合计为2344亿元、中石油年平均实现原油价格为65.58美元/桶等，这些数据都说明它们取得了喜人的成绩。

德国俾斯麦号战列舰的基本数据标准排水量：俾斯麦号41700吨，提尔皮茨号42300吨；满载排水量：设计49400吨，最大52900吨。尺度：长251米，宽36米，型深15米，设计满载吃水10.2米，实际最大吃水10.7米。动力：12台高压锅炉，3台蒸汽轮机，设计最大功率138000马力，实际稳定最大功率150170马力，实际极速最大功率163026马力；航速：30.8节；载油7400吨，续航力：8525海里/19节，9500海里/16节。武备：8门双联装380毫米/52倍径主炮；6座双联装150毫米/55倍径副炮；8座双联装105毫米高炮；8座双联装37毫米高炮；2座四联装、12座单管20毫米高炮。装甲：主侧舷装甲320毫米；双层装甲甲板，上装甲甲板50-80毫米，主装甲甲板80-120毫米；主炮炮塔130-360毫米，炮座340毫米；指挥塔350毫米；防雷装甲45毫米。防雷系统设计要求抵御250公斤TNT炸药，实际可抵御300公斤德国hexanite烈性炸药。装甲总重17450吨，舰体结构总重11691吨。建造材料：舰体结构，造船钢；立面装甲，表面渗碳硬化钢；水平装甲，高强度匀质钢；防雷装甲，高弹性匀质钢。舰载飞机：4架阿拉多-196型水上飞机(用于侦察、校射与联络)。舰员：1927人。全体舰员编入12个分队，每个分队180~220人。

标准排水量：俾斯麦号41700吨，提尔皮茨号42300吨；满载排水量：设计49400吨，最大52900吨。尺度：长251米，宽36米，型深15米，设计满载吃水10.2米，实际最大吃水10.7米。动力：12台高压锅炉，3台蒸汽轮机，设计最大功率138000马力，实际稳定最大功率150170马力，实际极速最大功率163026马力；航速：30.8节；载油7400吨，续航力：8525海里/19节，9500海里/16节。武备：8门双联装380毫米/52倍径主炮；6座双联装150毫米/55倍径副炮；8座双联装105毫米高炮；8座双联装37毫米高炮；2座四联装、12座单管20毫米高炮。装甲：主侧舷装甲320毫米；双层装甲甲板，上装甲甲板50-80毫米，主装甲甲板80-120毫米；主炮炮塔130-360毫米，炮座340毫米；指挥塔350毫米；防雷装甲45毫米。防雷系统设计要求抵御250公斤TNT炸药，实际可抵御300公斤德国hexanite烈性炸药。装甲总重17450吨，舰体结构总重11691吨。建造材料：舰体结构，造船钢；立面装甲，表面渗碳硬化钢；水平装甲，高强度匀质钢；防雷装甲，高弹性匀质钢。舰载飞机：4架阿拉多-196型水上飞机(用于侦察、校射与联络)。舰员：1927人。全体舰员编入12个分队，每个分队180~220人。

基本数据 　　标准排水量：俾斯麦号41700吨/提尔皮茨号42300吨；满载排水量：设计49400吨/最大52900吨。 　　尺度：长250.5(俾斯麦号)253.6(提尔皮茨号)米/宽36米/型深15米/设计满载吃水10.2米/实际最大吃水10.7米。 　　动力：12台高压锅炉，3台蒸汽轮机，设计最大功率138000马力，实际稳定最大功率150170马力，实际极速最大功率163026马力。 　　航速：30.8节；载油7400吨，续航力：8525海里/19节，9500海里/16节。 　　武备：8门4座双联装380毫米/52倍径(按英国标准是48倍口径)主炮；12门6座双联装150毫米/55倍径副炮；16门8座双联装105毫米高炮；8座双联装37毫米高炮；2座四联装、12座单管20毫米高炮（提尔皮茨号为18座四联装、6座单管20毫米高炮、2座四联装533毫米鱼雷发射管）。 　　装甲：主侧舷装甲320毫米；双层装甲甲板，上装甲甲板50-80毫米，主装甲甲板80-120毫米（布置在第三甲板位置，与主舷侧装甲一同重叠在弹道上）；主炮炮塔130-360毫米，炮座340毫米；指挥塔350毫米；防雷装甲45毫米。防雷系统设计要求抵御250公斤TNT炸药，实际可抵御300公斤德国hexanite烈性炸药。装甲总重17450吨（不含炮塔旋转部分），舰体结构总重11691吨。 　　建造材料：舰体结构，St52造船钢；立面装甲，KCn/A表面渗碳硬化钢；水平装甲，Wsh高强度匀质钢；防雷装甲，Ww高弹性匀质钢。 　　舰载飞机：4架阿拉多-196型水上飞机(用于侦察、校射与联络) 　　舰员：1927人。全体舰员编入12 个分队，每个分队180-220人。 　　俾斯麦号基本技术数据（*为提尔皮茨号） 　　1、建造 　　建造公司 Blohm & Voss 　　建造地点 Hamburg（汉堡） 　　建造代号 BV 509 　　开工时间 1935年11月16日 　　完工时间 1939年02月14日 　　服役时间 1940年08月24日 　　2、舰体 　　官方公布排水量 35000 吨 　　实际标准排水量 41700 吨 　　设计满载排水量 49400 吨 　　实际满载排水量 50900 吨 　　实际满载排水量 52900 吨 * 　　舰体长度 250.5 米 　　水线长度 241.55 米 　　舰体宽度 36 米 　　舰体型深 15 米 　　实际标准吃水 9.00 米 (at 41700 t) 　　设计满载吃水 10.2 米 (at 49400 t) 　　实际满载吃水 10.4 米 (at 50900 t) 　　实际满载吃水 10.7 米 (at 52900 t) * 　　舰体次要结构用钢 St42造船钢 　　舰体主要结构用钢 St52造船钢 　　防雷装甲用钢 Ww高弹性匀质钢 　　水平装甲用钢 Wh高强度匀质钢 　　舷侧、炮座、炮塔立面、指挥塔立面装甲用钢 KCn/A表面渗碳硬化钢 　　舰底纵向主龙骨17条，高度1.7米，铺设宽度25米，平均间隔1.56米（舯部） 　　3、动力系统 　　锅炉 12 个高压锅炉 (压力 55 Kg/cm2 温度 475oC） 　　主机 3 台涡轮蒸汽轮机 　　推进轴 3 　　螺旋桨 3 （直径 4.7 m） 　　舵 2 　　最大设计稳定马力 138000 shp 　　最大实测稳定马力 150170 shp 　　最大实测极速马力 163026 shp 　　最大设计巡航速度 28 节 　　最大实测巡航速度 30.8 节 　　最大实测航行极速 31.5 节 　　4、航程 　　燃料 标准 3200 M3 　　燃料 最大 7400 M3 　　航程 8525 海里/19节 　　航程 6640 海里/24节 　　航程 4500 海里/28节 　　5、装甲 　　上部舷侧装甲 145mm KCn/A 　　主舷侧装甲 320mm KCn/A 　　舰尾水线装甲 80mm Wh 　　舰首水线装甲 60mm Wh 　　主防雷装甲 45mm Ww 　　首尾横向装甲 100-320mm KCn/A 　　内部横向装甲 20-60mm Wh 　　内部纵向装甲 30mm Wh 　　上装甲甲板 50-80mm Wh 　　主装甲甲板 80-120mm Wh 　　尾装甲甲板 110mm Wh 　　弹药库侧壁装甲 30mm Wh 　　弹药库底部装甲 40mm Ww 　　主炮座 露天340mm KCn/A 上部舰体内220mm KCn/A 下部座圈50mm Wh 　　主炮塔 正面360mm KCn/A 侧面220mm KCn/A 顶部130-180mm Wh 背面320mm KCn/A 　　副炮座 露天80mm Wh 上部舰体内20mm Wh 　　副炮塔 正面100mm KCn/A 侧面40mm Wh 顶部40mm Wh 背面40mm Wh 　　高炮塔 正面15mm Wh 侧面15mm Wh 顶部15mm Wh 背面 — 　　指挥塔 立面350mm KCn/A 顶部220mm Wh 底部70mm Wh 　　备用指挥塔 立面150mm KCn/A 顶部50mm Wh 底部30mm Wh 　　装甲了望塔 立面60mm Wh 顶部20mm Wh 底部20mm Wh 　　舰体侧面装甲总厚度 475-485mm（不考虑倾角的绝对厚度） 　　舰体水平装甲总厚度 130-200mm 　　防雷系统抵抗力 300kg hexanite 烈性炸药 　　主装甲区长171米 占水线全长70％ 　　舷侧装甲高8.4米 占舷侧全高56％ 　　6、武器装备 　　主炮 8门380mm/L52（4座双联） 　　副炮 12门150mm/L55（6座双联） 　　重型高炮 16门105mm/L65（8座双联） 　　中型高炮 16门37mm/L83（8座双联） 　　轻型高炮 18门20mm/L65（2座4联、10座单装） 　　轻型高炮 78门20mm/L65（18座4联、6座单装） * 　　鱼雷 6管533mmG7aT1（2座3联） * 　　7、弹药储备 　　380mm炮弹 960发（每门120发） 　　150mm炮弹 1800发（每门150发） 　　105mm炮弹 6720发（每门420发） 　　37mm炮弹 32000发（每门2000发） 　　20mm炮弹 由20mm机炮数量决定 　　533mmG7aT1鱼雷 24枚 * 　　8、火控设备 　　10.5 m 基线测距仪 4 (1940) 5 (1941) 　　7 m 基线测距仪 1 　　6.5 m 基线测距仪 2 　　4 m 基线测距仪 4 　　3.7 cm flak 炮上 　　2 cm flak 炮上 　　9、探测设备 　　FuMO 23 雷达 3 　　探照灯 7 　　10、航空设备 　　弹射器 舰体中间1部 　　水上飞机 4 架 Ar196A-3 　　11、辅助装备 　　起重机 2大 2小 　　锚 3 2船首 1船尾 　　12、人员 　　103军官 　　1962水兵+27人 　　13、重量分配： 　　舰体结构 11691 吨 （占标准排水量的28％） 　　装甲 17450 吨 （占标准排水量的41.85％，不包含炮塔旋转部分装甲） 　　动力 2800 吨 （占标准排水量的6.7％） 　　辅助装备 1428 吨 （占标准排水量的3.45％） 　　武器装备 5973 吨 （占标准排水量的14.3％，包含炮塔旋转部分装甲，每座主炮塔旋转部分重1052吨） 　　以上总和为空载排水量，合计 39342 吨 　　航空设备 83 吨 　　自卫武器 8 吨 　　普通装备 369.4 吨 　　船员居住设备 8.6 吨 　　桅杆和索具 30 吨 　　弹药 1510.4 吨 （占标准排水量的3.6％） 　　自卫武器的弹药 25 吨 　　一般消耗品 155.4 吨 　　人员和个人物品 243.6 吨 　　以上总和为法定标准排水量，合计 41775.4 吨 　　预备物品 194.2 吨 　　一般出海任务 　　饮用水 139.2 吨 　　设备用水 167 吨 　　锅炉用水 187.5 吨 　　重油 3226 吨 　　柴油 96.5 吨 　　润滑油 80 吨 　　航空用油 17 吨 　　长期出海任务（如不携带会注入等重的海水或淡水，以维持军舰的稳性） 　　锅炉用水 187.5 吨 　　重油 3226 吨 　　柴油 96.5 吨 　　润滑油 80 吨 　　航空用油 17 吨 　　以上总和为法定满载排水量，合计 49489.8 吨 　　预备用水 389.2 吨 　　俾斯麦在莱因演习时额外加了1000吨燃油，实际满载排水量增大到约50900吨

软件版本：Excel 2007可以用高级筛选来实现举例说明如下：1.筛选A列不重复的数据，将筛选结果放到D列；选择A列，数据，高级筛选：2.各种设置如下所示：3.确定后，得到结果如下：

农银汇理信息传媒主题股票(001319)股票型主动股票型高风险0.8777单位净值 [09-11]-0.01%涨跌幅--近3月排名近3月--近1年--最新规模46.73亿成立时间2015-06-24

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大数据正在引领一场营销变革短短十数年，大数据、物联网、云存储、移动互联从趋势成为主流，商业生态早已迈过无数个可能，进入了今天飞速发展的快车道。大数据产业已渐趋成熟，亟待被各行各业所运用。小米数据产品总监刘洋在易观智库学术沙龙交流会上表示，随着大数据概念越来越清晰，运用产品类型的形式在数据当中应用将会越来越多。大数据规模日趋庞大所谓的大数据技术，就是从各种类型的数据中，采用新处理模式快速获得有价值的信息，从而实现深度理解、敏锐发现与精准决策。随着互联网+影响力的不断深入，人们的生产和生活方式发生了极大的改变。新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。据统计，全球所掌握的数据，每18个月就会翻倍。到2020年，全球的数据量将达到40ZB，其中我国所掌握的数据将占20%。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值。大数据冲击传统市场，渗入更多的企业成为趋势。据了解，2015年全球大数据产业规模达到了1403亿美元。预计到2020年，这一数据将达到10270亿美元。其中，2020年中国大数据产业规模或达13626亿元。百分点产品市场总监、中关村(000931,股吧)大数据交易产业联盟副秘书长张涵诚向《中国产经新闻》等媒体表示，从卖产品转变为卖服务，服从管理转为创造客户价值，互联网核心思维是数据思维，是大数据冲击传统市场的三方面表现。同时，随着数据资源的开放及使用逐步深入，应用创新成了大数据发展的主要驱动力。目前就传统的企业而言，已经将数据分析、数据资源作为一种新的业务，且投入程度可能强于传统的业务。据相关数据分析显示，到2020年，中国大数据产业细分市场规模中，应用层规模占比将达到40%，衍生层规模占比达18.5%。另外，按照行业来划分，未来大数据应用预计将以政府和金融为主，预计2020年政府和金融大数据应用或将占60%，随后是工业以及电力应用。大数据是一种技术，一种思维的创新，也是数据本身价值的发掘。大数据时代，很多企业已经以数据化运营来驱动企业重大战略决策和业务发展，获得了卓越的成绩，成为行业里数据化运营的领先者。刘洋在会上解说了数据驱动的两种模式，即分析决策和应用产品。其中分析决策包括战略分析、竞争分析以及商业分析。他表示，市面上大部分企业在做商业分析之前往往忽略了先做战略分析和竞争分析。而所谓产品应用，刘洋表示，是与产品相关的数据，把这类数据包装成行业的内容或者是服务，提供给用户。不仅如此，利用产品跟用户建立关系，利用数据发现规律从而驱动产品创新，也是一个非常好大数据的应用。张涵诚认为，这将能够实时了解用户需求，并及时对服务做出迎合客户群的调整，以赢得更大的市场占比。电商平台没有评论，意味着转化率的降低、客单的下降。个性化的推荐，需要一个推荐引擎了解消费者的偏好、行为习惯，帮助他推荐一款产品。利用大数据可以洞察消费者的建议，对产品的看法，通过迅速做反馈，可以创造更大的营销。大数据基因植入传统企业，还会使一些企业成为平台型的企业。张涵诚表示，有了数据以后，企业可以无限地延伸，采购大量的数据可以跟供应商更多做集成。例如，生产数据服务将会有更多的订单，销售渠道数据将同行商品放在平台上卖。完善大数据体系建设对制造业企业而言，大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，更在于对数据的“加工能力”——对大量的数据进行专业化的处理，使之转化成为对企业有用的信息。虽然，很多企业已经意识到以数据驱动企业决策的价值，但是在“淘金”大数据过程中，仍然对思维架构、方式方法有些模糊不清。尤其是当企业IT部门面对瞬息万变的业务要求，面对TB/PB级的海量大数据的实时分析，面对多维度复杂的数据分析时，常常束手无策。数据处理的成本非常高，业务发展多元化的时候发现经常遇到一个问题就是数据不准。就目前行业发展情况来看，基本上大规模的公司相对多一些，小的开发者可能越来越艰难。在中大型的开发者越来越多的情况下，发现用户的需求已经脱离了原来老的模式，这就需要把自己的数据拿过来做分析，放到系统里面与CRM、销售系统、投放系统、运营系统做打通，做一个全盘分析。“大数据分析分四个步骤，即数据应用、数据分析、数据存储和计算以及数据源。其中数据源主要是保证数据不脏。”刘洋说道。大数据在业务中的分析流程大概分两种类型。一种是当我们有数据和数据分析系统时的监控，通过业务上线、数据的监控、异常数据的发现、异常状况处理的策略、业务改进，形成一个闭环模式。另一种是产品要上新的功能，通过业务上线、效果评估、改进策略、业务改进、效果评估来形成闭环模式。而就大数据团队架构，分为分散式和中心式。相较于分散式大数据团队的高成本、灵活、难管理特点，中心式的大数据团队的特点则是低成本、易管理、低效率。分散式的大数据团队，因为每个业务都比较庞大，业务与业务之间的耦合度较低，需要灵活、快速的数据支撑，大型的数据平台无法满足快速变化的业务要求，于是业务会自建平台和分析人员。仅中心式的大数据团队而言，各个业务有一些区分度，但是区别不大，于是公司会采用统一的数据树立部门，对所有的业务进行数据分析的支撑。目前，形形色色的大数据已然成为了各领域发展的新宠。伴随技术的发展，大数据正在引领一场营销变革。大数据的存在让营销者能更好地、更实时地对消费者画像并实现无限的消费者细分。大数据强大的分析、挖掘、整合能力让营销变得简单起来。

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大数据基金该怎么投_数据分析师考试自去年以来，大数据基金纷纷成立。在运作了将近一年的时间里，这些大数据基金体现出来的特性如何？适合什么样的投资人？如何投资才能收益最大化？　　风格迥异　　目前市场上正在运行的大数据基金有4只，分别是中证腾安价值100指数、中证百度百发策略100指数、中证淘金大数据100指数和大数据系列策略指数（i100和i300）。4只跟踪上述指数的基金分别是博时中证淘金大数据100、银河中证腾安指数，广发百发100、南方大数据100。　　具体从4只指数基金来看，风格迥异的同时也有相似点。　　广发百发100跟踪百发100指数。该指数采用百度金融搜索和用户行为大数据，通过相应的数据挖掘和分析手段，将涉及特定金融实体的数据进行自动分析、归并、统计和计算，并引入量化投资模型，编制股票市场指数。　　南方新浪大数据i100与广发中证100较为相似，它以新浪财经的互联网财经大数据应用为特色，基于财经新闻媒体与社交平台海量大数据，在选股策略上，i100指数综合财务、市场驱动、大数据三大因子。　　博时中证淘金100，从编制方案来看，以电商商品类目相关中证三级行业的所有股票为样本空间，从中根据综合财务因子、市场驱动因子、聚源电商大数据因子选取综合评分最高的样本股，并采用等权重计算。数据来源为支付宝的实际交易，包含了行业的价格、销量、人气等景气程度数据。对样本空间的股票，按其综合财务因子、综合市场因子和淘宝大数据因子计算的综合评分降序排列，选取排名前100名的股票作为中证淘金大数据100指数成分股。　　银河定投宝中证腾安价值100更偏爱被低估的上市公司：指数依据定价偏离程度排序，佐以质价比率、公司资质、每股评分等多项财务指标，选择市场价格相对低估的100家上市公司股票为样本。指数样本主要集中于工业、可选消费及医药卫生三个中证一级行业，样本数量分别达到30只、23只及14只，合计权重达67%。信息技术、原材料、金融地产、主要消费、电信业务、能源及公用事业依次排名4到10位。　　高贝塔适合波段操作　　从这些大数据指数走势来看，更具备高贝塔产品的特性。　　今年以来，淘金100涨幅86.37%，中证腾安价值100涨幅64.01%，百度100涨幅51.65%，新浪大数据i100涨幅82.37%。同期上证综指今年以来的涨幅为25.83%，沪深300涨幅18.18%，创业板指数涨幅96.89%。　　自6月份发生的股市大跌，沪深300由最高点跌至近期最低点的跌幅为34%，上证指数跌幅不到35%，创业板指数跌幅51%。同期，淘金100跌幅46%，中证腾安价值100跌幅44%，百度100指数跌幅49%，新浪大数据i100跌幅42.7%。　　从4只大数据基金或长或短的历史业绩可发现，大数据基金相对于普通的权益类基金在股市中表现为净值波动大。有基金经理表示，与成熟市场主要由理性机构投资者构成相比，A股市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪影响很大，投资者情绪可以更多地反映在互联网大数据上，但投资情绪的巨大波动也会带来互联网基金的高贝塔属性，对此投资者要有心理准备。从目前来看，投资者在市场低位布局该类基金，等待市场热度提升，是比较好的方法。以上是小编为大家分享的关于大数据基金该怎么投的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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8月适合去哪里旅游可以去的地方太多了。喜欢人文可以去西安，喜欢爬山黄山，五岳，张家界里面选一个，喜欢武侠去少林寺，武当山。喜欢玩水江南，海边城市选一个。想领略少数民族风情的可以去七彩云南，大漠风光也不错，可以考虑宁夏，青海，新疆也很棒旅游大数据查询平台想要知道什么是旅游大数据平台，就得先清楚旅游大数据平台有哪些构成？旅游是一个行业属性，决定了我们需要去关注哪些指标；大数据平台是一个技术层面的架构，决定了你能以什么样的速度处理多大的数据，最后以何种方式去呈现。所以以下我从这两个方面分别来阐述：一、大数据平台大数据平台的整体架构如下图从底层逐步往上，如图所示表示这么几个环节：业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。当然你还可以通过一些公开的数据源或者爬虫去获取一些外部数据，来弥补你自身数据不足的现状。数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。此处的Kettle只是ETL的其中一种。数据存储：指的就是数据仓库的建设了，此处相对复杂，我不再赘述，大家可以详细看下图中『数据仓库层』这部分。数据共享层：表示在数据仓库与业务系统间提供数据共享服务。不论是WebService，还是WebAPI，都代表的是一种数据间的连接方式。数据分析层：分析函数这部分大家都能理解，就是数学上的各种公式，比如聚类分析、回归分析等等。列存储使得磁盘的每个Page仅仅存储来自单列的值，而不是整行的值。因此，压缩算法会更加高效，因为它们能够作用于同类型的数据。再说的简单点，可以减少磁盘的I/O、提升缓存利用率，因此，磁盘存储会被更加高效的利用。而分布式计算能够把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。整体上来说，通过这两种技术，可以大幅度提高数据分析的效率。而YonghongMPP应该是目前做列存储和分布式最好的产品。数据展现：分析的结果通过什么样的形式去呈现，说白了就是数据可视化的工作。这部分推荐用敏捷BI类的产品，区别于传统BI，它能通过简单拖拽的方式就生成报表，比较节省时间，学习成本相对较低。国内的敏捷BI中，个人用户推荐Tableau，企业级需求推荐YonghongBI。数据访问：这个就比较简单了，看你是通过什么样的方式去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。当然也有C/S架构，通过客户端去查看。相对来说，B/S架构会比较便捷，更适合现在很多人用手机办公的需求，打开个网页就能看到数据。二、旅游行业应该关注哪些指标？我以一个省的旅游数据为例：可以分析的指标有：省旅游收入分析省内旅游情况分析入境游客量分析旅游收入分析酒店分析综合以上分析，就可以得出该省下一阶段在旅游方面应该去重点关注的地方，给规划提供判断依据。所以旅游大数据平台，大数据平台是基础，而具体的指标可以决定应用价值。12月旅游的最佳地方12月份适合旅游的地方如下：1、阿尔泰阿勒泰地区是新疆具有独特旅游资源的旅游区。先后建成喀纳斯、克扣托海、白沙湖等3个5A级景区，4A级景区5个，3A级景区10个，形成“阿莱泰千里旅游长廊”。每年冬天，在阿勒泰地区，巍峨的雪山和白桦林，形成一幅天然的水墨画。这里是人类滑雪的诞生地，高山雪道降幅最大，滑雪爱好者可以在这里享受失重的乐趣。2、广州在12月，北方人往往更喜欢去温暖的南方来躲避寒冷，广州是一个受欢迎的选择。广州12月既不热也不冷，非常适合旅游，即使北方下雪，这里最多也只能穿毛衣、大衣。看看灯火辉煌的美丽珠江，漫步上下九寻找老广的味道和历史，喝早茶享受悠闲时光，爬上电视塔体验世界上最多的，相信在这个城市每个人都能找到属于自己的时间。3、曼宁斯位于祖国南端的海南万宁，是一个适合海滨度假的好季节，从12月才开始。与游客众多的三亚相比，万宁的日月潭要安静得多，也被称为“东方夏威夷”。日月湾被誉为“世界十大冲浪基地”，也是冲浪爱好者必去的地方。它是勇敢的冲浪者和疲惫的旅行者的温床，万宁，用蓝天、碧海、沙滩、阳光将世界带入温柔的土地。4、大理大理一年四季都适宜，但冬天的阳光是独特的，温暖而安静。集大理之美、自然风光与人文景观气质，适合慢玩、细品。尤其是让人感动的是，大理的鲜花终年盛开，当能欣赏到它醉人的样子时。每年12月下旬到1月，大理的冬季樱花盛开，与其他死气沉沉的城市不同。快节奏一年之后，不妨来大理体验一下“慢生活”，享受一下冬日的宁静。中国冬天适合去哪旅游冬季最适合旅游的知名城市中国有960万平方公里。无论哪个季节，都会有美丽的风景等着你去看。那么，中国冬天去哪里旅游比较合适呢？最适合冬季出行的知名城市，下面我们来看看。冬天去哪里旅游好——哈尔滨推荐理由:哈尔滨最好的旅游时间是夏冬的两个季节。冬天银装素裹，格外妖娆。虽然气候寒冷，但随处可见冰雪，与江南水乡不同。再加上当地特色的冰灯、雪雕和各种冰雪娱乐活动，游客会充分感受到冰雪给予世界的无限快乐。冬天去哈尔滨旅游的亮点是什么？推荐冬季去哈尔滨旅游——哈尔滨冰雪节不容错过的:亚布力滑雪场、冰雪世界第29届哈尔滨冰雪节:世界上规模最大、冰雪艺术景观最大、冰雪娱乐最全、夜景最美、活动最精彩的“冰雪迪士尼乐园”第29届哈尔滨冰雪节将于2013年1月5日开幕。亚布力滑雪场:最著名的滑雪场是亚布力。如果你能在亚布力的高等级雪道上安全滑下，你可以为自己是滑雪高手而自豪。雅礼滑雪场拥有中国第一条滑雪道，中国最大的具有国际先进技术的造雪系统，中国第一个壮观的滑雪馆。视野开阔，山地地形，所有雪道尽收眼底。冬季去哈尔滨旅游推荐——风情街哈尔滨风景秀丽，东欧情调浓厚，被誉为“东方莫斯科”。这座城市的建筑融合了中西文化，具有鲜明的风格和悠久的人文历史。这里不仅汇聚了北方少数民族的历史文化，也是一座中西合璧的名城。雄伟的圣索菲亚教堂、造型巧妙的俄罗斯木屋、典雅独特的哥特式建筑、欧式建筑的中央大街、典雅明快的建筑色彩，无不体现出“东方莫斯科”的独特魅力。推荐冬季去哈尔滨旅游——俄罗斯西餐受地理和文化因素的影响，哈尔滨的俄罗斯西餐历史悠久，近百年。随着哈尔滨的逐步发展，更多的俄罗斯、波兰、犹太商人涌入哈尔滨，当地的餐饮也借助多国的优势发展起来。如今，在哈尔滨品尝俄式西餐，不仅仅是享受美食，还能充分感受到俄式西餐在哈尔滨浓郁的异国风味。中国冬天最美的雪景在哪里？冬天去哈尔滨旅游需要注意什么？冬季去哈尔滨旅游的小贴士——穿衣篇鉴于我国冬季南北气候差异较大，游客抵达哈萨克斯坦后可在当地购买羽绒服、羊毛服等防寒衣物。这样不仅便宜、厚实、耐寒，还能减轻旅行时的行李负担。但在购买时，建议游客尽量不要选择白色的。冬天的哈尔滨冰雪覆盖，不容易被远处的游客或车辆发现，滑雪时也容易发生碰撞。帽子、围巾、手套也是必不可少的物品，一定要准备好。冬季去哈尔滨旅游注意事项——生活用品北方的冬天普遍干燥，哈尔滨也不例外。皮肤和嘴唇容易皲裂，所以要提前准备好护肤品，尤其是润唇膏和护手霜。冬季去哈尔滨旅游的小贴士-装备在零下几十度的哈尔滨，所有的仪器都要保暖，比如相机、手机等。，在户外应谨慎使用。冬天去哪里旅游好——厦门你还没从哈尔滨的冰雪中恢复过来吗？来厦门热身吧！冬天去哪里旅游好？我推荐你去厦门。推荐理由:厦门冬无严寒，夏无酷暑，日照时间长，日照充足。树木常青，一年四季鲜花盛开。厦门冬天不是旅游旺季，可以感受一下厦门的悠闲生活！冬天去厦门旅游，有哪些不可错过的风景？冬季厦门旅游推荐——鼓浪屿周边鼓浪屿面积不大，但很有趣。弯弯曲曲的街道，随处可见的食品店，琳琅满目的个体店铺，互不侵犯。冬季去厦门旅游推荐——骑自行车环岛。厦门岛路，依山傍海，绿草如茵，椰林婆娑，亚热带，道路干净整洁，空气清新宜人。你可以租一辆自行车，骑在最美的马拉松赛道上，听海浪声，吹海风。推荐冬季去厦门旅游——在厦大寻找青春的影子走在中国最美的大学校园里，青春的味道会带你回到青葱岁月。厦大最大的亮点是芙蓉隧道，是中国最文艺的隧道，全长1.01公里。隧道的墙上贴满了厦门大学学生画的涂鸦。此外，厦大还有芙蓉湖、情人谷水库等景点。氛围安静浪漫，据说“爱在厦大”。校门外的沙滩上，经常有新人在这里拍婚纱照。冬天去厦门旅游需要注意什么？冬装厦门旅游小贴士厦门每年1月最冷，最低气温9-11℃。这个时候最好穿厚棉衣或者羽绒服，里面配衬衫和毛衣。冬季去厦门旅游的注意事项-卫生厦门是国家卫生城市，当地政府对乱扔垃圾和破坏市容整洁的行为进行严厉处罚。此外，公共场所禁止吸烟，违者也会受到惩罚。去厦门旅游一定要注意。冬季去厦门旅游注意事项——习俗与禁忌吃饭的时候，筷子不要插在饭里，因为祭祀的时候经常插香。这是对人的不尊重；招待客人时，最忌讳摆六道菜，因为按照清朝的老惯例，死囚在行刑前只吃六道菜；不要在宝宝面前说猴子，以为说猴子会导致宝宝生病，不好养；不要夸宝宝肥胖，说“好看”“有教养”。冬天去哪里旅游好——三亚告别了即使冬天气温也很温和的厦门，我们很快就要来到冬天了，在这里我们可以穿着夏装和凉鞋在阳光沙滩上悠闲地漫步，泡在温暖的海水里，吃着热带水果，享受着天涯海角浪漫的三亚。三亚亚龙湾是国家级旅游景区，气候宜人，冬天可以避寒，夏天可以纳凉。自然风光很美，海湾风平浪静，柔软的沙滩洁白如银。“三亚回来不看海，除了亚龙湾不是湾”，这是游客对亚龙湾发自内心的赞美。推荐理由:三亚秋冬季温暖宜人，冬季是去海边旅游的最佳时间。每年12月，三亚都会举行国际婚礼节，通常在天涯海角举行，这个地方既有纪念意义，又有美丽的风景，使旅游成为一项难忘的活动。冬天去三亚旅游，有哪些不可错过的风景？推荐冬天去三亚旅游——泡个温泉，椰树下讲个爱情故事。到处都有温泉，但是泡在椰子树下的温泉，在中国其他地方是绝对难以体验的。这就是珠江南天温泉的美。这个地区大约有50个不同种类的温泉池，都是露天的。椰树环抱，有一个碧绿的小水池，水深较浅，闻着四周的花香，抬头看看椰树点缀的清爽的热带天空，和亲人拥抱，不着边际的聊天，仿佛恍如隔世。冬季去三亚旅游推荐——去鹿回头看三亚夜景。鹿城。“在这里，山岬闪耀着波浪。站在山上，你可以俯瞰浩瀚的大海和起伏的群山。三亚全景尽收眼底，尤其是傍晚时分，景色十分壮观。”冬季三亚旅游推荐——晚上去椰梦长廊捡贝壳椰梦长廊有“亚洲第一大道”的美誉。全长20公里，靠海的一侧是迷人的热带植物园，与金色的沙滩和蓝色的大海相映成趣。“这可能是最受欢迎的海滩。它有最清新的海风，带给人们最简单的快乐。冬天去三亚旅游需要注意什么？冬季去三亚旅游的小贴士三亚的ATM机比较少，尽量算好需要花的现金，酌情多带。亚龙湾、大东海的酒店、餐厅都可以用信用卡。但如果打算在第一市场享受海鲜，在红岗市场购买热带水果和海鲜，就要记得提前准备好现金。冬季去三亚旅游小贴士-旅行装备如果是冬天，虽然很暖和，你最好带件外套。游泳装备、泳衣、泳帽、水镜、防晒霜、药品都是必备物品。中国冬天还有哪些好玩的地方？冬天除了严寒和飞雪，还有沙漠、雪山、湖泊、草原等特殊地貌。和我一起探索吧！冬天去哪里旅游好——西藏？西藏冬季平均气温比北京高5℃，白天气温一般在15℃以上。不说藏历新年的热闹，不说藏区的英雄雪山。仅仅是在阳光之城拉萨沐浴冬日暖阳，就是一个“藏迷”不能错过的体验。如果冬天去西藏旅游，可以在拉萨晒日光浴。在拉萨，冬天的游客远比旺季少，可以更舒适地游览布达拉宫、大昭寺、八角街等景点。以“藏历新年”为主的民俗节日和文化活动也在西藏各地上演，让你感受到原始的西藏民族性格和藏文化的魅力。如果冬天去西藏旅游，可以悠闲地游览西藏的最佳路线，藏民一致认为是雅鲁藏布江大峡谷——布达拉宫——珠穆朗玛峰。三地游览难度呈递进关系，游客可根据体力依次挑战。冬天去哪里旅游好——银川冬天的银川不是真正的北方冷，西北风带来几分惬意。在这里，你不仅可以感受到冬季西北大地的壮美，体验古老的历史文化，品尝特色的清真美食，还可以体验到西北冰雪运动的独特魅力。如果冬天去银川旅游，可以欣赏贺兰山的雪景和岩画。冬天的贺兰山白雪皑皑，一改往日的苍凉粗犷，呈现出银装素裹的妖娆之美。每当北风吹来，千树银花白雪波此起彼伏。冬天的黄河银川段更是少了些野性，夕阳下的黄河冰凌成了一道独特的风景。如果你冬天去银川旅游，你还可以在胡莎湖玩雪。冬季的胡莎湖冰雪资源丰富，到处都是晶莹剔透的冰树，让大漠风光更加瑰丽圣洁。结冰后，宽阔的湖面变成了天然的溜冰场，白雪覆盖的起伏沙丘是滑雪者的天堂。在这里，游客可以参与冬钓、冬钓、滑雪、陀螺、冰车、雪车等运动，在各种精彩的雪上运动中可以看到西北人的豪爽。哪里是冬季旅游的好地方——香港冬天去哪里旅游好？喜欢购物的朋友可以冬天去香港旅游，冬天的圣诞节绝对是打折的好时机。如果你喜欢购物，一定不要错过。冬季去香港旅游的最佳时间10月-11月:在维多利亚港漫步或在离岛远足。在阳光明媚的日子里，哪里都是令人愉快的。12月-3月:香港的打折季，购物区主要集中在尖沙咀、旺角、中环、铜锣湾等地。以后折扣越大，好货越少。冬天去香港旅游应该穿什么？秋季晴朗干燥。衬衫，毛衣，薄外套都可以。5-11月是台风多发季节，记得带雨具。冬天天气凉爽。要穿西装和薄毛衣，最冷的时候要加外套。如果你去海边，你最好多带些衣服。冬天，无论是想体验最纯粹的冰雪世界哈尔滨，还是同样温和舒适的冬季厦门，还是同样拥有金色沙滩和迷人大海的冬季三亚，你是否还在为冬天去哪里旅游而迷茫？然后看一下蜂巢。推荐冬季去哪里旅游？

同花顺的港股财务数据和东方财富的港股财务数据不一样一般应该是平台收集整理方法不同。

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1、首先在excel表格中输入一组数据，需要对相同的数据输入同一个序号，并将序号递增显示。2、在C1单元格中输入函数公式：=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(B$1:B1,B$1:B1))。3、点击回车，即可将函数公式生成计算结果，对应B1的数据在C1中显示的序号为“1”。4、然后下拉公式填充所有在B列中的单元格对应的C列空格，可以看到当B列中的数据发生变化时，C列中的序号也递增了一位。

以下操作环境均为windows10系统。打开Wind后，点击”股票“”自选股监控“，然后会打开”我的自选股“窗口，此时点击右上角”设置自选“，在打开的”板块管理“窗口中，继续点击右上角”新建“”新建板块“即可创建你的自选股板块，并为你的自选股板块命名。命名完成之后，在上方工具栏中选择导入自选股的方式，有如下几种：”手工选择“，”粘贴导入“，”文件导入“。当要导入很多个股票时，”手工选择“过于麻烦，建议选择”文件导入“，将保存在txt文件中的股票代码导入即可。自选股就是自己选择的股票，在使用炒股软件时也可以将自选股意为把自己选择好的股票添加到自己选定的自选股股行中。自选股股行可以很方便的同时看多个股票，想要看这些股票的走势时可以单击鼠标右键回到软件页面即可。每个股票交易软件中都有“自选股”这个选项，只要输入你所选择的股票的代码，相应股票的各种数据就会被软件自动生成。归入自选股之后就不用在分散寻找这支股票的不同信息。一，选股法则之30%这里的30%指的是投资机构持有该支流通股的总和不能低于股票市场现有流通股数量的30%。在股票市场中，想要做好中长线的投资，最重要的先决条件是对上市企业进行调研，但这种调研对于散户来说是很难。所以当有一支股票被很多家机构购买时，就相当于这些机构为我们免费提供了买这家公司股票的可行性报告。二，选股法则之40%这里的40%指的是该上市企业最近3年的平均毛利率不能低于40%。如果该企业每年的毛利率都很高，就说明该企业在整个行业里都有具备很明显的竞争优势。这家企业可能拥有牢靠的品牌地位，核心科技以及强大的产品定价权，也可能是出于市场垄断地位。比较高的毛利率有利于推动企业利益的持续增长。此外需要注意商业类上市公司的业务具有特殊性，所以并不适合这条法则。摘要打开Wind后，点击”股票“”自选股监控“，然后会打开”我的自选股“窗口，此时点击右上角”设置自选“，在打开的”板块管理“窗口中，继续点击右上角”新建“”新建板块“即可创建你的自选股板块，并为你的自选股板块命名。

苏州开眼数据技术股份有限公司是2012-11-22在江苏省苏州市注册成立的股份有限公司(非上市、自然人投资或控股)，注册地址位于苏州工业园区星湖街328号15-401。苏州开眼数据技术股份有限公司的统一社会信用代码/注册号是91320000056699551A，企业法人郑峰，目前企业处于开业状态。苏州开眼数据技术股份有限公司的经营范围是：计算机软硬件的研发、销售，并提供相关的技术服务、技术咨询、技术转让；代理、发布国内各类广告；电子商务技术开发；数据处理服务；销售：预包装食品、纺织品、服装、日用品、化妆品、钟表、眼镜、文化体育用品。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。苏州开眼数据技术股份有限公司对外投资3家公司，具有0处分支机构。通过百度企业信用查看苏州开眼数据技术股份有限公司更多信息和资讯。

疫情后经济复苏，航运价格价格水涨船高，在短暂的时间段仍处于供需错配的局面，这也利好了相关航运企业，招商轮船也一样，股价一直在增加，这只股票如何呢，是否具备投资价值呢，下面我针对这个问题进行详细说明。在开始分析招商轮船前，先让大家看看我制作的港口航运行业龙头股名单，戳戳这里就可以领取：宝藏资料！港口航运行业龙头股一栏表 一、从公司角度来看公司介绍：招商局能源运输股份有限公司创立于1872年，奠定了中国近代民族航运事业。招商轮船从事国际原油、国际与国内干散货、国内滚装、国际与国内件杂货等海运业务，并通过CLNG公司投资经营国际LNG运输业务。招商轮船经营和管理着中国历史最悠久、最具经验的远洋油轮船队，是大中华地区领先的超级油轮船队经营者，也是国内输入液化天然气运输项目的主要参与者。大致了解了招商轮船后，下面通过亮点分析招商轮船值不值得投资。亮点一：自有VLCC和VLOC船队规模世界第一在2021年，招商轮船预打算接手30万吨级VLCC原油轮2艘，32.5万吨级VLOC散货船1艘，3800车位滚装船2艘。其中自有VLCC和VLOC船队规模一直保全世界第一的名号，滚装船队现在的规模在国内还是比较靠前的。亮点二：行业经验丰富，品牌知名度高招商轮船在远洋运输这一项业务上一直很用心，在经营管理上形成了自己的特点和优势，子公司海宏公司(AMCL)和香港明华(HKMW)，这两家公司在业内均有比较厉害的品牌知名度。子公司CLNG公司其实也是中国第一家投资大型LNG专用船的公司，也是运营管理大型LNG专用船的公司，在中国至今保持着领先的地位。考虑到篇幅的问题，关于招商轮船更详细的深度报告和风险提示，我将它们归纳进了这篇研报之中，点击即可查看：【深度研报】招商轮船点评，建议收藏！ 二、从行业角度看2020年新冠疫情的蔓延让港口航运行业遇到了困难，停工休业，港口拥堵等问题使得航运停滞不前，疫情结束后逐渐消退，港口航运才慢慢恢复。得益于疫情态势的成功遏制，全球复产复工不断向前走，进出口数据一路向好。出口的强势表现带来了港口吞吐量的快速恢复，因此，港口航运相关企业的业绩在未来有很大希望可以迎来高速增长。除此之外，今年上半年，国际干散航运市场的市场景气度较好，使得运价持续上涨，其中就波罗的海干散货运输指数（BDI）的平均值同比增加了229%。在需求端方面，在全球经济恢复的带动下，干散货贸易量获得了一定的回升，预计1-2年内仍将保持强劲。总结下来，随着疫情渐渐消退，国家航运也将会逐步得到恢复。招商轮船不光历史悠久，而且实力相当优秀，能够不断的稳定发展下去。但是文章有滞后性，如果想更准确地知道招商轮船未来行情，赶快戳开下方链接领取，有专业的投顾会帮助你诊断股票，看下招商轮船估值到底是高了还是低了：【免费】测一测招商轮船现在是高估还是低估？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

2012年1-5月重卡销售前十的企业数据：重卡：前十企业均以两成以上幅度下滑广汽日野降幅高达64.4%?今年1-5月，重卡市场前十企业销量排名与去年同期保持一致，依次为中国重汽、东风、陕汽、北汽福田、一汽、北奔重汽、江淮、上汽依维柯红岩、安徽华菱和大运汽车。6月份重卡市场预计销车5.15万辆，同比下滑19.5%，环比5月份的56044辆下降了8.1%，市场之惨烈，超出了很多业界人士的预期。在6月份的重卡销量中，老三强和第二梯队的差距不再像去年那样明显。这其中，东风汽车公司继续以1.2万辆的月销量遥遥领先，同比小滑-10.1%；第二名中国重汽由于出口表现抢眼，6月销量超过8000辆，下滑幅度为14.9%。陕汽集团同样由于出口表现较好（6月出口近1600辆），同比反而出现10%的两位数增长，销售量超过一汽集团跃升第三名。第四名一汽和第五名福田欧曼销量差距不大，分别为6900辆和6600辆，同比下降38%和26.4%，下滑幅度较大。2012 年重卡行业投资分析行业特点 集中度高 2010 年市场上前九家企业销量占行业产销量 95%，前五家销量占比达 82%，主要厂家 在市场中占有绝对主导地位。2006-2010 年期间，前五位企业虽然具体销量排名有变化，但 一汽解放、东风商用车、中国重汽、陕西重汽和福田汽车一直占据着重卡销量前五名位置， 五家企业合计市场占有率一直保持在 82%~84%之间

卡巴带防火墙的..你关了试试

其实不下载也能看。估计你的软件出问题了，建议重装

4.24降印花税前后，基金和QFII的表现通过上证赢富（TopView）数据指南针专家版我们可以看到，QFII云集的在中金公司上海淮海中路营业部出现在沪市净买入第三名的位置，经过了106个交易日的调整，2300点的下跌，QFII资金再次拉开了建仓沪市A股的序幕，此时距4.24下调印花税，提前了23个交易日。 23个交易日中，QFII著名的2个席位，中金公司上海淮海中路营业部和申银万国上海新昌路营业部A20941合计净买入近190亿。而同期，基金席位在恐慌抛售沪市A股，净卖出638.73亿。4.24，终于迎来了降印花税利好，QFII对政策的先知先觉令人赞叹不已。基金席位在4.24后的11个交易日中净卖出了224.16亿。同样这11个交易日，继续加仓18.74亿。基金席位连续9个交易日净买入145.80亿。QFII的净买近30.4亿，可以看出QFII资金一直在持续流入，并没有抄完大底后出逃的迹象。4.24以来，;基金席位的先卖后买，应该可以理解为调仓行为，利用4.24利好，将前期重仓想出没机会出的股票出掉，换回重新看好的品种；截止到6月18日，QFII流入资金近217.26亿（3.21以来），基金流入近164.72亿（5.13以来）,对于一个资金推动型的市场，股指的涨跌完全取决于资金的流入流出。典型的案例：07年5.30的筑底过程，35个交易日，基金流入851.92亿，为后面的6124行情奠定了真金白银的坚实基础。资金流入量还是不足，还需要继续观察资金的流向变化。重中之重的是资金的持续流入非常重要。 中国股市经历了前所未有的惨烈下跌，在短短的7个多月中，上证指数由最高点6124.04点一路下挫，截止08年6月20日，上指创出了2695.63点的新低，最大下跌幅度近56%；深圳成指，由最高19600.03点跌到8888.78点，最大下跌幅度达到55%，两市都毫无疑问的实现了腰斩，可以说让所有参与其中的投资者都损失惨重，而且从市场低迷的走势看，似乎下跌的行情依然没有结束，这让当前还深度套牢股民深感恐惧和迷茫。2008的中国股市已经明显是熊市，是弱市。因此，熊市中我们应该用熊市的思维，熊市的操作策略：“高抛低吸，波段操作”，看准机会才出手，而不能一昧的捂股。“高抛低吸，波段操作”，人人会说，说得轻巧，操作起来却不容易，我们必须要有相应的策略及操作技巧，而且还要经过实战操作的检验，证明是可行的，可以赢利、可以跑赢大盘的，因此我把实战几个月的技巧同大家分享。 在几乎所有的技术指标功效中，都有一种背离的功能，也就是预示市场走势即将见顶或者见底，其中MACD、RSI和KDJ都有这种提示作用。投资者可以用这些指标的背离功能来预测头部的风险和底部的买入机会，但在选择的时间参数上应适当延长。由于日线存在着较多的骗线，一些技术指标会反复发出背离信号，使得其实用性不强，对于背离指标的运用要灵活，并且要结合实际情况，并非在顶部背离马上就走，而在底部背离马上就买入，还要结合其它的指标综合判断。 TOP或L2DDE都提供了大单的动向，能让我们及时了解到机构或大户的操作方向。资金背离，资金持续流入后，机构的持仓线或大户的持仓线不断提高，而对应个股的股价却未出现拉升或下跌的情况。技术分析中最强烈最明确的讯号！背离现象意味着主要的转折点，只要察觉这类的讯号，你知道主要的趋势很可能发生反转。看看下面的图：（机构加仓）证明机构逢大盘下跌时逢低加仓。当然这样逢低加仓的股票可能会有十几只，那如何判断后势的爆发力呢？再看L2的特、大单资金动向：这是根据L2 DDX 分解出特大单、大单、中单、小单各自资金的流动趋势：特大单没什么变化，说明没有很大的抛压，不需要用特大单往上扫货.2。同时可以看到大单连续6天不断的买入，说明机构认同这段区域的价格，用大单在下面托着。3。中单连续十几天卖出，小单也是流出的多，说明筹码越来越集中。一旦大盘不深跌，一经反弹必将强势上攻，这就可以看出短线的爆发力。同样的情况再来看看下图：（大户加仓）股价跌幅不深，大户资金悄然介入，大户持仓线不断上移。再看L2的特、大单资金动向： （寻找未来的长线牛股）2008年，大家对于大小非减持，宛若证券市场“洪水猛兽”的代名词。散户对其胆颤心惊，机构对其退避三舍，果真有这么恐怖吗？难道那么多公司的法人都是目光短视，急于套现吗？答案是否定的，虽然大小非的成本都很低，在什么时候减持都是可以赢利的，但是也有一些好公司坚持对未来成长的回报给予不断的增持，既然公司的法人们都对公司的未来那么看好，因此让我们来找寻未来的长线牛股，跟大股东分享未来的超额回报。请看下图：600295鄂尔多斯，从2008年1月开始，法人持仓线从2%一路上升到21%，这段期间大盘是从5500点一路狂跌到2700点，大盘指数被腰斩，而看看鄂尔多斯点位已经是6000点以上了，完全不顾大盘的脸色。而且后势潜力巨大，机构发现了公司的价值也开始不断的加仓，完全是未来的一只大牛股。再看看威远生化（600803），2007年底大盘开始下跌，而法人持仓线却不断上升，显然公司有的“不可告人的秘密”，公司的基本面可能发生了变化，一些先知先觉的法人股东悄悄的进来，在其停牌之后发布公告，复牌后短短的3周股价翻了一倍。大户做短线，机构做中线，法人才是长线股的最大受益者。再看看表现坚挺的国通管业，大盘一路创新低而它却一路上扬，表现出完全独立的强劲走势。这轮下跌不论是机构重仓，还是大户重仓，几乎没有一个能抵挡住下跌，法人的资金实力不容小视！5月行情中医药股板块走出一段行情，经过近一个月的休整后，在悄然走强，如（中西药业，联环药业，通化东宝，还有长线牛股新和成）。板块监测系统显示，大多数医药股主力根本没有出局，只是利用了大盘的最后一波下跌完成更多吸筹工作。医药股走强的原因是--它本质具备抗通货膨胀的特性，同时大量的天灾、疾病也加大的医药需求量，最重要的是生物医药题材是一种新技术可能引领爆发性增长。我研究了一下医药板块，002001新和成杰出表现是由于产品的涨价因素，长远来看，一些具有生物医药题材的医药股长期看好，如600422昆明制药：1． 青蒿素是中国惟一被世界卫生组织(WHO)认可的按照西药标准研究开发的中药，由中国科研工作者自行研制。WHO的报告显示，未来5年到10年，青蒿素类产品将在全球市场上形成15-20亿美元的销售额，公司年产40吨蒿甲醚项目和30吨青蒿素技改项目均已投产。2．股改题材：大股东华立产业集团承诺在遵守法定承诺前提下自股改方案实施之日(06年3月21日)起36个月内减持价不低于7元/股，有权通过上证所集中竞价交易方式以适当的时机、价格增持流通股份，增持股份锁定12个月。

你只需要把日线数据提取到EXCEL里，然后在excel中写MACD、KDJ的公式就可以得到指标数据，这些指标公式也很简单。比如MA5就是AVERAGE(A2:A5)透露一个取日K线数据的地址：money.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/CN_MarketData.getKLineData?symbol=sz000557&scale=240&ma=no&datalen=20IFTELLME公-仲-浩有你想要的神器参数说明：sz000557是股票代码，上海的就是sh600783这样；240是表示日线，60表时60分钟线，30表示30分钟线；20是表示取20个数据

你的Oracle连接对吗？在Query1.open; 之后, 你可以用 ShowMessage(Query1.recordCount); 看看你的Query1是不是有结果. 如果有的话 ( >= 1), 后面应该改为:stringgrid2.RowCount:= Query1.recordCount;stringgrid2.ColCount:=1; // 你这里搞反了for i := 0 to Query1.recordCount dobegin stringgrid2.Cells[i,0]:=query1.fieldbyname("out_time").asString; query1.Next; // 应该放在这里，不是for loop 外面end;query1.Close;再试试看!

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答案应该是多对一选B假设A是学号Sno，B是学生姓名Sname则有Sno--》Sname，可以有学号为150012的叫小明，也可以有150013也叫小明,但是一个学号只能对应一个名字，因为不可能150012的人有两个名字。所以是多对一

供参考：蜘蛛抓取第一个网页，然后过滤得到网页内的有效链接形成一个列表，然后在遍历列表内的链接，先检查是否抓过，如果没抓过就进行抓取，抓取的过程与第一个网页一样，获得到列表后在抓第二个页面，依次类推，中间会检查页面是否被抓取过，如果被抓取过则对该页面加分。这个分值便是最后的 PR 值。

熟悉我国企业性质的朋友大概清楚，我国的企业类型大致分为中央企业、地方国有企业、民营企业、外资企业和中外合资企业几种类型。其中中央企业是直属于国务院国资委管理的，地方国有企业则隶属于省、市、县等地方国资委管理。在我国一般地级市层级的国资委实力已经比较弱了，但是河南省的第二大城市洛阳市国资委是个例外。那么这个是十三朝古都的市国资委的实力到底有多豪横呢？我们今天介绍一下它参股的5家超级企业都是谁？实力有多强！1，中国一拖集团有限公司中国一拖集团有限公司，是洛阳市与中国机械工业集团合共同出资的企业。公司是由第一拖拉机制造厂发展而来，是我国第一个五年计划时期156个项目之一，始建于1955年，新中国第一台拖拉机、第一辆军用越野载重汽车在洛阳中国一拖诞生，中国一拖也是我国农机工业的重点骨干企业。2008 年2月，中国机械工业集团有限公司兼并了中国一拖，中国一拖正式成为国机集团的成员单位。一拖也是我国目前第一个拥有“A+H”上市平台的农机企业。2，中铝洛阳铜业有限公司中铝洛阳铜业有限公司，是洛阳国资,与世界500强央企中国铝业公司合资设立的企业。是中国最具影响力的综合性有色金属加工企业，是国家特大型骨干企业之一，1965年建成投产。公司占地面积135万㎡，可年产有色金属加工材10万吨、阴极铜5万吨的生产能力。，公司产品广泛应用于航天、航空、舰船、电力、电子等国民经济各个领域，为国家、为社会做出了突出贡献。一直是中国有色金属加工行业的“排头兵”，主导着行业技术进步的方向。3，中国洛阳浮法玻璃集团有限责任公司中国洛阳浮法玻璃集团有限责任公司，公司创建于1956 年。由世界500强中央企业中国建筑材料集团有限公司控股，洛阳市国资参股，洛波集团是我国浮法玻璃制造和玻璃深加工基地之一，也是世界3大浮法玻璃工艺之一“洛阳浮法玻璃工艺”发源地，是中国第一批大型试点企业之一，也代表了中国浮法玻璃的技术水平。其下设的成员单位洛阳玻璃股份有限公司，是一家在香港联交所和和内地都上市的企业。4，中钢集团耐火材料有限公司中钢集团耐火材料有限公司，隶属于世界500强企业中钢集团，洛阳国资入股约10%。这家企业是新中国成立后，我国自行设计建设的第一家大型耐火材料企业，从1958年建厂至2021年，经过近60多年的发展，已成为我国品种最全的中高档耐火材料生产基地。公司拥有员工4000多人，其中科技类专业技术人员1100多人。现占地面积110多万平方米。年生产能力为22万吨耐火材料和60万支陶瓷辊棒。产品现出口到美国、加拿大、英国、法国、等世界五大洲30多个国家和地区。5，洛阳单晶硅集团有限责任公司洛阳单晶硅集团有限责任公司，是一家为科研、信息产业、新能源产业提供硅材料的高新技术企业。其前身是洛阳单晶硅厂，始建于1966年。洛单集团先后隶属国家第七机械工业部、冶金部、中国有色金属工业总公司、中国四佳半导体材料公司。2000年8月，洛单集团划归河南省，成为河南省国资委管理的省管大型国有企业，洛阳国资委参股。公司现年产5英寸电路级硅抛光片112万片，6英寸电路级硅抛光片360万片，并具有研发及生产8英寸硅抛光片的能力。为什么洛阳国资实力这么强？如果朋友们对洛阳的工业发展史有一定的了解的话，你一定知道洛阳是我国从第一个5年计划开始，国家就重点投资的一个地方。我们上述的中国一拖、中钢洛耐等都是诞生在50年代，洛阳单晶硅、中铝洛铜等则是诞生在60年代开始的三线建设时期，在这2个时期洛阳都是我国的重要工业基地。这些企业原来是隶属于国家部委直接管理，后来划归到洛阳市管理，后来又重新从洛阳划归中央企业管理，而洛阳则保留了一部分的股份。洛阳经济发展的中流砥柱洛阳市，2020年实现GDP5128亿元，位列中西部所有非省会地级市第一位，甚至超过山西省的省会城市太原。洛阳巨大的经济体量背后，离不开这些世界500强企业分子公司的鼎力支持，这些企业不仅造就了洛阳庞大的GDP体量，是洛阳地方税收、就业岗位提供的主力军。为支撑这些工业企业的发展，还配套有一大批的国家级的科研院所、技术中心等科研平台，为洛阳市提供了数以千计、万计的高端就业岗位，为洛阳引进和留住了人才。猜图：这是洛阳哪个标志性的建筑？除了我们提到的5个超级企业之外，你知道洛阳市还有哪些享誉全国的企业集团吗？也欢迎大家留言补充。欢迎大家关注小鹏财经。了解更多，请点击链接：【中央确定郑州特大城市，豫西洛阳三门峡义马等为省会付出了什么？】

您可以去到银行查一下，查看来源。入股自己认识的人汇来的话就没事，如果不是自己认识的人汇来的话，小心被套进去洗钱的风波。拓展资料1.概念洗钱罪，是指明知是毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、走私犯罪的违法所得及其产生的收益，以提供资金帐户、协助将财产转换为现金或者金融票据、通过转帐结算方式协助资金转移、协助将资金汇往境外以及其他方法掩饰、隐瞒犯罪的违法所得及其收益的性质和来源的行为。2.构成要件：行为人掩饰、隐瞒犯罪的违法所得及其收益的性质和来源的行为方式多种多样，但都妨碍了司法机关对犯罪的违法所得及其收益犯罪所得赃物的追缴，协助犯罪分子逃避法律制裁，而且便于犯罪分子利用其犯罪所创造的物质条件继续进行更加严重的犯罪活动，因此，这种犯罪行为有较严重的社会危害性，需要予以惩处。3.客观要件：本罪在客观方面表现为明知是毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、走私犯罪的违法所得及其产生的收益，为了掩饰、隐瞒其来源和性质，而实施了洗钱行为。具体说，有以下4.本罪与窝藏、转移、收购、销售赃物罪的界限本法第312条规定的窝藏、转移、收购、销售赃物罪，与本条规定的洗钱罪，两者都属于连累犯的范畴，即行为人明知是犯罪分子的违法所得，仍事后给予了犯罪分子某种帮助，因此，两者存在着很大的联系。但是，从具体犯罪构成要件而言，两者也存在着以下几方面的区别：1、侵犯的客体不同，前者侵犯的是双重客体，其中主要客体是金融管理秩序，从而该罪被归类在“破坏社会主义市场经济秩序罪”，后者侵犯的是单一客体，即社会管理秩序。2、行为的对象不同，前者特指毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、走私犯罪的违法所得及其产生的收益，后者泛指一切犯罪的所得赃物。3、行为方式不同，前者是指通过某类中介机构来隐瞒和掩饰违法所得及其收益的性质和来源，后者则包括窝藏、转移、收购或代为销售赃物四种行为。

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新能源汽车板块从2021年初到目前为止持续上涨，尽管当中出现过调整，但是整个板块的攀升依然无法阻止。 当下国内自主品牌已进入百鸟齐鸣的阶段，这意味着什么？意味着未来中长期新能源汽车仍是最好的赛道。所以咱们今天一起来了解一下汽车领域的头部公司--长城汽车。 在开始分析长城汽车前，我把整理好的汽车行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取： 宝藏资料：汽车行业龙头股一览表 一、从公司的角度来看公司介绍：长城汽车成立于1985年，是一家具备全球化研发、生产、销售实力的汽车及配件生产制造企业，对于汽车发动机、变速器等核心零部件已经具备了自主配套能力。有了长时间的发展，哈佛、WEY、长城皮卡、欧拉和坦克都是属于公司旗下的五个整车品牌，SUV、轿车、皮卡是产品的三大品类。 将长城汽车经过简单介绍以后，该公司有什么投资亮点，我们再来看看？是否值得我们投资？ 亮点一：产品优势 在五个整车品牌里，在市场处于领先地位的产品是长城汽车旗下的SUV和皮卡。经典车型持续热卖，消费者都挺喜欢的。 除此之外公司还用新品牌创造新车型，并不断打磨公司产品矩阵，产品抗风险能力也被提高。并且频繁地发布新车不光可以提升公司的品牌形象，还能增加产品成为爆款的概率，未来，可以有效提高公司的发展速度。亮点二：研发优势在日本、美国、德国、印度等六个国家，长城汽车的研发中心先后建设完成，吸纳各国的研究型人才，构建纳入了欧洲、亚洲以及北美等区域的全球化研发布局。 其次，公司在2021年上半年将18.58亿元作为研发金额投入，相比往年同一时间，达到了52.27%的增长比率，为公司未来的研发攻克了牢固的经济基础。 亮点三：市场优势 从国内视觉来讲，长城汽车旗下的各个品牌服务网点已涉及到全国各地，县级市场销售服务网点覆盖程度比高达80%，目的是为了方便给客户提供更快捷高效的服务。 又在海外，公司建设了3个全工艺整车工厂和5个KD工厂，同时正在周密筹划南美、欧洲等地的整车项目，目前海外市场除现有的哈佛、皮卡、欧拉三大品牌之外，其他车型预计也会陆续规划海外业务。拥有更多海外市场扩大了公司的营收。 由于篇幅受限，更多关于长城汽车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】长城汽车点评，建议收藏！ 二、从行业角度来看 在全球新能源汽车发展越来越向好的环境下，国内新能源汽车的渗透率也在飞速提升，假设以这样的态势发展，未来超越燃油车市场的趋势愈加明显，不难看出新能源汽车具有的发展前景还是相当好的。 再加上国内主要城市逐渐实施皮卡解禁政策，这将意味着皮卡市场将迎来新的发展机遇。因此我觉得长城汽车还拥有相当不错的上升空间，前途无量。 但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道长城汽车未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下长城汽车估值是高估还是低估：【免费】测一测长城汽车现在是高估还是低估？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

确实不一样。中原自己有两款软件里面的数据都不一样，券商一畅工扳继殖荒帮维爆哩般都不是自己做软件，都是用开发商的软件。开发商无非就是同花顺、通达信、大智慧之类的。估计是这些公司取的参考数据、计算方法不一样，导致结果略有不同。毕竟这不是行情揭示，而是参考的指标，没有一个谁准确的说法。为什么同花顺跟通达信显示的筹码分布图有点不一样？因为参数不一样，说真的，防止不准确的办法就是用筹码密集区画线方法，简单实用，炒股技术分析就是化繁而简。为什么同一只股票在同花顺、东方财富、通达信三款软件中筹码分布不一样？那个更精确？软件依据的数据不同，没有一个软件就比谁更精准，也没有衡量标准，都是大概其；软件只具有参看价值，不可不信不可全信只可微信，关键是自己的分析判断，宁可错过不要做错才是股民应该选择的应对措施。如何把通达信的筹码峰图换成同花顺的筹码峰图？同花顺与通达信的核心不同，所以对函数的要求与运算也不一样。因此，同花顺软件中的筹码分布公式不能在通达信软件中使用。如果是个人编写的，可能会计算不准确。筹码分布是看日线，准确吗？炒股，用筹码去做分析说真的，没多作用，建议用成交量去判断个股，炒股看十年，K只是给你做简单的判断，但是成交量是真实的

　　仙琚制药(002332):激素龙头 "起搏"未来　　心脏起搏器市场巨大,公司有望2011年拿到生产文号。　　起搏器是心脏过缓病人不可或缺的产品,产品技术门槛高。预计2010年国内安装6.2万台,市场规模约20亿元,同比增长16%,基本上被外资垄断。预计2015年需求达到40万台,市场约120亿。国内批文申请公司进展最快,将受到政策鼓励,按我们中性预期,起搏器对上市公司的股权价值为27.6亿元,对当前市值提升36%。　　甾体激素制剂龙头,中国的欧加农。公司以双烯做起点,生产甾体激素一系列产品,种类覆盖皮质激素、麻醉肌松药、性激素和孕激素,产品布局和发展方向效仿全球激素龙头欧加农。公司肌松药位居国内第三,紧急避孕药零售市场位居第二,将依托研发梯队建立起行业地位。　　原料具备成本转移能力,出口打开长期成长空间。公司在皮质激素原料药市场份额位居前列,具备一定定价转移能力。海外注册和合作稳步推进,有23个品种取得国际认证,为未来规范市场出口奠定基础。　　公司发展将在2012年全面提速。募资项目计划在2011年底建成,有望在2012年贡献业绩;杭州能可爱心2011年有望靠止血器扭亏为盈,心脏起搏器在2011年获得批文,2012开始拓展市场,成为发展的新动力。　　可中长线持有。

　　看最近那些股票要定向增发,去网上查公告就知道了,很多财经网都有这个查询的,新浪,东方财富,腾讯,同花顺,金融网都可以查.　　定向增发是指上市公司向符合条件的少数特定投资者非公开发行股份的行为，规定要求发行对象不得超过10人，发行价不得低于公告前20个交易市价的90%，发行股份12个月内(认购后变成控股股东或拥有实际控制权的36个月内)不得转让。　　2006年证监会推出的《再融资管理办法》（征求意见稿）中，关于非公开发行，除了规定发行对象不得超过10人，发行价不得低于市价的90%，发行股份12个月内（大股东认购的为36个月）不得转让，以及募资用途需符合国家产业政策、上市公司及其高管不得有违规行为等外，没有其他条件，这就是说，非公开发行并无盈利要求，即使是亏损企业也可申请发行。　　定向增发包括两种情形：一种是大投资人（例如外资）欲成为上市公司战略股东、甚至成为控股股东的。以前没有定向增发，它们要入股通常只能向大股东购买股权（如摩根士丹利及国际金融公司联合收购海螺水泥14.33%股权），新股东掏出来的钱进的是大股东的口袋，对做强上市公司直接作用不大。另一种是通过定向增发融资后去购并他人，迅速扩大规模。

发行价高的日期一样，低于市价的上市日期推后

万宝盛华怎么样？数据分析师简称CPDA，英文全称为Certified Projects Data Analyst，是目前国际最热门紧缺的职业，数据分析的本质在于通过分析挖掘数据的价值，CPDA数据分析师要从数据中挖掘决策者做决策时所需的情报，或转化成经营智慧，以作为调整营运策略方针。CPDA数据分析师，是唯一被中国商业联合会数据分析专业委员会（中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业唯一的行业协会）认可的、具有从业特征的证书体系，是组建数据分析师事务所，以及在企业中从事专业数据分析工作的入门身份，也是市场及客户认可的承接数据分析报告的从业证书，适用于投资、财会、担保、税务、银行、信息处理、管理咨询、信息处理、房地产、律师、销售等多个领域与岗位。2018年5月，万宝盛华人力资源（中国）有限公司正式开启大数据人才战略合作，成立数据分析师（CPDA）培训中心。作为上海地区CPDA与华东地区CDA的官方指定培训认证机构，在助力广大专业人士提升大数据时代职业能力的同时，也为企业培养、输送更多优秀的人才。5月26日，由中国商业联合会数据分析专业委员会和万宝盛华人力资源（中国）有限公司联合主办的“数尽其用 人尽其才”中国大数据人才战略合作，暨CPDA智能大数据分析平台发布会在上海西华酒店精彩上映。来自上海、江苏、浙江、北京、西安、贵阳、郑州等地的CPDA学员汇聚申城，聆听邹会长分享最新行业趋势及优秀数据分析人才对于行业发展的特别贡献；与全球知名公司万宝盛华对话各行业数据分析人才需求及岗位要求；CPDA前辈分享成立数据分析师事务所及如何在大数据行业赚得第一桶金的经历；体验全新登场的智能大数据分析平台；CPDA将全面引入自主选课模式，在今后数据人才培训体系中真正实现因材施教、有的放矢。本次数据分析师CPDA活动设置现场求职环节，来自京东、百度、腾讯等10多家公司发布的数据分析类职位吸引了很多到场的数据分析师CPDA学员。CPDA老学员们携带简历有备而来，与人资负责人相谈甚欢。正在学习中的新学员看到此景更是激发了积极学习、快速拿证的决心。多位学员均对此次活动表示出高度认可，并希望协会举办更多此类接地气、有干货、高水准的活动！

受缺芯危机影响，“国产替代”成了芯片行业的热门关键词。以最为紧缺的MCU芯片为切入点，我们挑选了一些电子工程师最喜欢的MCU芯片，从它们的核心技术、应用领域、规格书型号等方面来进行分析。 一、兆易创新 主要产品：GD32F150系列 核心技术：基于Arm架构的 Cortex-M3处理器，其主频为108MHz。精简指令集架构配上百兆主频，提供出色的运算处理性能。 主要应用：消费电子、工业控制、电机控制、安防监控、智能家居家电及物联网等领域。 主要产品：GD32E230系列 核心技术：基于Arm Cortex-M和RISC-V 内核的通用MCU 主要应用：消费电子、工业控制、电机传动、家用电器、消费电子等领域 二、国民技术 主要产品：通用安全MCU N32G455系列 核心技术：采用高性能32位ARM Cortex -M4F内核，集成浮点运算单元（FPU）和数字信号处理（DSP），支持并行计算指令。 主要应用：工业控制、空调压缩机控制、无人飞行器、云台、工业及消费类机器人等先进电机控制应用场景，以及UPS、太阳能逆变器、数字电源等需要控制器有高效运算能力同时又集成丰富的模拟特性的数模混合应用的场景。 N32G455系列产品可稳定工作于-40 C至+105 C的温度范围，供电电压1.8V至3.6V，提供多种功耗模式供用户选择，符合低功耗应用的要求。该系列产品提供包括从48脚至100脚的4种不同封装形式，根据不同的封装形式，器件中的外设配置不尽相同。 三、东软载波 主要产品：HR7P/ES7P/7H系列8位MCU、HR8P/ES8P系列32位MCU、ES32F系列32位MCU 核心技术：8位/32位 MCU设计开发 主要应用：智慧家电、智能楼宇、智慧医疗、车载电子、无人机、工业控制、智能互联网等。 四、晟矽微 主要产品：无线连接MCU MC8015 核心技术：内置 2.4GHz 无线收发模块，具有高集成度、高灵敏度、低功耗、抗干扰能力强等优点 主要应用：无线遥控、无线键鼠、无线通讯、工业控制等领域 主要特性： 片上集成发射机，接收机，频率综合器，GFSK 调制解调器 片上集成 32 位 Cortex-M0 结构 MCU 工作电压：2.0V~3.6V 封装形式：QFN48、QFN32 五、中微半导体 主要产品：电机控制MCU CMS32M系列 核心技术：基于ARM-Cortex M0内核的高端电机控制专用芯片 主要应用：CMS32Mxx系列MCU是中微半导体电机控制产品线主力产品,被广泛应用于落地扇、正弦波吸尘器、油烟机、电动两轮车、变频空调、变频洗衣机等典型电机控制领域。 六、乐鑫 科技 主要产品：Wi-Fi MCU通信芯片、ESP32-S2（搭载单核32位处理器，并集成RISC-V协处理器） 核心技术：大功率Wi-Fi射频技术、Wi-Fi物联网异构实现 主要应用：智能家居、物联网、可穿戴设备 七、灵动微 主要产品：MM32F系列、MM32L系列、MM32W系列、MM32SPIN系列、MM32P系列等 核心技术：基于ARM Cortex-M0及Cortex-M3 内核，超低功耗、具备多种无线连接功能等 主要应用：工业控制、智能家电、智慧家庭、可穿戴式设备、 汽车 电子、仪器仪表等 除了以上提到的MCU厂商，还有华大半导体的电机控制MCU HC32M系列、 超低功耗应用HC32L系列、高性价比HC32F系列，还有航顺芯片的32位M3、M0的通用MCU，8位OTP、MTP、EEPROM、FLASH的通用MCU等国产热门MCU芯片 道合顺大数据Infinigo

首先，只有上市的公司才有你说的公开的财务数据，年报、半年报和季报。其次，告诉你几个公司的股票代码：中国移动 00941在香港上市中国联通 600050上海 00762香港中国电信 00728在香港上市最后，如何找到上市公司的年报：一种办法是到公司网站上找，另一种是下面这些我搜集的网址：A股的：【】金融界，有1994年以来的所有年报或摘要txt版，07年开始有pdf，要点右边那个Acrobat图标http://www.jrj.com.cn/【】巨潮资讯－中国证监会指定信息批露网站，年报只有最近3年的http://www.cninfo.com.cn/default.htm【】和讯报表库http://datainfo.stock.hexun.com/Statement/statement_Profession.aspx【】深交所 http://www.szse.cn/【】上交所 http://www.sse.com.cn/sseportal/ps/zhs/home.shtml香港的：【】港交所网站可搜以往年报，并有所有交易商品列表http://www.hkexnews.hk/listedco/listconews/advancedsearch/search_active_main_c.asp

后疫情时代，航运慢慢得到恢复，中远海控也照样如此，股价也慢慢涨高，这只股票是否出色，有没有投资的价值呢，学姐这就揭晓答案。在深入解读中远海控前，先为大家送上一份港口航运行业龙头股名单，赶紧点击了解一下吧：宝藏资料！港口航运行业龙头股一栏表 一、从公司角度来看公司介绍：中远海运控股股份有限公司是中远海运集团航运及码头经营主业上市旗舰企业和资本平台。公司将业务重心放在了集装箱和散杂货码头的装卸和堆存上。其中中远海控港口的码头组合遍布中国沿海的五大港口群、欧洲、南美洲、中东、东南亚及地中海等主要海外枢纽港。对中远海控大致了解后，下面我们来分析下中远海控的亮点，看看它是否有投资价值。亮点一：创新服务模式，规模高速增长中远海控“中远海运集运”与“东方海外货柜”双品牌船队携手海洋联盟各成员，正式发布DAY5产品，牵扯到联盟40条航线、412万TEU运力，航线覆盖面和交付时效再次提升，赢得不错的市场口碑。同时，中远海控中欧铁路班列、西部陆海新通道、中欧陆海快线箱量规模分别以54%、79%、20%的增速实现同比高增。亮点二：集装箱综合物流服务龙头中远海控收购重组中海集运、东方海外后集装箱船运力提升至目前约303万TEU，份额12.5%位于全球第三。在集装箱码头这模块，2019年开始总吞吐量与总设计处理能力天下第一。海运与码头板块具备了蛮大的优势，通过海内外港口码头进行参控的方式来提高了衔接效率，单箱收入就可以用龙头溢价，在规模效应+网络效应影响下，得到了成本优势，利润率一年更比一年高。由于篇幅是有限的，和中远海控的深度报告和风险提示有关的内容，我已经写进这篇研报里了，大家可以看看：【深度研报】中远海控点评，建议收藏！ 二、从行业角度看2020年新冠疫情的爆发让港口航运行业受到了严重冲击，停止生产，港口堵塞等问题让航运无法更进一步，之后疫情不断消退，港口航运才渐渐的开放了。因为疫情得到了进一步的控制，全球复产复工渐渐运营，进出口数据大幅度上升。强势的出口给港口吞吐量带来了快速恢复，港口航运相关企业业绩也有希望获得的增长速度越来越快。2021年上半年中国出口集装箱运价综合指数（CCFI）同比上涨133.86%至2066.64点，环比20H2增长92.44%，运价持续增长。从不同的航线角度，地中海与欧洲航线运价提升最明显，二者运价指数在21H1较20年末分别提升129.4%和123.5%。全球航运的局势继续让人紧张，有希望保持较高水准的集装箱运价。综合来看，随着疫情态势得到遏制，港口航运的发展前景是良好的，会有不少的好处输送到中远海控。不过文章内容存在滞后的问题，大家对中远海控未来行情有意向的话，一定要点击这个链接，这里专业的投资顾问提供诊股服务，确定中远海控估值是属于高估还是低估：【免费】测一测中远海控现在是高估还是低估？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

养元饮品的高端新品六个核桃“2430”就是基于这项研究结果而研发。从产品命名不难看出“24”代表24克，即每一罐核桃乳都富含24克核桃仁；而“30”则是试验天数，也就是养元饮品所倡导的一天一罐“2430”，连续三十天饮用的健脑方式。国家一级营养师郑育龙表示，“‘2430"是一款将产品力和学术力超强结合的创新性高端核桃乳饮品，采用养元独特‘五重细化研磨工艺"，将核桃颗粒研磨到纳米级别，让营养更容易吸收，这是其记忆力提升功效能够最大限度发挥的关键。产品依据中国疾控中心的试验成果研发，每罐都含有24克核桃营养，其提升记忆力的功效，是扎扎实实的学术研究成果。”养元饮品高级研发工程师赵慧博表示，六个核桃“2430”的研发灵感源于中国疾控中心营养与健康所中心实验室2017-2018连续两年开展的《核桃植物蛋白饮料改善记忆人群试食试验研究》和《补充核桃对学生记忆作用的随机双盲对照研究》试食试验。试验报告结果指出，经过30天干预，每日饮用含24克核桃的核桃乳饮料，试食组的三项分测验量表分及记忆商高于试验前。基于这一突破性实验结果，从补脑功能印证，到关于核桃补脑计量研究，阐释了核桃及相关饮品在健脑益智方面的正向作用。他对中国网财经记者表示“基于此项试验，养元饮品与中国核桃产业研究院的专家合作部署团队，对产品进行实质性的开发，最终研发出了严格符合疾控中心研究成果的产品，“2430”每罐含有不低于24克精选优质核桃，能达到一天一罐，坚持三十天，提升记忆力的效果。”同时，他表示，“养元的核桃原料全部是精选自新疆、云南、太行山三大黄金产区的优质核桃，采用“五重细化研磨工艺”，细胞破壁核桃结构，使营养成分大量释放并充分细化，让营养更易被人体吸收。”这款养元饮品2430对于人体大脑有很大的作用，以上的数据可以说明他可以让人们更加的聪明。希望我的回答对你有帮助！

复杂与失控的现实：大数据平台的思考“在大数据行业干了这么些年，我相信大家都有一种在泥潭中挣扎的感觉。要搞清楚到底有哪些数据、数据的结构、数据的来源、数据的意义、数据的上下文、数据的质量、数据可能有哪些局限性等等，都是非常麻烦的事情。在大多数情况下我们会发现数据的元数据缺失，数据的说明文档不存在或者文档有用的内容很少。为了某一个新任务要把数据搞清楚，我们可能需要咨询很多不同的人，每个人对数据的说法都不完全一致，当所有相关方都沟通了几次后，我们才大致把数据的概貌搞清楚。而这仅仅是完成了第一步，后面的数据处理、数据探索、特征工程、分析建模、生产应用还有无数的迷宫的需要探索。自然，面对这些问题，我们会想能不能有一个平台把数据以及数据利用的各个环节都有效管起来，让我们可以很轻松的把数据的来龙去脉搞清楚，借助各种强大的功能非常方便的让我们把数据处理、数据探索、特征工程、分析建模乃至生产应用都轻松的解决。总之，我们希望这个平台能把一切都管起来，把一切关于数据、项目和工程的信息都管起来。使用者只需要在这个平台上就能获得关于数据的一切信息，并能够获得各种运用数据的能力。这可以说是数据平台的终极理想。但是最近半年来，我对这个终极理想产生了比较大的疑惑，感觉追求这一目标可能是“理性的自负”。复杂与失控的现实复杂的大数据：“首先，大数据本身就是极其复杂的，不仅在于规模、维度、类型，也在于其各种变化和各种不完美。而且大数据还在日复一日的变得更大、更复杂、更快，要把所有数据以及所有数据的所有方面全部都搞清楚，恐怕是非常困难的，很可能已经是人力不可及的事情。可能必须得承认，我们对大数据的控制能力是有限的，大数据很大程度上对于人类来说就是失控的。很直接的一个例子就是“数据湖”，显然“数据湖”失去了传统数据库和数据仓库那种井井有条的规范美。“数据湖”基本上就是把所有可以收集到的数据堆放在一起，并没有非常规范的管理。并不是人们不想管理，而是事实上是做不到的，只能向现实妥协。当然，这种妥协很大程度上是可能是自发的而不是自觉的。可能很多人也认为“数据湖”只是一种过渡，我们还在等待更强大的数据管理和数据治理的技术、工具、平台和方法论的出现。但是，人的智力和精力终归是有限的，如果我们期望能为所有数据都建立非常良好的文档和谱系来进行管理，并且能够得到及时的维护更新，需要投入的人力可能是无法承受的。而且如何保证这些管理的质量?只做形式审查是比较容易的，但是无法正真保证管理文档的内容质量，但是实质审查实际上又是不可能做到的。因此，很可能我们根本没有办法对大数据建立起传统意义中的管理体系。”复杂的技术：“其次，技术上的问题也是非常复杂的。技术问题的复杂性主要来自于各种技术本身的不完备性，任何技术都只能解决某一类型的问题。但是一个通用的数据平台，至少需要考虑能解决大部分的常见需求，这就意味着必须要将不同的技术整合到一起。多种技术的整合是非常考验系统工程能力的，这是要过的第一关。但更大困难在于技术的快速发展，新技术、新开源项目不断涌现，既有技术和项目有些持续发展、不断更新，有的逐步衰退。这种情况下，如何能够保证平台本身在技术上能跟上时代是个非常困难的问题。一个系统的结构一旦确定，就会形成路径依赖，随着时间的推移，会变得越来越难以变动，越来越难以将新技术整合进来。另外，即使技术本身不变化、功能不变化，但是处理的数据规模不同、质量不同、具体的资源规模和配置都会有很大的不同。处理大数据难点在于如何用有限的资源和能力来处理规模巨大的问题。同样的处理逻辑，但是数据规模的不同，有效的处理方法可能就有很不同。而这是预设功能难以全面考虑清楚的。综上，大数据平台面对的技术问题也是开放性的，或者说也是失控的，我们执着于技术和功能层面的大一统也很可能是“理性的自负”。大数据平台设计哲学的重构面对大数据，在数据和技术都失控的情况下，考虑如何强加对数据的控制和提高驾驭数据的能力都很可能是徒劳的。我们需要重新思考大数据平台的设计哲学，而不是在传统大型软件设计的哲学下做加强和修补。对于此， TalkingData首席数据科学家 张夏天 有一些思考。拥抱不完美：“首先，我们必须承认我们的无知和无能，放弃去构建一个全知全能的平台的理想。我们需要思考大数据平台要管什么，更重要的是不管什么。我们需要在该放手的地方就放手，我们需要接受甚至是拥抱某种程度的失控。我们很可能就没有办法把所有数据都非常好的管起来，只需要通过平台，新手就很容易把数据情况搞清楚。我们很可能也无法提供完全统一设计风格、交互逻辑的功能界面。我们必须容忍一定的混乱，从而拥抱无限的可能和变化。”经验与价值的沉淀：“还是先从数据来看，了解数据最便捷的途径就是找到最了解这个数据的人进行直接沟通。最了解数据的人可能是数据的生产者，也可能是数据的处理者，甚至是消费者。很多情况下完全搞清楚，可能需要与所有相关方都进行沟通后才比较清楚。平台的设计到底是要消除这种直接沟通，还是让这种沟通更有效率呢?因为全面文档化是不现实的，那么我们能够考虑的是让目前的方式效率更高。数据平台能够承担的一个功能是更有效的把数据的需求方和了解数据的人连接起来。原来我想找一个了解某个数据的人，都可能需要问好几个人，而要了解清楚一个数据又可能需要找到好几个人，这就需要不断在线下反复的沟通。如果平台能够告诉我哪些人对这些数据最了解，这就可以提升相当多的效率。当一个人一位对某个数据最了解，而被人问了很多次问到很烦的时候，他可以把自己对这个数据的总结的文档和FQA放到平台上。对这个数据关心的人也可以写评论谈自己对数据的理解和遇到的坑。当一个数据被使用的越多，那么平台上就可以沉淀出越多关于这个数据的信息，包括最熟悉的人和各种对数据的描述和解读，后来的使用者就越容易掌握这个数据。我们可以想象，一个数据平台，经过一段时间的沉淀，有些数据的相关文档会变得十分丰富，而有些数据根本无人问津。当我们不追求全面的控制后，最有价值的信息可能就自动涌现了。当然，当我们要使用一些鲜有人问津的数据时，就需要经历一个比较痛苦的过程。但是只要平台能把这个过程积累到的经验沉淀下来，就是有价值的。”从标准化到社区化：“利用大数据是需要探索精神的，大数据平台不应该是一条机械的流水线，把使用者变成一个个没有联系的随时可以替换掉的零部件。因为我们不可能做成真正构建这样有效率的流水线。同时，我们几乎无法用一套客观的量化指标来衡量对数据的利用效率，我们必须寄希望于人的主动精神。大数据平台的设计哲学应该以人为中心，尊重人的价值，激励人的探索和创新精神，让对数据有激情的人能够涌现出来，产生更大的声音，同时鼓励和便利人与人之间的沟通，从而提高总体的效率。总之，平台设计思想应该从标准化转为社区化。”弹性与开放：“从技术上来看，我们需要尽可能的适应各种不同的功能和性能需求以及未来可能出现的技术演进。为了解决这个问题，我们需要的不是一个结构复杂包罗万象的技术架构，因为越复杂的系统就越脆弱，就越难以进化。 我们也不能绑定核心计算引擎就是Spark或者某几种特定技术，否则这就不是一个能力全面的数据平台。很多为自有业务设计的数据平台是可以考虑业务特性来进行特化的。但是我们作为企业服务的提供商，需要考虑的是足够的通用性和灵活性。我们在技术架构的设计哲学上，不应该执着于提供多少强大的功能，而是应该专注于能够提供多少可能性和可扩展性。我们永远无法知道明天客户会有什么新需求，也无法知道会有什么新技术出现。因此在技术架构上，应该以容器技术为基础，实现弹性的资源管理，和对技术和功能的开放支持能力。在容器技术的支持下，可以做到不同计算资源的即开即用即回收，可以支持资源的动态智能调整。当一个任务需要Spark时就创建Spark集群，需要TensorFlow就创建TensorFlow集群，任务完成就可以把资源及时回收，任务过程中根据资源使用情况和任务完成要求，动态的增加或者减少资源。这种架构下，我们不是将各种技术能力整合封装成各种固定功能提供给使用者将他们的工作傻瓜化，而是向使用者赋能为其开放各种技术能力以及资源能力去创造无限的可能性。这种架构下很难提供统一的界面设计风格、交互逻辑，很多工作也需要使用者开发完成。因为我们无法做到对所有的技术进行统一风格的封装，而是把所有的技术直接暴露给了使用者，使用者必须自己使用这些技术来解决问题。当然这并不是说我们不需要做产品设计，只是产品设计的出发点不是创造一套独立完美的体系，而是应该着力于让使用者更容易的将不同的技术方便的组织起来，同时减少在不同技术之间切换的麻烦。同时，技术架构也需要考虑不同模块之间如何组织的问题，这个问题遵循服务化的思路应该是已经形成共识，这里就不再过多展开。只是个人觉得在推行服务化之前，我们需要把服务接口的标准、服务总线的技术定下来。有好的服务基础架构，新增、替换、升级不同的模块就变得相对容易。从需求角度确定的功能和模块不可能是百分之百正确的，后续一定会面临着重构和调整的问题。只有做好面对一切变化的准备，才能更好的面对各种不确定性。”适应而不是约束：“最后，我想谈谈关于方法论的问题。产品设计方法论先行是对的，但是我们要深入思考什么才是有效的方法论。关于数据挖掘的方法论已经存在十几年了(CRISP-DM)，老实说我们在思考的数据科学的方法论并不会有本质性的改变。但我对这些方法论的感觉就是“如何把大象放进冰箱”，或者5步画马法。原则上都对，但是对实际工作的指导意义非常有限，因为魔鬼都在细节中。其实面对大数据，不仅我们对数据和技术是失控的，实际上我们如何处理、应用数据的过程在很大程度上也是失控的。整个过程就像在走迷宫，工作步骤分形似的不断展开。任何大的指导原则对于具体工作的指导意义就变得极为有限。正因为如此，产品设计应该考虑的是如何适应这种Ad-hoc的工作状态，而不是用一套流程把使用者束缚起来。我们可以提供一些机制便于使用者来梳理手头的工作，但是尽可能不要去强制使用者遵守某种约束性很强的标准或者规范。为什么像NoteBook这样设计如此简单的工具能够流行起来，很重要的一点就是给使用者足够自由的工作界面来做任何想做的事情，而且即写即得，便于随时修改策略，同时文档可以根据需要随时插在代码之中。正是这种无结构的扁平性，使得用户可以按照最合适的路径去完成自己的工作，而不是在被设计好的过程中挣扎。”总结“写了这么多，其实核心想说的就是我们必须警惕“理性的自负”。我们首先必须承认理性的力量是有限的，我们不是无所不能的。面对着数据失控、技术失控和需求失控的问题，我们到底是要想尽一切办法去控制，还是顺应、包容甚至是欣赏这些失控。这是在我们智能数据平台研发道路的起点上需要思考的问题。”

1 主库宕机　　先来看一下主库宕机容灾过程：　　在主库宕机的时候，我们最常见的容灾策略为“切主”。具体为从该集群剩余从库中选出一个从库并将其升级为主库，该从库升级为主库后再将剩余从库挂载至其下成为其从库，最终恢复整个主从集群结构。　　以上是一个完整的容灾过程，而代价最大的过程为从库的重新挂载，而非主库的切换。　　这是因为redis无法像mysql、mongodb那样基于同步的点位在主库发生变化后从新的主库继续同步数据。 在redis集群中一旦从库换主，redis的做法是将更换主库的从库清空然后从新主库完整同步一份数据再进行续传。　　整个从库重做流程是这样的：　　主库bgsave自身数据到磁盘　　主库发送rdb文件到从库　　从库开始加载　　加载完毕开始续传，同时开始提供服务　　很明显，在这个过程中redis的内存体积越大以上每一个步骤的时间都会被拉长，实际测试的数据如下(我们自认我们的机器性能比较好)：　　可以看到，当数据达到20G的时候，一个从库的恢复时间已经被拉长到了将近20分钟，如果有10个从库那么如果依次恢复则共需200分钟，而如果此时该从库承担着大量的读取请求你能够忍受这么长的恢复时间吗?　　看到这里你肯定会问：为什么不能同时重做所有从库?这是因为所有从库如果同时向主库请求rdb文件那么主库的网卡则立即跑满从而进入一个无法正常提供服务的状态，此时主库又死了，简直是雪上加霜。　　当然，我们可以批量恢复从库，例如两两一组，那么全部从库的恢复时间也仅仅从200分钟降低到了100分钟，这不是五十步笑百步吗?　　另一个重要问题在于第四点中的标红位置，续传可以理解为一个简化的mongodb的oplog，它是一个体积固定的内存空间，我们称之为“同步缓冲区”。　　redis主库的写入操作都会在该区域存放一份然后发送给从库，而如果在上文中1，2，3步耗时太久那么很可能这个同步缓冲区就被重写，此时从库无法找到对应的续传位置它会怎么办?答案是重做1，2，3步!　　但因为我们无法解决1，2，3步的耗时因此该从库会永远的进入恶性循环：不停的向主库请求完整数据，结果对主库的网卡造成严重影响。　　2 扩容问题　　很多时候会出现流量的突发性增长，通常在找到原因之前我们的应急做法就是扩容了。　　而根据场景一中的表格，一个20G的redis扩容一个从库需要将近20分钟，在这个紧急的时刻20分钟业务能够容忍吗?可能还没扩好就死翘翘了。　　3 网络不好导致从库重做最终引发雪崩　　该场景的最大问题是主库与从库的同步中断，而此时很可能从库仍然在接受写入请求，那么一旦中断时间过长同步缓冲区就很可能被复写。此时从库上一次的同步位置已丢失，在网络恢复后虽然主库没有发生变化但由于从库的同步位置丢失了从库必须进行重做，也就是问题一中的1，2，3，4步。如果此时主库内存体积过大那么从库重做速度就会很慢，而发送到从库的读请求就会受到严重影响，同时由于传输的rdb文件的体积过大，主库的网卡在相当长的一段时间内都会受到严重影响。　　4 内存越大，触发持久化的操作阻塞主线程的时间越长　　Redis是单线程的内存数据库，在redis需要执行耗时的操作时，会fork一个新进程来做，比如bgsave，bgrewriteaof。 Fork新进程时，虽然可共享的数据内容不需要复制，但会复制之前进程空间的内存页表，这个复制是主线程来做的，会阻塞所有的读写操作，并且随着内存使用量越大耗时越长。例如：内存20G的redis，bgsave复制内存页表耗时约为750ms，redis主线程也会因为它阻塞750ms。　　解决办法　　解决办法当然就是极力减少内存的使用了，一般情况下，我们都是这么做的：　　1 设置过期时间　　对具有时效性的key设置过期时间，通过redis自身的过期key清理策略来降低过期key对于内存的占用，同时也能够减少业务的麻烦，不需要定期清理了　　2 不存放垃圾到redis中　　这简直就是废话，但是，有跟我们同病相怜的人么?　　3 及时清理无用数据　　例如一个redis承载了3个业务的数据，一段时间后有2个业务下线了，那你就把这两个业务的相关数据清理了呗　　4 尽量对数据进行压缩　　例如一些长文本形式的数据，压缩能够大幅度降低内存占用　　5 关注内存增长并定位大容量key　　不管是DBA还是开发人员，你用redis，你就必须关注内存，否则，你其实就是不称职的，这里可以分析redis实例中哪些key比较大从而帮助业务快速定位异常key(非预期增长的key，往往是问题之源)　　6 pika　　如果实在不想搞的那么累，那就把业务迁移到新开源的pika上面，这样就不用太关注内存了，redis内存太大引发的问题，那也都不是问题了。

其去年的盈利不及预期，尤其是第四季度盈利明显下滑。根据媒体报道，A股食品龙头金龙鱼公司发布财报，财报显示，公司去年营收增长了14%，而利润却只增长了11%。此前机构预测公司利润至少在70亿以上，但最后财报显示，公司只有60亿的利润，可以说，这个数字远不及预期。也正是因为这个消息，金龙鱼发布财报后，股价随即暴跌，很多股民认为金龙鱼的财务数据没有他们想象的那么好。尤其是去年第四季度，公司只是想了9亿人民币的利润，这与前几个季度相比，下降了不少。而对于利润突然下降的原因，公司解释说，是公司购买的期货衍生品出现了亏损，但由于公司有库存，所以未来一段时间，随着库存销售出去，利润应该能够回正。还有人指出，其实从去年开始金龙鱼的股价就一直在调整，作为一家食品企业其市盈率实在是太高了，六十亿的利润，却有六千亿的市值，这明显是不合理，这个市盈率都快赶上科技企业了，未来金龙鱼的股价可能持续调整不会结束，想要加仓的人需要等一段时间了。参考资料：可能出在期货套期保值业务上。金龙鱼称，“2020年第四季度相比2019年第四季度，饲料原料业务的业绩有所下降，主要因为原材料价格上涨，公司基于套期保值的衍生品截至年末按市值计价的损失影响。”不过，通常情况下，企业的套期保值操作均有相应的现货对应，套期保值的平仓亏损也会对应现货的增值。金龙鱼表示，期货套保业务的损失，将随着产品销售能够逐渐转回。但是，到底能够转回多少，就不好说了。

常见的数据库系统有Oracle、db2、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SQLite、Firebird等等规模有大有小，有开源的和闭源的、有文件型和C/S型等等数据库管理系统主要用于维护用户的数据集，减少数据的维护复杂度，并提高数据获取、更新等的效率，比如上面列举的软件都可以认为是数据库系统。数据库应用系统主要指 基于数据库系统而编制的一类应用软件，这类软件和实际的应用环境挂钩，以解决特定环境下应用问题，比如财务管理系统、学生信息管理系统、BBS、CMS等等，都是依赖数据库系统而编制的数据库应用系统

1、万里开源北京万里开源软件有限公司成立于2000年10月，是专注于国产、自主可控数据库及Linux操作系统产品研发的国家高新技术企业。通过与MySQL、TurboLinux的技术积累及自主研发与应用经验，万里开源数据库及操作系统产品在功能、性能、稳定性、易用性等方面均处于行业先列，并应用于能源、通信、金融、政府、交通等多个行业。2、中兴通讯中兴通讯是全球领先的综合通信信息解决方案提供商。公司成立于1985年，是在香港和深圳两地上市的大型通信设备公司。公司通过为全球160多个国家和地区的电信运营商和政企客户提供创新技术与产品解决方案，让全世界用户享有语音、数据、多媒体、无线宽带等全方位沟通。3、南大通用天津南大通用数据技术股份有限公司成立于2004年，员工规模550人，是国家规划布局内重点软件企业，注册资金1.4亿元，员工规模550人。南大通用是国产数据库领军企业，从成立之日起一直坚持国产数据库的研发和推广。专注于数据库软件产品和服务，致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。4、人大金仓北京人大金仓信息技术股份有限公司（以下简称“人大金仓”）是具有自主知识产权的国产数据管理软件与服务提供商。人大金仓由中国人民大学一批最早在国内开展数据库教学、科研、开发的专家于1999年发起创立，研发出了具有国际先进水平的大型通用数据库产品。2018年，人大金仓申报的“数据库管理系统核心技术的创新与金仓数据库产业化”项目荣获2018年度国家科学技术进步二等奖，产学研的融合进一步助力国家信息化建设。5、阿里云计算阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业。包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行记录。参考资料来源：百度百科-北京万里开源软件有限公司 参考资料来源：中兴通讯-官网参考资料来源：南大通用-官网参考资料来源：人大金仓-官网参考资料来源：百度百科-阿里云计算