『壹』 大数据的应用领域有哪些
1.了解和定位客户
这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集,通过大数据技术创建预测模型,从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
利用大数据,美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。
滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者,想象一下,你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡,多少次翻越等等,在社交媒体上分享这些信息,与家人和朋友相互评比和竞争。
除此之外,政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为,奥巴马在2012年总统大选中获胜,归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。
2.
改善医疗保健和公共卫生
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列,有助于我们找到新的治疗方法,更好地理解和预测疾病模式。试想一下,当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据,都可以应用于数百万人及其各种疾病时,未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据,可以追踪你一天走了多少步,或者提示你化疗后感觉如何,帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化,吸引更多的参与者,并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式,提前24小时预测出身体感染的症状,从而及早干预,拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是,大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期,可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如,谷歌基于搜索流量预测流感爆发,尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了,但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
3.提供个性化服务
大数据不仅适用于公司和政府,也适用于我们每个人,比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据,从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”,大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。
4.
了解和优化业务流程
大数据也越来越多地应用于优化业务流程,比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆,并根据实时交通路况数据优化运输路线。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器,检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动,与谁交谈,甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度,平均业绩提高了23%。
如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签,万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里,还可以反馈温度,湿度,运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代,“大数据”领域寻求共性的信息和模式,那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。
5.
改善城市和国家建设
大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中,以提升资源运用的效率,优化城市管理和服务。
加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水,帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号,从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯,将交通拥堵状况减少了约16%。
6.提升科学研究
大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心,有65,000个处理器,能同时分析30pb的数据量,这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等,变的更容易获取和分析,从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。
7.提升机械设备性能
大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如,丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器,在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试,在用户家中安装智能电表,然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况,以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划,并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰,杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带,追踪货架上的商品分配,甚至预测一项任务的完成时间。
8.强化安全和执法能力
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术,检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯,预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
2014年2月,芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员,进行通告和探访,目的是提前预防犯罪。
9.
提高体育运动技能
如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具,通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台,帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策,以减少球员不必要的受伤。
还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫:嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈,为你的练习打分,甚至指导你在家如何练习。
10.金融交易
大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的,如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据,以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望,这些算法模型也会随着市场的变化而变化。
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『贰』 大数据专业主要学什么课程
Java :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。
Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。
Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。
Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。
Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。
Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单
Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确。
Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。
Kafka:这是个比较好用的队列工具。
Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点。
『叁』 大数据可以应用在哪些方面
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用:
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)利用搜索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。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。
9、分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
大数据的用处:
1、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。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
网络--大数据
『肆』 2020年高薪职业有哪些
复工后的10大高薪职业新鲜出炉,IT技术岗位榜上有名。
IT行业向来有着“高薪”的优势,
全国企业支付月薪2020年节后同比上涨5.79%。分行业来看,IT行业薪资涨幅最快达22.44%,交通运输行业薪资上涨14.67%。技术类相关岗位涨幅明显,配送类相关岗位涨幅高于整体增长,生活娱乐类岗位企业支付薪资有增有降,其中保洁岗位薪资上涨明显,达到18.18%。
此外,还有业内人士表明,IT企业的薪酬涨幅目前在所有行业中最快。
疫情尚未结束,IT行业相比与大多数行业来说,仍然显示出较好的发展趋势,足以证明IT行业可以称得上是众多想在节后转行或跳槽的职场人士的不二之选。
综上,当下IT行业的发展速度为IT人才提供了可观的发展前景,IT人才选择IT行业就业就等于选择了不断上涨的高薪。
『伍』 大数据时代最大的转变就是思维方式的三种转变,不包括哪种
大数据的基本思维主要体现在三个方面:
1、大数据思维的整体性
随着科技的不断创新,进入大数据时代的同时必然带动着大数据思维由一元思维升级至二元思维,目前根据人类思维的转变模式进行分析,其依然进行至多元思维状态,即追求和谐稳定社会的模式,但是研究大数据思维的发展进程发现,大数据的二元思维模式是一种高效率并适合现今社会发展的思维模式,其追求效率性、相关性、概率性,为创新发展提高了效率。
根据当下社会的需求及其社会的快节奏发展,大数据思维已然在各领域发展处于主导地位,由其基本特征层面分析,大数据思维主要特征为整体性,整体性的理论基础在于人类认识世界的能力在自然观中的不断变革而体现。
现今社会通过人类对于整体数据的整合及分析能力进行体现,大数据时代,整体性大数据思维模式成为解决问题的首选为必然趋势及结果,其原因在于整体性思维模式能够更加高效的完成复杂的数据统计及分析。
以我国人口普查为例,我国近三次人口普查时间间隔为十年,而面对我国庞大的人口数量,大数据思维在数据统计中占领了绝对优势,据悉我国人口普查总投入超过六亿元人民币,以2010年进行的人口普查数据分析,我国耗费了巨大的人力财力以及时间,倘若运用大数据进行人口普查,以其优势进行仅使用百分之一的抽样调查进行数据分析,将大大减少人口普查为政府带来的难题。
2 、大数据思维的互联性
“一切皆可量化。”道格拉斯。相对微观层面分析大数据思维特征,较为典型的为切合现今社会及科技发展的量化互联思维,量化为具体或明确目标的一种表述,而互联代表着两种事物间的连接,其作为大数据思维微观层面的一种表达方式,更加说明大数据思维的重要性,知名投资人孙正义对于大数据时代的发展提出:“要么数字化,要么死亡。”
直接地表达出大数据思维目前所处的地位,研究发现,数字信息成为时代发展的代表已成为必然趋势,而量化思维为数字化特征带来的必然思维结果,换言之,量化可以解释为共性语言描述和解释世界的一种方式,其体现在于充分运用最新技术手段,对于各个领域进行信息全面定量采集以及信息互通,打通信息间隔阂,并进行全新的信息整合,实现分析实用性及数据科学性,创造更据价值的数据应用和信息资产。
目前,大数据的运用不仅体现在网络平台当中,同时在人们的细微生活中、就业环境以及生态保护范围内都做到了广泛适用,gartner公司于2015年运用大数据分析出当下及未来人们就业环境。
其调查结果表明,2015年全球范围内数据岗位的需求量高达440万,而2018年全球范围内仅大数据就业背景管理人员的缺乏将高达150万人,案例表明,全球范围的人才紧缺将成为必然趋势并不断增加,该案列清晰的体现出大数据环境下大数据思维的量化互联性,并且为未来就业环境做出了精准的预测。
3 、大数据思维的价值性
由大数据思维的本质进行分析,大数据思维具有价值化特征,大数据时代信息的不断整合及分析已然使得信息及数据量化及互联转变为多维度的发展状态,换言之,大数据思维渗透至各个领域及行业的不同维度是大数据发展的初始动机和直接目的,现今社会看待其价值化特征将其价值性总结为大数据思维的本质,同时,万物的量化互联性及其整体性使得其价值性影响了多维度的发展,由此凸显了数据及大数据思维的创造性及重要性。
通过对于事实的研究证明,大数据时代背景下,其价值化特征及其价值性的意义正在不断演进并处于不断被挖掘的状态,各个领域大数据思维模式相继被接受和适用也是大数据发展带来的益处之一,随着大数据思维的不断开发和研究,其运用不仅在处理数据分析上实行了高效率,也对于事件及数据的预测上实现了精准并具有概率性的分析结果。
google公司于2008年运用大数据思维对于流感爆发地点及人数进行准确预测的经典案列分析,大数据思维对于社会发展体现出其必要的价值性,并且改变了社会对于大数据的看法。
可谓大数据的运用成功到达了一个全新的高度,Google公司通过对于数十亿网络搜索请求的数据整合,对世界各地区的流感做出预测,该项目的成功引起了各国对于大数据的使用,同时带动了人们的大数据思维及思考模式,将大数据思维上升至被社会认可的高度。
根据现今社会发展现状分析,客观角度说明我国以基本进入大数据时代,大数据思维的特征已然体现在社会各领域当中,并且伴随着多维度的运用,因此大数据思维全面运用指日可待,高级思维带动我国科技及经济的发展势在必行。随着人工智能的不断推出以及数据分析的不断升级,并且基于大数据思维为社会带来的发展前景研究,大数据思维引领我国科技发展已成为未来的必然趋势。
『陆』 中国什么数据或达全球第一
4月10日电 据韩国《朝鲜日报》消息,今年,全球大数据市场规模预计为1500亿美元,截至2020年有望扩大至2100亿美元。其中,中国大数据总量占比将达20%,成为全球大数据大国,但韩国仍较为落后。
据业界相关人士透露,韩国的三大通信社正在大数据和人工智能展开竞争,由于人才稀缺,它们在发展技术的同时,也打响了“抢人大战”,但博士学历以上的人才依然十分稀缺。
《亚洲经济》报道称,数据显示,韩国在大数据领域的人才远远少于中国,在人工智能方面,中国也超越韩国。中国在相关领域平均每年培养博士学历以上人才超2000人,而韩国这一数据仅为20-30人。
对此,有专家表示:“人工智能是未来的发展趋势,这可能是更多领域应用的开端。注重科技创新尤其是人才的培养至关重要。中国在大数据和人工智能的发展速度早已超过韩国。韩国政府应该出台刺激政策,大力培养相关人才,增强与其他国家的竞争力。”
『柒』 大数据的发展会使"计划经济"最终掌控世界吗
可以做这样的想象。计划经济管理的国家,说简单了,就是一个采取某种制度管理的超级公司,这个公司可能是集权的,也可能是民主的。完美的计划经济可确保所有资源都能持续运用,不会受到经济周期的波动所影响,如泡沫经济、停产以至失业问题都不会发生,而通货膨胀问题不会存在,而长期性的基建投资,更不会受市场因素而停止。正因为这些完美的预期,几百年间才会有无数人去憧憬试验计划经济。
『捌』 结合实际生活中的具体案例,分析大数据在中国或世界经济中的应用
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之:能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之:通信行业
XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。
中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。
NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
大数据应用案例之:零售业
"我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。
『玖』 大数据就业方向是什么
目前,互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等,几乎所有的行业都已经涉足大数据,大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。
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
当下,大数据的趋势已逐步从概念走向落地,而在IT人跟随大数据浪潮的转型中,各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势,也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。