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有关第一届马拉松比赛的报导
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非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术:Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据:跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析并行计算(MPP Computing)Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算节点再指定节点计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管服务器普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各节点计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应列存储 (Column-Based)Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能内存计算益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术
大数据的七大核心价值随着移动互联网的飞速发展,信息的传输日益方便快捷,端到端的需求也日益突出,纵观整个移动互联网领域,数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命,毋庸置疑,大数据市场是待挖掘的金矿,其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源,谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。大数据,可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商,融入到一个大的环境中,无论是企业级市场还是消费级市场,亦或政府公共服务,都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。近期有不少文章畅谈大数据的价值,以及其价值主要凸显在哪些方面,这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总,希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。核心价值究其用户到底是谁?谈及价值,首先必须要弄清楚其用户到底是谁?有针对企业数据市场的,还有针对终端消费者的,还有针对政府公共服务的;其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策,对于企业用户,更关心的还是决策需求,其实早在BI时代这就被推上了日程,经过十余年的探索,如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域,来加强对决策者的影响,达到决策支持的效果。还有企业营销需求,从本质上来说,主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。对于消费者用户,他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索,并能提供友好、可信的信息推荐,其次是提供高阶服务,例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。还有,大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中,并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革,到不动产登记制度改革,再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求,而此时的数据库更是以大数据为基础的,可见,大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。数据,除了它第一次被使用时提供的价值以外,那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物,它还有着无穷无尽的“剩余价值”,关于这一点,人们已经有了越来越多的认识。事实上,大数据已经开始并将继续影响我们的生活,接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧!当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变:“第一,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二,研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度,将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三,不再热衷于寻找因果关系,而是事物之间的相关关系。例如,不去探究机票价格变动的原因,但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界,改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面,而大数据则使数据来源更加多样化,不仅包括企业内部数据,也包括企业外部数据,尤其是和消费者相关的数据。随着大数据的发展,企业也越来越重视数据相关的开发和应用,从而获取更多的市场机会。一方面,大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性;此外还能够降低企业的交易摩擦成本;更为关键的是,大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平,降低了企业经营的风险。一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意,关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息,如何获得趋势,挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式,剖析消费者的生活密码,才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题,如果你了解了消费者的密码,就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。在数字革命的背景下,对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求;从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式,到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求,同时在产品和消费者的买卖关系以外,建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。大数据进行高密度分析,能够明显提升企业数据的准确性和及时性;大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平。因此,大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会;有利于企业将各种资源合理利用到目标市场;有利于制定精准的经销策略;有利于调整市场的营销策略,大大降低企业经营的风险。企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”,为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求,甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如:一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣(细分标准是顾客的体验)。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人,对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人(细分标准是态度)。在持肯定态度的人中,又包括高收入有能力乘飞机的人(细分标准是收入能力)。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度,只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。二、大数据提高决策能力当前,企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策,而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂,而且没有被数字化的时代,让身居高位的人做决策是情有可原的,但是大数据时代,就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策,从而实现更大的商业价值,它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同,所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别,但从数据的获取,数据的整合,数据的加工,数据的综合应用,数据的服务和推广,数据处理的生命线流程来分析,所有行业的模式是一致的。这种基于大数据决策的特点是:一是量变到质变,由于数据被广泛挖掘,决策所依据的信息完整性越来越高,有信息的理性决策在迅速扩大,拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现,人类没有被海量数据所淹没,能够高效率驾御海量数据,生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用,无法通过技术和简单样本验证,需要几十年海量病历数据分析得出结果;做宏观经济计量模型,需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据,才能得出减税政策最佳方案;反腐倡廉,人类几千年历史都没解决,最近通过微博和人肉搜索,贪官在大数据的海洋中无处可藏,人们看到根治的希望等等。如果在不同行业的业务和管理层之间,增加数据资源体系,通过数据资源体系的数据加工,把今天的数据和历史数据对接,把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来,把面向业务的数据转换成面向管理的数据,辅助于领导层的决策,真正实现了从数据到知识的转变,这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。在宏观层面,大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向,制定并实施科学的经济政策;而在微观方面,大数据可以提高企业经营决策水平和效率,推动创新,给企业、行业领域带来价值。三、大数据创新企业管理模式,挖掘管理潜力当下,有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示?还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责?还在禁止员工之间谈论薪酬等信息?《华尔街日报》曾有一篇文章就说,NO。这一切已经过时了,严格控制,内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心,如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗,你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢?我们试着想想,当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代,创新已经成为企业的生命之源,我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则,强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗?当个体的人都可以通过佩戴各种传感器,搜集各种来自身体的信号来判断健康状态,那样企业也同样需要配备这样的传感系统,来实时判断其健康状态的变化情况。今天信息时代机器的性能,更多决定于芯片,大脑的存储和处理能力,程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合,到注重人,或者脑力的运用,信息流程和创造性,以及职工个性满足、创造力的激发。在企业管理的核心因素中,大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递,而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘,由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性,甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业,信息即财富,从企业战略着眼,利用大数据,充分发挥其辅助决策的潜力,可以更好地服务企业发展战略。大数据时代,数据在各行各业渗透着,并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本:比如库存或物流,改善产品和决策流程,寻找到并更好的维护客户,还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据,发现流程中的瓶颈因素,找到改善流程效率,降低成本的关键点,从而优化流程,提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享,还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代,以利用数据价值为核心,新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业,将在IT发展史上书写出新的传奇。大数据让企业能够创造新产品和服务,改善现有产品和服务,以及发明全新的业务模式。回顾IT历史,似乎每一轮IT概念和技术的变革,都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富,互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇,移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。纵观国内,以金融业务模式为例,阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据,建立了网络数据模型和一套信用体系,打破了传统的金融模式,使贷款不再需要抵押品和担保,而仅依赖于数据,使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新,变革了传统的商业模式,对传统银行业带来了挑战。还有,大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息,构建系统化的数据体系,从而完善企业自身的结构和管理机制;同时,伴随消费者个性化需求的增长,大数据在各个领域的应用开始逐步显现,已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径,推动制造业企业的升级改造;依托大数据技术可以建立现代物流体系,其效率远超传统物流企业;利用大数据技术可多维度评价企业信用,提高金融业资金使用率,改变传统金融企业的运营模式等。过去,小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场,最终才能到达用户手中,而现在,通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中,交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例,每天有数以万计的交易在淘宝上进行,与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录,更重要的是,这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据,淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐;商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计,经营活动成本和收益实现了可视化,大大降低了风险,赚取更多的钱;而与此同时,更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。维克托曾预言2020年,大数据时代就会真正来临。在那个时候,最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的,尤其是智能手机的应用。五、大数据让每个人更加有个性对个体而言,大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如,我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控,一旦有什么感染,或身体有什么不适,我们都可以通过手机得到警示,接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家,从而获得正确的用药和其他治疗。过去我们去看病,医生只能对我们的当下身体情况做出判断,而在大数据的帮助下,将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析,并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系,实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前,提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担,因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。还有,在传统的教育模式下,分数就是一切,一个班上几十个人,使用同样的教材,同一个老师上课,课后布置同样的作业。然而,学生是千差万别的,在这个模式下,不可能真正做到“因材施教”。如一个学生考了90分,这个分数仅仅是一个数字,它能代表什么呢?90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等,把它们和90分联系在一起,这就成了数据。大数据因其数据来源的广度,有能力去关注每一个个体学生的微观表现:如他在什么时候开始看书,在什么样的讲课方式下效果最好,在什么时候学习什么科目效果最好,在不同类型的题目上停留多久等等。当然,这些数据对其他个体都没有意义,是高度个性化表现特征的体现。同时,这些数据的产生完全是过程性的:课堂的过程,作业的情况,师生或同学的互动情景……而最有价值的是,这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的,只需要一定的观测技术与设备的辅助,而不影响学生任何的日常学习与生活,因此它的采集也非常的自然、真实。在大数据的支持下,教育将呈现另外的特征:弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育,就是要根据每一个人的特点,释放每一个人本来就有的学习能力和天分。此外,维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴,现在可以提供数据库,打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库,如为企业提供机场、高速公路的数据,提供航班可能发生延误的概率,这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程,这种类型的创新,就得益于公共的大数据。六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者,在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。近年来,在国内,“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底,我国的国家智慧城市试点已达193个,而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用,而这些都要依托于大数据,可以说大数据是“智慧”的源泉。在治安领域,大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测,北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析,打击犯罪。在交通领域,大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集,分析预测出行交通规律,指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度,进行车流指挥控制,及时做到梳理拥堵,合理缓解城市交通负担。在医疗领域,部分省市正在实施病历档案的数字化,配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析,可以用于远程诊疗、医疗研发,甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。伴随着智慧城市建设的火热进行,政府大数据应用已进入实质性的建设阶段,有效拉动了大数据的市场需求,带动了当地大数据产业的发展,大数据在各个领域的应用价值已得到初显。七、大数据如何预言未来?著名的玛雅预言,尽管背后有着一定的天文知识基础,但除催生了一部很火的电影《2012》外,其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量,以及大气受污染、冰川融化的程度,我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式,人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释,基于精准预测,发现现有模式是死路一条后,人类就可以进行一些改变,这其实就是一种系统优化。这种结合之前情景研究,不断进行系统优化的过程,将赋予系统生命力,而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘,我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的,同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作,甚至长远的维护和优化。从这个角度讲,基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢,因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来,而不像以前那么死板。基于大数据,个体之间相互连接有了基础,相互的交互过程得到了简化,各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务,机构内部的管理也更为细致,有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景,不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度,不仅改变了市场营销、生产制造,同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源,这也就意味着新的商业机会,没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力,适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。当下,正处于数据大爆发的时代,如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据,对未来的运行模式进行预测,从而提前进行准备或者加以利用、调整,对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点,目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。可见,大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值,触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢?就是所谓的大数据综合服务提供商,从实践情况看,主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色,分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则,将引发社会发展的深刻变革,同时也是未来最重要的国家战略之一。以上是小编为大家分享的关于大数据的七大核心价值的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。
这论文作假的多吗?这个也许有一定的现象吧,但是不会太多,因为。正常的。学校。考试机构是很严格的。
互联网我知道怎么做我分析结果内容就这么多
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。 不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)
了解大数据与人工智能的区别与联系,首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。1、大数据大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果,其中物联网的影响最大,所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开,包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前,大数据的价值主要体现在分析和应用上,比如大数据场景分析等。2、人工智能人工智能是典型的交叉学科,研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向,目前机器学习的应用范围还是比较广泛的,比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”,如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。3、大数据与人工智能大数据和人工智能虽然关注点并不相同,但是却有密切的联系,一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品),为智能体提供的数据量越大,智能体运行的效果就会越好,因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”,从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟,相关的理论体系已经逐步完善,而人工智能尚处在行业发展的初期,理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说,如果从大数据开始学习是个不错的选择,从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说,两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题,发展空间都非常大。
毕业论文中的数据必须真实的。写毕业论文的方法:1、调查法调查是科学研究中最常用的方法之一。它是一种有目的、有计划、有系统的收集研究课题的实际或历史情况的资料的方法。综合运用历史、观察、对话、问卷、案例研究、测试等科学方法,有计划、深入、系统地了解教育现象。对调查中收集的大量数据进行分析、综合、比较和总结,为人们提供常规知识。调查方法中最常用的方法是问卷调查法,这是一种以书面方式收集数据的研究方法,即调查人员为调查项目编制表格,分发或邮寄给有关人员,要求指示填写答案,然后回收、统计和研究。2、观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究大纲或观察表,用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象,以获取数据的方法。3、实验法实验方法是通过改革主体,控制研究对象,发现和确认事物之间因果关系的一种科学研究方法。
事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。 不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)
可以搜集下相关的文献,知网相关的硕博期刊论文是比较多的,可以提供很多参考。
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考: 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
数据造假,会导致没有数据支撑,会出现学术不端。
数据是论文的生命,如果数据不准确,论文的依据和结论都可能出现问题。要尽快核实数据
戊戌数据包含了美国上市药品数据库,欧盟上市药品库,美国橙皮书数据库,ClinicalTrials数据库,欧盟HMA上市药品库,日本橙皮书数据库,日本上市药品库等,有中文,英文,日文检索。
外文文献数据库可以有很多种分类的角度,其中从所收录文献信息的使用方式的角度分类如下:第一类是收录文献全文的数据库,以 sciencedirect 、springer 和 wiley 为代表。 第二类是收录摘要、文献来源和文献引证关系的数据库,以所谓的三大索引数据库为代表。(三大索引数据库统一于 ISI web of knowledge) 第三类是含有少量免费全文,但对于大多数文章只是收录摘要和文献来源信息的数据库,以pubmed为代表。 第四类是既包含全文电子期刊库,又包含文摘数据库的数据库,以ovid为代表。
同学,别这样做,因为首先如楼上说的万方和知网有很多是重复的,再有知网的查重也不只是在知网内查吧?不知道你们学校抓的严不严,有一定的比率限制的,我们这里的学生自己写完的文章还要下载软件自己查一下,看看是不是符合条件,再交到学院。如果直接下载,被挂的可能性太高了。
1、演示使用版本为office Excel,软件版本为office家庭和学生版2016。2、打开Excel电子表格,在表格中输入,用于演示查找两列数据中重复项的数据,为了演示更为直观,我们对两列数据中的值进行了带重复的设定。3、选中两列数据,然后在菜单栏中的数据菜单下找到工具栏中的查找重复之功能按钮。4、点击后在弹出的删除重复值窗口中选中列A和列B,然后点击确定。5、可以看到此时Excel自动帮我们查找了重复值,并且将重复值删除,仅保留唯一值。