自己的大数据怎么查？
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易查关键词大数据在哪看？
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跟踪大数据100指数基金有哪些
大盘数据100，这个指数不怎么妥当。有深成指100。
贵州有一个大数据双创园在哪里？
百鸟河大数据基地位于贵州省惠水县；百鸟河数字小镇以“共享共赢”的理念将资金技术人才等资源合理调配发展，成功引进了迦太利华、数联铭品、闻康集团等知名企业，与百度合作共建百鸟河大数据基地，重点发展大数据服务外包产业。与印孚瑟斯、联想之星、HTC、北京闻康集团等71家企业签订协议。其中，百度、HTC、联想之星等63家企业正式入驻运营。
大数据属于什么专业
"数据科学与大数据技术属于计算机类别。是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限四年，授予理学或工学学士学位。该专业培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。了解自然科学和社会科学等应用领域中的大数据，具有较强的专业能力和良好的外语运用能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。数据科学与大数据技术专业(英文名DataScienceandBigDataTechnology)，简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。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。主干课程课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。培养目标本专业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，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。培养规格学制与学位学制：四年。授予学位：理学或工学学士。参考总学分：建议参考总学分140~180学分。就业领域该专业学生主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如大数据分析师、大数据工程师等。毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造，**机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。岗位类型企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分以下几类：①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。考研方向该专业学生可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
什么是大数据？大数据时代具有什么特点？它对商业活动有什么影响
大数据是指由传统数据管理工具难以处理的庞大、复杂和高速增长的数据集合。它由三个方面的特征所定义，即大量数据（Volume）、多样数据（Variety）和高速数据（Velocity）。除此之外，大数据还具有数据价值（Value）、数据质量（Veracity）和数据复杂度（Complexity）等方面的特点。大数据时代具有以下几个特点：1.数据的爆炸式增长：随着互联网的快速普及和各类传感器的广泛应用，数据量呈现出指数级的增长。人们在各种活动中产生的数据以及机器、传感器等自动化设备产生的数据都极大地增加了数据的规模。2.数据的多样性：大数据涵盖了不同来源、不同类型和不同格式的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、声音、图像和视频等多媒体数据）。这种多样性使得数据处理和分析更具挑战性。3.数据的实时性：在大数据时代，数据不再是以批处理的方式产生和处理，而是以实时或接近实时的方式产生，并需要即时的处理和分析。这对数据的采集、传输和处理速度提出了更高的要求。4.数据价值的挖掘：大数据包含着丰富的信息和潜在的价值。通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律、模式和趋势，为决策制定和商业活动提供有力支持。大数据对商业活动产生了广泛的影响：1.提供数据驱动的决策支持：通过对大数据进行分析，企业可以获得全面、准确且实时的数据洞察。这些洞察可以帮助企业进行更好的决策制定、市场预测和战略规划，从而提高企业的竞争优势。2.优化运营效率：大数据分析可以帮助企业更好地理解和管理其运营过程。通过对供应链、生产过程、物流等环节进行数据分析，企业可以发现并解决潜在的问题，从而提高效率、降低成本。3.深度个性化服务：大数据分析可以帮助企业更好地了解用户的需求和喜好，并为其提供个性化的产品和服务。通过对大量用户数据的分析，企业可以实现更好的用户定位、精准营销和个性化推荐，提高用户满意度和忠诚度。4.创新新业务模式：大数据的出现为企业提供了创新新业务模式的机会。通过对消费者行为、市场趋势、竞争对手等数据的深入分析，企业可以创造新的商业机会，开展差异化的产品和服务，从而实现增长和转型。5.加强风险管理：大数据分析可以帮助企业更好地识别和管理风险。通过对大量的内部和外部数据进行实时监测和分析，企业可以及时发现潜在的风险因素，提前采取相应的措施，降低风险的发生和影响。总而言之，大数据时代的到来带来了大量的数据资源和机会。对商业活动而言，利用大数据进行分析和应用，可以帮助企业实现更好的决策、优化运营、提供个性化服务、创新新业务模式和加强风险管理。随着技术和算法的不断发展，大数据在商业领域的应用将会越来越广泛。
大数据让现耐也鲁义分析在供应链中有什么应用？
大数据分析在供应链中有许多应用，可以帮助企业优化运营、降低成本、提高效率，以及更好地应对市场变化和风险。以下是一些大数据在供应链中的常见应用：1.预老兆樱测需求：通过分析历史销售数据、市场趋势和消费者行为，预测未来需求，从而帮助企业合理制定生产计划和库存策略，避免过剩或缺货问题。2.库存优化：利用大数据分析准确的库存水平，确保供应链的库存不会过侍丛高或过低，从而降低库存成本，并提高响应能力。3.物流优化：通过大数据分析优化物流路线、运输方式和配送计划，减少运输时间和成本，提高配送效率。4.供应商管理：分析供应商的绩效数据，评估其交货准时性、质量和成本表现，帮助企业更好地选择和管理供应商。5.风险管理：监测市场变化、政策变化、猜庆自然灾害等风险因素，及时调整供应链策略，降低风险影响。6.实时监控：利用传感器、物联网等技术，实时监测物流环节和生产过程中的数据，及时发现和解决问题。7.协同合作：大数据分析可以帮助不同环节的合作伙伴实现更好的信息共享和协同，提高供应链的整体效率和透明度。8.售后服务优化：通过分析客户反馈和产品数据，改进售后服务流程，提高客户满意度。总的来说，大数据分析在供应链中能够提供更多的数据洞察和决策支持，使供应链更加智能化、灵活化，适应不断变化的市场环境。
大数据工程技术学什么
大数据工程技术学什么如下：1.Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!2.Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。3.HadoopHadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!4.HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。5.Avro与ProtobufAvro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。6.ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及蔽大功能的实现方法。7.HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以宏羡竖及高级用法等。8.phoenixphoenix是用Java编写的基于JDBCAPI操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。9.RedisRedis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，P沿领考航民够眼记战HP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。10.FlumeFlume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志派码系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。11.SSMSSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。12.KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!13.ScalaScala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!14.SparkSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、SparkRDD、sparkjob部署与资源分配、Sparkshuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、SparkSQL、SparkStreaming以及SparkML等相关知识。15.AzkabanAzkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。16.Python与数据分析Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
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被动奔跑一里，不如主动奔跑一米
长按加入，行业里的人尖儿都在这
作者丨马金桥
编辑丨何洋
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大数据最发达的地区？
中国31个省份“大数据发展指数”得分排名前四位分别是北京、广东、浙江、上海，第五名是贵州，第六名到第十名分别是江苏、重庆、天津、山东和河北。
前十位中，东部地区占8位，西部地区2位，分别是贵州和重庆。其中贵州位居西部第一，甚至超过了东部很多发达省市自治区，令人感到意外。