大数据培训班是骗局吗
大数据培训班是骗局吗
信息技术与经济技术交会引发了大数据迅速增加，大数据在生产、消费、经济运行机制方面产生了重要影响，大数据人才缺口很大，2018年大数据就业形势依旧很好。那么千锋大数据开发培训学校靠谱吗？参加大数据就业培训怎么样？
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二、教研团队
千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据培训作为大数据培训机构的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。千锋大数据培训的老师坚持“教学为本”的方针；坚持“用良心做教育”的理念。全心全力帮助每一位学生。秉承对学生负责的基本原则，千锋多年来坚持面对面教学，传授真正实用的技能知识。
三、就业保障
千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据为保障学员就业与亚马逊达成战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10k以上，学员反馈口碑非常好！
2018年，大数据产业业态和资源要素加速汇聚，大数据核心区引领发展雏形彰显，大数据创新能力开始显现，大数据引领创新发展的体制机制进一步健全和理顺。大数据的技术体系逐步完善，大数据技术的开源模式有效降低了产业技术的壁垒，基础技术在大数据创新中的作用依然存在，但其重要性将逐步降低，大数据创新将更多地依赖于数据驱动和应用驱动。数据驱动创新源于大数据的基础技术体系。
大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。千锋大数据开发新进企业级服务器实战教学，20周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。
大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构
https://www.360docs.net/doc/4715658248.html, 大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构 大数据培训班是骗局吗？光环大数据了解到，近年来随着大数据时代的到来，大数据人才需求增加，但目前并没有大数据专业的大学毕业生，所以很多人通过参加大数据培训班，来快速提升自己的大数据技术。 大数据培训班也越来越多了，市场上鱼龙混杂。那么大数据培训班是骗局吗？ 大数据培训班不是骗局，是为了培养大数据人才而开设的培训课程。 但大数据培训班比较多，有些机构开设的课程、就业等跟不上，因此耽误了不少学生。因此，光环大数据建议，挑选靠谱的培训班，可以从以下几点进行： 1、品牌效应 好的大数据培训机构一定具有好的口碑。光环大数据培训具有良好的口碑，毕业学员深受市场的认可，企业品牌好，客户美誉度高，能给人强烈的安全感。比起市场上动不动就由于经营不善卷铺盖走人的小培训机构这样口碑好的培训 机构更值得选择。 2、课程体系 选择一家好的大数据培训机构还应该看所学习的课程，光环大数据强大的教
https://www.360docs.net/doc/4715658248.html, 实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！ 3、师资力量 老师的水平决定了一家大数据培训机构是否好，专业老师是最核心的竞争力，一些有实力的讲师都会有比较显著的成就，和一些比较重大的项目实战经历，光环大数据只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 4、就业保障 参加培训班的目的就是为了找工作，好的大数据培训机构学员的就业率和就业所获得的薪水都会一目了然。光环大数据为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10K以上，学员反馈口碑非常好！ 光环大数据认为，大数据培训班哪里好其实并没有这样的说法，只有适合之言，大数据机构只有适合自己的才是最好的，像我觉得面授教学，好的学习氛围，老师可以随时帮忙解决困难的机构才是好机构，那我就去找这样的机构，选择适合自己的机构才能称之为最好的机构。不过光环大数据认为，在选择机构的时候尽量自己去调查下比较好，谨防被骗。
《贵阳市城市总体规划(XXXX—2020年)》(2017年修订)批后公布
《贵阳市城市总体规划（2011—2020 年）》 （2017 年修订）批后公布 《贵阳市城市总体规划（2011—2020 年）》（2017 年修订）于2017 年 12 月 5 日获国务院批准实施，现将规划主要内容公布如下： 第一章总则 一、编制目的 《贵阳市城市总体规划（2011—2020 年）》作为指导城 市发展建设的纲领性文件，较好地引导和促进了贵阳市社会 经济发展和城市建设。国家出台若干支持贵州发展的重大政 策和战略措施，面对新的发展形势，贵阳市迎来了发展的新 机遇，进入快速发展时期，发展条件和发展环境发生重大变化。为加快适应新常态下城市发展方式转型，积极应对新型 城镇化下城乡规划管理工作提升的要求，进一步充分发挥城 市总体规划对新时期社会经济发展和城市建设的指导作用， 依据《中华人民共和国城乡规划法》及相关法规，对《贵阳 市城市总体规划（2011—2020 年）》进行修订。 二、指导思想 全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中 全会精神，统筹推进“五位一体”总体布局和协调推进“四 个全面”战略布局，贯彻创新、协调、绿色、开放、共享五 大发展理念，落实中央、省城市工作会议精神，坚持加速发
展、加快转型、推动新跨越主基调，把贵阳市建设成为和谐宜居、富有活力、独具特色的现代化城市。 三、规划年限 本次修订期限至 2020 年。 四、规划范围和空间层次 市域：即贵阳市行政区划范围，含南明区、云岩区、白 云区、花溪区、乌当区、观山湖区、清镇市、修文县、开阳县、息烽县；总面积 8034 平方公里。 中心城区：东起小碧乡、永乐乡、东风镇，西至朱昌镇、 金华镇、久安乡、石板镇，南起党武乡、孟关乡，北至麦架镇、沙文镇、都拉乡；总面积 1244 平方公里。 城市规划区：东起南明区永乐乡，西至清镇市红枫湖镇， 南起花溪区青岩镇，北至修文县龙场镇、扎佐镇；含南明区、云岩区、白云区、花溪区、乌当区、观山湖区及清镇市青龙办事处、红枫湖镇、百花湖乡和修文县龙场镇、扎佐镇；总面积 3121 平方公里。 第二章城市发展战略 五、城市发展目标 至 2020 年，打造公平共享创新型中心城市，建成大数 据综合创新试验区，建成全国生态文明示范城市，建成更高水平的全面小康社会，在全省率先实现历史性跨越。 六、城市性质
贵阳大数据产业概况
贵阳市大数据产业概况 大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的产物，它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征，蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会,将改变新一轮产业格局，推动经济社会的深刻变革。作为新兴产业业态，大数据产业在国内外尚未形成垄断，整个行业正处于积极的竞相发展布局阶段。 贵阳市发展大数据产业，建设大数据基地，推进大数据应用，是贯彻落实国务院《“宽带中国”战略及实施方案》、《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》、《关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》以及贵州省委省政府《关于加快信息产业跨越发展的意见》等的重要举措，是以科技创新为引领，大力发展高新技术产业和现代制造业的具体抓手，是依托中关村贵阳科技园和贵安新区大数据基地，发挥区位和环境等特色优势的科学选择。 贵阳市贵安新区作为国务院2014年1月6日批复同意设立的国家级新区,肩负着打造西部地区重要经济增长极、内陆开放型经济新高地、生态文明示范区的重大使命,是带动贵州后发赶超、同步小康的大平台,是引领区域经济转型升级、跨越发展的大引擎。贵安新区发展大数据产业，具有以下得天独厚的优势： 一是生态条件优越。贵阳的经济社会发展具有明显的生态示范城市效应，贵安生态条件也很优越。贵阳市气候凉爽，周边年平均气温15.1℃，夏无酷暑，冬无严寒。空气清新，达到世界卫生组织设立的清新空气负氧离子标准的上限。纬度合适，处于北纬26度，与埃及的开罗、印度的新德里、美国的夏威夷大体相当。海拔适中，在l000米左右，紫外线辐射为全国乃至全球最少的地区之一，非常适合人居。灾害罕见，没有发生过地震、台风等。坚持建设生态文明城市和地区，贵阳市周边环境质量持续提升，有利于高新技术产业特别是软件产业的发展，能有效提升信息网络设备的“安全系数”，对世界上高智商、高知识、高投资、高收入的人有很强的吸引力。 二是产业要素保障能力强。贵州省电力充沛，能源富足，是“西电东送”的起源。贵州省水资源丰富，电力水火并济，稳定可靠。随着高铁时代的到来，贵州省物流逐步通畅，交通日益便捷。生活生产配套环境相对优越。贵阳市拥有相对较好的生产、生活和产业配套环境，电子商务、金融、保险、法律、物流、会展等生产性服务业发展水平在全省处于领先。 三是大数据产业支撑基础好。运营商大数据中心奠定产业发展基础。三大运营商数据中心在贵安新区相继开工建设，其中：中国电信云计算中心用地500亩，总投资70亿元，中
分析性审计 陷阱 数据 战略
分析性审计:陷阱\数据\战略 夏草整理 财务分析有很多用途,如证券分析\信用分析\投资分析\融资分析等等,这些分析手法有差异,目标也不一样,但基本思路是一样的,都是在深入了解企业基础上,对企业或项目的价值作出评价. 而笔者今天想介绍是财务分析的另一用途,财务分析在审计中的运用,简称审计分析.新审计准则实施后,分析性审计证据甚至有压过经验性证据(包括实物证据\书面证据等)的趋势,根据第1313号审计准则---分析程序,分析程序是指注册会计师通过研究不同财务数据之间以及财务数据与非财务数据之间的内在关系,对财务信息作出评价,分析程序还包括调查识别出的\与其他相关信息不一致或与预期数据严重偏离的波动和关系. 分析程序的目的,根据笔者理解,就是找”喳”,找出财务数据异常,以发现潜在的重大错报风险,在实施风险评估程序时,注册会计师应当运用分析程序,以了解被审计单位及其环境,并在审计结束时运用分析程序进行总体复核, 根据准则规定,分析程序还可用于实质性程序,但要考虑以下主要因素: 1\确定实质性分析程序对特定认定的适用性 2\数据的可靠性 3\作出预期的准确程度 4\已记录金额与预期值之间可接受的差异额 一\分析性陷阱 Knechel在”审计:鉴证与保险”中指出在运用分析性程序时最常见的错误包括: 1\预期值不明确或过分简化:当审计人员能够对所评估的(风险\流程或账户)属性形成独立的预期值时,分析性程序最为有效,令人遗憾的是,许多情况下审计人员形成的预期值的根据往往不够合理.例如,审计人员在预期账户余额时,使用前一年的账户余额作为当年的预期值,就有些过份简单化.如果审计人员不能形成合理的\符合逻辑的预期值,分析性程序的准确性就会减弱. 2\不够精确:所有的预期值都涉及最可能落入的值域问题---审计人员的预期值仅仅是值域中的一个点,合理预期值的值域反映了估计误差的幅度,它可以非常大.误差幅度越大,分析性程序的准确性越低,遗憾的是,审计人员基本不知道真实的误差幅度,最终可能对正常的随机偏差引起的波动表示怀疑,以为是潜在问题.风险或错误的征兆,因而导致审计人员执行一些不必要的审计工作 3\缺乏可靠数据:如果审计人员的预期值所依据的数据不准确或不可靠,那么预期值也将不可靠.误导性数据往往造成审计人员形成不合理的预期值并降低估计的准确性,当分析性程序采用组织外部的数据或采用组织内部未得到有效控制的数据时(例如,在会计系统以外处理的非财务数据),数据不可靠的问题可能就更加严重了. 4\报告结果的影响:审计人员往往在执行分析性程序前就已经知道了某一属性的报告结果.当审计人员知道了所分析账户的未审计账面价值时,通常会产生问题.审计人员了解报告结果之后,往往使他的预测值有一种向已知的账面价值偏移的趋势,报告结果的影响有可能降低分析性程序的有效性. 5\对波动的解释不完整或不一致:当审计人员确定某一属性的预期值与其报告结果不同时,他应对这种波动做出各种可能的解释.波动原因有很多,比如正常的经营状况\风险的增加\流程故障或错误(例如:未记录交易)等,但审计人员没有能力找出很多可能的原因来解释波动.由于审计人员不能为波动找出各种可能的原因,而调查的仅仅是那些他注意到的原因,因此会忽略某些潜在的问题.并且,即使某种可能的解释得到了证实,审计人员也可能未意识到它只是部分地解释了波动原因 6\模式的识别能力不强:许多绩效指标的相互作用模式都可以预见到,也就是说它们之间相互关联.当通史识别出不同属性的变动形成了一种模式,可以反映基本的状况时,分析性程序最为有效,遗憾的是,大部分人都很难从不同集合的数据中识别出相应的模式 7\过分依赖管理层的解释:审计人员在执行分析性唾弃时,如果发现了异常波动,很自然地会让管理层作
对大数据分析相关问题的思考
对大数据分析相关问题的思考 引言 随着移动互联网和社交网络的发展，各行业无论大小，都可以轻松产生海量的数据。某些数据分析师表示：如果可以实时、精确地追踪一切数据，并且有足够高效的算法与储存设备，大数据可以分析并解决一切问题。但这样的论点过于理想化，现实情况并不是这样。随着互联网和社交媒体的活跃，数据量已经不是问题，工具和算法也在日新月异地发生着迭代和更新。大数据的应用和分析，也的确让很多企业得到利好，提高了利润。越来越多的问题，在大数据的处理和分析下迎刃而解。无论是用户喜好、销售变化、市场动态、经济形势，甚至是预测天气，动动鼠标就能够了解。但是，大数据真的是神奇并万能的吗？ 1 大数据不是万能的 《连线》杂志的前主编Chris Anderson曾经说过：“有了足够的数据，数字本身就能说话”[1]，现今的大数据热度，也正好说明了这一种行业内的认知：“数据必然反映事物之间的联系，因此大数据总是能够揭示事物的真理。”但大数据并非真的这么万能。 1.1 大数据不能解决所有的问题 首先，大数据并不能够解决所有的问题，尤其是大数据用于做用户分析的时候。大数据的基础是记录用户在线上的点击和操作，这些数据确实是在反映用户的操作和使用行为，但所思并不等于所想，用户的行为并不完全能够反映用户的意图。 苹果公司在发布iPhone4之前做过一个测试，让大家给白色和黑色的手机投票，白色的票数高出黑色很多。然后苹果公司让这些人从这两种颜色的手机中，选择一种带走，却发现多数人选择了黑色。手机腾讯网每天的新闻排行中点击量最高的多数是明星八卦类的内容。但从用户调研问卷和访谈的结果中发现，明星八卦在用户需要和喜欢的内容中排名很靠下。有的用户，在填写问卷时刚选择了“不喜欢看太八卦的内容”，几分钟之后就在测试页面上打开了“某某明星离婚纠纷”的文章。 而当数据量足够大的时候，如果过分依赖数据的结果，或者把数据的结果理解成用户的“思想”，就很容易做出错误的判断，甚至曲解用户的意图。 1.2 大数据能否客观地反映问题 如果说，大数据无法正确反映用户所思，但总会如实反映用户所做吧。但现实是，大数据可能连这点都做不到。 麻省理工出版的《“R a w D a t a”i s a n Oxymoron》一书中的观点就很有意思，作者认为，“这个世界上根本就不存在‘原始数据’这一说法，‘原始数据’只不过是一种修辞”[2]，数据在采集、筛 马 弢 手机腾讯网 北京 100080 摘 要大数据分析作为当下的热点概念，得到越来越多的重视。但大数据不是万能的，它有自身的局限性，过分依赖大数据会产生很多问题。针对这一观点，文章分析列举大数据自身存在的局限性，概括在进行大数据分析时需要注意的问题，提出在做大数据分析时，应当把大数据做“小”的处理方式。 关键词 大数据；数据分析；局限性
大数据的十大局限
大数据的十大局限
“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，似乎在一夜之间，大数据就红遍了南北半球，，大数据被神化得无处不在，无所不包，无所不能。这里面有认识上的原因，也有故意忽悠的成份。笔者以为，越是在热得发烫的时候，越是需要有人在旁边吹吹冷风。在这里谈大数据的十大局限性，并非要否定其价值。相反，只有我们充分认识了大数据的特点和优劣势，才能更加有效地对其进行采集、加工、应用，充分挖掘和发挥其价值。 1、数据噪声：与生俱来的不和谐 大数据之所以为大数据，首先是因为其数据体量巨大。然而，在这海量的数据中，并非所有的数据都是有用的，大多数时候，有用的数据甚至只是其中的很小一部分。随着数据量的不断增加，无意义的冗余、垃圾数据也会越来越多，而且其增长的速度比数据信息更快。这样一来，我们寻求的重要数据信息或客观真理往往会被庞大数据所带来的噪声所淹没，甚至被引入歧途和陷阱，得出错误的结论。 2、真实性：不得不接受的虚假 “引领我们进入困局的并不是我们不知道的事物，而是我们知道、但不那么真实的事物。”真实性是一切数据价值的基础，然而这同时也是大数据的一大先天性缺陷。 网络是大数据最重要的来源之一，而网络本身就充斥着大量的虚假信息。例如，网络数据中存在着大量的虚假个人注册信息、假账号、假粉丝、假交易、灌水贴及虚假的意思表示等。这种失真是由网络本身的特性决定的，比如说，绝大多数社交网站很难也不会对会员注册信息的真实性进行全面核查，
电商平台也无法控制一人注册多账号，或账号与实际消费个体的非对应关系（想想你家有没有共用一个宽带或电商账号的情况）。 除了网络数据，即便是通过原始方法采集的个人信息数据也无法保障其真实、准确。就拿电信运营商来说，即便推行了实名制，数据质量与期望仍有相当差距。 可以预见，在相当长的时间内，即使最优秀的数据科学家、最先进的数据处理方法也无法消除或修正某些数据固有的错误和不足，对大数据真实性的追求无疑是摆在我们面前的又一挑战。 3、代表性：永不可能的全样本 迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中阐述的一个核心观点便是，大数据是全样本，因此不再依赖随机取样。笔者认为，这种观点是错误的。 大数据来源大致可以分为两类，一类来自于物理世界的科学数据，如实验数据、传感数据、观测数据等；另一类则来自于人类社会活动，主要是互联网数据，如社交关系、商品交易、行为轨迹等个人信息。然而，这两类数据的产生、收集都存在很大的盲区和局限性。例如：很多人在网上订餐或消费的时候往往会参考其他人的推荐和点评，但经常在消费以后发现并不如意。撇开个人口味和刷评的因素，还有一个重要原因在于，网上点评的人并不具备足够的代表性。喜欢上网的本身就只是消费人群中的一部分，上网消费同时又喜欢点评的人更只是其中的一小部分，所以，由带有明显倾向的小众来代表整个群体明显是错误的。 无论科学技术如何发达，来自于物理世界和网络社会的大数据永远都不可能覆盖整个自然界和人类社会；如果再考虑宗教、法律、伦理、道德上的诸多限制，那么大数据就更不可能成为“全样本”了。
贵阳大数据交易所 规范交易 亮剑大数据经济
贵阳大数据交易所规范交易亮剑大数据经济 大数据不仅改变了我们的价值思维，也将改变中国的经济格局。以前的贵州省，俨然是有如桂林山水甲天下一样的美景，旅游是贵州省的标签，但是整体经济发展并不好。现如今，云计算和大数据的时代，让贵州抓住了机会，“云上贵州”成为新的代名词，成为全国关注的焦点，经济“弯道超车”成为可能。 抢滩大数据，架设新引擎 前不久，贵阳国际大数据产业博览会的盛景历历在目，不仅受到国家高度重视，企业广泛参与，更不乏BAT、甚至国际化巨头的身影。 从客观条件来讲，贵阳特殊的地形、气候因素，温度较为适宜，而且不适合发展化工、重工等产业，推进大数据产业的建设是时代大势所趋。 从深层次讲，贵州是全国率先开放政府数据的城市，尽管全国很多地方政府都在推动大数据产业的建设，但贵州省却是第一个以全省之力推动其发展的地区，因此获得了阿里巴巴、富士康等大企业的大力支持。 如今，数据中心集群地、中国数谷、数博会、数交所、大数据战略重点实验室、全城公共免费Wi-Fi无线热点等先后落地，为贵州的经济发展架设了新引擎。 看清价值，政府推动数据公开 中国已经来到转型期的关键时期，政府致力于通过实施“互联网+”行动计划，利用互联网、大数据、云计算为大众创业、万众创新提供平台数据和服务支撑。国务院副总理马凯在贵阳国际大数据产业博览会上指出，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。某种程度上说，谁拥有了大数据谁就拥有了未来。 数据在哪?统计显示，随着电子政务建设的不断发展，各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据，掌握着全社会信息资源的80%，其中包括3000余个数据库，数据“金矿”已经形成，亟待挖掘。 但是，长期以来，这些信息大多处于不对外公开状态，难以体现数据的价值。比如，部门之间、上下级之间的政府信息相互割裂，不共享，形成一个个“信息孤岛”，不仅制约了政府社会治理水平，也让百姓深受其苦，甚至出现了老百姓跑断腿证明“我妈就是我妈”的笑话，引起总理震怒。 清华大学经济学博士研究生冯煦明表示，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在档案馆的文件中，数据永远只能是一堆数据;如果放在开放平台上，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，使社会运行更加高效。 认识到大数据的价值，国家领导人多次公开表态推动政府数据开放。自去年3月“大数据”第一次出现在《政府工作报告》中以来，就被李克强在不同的场合多次提及。仅去年就有6次国务院常务会议的议题与大数据运用有关。李克强总理曾表示：“不管是推进政府的简政放权，放管结合，还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化，都要依靠大数据、云计算、所以，它应该是大势所趋，是一个潮流。” 紧接着2015年5月，国务院办公厅印发《2015年政府信息公开工作要点》，提出积极稳妥推进政府数据公开，为政府大数据的公开提供了政策支撑。
贵阳大数据
贵阳大数据产业发展与贵阳国际金融中心的关系贵州大数据产业的背景和意义 党的十八大提出要实施创新驱动发展战略，并将其作为加快完善社会主义市场经济体制和加快转变经济发展方式的一个重要内容，强调要适应国内外经济形势新变化，加快形成新的经济发展方式，把推动发展的立足点转到提高质量和效益上来。 按照这一发展战略，国家、贵州进一步明确了产业发展导向——发展大数据产业。这也是贵州省抢抓重大机遇期，实现科学发展、转型发展、跨越发展的具体举措，该举措符合中央产业政策导向，贵州理应抓住机遇，趁势而上。 贵州发展大数据产业的优势 3月1日，在贵州·北京大数据产业发展推介会贵阳分场项目签约仪式上，省委常委、市委书记陈刚指出，首先，贵州是产煤大省，电力资源丰富，贵阳气候凉爽，空气清新，地质结构稳定，具备发展大数据产业的自然优势；其次，中国电信、中国移动、中国联通分别在贵州建立三大数据中心以后，贵州发展大数据具备了物理平台基础；与此同时，富士康第四代产业园已落户贵安新区，其示范工厂目前已在贵阳高新区启动，部分从事手机制造和元器件配套的企业开始涉足贵州。在智慧城市、智慧旅游、社区服务、公共卫生网络建设等方面，贵阳正迎来加速发展的新时期。 贵州发展大数据产业的主要举措 一、加快大数据基地建设 二、大力引进和培育大数据企业 三、创新机制培育市场 四、支持大数据科技创新、
五、加快信息基础设施建设 六、建立大数据产业投融资体系 七、加强人才队伍建设 相关举措背后的核心问题——资金需求 伴随着基础设施建设、大数据企业的引进、高端人才分子引入等各方面的难题，资金的巨大需求日益凸显。省政府在《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》中明确指出，要建立大数据产业投融资体系。一是通过大数据产业发展专项资金投入，引导社会资本共同发起设立贵州省大数据产业投资基金，与天使投资基金、风险投资基金、私募股权投资基金、产业投资基金等共同构建多层次投资体系，满足大数据产业不同类别企业及其在不同阶段的发展需求。二是引导和鼓励金融机构支持我省科技金融体系建设和投资。鼓励金融机构为符合条件的大数据企业给予信贷支持，围绕大数据产业开发和创新金融产品，延伸服务网络，为我省大数据项目融资提供支撑。支持大数据企业利用多层次资本市场进行融资，对为大数据企业提供信用担保的机构给予补贴。 省政府对金融业发展的重要抓手——贵阳国际金融中心 2012年贵州省十一届人民代表大会提出加快推进“引银入黔”，打造区域金融中心——其中贵阳国际金融中心是落实“引银入黔”的核心抓手项目。 2013年，市委、市政府召开贵阳市与驻筑金融机构负责人座谈会，省委常委、市委书记陈刚强调，要把金融工作放在城市发展更加突出的位置，以金融业作为现代服务业的龙头，尽快着手贵阳金融业发展的顶层设计，形成适度超前、符合客观需求的金融业发展体系，努力将贵阳打造成为中国西部科技金融创新中心。因此，贵阳国际金融中心也迎来了良好的发展机遇。
浅谈大数据征信与隐私
浅谈大数据征信与隐私 大数据征信是指运用大数据技术构建征信模型及算法，通过对海量数据进行采集、分析、整合和挖掘，多维度刻画信用主体的违约率和信用状况，形成对信用主体的信用评价。大数据征信的核心是将大数据技术应用到征信活动中，强调处理数据的数量大、刻画信用的维度广、信用状况的动态呈现、交互性等特点。从运行机制上看，大数据征信主要是对征信信息进行自动采集、存储、分析和结果输出，对信用风险进行实时、动态的跟踪和管理，注重对弱相关、非结构化和多维度的海量数据进行深入挖掘和相关分析，力图客观、准确、全面、动态地呈现信息主体的信用状况。与传统征信相比，大数据征信覆盖了更为广泛的人群，数据收集和处理效率有较大提升，在一定程度上避免了人为因素的干扰，防范了可能发生的道德风险，为普惠金融开辟了一条新路径。 大数据征信挑战个人隐私边界 第一，隐私边界模糊。受大数据追求全数据、混杂性、相关关系和数据化的趋势影响，大数据征信大大地拓宽了个人信息的范围，除了传统的信用信息数据外，个人的互联网大数据、传感数据、行为数据、地理位置数据等，都在被纳入考察维度之中，都可通过算法模型转换成对个人的信用评价，个人信息、信用信息与隐私的边界被进一步模糊。基于技术实现难度、市场需求、成本和效率的综合考量，征信机构在个人信息收集处理过程中，并没有动力对个人信息、信用信息与隐私信息予以区别对待，信息主体享有的知情同意权、异议权、更正权、删除权等，往往得不到充分尊重和保障。实践中，复杂而充满陷阱的隐私政策、为接受相关服务而被迫“让渡”的个人信息控制权，以及个人隐私被侵犯后调查取证的复杂流程、高技术壁垒、高成本等，往往成为阻碍信息主体寻求司法救济的主要障碍。在大数据征信行业迈向自动化和智能化的道路上，个人信息和个人隐私正面临着被无限制、无差别收集和使用的风险。 第二，立法相对滞后。当前，涉及个人信息与隐私保护的法律主要有《刑法》《侵权责任法》《网络安全法》（2017年6月实施）、《消费者权益保护法》《征信业管理条例》《征信机构管理办法》《电信和互联网用户个人信息保护规定》《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》《征信机构监管指引》《征信机构信息安全规范》《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》，等等。总的来看，现行立法多是间接的、碎片化的、框架性的规定，存在执法部门权限职责不清，个人信息的收集处理规则不科学、不合理，企业守法成本高，司法救济渠道不畅，个人维权成本高昂且效率低下等诸多问题。特别是大数据背景下如何规范收集、处理个人信息，如何保障信息主体的合法权益，提供何种司法救济手段，等等，都缺乏相应的具体规定，个人隐私保护面临无法可依的窘境。 第三，行业自律不足。由于征信信息种类繁多，来源渠道复杂，涉及公安、工商、电信、金融等多个监管部门，监管协同难度较大，监管机构尚未建立起科学有效的手段来实时判别征信机构的信息采集行为是否合法合规。在此背景之下，行业自律作为隐私保护最重要的一道防火墙就显得尤为重要。但从征信业的总体情况
大数据分析的光荣与陷阱
大数据分析的光荣与陷阱 本文从谷歌流感趋势2009年前后表现差异谈起，讨论了大数据分析容易面临的大数据自大、算法演化、看不见的动机导致数据生成机制变化等陷阱，以及对我国大数据产业发展的借鉴。本文认为，为健康发展大数据产业，我国需要防范大数据自大风险、推动大数据产业和小数据产业齐头并进，并强化提高大数据透明度、审慎评估大数据质量等方面的努力。 一、谷歌流感趋势：未卜先知? “谷歌流感趋势”(Google Flu Trends，GFT)未卜先知的故事，常被看做大数据分析优势的明证。2008年11月谷歌公司启动的GFT项目，目标是预测美国疾控中心(CDC)报告的流感发病率。甫一登场，GFT就亮出十分惊艳的成绩单。2009年，GFT团队在《自然》发文报告，只需分析数十亿搜索中45个与流感相关的关键词，GFT就能比CDC提前两周预报2007-2008季流感的发病率。也就是说，人们不需要等CDC公布根据就诊人数计算出的发病率，就可以提前两周知道未来医院因流感就诊的人数了。有了这两周，人们就可以有充足的时间提前预备，避免中招。多少人可以因为大数据避免不必要的痛苦、麻烦和经济损失啊。 此一时，彼一时。2014年, Lazer等学者在《科学》发文报告了GFT近年的表现。2009年，GFT没有能预测到非季节性流感A-H1N1；从2011年8月到2013年8月的108周里，GFT有100周高估了CDC报告的流感发病率。高估有多高呢?在2011-2012季，GFT预测的发病率是CDC报告值的1.5倍多;而到了2012-2013季，GFT流感发病率已经是CDC报告值的双倍多了。这样看来，GFT不就成了那个喊“狼来了”的熊孩子了么。那么不用大数据会如何?作者报告，只用两周前CDC的历史数据来预测发病率，其表现也要比GFT好很多。 2013年，谷歌调整了GFT的算法，并回应称出现偏差的罪魁祸首是媒体对GFT 的大幅报道导致人们的搜索行为发生了变化。Lazer等学者穷追不舍。他们的估算表明，GFT预测的2013-2014季的流感发病率，仍然高达CDC报告值的1.3倍。并且，前面发现的系统性误差仍然存在，也就是过去犯的错误如今仍然在犯。因为遗漏了某些重要因素，GFT还是病得不轻。
大数据培训班是骗局吗
大数据培训班是骗局吗 信息技术与经济技术交会引发了大数据迅速增加，大数据在生产、消费、经济运行机制方面产生了重要影响，大数据人才缺口很大，2018年大数据就业形势依旧很好。那么千锋大数据开发培训学校靠谱吗？参加大数据就业培训怎么样？ 千锋大数据培训靠谱吗？我们可以从以下几个方面来了解： 课程设置 千锋大数据培训班，拥有业内先进的教学体系，结合名企需求，只教授真实前沿技术知识，理论+实战想相结合，保障学员学到真正实用的技能。 二、教研团队 千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据培训作为大数据培训机构的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。千锋大数据培训的老师坚持“教学为本”的方针；坚持“用良心做教育”的理念。全心全力帮助每一位学生。秉承对学生负责的基本原则，千锋多年来坚持面对面教学，传授真正实用的技能知识。
三、就业保障 千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据为保障学员就业与亚马逊达成战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10k以上，学员反馈口碑非常好！ 2018年，大数据产业业态和资源要素加速汇聚，大数据核心区引领发展雏形彰显，大数据创新能力开始显现，大数据引领创新发展的体制机制进一步健全和理顺。大数据的技术体系逐步完善，大数据技术的开源模式有效降低了产业技术的壁垒，基础技术在大数据创新中的作用依然存在，但其重要性将逐步降低，大数据创新将更多地依赖于数据驱动和应用驱动。数据驱动创新源于大数据的基础技术体系。 大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。千锋大数据开发新进企业级服务器实战教学，20周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。
17-310. 大数据思维的陷阱
大数据思维的陷阱 大数据思维的陷阱 大数据营销应用的现状可用这样几个“多”来形容：说的比投（入）的多；投的比做的多，如有些大型国企投入资金，建部门、雇海归，但并没有真正做什么；做的比懂的多，收集了一些数据，但读不出有价值的信息来；懂的比赚的多；认为今后赚的比现在想到的多。 如何才能实现光明的前景？一要养成大数据思维，二要避开三大陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维：一切皆可测? POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡，都是大数据的来源。例如，通过传感器，利用红外线微波可以观测人的生理状态、脑电波等，如果驾车人员犯困，其心理指标发生变化并到一个临界值，汽车后台就会告诫驾驶员休息。赌场入口处的红外传感器，会根据脑部热量情况，分析进来的是冲动型赌徒还是冷静的赌徒。 汽车行业的大数据有人、车、环境三个来源。“人”不仅包括车主或者驾驶人员，还应包括乘客；“环境”不光是路面信息，还包括行车所到之处的周边信息，如旅馆、加油站、旅游景点等等，典型如地图应用。“车”的应用也已有案例，如美国一家保险公司为汽车加装了跟踪器，根据行驶数据来决定保险费率；米其林也会搜集与环境相关的数据，某智能芯片厂商为长途货运汽车提供的芯片，可以全球定位、调节物流和运输。 跨界思维：一切或可联? 跨界有不同媒介、渠道间的跨界，如O2O和LBS，也有商业模式、数据应用的跨界。例如，GoPro是穿戴式照相机，但它也为寻求刺激的滑雪、跳伞运动爱好者，剪辑加工影像，并在电视上播出，吸引了广告和巨量的粉丝团队。 操作思维：一切要可行? 应用大数据，不等于非得要上高大上的设备和硬件投入。例如视频公司根据用户观看视频的过程来决定推送什么广告，其算法可能比较简陋，但速度快。其次，要把数据和用户心理结合起来，营销精准但不要引起顾客的反感。第三，大数据管理要与KPI结合起来，协调各个部门的利益，否则大家对数据采集不积极甚至不合作。例如，运营部门如果看重节省运营成本，可能就对数据采集的意愿不强烈。 实验思维：一切应可试?
解析财经新闻中的“数据陷阱”.docx
解析财经新闻中的“数据陷阱” 一、引言 财经新闻作为传播经济现象、分析经济形势的一种新闻体裁，衡量经济活动效果是需要通过一系列经济指标来进行的，因此财经新闻中不可避免使用各类数据，小到市民的菜蓝子、公司经营状况，大到国家、全球的经济运行形势，都必须通过一定的数据表现出来。 数据是财经新闻的重要表达元素之一，也是整个财经新闻报道的基石。一些媒体过于强调财经数据的“活”，却忽略了“真”，掉入财经数据“陷阱”，导致新闻失实或部分失实。 在很多人看来，数据是“铁板上钉钉子”，不可能存在“陷阱”。但实际上，在日常的新闻采写过程中，“数据陷阱”无处不在。 并不是说记者敢于冒天下之大不韪，凭空捏造或者虚构数据，而可能是记者在采访中不够细致、严谨，犯了以点盖面，以偏概全的“通病”；也可能是记者被采访对象蓄意误导，当然也有可能是记者缺乏相应的基本经济常识导致理解出现误差。 二、财经新闻“数据陷阱”出现的原因 1.以偏概全 《双十二，七成市民要“砍手”》、《新政出台，八成市民表赞同》……这是经常在报纸上出现的财经新闻标题，这样的财经数据似乎既有“噱头”又十分“权威”、“真实”。但实际上，只要细加思索和考证，就会发现这所谓的“七成”、“八成”其实存在一定的“猫腻”[1]。 很多记者在采写财经新闻时，往往为了图省事，蜻蜓点水般象征性采访几个企业或对象，就匆忙统计数据、得出结论。例如《双十二，七成市民要“砍手”》这篇文章中，这个“七成”市民的比例是如何计算出来的，是做了详细科学的统计分析，还是草率、随意问了问身边的10个人，刚好有7个人说打算在“双十二”购物，就匆忙得出的结论。 很显然，这样得出的数据和结论，既不真实也不全面。 再举一个最简单的例子，记者要采写某一款商品销售情况，结果为了图省事，就匆忙跑了一家超市、询问了一位营业员，这家超市的地理位置很好，这款商品销售情况也不错或者刚好某一日的销量还可以，记者就匆忙得出结论说商品热销，市民抢购。但实际上只要多跑几家超市，或许就能发现这款商品销售情况其实很一般，也并没有出现市民抢购这类情况。
2017-2021年贵州省大数据产业发展及预测分析
2017-2021年贵州省大数据产业发展及预测分析 发展因素分析 一、有利因素 （一）政策支持 2016年1月8日，全国首家大数据评估实验室在贵阳正式揭牌。实验室成立后将对企业数据资产进行评估、定价，让数据资产进入企业资产负债表，让企业沉睡的数据资产产生价值；同时，还以贵阳市为样本，从打造地方性的数据评估行业标准开始，进而积极参与到国家标准制定，推动国家和行业标准制定。 2016年3月1日，全国首部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》开始施行。2016年12月1日，贵州省大数据发展管理局将云上贵州大数据灾备服务中心授牌给中国电信贵州公司。同日，中国电信贵州公司还与华为、阿里、甲骨文、浪潮、中兴、信通院、华三、曙光、东软、长城网际、神州数码等40余家业界知名企业共同发起成立贵州电信大数据产业联盟，积极参与大数据技术创新和产业发展。 （二）贵州省大数据发展驶入“信息高速公路” 2017年6月20日，贵州省大数据发展管理局传来喜讯，贵阳·贵安国家级互联网骨干直联点正式开通。这意味着贵州省跻身全国13大通信枢纽，彻底改变之前互联网流量经北上广及重庆绕转的格局。 国家级互联网骨干直联点主要用于汇聚、疏通区域和全国网间通信流量，是我国互联网网间互联架构的顶层关键节点。 贵阳·贵安国家级互联网骨干直联点正式开通后，贵州省运营商网间互联时延由原来的30余毫秒降至3毫秒左右，丢包率接近零，跨网访问国内部分网站平均速度提升了近2倍，全国各省会城市相互访问，访问性能较之前有较大提升。此外，贵州省互联网省际出口宽带较信息基础设施三年会战前提升近3倍。这将为贵州省大数据、云计算等各种互联网业务应用的发展创造有利条件，吸引更多国际国内知名互联网企业在贵州省落户。 （三）具有历史和现实的产业基础 第一，产业配套基础实。上世纪五六十年代，贵州就布局形成了航空、航天、电子三大产业体系。近年来，贵阳航空航天电子装备行业发展很快，加上富士康第四代产业园落户贵安新区、富士康示范工厂建设投产，贵阳的电子信息产业链不断完善，对大数据产业的配套支撑能力不断提升。 第二，“四大项目”带动形成产业集群。三大电信运营商数据中心同时集中落户贵安新区，建成后将带动周边的产业配套和人才的集聚。目前，诸多物联网企业正在和贵安新区对接，新区已经将打造政务云、工业云、物流云、民生云、旅游云的“五朵云”计划列为2017年工作重点。 二、不利因素 （一）数据安全 大数据时代数据安全面临的主要挑战有：第一，数据基础设施频受攻击，数据丢失及泄露风险加大；第二，新型网络威胁层出不穷，倒逼数据保护技术革新；第三，数据交易地下产业链活动猖獗，治理仍需长期展开；第四，数据跨境流动成为关注热点，监管机制面临挑战；第五，数据资源需求强烈，开放共享与安全保护矛盾凸显。 （二）数据孤岛
《财经新闻“数据陷阱”--类别-
第十章；财经新闻中的“数据陷阱” 财经新闻作为传播经济现象、分析经济形势的一种新闻体裁，衡量经济活动效果是需要通过一系列经济指标来进行的，因此财经新闻中不可避免使用各类数据，小到市民的菜蓝子、公司经营状况，大到国家、全球的经济运行形势，都必须通过一定的数据表现出来。不能一过于强调财经数据的“活”，却忽略了“真”，掉入财经数据“陷阱”，导致新闻失实或部分失实。导致新闻失实或部分失实。数据是财经新闻的重要表达元素之一，也是整个财经新闻报道的基石。在很多人看来，数据是“铁板上钉钉子”，不可能存在“陷阱”。但实际上，在日常的新闻采写过程中，“数据陷阱”无处不在。 财经新闻“数据陷阱”的类别 1、.陷阱1-----以偏概全 《双十二，七成市民要“砍手”》、《新政出台，八成市民表赞同》……这是经常在报纸上出现的财经新闻标题，这样的财经数据似乎既有“噱头”又十分“权威”、“真实”。但实际上，只要细加思索和考证，就会发现这所谓的“七成”、“八成”其实存在
一定的“猫腻”。 记者在采写财经新闻时，往往为了图省事，蜻蜓点水般象征性采访几个企业或对象，就匆忙统计数据、得出结论。例如《双十二，七成市民要“砍手”》这篇文章中，这个“七成”市民的比例是如何计算出来的，是做了详细科学的统计分析，还是草率、随意问了问身边的10个人，刚好有7个人说打算在“双十二”购物，就匆忙得出的结论。很显然，这样得出的数据和结论，既不真实也不全面。 的例子，记者要采写某一款商品销售情况，结果为了图省事，就匆忙跑了一家超市、询问了一位营业员，这家超市的地理位置很好，这款商品销售情况也不错或者刚好某一日的销量还可以，记者就匆忙得出结论说商品热销，市民抢购。但实际上只要多跑几家超市，或许就能发现这款商品销售情况其实很一般，也并没有出现市民抢购这类情况。 .陷阱2-----概念混淆 财经新闻是这几年才逐渐被传统媒体重视的，而目前国内大学中开设经济新闻专业的并不多，整个新闻行业普遍缺乏既懂经济又懂新闻的专业人才，很多记者
【统计陷阱】分析数据时常见的 7 类统计陷阱
【统计陷阱】分析数据时常见的7 类统计陷阱 我们会发生各种极有可能出现的混淆，数据抽取之后「迷恋」于数字，脑子里没有分析的目标，自己的局限影响指标选择......当分析数据的时候我们都很容易犯错。不过，用户体验团队需要用户行为的准确画像，你就要记下分析数据（用户体验分析）时最常见的几个错误，或者说读数据时几个最大的失误。 这些都与对用户行为进行错误的假设有关，然后你就会发现： o较小的数字通常表示负面信号 o如果数据结果表明有一个相关性，那么肯定存在一个因果关系·····等等。 现在，允许我向你揭示当做统计说明时7 个最常见的错误。 1. 访问和浏览：混淆它们并且过度依赖它们 不管是不是新手数据分析师，都会陷入交替使用这两个概念的陷阱： 不同的数据分析工具对同一概念使用不同的术语，（甚至）在同一工具中都会使用令人感到模糊的术语，难怪你会将浏览当作访问，反之亦然。 不过要确保你完全理解术语，否则你就有以下风险： o使用错误的数据做报告 o将一些极不准确的报告整合在一起 毫不意外，这是进行数据解释时最常见的错误。 现在，让我们定义浏览和访问，并一次性地将它们的区别列出： o浏览（页面浏览）是指浏览网站上的一个页面，可被追踪分析代码所追踪。 o访问（session）是指用户在特定时间内，在你网站上进行的所有动作。 现在说到浏览和访问还有一个在分析解释数据时颇为常见的错误，那就是： 过于依赖浏览和访问！
作为UX 设计师，你也许想要将提升访问量和浏览量的任务交给做市场的人。然后集中处理与用户体验有关的数据。 2. 要有全局观而不是深挖数据 简要地浏览一下可以获取的数据： o快速评估手头的数据 o迅速浏览「头行」数字 这样只能得到一些网站当前的运行状态，不会给你任何提升用户体验的线索。怎样提高数据分析效率呢？ 换句话说：访问量仅仅是一个指标用来告诉你有多少人在给定时间段内到达你的网站，不会告诉你怎样鼓励这些人浏览网页。 看到了吧？尽可能使用宽泛的访问数据来分析，并作为用户体验和网站性能的指标是解释统计结果时的另一个常见错误： 作为用户体验分析师，最好的分析数据的方法是对这些数据分析后得到什么结果有个概念。这样你就可以集中分析特定的几个与理解用户行为有关的指标，而不是一股脑扎进数据的海洋里。 3. 解释数据常见错误：只看数字 不把这些数据放在它们的背景下，因为基于数据背景去解释数据才是合理的，否则你就只是分析一些统计上的量化数据： 「是什么」而不是「为什么」 毫无疑问解释数据时最常见的误区就是：进入数字的「咒语」！ 你需要牢记： o这些数据表示的是真实用户的行为 o一旦将它们的来源忽略，那数据就失去了它们的价值
大数据往往也会造成大错误么
大数据往往也会造成大错误么 △Smart-Plant大数据应用 大数据是对于大规模现象的一种模糊的表达。这一术语如今已经被企业家、科学家、政府和媒体炒得过热。 五年前，谷歌的一个研究小组在全球顶级的科学杂志《自然》上宣布了一个令人瞩目的成果。该小组可以追踪美国境内流感的传播趋势，而这一结果不依赖于任何医疗检查。他们的追踪速度甚至比疾控中心(CDC)要快的多。谷歌的追踪结果只有一天的延时，而CDC则需 要汇总大量医师的诊断结果才能得到一张传播趋势图，延时超过一周。谷歌能算的这么快，是因为他们发现当人们出现流感症状的时候，往往会跑到网络上搜索一些相关的内容。 “谷歌流感趋势”不仅快捷、准确、成本低廉，而且没有使用什么理论。谷歌的工程师们不用费劲的去假设哪些搜索关键字（比如”流感症状“或者”我身边的药店“）跟感冒传染有相关性。他们只需
要拿出来自己网站上5000万个最热门的搜索字，然后让算法来做选择就行了。 谷歌流感趋势的成功，很快就成为了商业、技术和科学领域中最新趋势的象征。兴奋的媒体记者们不停的在问，谷歌给我们带来了什么新的科技？ 在这诸多流行语中，“大数据”是一个含糊的词汇，常常出现于各种营销人员的口中。一些人用这个词来强调现有数据量的惊人规模——大型粒子对撞机每年会产生15PB的数据，相当于你最喜欢的一首歌曲重复演奏15000年的文件大小。 然而在“大数据”里，大多数公司感兴趣的是所谓的“现实数据”，诸如网页搜索记录、信用卡消费记录和移动电话与附近基站的通信记录等等。谷歌流感趋势就是基于这样的现实数据，这也就是本文所讨论的一类数据。这类数据集甚至比对撞机的数据规模还要大（例如facebook），更重要的是虽然这类数据的规模很大，但却相对容易采集。它们往往是由于不同的用途被搜集起来并杂乱的堆积在一起，而且可以实时的更新。我们的通信、娱乐以及商务活动都已经转移到互联网上，互联网也已经进入我们的手机、汽车甚至是眼镜。 因此我们的整个生活都可以被记录和数字化，这些在十年前都是无法想象的。 大数据的鼓吹者们提出了四个令人兴奋的论断，每一个都能从谷歌流感趋势的成功中印证： 数据分析可以生成惊人准确的结果；