国家开发银行大数据实践经验分享v1.1-王浩
大数据技术实践实习报告
实习报告一、实习背景和目的随着大数据技术的迅速发展和应用普及，越来越多的企业和机构开始重视大数据的价值。
为了深入了解大数据技术的核心概念和实际应用，提高自己在数据处理、分析和挖掘方面的能力，我选择了大数据技术实践实习项目。
本次实习的主要目的是通过实际操作和项目实践，掌握大数据技术的基本原理和方法，培养解决实际问题的能力。
二、实习内容和过程1. 大数据技术基础知识学习在实习的第一周，我主要学习了大数据技术的基础知识，包括大数据的定义、特点和应用场景，以及大数据技术的关键技术，如Hadoop、Spark等。
通过学习，我了解了大数据技术的发展历程和当前的产业现状，对大数据技术的基本概念有了清晰的认识。
2. 大数据处理工具实践在实习的第二周，我开始了大数据处理工具的实践操作。
我首先学习了Hadoop的基本使用方法，掌握了如何在Hadoop集群上进行数据的分布式存储和计算。
然后，我学习了Spark的相关知识，通过实践操作，掌握了Spark在数据处理和分析方面的应用。
3. 数据挖掘和分析项目实践在实习的第三周，我参与了数据挖掘和分析项目实践。
我们小组选择了一个实际应用场景，即电商用户行为分析，作为我们的项目课题。
我负责了对用户行为数据的预处理和特征工程工作，通过使用Python编写的数据处理脚本，将原始数据清洗和转换成适合后续分析的格式。
然后，我使用机器学习算法对数据进行了建模，并对模型的性能进行了评估和优化。
最后，我们小组通过数据可视化工具展示了分析结果，得出了有关用户行为的有趣发现。
4. 实习总结和反思在实习的最后一周，我对所学的知识和技能进行了总结和反思。
通过这次实习，我不仅掌握了大数据技术的基本原理和方法，还学会了如何使用大数据处理工具进行实际的数据分析和挖掘。
同时，我也认识到了大数据技术的局限性和挑战，如数据质量、数据安全和隐私保护等问题。
三、实习收获和展望通过这次实习，我对大数据技术有了更深入的了解，提高了自己在数据处理、分析和挖掘方面的实际操作能力。
银行模拟实践课心得体会
一、前言作为一名金融专业的学生，我对银行业务一直充满好奇和向往。
为了更好地了解银行业务，提高自己的实践能力，我参加了学校组织的银行模拟实践课。
通过这次课程，我对银行业务有了更深入的了解，也收获了许多宝贵的经验和感悟。
以下是我对银行模拟实践课的心得体会。
二、课程内容1. 银行概述课程伊始，老师向我们介绍了银行的历史、功能、业务种类等基本知识。
通过学习，我了解到银行在经济发展中的重要作用，以及银行如何通过吸收存款、发放贷款等方式，为社会各界提供金融服务。
2. 银行柜员业务在银行柜员业务模块，我们学习了如何办理存款、取款、转账等基本业务。
通过模拟操作，我掌握了银行柜员的工作流程和注意事项，提高了自己的业务处理能力。
3. 银行客户经理业务客户经理业务模块让我们了解了如何进行客户关系管理、产品营销、风险控制等。
通过模拟电话营销、拜访客户等场景，我学会了如何与客户沟通，提高了自己的沟通能力和服务意识。
4. 银行信贷业务信贷业务模块让我们了解了银行贷款的种类、审批流程、风险控制等。
通过模拟贷款审批过程，我掌握了银行信贷业务的操作要点，提高了自己的风险识别和评估能力。
5. 银行风险管理风险管理模块让我们了解了银行在经营过程中可能面临的各种风险，以及如何进行风险识别、评估和控制。
通过学习，我认识到风险管理在银行业务中的重要性，提高了自己的风险意识。
三、心得体会1. 提高实践能力通过银行模拟实践课，我不仅学习了银行业务知识，更重要的是提高了自己的实践能力。
在模拟操作过程中，我学会了如何将理论知识应用到实际工作中，为今后的职业生涯打下了坚实的基础。
2. 增强团队协作意识在模拟实践课中，我们分组进行业务操作，这使我深刻体会到团队协作的重要性。
在团队中，每个人都扮演着不同的角色，只有相互配合、共同努力，才能完成各项任务。
这次课程让我明白了团队协作对于银行工作的重要性。
3. 培养职业素养银行模拟实践课让我认识到，作为一名银行从业者，不仅要具备扎实的业务知识，还要具备良好的职业素养。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
大数据处理实习报告：数据驱动的智慧世界——我的大数据处理实习之旅
大数据处理实习报告：数据驱动的智慧世界——我的大数据处理实习之旅一、引言在信息时代的大背景下，大数据处理已经成为了计算机科学领域的热门研究方向之一。
作为一名计算机科学专业的学生，在实习期间，我有幸加入了一家大数据处理公司的团队，参与了大数据的采集、清洗、分析和可视化等方面的工作。
通过这次实习，我深刻地认识到大数据处理对于智慧世界的重要性，并且在实践中加深了对大数据处理的理解和应用。
1、数据采集在实习的第一阶段，我主要负责数据采集的工作。
公司提供了一个大数据采集平台，可以从各个数据源采集数据，并实时存储在数据库中。
我首先熟悉了这个平台的使用方法，然后根据公司的需求，通过编写数据采集程序来采集特定的数据。
例如，为了分析用户的行为习惯，我采集了用户在移动设备上的点击、浏览和购买等行为数据。
另外，为了分析用户对于各个产品的评价，我还采集了用户在社交媒体上的评论数据。
通过这些数据的采集，我掌握了大数据的获取方式，并且了解了数据的特点和结构。
（1）案例：用户行为数据采集在数据采集的过程中，我遇到了一个困难，就是如何获取移动设备上的用户行为数据。
因为用户的数据并不是直接开放给我们的，所以我们需要通过一些特殊的手段来获取。
我首先尝试了通过网络爬虫来抓取用户数据，但是效果并不理想，因为很多网站采取了反爬虫的措施。
后来，我转变了思路，利用公司自己的移动应用程序来获取用户的行为数据。
通过在应用中嵌入数据采集代码，我们可以记录用户在应用中的各种操作，并实时上传到数据采集平台。
通过这种方式，我们不仅能够获取到用户的行为数据，还能够获得更加准确和全面的数据。
2、数据清洗在数据采集之后，我需要对采集到的数据进行清洗。
由于大数据量的特点，采集到的数据往往存在着各种噪音和异常值，需要我们进行处理，以提高数据的质量和准确性。
清洗的过程包括数据去重、数据过滤和数据转换等。
通过对数据进行清洗，我们可以减少分析中的误差，并且更好地理解和分析数据。
大数据学习心得体会
大数据学习心得体会（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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金融大数据实习报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，大数据技术在金融领域的应用日益广泛。
为了深入了解金融大数据在实践中的应用，我选择了在某知名金融机构进行为期一个月的实习。
通过此次实习，我希望能够掌握金融大数据的基本原理，了解其应用场景，并提升自身的数据分析能力。
二、实习内容1. 数据采集与处理实习期间，我主要负责金融数据的采集、清洗和预处理工作。
首先，我学习了如何从不同数据源获取金融数据，包括股票市场、银行交易、社交媒体等。
接着，我运用Python编程语言和数据处理工具，对采集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与挖掘在掌握了数据预处理方法后，我开始进行金融数据分析与挖掘。
通过运用统计分析和机器学习算法，我对金融数据进行了深入挖掘，旨在发现其中的规律和趋势。
具体来说，我进行了以下工作：（1）股票市场分析：通过对股票市场历史数据的分析，我研究了股票价格与宏观经济指标之间的关系，并尝试预测股票市场的未来走势。
（2）信贷风险评估：利用客户的历史交易数据，我构建了信贷风险评估模型，为金融机构提供风险预警和决策支持。
（3）金融欺诈检测：通过分析客户交易数据，我识别了潜在的金融欺诈行为，为金融机构防范风险提供了有力支持。
3. 可视化展示为了更好地展示分析结果，我运用数据可视化工具将分析结果以图表的形式呈现。
这有助于团队成员更好地理解分析结果，并为进一步决策提供依据。
三、实习收获1. 理论知识与实践相结合通过此次实习，我深刻体会到金融大数据理论知识在实践中的应用。
在处理实际问题时，我不断学习新知识，提高自己的数据分析能力。
2. 团队协作与沟通能力在实习过程中，我与团队成员紧密合作，共同完成数据分析任务。
这使我认识到团队协作和沟通能力在金融大数据领域的重要性。
3. 职业素养与敬业精神在实习期间，我严格遵守公司规章制度，认真完成各项工作任务。
这使我养成了良好的职业素养和敬业精神。
四、总结此次金融大数据实习让我受益匪浅。
大数据实习报告(共3篇)
大数据实习报告（共3篇）学生姓名：尹怡学号：1370714导师：庞哈利专业：控制工程所属课群：学位课课程名称：前沿技术与职业发展课程负责人：徐林课程开设日期：2014.6.23-2014.12.31东北大学信息科学与工程学院2014年科学技术创新对大数据发展的动力1.绪论随着信息技术的飞速发展，人类社会进入数字信息时代。
获取和掌握信息的能力己成为衡量一个国家实力强弱的标志。
一切信息伴随需求不同决定其效益不同，而一切有益信息都是从大量数据中分析出来的。
海量数据又随时间持续产生、不断流动、进而扩散形成大数据。
大数据不仅用来描述数据的量非常巨大，还突出强调处理数据的速度。
所以，大数据成为数据分析领域的前沿技术。
数据成为当今每个行业和商业领域的重要因素。
人们对于数据的海量挖掘和大量运用，不仅标志着产业生产率的增长和消费者的大量盈余，而且也明确地提示着大数据时代已经到来。
数据正成为与物质资产和人力资本同样重要的基础生产要素，大数据的使成为提高企业竞争力的关键要素。
数据成为资产、产业垂直整合、泛互联网化是数据时代的三大发展趋势。
一个国家拥有的数据规模及运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有权和控制权将成为陆权、海权、空权之外的国家核心权力。
大数据与人类息息相关，越来越多的问题可以通过大数据解决。
不仅在数据科学与技术层次，而且在商业模式、产业格局、生态价值与教育层面，大数据都能带来新理念和新思维，包括政府宏观部门、不同的产业界与学术界，甚至个人消费者。
大数据与互联网一样，是信息技术领域的革命，更加速企业创新，在全球范围引领社会变革并启动透明政府的发展。
大数据正在引发一场思维革命，大数据正在改变人们考察世界的方式方法，以前所未有的速度引起社会、经济、学术、科研、国防、军事等领域的深刻变革。
大数据除了将更好的解决商业问题，科技问题，还有各种社会问题，形成以人为本的大数据战略。
大数据这一新概念不仅指数据规模庞大，也包括处理和应用数据，是数据对象、技术与应用三者的统一。
大数据专业大学生实习报告
实习报告一、实习背景与目的随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据时代已经来临。
作为大数据专业的一名大学生，为了提高自己的实际操作能力和理论知识的应用能力，我选择了在大数据公司进行为期一个月的实习。
此次实习的主要目的是通过实践锻炼自己的数据分析、处理和挖掘能力，了解大数据行业的发展现状和趋势，为将来的职业生涯打下坚实基础。
二、实习内容及过程实习期间，我参与了公司的多个项目，主要包括数据清洗、数据分析和数据可视化等工作。
以下是我在实习过程中所涉及的具体内容：1. 数据清洗：实习的第一周，我主要负责数据清洗工作。
通过对海量数据进行筛选、去重、缺失值处理等操作，提高了数据的质量和可用性。
在这个过程中，我深入了解了Python编程语言和Pandas库在数据清洗方面的应用。
2. 数据分析：在数据清洗的基础上，我利用统计学方法和机器学习算法对数据进行了深入分析。
通过挖掘数据中的隐藏规律和关联关系，为公司提供了有针对性的业务优化建议。
在这个过程中，我熟练掌握了Python中的NumPy、SciPy和Scikit-learn等库。
3. 数据可视化：为了更直观地展示数据分析结果，我利用Matplotlib和Seaborn等库制作了多种类型的图表。
通过数据可视化，使公司领导和管理层更清晰地了解了数据背后的价值和意义。
4. 项目汇报：在实习的最后一周，我参与了项目汇报，向公司领导和同事们展示了我的实习成果。
在汇报过程中，我不仅介绍了数据分析的方法和过程，还提出了针对公司业务的具体优化建议。
三、实习收获与反思1. 技能提升：通过这次实习，我熟练掌握了Python编程语言和相关库在数据分析、数据清洗和数据可视化方面的应用，提高了自己的实际操作能力。
2. 行业认知：我深入了解了大数据行业的发展现状和趋势，对未来的职业规划有了更清晰的认识。
3. 团队协作：在实习过程中，我与团队成员密切配合，学会了与他人共同解决问题，提高了自己的团队协作能力。
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1.7 大数据获取与挖掘分析过程
数据管控
原生矿
公有云 大 数 据 淘 金 过 程
结构化数 据
金矿粉
传统数 据仓库
集中整合
金首饰
私有云
查询引擎 立方体
内部结构 化数据
非结构 化数据
Hadoop
大数 据仓库
探索、分析、 再加工
模型实验室 （沙盒） 挖掘和分析、模 型训练
数据描述 预测模型 可视化 数据搜索 数据发现
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2.2 应用场景（2） – 基于客户细分的差异化定价策略
银行间同业拆借利率、
外部因素
同业利率定价 市场资金供应量
各家银行的存款利率、 民间金融机构利率
客户属性特征
资金量 业务频度 ……
……
f(a1,a2,a3,......)=M
银行的利率 定价
客户群A
内部因素
收益预期 成本约束 客户综合价值考量
零售和 消费品
公共行业
· 欺诈防控 · 人口细分、 定制行动 · 开放式数据 项目支持 · 决策自动化
· 需求预测和 资产优化 · 预测性和防 范性维护 · 灾难管理 · 智能电网 · 智能家庭 · 智能电表 · 欺诈侦测 · 一线团队增 效 · 发电站点选 择和资产设置
公共事业 /能源
工业品
· 以数据为本 的产品设计 · 车间优化 · 灵活的供应 链管理 · 以价值为本 的设计 · 群包 · “数字化工 厂”，旨在实 现精益化成产 · 通过产品传 感器数据，优 化服务
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1.5 大数据能做什么 —— 客户特征刻画、交叉销售
大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式 的创新。
今年年初，美国一名男子闯入了他家附近的 Target 店铺（Target
是一家美国零售连锁超市）。“你们怎么能这样！”男人向店铺经
理大吼到，“你们竟然给我 17 岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠 券，她才 17 岁啊！”店铺经理不知道发生了什么，立刻向来者道 歉，表明那肯定是个误会。然而，经理没有意识到，公司正在运行 一套大数据系统。一个月后，这个愤怒的父亲打来电话道歉，因为 Target 发来的婴儿用品促销广告并不是误发，他的女儿的确怀孕了。 ——《纽约时报》报道
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第三部分 国家开发银行大数据建设实践 ............................................
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1.1 大数据的产生
科技的发展，特别是信息技术的飞速发展催生了大数据
移动互联网 流计算
EB 千P 用户点击流
云计算
用户生成内容 移动网络 动态定价 A/B 测试 社交网络 舆情分析
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡在2011年发布的研究报告——《大数据：创新、 竞争和生产力的下一个新领域》之中，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要 的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据 ”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息 行业的发展而引起人们关注。
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1.5 大数据能做什么 —— 舆情监测、情感分析
通过对BBS、博客、微博中内容的分析，政府、企业和个人可以了解当前舆论情况，公众对待某一事 物的看法。目前围绕这个产业，催生了一大拨的创新公司。
通过分析15万条关于刘翔的微博，分 词并析取出其中使用的字词。在分析 中，我们发现，为刘翔呐喊助威的声 音占了统治地位，然而也有微博用户 激烈地批评刘翔。这是我们第一次能 对如此数量的中国用户进行数据可视 化和情感分析 在所有关于刘翔的微博中出现的最显 著的名词和形容词。结点越大表明越 多人使用过这个词。两个结点离得越 近表明它们一起出现在同一用户微博 中的频率越高。我们在构造出的这个 图中，可以非常明显地发现刘翔支持 者所用的词语（右下）以及批评者所 有的词语（左上）的巨大区别。
a1=GDP, a2=CPI， a3=......
客户群B
根据存款业务的收益与成本约束，以及市场上同类业务的成本定价情况，对本行存款 业务成本定价决策提供支持。
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2.2 应用场景（3） – 风险管理
宏观经 济数据
税务 数据
公用事 业收费
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2.2 应用场景（4） – 舆情监测分析
物联网
BIG DATA
外部统计 业务数据流
社交网络
PB 千T
网络log 营销历史
WEB
联署网络 搜索营销
内容分析
TB 千G
营销信息 客户细分
CRM
客户接触 客户名单
高清视频 语音转换 产品、服务log 短信、彩信
数据的低成本获 取与分布式存储 (Hadoop)
GB 千兆
购买明细 购买记录
ERP
付款信息
数据强度
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1.5 大数据能做什么 —— 传感器、智慧地球
2011年3月11日日本大地震发生后仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)就发布了详细的海啸 预警。NOAA通过对海洋传感器获 得的实时数据进行计算机模拟，制作的海啸影响模型出现在各大 网站。
1962年，经过“圣灰星期三”风暴后，美国陆军工程部和美国国家海洋与大气管理局共同建设了一个传感器监测系统， 对兴风作浪的海洋进行监测。2005年，浮标上安装了更高端的传感器，用来监测海浪方向。2009年，系统再次升级， 开始着手建立一个覆盖全美海岸线的精确海浪监测网络。这些传感器以分秒为单位，将数据源源不断实时传回。还记得 《后天》里面那个场景？
享、可视化等领域的研究，并将其与历史上对超级计算 和互联网的投资相提并论
中国： 2015年06月24日,国务院办公厅发布《加强 大数据运用的若干意见》，2015年8月31日 国务院 常务会议通过了《促进大数据发展的行动纲要》。
新加坡：利用数据作为资源，将新加坡打造成全球 数据管理中心
计划未来5年，培养2500名数据分析专业人才 新加坡正计划建立一个占地面积超过12公顷的数据中心 园
医疗
· 临床决策支 持 · 分析结果比 照 · 生命科学研 究 · 最佳治疗方 案 · 远程患者监 控 · 新药预测性 建模 · 个性化药物
· 需求预测 · 优化库存水 平和补货 · 实时门店监 控 · 店内行为分 析 · 个性化交叉 销售和追加销 售 · 近乎实时的 定价 · 渠道绩效衡 量 · 客户洞察
非结构化的 数据挖掘
提供丰富实时的商业信息 风险管理 确定违约模式 完善评分算式 智能化催收
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欺诈监测
识别异常情况
2.2 应用场景（1） – 基于智能聚类的客户业务份额提升机会识别
1. 可实现机会是指现状与100%钱包份额之间的差距，其中包括6%-40%的调整，充分考虑到因银行实 际能力导致的在实际操作中的可行性 。 2. 渗透率的分析方法是（可实现机会 / 集群的100%钱包份额），再划分为三段 。
思想方法
交互渠道
大数据
硬件资源
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系统架构
1.4 大数据对不同行业的价值
金融服务
· 推出有针对 性的市场营销 活动和产品 · 提升客户服 务水平 · 优化交易决 策 · 合规 · 风险管理 · 欺诈侦测 · 提升债务回 收率 · 创造新收入 · 用于制定战 略规范
TMT¹
· 以客户洞察 为基础，提供 有针对性的产 品和服务，推 出有针对性的 广告 · 社交网络分 析
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1.3 对大数据的理解
大数据是指难以利用常规硬 件环境和软件工具在用户可接 受的时间内收集、存储、管理 和分析的数据集，具有容量大、 种类多、复杂度高、处理速度 要求高等特征。 大数据中的“大” 不是最 重要的，大数据会持续地演进， 今天的大数据明天可能不再被 认为是大数据，更重要的是企 业如何掌握和运用这些大数据 的能力，即通过不断创新思想 方法和技术体系，获取更加全 面有效的数据信息，深度挖掘 分析数据价值，藉此获得生产 和管理方式的优势，才能成为 傲视群雄的领先者。
保险
· 按实际使用 付费的保险 （PAYD²） · 欺诈战略 · 专业小众产 品和保险捆绑 · 客户知识 · 智能化保险 续期
运输
· 交通拥塞管 理 · 车队/网络优 化 · 实时停车位 管理 · 动态化数据 调整
· 基于地理位置的营销 · 社交细分
社交媒介/其他应用
· 信心分析 · 价格对比服务
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1.5 大数据能做什么 —— 社交网络分析、微博营销
电信行业、传媒业借助社交网络分析，对客户的通话数据、微博连接进行分析，能够识别出这部分 “影响者”。社交分析并不是分析单一用户的通话记录和微博信息，而是分析各用户所处的社交网络。
圈子识别
关键成员识别 传播影响分析 重入网用户识别 双机双卡用户识别 六度空间理论 关系强度分析
更好地了解客户，制定有针对性的行动方案 个性化定价和交叉销售 客户细分 先进的模式和 信号识别 个性化定价和 交叉销售 客户细分 为第三方总结 深入洞察 推出增值服务， 提升忠诚度 为客户提供 个性化定价 个性化定价和 交叉销售 预见客户流失 提供更具成本效 益的财务建议
预见客户流失 高效渠道管理 为第三方总结 深入洞察 推出增值服务，提升忠诚度
采集、存储、 初加工
内部非结 构化数据
主要 技术 人员 角色
云计算、物联网、移动 互联网、社交网络……
java MapReduce 技术专家