大数据在旅游景点行业中的应用.doc

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一、大数据在旅游行业的发展前景:

随着大数据的应用热潮,在旅游行业也得到了业界的高度重视,大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判。如今的数据已经成为一种重要的战略资产,极富开采价值。并在未来的商业竞争中占据会占得先机。

二、大数据对旅游行业的影响

2、1提高服务质量

利用旅游行业数据库进行分析,建立纵向和横向的纬度进行分析建模,依托行业数据分析推演,可以有效的知道旅游政府部门和景区的公共服务体系建设,真正提高旅游公共服务满意度

2、2改善经营管理

通过对大量数据的挖掘和分析,有效指导旅游局和景区企业的管理工作。根据游客的特征和偏好,提供有力的旅游产品和服务,利用大数据进行产业运行状况分析,有效的运行监测,对产业实施有效的管理,是推动旅游产业建设的必要手段

2、3改变营销策略

通过大数据可以了解用户画像数据、掌握游客的行为和偏好,真正的实现"投其所好",以实现推广资源效率和效果最大化。

三、大数据在旅游行业中应用

省旅游局和5a景区的应用

旅游大数据发展带动了旅游产业的全面升级,通过大数据深挖游客的心理研究分析和旅游产品体验,一切以游客的需求为关注点,通过数据分析反映旅游客源地域、哪些产品是消费者关注的,关注些什么,从中提取新的深刻见解,为旅游目的地品牌的提升、营销推广和舆情监测等提供可视化的数据服务

旅行社和OTA的应用

通过大数据的分析,准确的掌握到旅游客源来自哪些地区,可以了解游客喜欢什么样的产品,从而开发迎合市场需求的产品线路,

大数据有助于精确旅游行业市场定位

大数据应用,其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值,那么,对于旅游行业来说,如何来借助大数据为旅游行业中的创新性应用,以下几个方面来概述。

3.1大数据有助于精确旅游行业市场定位

旅游品牌市场定位个性化:一个成功的品牌离不开精准的市场定位,能够使品牌快速成长,而基于市场数据分析和调研是进行品牌定位的第一步。在旅游行业中充分挖局品牌价值,需要架构大数据战略,拓宽旅游行业调研数据的广度和深度,从数据中了解旅游行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素,在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上,提出更好的解决问题的方案和建议,保证旅游品牌市场定位独具个性化。

项目评估和可行性分析:旅游局和企业想开拓某一区域旅游行业市场,首先要进行项目评估和可行性分析,才能最终决定开拓这块市场的必要性。如果适合,那么这个区域人口是多少?游客水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对旅游品牌和旅游产品的认知度怎么样?当前的市场情况是怎么样的?游客的消费喜好是什么等等

构建满足市场需求的旅游产品:通过项目评估报告,收集海量信息构成了旅游行业市场调研的大数据,对这些大数据的分析就是市场定位过程。只有定位准确才能构建出满足市场需求的旅游产品,使旅游品牌在竞争中立于不败之地。

3、2大数据成为旅游行业市场营销的利器

信息总量暴涨,隐藏的是旅游行业的市场需求、竞争情报

每天在Facebook、Twitter、微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等等上分享各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条,这些信息涵盖着、商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、浏览记录、成交记录等海量的动态信息。这些数据通过聚类,可以形成行业大数据,其背后隐藏的是行业的市场需求、竞争情报,闪现着巨大的财富价值。

从两个方面来阐述旅游行业市场营销工作中的重中之重。

一是数据获取及分析:通过获取数据统计和分析,来充分了解市场信息,掌握竞争者的动态,知晓产品在竞争群中所处的市场地位,来达到“知彼知己,百战不殆”的目的;

二是数据积累及挖掘:企业通过积累和挖掘旅游行业消费者档案数据,有助于分析游客的消费行为和价值趣向,便于更好地引导潜在目标游客,以及让游客得到更好的旅游体验。

以旅游行业在对顾客的消费行为和趣向分析方面为例,收集和整理游客的消费行为方面的信息数据,如:游客的以往购买旅游产品的花费、选择的产品渠道、旅游产品的类型和偏好、游客对旅游目的地的品牌印象等。收集到了这些数据,建立游客大数据库,便可通过统计和分析来掌握消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状,再根据这些总结出来的行为、兴趣爱好和产品口碑现状,制定有针对性的营销方案和营销战略,投消费者所好,那么其带来的营销效应是可想而知的。

3、3大数据支撑旅游行业收益管理

要达到收益管理的目标,需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的三个重要环节,而这三个的环节推进的基础就是大数据。

需求预测:是通过对建构的大数据统计与分析,采取科学的预测推演方法,通过建立数学模型,了解旅游行业潜在的市场需求,未来一段时间每个细分市场的产品销售量和产品价格走势等,在不同的市场波动周期以合适的产品和价格投放市场,获得潜在的收益。

细分市场:为企业预测销售量和实行差别定价提供了条件,其科学性体现在通过旅游行业市场需求预测来制定和更新价格,最大化各个细分市场的收益。

敏感度分析:是通过需求价格弹性分析技术,对不同细分市场的价格进行优化,最大限度地挖掘市场潜在的收入。

3、4大数据创新旅游行业需求开发

互联网交互性大数据蕴藏巨大的价值:随着论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等媒介在PC端和移动端的创新和发展,公众分享信息变得更加便捷自由,而公众分享信息的主动性促使了“网络评论”这一新型舆论形式的发展。成千上亿的网络评论形成了交互性大数据,其中蕴藏了巨大的旅游行业需求开发价值。

对互联网评论数据的搜集和分析,能有效提高市场竞争力和收益能力,也是大数据价值所在:消费者对旅游服务及产品简单表扬与评批演变得更加的客观真实,游客的评价内容也更趋于专业化和理性化,发布的渠道也更加广泛。作为旅游局和企业,如果能对网上旅游行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和旅游品质中存在问题,以此来改进和创新产品,制订合理的价格及提高服务质量,都会有效地提高市场竞争力和收益能力。

3、5大数据在海外旅游行业中所呈现的服务功能

3、5、1旅游传播数据分析:提供7x24小时实时、精准的多维度数据挖和分析,提供丰富直观的数据查询、分析和预测服务;

3、5、2竞品市场数据监测:通过深层次的数据挖掘,透析竞争格局;实现多种数据纬度的汇聚沉淀,准确展现宏观市场状态,

3、5、3海外用户市场调研:通过多种语言纬度、多地域维度、多时间维度、多数据维度、多竞争维度、多平台维度的海外数据分析服务,从数据中了解目标市场构成、细分市场特征、游客特征和兴趣爱好等,形成完整的用户画像。

3、5、4旅游舆情监测服务:

舆情监测:

基于全球领先的互联网采集监控技术而研发,具有发现快,信息全,分析准的优势。可让用户眼观六路耳听八方,在第一时间发现负面舆情,第一时间全面了解民意民情动态,平台及时反映最新舆情信息自动收集呈现

口碑监测:

论坛、微博、博客、新闻评论作是目前网民在网络上发表个人意见,由于网民的数量庞大,发表信息没有门槛,相关信息传播速度极快,其形成的舆论力量正深刻改变着网民的思想形态和社会面貌。

3、5、5旅游品牌影响力评估:

基于整个市场现状的分析,从细分市场、营销策略定位、竞争定位、传播渠道等方面来分析

分析的维度则可以从游客关注度、品牌美誉度、品牌影响力等展开。清晰了解品牌受到哪些目标客源国、哪些用户群体的关注、关注度如何、关注的内容是什么等等,多维度展现旅游品牌在不同地域、不同平台上的整体声量。

四、旅游大数据带了的新的挑战

4.1 数据挖掘搜集复杂

大数据收集必须要明确业务所需,再对自已有价值的数据进行收集整合,才能合理收集运用大数据。

4.2 经验与数据的结合

有了数据还要做判断,把这种杂乱无章整理成我们能实际能应用的。通过我们以往的经验,再与数据结合,从而分析确定目标客户。

4.3 分析与优化的结合

分析的目的是优化,还要做决策上的改变和调整。优化则是会玩数据,科学的做好统计并加以分析,。

4、4数据开放与隐私的权衡

随着公众对于隐私泄露担忧的加剧,政府也必将出台相应的管理法案,对企业的数据挖据和分享行为进行规范,这也将是必然的。

4、5大数营销的难点:大数据营销面临的不仅仅是技术和工具问题,更重要的是要转变经营思维和营销策略。大数据分析的特点之一是寻找关联性,这样就可以基于数据分析达成有的放矢营销,进行广告的精准推送。

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外出旅游之前要准备什么东西呢?很多没有出过远门

的人一定有所疑问,恨不得将所有家当都给带上,实际上是完全没有必要的。现在就根据个人的出行经验总结出最新版的出门旅游必备用品清单。

一、旅行箱或双肩背包(加上一个轻便小包)

根据你出门的远近可以分为:装衣物的大箱子,带锁的旅行箱和旅游时的轻便背包。如果是打算几个月在路上,那就准备双肩包吧。最好是有背负系统的专业包。

除了装所有行李的背包或旅行箱外,准备一个小的包包,放证件、手机等小物品。一旦你到达一个地方,肯定要先放下行李了出去玩,那小包包就很有必要了。

二、证件和银行卡

1.身份证、护照(外籍人士) :现今飞机、火车以及酒店实行身份证实名制登记,所以身份证是您无论旅行哪里的必备物品之一。

2.学生证、老年证等优惠证件:是享受景区门票优惠的必备有效证件。

3.现金、银行卡:出行免不了消费,所以一定要带上银行卡。

三、手机、相机及充电器、读卡器、充电宝

手机绝对是必带品,不解释。相机则是记录旅途的利器,肯定要带。可别忘了充电器和读卡器啊。现在有了充电宝,也要买一个带上,以防路上手机没电。(就算没带也无所谓,

当地可以购买,万一去的是偏僻的地方,就得带全了)四、衣物和鞋

看所去地方的天气以及所待时间来定,夏天带的衣物就比较方面,几件t恤和裤子即可。内衣裤和袜子可以多备几套。冬天的话就需要带上厚衣服了。牛仔裤很适合旅途,耐脏。

一双比较好走路的鞋很重要,经过个人多次实践,鞋子很影响旅途的幸福感。

五、卫生用品

1.毛巾、洗漱用品;

2.卫生纸、面巾纸、湿巾纸;

3.护肤品、化妆品、梳子;

4.润唇膏;

5.防晒霜;

6.男性剃须刀/女性卫生用品;

7.洗涤用品(蓝月亮洗衣液旅行装,小瓶装80g,专为旅途洗衣设计,可以带上飞机)卫生用品是很有必要带的,虽然有些东西当地也有卖,但是随身带自己常用的比较好。

六、常用药品

常用药品:感冒药、晕车药、创可贴。高原反应药品:去高原地区要带防高原反应的药品如红景天,以及自身疾病常用药。

七、打发时间的物品

手机肯定是必带的,在车上打发时间的电子产品有平板电脑,MP3,电子书。其余产品有扑克,纸质书。

八、睡袋和帐篷(仅限想露营的朋友)

睡袋、防潮垫、帐篷是露营爱好者的必带品。长途旅行带上这三件很有必要。

以上是个人根据经验总结出的最新版出门旅游必备用品清单,东西是越少越好,太重的行李是很破坏旅途的。多带点money就够了,什么都可以买到。

大数据的概念、技术及应用

大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”? 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能(AI) 1.4.1 什么是人工智能

1.4.2 人工智能改变哪些行业? 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同? 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理? 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等

3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么?3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理

大数据各产业应用报告

大数据各产业应用 方案

目录 1.大数据概述 (6) 1.1.概述 (6) 1.2.大数据定义 (6) 1.3.大数据技术发展 (8) 2.大数据应用 (11) 2.1.大数据应用阐述 (11) 2.2.大数据应用架构 (13) 2.3.大数据行业应用 (13) 2.3.1.医疗行业 (13) 2.3.2.能源行业 (14) 2.3.3.通信行业 (14) 2.3.4.零售业 (15) 3.大数据解决方案 (16) 3.1.大数据技术组成 (16) 3.1.1.分析技术 (16) 3.1.1.1.可视化分析 (16) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (16) 3.1.1.3.预测分析能力 (16) 3.1.1.4.语义引擎 (16) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (17) 3.1.2.存储数据库 (17) 3.1.3.分布式计算技术 (18) 3.2.大数据处理过程 (20) 3.2.1.采集 (20) 3.2.2.导入/预处理 (21) 3.2.3.统计/分析 (21) 3.2.4.挖掘 (21) 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop (21) 3.3.1.Hadoop的组成 (22) 3.3.2.Hadoop的优点: (25) 3.3.2.1.高可靠性。 (25) 3.3.2.2.高扩展性。 (25) 3.3.2.3.高效性。 (25) 3.3.2.4.高容错性。 (25) 3.3.3.Hadoop的不足 (25) 3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案 (26) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (26) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (27) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (27) 3.3.2.8.Sybase IQ (28)

大数据行业应用现状和未来分析

当前,大数据”的浪潮汹涌而来,为IT产业带来了新的机遇、新的变革和新的发展。欢迎走进大数据时代!为准确把握产业发展契机,分享大数据建设经验及热点应用,本次研讨会吸引了相关主管部门领导、国内著名专家学者、产业界高层齐聚一堂,共同探讨有关大数据的热点话题。研讨会上来自北京时代计世咨讯有限公司首席分析师丁震就大数据行业应用现状和未来应用热点为主题作了精 彩的分享。 大数据市场现状 第一、中国大数据市场分析 从去年开始对11个行业,1000用户做了大数据相关使用调研,通过调研结果发现,大数据在中国整个市场中,市场发展前景是非常广阔的。特别从2013年到2016年中,每一年大数据市场发展增长率都会在百分之百以上,这是综合考虑了各种各样的影响因素,考虑了中国整体经济发展趋紧的局势包括欧债危机对中国经济的影响逐渐显现的趋势,从信息化角度、政府、金融、电信主要传统行业对信息化投资趋紧的趋势,综合这些趋势,我们认为大数据市场未来发展是高速增长的市场,特别在2013年的时候,随着行业解决方案的数量的增多,以及在行业用户对于大数据的需求的明确。 我们认为2013年将会是发展的顶点,越来越多的行业对大数据应用持比较乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业更多一些比如百度、淘宝等。 现在看到的更多一些,特别在近两年以来,像电信或者金融、能源这些传统行业,开始越来越多的用户在初步尝试或者在考虑怎么样使用类似大数据解决方案,来提升自己的业务水平。比如电信行业,了解到像中国电信在全国上海、四川、广东建了三个大的资源池,支撑了中国电信大的业务系统。同时他们采取了大数据分析方案分析他们的数据。 像能源行业,电力的用户,我们也注意到有一些电力方面的用户,他们也在考虑尝试能不能使用基于大数据解决方案去分析一些比如说像用电企业,用电行为,他们的使用行为,而提升他们自身对客户的服务能力。 总之,在大数据背景之下,看到越来越多行业用户,用来使用和尝试行业的解决方案。 第二、企业大数据应用需求分析 目前企业数据的现状,非结构化数据已经成为主流,结构化数据放在最上面。企业IT架构当中,结构化数据和非结构化数据占据了越来越重要的位置。 在大数据背景之下,企业对于大数据技术特点和用户需求和之前那些用户对数据处理得需求,到底有什么不同。在他们看来,从表面来看,企业对于数据分析需求始终都存在的,跟之前和现在没有太大的区别,大数据它不是理念上的革命或者是技术上的革命,它是一种革新。这种革新标志着企业对于数据应用的需求上升到一个新的发展阶段。在这个阶段中,企业不仅仅要求处理数据越来越快,这不是用户最需求的,企业不仅仅需要用户处理数据的类型会越来越多,以前只数据结构化数据就好了,现在既要数据结构化数据,也要处理非结构化和半结构数据,这样的解决方案,用户也需要,但是也不是最重要的。最重要,企业如何把这些数据上升为战略资源,或者企业如何利用这些的数据提升他们的竞争力,成为市场竞争最有力的武器。 建筑行业管理软件CEO认为,他们目前有两样数据,一是各省市建筑原材料的架构,可以做到每天更新,二是他们手里掌握着从业者大概几十万从业者的信息,他们的问题不单单把这些建筑行业原材料的信息打包卖给用户,他们还在想,我们怎么样去能够运用不同的建筑原材料的数据,这种价格的数据,去为不同需求的,不同地区,不同层级的需求用户,提供有针对性,比如说施工预算的解决方案。另外,他们还需要如何从几十万个行业用户的用户信息里面,怎么来发掘出新的业务模式,创造一些新的商业发展机会,以及怎么样发掘新的潜在用户。 目前来讲,对他们困扰最大的,我现在缺少一种全方位的方法或者是一种数据分析的手段来去支撑我的需求,这个例子说明,目前来讲中国对于数据分析的方法还是非常缺乏,目前来讲,我们觉得

大数据技术与应用基础教学大纲

大数据技术与应用基础》教学大纲 时:60 码: 适用专业: 定: 核: 准: 、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展,已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里,无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》,还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期,数据与传统产业的融合还处于起步阶段,各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧,各行业对大数据技术研究的热情越来越高,在未来几年,各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下,考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况,从初学者角度出发,以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式

的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段,其应用领域 丰富广泛,在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手 的实例,让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 、课程教学基本要求 1 . 了解大数据的发展和基本概念,理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2 . 掌握Scrapy 环境的搭建,了解网络爬虫获取数据的过程,熟悉爬虫项目的创建。 3 . 深刻了解hadoop的基础理论,理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4 . 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用,理解并识记HDFS勺使用,了解 HDFS的JAVA API接口及数据流原理;让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径,知道如何独立编写满足自己需求的Map Reduces序。 5.理解HBase中涉及的基本概念,掌握HBase的简单应用;让学生了解数据仓库的基 础概念,熟悉Hive与HDFS Map Reduced接的关心。 6.熟悉Spark和RDM基本概念,熟悉spark接口的使用,解决实战时的步骤及思路。 7.明白Hadoop和Storm之间的差别,掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构,掌握批量数据加载、流数据加载 的操作。了解Flink 的重要概念和基本架构,掌握Flink 简单的使用实例。

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

大数据的应用现状与展望

自然辩证法小论文 大数据的应用现状与展 望 指导老师:张立 组长、主讲:刘开耀21428164 PPT制作:刘玉婷21428171 论文撰写:雷颖颖陈瞳 资料收集:毕晨光黄一锋 邵炳姜灵轩 董丽华周晴 黄河羚婕JX14014 2015/4/18

大数据的应用现状与展望 摘要:大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法,从大数据中挖掘有效信息,为用户提供辅助决策,实现大数据价值的过程。本文主要介绍了大数据的分析方法、分析模式以及常用的分析工具,将大数据应用归纳为6个关键领域:结构化数据分析、文本分析、Web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析,并列举了若干大数据的典型应用。最后从基础理论、关键技术、应用实践以及数据安全等4个方面总结了大数据的研究现状,并对大数据应用未来的研究进行展望。关键词:大数据数据分析数据存储4V 在过去的20年中,各个领域都出现了大规模的数据增长,包括医疗保健和科学传感器用户生成数据、互联网和金融公司、供应链系统等。国际数据公司IDC报告[1]称,2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB≈1021ZB),在短短5年间增长了近9倍,而且预计这一数字将每两年至少翻一番。大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,即如何有效地组织管理这些数据。 1 大数据的定义 目前,虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同,但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念,除去数据量庞大,大数据还有一些其他的特征,这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们,由于各自的关注点不同,对于大数据有着不同的定义。通过以下定义,或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。 2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为,“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上,2011年5月,全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业,大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合,并引入企业真实项目演练,依托产学界的雄厚师资,旨在培养适应新形势,具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下,大数据从业人员的两个主要趋势是:1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长;2、大数据人才供不应求。 图示说明:2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送,但互联网发展一日千里,大数据技术、手段日新月异,企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注,政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向,也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解,慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业,其率先联合各大高校最早开设了互联网营销,这也是它们的优势专业,后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向,在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与,所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究,共享一些主要特色给大家参考: 1.培养模式 采用校企联合模式,校企双方(即慧科教育集团和合作校方)发挥各自优势,在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下,植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究,现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力,学生在完成每个学期的理论学习后,至少有两个企业项目实战跟进,让学生在项目中应用各类大数据技术,训练大数据思路和实践步骤,做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

大数据技术与应用基础_教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲 学时:60 代码: 适用专业: 制定: 审核: 批准: 一、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展,已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里,无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》,还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期,数据与传统产业的融合还处于起步阶段,各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧,各行业对大数据技术研究的热情越来越高,在未来几年,各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下,考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况,从初学者角度出发,以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段,其应用领域丰富广泛,在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例,让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 二、课程教学基本要求 1. 了解大数据的发展和基本概念,理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2. 掌握Scrapy环境的搭建,了解网络爬虫获取数据的过程,熟悉爬虫项目的创建。 3. 深刻了解hadoop的基础理论,理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用,理解并识记HDFS的使用,了解HDFS 的JAVA API接口及数据流原理;让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径,知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5. 理解HBase中涉及的基本概念,掌握HBase的简单应用;让学生了解数据仓库的基础概念,熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。 6. 熟悉Spark和RDD的基本概念,熟悉spark接口的使用,解决实战时的步骤及思路。

浅谈大数据技术的行业应用

浅谈大数据技术的行业应用 其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物,随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模,只是没想过数据规模会如此的庞大,正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟,每天会产生超过10TB 的数据,Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据!天啊,这简直就是数据的汪洋大海,每个IT企业都在努力的在此间浮沉,努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当,不过我想表达的就是数据虽然那么多,有海量的数据和各种不同类型的数据,但这并不是垃圾堆,其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕,进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣,让我发现原来营销可以做到这样的地步,利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益,还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险,这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步,大数据对于我们生活潜移默化,还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法,主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户,然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你,这个的确效果非常好,当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发,处理和筛选,然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户,还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式,不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网,而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等,的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源,人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意,比如之前携程的数据库不幸泄露,然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗,而考虑到银行的数据如果操纵不当,那损失可算不可估量了,其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上,不仅要享受因海水浮力带来的便利,更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行,毕竟能载舟,亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的,这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的,也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机,但总有种知其然而不知其所以然之感,虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量,但我说不出其中的原因,也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈,真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据,但以今日的数据量来看,这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民都在制造数据。而与此同时,数据的形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会,创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高,企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时,IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比,大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且,美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新,更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展,企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰,只有数据才具有长期可用性,值得积累。数据是企业的核心资产,可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物,确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物,才有了今天爆炸式的数据增长,从而奠定了大数据的基础。

大数据技术与应用专业人才培养方案

附件: 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的,德、智、体、美等方面全面发展的,具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识,以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标,系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术,旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业,具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 (一)学制:三年 (二)招生对象:高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 (一)职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位:大数据文档编写、大数据采集清洗与转换; 大数据技术类岗位:大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析; 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位:大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 (二)起薪标准 4500元/月 (三)人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识,掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能;具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力,具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能; ②具备一定的英语知识,能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语, 包括技术性文档和资料; ③掌握计算机方面的专业基础知识,能适应信息化建设; ④掌握Linux平台下大数据平台搭建,数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能; ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能,能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习,学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件; ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力;具备数据库系统管理维护的能力; ④具备非结构化数据处理能力; ⑤具备数据仓库管理基本能力; ⑥具备OOP程序设计能力; ⑦具备Web应用开发能力; ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力; ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质: 热爱祖国,拥护党的基本路线。遵纪守法,善于独立思考,勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质: 具有一定的文化素质修养,诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯;具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格;具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质: 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识;掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

大数据的应用现状及展望

大数据的应用现状及展望 摘要:互联网时代下,大数据为管理带来的新的发展方向,对人员改革、决策 质量提升、服务效率改善等产生显著的影响。然而大数据在当前技术发展中存在 诸多问题,因此笔者在明晰大数据技术现状基础上,结合问题对其展开分析,旨 在有效提升大数据技术的应用水平。 关键词:大数据;应用现状;展望 Status and Prospect of big data applications Shan Li-lin (Information Center of Fushun Financial Bureau , Fushun 113006,China) Abstract:In the Internet era, big data has become a new development direction brought by management, which has a significant impact on personnel reform, decision-making quality improvement and service efficiency improvement. However, there are many problems in the current technology development of big data. Therefore, based on the clarity of the current situation of big data technology, the author conducts an analysis of big data technology in combination with problems, aiming to effectively improve the application level of big data technology. Keywords: big data; application status; prospect 引言 大数据战略已经成为当前我国的发展战略,对我国经济发展及科技进步将产 生深远的影响。尤其是近些年来,随着信息化高速发展及社会转型的不断提升, 大数据与企事业单位、政府行政机关的管理不断融合,将成为互联网时代下分析 的核心支撑! 1 大数据内涵 大数据,又称为海量数据,是指在数据的数量体积达到一种特别庞大状态, 此时,一般的数据管理工具难以在规定时间内对其提取有效信息、整合类似资料、分析类比问题并且把它转化成对企业有用的信息。这些难以在规定的有效时间内 进行识别、保存和应用的大量数据的集合,需要一种全新的解决方法才可以将其 转化为企业所需要的决策领导力、发现问题和提前预知问题的能力、具有更加清 晰且有条理处理问题的能力。 大数据分为三种类型,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,其 中非结构化数据越来越成为大数据的主要组成部分。大数据需要特殊的技术,以 有效地处理海量且结构复杂的数据。与之相关的核心技术主要包括数据挖掘、云 计算平台、MPP数据库、分布式数据库、可扩展的存储系统、分布式文件系统等。 对大数据进行分析往往需要大量的计算机所提供的计算能力,数量少则数十台,多则数千台。随着云时代的来临,将大数据与云计算相结合,利用云计算技 术可以用低廉的成本获得强大的运算能力,使大数据分析的门槛降低。在大数据、云计算与数据挖掘等技术不断发展的背景下,很多过去无法收集或者收集后无法 分析的数据被充分地利用起来,帮助各行各业进行改革与创新,为人类的进步与 发展发挥着巨大的作用[1]。 大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面均远远超过了传统类 型的数据库软件工具能力范围的数据集合,它具有海量的数据规模、快速的数据 流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征,而且实时性强、数据所蕴藏的

大数据处理技术发展现状及其应用展望

. ,.. 大数据处理技术发展现状及其应用展望 一、定义 著名的管理咨询公司麦肯锡曾预测到:“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。”这是大数据的最早定义。业界(于2012年,高德纳修改了对大数据的定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,海量数据量。大数据计量单位至少是PB级别;第二,数据 类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是囊括进来。第三,商业价 值高。第四,处理速度快。 在大数据时代,三分技术,七分数据,得数据者得天下。在大数据时代已经到来的时候要用 大数据思维去发掘大数据的潜在价值。Google利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值, 比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书 籍购买推荐,以此有效提升销售量;Farecast利用过去十年所有的航线机票价格打折数据, 来预测用户购买机票的时机是否合适。 大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 二、大数据的技术 技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 2.1、云技术 大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、 数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。 云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的:把计算能力作为一种像水和电一样的 公用事业提供给用户。如今,在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下,一 种行之有效的模式出现了:云计算提供基础架构平台,大数据应用运行在这个平台上。 业内是这么形容两者的关系:没有大数据的信息积淀,则云计算的计算能力再强大,也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力,则大数据的信息积淀再丰富,也终究只是镜花水月。 那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?这里暂且列举一些,比如虚拟化技术,分布式处理技术,海量数据的存储和管理技术,NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

第9章 大数据的行业应用

1)请阐述什么是旅游大数据。 旅游大数据是综合性的云计算、物联网等高科技信息技术的应用,旅游经营者可以利用网络为广大受众者及时发布相关企业动态和旅游信息;受众者用手机、电脑和其他主动感知类信息的网络终端设备,可以合理安排一个有计划的旅游行程,为提前出行做好如预订机票、酒店、餐厅等准备。这样一种智能化的发展模式,为乘客提供方便,同时在推动旅游企业管理中发挥了巨大作用。 2)请阐述什么是教育大数据。 教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要所采集到的用于教育发展和研究的价值巨大的数据集合。教育大数据不仅仅是大数据在教育领域应用,它还通过教育领域反向驱动大数据技术分化为独立的分支,从而带来了对传统教育技术领域长期研究问题解决的新途径,甚至可以跨越传统个性化学习的精确逻辑推理过程而直接分析全样本学习者特征。这样来促进教育管理科学化变革、促进教学模式改革、促进个性化教育变革、促进教育评价体系改革、促进科学研究变革等。 3)请阐述什么是金融大数据。 大数据金融是指集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,可以为互联网金融机构提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,并准确预测客户行为,使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。 4)请阐述如何设计用户画像。 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是,银行拥有的客户信息并不全面,基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如,如果某位信用卡客户月均刷卡8次,平均每次刷卡金额800元,平均每年打4次客服电话,从未有过投诉,按照传统的数据分析,该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博,得到的真实情况是:工资卡和信用卡不在同一家银行,还款不方便,好几次打客服电话没接通,客户多次在微博上抱怨,该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。一般来讲,客户画像主要包括以下几方面: 1)客户在社交媒体上的行为数据(如光大银行建立了社交网络信息数据库),通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图,从而进行更为精准的营销和管理。 2)客户在电商网站的交易数据,如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来,阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款,用户只需要凭借过去的信用即可。 3)企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据,可以更好掌握企业的外部环境发展情况,从而可以预测企业未来的状况。

课程名称大数据分析与应用

课程名称:大数据分析与应用 一、课程编码: 课内学时:32学分:2 二、适用学科专业:计算机专业硕士 三、先修课程:无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例,建立科学的大数据观,掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术,熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具,提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义,科学发展渊源; 1.2.如何科学看待大数据? 1.3.如何把握大数据,分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法:Bayes,SVM,最大熵、深度神经网络等; 3.2常用数据挖掘技术:关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾; 4.2.大数据精准搜索的基本技术:快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制; 4.3.大数据精准搜索语法:邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索; 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例:国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索; 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础:ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成; 5.3.大数据聚类; 5.4.大数据分类与信息过滤; 5.5.大数据去重、自动摘要; 5.6.情感分析与情绪计算;

国内外大数据发展现状和趋势(2019)

行业现状 当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略,对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业,药物开发领域的最新前沿技术是机器学习,即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合,并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划,美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破,包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前,欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容:研究数据价值链战略因素;资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动;实施开放数据政策;促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前,开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”;政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问,英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露;英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展,将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术,法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作,投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知,法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业,同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月,安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013~2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略,提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测,2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度,大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”,目前,不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金,一些外包行业巨头也开始进军大数据市场,试图从中分得一杯羹。2016年,印度全国软件与服务企业协会预计,印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元,是当前规模的6倍,同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面,印度效仿美国政府的做法,制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/4a13545390.html,.in,把政府收集的所有非涉密数据集中起来,包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期,未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨,二级市场表现优于大盘,我国大数据行业的市

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