在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。
软件和服务的大数据分析市场收入预计将从2018年的 42B增长到2027年的 103B，复合年增长率(CAGR)为10.48%。这就是为什么，大数据分析认证是业内最全神贯注的技能之一。 在这个“大数据分析应用领域”文章中，我将带您进入各个行业领域，在这里我将解释大数据分析如何使它们发生革命性变化。
“大数据”不再只是一个流行词。弗雷斯特研究公司的研究人员发现，“2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。” 类似的，NewVantage Partners的《2016年大数据高管调查》发现，如今62.5%的公司在生产环境中至少有一个大数据项目，只有5.4%的企业组织没有计划或开展大数据项目。 研究人员表示，采用大数据技术的势头不太可能很快就减慢。IDC主管分析和信息管理的集团副总裁丹·维塞特(Dan Vesset)说：“出现的大量
佛瑞斯特研究公司（Forrester）的研究人员发现，2016年，近40％的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30％的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5％的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4％的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。 研究人员称，会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心（IDC）预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美
<数据猿导读> 本周，大数据领域共发生11起投融资事件，涉及领域包括通信、数据分析、商业智能wifi，信息安全等多个领域。其中，通鼎互联拟近15亿元收购两家互联网大数据公司，成为本周最大规模交易。以下
估计大家听大数据听得太多，耳朵都快起茧了吧？谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹，几年才憋出一个流行词，自然大家只要提到数据，都说“大”；提到服务，都说“云”。 言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据，可以开发预测模型（pre
制造业是一个国家综合国力最重要的表现，在国民经济中占有重要份额，也是决定民众生活质量的重要条件。中国的制造业在改革开放30多年来取得了举世瞩目的成就，连续几年成为“世界制造力竞争指数”最强的国家，中国已然成为世界制造业的新中心。2015年中，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。配套“互联网+”和“供给侧改革”等多项措施，“智能制造”被定位为中国制造的主攻方向。 一.大数据及工业大数据的特性 数据本身不会为你带来价值，数据的技术也不会让我们的制造业更先进，数据必须转成信息后才会对产业
佳讯飞鸿布局物联大数据，拟1.3亿元收购六捷科技30%股权；商业数据分析公司GrowingIO完成新一轮2000万美元A轮融资；易会推出“营销云3.0”，重新定义大数据时代的事件数字营销……以下为您奉
导读：推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术。大数据给了我们一个看世界的新角度，成为驱动创新的核心动力来源。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，打造并形成数据红利。 大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（下） 全文目录 06、大数据分析工具 07、大数据与智能制造的意义与影响 08、大数据规范性分析将促进规范性维护 09、大数据是智能制造核心驱动力 10、大数据对质量的新要求 11、利用大数据来实现制造业卓越运营 上期回顾
如今大数据分析市场与几年前相比已经截然不同，在日前发布的2017年度市场研究报告中，2017年的全球大数据分析市场规模比前一年增长了24.5%，这主要是由于公共云的部署和利用好于预期，以及云计算的平台、工具和其他解决方案都在加速融合。此外企业正在通过大数据分析更快速地脱离实验和验证阶段，并从部署中获得更高的业务价值。展望未来，通过在物联网(IoT)、移动性和其他边缘计算用例中采用大数据分析技术，大部分市场可以保持未来几年的增长。
<数据猿导读> 上周大数据领域共发生16起投融资事件，涉及领域包括人工智能、情报分析、旅游、云计算等多个领域。其中，上海钢联拟20.8亿元收购中关村在线成为上周最大一笔投融资，以下为您奉上上周投融资事
随着大数据发展上升为国家战略，大数据和人工智能的话题也越来越多。人工智能和机器学习是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。而大数据技术则是人工智能、机器学习的基础，对于这些技术而言，大数据分析是不可或缺的一环。在大数据分析领域，人工智能、机器学习、物联网、IT运维、安全等应用都已经成为不可或缺的一环，这些技术的结合将会为企业带来更大的价值。
物联网设备提供的数据和大数据分析可以提供洞察力。物联网设备提供的数据和大数据分析允许提取见解。然而，人们面临着一个巨大的挑战：所有这些数据将在哪里处理和存储? 物联网(IoT)在过去几年来一直是一个
2015年，全球大数据和分析市场的规模将达到1,250亿美元。国际数据公司（IDC）和国际分析协会（IIA）在不同的网络广播中，都谈到了它们对2015年大数据和分析市场的预测。以下是其中一些要点： 安全软件将成为大数据分析的杀手应用 大数据分析工具将是第一道防线，它结合了机器学习、文本挖掘和本体建模，提供整体及综合性安全威胁预测、检测、阻止和预防程序。（IIA） 物联网（IoT）分析将大热，五年的年均复合增长率为30% 物联网将成为数据/分析服务的下一个重要关注点。（IDC）在物联网潮流侧重于数据生成和生
但是，随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模式（如IaaS、PaaS、SaaS）。从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。下面总结一下三者的联系与区别（见图1-14）。
随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模（如Iaas、PaaS、SaaS）。
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者 | Jennifer Bresnick 翻译 | 孙璐畅 校对 | 任然 当前有许多方法来定义医疗大数据分析。究其核心,“大数据分析“是指结合两组或多组早先不同的信息数据，通过对比和分析新的拓展数据库，以产生新的洞悉。 不过，这种形式倒是与医疗业的定义扯不上多大关系。由于先行者已将保健信息变成临床商业资产，大数据医疗其实是EHR（电子健康病历）与HIE（健康信息交换）的结合。可穿戴式及智能手机等监测仪器不断产
Crowds®系列研究中的一部分。这个系列报告将大数据分析定义为最终用户能够访问、分析和管理Hadoop生态体系
目录： 大数据分析的五个基本方面 如何选择适合的数据分析工具 如何区分三个大数据热门职业 从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 从入门到精通—快速学会大数据分析 一、大数据分析的五个基本方面 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2.数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格
韩光祖，腾讯云 TVP，现任上海腾展长融董事 & CTO。美国南加州大学企管硕士，曾任富邦华一銀行总部渠道与数字银行部副总裁及总部信息科技部副总裁、纬创集团 WistronITS 全球总部首席信息官 、企业资安主委、子辰国际开发(央企港银博源基金)技术顾问兼任 COO (投资）、新蛋网全球科技及委外服务总监、外资银行科技一级部主管 12 年。有 20 余年企业 IT/MIS/IS 营运经验，有 DD、私募债权融资、工业地产交易与股权转让、跨境金融财务、科技发展与创新经验。并且也拥有多年大型电商行业从业及银行核心系统更换经验, 熟悉信息化、数实化、商业系统分析、云架构及云迁移、电信公有云建置及开发、整合; 并熟悉研发、产品、售前、交付、售后等业务；甚至包括专业的服务解决方案、规划、实施、建立大型资料分析、资料采集及深度学习图像物件侦测的AI工艺辅助决策和熟悉企业整体战略规划与实施。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
记者从近日召开的2014中国大数据技术与学术大会获悉，近年来，在各方的共同推动下，我国的大数据产业取得了长足发展，但一些新特点、新现象也层出不穷。会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测， 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。 一、结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能等相关技术结合。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术；另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。
12月15日，由合肥市数据资源局、合肥市科学技术局共同指导，合肥市大数据产业创新战略联盟主办，科大国创软件股份有限公司承办的2017中国（合肥）大数据产业发展论坛暨“合肥之夜”IT年会圆满落幕。当天，中国科学院陈国良院士受邀出席并发表题为《大数据与高性能计算》的主题演讲，成为全场最大看点之一，其凭借精彩的演讲和独特的个人魅力赢得阵阵掌声。距离峰会虽已过去一周，但院士的讲话言犹在耳，特与众人分享。 下面是陈国良院士演讲部分内容，有所删减： 漫谈大数据 陈国良院士今年虽已80岁高龄，但依然精神矍铄，风采无限
研究人员称，会有越来越多的公司加速采用大数据技术。互联网数据中心（IDC）预测，到2020年大数据和分析技术市场，将从今年的1301亿美元增加至2030亿美元。“公司对数据可用性要求的提高，新一代技术的出现与发展，以及数据驱动决策带来的文化转变，都继续刺激着市场对大数据和分析技术服务的需求”， IDC副总裁Dan Vesset表示。 “2015年该市场全球收入为1,220亿美元，预计到2016年，这一数字将增长11.3％，并预计在2020年以11.7％的复合年增长率（CAGR）继续增长。”
排列组合公式是组合数学中的一种计算方法，用于确定给定集合中元素的不同排列和组合的数量。在局域网监控软件中，排列组合公式可以应用于一些特定的场景，如网络中的用户组合、权限管理、资源分配等方面。
科技日新月异，我们需要做好准备。然而，说起来容易做起来难。大数据解决方案已经成为科技世界的最新趋势，因为它能够帮助我们获取和理解数据以及分析部分。距离2018年只有几周的时间，技术日新月异，我们可以开始为未来的一些重大变革做准备，在性能方面，还有速度等。因此，以下是一些您可以期待在未来一年的精彩功能，探索快乐！ 看点 01 自动化认知技术 早期的大数据只包括在计算机上捕获、移动和存储数据。现在，时代已经转变为任务，将使用自动人脸识别执行在不久的将来。在未来的推理和规划中，你也可以期待更高的认知技术，这将
趋势：大数据将被更广泛地应用到印度医疗健康领域
随着对全球变暖和化石燃料消耗问题的关注不断上升，世界正在转向替代能源以满足其需求。其中最具可持续性的选择是可再生能源。该领域遍及太阳能，风能，水力和地热等各种能源。可再生能源在全球范围内迅速成为最繁荣的商业市场之一。随着市场需求旺盛，竞争也愈发激烈。因此，效率，运营成本，盈利能力和生产力成为进入市场的首要考虑因素。可再生能源不仅仅需要机械或电气方面的提升，而是具有能够持续监控并保持高性能的能力，而这就是物联网有所作为的地方。
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MongoDB是一种流行的文档型数据库，被广泛用于Web应用程序、大数据分析、云计算等领域。本文将介绍MongoDB的基本概念和主要特点，并探讨其在典型应用场景中的应用。
导读：随着社交媒体、移动化和云计算的发展，数据分析及相关的技术已经作为一款具有颠覆性的技术在这个数字时代占有了一席之地了。在过去的2015年中，我们已经看到对大数据的分析利用正被一股强大的利用新的数据
本文探讨了大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险。这些风险包括隐私泄露、无法匿名化、屏蔽数据可能泄露个人信息、基于解释的不道德行为、大数据分析并非100%准确、歧视、涉及到的个人几乎没有法律保护、大数据可能永远存在、对电子证据发现的影响以及使专利和版权变得无关紧要。在使用大数据分析时，组织应在实际使用分析之前确定相关的隐私和信息安全影响。
第一部分 概述 *** ClickHouse是一个快速开源的OLAP数据库管理系统，它是面向列的，允许使用SQL查询实时生成分析报告*** 随着物联网IOT时代的来临，IOT设备感知和报警存储的数据越来越大，有用的价值数据需要数据分析师去分析。大 数据分析成了非常重要的环节。当然近两年开启的开源大潮，为大数据分析工程师提供了十分富余的工具。但这同时 也增加了开发者选择合适的工具的难度，尤其对于新入行的开发者来说。学习成本，框架的多样化和复杂度成了很大 的难题。例如kafka,hdfs,spark,hive
大数据文摘作品 作者：荆浩男 作业没有老师批改、用大数据为每个同学量身定做学习方案……来来来，这些儿时的梦想，AI与大数据让它们实现！ 近日，安徽省教育厅发布《安徽省中小学智慧校园建设指导意见》，计划到2020年，全省所有市、县（区）都要进行智慧学校建设。 作业不是由老师批改而是有专门的作业测评系统自动批改，并通过大数据分析为每位学生“量身定制”作业菜单；利用全息三维投影或VR/AR/MR或可穿戴设备等进行教学…… 在这份指导意见中，这样听起来颇为魔幻的未来场景真正走上课堂的实现时间是两年后，现在搬去安徽生
来源：中国工业评论 导读： 推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术。大数据給了我们一个看世界的新角度,成为创新驱动核心动力的来源。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，打造并形成数据红利。 全文目录： 大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（上）01、大数据以及工业大数据的特性 02、大数据与智能制造的关系 03、推动智能制造的三驾马车 04、资产智能管理是一种强大的数据来源 05、工业物联网平台 大数据驱动智能制造，实现制造
导读：物联网时代的到来给人类生活带来天翻地覆的改变，预计2015-2020年间物联网市场规模将达千亿量级。许多企业都在奋力应对由此带来的挑战，虽说大数据分析是推动物联网部署的首要驱动力，但企业仍不可避免地面临被数据淹没之风险。本文举例探讨了公司在面对物联网产生的海量数据时应该如何调整其客户、价值链和组织结构策略。望对您有所借鉴帮助。 全球每秒接入物联网的设备将达63台，也就是每天550万台，预计2015-2020年间物联网市场规模将达千亿量级。有物联网平台分析显示，截至2020年，全球将有400-800亿设
制造业是国家综合实力的象征，是在全球化竞争中赖以生存的资本和保障。规模雄厚、结构优化、技术创新、质量优异、产业链国际主导地位突出的制造业是国民经济持续发展和繁荣以及国家安全的基础。 当今，全球制造业正面临深刻的变革。一方面，制造商日益关注小批量、个性化生产，争夺快速增长的、以“多样微量”为特征的市场蓝海;另一方面，新技术(如传感技术、云计算、大数据、移动等)的飞速发展以及在各个领域的快速渗透，使得制造业传统模式的变革及新型业务模式的创新成为可能;此外，越来越多的制造商正在探索从产品到服务的转型。在这场制造
AMiner × 量子位 联合出品 编者按： 重庆和许多西部城市一样，常常被诟病为“互联网荒漠”，但它却有着很好的物联网土壤。 有数据显示，重庆有着近2000家物联网相关企业，其中核心企业超过600家，且在物联网产业细分领域实力强劲、影响力大。 而除了企业之外，重庆还有一支特殊的物联网技术“力量”：由刘礼负责的重庆大学物联网体感大数据实验室。 刘礼，现为重庆大学大数据与软件学院教授，博士生导师。 而他在2018年成立这个实验室，是希望搭建因果学习与机器学习之间的桥梁。 这个方向也是目前包括Bengio、Pe
<数据猿导读> 上周，先是Salesforce上半年接连并购超过9家科技公司，被传或是向微软隔空叫板；紧接着谷歌收购云服务公司Orbitera，在后紧追不舍；然而，几天之后谷歌&亚马逊“联手”出奇招，
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
<数据猿导读> 上周，最让人为之称道的便是出行行业两巨头宣布合并的消息，公告一出，一时激起一片哗然，随后反垄断的声音此起彼伏，总之滴滴每次一出手，总能如此兴师动众夺人眼球。下面就共同回顾一下上周热点事
当前，安防大数据的应用也越来越多，但真正将大数据的挖掘和应用落到实处，转变为商业模式的还是很少，目前很多大数据概念都是噱头。后期安防厂家会进行分化，部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕，专注于产品和技术，一部分安防厂家会向大安防集成平台转变，专注于业务整合和数据分析处理。
在当今数字化时代，数据的价值变得前所未有地重要。随着越来越多的业务流程和交互活动发生在在线和数字环境中，大数据分析已经成为实现业务增长和创新的关键因素之一。本文将探讨大数据分析在驱动业务增长方面的作用，以及如何利用数据洞察力来开拓新的机会。
智能公园视频监控管理系统旨在利用人群行为分析技术，结合先进的物联网、人工智能和大数据分析等技术手段，实现对公园内人流量、行为活动和安全问题的实时监测与管理。旭帆科技智能公园视频监控管理系统将通过智能视频监控、感知设备和数据分析，提供给管理人员更准确、实时的信息，帮助他们更好地规划、调度和管理公园资源，提升公园安全管理水平。
在大数据时代，数据信息成为了各行各业发展规划的一项重要依据。在工业领域，生产数据可视化的应用亦是将庞大的数据通过可视化分析，再由大屏将数据信息清晰明了地呈现出来。
<数据猿导读> 刚刚卖身成功又迎来噩耗，雅虎被曝2亿条账号在暗网被公开销售；体育大数据公司魔方元B轮融资尘埃落定，融资金额超亿元；被互联网巨头们看上的大数据公司“快联网”宣布获得千万美元融资……以下为
云计算和智能制造是当今科技领域两个最引人注目的发展方向。它们的结合为制造业带来了巨大的机遇和变革。本文将深入探讨云计算在智能制造中的应用，以及这个领域的未来前景。
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