大数据研究目的

研究大数据,最重要的意义是预测。因为数据从根本上讲,是对过去和现在的归纳和总结,其本身不具备趋势和方向性的特征,但是可以应用大数据去了解事物发展的客观规律、了解人类行为,并且能够帮助我们改变过去的思维方式,建立新的数据思维模型,从而对未来进行预测和推测。比如,商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析,了解到消费者的需求,从而改进已有商品并适时推出新的商品,消费者的购买欲就会提高。

知名互联网公司谷歌对其用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘,从而进行相关的广告推广和商业研究。大数据的处理技术迫在眉睫,近年来各国政府和全球学术界都掀起了一场大数据技术的革命,众人纷纷积极研究大数据的相关技术。很多国家都把大数据技术研究上升到了国家战略高度,提出了一系列的大数据技术研发计划,从而推动政府机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。

可以说大数据是一种宝贵的战略资源,其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想象,在未来,各行各业都会积极拥抱大数据,积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法,从而更好地利用大数据。当然,大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”,却不能说明“为什么”;大数据提供的是些描述性的信息,而创新还是需要人类自己来实现。

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体系纲要

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那大数据究竟应该怎样学习呢?如何成为大数据工程师呢?简单来说,分为6步,大数据开发入门,大数据核心基础,千亿级数仓技术,PB级内存计算,亚秒级实时计算,大厂面试。这里有一个学习路线图,你可以进行参考:

第一阶段 大数据开发入门学前导读:从传统关系型数据库入手,掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL,对后续学习打下坚实基础。1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通MySQL是整个IT基础课程,SQL贯穿整个IT人生,俗话说,SQL写的好,工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0,学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。第二阶段 大数据核心基础学前导读:学习Linux、Hadoop、Hive,掌握大数据基础技术。2.2022版大数据Hadoop入门教程Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石,是整个大数据开发的入门,是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容:Linux、Hadoop、Hive,就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

第三阶段 千亿级数仓技术   学前导读:本阶段课程以真实项目为驱动,学习离线数仓技术。   3.数据离线数据仓库,企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)   本课程会、建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理 ;目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序 ;掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用。  第四阶段 PB内存计算   学前导读:Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言,在3.2版本的更新中,高亮提示内置捆绑Pandas;课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势,全网首家加入Python on Spark的内容。   4.python入门到精通(19天全)   python基础学习课程,从搭建环境。判断语句,再到基础的数据类型,之后对函数进行学习掌握,熟悉文件操作,初步构建面向对象的编程思想,最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。   5.python编程进阶从零到搭建网站   学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。   6.spark3.2从基础到精通   Spark是大数据体系的明星产品,是一款高性能的分布式内存迭代计算框架,可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发,课程的讲解注重理论联系实际,高效快捷,深入浅出,让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。   4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战   通过大数据技术架构,解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据,基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

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大数据发展现状

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一、2017年大数据产业发展现状分析 2017年,我国大数据产业保持高速发展态势,各级政府和企业大力推进,技术创新取得明显突破,大数据应用推进势头良好,产业体系初具雏形,支撑能力日益增强。 (一)大数据产业规模加速增长 近年来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。2017年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模将超过2600亿元,与2016年相比,增长了49%。2017年1月,工信部发布了《大数据产业发展规划2016-2020年》,进一步明确了促进我国大数据产业发展的主要任务、重大工程和保障措施。国家政策的接连出台为推动大数据产业快速成长提供了良好的发展环境,未来2-3年市场规模的增长率将保持在50%左右。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,预计未来中国将成为全球数据中心。

(二)大数据投融资持续升温 持续升温的大数据创业潮,激发着国内大数据公司的“生产热情”,大数据持续被国内资本市场看好。自2011年以来,大数据领域成功融资的企业数量逐年增加,2014年进入快速上升阶段,环比增长176.47%,2014年以来持续稳步增长,2016年获得融资的企业数量达到221多家。据统计,截至2017年8月初,大数据领域有183家企业获得融资,大数据领域持续获得资本市场的高度青睐。 2017年,全球优秀大数据创业企业频频传出融资消息,其中,商业化服务支持初创公司Confluent拿下5000万美元投资,数据管理公司Collibra的C轮融资额达到5000万美元。

(三)大数据应用领域不断丰富 从国内投融资领域的分布来看,2017年1-8月的183家融资企业中,大数据行业应用方面共发生了81起投融资事件,其中,金融行业投融资事件最多为35起,医疗健康其次为12起投资事件。 大数据产业具备了良好基础,面临难得的发展机遇,但仍然存在一些困难和问题。一是数据资源开放共享程度低。数据质量不高,数据资源流通不畅,管理能力弱,数据价值难以被有效挖掘利用。二是技术创新与支撑能力不强。在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距,对开源技术和相关生态系统影响力弱。三是大数据应用水平不高。虽然大数据具有强劲的应用市场优势,但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。四是大数据安全体系不健全。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范不健全,尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。五是人才队伍建设亟需加强。大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺,难以满足发展需要。 展望2018年,大数据产业发展将迎来“黄金期”,产业集聚将进一步特色化发展,创新驱动仍将是产业发展主基调,大数据融合应用进程加速,为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。

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案例思考1

案例一:Farecast 飞机票价预测系统 众所周知,同一个航班,在不同时间买的价格是不一样的。而实际中发现并不是越早买价格越低。那么在某个时点“买还是不买,这是一个问题”。 通过预测机票价格的走势以及增降幅度,Farecast票价预测工具能帮助消费者抓住最佳购买时机。从一开始的41天12000个价格样本基础的模型雏形发展到截止2012年超过十万亿条飞行价格记录,Facecast预测美国国内航班的票价准确度已高达75%,使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客,平均每张机票可节省50美元。 ITA Software就为Farecast提供预测机票价格所需的数据,Farecast通过分析得到了数据大部分的间接价值,它把其中一部分价值以更便宜的机票的形式转移给了它的用户,而把这种价值带来的利润分给了它的股东以及员工。Farecast通过广告、佣金,最后通过出售公司本身获取利润(微软以1.1亿美元收购了Farecast公司)。

案例思考2

(案例二:大数据智能零售-零售商的革命 《纽约时报》曾报到阐述Target公司怎么样在完全不和准妈妈对话的前提下预测一个女性会在什么时候怀孕。一个顾客怀孕后会改变消费观念,会光顾以前不会去的商店,会对新的品牌建立忠诚。Target通过顾客购物关联性研究,能够比较准确地预测预产期,这样就能在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。 在零售行业,大数据应用非常广泛。沃尔玛通过要求供应商监控销售速率、数量以及存货,做到“Just in time”,实现零库存。同时拥有数据库记录不仅包括每一个顾客的购物清单以及消费额,还包括购物篮中的物品、具体购买时间,甚至购买当日的天气。通过分析大量数据,发现季节性飓风到来时,不仅手电销售量增加,蛋挞的销量也增加了。看似毫无因果关系的相关关系被发现,沃尔玛会把库存蛋挞放在靠近飓风用品的位置,来提高销量。 每位顾客原本没有什么价值的购物清单,开始发挥出另一份价值。除此之外,沃尔玛还尝试用Facebook好友喜好和Twitter流量与内容等外部数据分析来实现智能零售。

案例思考3

案例三:UPS大数据实践 UPS国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来监测自己全美60000辆车规模的车队,以及时的进行防御性修理。如果车在路上抛锚损失会很大,造成延误和格外的人力物力负担。若每两三年对车辆零件进行定时更换,则并不有效,很多零件并没有问题就被还掉。通过监测车辆各部位运行状况,只需要更换需要换的零件,从而节省了几百万美元。 UPS还利用地理定位数据优化行车线路,为货车定制最佳行车路径一定程度上是根据过去的行车经验总结而来。这一分析方式,在2011年使得UPS驾驶员少跑了近4828万公里路程,节省了300万加仑燃料,减少了3万公吨的二氧化碳排放量。系统还设计尽量少左转路线,因为货车左转需要等待更久,也更容易发生事故。

案例思考4

案例四:强大的“现实挖掘” 麻省理工学院媒体实验室人类动力学实验室主任Alexander “Sandy” Pentland和他的学生Nathan Eagle是“现实挖掘”的先驱。“现实挖掘”指的是通过处理大量来自手机的数据,发现和预测人类行为。在一项研究中,他们通过分析每个人去了哪里、见了谁,成功地分出了感染流感的人群,而且在感染者还完全不知道已经患病之前就作出了区分。如果出现非常严重的流感疫情,这将会挽救无数人的生命。 收集用户地理位置数据变得极其具有价值,根据他所居住的地点和要去的地方预测数据,可以提供定制广告,这些的信息汇集可能会揭示事情的发展趋势。比如向司机提供不同时段的最佳出行路线等。 无线数据科技公司Jana的创始人伊格尔,使用了来自100多个国家超过200个无线运营商的手机数据。他的研究既包括家庭主妇平均每周去几次洗衣店,也试图回答疾病如何传播和城市如何繁荣。还分析出非洲付费用户的位置信息和他们的账户资费金额,发现资费与收入成正比。 所有的附加信息都是源于手机提供的位置信息的间接利用。而随着应用的广泛,手机能记录的大量数据变得越来越有价值。目前已有不少互联网企业就运营商数据进行分析,以揭示部分商业规律,提供附加商业价值。