史上最全大数据解析
程序员进阶路上不能错过的史上最全技术知识图谱秘籍
1.1架构师图谱
程序员进阶路上不能错过的史上最全技术知识图谱秘籍
1.2 Java架构师图谱 1.3 微服务架构秘籍
3.1 Hadoop技能图谱
3.2 大数据技能图谱 4.1 云计算图谱
4.2 云计算技能图谱
5.1 iOS技能图谱 5.2 OpenResty技能图谱
5.3 前端技能图谱
5.4 容器技能图谱 5.5 嵌入式开 移动端测试图谱
5.8 运维技能图谱
1.4 一致性图谱 1.5 互联网大流量的方法
1.6 安全秘籍
1.7 阿里巴巴常用小框架
1.8 架构方法论图谱
1.9 设计模式秘籍图谱 2.1 JVM垃圾回图谱
2.2 Java并发图谱 2.3 Java集合图谱
2.4 Java集合类图 2.5 Java List类图
2.6 Java Map类图 2.7 Java Set类图
大数据十大经典案例.ppt
3．发展
(1)原因：
①甲午战争以后列强激烈争夺在华铁路的 ②修路成为中国人 (2)成果：1909年 权收归国有。 4．制约因素 政潮迭起，军阀混战，社会经济凋敝，铁路建设始终未入 修筑权 。
救亡图存 的强烈愿望。
京张铁路 建成通车；民国以后，各条商路修筑
正轨。
二、水运与航空
1．水运
(1)1872年,
A
[题组冲关] 3．假如某爱国实业家在20世纪初需要了解全国各地商业信
息，可采用的最快捷的方式是
(
)
A．乘坐飞机赴各地了解 B．通过无线电报输送讯息 C．通过互联网 D．乘坐火车赴各地了解
解析：本题考查中国近代物质生活的变迁。注意题干信 息“20世纪初”“最快捷的方式”，因此应选B，火车速度
远不及电报快。20世纪30年代民航飞机才在中国出现，
1 啤酒与尿布
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析 时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭 配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿 布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布 和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布” 的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例， 被人津津乐道。
9 微软大数据成功预测奥斯卡21项大 奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯 柴尔德（ David Rothschild ）利用大数据成功预测 24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话 题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥 斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人 们展示现代科技的神奇魔力。
2. 右图是1909年《民呼日报》上登载的
一幅漫画，其要表达的主题是( A．帝国主义掠夺中国铁路权益 B．西方国家学习中国文化 C．西方列强掀起瓜分中国狂潮 )
如何运用大数据分析消费者行为
如何运用大数据分析消费者行为大数据分析是一种迅速发展的技术，由于它能够高效地处理海量数据，并从中提取出有价值的信息，因此，在商业领域，应用大数据分析成为了一种趋势。
特别是针对消费者行为的分析，对于企业能够提升市场竞争能力具有重要意义。
本文将从以下几个方面解析如何运用大数据分析消费者行为。
一、建立消费者画像消费者画像是指对于一个客户进行人口学、经济学、地理学等多个方面的维度分析，全面深入地了解消费者人群，为企业制定精准的营销策略提供依据。
而大数据分析可以通过对消费者数据的挖掘，构建消费者画像，为企业提供更精准的客户洞察。
例如，通过对消费者数据的挖掘，我们可以了解到哪些城市的消费者更青睐于P2P理财，哪些消费者习惯使用哪些消费方式，哪些消费者对某种商品有极高的评价，等等。
通过这些信息，企业可以制定更为精细的营销策略，从而提高市场竞争能力。
二、预测消费趋势针对消费者的需求变化，企业需要不断调整自身的战略。
而大数据分析在这方面发挥着极为重要的作用。
通过对历史数据的挖掘和分析，预测未来的消费趋势，帮助企业合理安排自己的生产和营销计划。
例如，在某个地区，对于某种新型电子产品的消费需求正在增长，通过在这个地区的历史数据分析，企业可以将更多的研发和生产资源集中在这个领域，并制定相应的营销计划，提高销售额和市场占有率。
三、提升客户满意度针对客户感兴趣的商品，可以通过大数据分析，推送相关产品，在提升客户满意度的同时，还可以提高交易量。
例如，淘宝就曾经通过大数据分析，针对用户的购物行为和偏好，精准地推送商品，提高用户满意度，并有所增长。
通过对消费者购买行为的深入了解，企业可以对产品进行更好的定位和改进，制定更为符合客户需求的产品策略，提高客户忠诚度，增加用户留存率，促进企业的长期稳定发展。
四、实现个性化营销在商业竞争日益激烈的现今，企业已经不能再采用传统的推销方式，而是要进行更为个性化的营销。
而大数据分析可以挖掘客户的个性化需求，为企业提供更为智能化的营销服务。
史上最全的数据分析网站
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人类历史上的大数据革命
人类历史上的大数据革命随着时代的发展，科技的不断进步，人类社会正在迎来一场新的变革——大数据革命。
从互联网、云计算、物联网到人工智能、机器学习等，这些新兴的技术正在改变人们的生活方式和工作方式，推动着整个人类社会向前发展。
一、大数据革命的定义所谓大数据，是指利用现代技术手段收集、存储、处理和分析来自各种数据源的大规模非结构化或结构化数据。
这些数据通常以TB或PB级别计算，包括数字化的图片、文本、音频、视频等各种信息。
大数据技术的出现，使得我们能够更加高效地从海量数据中获取信息，抽象出规律，并将这些规律应用到生活和工作中。
二、大数据革命的历史大数据技术的萌芽可以追溯到20世纪70年代，在那个时代，计算机的存储和计算能力都极为有限，数据采集和处理的能力也非常有限。
直到互联网的出现，计算机计算能力和存储容量的不断提升，才为大数据革命奠定了基础。
互联网连接了全球各个角落，大量数据被上传至云端，这使得数据的处理和分析更为高效。
三、大数据革命对生活的影响大数据革命让我们的生活变得更加智能化和便捷化，它已经渗透到我们生活的各个方面。
比如，我们可以通过智能手机可视化了解天气状况、交通情况和市场变化等信息；智能家居系统可以自动控制家电的工作时间，根据个人设置自动化调整，提高生活的品质和舒适度。
另外，大数据还可以用于预测疾病发生的趋势，为医疗行业提供有价值的信息，以及从大量的数据中挖掘出医学研究的新思路。
对于公共安全方面，大数据技术还可以用于恐怖袭击等突发事件的预警、应急和处理，从而保障社会的稳定和安全。
四、大数据革命对商业的影响在商业领域，大数据革命也在发挥着越来越重要的作用。
具体来说，大数据技术可以通过数据挖掘、机器学习等手段，预测市场走势，为企业提供更准确的数据支持，从而优化业务，提高生产效率和利润。
此外，大数据还可以将企业与消费者联系起来，进行更加精准和高效的营销，使商业活动更具投资回报率。
总体来说，大数据不仅可以为商业提供更快、更准、更高效的解决方案，还可以帮助企业创造新的商业模式和商业价值。
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解查看全部影响,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测。
据报道,三个英国情报部门与亚马逊云科技签约,将其机密资料交由AWS托管。
ABC分析模型,不光可以用来划分产品和销售额,还可以划分客户及客户交易额等。
比如给企业贡献80%利润的客户是哪些,占比多少。
整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。
这是产品运营中比较常见的一个模型,结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置,来关注不同的数据指标,最终制定不同的运营策略。
通过路径识别用户行为特征。
与其他分析模型配合进行深入分析后,能为找到快速用户动机,从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
第三种月留存,以月度为单位的留存率,指的是每个月相对于第一个周的新增用户中,仍然还有登录的用户数。
留存率是针对新用户的,其结果是一个矩阵式半面报告,每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。
正常情况下,留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。
通常,我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类,以达到更好地理解研究对象的目的。
聚类结果要求组内对象相似性较高,组间对象相似影响 ,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测。
数据分析的基本方法有哪些企服解答数据分析的基本方法有5种: 1、因素分析法:即对其中一指标的相关影响因素进行统计与分析。
2、比率分析法:即用相对数来表示不同项目的数据比率。
3、对比分析法:将其中一指标与选定的比较标准进行比较。
4、趋势分析法:对其中一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析(常用折线图)。
5、结构分析法:指对其中一项目的子项目占比进行统计和分析(常用饼图)。
相关信息谷歌拟26亿美元收购商业智能和数据分析公司Looker 36氪讯,2023年06月07日。
Alphabet旗下谷歌公司周四宣布,该公司计划以26亿美元的价格收购商业智能和数据分析公司Looker,支付方式为现金。
史上最全各类收益率计算公式的详细解析
史上最全各类收益率计算公式的详细解析现在很多朋友都有投资，大家肯定都知道一年下来是赚钱还是赔钱，但是到底赚了或者赔了多少钱却不是每个人都能算清楚的，那今天我就教教大家如何计算收益率，需要用到的工具也很简单，最基础的excel技巧即可。
一、单利和复利单利和复利都是计息的方式，单利就是利不生利，即本金固定，到期后一次性结算利息，而本金所产生的利息不再计算利息。
复利其实就是利滚利，即把上一期的本金和利息作为下一期的本金来计算利息。
比如说我有10000元，要存2年，年利率为3.25%；2年后利息为：1、单利计算利息：10000*3.25%*2=650元2、复利计算利息：10000*3.25%*2 10000*3.25%*3.25%=650 21.125=671.125元10000*3.25%*3.25%=21.125元就是第一年的利息10000*3.25%在第二年产生的利息，也就是利息的利息。
如此看来，在利率保持不变的情况下，复利比起单利要高出21.125元，所以复利比起单利要有优势得多。
PS：银行的活期存款和定期存款都是固定时长的单利计息。
一般以年或者月计息的投资方式都是复利计息。
二、现值和终值很多人在平时的生活中可能都会遇见下面的问题：1、今天有10万块钱，以每年10%的年化收益计算利息，10年后变成多少钱？2、如果未来10年后想拥有20万，今天的10万要以多少收益率去投资？3、30年以后希望有50万，年化收益率为6%，每月应该存多少钱？等等诸如此类的问题，其实都是涉及到了货币时间价值的计算，这里告诉大家一个公式就可以轻松的解决此类的问题：FV(rate,nper,pmt,pv,type)FV = 在投资末期的货币价值rate = 收益率nper = 总投资了多少期pmt = 每批投入的金额PV = 在投资初期的货币价值type = 数字 0 或 1，用以指定各期的付款时间是在期初还是期末。
（计算时忽略）通常FV、rate、nper、pmt和PV，只要知道其中的四个数据，利用excel的函数功能非常简单就可以得出最后一个数据，输入的时候按照excel的函数提示进行即可。
史上最全手机cpu处理器详解
手机处理器详解智能手机CPU成了各大厂商，争夺和宣传的焦点．但很多人对手机CPU的厂商和具体产品不是很了解．那么让我们来简单介绍一下这些厂商和他们产品系列以及现在他们目前最炙手可热的产品。
目前CPU在国际上比较大的有高通、英伟达、三星、倒们仪器．当然还有台湾的MTK 以及中国”芯”华为海思．所以我们今天的主角就是他们啦！1.高通（Qualcomm )高通是目前智能手机普遍采用的芯片厂商之一，高通CPU的特点是性能表现出色，多媒体解析能力强，能根据不同定位的手机，推出为经济型、多煤体型、增强型和融合型四种不同的芯片．高通几乎统治了安卓的半壁江山和WP的几乎全部领土．目前，高通已将旗下的手机处理器统一规划为Snapdragon （骁龙）品牌，根据处理器性能和功能定位的不同，又将其由低到高分为S1 、S2 、S3 、S4 四个类别．其中S1针对大众市场的智能手机产品．也就是我们所熟知的千元内智能手机；S2针对高性能的智能手机和平板电脑：S3 在S2的基础上又对多任务以及游戏方面有更大提升；S4 是高通目前最高端，同时性能也最强的处理器系列，其中的双核以及四核产品主要针对下一代的终端产品，包括WindowS8平板等．高通Snapdragon S1 : 65nm 制程面向低端智能终端高通Snapdragon S1处理器主要是针又士对大众市场的智能手机．高通Snapdragon S1采用65nm 制程，最高配置1GHz 主频和Adreno 200 图形处理器．在这里要说明的是，X为2 时代表只支持WCDMA制式，X 为6时代表同时支持CDMA 和WCDMA 制式，这一规则同样适用于高通Snapdragon其它系列．高通SnaPdragonS2 : 45nm 制程工艺改进/高端标配由于工艺制程的原因，在发热最和待机时间上，高通第一代处理器并不让人满意，所以高通随后推出了第二代处理器，面向高性能的智能手机和平板电脑的Snapdragon S2 处理器．高通SnaPdragon S3 ：异步双核、功耗降低台北国际电脑展上正式推出了其第三代Snapdragon手机芯片产品，新款产品采用双核设计，一个处理器上集成两个运算核心，在处理任务的时不仅具备更强的运算能力，同时在功耗上，也要比单核心低，计算能力得到很大提高，最高1.5GHz 的主频也为其吸引了众多关注．高通SnapdragonS4 ：全新架构和工艺面向下代智能终端代号为Krait（环蛇）的Snapdragon 第四代移动处理器一SnapdragonS4代表的是高通下一代终端的处理器，采用28nm 制程工艺．具备单、双或四核心等多种型号，最高主频可达2.5GHz ，较当前基于ARM 的CPU 内核全面性能提高150 % ，并将功耗降低65% .代表产品：APQ8064（骁龙S4 PRO）【小米手机2 采用此款处理器】APQ8064隶属于高通晓龙S4 pro 系列，采用28nm 工艺制造，集成最新的Adreno 320 GPU ，整合四个Krait 架构CPU 核心，每核主频最高达1.5GH/1.7GHz ．它是全球首款采用28nm 制程的四核移动处理器，同时也是高通首款四核心处理器．APQ8064采用的Krait CPU 微架构是高通公司基于ARMv7-A指令集自主设计的新型高性能架构，采用异步对称式多核处理技术（aSMp ) ，较高通第一代ScorpionCPU 微架构在性能上提升60%以上，功耗降低65 % . Krait 的设计采用了使用新电路技术的定制设计流程以提高性能，降低功耗．Krait 的电源效率也带来了更佳的热曲线，使Krait 多处理器系统与竞争解决方案相比，能够以峰值性能运行更长时间。
最全的大数据术语合集
最全的大数据术语合集大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。
因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。
其中部分定义参考了相应的博客文章。
当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。
一个常见的大数据术语表大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。
因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。
其中部分定义参考了相应的博客文章。
当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。
A聚合(Aggregation) –搜索、合并、显示数据的过程算法(Algorithms) –可以完成某种数据分析的数学公式分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义异常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息匿名化(Anonymization) –使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据应用(Application) –实现某种特定功能的计算机软件人工智能(Artificial Intelligence) –研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习B行为分析法(Behavioural Analytics) –这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式大数据科学家(Big Data Scientist) –能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人大数据创业公司(Big data startup) –指研发最新大数据技术的新兴公司生物测定术(Biometrics) –根据个人的特征进行身份识别B字节(BB: Brontobytes) –约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。
大数据分析名词解释
大数据分析名词解释大数据分析是指通过对大规模、高维度、复杂结构的大数据集进行处理、挖掘和分析，从中提取有价值的信息和知识，为决策和问题解决提供支持的过程。
在大数据时代，数据量的快速增长和数据的多样性给传统的数据分析带来了巨大挑战，迫切需要开发出适应大数据环境下的高效分析方法和技术。
1. 大数据大数据通常指的是数据规模庞大、处理速度快、种类多样的数据集合。
它具有着三个"V"的特点，即大量的Volume（数据量）、多样的Variety（数据类型及来源）和高速的Velocity（数据产生的速度）。
大数据的特点决定了传统的数据处理手段已经无法胜任，需要采用新的技术和方法进行分析。
2. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发现并提取出潜在有价值信息的过程。
通过运用统计学、机器学习和模式识别等技术，数据挖掘可以揭示数据中的隐藏模式、规律和趋势。
通过挖掘大数据中的有价值信息，可以帮助企业发现潜在市场机会、改进产品设计、提高业务效率等。
3. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行处理和修正，以去除其中的错误、冗余和缺失，使得数据更加准确和一致。
在大数据分析中，数据往往来自多个不同的来源，而这些数据不可避免地存在着噪声和异常。
通过数据清洗，可以提高数据质量，保证后续分析的准确性和可靠性。
4. 数据预处理数据预处理是在进行数据分析前对原始数据进行预处理和转换的过程。
它通常包括数据变换、数据集成、数据离散化、数据规范化等操作。
数据预处理的目的是将原始数据转化为可用于分析的形式，并消除数据中的噪声、冗余和不一致性，提高后续分析的效果。
5. 数据模型数据模型是对现实世界中某个系统或过程的抽象和描述。
在大数据分析中，常用的数据模型有关系模型、图模型、文本模型等。
通过建立适合实际问题的数据模型，可以更好地理解和分析数据，为决策和问题解决提供依据。
6. 数据可视化数据可视化是通过图表、图形和其他可视元素展示和呈现数据的过程。
史上最全面的色谱仪器参数解读
史上最全面的仪器参数解读之第一集：原子吸收参数全解析原子吸收参数分享1. 光学系统检测器波长范围：189～900nm；185.0~900.0nm光栅面积：≥64x72mm；光栅刻线：≥1800线/mm；狭缝：狭缝的宽度与高度均可自动选择；双闪耀波长：236nm，597nm, 全波长范围内光通量均衡；谱带宽：0.2,0.7,1.3,2.0nm(4段自动切换)2. 石墨炉系统温度：室温～2600℃，可实现低温原子化；斜坡时间：0～99秒，最小增量1秒；保持时间：0～99秒，最小增量1秒。
石墨炉自动进样器指标：线性相关系数：≥0.9995。
3. 操作软件技术指标数据扩展：仪器吸收值、浓度或发射强度等读数可在0.01至100倍的范围内扩展。
积分时间：可按0.1秒的增量在0.1至60秒之间任选；读数方式：包括时间平均积分、峰面积和峰高测量功能；校正曲线：多达15个标准点的各种校正曲线法供选择---------------分-----------------割----------------线-------------------------由您来解析：第一部分：1.波长范围的大小影响样品的检测吗？189nm、185nm的不同会给样品检测带来区别吗？2.光栅面积、刻线、狭缝到底代表了什么意思呢？选仪器时我需要注意这些吗？3.双闪耀波长是指什么？4.谱带宽又代表了什么意思呢？0.2,0.7,1.3,2.0nm(4段自动切换)有什么优势吗？第二部分：1.选购仪器时，对于石墨炉中的最高温度有要求吗？2.何为斜坡时间？何为保持时间？题目中的0～99秒，最小增量1秒，是不是一般仪器都能达到啊？第三部分：积分时间可按0.1秒的增量在0.1至60秒之间任选，代表的是什么意思呢？你还有哪些参数有疑问？我提出的问题中有什么纰漏或错误？欢迎您回帖讨论！！！第四部分讨论：检测器：1.光电倍增管PMT；2.紫外高灵敏度CCD线阵检测器；3.全谱高灵敏度阵列式多象素点专用固态检测器（低噪声CMOS电荷放大器阵列）。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源(数据分析)平台网站分析类:百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索360指数- 基于360搜索的大数据分享平台Alexa - 网站排名Google Analytics - Google出品,可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品移动应用分析类:友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据,提供应用排行榜ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用,分析超过6亿条数据蝉大师- App数据分析与ASO优化专家,应用与游戏推广平台百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台媒体传播类:微博指数优酷指数微票儿票房分析BOM票房数据爱奇艺指数数说传播百度风云榜微博风云榜爱奇艺风云榜豆瓣电影排行榜新媒体排行榜品牌微信排行榜清博指数易赞- 公众号画像电商数据类:阿里价格指数淘宝魔方京东智圈淘宝排行榜投资数据类:Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库创投库- 提供最全的投资公司信息Angel - 美国创业项目大全Next - 36kr子站,每天更新新产品介绍Beta List - 介绍初创公司金融数据类:积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据网贷之家- P2P网贷平台排名网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数零壹数据-专业互联网金融数据中心大公金融数据全球股票指数爱股说-基金经理分析找股平台私募基金管理人综合查询中财网数据引擎游戏数据:百度网游风云榜360手机游戏排行榜360手游指数CGWR排行榜App Annie游戏指数小米应用商店游戏排名TalkingData游戏指数游戏玩家排名&赛事数据国家社会数据:中国综合社会调查中国人口普查数据中国国家数据中心中国家庭收入项目中国健康和营养调查中国统计数据全国企业信息查询北京宏观经济数据库中国金融信息网其它数据:蚂蚁金服研究院- 网消指数&互金指数二手市场行情中国网络骗子地图春运迁徙地图房价指数中国城市拥堵指数百度研究院PC平台百度城市热力图数据分析机构:艾瑞iResearch艾媒iimedia易观国际企鹅智酷_腾讯网手游那点 - 全事球互联网市场研究dataeye - 专注于泛娱乐领域的大数据分析和挖掘Accenture(埃森哲) AnalysysAsymcoCanalysCTRCNNICCB InsightsDeloitte(德勤)Digi-CapitaForrester(弗雷斯特)Gartner(高德纳)GfK(捷孚凯)IDC(国际数据)KPCB(凯鹏华盈)MMD研究所Nielsen(尼尔森)NPD(恩帛源)OfcomPiper Jaffray & CoStrategy AnalyticsUBS(瑞银) pewresearchcenter。
史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看
史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看在大数据领域，面试常常是求职者获取工作机会的重要环节。
面试官会针对各个方面提问，从技术知识到项目经验，从算法能力到数据处理能力，全方位考察候选人的综合素质。
为了帮助大数据开发者准备面试，本文整理了一份史上最全的大数据面试题，供参考使用。
一、Hadoop基础知识1·Hadoop的核心组件有哪些？分别简要介绍。
2·HDFS的特点和工作原理是什么？3·MapReduce的工作原理是什么？举例说明MapReduce的运行流程。
4·Hadoop集群的搭建步骤和注意事项是什么？5·Hadoop环境中如何进行数据备份和恢复操作？二、Hadoop生态系统1·Hive和HBase有什么区别？适用场景分别是什么？2·Pig和Hive的功能和使用场景有何异同？3·Sqoop和Flume的作用及使用场景有哪些？4·ZooKeeper的作用是什么？简要介绍其应用场景。
5·Spark和Hadoop的区别是什么？它们之间如何共同工作？三、大数据处理技术1·数据采集的方法有哪些？请简要说明每种方法的原理和适用场景。
2·数据清洗的过程和步骤有哪些？如何处理用户输入的脏数据？3·数据存储有哪些方式？请简要介绍每种方式的特点和适用场景。
4·数据挖掘常用的算法有哪些？请简要说明每种算法的原理和适用场景。
5·数据可视化的方法和工具都有哪些？请简要介绍每种方法和工具的特点和适用场景。
四、大数据实战项目1·请简要介绍你参与过的大数据项目，包括项目背景、使用的技术和取得的成果。
2·在项目中如何解决数据倾斜的问题？请具体描述解决方案。
3·在项目中如何保证数据的安全性和隐私性？4·在处理大规模数据时，如何优化性能和提高效率？5·请描述一个你在项目中遇到的难题，并介绍你是如何解决的。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台引言概述：数据来源和数据分析平台在当今信息时代具有重要意义。
随着科技的不断发展，越来越多的数据被生成和采集，而数据分析则成为了从数据中提取有价值信息的关键环节。
本文将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，包括其优势和应用领域。
正文内容：1. 大数据平台1.1 云平台：云计算技术的发展为数据存储和处理提供了强大的支持。
云平台如Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure提供了高效的存储和计算资源，使得大数据分析更加便捷。
1.2 Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的大数据处理框架，其生态系统包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型），可以处理海量数据并实现分布式计算。
2. 社交媒体平台2.1 Facebook：作为全球最大的社交媒体平台之一，Facebook积累了大量用户数据。
其提供的广告平台和数据分析工具能够匡助企业更好地了解用户需求和行为模式。
2.2 Twitter：作为一个实时的信息流平台，Twitter提供了丰富的数据资源。
通过分析用户的推文内容和互动行为，可以洞察用户的兴趣和情感倾向，为企业决策提供参考。
3. 金融数据平台3.1 Bloomberg：Bloomberg是一家专业的金融数据和分析平台，提供全球范围内的金融市场数据和新闻。
其强大的数据分析工具和模型可以匡助投资者做出明智的投资决策。
3.2 Thomson Reuters Eikon：Thomson Reuters Eikon是金融行业的率先数据分析平台，提供实时的市场数据、新闻和分析工具。
它能够匡助金融机构和交易员追踪市场动态并制定交易策略。
4. 开放数据平台4.1 数据.gov：数据.gov是美国政府提供的开放数据平台，收录了各个政府机构的数据集。
这些数据可以用于研究、决策支持和公共服务等领域，为社会创新和发展提供了基础。
4.2 Kaggle：Kaggle是一个数据科学竞赛平台，汇集了全球各地的数据科学家和机器学习专家。
鸟类基因组“大爆炸”——48种鸟类基因组全解析
鸟类基因组“⼤爆炸”——48种鸟类基因组全解析现代鸟类的祖先是如何逃过6600万年前⽩垩纪的那场⼤浩劫，摆脱了恐龙和当时地球上绝⼤多数⽣物灭绝的命运⽽存活下来？在⼀国际团队历经4年的努⼒下，⽣物演化史上这⼀重要的篇章得以重新还原。
国际合作破解48种鸟类基因组之谜众所周知，鸟类是⽩垩纪物种⼤灭绝事件中的幸存者，其后它们在短期内经历了⼀次超级物种⼤爆发。
然⽽，现代鸟类的演化历史和亲缘关系这⼀最基本的问题却是困扰了学界数世纪的未解之谜。
另外，鸟类快速演化形成了超过10,000个不同物种，产⽣这些鸟类⽣物多样性背后的分⼦机制也知之甚少。
为了回答这些问题，来⾃华⼤基因和中国国家基因库的张国捷，美国杜克⼤学和霍华德休斯医学研究所的Erich D. Jarvis，丹麦⾃然历史博物馆的M. Thomas P. Gilbert领导的国际鸟类基因组联盟完成了48种鸟类物种的基因组测序、组装和全基因组⽐较分析。
这48种鸟包括乌鸦，鸭，隼，鹦鹉，企鹅，朱鹮，啄⽊鸟，鹰等，囊括了现代鸟类的主要分枝。
国际鸟类基因组研究联盟于今⽇（12⽉12⽇）在Science和其他杂志上以专刊形式集中公布了28篇⾸期研究成果。
这些成果中，其中有8篇刊登在Science鸟类专刊上，其余的20篇同步刊登在Genome Biology, GigaScience等其它杂志上。
全部⽂章都可以在上在线获得。
来⾃世界上20多个国家，80多家机构的200多名科学家参与了这⼀研究项⽬，包括华⼤基因，哥本哈根⼤学，杜克⼤学，德克萨斯⼤学奥斯汀分校，史密森尼博物院，中国科学院，路易斯安那州⽴⼤学等众多学校和机构。
“物种从何⽽来，如何演化，如何发展，是⽣物演化研究中最基础的问题。
基因组的应⽤使我们得以重现历史，回答这些最根本的科学问题。
”张国捷表⽰，“这是迄今为⽌对同⼀类群物种最⼤规模的基因组演化历程分析，也是我们利⽤⽐较基因组学揭⽰⽣物宏观演化历史的重要⼀步。
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析•作者：Cashcow•星期四, 四月11, 2013•大数据, 航空, 零售•暂无评论大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。
可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。
例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。
但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。
最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。
有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。
这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？这些质疑并非没有道理。
中国确实没有大数据的土壤。
“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。
很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台引言概述：在当今数字化时代，数据已经成为企业决策和发展的重要基础。
为了有效地利用数据，寻觅合适的数据来源和数据分析平台至关重要。
本文将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，匡助读者更好地了解和利用数据资源。
一、数据来源1.1 公共数据源公共数据源是指由政府、组织或者机构提供的公开数据。
这些数据通常包括人口统计数据、经济数据、环境数据等。
例如，世界银行提供的世界发展指标数据库、联合国提供的全球可持续发展数据等。
这些数据来源广泛、可靠，是进行基础研究和分析的重要资源。
1.2 商业数据源商业数据源是指由商业机构或者公司提供的数据。
这些数据通常包括消费者行为数据、销售数据、市场数据等。
例如，市场研究公司提供的市场调研报告、金融机构提供的金融数据等。
商业数据源提供了丰富的商业信息，可以匡助企业进行市场分析和竞争研究。
1.3 社交媒体数据源社交媒体数据源是指通过社交媒体平台获取的数据。
这些数据包括用户发布的文本、图片、视频等。
例如，Twitter、Facebook等社交媒体平台提供的数据。
社交媒体数据源可以用于舆情分析、用户行为分析等，匡助企业了解用户需求和市场动态。
二、数据分析平台2.1 传统数据分析平台传统数据分析平台是指使用传统的统计学和数据挖掘方法进行数据分析的平台。
这些平台通常具有强大的数据处理和分析功能，例如SPSS、SAS等。
传统数据分析平台适合于结构化数据的分析和建模，可以进行统计判断、回归分析等。
2.2 大数据分析平台大数据分析平台是指用于处理和分析大规模数据的平台。
这些平台通常基于分布式计算和存储技术，例如Hadoop、Spark等。
大数据分析平台可以处理海量的非结构化和半结构化数据，进行数据挖掘、机器学习等复杂分析任务。
2.3 可视化数据分析平台可视化数据分析平台是指通过图表、图形等可视化方式展示和分析数据的平台。
这些平台通常具有直观、交互式的数据可视化功能，例如Tableau、Power BI 等。
大数据处理的五大关键技术及其应用
大数据处理的五大关键技术及其应用【摘要】数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。
数据处理的主要工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为：1)大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
2)基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
史上最全(SIS)安全仪表系统解析
1、什么是安全仪表系统在IEC61508 中，SIS被称为安全相关系统（Safety Related System）,将被控对象称为被控设备（EUC）。
IEC61511将安全仪表系统SIS定义为用于执行一个或多个安全仪表功能（Safety Instrumented Function,SIF）的仪表系统。
SIS是由传感器（如各类开关、变送器等）、逻辑控制器、以及最终元件（如电磁阀、电动门等）的组合组成,如图1所示。
IEC61511又进一步指出，SIS可以包括，也可以不包括软件。
另外，当操作人员的手动操作被视为SIS的有机组成部分时，必须在安全规格书（Safety Requirement Specification,SRS)中对人员操作动作的有效性和可靠性做出明确规定，并包括在SIS的绩效计算中。
从SIS的发展过程看，其控制单元部分经历了电气继电器（Electrical）、电子固态电路（Electronic）和可编程电子系统（Programmable Electronic System），即E/E/PES三个阶段。
安监总局116号文件国家安全监管总局于2014年11月13日下发《国家安全监管总局关于加强化工安全仪表系统管理指导意见（安监总管三〔2014〕116号）》该意见涉及到了生产，设计，管理等多个方面。
HAZOP分析，SIL等级评估，安全系统验证，老装置安全系统安全等级评估，安全系统改造等，这些工作将在今后几年中越来越多，越来越重要！下图为由PES构成的SIS图1 SIS的构成SIS安全仪表系统(1) SIF安全仪表功能可以是安全仪表保护功能，也可以是安全仪表控制功能，或包含这两者。
(2) 需要说明的是，这里所说的安全仪表控制功能，是指以连续模式（Continuous Mode）操作并具有特定的SIL,用于防止危险状态发生或者减轻其发生的后果，与常规的PID控制功能是完全不同的概念。
(3) SIS可以包括或不包括软件(4) SIS的一部分也可能是人的动作如图2所示，这是一个气液分离容器A液位控制的安全仪表功能回路图。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台引言概述：在当今信息时代，数据已成为企业决策和发展的重要依据。
然而，面对海量的数据和复杂的分析需求，企业往往感到困惑。
为了解决这一问题，出现了许多数据来源和数据分析平台。
本文将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，帮助企业更好地利用数据进行决策。
一、数据来源平台1.1 开放数据平台开放数据平台是指提供各种公开数据的平台，包括政府数据、企业数据、科研数据等。
通过开放数据平台，企业可以获取各种领域的数据，如人口统计数据、经济指标数据、气象数据等。
这些数据可以为企业决策提供重要参考，帮助企业了解市场趋势、调整产品策略等。
1.2 社交媒体平台社交媒体平台是指各种社交网络和在线社区，如Facebook、Twitter、LinkedIn 等。
这些平台聚集了大量用户生成的数据，包括用户个人信息、兴趣爱好、社交关系等。
通过分析社交媒体数据，企业可以了解用户需求、进行精准营销、改进产品等。
同时，社交媒体平台也是企业与用户进行互动和沟通的重要渠道。
1.3 传感器和物联网平台传感器和物联网平台是指通过各种传感器设备收集数据，并通过互联网进行传输和处理的平台。
这些平台可以获取各种环境数据、设备数据、运输数据等。
通过分析传感器和物联网数据，企业可以实时监测设备状况、优化生产流程、提升物流效率等。
传感器和物联网平台为企业提供了更全面和准确的数据来源。
二、数据分析平台2.1 商业智能平台商业智能平台是指通过数据分析和可视化技术，帮助企业发现数据中的规律和趋势，提供决策支持的平台。
商业智能平台可以对各种数据进行分析，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等。
通过商业智能平台，企业可以进行数据挖掘、预测分析、报告生成等，帮助企业发现商机和优化业务流程。
2.2 机器学习平台机器学习平台是指通过机器学习算法和模型，对数据进行自动化分析和预测的平台。
机器学习平台可以处理大规模的数据，学习数据中的模式和规律，并利用这些模式和规律进行预测和决策。
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大数据概念：史上最全大数据解析来源：数据观时间：2015-04-02 17:52:56作者：现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。
究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。
我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。
如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop 和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。
……也许，“解构”是最好的方法。
怎样结构大数据?首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。
我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，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。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。
我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论特征定义最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。
”业界(IBM 最早定义)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，数据体量巨大。
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);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。
第三，价值密度低，商业价值高。
第四，处理速度快。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。
先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。
维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：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。
书中，作者提及最多的是Google如何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 如何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如何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。
那么，什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。
”“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
”“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。
你一定是去做了一件以前做不了的事情。
”特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
价值探讨大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。
比如，Facebook 上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。
Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。
如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒;通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1- 手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard 等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;2-还未有被大数据触及过的业务领域。
这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。
那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维;与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
现在和未来我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力;大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本;大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。
”Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。
人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动;政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生;金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;……当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。