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成都大数据培训哪家好?培训出来之后能做什么?

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2019-01-21 10:48:44

企业内部大数据的应用,可以在多个方面提升企业的生产效率和竞争力.具体而言:市场方面,利用大数据关联分析,更准确地了解消费者的使用行为,挖掘新的商业模式;销售规划方面,通过大量...

  成都大数据培训哪家好?培训出来之后能做什么?

  学习了大数据之后,学员会对应用前景有一定的疑惑,现在成都达内就来探讨一下大数据的应用前景:

  企业内部大数据应用

  目前,大数据的主要来源和应用都是来自于企业内部,商业智能(businessintelligence,BI)和OLAP可以说是大数据应用的前辈.

  企业内部大数据的应用,可以在多个方面提升企业的生产效率和竞争力.具体而言:市场方面,利用大数据关联分析,更准确地了解消费者的使用行为,挖掘新的商业模式;销售规划方面,通过大量数据的比较,优化商品价格;运营方面,提高运营效率和运营满意度,优化劳动力投入,准确预测人员配置要求,避免产能过剩,降低人员成本;供应链方面,利用大数据进行库存优化、物流优化、供应商协同等工作,可以缓和供需之间的矛盾、控制预算开支,提升服务.在金融领域,企业内部大数据的应用得到了快速发展.例如,招商银行通过数据分析识别出招行信用卡价值客户经常出现在星巴克、DQ、麦当劳等场所后,通过“多倍积分累计”“积分店面兑换”等活动吸引优质客户;通过构建客户流失预警模型,对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留,使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点;通过对客户交易记录进行分析,有效识别出潜在的小微企业客户,并利用远程银行和云转介平台实施交叉销售,取得了良好成效.

  当然最典型的应用还是在电子商务领域,每天有数以万计的交易在淘宝上进行,与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录,更重要的是,这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配.淘宝数据魔方是淘宝平台上的大数据应用方案,通过这一服务,商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等,并可以据此进行生产、库存决策,而与此同时,更多的消费者也能以更优惠的价格买到更心仪的宝贝.而阿里信用贷款则是阿里巴巴通过掌握的企业交易数据,借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款,全程不会出现人工干预.据透露,截至目前阿里巴巴已经放贷300多亿元,坏账率约0.3%左右,大大低于商业银行.

  当然,大数据杀熟也是有运用这方面的技术。这个也是大数据开发工程师培训出来之后从事最多方面的的工作。

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  物联网大数据应用

  物联网不仅是大数据的重要来源,还是大数据应用的主要市场.

  在物联网中,现实世界中的每个物体都可以是数据的生产者和消费者,由于物体种类繁多,物联网的应用也层出不穷.在物联网大数据的应用上,物流企业应该有深刻的体会.UPS快递为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障,它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS.同时,这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路.UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的.2011年,UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程.智慧城市,是一个基于物联网大数据应用的热点研究项目,

  迈阿密戴德县,就是一个智慧城市的样板.佛罗里达州迈阿密戴德县与IBM的智慧城市项目合作,将35种关键县政工作和迈阿密市紧密联系起来,帮助政府领导在治理水资源、减少交通拥堵和提升公共安全方面制定决策时获得更好的信息支撑.IBM使用云计算环境中的深度分析向戴德县提供智能仪表盘应用,帮助县政府各个部门实现协作化和可视化管理.智慧城市应用为戴德县带来多方面的收益,例如戴德县的公园管理部门今年因及时发现和修复跑冒滴漏的水管而节省了100万美元的水费面向在线社交网络大数据的应用在线社交网络,是一种在信息网络上由社会个体集合及个体之间的连接关系构成的社会性结构.在线社交网络大数据主要来自即时消息、在线社交、微博和共享空间4类应用.由于在线社交网络大数据代表了人的各类活动,因此对于此类数据的分析得到了更多关注.在线社交网络大数据分析是从网络结构、群体互动和信息传播3个维度,通过基于数学、信息学、社会学、管理学等多个学科的融合理论和方法,为理解人类社会中存在的各种关系提供的一种可计算的分析方法.目前,在线社交网络大数据的应用包括网络舆情分析、网络情报搜集与分析、社会化营销、政府决策支持、在线教育等.圣克鲁斯警察局是美国警界最早应用大数据进行预测分析的试点,通过分析社交网络,可以发现犯罪趋势和犯罪模式,甚至可以对重点区域的犯罪概率进行预测.2013年4月,美国计算搜索引擎WolframAlpha,通过对Facebook中100多万美国用户社交数据进行分析,试图研究用户的社会行为规律.根据分析发现,大部分Facebook用户在20岁出头时开始恋爱,27岁左右时订婚,30岁左右结婚,而30~60岁之间,婚姻关系变化缓慢.这个研究结果与美国人口普查数据相比,几乎完全一致.总得说来,在线社交网络大数据应用可以从以下3方面帮助我们了解人的行为,以及掌握社会和经济活动的变化规律:

  1)前期警告.通过检测用户使用电子设备及服务中出现的异常,在出现危机时可以更快速地应对.

  2)实时监控.通过对用户当前行为、情感和意愿等方面的监控,可以为政策和方案的制定提供准确的信息.

  3)实时反馈.在实时监控的基础上,可以针对某些社会活动获得群体的反馈信息.

  新型的物联网行业也是有很多大数据方面的企业需求,大数据行业培训面向的方向之一。

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  医疗健康大数据应用

  医疗健康数据是持续、高增长的复杂数据,蕴涵的信息价值也是丰富多样.对其进行有效的存储、处理、查询和分析,可以开发出其潜在价值.对于医疗大数据的应用,将会深远的影响人类的健康.

  例如,安泰保险为了帮助改善代谢综合症的预测,从千名患者中选择102个完成实验.在一个独立的实验室工作内,通过患者的一系列代谢综合症的检测试验结果,在连续3年内,扫描600000个化验结果和18万索赔事件.将最后的结果组成一个高度个性化的治疗方案,以评估患者的危险因素和重点治疗方案.这样,医生可以通过食用他汀类药物及减重5磅等建议而减少未来10年内50%的发病率.或者通过你目前体内高于20%的含糖量,而建议你降低体内甘油三酯总量.西奈山医疗中心(MountSinaiMeddicalCenter)是美国最大最古老的教学医院,也是重要的医学教育和生物医药研究中心.该医疗中心使用来自大数据创业公司Ayasdi的技术分析大肠杆菌的全部基因序列,包括超过100万个DNA变体,来了解为什么菌株会对抗生素产生抗药性.Ayasdi的技术使用了一种全新的数学研究方法:拓扑数据分析(topologicaldataanalysis),来了解数据的特征.微软的HealthVault,是一个出色的医学大数据的应用,它是2007年发布的,目标是希望管理个人及家庭的医疗设备中的个人健康信息.现在已经可以通过移动智能设备录入上传健康信息,而且还可以第三方的机构导入个人病历记录,此外通过提供SDK以及开放的接口,支持与第三方应用的集成.

  群智感知

  随着技术的发展,智能手机和平板电脑等移动设备集成了越来越多的传感器,计算和感知能力也愈发强大.在移动设备被广泛使用的背景下,群智感知开始成为移动计算领域的应用热点.大量用户使用移动智能设备作为基本节点,通过蓝牙、无线网络和移动互联网等方式进行协作,分发感知任务分发,收集、利用感知数据,最终完成大规模的、复杂的社会感知任务.群智感知对参与者的要求很低,用户并不需要相关的专业知识或技能,只需拥有一台移动智能设备.

  众包(crowdsourcing)是一种极具代表性的群智感知模式,是一种新型的解决问题的方式.众包以用户为基础,以自由参与的方式分发任务.目前众包已经被运用于人力密集的应用,如语言翻译、语音识别、图像地理信息标记、定位与导航、城市道路交通感知、市场预测、意见挖掘等.众包的核心思想是将任务分而治之,通过参与者的协作来完成个体不可能或者说根本想不到要完成的任务.无需部署感知模块和雇佣专业人员,众包就可以将感知范围扩展至城市规模甚至更大.

  其实,众包的应用早于大数据的兴起,宝洁、宝马、奥迪等许多公司都曾借助众包提升自身的研发和设计能力.而在大数据时代,空间众包服务(spatialcrowdsourcing)成为了大家关注的热点.空间众包服务的工作框架如下:服务请求方要求获取与特定地点相关的资源,而愿意接受任务请求的参与者将到达指定地点,利用移动设备获取相关数据(视频、音频或图片),最后将这些数据发送给服务请求方.随着移动设备使用的高速增长以及移动设备提供的功能越来越复杂,可以预见空间众包将会变得比传统形式的众包服务更加流行,如AmazonTurk和Crowdflower.

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  智能电网

  智能电网,是指将现代信息技术融入传统能源网络构成新的电网,通过用户的用电习惯等信息,优化电能的生产、供给和消耗,是大数据在电力系统上的应用.智能电网运用大数据人才可以解决以下几方面的问题:

  1)电网规划

  通过对智能电网中的数据进行分析,可以知道哪些地区的用电负荷和停电频率过高,甚至可以预测哪些线路可能出现故障.这些分析结果,可以有助于电网的升级、改造、维护等工作.例如,美国加州大学洛杉矶分校的研究者就根据大数据理论设计了一款“电力地图”,将人口调查信息、电力企业提供的用户实时用电信息和地理、气象等信息全部集合在一起,制作了一款加州地图.该图以街区为单位,展示每个街区在当下时刻的用电量,甚至还可以将这个街区的用电量与该街区人的平均收入和建筑物类型等相比照,从而得出更为准确的社会各群体的用电习惯信息.这个地图为城市和电网规划提供了直观有效的负荷数预测依据,也可以按照图中显示的停电频率较高、过载较为严重的街区进行电网设施的优先改造.

  2)发电与用电的互动

  理想的电网,应该是发电与用电的平衡.但是,传统电网的建设是基于发—输—变—配—用的单向思维,无法根据用电量的需求调整发电量,造成电能的冗余浪费.为了实现用电与发电的互动,提高供电效率,研究者开发出了智能的用电设备———智能电表.德克萨斯电力公司(TXUEnergy)已经广泛使用智能电表,并取得了巨大的成效.供电公司能每隔15min就读一次用电数据,而不是过去的一月一次.这不仅仅节省了抄表的人工费用,而且由于能高频率快速采集分析用电数据,供电公司能根据用电高峰和低谷时段制定不同的电价,利用这种价格杠杆来平抑用电高峰和低谷的波动幅度,智能电表和大数据应用让分时动态定价成为可能,而且这对于TXUEnergy和用户来说是一个双赢变化.

  3)间歇式可再生能源的接入

  目前许多新能源也被接入电网,但是风能和太阳能等新能源,其发电能力与气候条件密切相关,具有随机性和间歇性的特点,因此难以直接并入电网.如果通过对电网大数据的分析,则可对这些间歇式新能源进行有效调节,在其产生电能时,根据电网中的数据将其调配给电力紧缺地区,与传统的水火电能进行有效地互补

(责任编辑:范老师)
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