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推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡(jiǎn)短一

1、對(duì)貨幣市場(chǎng)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，并推動(dòng)研究成果的信息化、互聯(lián)網(wǎng)化，直至商業(yè)落地;

2、對(duì)市場(chǎng)、行業(yè)、公司運(yùn)營(yíng)等提供商業(yè)智能分析，輸出可視化分析報(bào)告，為戰(zhàn)略決策提供支持;

3、發(fā)表研究成果或分析評(píng)論，配合公司的推廣及培訓(xùn)等工作。

任職要求

1、金融、經(jīng)濟(jì)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷;

2、擁有扎實(shí)的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)及數(shù)理統(tǒng)計(jì)功底;

3、熟練使用matlab、r、python等一個(gè)或多個(gè)語(yǔ)言進(jìn)行量化建模，擁有行業(yè)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

4、擁有bi分析工具使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先(如tableau等);

5、具有很強(qiáng)的邏輯思考能力，善于解決開(kāi)放式問(wèn)題;

6、為人真誠(chéng)踏實(shí)，做事靠譜認(rèn)真，對(duì)研究工作充滿(mǎn)熱情，具備良好的溝通協(xié)調(diào)能力和團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)，愿意為團(tuán)隊(duì)共同發(fā)展而努力。

推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡(jiǎn)短二

職責(zé)：

1 研究企業(yè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和用戶(hù)行為分析，為公司運(yùn)營(yíng)方向提出方案和建議。

2 通過(guò)先進(jìn)的技術(shù)手段、科學(xué)的數(shù)據(jù)建模方式，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、研究、分析、創(chuàng)新和優(yōu)化;

3 和軟件工程師對(duì)接，提出研發(fā)需求，并指導(dǎo)建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，協(xié)助完成模型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、測(cè)試和優(yōu)化。

4 設(shè)計(jì)移動(dòng)平臺(tái)功能，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品

5 完成領(lǐng)導(dǎo)交代的其他工作事項(xiàng)。

崗位要求：

1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、等相關(guān)專(zhuān)業(yè);

2、3年以上數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)，有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

3、熟悉sas、spss 、sql、matalab等至少一種數(shù)據(jù)處理工具;

4、具備良好的溝通能力和業(yè)務(wù)素質(zhì)，能獨(dú)立構(gòu)建模型完成分析工作;

5、具有良好的數(shù)據(jù)敏感度，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘工作積極主動(dòng)、有持久的熱情和興趣;

推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡(jiǎn)短三

這本書(shū)里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作上的應(yīng)用，以及它對(duì)現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作的影響。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)的結(jié)構(gòu)框架遵從了學(xué)術(shù)性書(shū)籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過(guò)對(duì)現(xiàn)象的解剖提出對(duì)這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過(guò)解釋在對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的問(wèn)題提出自己看法與對(duì)策。

下面來(lái)重點(diǎn)介紹《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)的主要內(nèi)容。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》開(kāi)篇就講了google通過(guò)人們?cè)谒阉饕嫔纤阉麝P(guān)鍵字留下的數(shù)據(jù)提前成功的預(yù)測(cè)了20xx年美國(guó)的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預(yù)測(cè)比政府提前將近一個(gè)月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個(gè)周之后才可以弄到相關(guān)的數(shù)據(jù)。同時(shí)google的預(yù)測(cè)與政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性高達(dá)97%，這也就意味著google預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個(gè)數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個(gè)數(shù)字就是大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)準(zhǔn)確性與事件的可預(yù)測(cè)性的最好證明!通過(guò)這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數(shù)據(jù)時(shí)代“樣本=總體”的思想。我們都知道當(dāng)樣本無(wú)限趨近于總體的時(shí)候，通過(guò)計(jì)算得到的描述性數(shù)據(jù)將無(wú)限的趨近于事件本身的性質(zhì)。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無(wú)法做到更進(jìn)一步的描述事物，因?yàn)橹暗臅r(shí)代數(shù)據(jù)的獲取與存儲(chǔ)處理本身有很大的難度只導(dǎo)致人們采取抽樣的方式來(lái)測(cè)量事物。而互聯(lián)網(wǎng)終端與計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)與處理難度大大降低，因而相對(duì)準(zhǔn)確性更高的“樣本=總體”的測(cè)算方式將成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流，同時(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理的基礎(chǔ)之上的。

接下來(lái)，維克多又通過(guò)了ibm追求高精確性的電腦翻譯計(jì)劃的失敗與google只是將所有出現(xiàn)過(guò)的相應(yīng)的文字語(yǔ)句掃描并儲(chǔ)存在詞庫(kù)中，所以無(wú)論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系google詞庫(kù)就會(huì)出現(xiàn)翻譯，雖然有的時(shí)候的翻譯很無(wú)厘頭，但是大多數(shù)時(shí)候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計(jì)劃的成功，表明大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)準(zhǔn)確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時(shí)代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)住上的，所以大數(shù)據(jù)時(shí)代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測(cè)度而不管其準(zhǔn)確性到底有多高，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)會(huì)湮埋少數(shù)有問(wèn)題的數(shù)據(jù)所帶來(lái)的影響。同時(shí)大量的數(shù)據(jù)也會(huì)無(wú)限的逼近事物的原貌。

之后，維克托又預(yù)測(cè)了一個(gè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學(xué)家，這是一群數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結(jié)果。換言之，只要數(shù)據(jù)充足我們的一切外在的與內(nèi)在的我們不想讓他人知道的東西都見(jiàn)會(huì)在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個(gè)人隱私在大數(shù)據(jù)時(shí)代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數(shù)據(jù)為商業(yè)部門(mén)服務(wù)，而另一群人則負(fù)責(zé)審查這一些人是否合法的獲得與應(yīng)用數(shù)據(jù)，是否侵犯了個(gè)人隱私。

無(wú)論如何，大數(shù)據(jù)時(shí)代將會(huì)到來(lái)，不管我們接受還是不接受!

我覺(jué)得《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)寫(xiě)的很好，很值得一讀。因?yàn)闀?huì)給我們很多啟發(fā)，比如你在相關(guān)的社交網(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學(xué)家”們利用，從而再將相關(guān)數(shù)據(jù)賣(mài)給各大網(wǎng)店。不過(guò)，事實(shí)就是我們將會(huì)成為被預(yù)測(cè)被引誘的對(duì)象。所以說(shuō)，小心你在網(wǎng)上留下的痕跡。

我喜歡這本書(shū)是因?yàn)樗o我展現(xiàn)了一個(gè)新的世界。

推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡(jiǎn)短四

大數(shù)據(jù)，或稱(chēng)巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人工，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到截取、管理、“大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營(yíng)中生成、累積的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用g或t來(lái)衡量。

中國(guó)的大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：

具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)具有4個(gè)基本特征：

一是數(shù)據(jù)體量巨大。百度資料表明，其新首頁(yè)導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過(guò)

1、5pb(1pb=1024tb)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來(lái)將超過(guò)5千億張a4紙。有資料證實(shí)，到目前為止，人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量?jī)H為200pb。

演繹歷史僅需133天

二是數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)類(lèi)型不僅是文本形式，

更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類(lèi)型的數(shù)據(jù)，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。

三是處理速度快。

數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。四是價(jià)值密度低。以視頻為例，一小時(shí)的視頻，在不間斷的監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

有用數(shù)據(jù)僅為3600分之一面臨大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，你準(zhǔn)備好了嗎?

大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)

最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)的是全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫，麥肯錫稱(chēng)：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)?！?/p>

進(jìn)入20xx年，大數(shù)據(jù)(bigdata)一詞越來(lái)越多地被提及，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過(guò)《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專(zhuān)欄封面，進(jìn)入美國(guó)白宮官方的網(wǎng)站的新聞，現(xiàn)身在國(guó)內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺(jué)靈敏的國(guó)金證券、國(guó)泰君安、銀河證券等寫(xiě)進(jìn)了投資推薦報(bào)告。

2、數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來(lái)發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒(méi)有意識(shí)到數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)帶來(lái)問(wèn)題的隱患，但是隨著時(shí)間的推移，人們將越來(lái)越多的意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性。正如《紐約時(shí)報(bào)》20xx年2月的一篇專(zhuān)欄中所稱(chēng)，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金說(shuō)：“這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開(kāi)始這種進(jìn)程。”

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例：

1、醫(yī)療行業(yè)

在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對(duì)早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過(guò)3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問(wèn)題并且有針對(duì)性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。

2、能源行業(yè)智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國(guó)，為了鼓勵(lì)利用太陽(yáng)能，會(huì)在家庭安裝太陽(yáng)能，除了賣(mài)電給你，當(dāng)你的太陽(yáng)能有多余電的時(shí)候還可以買(mǎi)回來(lái)。通過(guò)電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來(lái)的這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來(lái)2~3個(gè)月時(shí)間里，整個(gè)電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個(gè)預(yù)測(cè)后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購(gòu)買(mǎi)一定數(shù)量的電。因?yàn)殡娪悬c(diǎn)像期貨一樣，如果提前買(mǎi)就會(huì)比較便宜，買(mǎi)現(xiàn)貨就比較貴。通過(guò)這個(gè)預(yù)測(cè)后，可以降低采購(gòu)成本。

3、通信行業(yè)

電信業(yè)者透過(guò)數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的客戶(hù)資料，能分析出多種使用者行為和趨勢(shì)，賣(mài)給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟(jì)。中國(guó)移動(dòng)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對(duì)性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時(shí)間自動(dòng)捕捉市場(chǎng)變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場(chǎng)行情，結(jié)合自己的經(jīng)歷，移動(dòng)推出夜間流量包。

4、零售業(yè)

零售企業(yè)也監(jiān)控客戶(hù)的店內(nèi)走動(dòng)情況以及與商品的互動(dòng)。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來(lái)展開(kāi)分析，從而在銷(xiāo)售哪些商品、如何擺放貨品以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見(jiàn)，此類(lèi)方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)在保持市場(chǎng)份額的前提下，增加了高利潤(rùn)率自有品牌商品的比例。

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職責(zé)：

1、大數(shù)據(jù)日志分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，選型和開(kāi)發(fā);

2、配合各業(yè)務(wù)給予數(shù)據(jù)支持，對(duì)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)總結(jié)和優(yōu)化;

3、處理用戶(hù)海量數(shù)據(jù)，提取、分析、歸納用戶(hù)屬性，行為等信息，完成分析結(jié)果;

4、發(fā)現(xiàn)并指出數(shù)據(jù)異常情況，分析數(shù)據(jù)合理性;

5、公司大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)的運(yùn)維，保障數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)的穩(wěn)定性和可用性;

6、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)的監(jiān)控、資源管理、數(shù)據(jù)流管理;

7、基于數(shù)據(jù)分析的可預(yù)測(cè)的云平臺(tái)彈性擴(kuò)展解決方案。

任職要求：

1、日志分析數(shù)據(jù)系統(tǒng)實(shí)際經(jīng)驗(yàn);

2、3年以上互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有使用hadoop/hive/spark分析海量數(shù)據(jù)的能力;

3、掌握 hadoop、flume，kafka、zookeeper、hbase、spark 的安裝與調(diào)試;

4、熟悉大數(shù)據(jù)周邊相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和 nosql。

5、掌握 linux 操作系統(tǒng)的配置，管理及優(yōu)化，能夠獨(dú)立排查及解決操作系統(tǒng)層的各類(lèi)問(wèn)題;

6、有良好的溝通能力，具備出色的規(guī)劃、執(zhí)行力，強(qiáng)烈的責(zé)任感，以及優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力。

推薦大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全研究論文簡(jiǎn)短六

既然說(shuō)到大數(shù)據(jù)，就得先了解大數(shù)據(jù)地定義。什么是大數(shù)據(jù)。試想如果未來(lái)我們一個(gè)人擁有的電腦設(shè)備超過(guò)現(xiàn)在全球現(xiàn)在計(jì)算能力的總和，一個(gè)人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超過(guò)現(xiàn)在全球數(shù)據(jù)量的總和，甚至你的寵物小狗產(chǎn)生的信息量都超過(guò)現(xiàn)在全球數(shù)據(jù)量的總和，世界會(huì)發(fā)生什么呢?那么就先來(lái)看一些官方的網(wǎng)站給出的大數(shù)據(jù)的定義。

為導(dǎo)出對(duì)事業(yè)起作用的數(shù)據(jù)。對(duì)于大數(shù)據(jù)商務(wù)有目的性的定義：“利用大數(shù)據(jù)解決經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的問(wèn)題。提高業(yè)務(wù)附加的價(jià)值?；蛘呤侵г聵I(yè)”大數(shù)據(jù)不只指它的規(guī)模是多少，還有這些數(shù)據(jù)是由那些數(shù)據(jù)構(gòu)成的，還有可以怎樣利用大數(shù)據(jù)。由此是與到現(xiàn)在的系統(tǒng)是不同的。 用被賣(mài)出的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)管理工具或者是到現(xiàn)在為止處理數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，來(lái)處理巨大困難的復(fù)雜數(shù)據(jù)集合，這樣的詞語(yǔ)。

再來(lái)看兩個(gè)中文的。

那么大數(shù)據(jù)到底是啥。其實(shí)就是很多數(shù)據(jù)。它是把很多信息用數(shù)據(jù)的方式儲(chǔ)存起來(lái)，然后不斷累積，一直到這些數(shù)據(jù)大的沒(méi)辦法用簡(jiǎn)單進(jìn)行利用。大數(shù)據(jù)并不是很神奇的事情。就如同電影《永無(wú)止境》提出的問(wèn)題：人類(lèi)通常只使用了20%的大腦，如果剩余80%大腦潛能被激發(fā)出來(lái)，世界會(huì)變得怎樣?在企業(yè)、行業(yè)和國(guó)家的管理中，通常只有效使用了不到20%的數(shù)據(jù)(甚至更少)，如果剩余80%數(shù)據(jù)的價(jià)值激發(fā)起來(lái)，世界會(huì)變得怎么樣呢?特別是隨著海量數(shù)據(jù)的新摩爾定律，數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)，然后數(shù)據(jù)又得到更有效應(yīng)用，世界會(huì)怎么樣呢?發(fā)揮想象去思考一下。

以前我們關(guān)注的都是交易系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)去分析展現(xiàn)，其實(shí)終端，尤其是個(gè)人各種流水操作，例如購(gòu)買(mǎi)物品清單，上網(wǎng)瀏覽歷史，照片，微博等也有，但是不關(guān)注，而大數(shù)據(jù)時(shí)代，更多的是關(guān)注這些大量的數(shù)據(jù)，期望分析這些數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)價(jià)值，因此大數(shù)據(jù)其實(shí)以前在系統(tǒng)，終端，個(gè)人等等都在產(chǎn)生，只是沒(méi)有加以利用而已，現(xiàn)在要分析這些數(shù)據(jù)從中發(fā)現(xiàn)價(jià)值。這才是大數(shù)據(jù)形成的原因和意義。數(shù)據(jù)再多，但如果被屏蔽或者沒(méi)有被使用，也是沒(méi)有價(jià)值的。中國(guó)的航班晚點(diǎn)非常多，相比之下美國(guó)航班準(zhǔn)點(diǎn)情況好很多。這其中，美國(guó)航空管制機(jī)構(gòu)一個(gè)的好做法發(fā)揮了積極的作用，說(shuō)起來(lái)也非常簡(jiǎn)單，就是美國(guó)會(huì)公布每個(gè)航空公司、每一班航空過(guò)去一年的晚點(diǎn)率和平均晚點(diǎn)時(shí)間，這樣客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)機(jī)票的時(shí)候就很自然會(huì)選擇準(zhǔn)點(diǎn)率高的航班，從而通過(guò)市場(chǎng)手段牽引各航空公司努力提升準(zhǔn)點(diǎn)率。這個(gè)簡(jiǎn)單的方法比任何管理手段都直接和有效。

先說(shuō)一下這個(gè)打印的課本，它里面舉了兩個(gè)例子。對(duì)于福島核電站的事，以及對(duì)于便利店的優(yōu)勢(shì)，都是利用了大數(shù)據(jù)。比如說(shuō)超市，要進(jìn)好多貨，然后有的買(mǎi)的人少可能就堆積，即使減價(jià)處理也不一定能賣(mài)得掉，從而造成虧損。那么便利店，就會(huì)根據(jù)平時(shí)周?chē)畹娜藗儊?lái)選擇性的進(jìn)貨。在上班族公寓附近就多進(jìn)快餐，在老年人或者中年人多一點(diǎn)的地方，就進(jìn)一些生活用品。對(duì)于福島核電站，如果將監(jiān)測(cè)核電站的信息及時(shí)收集，并且分析就可能發(fā)現(xiàn)它有問(wèn)題，可能會(huì)泄露，進(jìn)而去解決問(wèn)題避免損失。這就是預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的事故，這樣的話(huà)可以有效的避免。再比如說(shuō)，天文學(xué)家們研究天體的運(yùn)動(dòng)軌跡，發(fā)現(xiàn)更多的行星。將這些數(shù)據(jù)收集在一起就是大數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)分析整理，就有可能計(jì)算出，未來(lái)某個(gè)行星可能會(huì)撞上地球。然后采取一些必要的措施，來(lái)將這種毀滅性的打擊消除。如何認(rèn)清現(xiàn)在呢?比如說(shuō)在醫(yī)學(xué)上，通過(guò)醫(yī)療設(shè)備對(duì)細(xì)胞進(jìn)行觀察，并根據(jù)其他測(cè)試進(jìn)而推測(cè)出該細(xì)胞是不是癌細(xì)胞。如果把判斷的依據(jù)變成數(shù)據(jù)化，輸入到電腦中，并且再賦予她一定的學(xué)習(xí)能力，比如給他一個(gè)癌細(xì)胞，他會(huì)記住這些細(xì)胞的特征，久而久之，他的準(zhǔn)確度會(huì)越來(lái)越高。在醫(yī)學(xué)上的作用也會(huì)越快越明顯。這就是對(duì)他的應(yīng)用進(jìn)行簡(jiǎn)單的了解。之后趙飛會(huì)更深入更仔細(xì)的講一下這方面的內(nèi)容。

那么，大數(shù)據(jù)對(duì)我們帶來(lái)的都是好的么。不是的。就比如剛剛那個(gè)醫(yī)學(xué)的例子。研究出的機(jī)器會(huì)讓診斷癌細(xì)胞的工作人員逝去工作。就像是80年代工廠(chǎng)逐漸自動(dòng)化一樣，工人失業(yè)會(huì)

很?chē)?yán)重。如果你是一匹馬，那么你肯定不喜歡工業(yè)革命。

接下來(lái)說(shuō)一下大數(shù)據(jù)現(xiàn)在面臨的難題，就是如何利用好這些大數(shù)據(jù)，進(jìn)而為人們服務(wù)，造福我們。就個(gè)例子就拿lsst來(lái)說(shuō)。他是一個(gè)廣域的天文望遠(yuǎn)鏡，是由多個(gè)國(guó)家參與研發(fā)，現(xiàn)在在智利的一個(gè)山上，20xx年開(kāi)始動(dòng)工，并在20xx年啟用查爾斯·西蒙尼和比爾·蓋茲分別捐贈(zèng)20xx萬(wàn)美金和1000萬(wàn)美金給lsst計(jì)劃。lsst計(jì)劃至今仍尋求美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)能撥發(fā)將近4億美金的贊助費(fèi)。。它每三天可以拍攝整個(gè)天一次。到20xx年，它會(huì)搭載一個(gè)超級(jí)數(shù)碼相機(jī)，拍攝出的照片達(dá)到32億像素。這樣的照片需要1500塊高清電視屏才能展示出來(lái)。lsst的照相機(jī)每年要拍攝超過(guò)人員所能分析的超過(guò)20萬(wàn)張影像。如果利用好了這些數(shù)據(jù)會(huì)是很大的一筆財(cái)富，但是目前還沒(méi)有一個(gè)很有效的解決方法。沒(méi)有那么多人力能去分析它，也沒(méi)有那樣的設(shè)備直接分析。所以這堆數(shù)據(jù)就是沒(méi)用的數(shù)據(jù)，沒(méi)有價(jià)值的。所以大數(shù)據(jù)是很有潛力的一門(mén)科學(xué)。接下來(lái)跟大家一起看一段ted的演講視頻。

演講人是肯尼斯-庫(kù)克耶《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》數(shù)據(jù)編輯，曾任職于《華爾街日?qǐng)?bào)》(亞洲版)和《國(guó)際先驅(qū)論壇報(bào)》。他是美國(guó)外交關(guān)系協(xié)會(huì)成員，cnn、bbc和npr的定期商業(yè)和技術(shù)評(píng)論員之一。對(duì)大數(shù)據(jù)有很深的研究，聽(tīng)一下他是如何評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)的?？赐赀@個(gè)演講之后，在有請(qǐng)趙飛帶來(lái)對(duì)大數(shù)據(jù)更深入的認(rèn)識(shí)。

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職責(zé)：

1. 負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)集市模型設(shè)計(jì)，優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型;

2. 參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持工具設(shè)計(jì);

3. 參與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需求定義;

4. 參與數(shù)據(jù)治理、元數(shù)據(jù)建設(shè)、優(yōu)化數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)流程。

任職資格：

1. 計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)或相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷，數(shù)據(jù)挖掘/平臺(tái)和bi分析領(lǐng)域優(yōu)先;

2. 3年及以上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);

3. 熟悉hive,有hql使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

4. 精通數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法，對(duì)kimball維度建模理論有深入的了解;

5. 有實(shí)際數(shù)倉(cāng)建設(shè)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

6. 熟悉hadoop生態(tài)圈以及大數(shù)據(jù)環(huán)境的 olap 框架者優(yōu)先。

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職責(zé):

1、參與部門(mén)項(xiàng)目的售前工作，參與現(xiàn)場(chǎng)交流，深入挖掘用戶(hù)需求，編寫(xiě)投標(biāo)方案，參與投標(biāo);

2、完成所負(fù)責(zé)項(xiàng)目的需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)的編寫(xiě)，并向項(xiàng)目組開(kāi)發(fā)人員和測(cè)試人員講解需求，如需求發(fā)生變化及時(shí)調(diào)整需求。

3、完成所負(fù)責(zé)項(xiàng)目的概要設(shè)計(jì)，并解決項(xiàng)目進(jìn)展過(guò)程中的需求與設(shè)計(jì)問(wèn)題;

4、可承擔(dān)部分項(xiàng)目經(jīng)理的職責(zé)，組織相關(guān)資源對(duì)項(xiàng)目工作進(jìn)行計(jì)劃/控制/調(diào)整;

崗位要求:

1.本科以上，計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)，5年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);

2.有較強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解能力和領(lǐng)域建模能力，良好的模型抽象能力、溝通能力和技術(shù)文檔撰寫(xiě)能力;

3.從事系統(tǒng)分析工作兩年以上，具有較強(qiáng)的系統(tǒng)架構(gòu)和框架設(shè)計(jì)能力，有較強(qiáng)的軟件設(shè)計(jì)能力;

4.了解將j2se架構(gòu);了解微服務(wù)框架，了解可視化相關(guān)的技術(shù)，了解大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)，了解gis相關(guān)的的技術(shù)，了解各種數(shù)據(jù)交換技術(shù)和系統(tǒng)。

5.了解oracle、sql server數(shù)據(jù)庫(kù)的操作和編程;

6.有良好的溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作能力，高度的責(zé)任感和工作壓力承受能力.

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職責(zé):

1、商業(yè)嗅覺(jué)靈敏同時(shí)善于溝通，能夠深入了解業(yè)務(wù)挖掘業(yè)務(wù)問(wèn)題和痛點(diǎn)，通過(guò)商業(yè)分析為公司運(yùn)營(yíng)決策、產(chǎn)品規(guī)劃、運(yùn)營(yíng)規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持;

2、針對(duì)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題進(jìn)行深度診斷，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題與機(jī)會(huì)點(diǎn)，輔助制定運(yùn)營(yíng)策略，提升運(yùn)營(yíng)效率;

3、通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘用戶(hù)群體行為和屬性特征，發(fā)掘用戶(hù)價(jià)值;

4、整合運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)運(yùn)營(yíng)相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

任職資格:

1、3年以上數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、信息技術(shù)、生物統(tǒng)計(jì)、金融工程本科以上學(xué)歷;

2、良好的商業(yè)邏輯分析能力，敏銳的商業(yè)嗅覺(jué)， 具備零售行業(yè)分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

3、豐富的項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，有豐富的跨團(tuán)隊(duì)、部門(mén)的項(xiàng)目資源整合能力;

4、熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，熟練運(yùn)用各種數(shù)據(jù)軟件及工具。