你对大数据有什么样的认知？（现在大数据的行情怎么样？）

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1、你对大数据有什么样的认知？

，谢谢你的邀请。

"大数据 "很受欢迎。也许很多人不知道。;我不明白什么是大数据。我来说说我对大数据的看法。你知道，互联网，大数据，智能家居，人工智能，物联网等等。都是未来的发展方向，目前只是处于起步阶段。事实上 "大数据 "已经渗透到当今社会的各个领域。;并成为生产力发展的重要因素。人与自然。;的挖掘和应用 "大数据 "将会带来全新的社会面貌，给人们带来极大的便利。;的生命。

到底什么是 "大数据 "？为了让大家知道什么 "大数据 "真的是。我来说说什么 "数据与信息是第一。其实数据不仅仅是数字。如果认为数据只是数字，那就大错特错了。其实数据有很多种。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可用于科学研究、设计、验证等。综合分析是，数据是对自然、社会现象和科学实验的定量或定性记录，是科学研究最重要的基础；数据研究是数据收集、分类、输入、存储、统计分析和统计检验等一系列活动的统称。知道了什么是数据之后，那么 "大数据 "？ "大数据 "用a "大 "在 amp前面数据与信息无非是庞大的数据，代表强大的数据量和数据流。今日 s社会是一个快速发展的社会，科技发达，信息流通，人与人之间的交流更加密切，生活更加便利。大数据是这个高科技时代的产物。

大数据的核心内容是所有的数据，也就是说，所有相关的数据都会被收集和保留。比如网络大数据时代，你的网络平台贷款或者银行的所有贷款记录都是完整记录的。只要你借了钱，大数据都会有记录等等。只需要查询大数据就可以查询自己的记录。还有方向指引。大数据时代，所有与你相关的数据都会被记录。比如去医院看病，检查身体等。，大数据会被记录。大数据会一直监控你，提醒你，例如，你需要减肥，因为你肥胖，你有糖尿病，糖尿病患者可以 不要吃你的网上零食。你什么时候做什么交通工具，去哪里，大数据也会记录下来。也就是说，在大数据时代，所有能记录的关于你的数据都会被记录下来。

大数据提醒你:it 是锻炼的时候了。

大数据提醒你:it 该休息了。

大数据提醒你飞机马上就要起飞了。

大数据提醒:今天上班路线拥堵，请改路线或早点出发。

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2、现在大数据的行情怎么样？

的大数据产业已经进入深化阶段。

美国的大数据产业从萌芽到现在的体系已经走过了近10年。在“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新和深度应用的新阶段。医疗领域的大数据，工业、交通等领域融合应用技术加速创新突破，大数据融合应用重心从虚拟经济转向实体经济；在大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等。纷纷加速突破，大数据技术领域短板逐步补齐，长板进一步加强。2021年市场规模接近900亿元。近年来， 美国大数据产业取得快速发展。根据CCID的统计， s大数据从2019年的619.7亿元增长到2021年的863.1亿元，年复合增长率为18.0%。大数据的市场规模包括与大数据相关的硬件、软件和服务的市场收入。在全球肺炎下， 美国经济已率先复苏，并总体保持复苏态势。随着数字经济、数字、智慧城市的快速发展和建设，未来大数据产业对经济社会的数字化创新驱动和融合驱动作用将进一步增强，应用范围将进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速增长态势。金融业是最大的下游产业。;的大数据产业。大数据分析行业是指借助大数据技术对海量数据进行处理、分析、挖掘和应用，实现大数据价值，以产品或服务的形式赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，随着下业对全业务流程数字化运营的持续广泛深入需求，大数据分析市场取得了良好发展，呈现高速发展态势。根据CCID amp；;美国数据显示，2021年，下游产业中;美国大数据分析市场，金融、、电信、互联网位列应用领域前四，市场份额分别为19.1%、16.5%、15.2%、13.9%，合计超过60%。对大数据软件和服务的需求不断提升。目前， 美国大数据产业已经进入高质量发展阶段，对大数据软件和大数据服务的需求不断增加。大数据硬件占比有所下降，但仍占主导地位。在的结构中。;s大数据市场2021年，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场份额分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模为349.5亿元。近年来，大数据硬件的比重在逐渐降低，大数据软件和大数据服务的比重在逐渐增加。在未来， 美国大数据软件和服务市场将呈现出比硬件市场更好的发展趋势。不同类型的大数据企业竞争程度差异很大。目前IT行业在发展过程中已经形成了一些层级分布，包括服务器和底层系统、软件和应用。大数据也需要在原有架构上开发。以前做基础设施的企业，比如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大规模存储，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop和MapReduc《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

3、大数据未来的发展趋势怎么样？

1 .为什么数据分析 "热 "更多关于——这个行业的研究和分析？

几乎所有的商业成功都依赖于成功的决策行为，而好的决策又依赖于充分而有用的信息。有两个主要的信息来源，一个是人 的主观经验，另一个是客观数据，两者其实缺一不可，形成互补关系。因此，当企业面临具体的经营问题时，为了渡过难关，通常需要有行业经验的高薪人才，同时需要收集有利于企业决策的重要数据。

数据分析到底是什么？在这里，我们可以定义echo 6-@ . com amp；;的分析方法，在主观经验的基础上充分利用客观数据，获取有价值的信息，有利于成功决策！

人们使用数据分析来解决问题有着悠久的历史。早在春秋战国时期，就有 "清点炉灶和判断敌军的数量。但事实并非如此。;直到最近十年，数据分析方法才真正迎来了蓬勃发展。我认为这主要来自于计算机技术的飞速发展，包括以下几个方面:

(1)数据采集技术的改进

广义来说，数据包括生产数据、自然数据、行为数据。随着传感器技术的发展，单个传感器的成本已经降低到非常低的水平，人们可以非常廉价地获得制造业中产品的生产数据和复杂自然界中的各种监测数据。此外，随着互联网、社交网络和移动通信技术的发展，人们 的日常行为变得更加电子化，更多的用户行为数据可以通过各种线上应用流量入口快速、准确、完整地记录下来。

(2)提高了数据存储效率。

存储芯片越来越小，成本越来越低，云存储技术得到了快速发展和应用。随着5G技术的逐步落地，未来数据传输速度的瓶颈不再是问题。可以随时获取、存储和应用数据。

(3)数据计算效率更高。

主要是分布式计算算法和相应硬件技术(如GPU加速和大规模计算集群技术)的发展。

(4)数据相关法律法规健全。

众所周知，只有在健全的法律体系下，一个行业才能平稳有序的发展。随着越来越多的数据相关的应用和商业模式，它们越来越与人 的生命。无论是国外还是国内，都相继了成熟的关于数据产权和数据安全的法律法规。好的数据企业可以在健全的法律保护下稳步发展，不断产生更多有价值的行业创新，创造更多高价值的就业岗位。

2.数据创造价值的基本逻辑在于在企业的运营中，您可以通过数据分析、——获得更多的市场信息，从而更好地了解市场，做出更准确的决策以获取利益。那么，数据和企业效益之间的基本逻辑是什么？更多更好的数据是否直接带来商业利益？

针对这个问题，我提出几个要点:

第一，要认识到使用数据是有成本的，一个企业不要贸然采取数据扩张策略。数据越多越好。要关注数据的质量、真实性、数据背后的意义以及数据与具体业务(商业模式)的相关性，有针对性地收集和使用数据。

第二，要认识到市场竞争环境仍然是以零和博弈的形式为主，使用数据的目的是为了获取决策信息，但仅此还不够。更重要的是在市场上获得比竞争对手更强的信息不对称优势。因此，在目前的市场环境下，充分利用传统行业的数据分析技术，会给企业带来超额价值，更容易成功(如农业、传统制造业、能源行业等。);

第三，要虚心看待数据分析技能，把它当成一种必备技能(就像英语一样)而不是核心能力，这是我最想强调的。这里所说的数据分析技能，不仅包括一般的商业数据分析，还包括相对复杂的数据挖掘、机器学习、深度学习等等。虽然后一种方法对技术要求更高，但是随着编程能力的普及，算法和程序的乐高，数据教育的普及，在未来(你毕业的时候)，这些内容不太可能构建非常高的入门门槛。

所以不建议把数据分析技术作为核心能力来培养(纯兴趣除外)，除非个人能力特别强，有名校和名论文背书。毕竟整个社会对纯算法研发的需求不大；ampd岗位(仅限顶尖厂商的高校、科研院所)。即使有，大部分的技术创新也只是维持在简单的应用层面，很难在今天 ■极其成熟的技术条件。

3.做一个有专业优势的数据专家。综上，我的大致判断是:如果你喜欢数据科学，想从事科研，可以选择和从事大数据相关专业；如果以后想去行业，建议对待 "市场价值 "数据专业的，把它作为基础能力来培养，同时注意自己技能的多元化发展。

有人建议 "大数据X "应采用何种模式选择一个 最喜欢的专业或计划一。;s自己的就业方向~毕竟未来很多行业都会与数据技术和信息技术有着非常紧密的耦合关系，数据技术也应该被理性地视为解决特定领域问题的常规方法和技能。

大数据就像一门基础学科:数学，样本无处不在~

另外，在学习数据分析技巧的时候，我也想给几个小技巧:

一、打好基础，掌握最常用的经典。模型

大数据技术具有明显的2/8特征，少数经典的简单算法模型(如回归、决策树、MLP)可以解决大部分算法问题。

4、大数据和人工智能是未来的发展方向？

第二，除了Exc的大数据和人工智能确实是未来的发展方向，尤其是人工智能，目前还处于蓬勃发展的阶段。大数据在互联网大公司其实已经相当成熟。大公司通过自研或利用大数据开源项目，构建了完善的大数据技术架构、技术和基础设施。

小型互联网公司主要依靠开源大数据技术来构建他们的基础设施。可以说，很多公司已经利用大数据技术解决了公司 的数据痛点。下一步是将人工智能应用于公司 的业务场景。

随着公司的发展，公司的数据量越来越大。利用大数据技术解决存储和计算问题，公司的发展 的业务使得越来越多的业务数据在线生成。这时候就需要大数据技术来存储这么大的数据量，方便以后的业务分析和使用。通过分析大量数据中的用户价值，公司可以做出正确的商业决策。

马老师说，21世纪最重要的是数据。数据就像燃料一样，推动公司以更具方向性的前进。当然，光靠燃料是不够的。你还需要一台可以使用燃料的发动机。那么大数据计算技术就像一个数据引擎。你可以利用大数据技术挖掘隐藏的数据价值，新的商业模式和用户。;行为习惯。通过这些，更好的使能业务。

发展人工智能在公司的应用，帮助公司更加智能化，同时节省人力成本，人工智能的应用往往涉及到机器学习相关算法的应用。通过大量的公司根据技术，存储业务数据，使用机器学习算法，输入数据，设置优化模型。通过不断的迭代和训练，最终得到一个最优的算法模型，然后将其应用到在线业务中，更好的帮助公司 的业务发展。

比如对于电商公司来说，用户点击商品、买东西的信息已经存储在数据库里了。公司根据用户数据训练一个最优推荐算法模型，最后用这个推荐算法模型向消费者推荐最感兴趣的商品，从而提升消费者 渴望尽可能多地购买，并最终改善公司 的在线GMV和利润。

个人认为，在未来，大数据和人工智能确实是重要的发展方向。这两个方面将影响未来人类活动的方方面面，比如自动驾驶、人脸识别、无人商店、刷脸支付等等。如果你现在想找一份计算机行业的工作，也欢迎你进入这两个领域，这两个领域有一定的未来发展潜力，尤其是人工智能领域。

我 m湖，专注于大数据技术原理，人工智能，数据库技术和程序员分享 的经历。如果我的问答。ampa对你有帮助，希望你能喜欢我，关注我。谢谢你。

我会继续大数据和数据库的内容。如有疑问，欢迎私信关注我。我会认真回答每一个问题。期待您的关注。