大數據分析美國

① 什麼樣的家庭出學霸美國大數據研究結果，或許跟你想得不一樣

如果說一個孩子生活在一個完整的家庭，父母為了孩子上名校，早早就買了學區房，媽媽更是為了能更好地照顧孩子，在孩子出生以後就不工作了。父母每天堅持給孩子讀書，定期帶孩子去博物館。你會認為這種孩子更容易成為學霸嗎？

至少我自認為，生活在這樣的家庭理應學習成績比別人好！ 但事實或許跟你想得不一樣 ， 美國大數據的研究結果顯示，上述的所有因素都與孩子成為學霸無關 。這項大數據研究來自美國教育部的 「童年早期的縱向研究」。

這項研究當時調查了 2萬多名孩子 ，從幼兒園到小學五年級，為了更精確地推測出能成為學霸的孩子，與家庭哪些因素有關，這個調查非常詳細。除了收集家庭的結構、經濟地位、父母的教育水平、種族、性別這基本調查。

甚至還調查了家庭看電視時長、去不去博物館和圖書館、父母打不打孩子，就連打孩子的頻率都在其中之一。最終得出了結論，我總結為這4種家庭。這項大數據的研究結果， 我作為家長觸動還是挺大的！

一、高學歷家庭

從遺傳學的角度講，智商具有高度的遺傳性。 據科學家評估，遺傳學對智力的影響約佔50％-60％。 大多數人總覺神童是因為天賦異稟，但很少人知道 巴赫家族八代136人 ，其實 50名 都是著名的音樂家。

祖沖之 是南北朝著名的科學家，在天文歷法、機械製造、數學方面都有重大的貢獻。這樣的數學家的 兒孫們，其實也都是天文學家和數學家 。所以說高學歷的家庭的孩子智商首先就不會差到哪去，所以 北京高考狀元熊軒昂 下面這番言論就很有道理，那些學霸的孩子的家庭也很厲害。

二、經濟地位較高的家庭

美國大數據調查，發現那些容易出學霸的家庭，母親 生育第一胎的年齡都在30歲或者30歲以上， 這樣能保證家庭 經濟條件比較好 。經濟條件好的家庭，越富裕的的家庭父母的話越多， 交流時間是經濟條件差家庭的2倍。

而且據研究顯示，家庭條件好和家庭條件差的家庭，孩子 聽到的內容也有差距 ，條件不好家庭的孩子，聽到 更多的禁 令，比如經常聽見 不許、住手、停止 這類的詞彙，這些詞出現的頻率大約要高出兩倍，所以這種孩子從小在思維上就受到了很多的限制。

三、重視教育的家庭，經常參加教師聯誼會

大數據顯示，容易出學霸的家庭，都更加重視教育。他們擅長溝通， 尤其是喜歡跟老師溝通 ，喜歡 參加教師聯誼會 。能夠更好地交流 育兒 經驗。 莫言 曾經說過：「孩子第一次作為別人的孩子，父母也是第一次做孩子的父母， 沒有天生的好父母，只有不斷學習努力成為好父母的人 」。可見父母這個職業也需要學習的。

四、藏書比較多的家庭

大數據分析 得出了一個 結論：家中藏書和考試分數之間有正向關聯 。也就是說家裡藏書越多，孩子的成績越好。這與 烏克蘭教育學家蘇林姆斯基 的教育觀點不謀而合，他曾經說過： 「三十年的經驗使我相信，學生的智力發展取決於良好的閱讀能力」。

但是我之前看過的一項調查，卻很讓人寒心。 近50%的家庭藏書量，不超過25本。 據研究顯示，家裡藏書量過少， 不利於培養孩子的良好閱讀興趣和閱讀習慣， 一旦不能形成這種良好的習慣，就可能成為潛在的差生。

縱觀廣西狀元 楊晨煜 、北大考古系女生 鍾芳蓉 、清華「鯤神」 陳鯤羽 ，都是從小讀書， 陳鯤羽甚至在3歲就開始閱讀。 可見閱讀是讓孩子成為學霸的硬實力。如今教育界已經把兒童閱讀作為重要教育措施，所以提前培養孩子的閱讀習慣是家庭教育的重點。

優秀的孩子背後，一定會站著有遠見的父母 。給孩子多藏書，花不了多少錢，卻能讓孩子學習到知識，領先於起跑線上。

② 美國哪些大學的大數據相關專業好

美國開設的大數據專業主要有，商業分析方向(Business Analytics)，數據科學(Data Science)和機器學習(Machine Learning)方向，專應用統計等

南加屬大，斯坦福大學，加州伯克利，紐約大學和哥倫比亞大學等都是有大數據專業的美國名校

③ 美國大數據分析專業和商業分析專業的區別

美國大數據分析專業和商業分析專業的區別在於課程內容設置、培養目標、就業崗位版不同：

1、課程內權容設置的區別

大數據分析專業：大數據專業涵蓋的內容涉及到數據的採集、整理、存儲、分析、呈現等內容，還有需要學習Computer Science計算機科學和Statistics統計的課程。

商業分析專業：商業分析專業綜合了數學與統計、計算機科學、商業三大領域的知識內容，而且該專業是以數據分析和呈現為主。

2、培養目標的區別

大數據分析專業：大數據分析專業的培養目標是培養大數據相關領域的各類人才，包含專科教育。

商業分析專業：商業分析專業注重培養整合數據、分析數據並且能夠給企業的運營提供支持的專業型人才。

3、就業崗位的區別

大數據分析專業：大數據分析專業的畢業生可以從事大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維。

商業分析專業：商務數據分析專業的畢業生則集中在數據分析崗位，比如電子商務運營。

④ 幫美國殺了本拉登 卻在矽谷呆不下去：美國最神秘的科技獨角獸

矽谷最神秘的獨角獸下周要上市了。他們曾經幫助美國獵殺了本拉登，但卻在矽谷遭到排擠抵制，最終只能離開。

最不矽谷的 科技 獨角獸

在 科技 巨頭和創業新貴雲集的矽谷，卻有這么一家處事極其低調的創業公司。盡管這家公司的估值早就超過百億美元，一度是全球排名第四的獨角獸；但他們卻極少進入大眾視線，從不主動尋求曝光。如果不是赫赫有名的聯合創始人兼董事長，媒體更是很少報道他們的新聞。這家創業公司不需要市場營銷，也沒有銷售團隊，多年來始終籠罩在神秘的面紗中。

這家創業公司的企業文化更是與矽谷其他 科技 巨頭格格不入。多年來他們始終和矽谷保持著距離，不願融入矽谷。同樣，他們也不為矽谷所接納。過去兩年時間，他們的矽谷辦公室和兩位創始人的住所都曾經遭到憤怒抗議。最終這家公司和兩位創始人先後搬離，徹底告別了矽谷。

這頭特立獨行的獨角獸就是Palantir，矽谷創業投資大亨彼得·蒂爾(Peter Thiel)和卡普(Alex Karp)等幾位斯坦福校友在2003年創辦的大數據公司。Palantir主要為美國政府機構和企業巨頭提供定製化的大數據分析服務。2015年Palantir完成了8.8億美元融資，估值達到了200億美元，成為當時全球估值排名第四的 科技 獨角獸，僅次於Uber、Airbnb和小米三家公司。

蒂爾創辦Palantir時自己掏出了3000萬美元，這個名字來自於電影《指環王》里可以洞悉萬事的水晶球，他的持股不到30%，是最大股東。2004年，美國中央情報局領投了Palantir的A輪融資。他們的主要投資者還包括了媒體大亨默多克、家得寶創始人朗格爾(Ken Langone)等人。過去十多年時間，Palantir總計進行了10多輪融資，總計籌集資金25億美元。王思聰的普思資本也在2014年向Palantir投資過400萬美元。

雖然創始團隊一度對上市持抵制態度，但最終還是擋不住投資人的壓力，從2018年開始籌備上市，原計劃在2019年上市交易。今年7月份Palantir向紐交所提交了申請，計劃下周(9月23日)上市交易。但即便是上市，Palantir也不走尋常路。和常規公司上市尋找承銷商搞路演做圈購不同，Palantir選擇了直接上市的方式。

這意味著Palantir不需要融資，只是老股上市交易，交易所得都歸屬目前的股東所有。而且，現有股東也沒有禁售期的束縛，可以隨時套現走人。通常來說，只有對自己的品牌和業務都有充分信心的公司才會選擇直接上市的方式，因為他們相信自己沒有投行的承銷和護盤也可以保持股價。從這角度來看，Palantir顯然對自己在華爾街的認可程度信心滿滿。卡普表示，Palantir上市是為了讓股東和員工以合理價格獲得回報。

他們幫美國找到本拉登

「PayPal教父」彼得·蒂爾當然是Palantir的招牌。通常媒體在報道蒂爾時也會順便提一句Palantir。他在1999年創辦了PayPal，次年與伊隆·馬斯克(Elon Musk)創辦的X.com合並。蒂爾一直擔任PayPal的CEO職位，成功帶領公司在2002年上市，上市半年就作價15億美元出售給了eBay。第二年，成功套現的蒂爾創辦了對沖基金Clarium，還和卡普(Alex Karp)等幾位斯坦福校友共同創辦了大數據分析公司Palantir。

當然，讓彼得·蒂爾走上財富巔峰的是2004年的一筆天使投資。那年夏天蒂爾給稚氣未脫的哈佛學生扎克伯格開了一張50萬美元的支票，獲得了他們剛創辦網站10.2%的股權。蒂爾還給扎克伯格引薦了矽谷的諸多人脈資源，幫助這個年輕人完成了隨後的多輪融資，帶領Facebook一步步成為互聯網巨頭。盡管後來蒂爾因為支持特朗普而在矽谷遭到排擠，但扎克伯格一直支持蒂爾留在Facebook的董事會。

蒂爾創辦Palantir的初衷是通過大數據分析為金融行業找到欺詐交易，這是他在PayPal時期就有的創業想法。但當時正值911事件之後，美國政府為了反恐戰爭需求，向矽谷尋求大數據分析方面的幫助。他們找到了彼得·蒂爾，Palantir因此改變了業務方向，轉而為美國聯邦調查局、中央情報局和五角大樓開始進行數據分析，以反恐作為主營業務。中情局因此向Palantir投資了200萬美元，主導了A輪融資。

中央情報局前局長塔內特(George Tenet)甚至感慨，如果911事件之前就有Palantir的數據分析服務，或許悲劇就不會發生。在911事件之前，美國情報機構實際上已經掌握了不少可能有恐怖襲擊的情報信息，但卻沒有得到有效匯總和分析。而Palantir最擅長的就是從看似無關的諸多瑣碎信息中，通過他們的分析和演算法，找到這些雜亂無章數據中的內在關聯，為政府機構提供解決問題想要的核心信息。

2011年美國奧巴馬政府正是得益於Palantir通過大數據得出的情報，才成功發現本拉登的藏身之處，派出突擊隊在巴基斯坦擊斃了這名全球最知名的恐怖分子。獵殺本拉登讓Palantir名聲大噪，但也讓蒂爾和卡普失去了「自由」：由於擔心成為恐怖組織的報復對象，他們不得不開始聘請專業安保人員全天候陪護自己。這對原本喜歡全球到處 旅遊 的卡普來說，是個不得不接受的成名代價。

除了幫美國政府找到本拉登之外，Palantir還幫助美軍在阿富汗戰爭分析恐怖分子的活動規律和襲擊方式，實施提前打擊；幫助美國國土安全部打擊墨西哥販毒網路的運毒行動，抓獲美墨邊境上活動猖獗的毒販；幫助美國聯邦調查局發現經濟犯罪，其中包括在2008年破獲美國「世紀巨騙」麥道夫(Bernie Madoff)的龐氏騙局。

押注大選成為總統親信

由於主要服務對象是美國政府，Palantir的很多骨幹員工都必須通過美國政府的背景調查，申請國家安全許可。由於擔心遭到外國情報部門策反，美國政府會給這些骨幹員工額外津貼，讓他們住在Palantir公司附近。而Palantir在矽谷帕托阿爾托的總部，窗戶上都安裝了反竊聽設備。除了美國政府，Palantir也為美國的盟友英國、德國等國提供服務。當然，他們不可能為美國眼中的競爭對手提供服務，從未考慮過中國業務。

從2010年開始，Palantir開始擴展企業用戶市場，他們的第一個客戶是摩根大通，還是由紐約市警察局推薦的。Palantir現在服務的商業機構包括金融巨頭瑞信、制葯巨頭默克、空中客車以及菲亞特克萊斯勒等等。和咨詢行業巨頭相比，Palantir擁有更為先進的大數據分析技術，而收費價格卻只有咨詢公司的零頭。他們面向企業市場的單次收費還不到100萬美元。今年上半年Palantir的企業業務營收增長了27%。

從2003年創辦以來，Palantir從來都沒有實現盈利，2019年更是虧損了5.8億美元。雖然獨角獸長期虧損並不令人奇怪，但Uber和Tesla那些都是面向大眾市場的企業，而Palantir卻是一家面向政府和企業客戶的公司。不過，今年上半年Palantir虧損收窄至1.65億美元，營收同比飆升49%，至4.81億美元。

直到此次上市，外界才得以獲知Palantir的業務狀況。截止今年上半年他們共有125名客戶，政府客戶貢獻了54%的營收，其中一家政府機構就給Palantir帶來了11%的營收。盡管沒有公布客戶具體信息，但外界都知道Palantir的主要服務對象是美國政府，包括中央情報局、五角大樓、聯邦調查局、國稅局、國土安全部等諸多政府機構。

2015年底或許是Palantir創辦以來遭遇的低谷。那一年他們的政府業務陷入了飽和，企業業務拓展不力，更失去了包括可口可樂在內的企業巨頭客戶。但2016年蒂爾冒矽谷之大不韙公開支持特朗普，2016年給後者捐款了300萬美元，讓他成為了新任總統最信任的 科技 富豪，更擔當了特朗普與矽谷之間的溝通橋梁。

特朗普的 科技 行業巨頭見面會，也是由蒂爾出面組織的，Palantir更和谷歌、微軟、蘋果、Facebook等 科技 巨頭一道參加總統與 科技 行業的高峰見面會。這或許是Palantir在全美媒體中最風光的一刻。隨後Palantir的政府業務重新開始增長，更開始拓展到美國的海外盟友。

在矽谷沒有立足之地

雖然蒂爾是Palantir的董事長和最大股東，但公司的具體業務運營交給了卡普，後者一直擔任Palantir的CEO職位。有趣的是，蒂爾是矽谷屈指可數的特朗普支持者，但卡普卻是一個自稱 社會 主義者的左派。頂著一頭亂發卡普在德國法蘭克福大學拿到哲學博士學位，導師是大名鼎鼎的哈貝馬斯(Jurgen Habermas)。2016年，卡普投票支持希拉里，甚至拒絕去會見當選總統特朗普，稱自己對特朗普毫無好感。

雖然政見不同，但蒂爾和卡普都和矽谷無法相容。由於公開支持特朗普，蒂爾遭到了矽谷的排擠抵制，不得不在2018年搬到洛杉磯居住。在今年的總統大選中，蒂爾迄今保持著旁觀和沉默態度，並沒有像2016年那樣公開站出來支持特朗普。雖然卡普支持希拉里，但他公開表示，自己反對矽谷這種越來越不包容的排除異己的文化。

毫不誇張的說，Palantir是矽谷最不遭人待見的 科技 公司。除了蒂爾公開支持特朗普的原因，Palantir也直接參與了美國政府的諸多爭議行動。他們參與了中情局打擊維基解密網站的行動，也涉足了美國情報部門監聽棱鏡計劃。更為重要的是，Palantir為政府提供了基於視覺識別技術的數據分析，幫助美國政府發現和遣返非法移民，幫助美國警察確定和抓捕街頭抗議分子，這讓他們成為了矽谷眼中「助紂為虐」的壞公司。

在Palanir申請上市之後，卡普更宣布要和矽谷決裂。「Palantir雖然是在矽谷創辦的，但我們和矽谷 科技 行業的價值觀與企業目標越來越背道而馳。矽谷的工程精英們可能比絕大多數人都知道怎樣打造軟體，但他們卻對 社會 應該如何組織或者司法需要什麼知之甚少。過去十五年，矽谷一直和我保持距離，我也習慣了和他們保持社交距離。」

過去幾年時間，Palantir在帕羅爾托的總部、蒂爾和卡普的住所都曾經遭到民眾組織抗議，也堅定了他們離開的決心。就在申請上市之前，Palantir宣布把總部從矽谷帕羅阿托搬到科羅拉多州丹佛，展示自己和矽谷徹底決裂的決心。卡普在公開信中表示，「我們為美國國防和情報機構提供軟體服務，是為了維護國家安全，卻不斷遭受非議，而那些出售消費者數據來獲取廣告利潤的互聯網公司，卻對此習以為常。」

雖然卡普沒有指名道姓，但他所斥責的對象應該是谷歌。蒂爾此前也曾經公開譴責谷歌是美國的叛徒。由於遭到員工的抵制，谷歌放棄了為五角大樓提供無人機視覺識別的技術項目；因為諸多谷歌員工不願意自己的視覺識別技術幫助美軍研發殺人武器。不過，微軟、亞馬遜和谷歌都在積極爭奪美國五角大樓利潤豐厚的雲服務項目。

盡管Palantir因為與美國軍方的關系而遭到矽谷疏遠甚至抵制，但實際上，矽谷的崛起本身就和美國軍方有著莫大關系。矽谷知名創業者史蒂夫·布蘭科(Steve Blank)向新浪 科技 介紹說，斯坦福大學在冷戰時期是美國軍方的武器技術研究中心。被稱為「矽谷之父」，開啟產研合作道路的斯坦福大學前校長特曼(Frederick Terman)本身也是軍方秘密科研團隊的負責人。矽谷地區獲得了五角大樓的大筆資金投入，吸引了大量工程人才，這為後來的晶元行業的興起奠定了基礎。

⑤ 大數據深度分析，特朗普為什麼能逆襲贏得美國大選

大數據不是萬能的，大數據並不能預測人心，所以大選不能用大數據來說明。檸檬學院大數據。

⑥ 美國大數據研究顯示：這4種家庭容易出「學霸」，顛覆了傳統認知

本文由護芽媽媽原創，歡迎個人轉發和分享

如今家長對於孩子的教育問題，可謂是「煞費苦心」。從小學開始，家長在教育上的花費就占據了家裡的一大筆開銷，根本目的就為了讓孩子能夠贏在起跑線上，以後成為一名「 學霸 」。

「學霸」在學生階段，絕對是一個人人羨慕的存在，如果哪個家長的孩子是學霸，那麼這個家長也會十分地自豪。

從孩子出生的那一刻開始，父母都開始為孩子以後的成長擔心，擔心以後的學習成績、生理 健康 、心理 健康 等，於是父母們竭盡全力地要給孩子創造出一個 好的成長環境。

像給予孩子一個完整的家庭， 為了孩子早早買了學區房，甚至為了照顧孩子做起了全職媽媽， 這些都是為了孩子以後的學習在努力，那麼這樣家庭下成長起來的孩子，會成為學霸嗎？

生活在這樣家庭的孩子，雖然不能保證會有學霸，但是至少孩子是幸福的，學習成績也會相應好一些，但是否能成為學霸， 美國曾對此做過研究，並經過大數據分析：發現上面這些因素和孩子能否成為學霸都無關。

美國教育部發布的《孩子童年的縱向教育》項目中，項目調查了2萬多的學生作為樣本，對調查數據進行了研究分析 ，發下具備以下幾種特徵的家庭，往往更容易出現學霸。

1） 父母學歷高，孩子通常成績優秀

擁有高學歷的父母，本來就攜帶「高智商」基因 ，而高學歷的父母對於孩子的教育方面，也會更加重視。

就像 祖沖之是南北朝有名的數學家，而他的後代也都是數學家和天文學家，因此那些學霸孩子父母，大部分也都很厲害。

2） 父母 社會 經濟地位高，孩子教育環境質量更高

父母的 社會 經濟地位高，自然也會有更好的經濟條件，可以為孩子提高更高質量的教育環境，自然學習成績上也會不俗的成績。

3） 家裡的藏書量和孩子成績成正比

那些喜歡買書並讀書的父母，本身就十分睿智，學歷很高；而家裡的藏書量多，有讀書的氛圍，那麼對孩子的成長也是具有很大幫助的。

4） 父母多參加學校的聯誼會對孩子教育有幫助

父母經常參加學校舉辦的家長會，或者聯誼會，會和老師、家長們彼此交流 育兒 方面的經驗，這樣對教育也有所幫助。

5） 父母一胎生育年齡在30以上，對孩子學習有幫助

那些一台生育年齡在30歲以上的女性，除去自身身體問題，剩下的很大一部分都是受到過高等教育的，或者事業上有所成就的成功女性，她們在本應該生育的年紀讀書或者拼搏，所以生孩子的年齡就會偏大一些。

而這樣的媽媽，無論是文化程度、智力水平和收入水平，都會在養育孩子方面，比其他媽媽更有優勢和有利條件。

寫在最後：

其實，通過研究的內容我們不難看出， 真正影響孩子成績的因素，並非是外在的物質條件，而是父母本身的特質。

如果父母本身就是天資聰慧、踏實肯干、文化水平高，那麼孩子就很大概率會在學習和生活中取得不小的成就。

⑦ 自由數據告訴你，大數據分析哪個領域運用最多

大數據有很多奇妙得運用，幫助人們真正從中獲益。社會中的大多數企業基本會受到大數據分析的影響，但大數據是是如何增加企業及其產品價值的呢？

下面讓我們來看看9個大數據高效益運用的關鍵領域：

1.拓展客戶，分析客戶需求，提供客戶需要的服務

這是大數據應用最普遍，也最廣為人知的一個領域，其主要方向是企業通過大數據分析更好地了解自己客戶的行為和喜好。為了更全面的獲得這些信息，企業都熱衷於手機社交媒體、瀏覽器日誌、文本分析和感測器的相關數據。一切工作的總目標是創建預測模型，比如美國零售商Target通過大數據分析可以准確地預測客戶什麼時候想要小孩，沃爾瑪可以更好地預測哪些產品將會熱賣，而政府能更好的掌握政務與群眾生活的相關性。

2.企業對內優化業務流程，提升工作效率

在很多領域中，大數據越來越多地用於業務流程的優化，主要手段是收集社交媒體數據、網路搜索趨勢及天氣預報等方面大數據信息，進行大數據分析，從中挖掘出有針對性的預測信息，使得包括零售商在內的大多企業可以准確精細的分析出自身業務流程的優勢和不足，並根據大數據分析得出的結論找到合適的調整方式與業務模式。比如人力資源業務流程也能夠通過使用大數據分析來改進，優化人才招聘，衡量企業文化和運功參與度等之類的問題。

3.機器和設備的性能優化

在大數據時代，機器和設備的發展趨勢必然是更加智能和自主化，像被大數據工具運行的谷歌自駕車、GPS及強大的計算機和感測器，在未來的道路上，不再需要人工的干預。

4.國家提高安全和執法

信用卡安全、網路安全、犯罪活動等都是治安執法的不變的主題，警察可以使用大數據工具來捉住最煩，預測犯罪活動，而信用卡公司可以利用大數據工具來檢測欺詐性交易。大數據被廣泛運用於治安執法的過程中，提高了執法的靈敏性，增加了對犯罪和恐怖主義活動的可控、可預測性。

5.智慧城市建設和智能化轉型

大數據在國家安全和執法中的運用，改善了安全和執法，同時也是城市與國家轉型的必要工具。很多城市都在試點運用大數據分析技術，將交通和公共設施納入智能化的范圍，試圖轉變為智能城市。大數據分析技術基於城市的實時交通信息、社交媒體和天氣數據，適時優化交通情況，匯總成實時交通訊息。除此之外，在城市和國家轉向智能化的過程中，大數據工具和技術能提供的是一個不可或缺的平台和道路。

6.個人生活中息息相關的大數據

適用於政府和企業的大數據，其實也適用於個人的生活。當人工智慧產品進入日常的生活（如智能手錶），我們就可從穿戴設備的應用中生成數據，追蹤個人的熱量消耗、睡眠模式等。甚至大數據也能成為尋找愛情的好幫手，眾多社交平台和網站都運用大數據工具和演算法分析用戶的屬性等其他信息，幫助自己的用戶尋找到最合適的對象。

7.大數據使醫療技術應用和研發更快捷、高效

如每個人能受益於智能產品一樣，在醫療衛生領域，大數據也能幫助醫生更好的研究、診斷和治療疾病。目前，大數據技術已被用來監視早產嬰兒以及患病嬰兒，記錄每次心跳，分析呼吸模式，醫生能在任何不適症狀出現之前預測24小時內的病情，使得患病嬰兒得到更早的救助。未來的臨床實驗不僅局限於小樣本，更會服務於每個人，並且使醫護人員與研究人員能更好地理解和預測疾病模式，運用大數據分析的計算能力能在幾分鍾內解碼整個DNA，縮短找到新治療方法的周期。

8.全方位追蹤運動員以獲得更優的改進

在運動領域運用大數據分析技術已不佔少數，這樣的監測幾乎滲透進了運動員生活的方方面面。比如網球鼻塞的TBM Slam Tracker工具，它使用視頻分析追蹤足球或棒球比賽中每個球員的表現。而若在運動器材中使用感測器技術，（如籃球或高爾夫俱樂部）則是通過獲得鼻塞的數據，以分析結果為依據進行改進。除此之外，不少的精英運動隊還利用智能技術追蹤賽外運動員的活動，獲得其營養狀況及睡眠，甚至是社交對話等更日常、細節的信息監控其情感狀況。

9.金融交易中使用，精準賣出和買入

金融行業應用大數據主要是在金融交易一塊，尤其是高頻交易（HFT）領域。大多數股權交易都是通過大數據演算法進行的，這些演算法越來越多地開始考慮社交媒體和新聞網站的影響因素，以此在幾秒內作出買入和賣出的決定。

上述9個領域是目前應用大數據最多的領域，隨著大數據工具越來越普及，還會有更多的其他應用領域，以及更多新的應用。

提供大數據工具和技術的平台也會隨之增多，覆蓋領域更廣更全。作為國內優秀的企業數據定製服務平台之一， 自由數據 致力於為企業和開發者提供優質的數據資源、 API介面 和 數據定製服務 等，重點覆蓋企業徵信數據、 金融數據 、 社會輿情 、 生活數據 等領域。

⑧ 大數據分析師的前景怎麼樣

現在的生活離不開大數據，大數據分析師的發展前景一片光明。

現在的時代就是大數據時代，需要大數據來發揮作用，大數據的分析應用，可以為一個公司、一個企業、一個地區的未來發展規劃起到一針見血的作用。隨著大數據的火熱，關於數據分析師的職業領域也越來越多，在大數據分析領域佔得一席之地也不難，數據分析師前景是非常樂觀。對大數據分析的前景大可不必擔心。大數據分析的薪資也是有很多差異的，這是因為大數據分析行業的差異有很多，決定自己在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，對公司越重要、越有貢獻，在公司的地位和待遇就會越優異而不可輕易更替。所以不要僅僅局限於眼前，要不斷的積累學習，才能得到提升。一般來說，美國的大數據分析師的薪資一般都是18萬美金每一年。而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，數據分析師且頗受企業重視。

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⑨ 美軍把大數據分析引入作戰(1)

美軍把大數據分析引入作戰(1)_數據分析師考試

信息技術帶給現實世界的最大變化之一就是萬物皆可數據化，這使人們更加堅信「世界的本質是數據」「數據將會改變世界」，大數據標志著信息社會終於名副其實。大數據時代的到來會深刻地改變整個世界，也會改變人類的思維方式，同樣也會改變戰爭。

機器人、自治系統、小型化、大數據和三維技術將是未來海上作戰重點發展領域。美國海軍既注重與傳統的武器製造商如洛克希德·馬丁公司緊密合作，同時也在尋求與谷歌等商業公司的合作，以提高未來海上作戰的能力。近年來，美國海軍與洛克希德·馬丁公司、高校以及谷歌和IBM等IT企業合作，從而引領海軍技術進入大數據時代。大數據來源眾多，以驚人的速度、數量和種類發展，這就使得使用現有技術分析非常困難，特別是藉助iPhone等現代觸屏科技產品將產生新的大量數據，並可智能操控、無人操控。美國軍方一些高級研發人員表示，他們尤其對海軍艦艇的控制台感到不滿，對於平均年齡18歲，在成長過程中一直伴隨著iPhone和iPad等現代觸屏科技產品的水兵而言，這些控制台的操作並不直觀。他們建議，海軍習慣於對那些從小就學會使用iPhone的新兵說「忘了iPhone吧，我要教你如何使用操縱桿」，試圖用新兵所熟悉的現代科技（包括大數據、雲計算等）來取代操縱桿式的陳規舊習。長期以來，美國海軍艦載感測器、飛機和其他平台產生大量的數據，但是這些數據沒有被有效地利用，需要大量的人力。美國海軍通過整合這些類型的信息支持戰術作戰的能力非常有限。美國海軍研究局（ONR）稱，目前，機載、艦載和其他部署的系統產生了大量數據，想要在作戰環境中利用全部數據已經變得很困難。

戰場數據集成是大數據技術軍事領域運用的關鍵，隨著雲計算、通信、媒體和移動計算的快速發展和深入應用，戰場的數據量還將快速增長。大數據時代最大的亮點就是人和社會的計算，越來越多的問題都將通過計算得到解決。大數據是指人類有前所未有的能力來使用海量的數據，在其中發現新知識、創新新價值，從而為社會帶來「大知識」「大科技」「大變革」和「大智能」等發展機遇。大數據時代通常具有四大特徵：一是數據量大，數據量級已從TB發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。二是多樣化，數據類型繁多，多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置等半結構化和非結構化數據信息。數據品類將極其混雜，關聯度一般極低，而且在相當長的時期內非結構化數據會占據大數據的主體。三是處理快速化，數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟體工程及人工智慧等均可能介入。四是價值高和密度低，大數據往往意味著極高的價值，但同其體量一樣，正是因為極小價值的海量匯合，才形成了大數據的高價值。現在隨著各項創新技術的匯集，大數據展現出了大量的新機會，特別是軍事領域的運用。這些趨勢決定著最重要的戰場需要，可視化戰場要求軍隊數據處理高速化、精準化以保持戰鬥力，武器裝備信息整合要求在數據合並後能成功地集成。

美國奧巴馬政府在獲得連任後不久就宣布投資2億美元拉動大數據相關產業的發展，將「大數據戰略」上升為國家意志。美國政府和軍方都明確表示，國家擁有數據的規模、活性及解釋和運用將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的佔有和控制甚至將成為海權、空權、陸權之外的另一種核心資產。因此，未來戰爭與其說是石油戰爭不如說是大數據戰爭。美國海軍通過採用突破性的分析工具建立海軍大數據生態系統來解決此問題。美國海軍希望尋求利用大數據增強作戰能力的方法，通過整合IT系統數據和作戰系統感測器獲得實時結果，利用雲計算和大數據技術發展作戰工具。例如，允許指揮官在船上查看儀表盤，能夠實時跟蹤任務中發生的一切，掌握預期的變化情況，並推測可能的結果。

目前，美國海軍主要集中在兩個領域即反潛作戰和一體化防空反導系統，來提升大數據對作戰的效果和能力，尋求增強威脅評估預警、作戰識別、一體化作戰和任務計劃以及執行能力。美國海軍主要在以下四個方面開展研究：建立海軍數據科學通用的基礎體系架構，用於不同機構間數據表徵和共享；引入數據源並建立索引，通過海軍的雲環境利用大量的數據集合；進行海軍作戰分析，開發先進的分析工具支持作戰，特別是反潛作戰和防空反導作戰；利用雲計算的安全性和完整性，增強海軍防禦能力。

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⑩ 美國國防部非常重視國防大數據分析和研發

美國國防部非常重視國防大數據分析和研發

[據C4ISR新聞網站2015年9月9日報道]大數據已經不僅僅是一個時髦詞語，大數據是國防部內部機構優先考慮的內容，向承包商創造機會進行情報收集、分析和網路安全分析。

今年一些組織，如美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）在大數據的研究和開發工作投入大資金。結果呢？先進的分析和技術，如分布式計算正在迅速成為現代化、網路化武器系統的有機組成部分。

這種轉變不僅影響日益復雜的武器，而且影響軍隊的指揮與控制能力。面對日益減少人員數量，美國國防部的所有分支機構都將目光轉向通過遠處的網路化和無人指揮控制系統保證美國的作戰能力。

所有的軍種正在資助研大數據研發。許多與此趨勢相關的新的機遇出現了。

構建國家網路任務部隊

美國網路司令部（Cyber Command）和總務管理局（the General Services Administration）近日發布信息尋求國家網路任務部隊的支持。國家網路任務部隊將具備從所有來源情報分析到網路運營、規劃和培訓的能力。要求具備「多個情報來源的情報分析能力，以及對新出現的威脅的預警能力。

利用數據聯合信息環境

美國國防信息系統局很快將發布建議，新的聯合管理系統（JMS）的軟體將包括先進的分析能力的要求。該JMS對美國國防部的聯合區域安全堆棧的安全運行至關重要。美國國防部首席信息官稱JMS作為新的商業軟體，具備從貌似不直接相關的數據進行分析的能力。

先進的雲分析

DISA也在尋求大數據分析，以增強其網路安全高級分析雲（CSAAC），其維護國防部網路。承包商可以提供軟體與先進的分析功能，分別是：開源的，商用現貨，並提供當前CSAAC解決方案並沒有提供的功能。

廠商應該與網路安全事業部進行溝通，或者建立與諾斯羅普·格魯曼公司合作關系，諾格公司在2015年3月獲得了值約7400萬美元的合同才研發CSAAC的雅典衛城的大數據存儲。

分析內部威脅

國防部官員近日宣布成立國防部內部威脅管理和分析中心（DITMAC），以確定並減輕由內部威脅帶來的安全挑戰。2013年華盛頓海軍工廠遭受襲擊之後，DITMAC開始運作，2015年秋將達到初始作戰能力，利用預測性分析，促進內部威脅的識別避免其成為重大危險源。

展望未來

這些機會僅僅是冰山一角。 Deltek預測稱，國防大數據開支十年內將以8.7％的增長率穩步上升。

政府的所有部門，民用，國防和情報部門，預計大數據技術服務每年將以9.6％增長率，軟體將以8.6％進行增長。大數據相關的硬體也將增長，但速度較慢，4.6％的增長率。

最後，增長的大數據應用將滿足網路安全和情報分析的要求，與威脅美國國家安全的行為做斗爭。

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