美國大數據質檢

㈠ 利用大數據分析語音質檢的優勢在哪

大數據分析語音質檢可以提升質檢分析的精準度，另外，當呼叫中心日電話呼出量和回呼入量達到上百答G甚至更大體量時，必將伴隨一些技術問題的出現及人工無法解決的情況。呼叫中心不僅對大批量的語音進行檢查，而且希望在最短時間內對導出結果進行二次分析統計，這就是由數據規模增大帶來的技術問題。若沒有依託於底層大數據平台，很難快速准確的對大體量數據進行運轉處理，這也是中金數據語音分析雲不同於行業內利用單機或集群的方式處理語音數據的優勢所在。

㈡ 美國大數據工程師面試攻略有哪些

如果說矽谷成功是有原因的，我覺得有兩點。地理位置是得天獨厚吸引大量人才，這里有Stanford和加州州立高校提供智力庫的支持，在矽谷可以看到來自全世界的最聰明的人，中國人，印度人，猶太人構成這些Engineer的主力。雖然國內做技術自嘲為碼農，但在矽谷成為一個優秀工程師還是收獲頗豐。另一方面創業是一個永恆的話題，在Stanford有個說法空氣中都飄揚中創業的味道，一些早期員工通過上市套現又積累經驗成了天使投資，Y Combinator，各種技術forum，meetup，創業導師，都很活躍。資本的力量功不可沒，早年VC通過投資，收購，上市放大形成一個雪球效應。大家總喜歡問什麼是next big thing，哪一個是下一個facebook，下一個musk，根據統計10年能成就一個千億以上的公司，目前這個進程正在縮短。它坐落於美國加州，從聖何塞到舊金山的狹長地帶，中間是San francisco bay，簡稱灣區。它的由來是這邊有計算機核心處理器中離不開的硅，30年來，矽谷就發展成為無數技術性創業公司的搖籃。在20多年前，就有很多硬體公司的輝煌Intel，Oracle，Apple，Cisco成功上市，10年前，互聯網的興起，造就了Yahoo，Google，Ebay的神奇，而如今Tesla，Facebook，Twitter，Linkedin正扶搖直上，成為美股高科技股的領頭羊。這些公司的市值從幾十billion到幾百billion，PE從負數到上千。瘋狂的估值背後也改變了世界。我個人熱愛大數據，在矽谷這也是大家津津樂道的，有個笑話，其實大家還是興趣驅動就好，不要那麼功利，大數據技術涉及太多，平常工作中也是慢慢積累，有無數的坑和技術細節需要克服。並不是說那個技術最熱就要用哪個。

㈢ 大數據時代的質量機遇

大數據時代的質量機遇

出差在外，想選擇一家適合自己的酒店。只需在手機App上輸入對酒店的個性化要求，手指輕輕一按，幾十家甚至上百家酒店就立馬一一呈現在眼前。衛生條件、服務態度、餐飲特色、地理位置……通過查看大量網友的點評和酒店分數排名，你可以在短短幾分鍾內方便快捷地尋找到自己心儀的酒店；出門辦事，同樣只需在App中下單，2～3分鍾後一輛專屬於你的專車就會到達指定地點。車上不僅提供了標配的礦泉水和充電器，還有司機發自內心的熱情服務。

這只是我們身邊依靠大數據改變生活方式的兩個例子。在我們所享受到的方便快捷、優質服務的背後，就是大量以往消費者消費數據的支撐，而你對此次消費或服務的評價和反饋又將為這個大資料庫增加新的信息。8月19日，國務院常務會議通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》，提出要開發利用好大數據這一基礎性戰略資源。毫無疑問，我們已經進入了大數據時代。那麼，大數據將給中國質量帶來什麼？

質量就是數據

武漢大學質量發展戰略研究院早在幾年前就開始了質量大數據的研究，取得了不少成果。幾年來，他們對質量大數據的語義進行了分析，建立了食品、電器、通用產品三個語料庫，建立了大數據監測網站和數據分析模型。

在談到「質量」與「大數據」的關系時，院長程虹闡明了自己的觀點：「質量離不開數據，質量的本質就是數據。」程虹說，無論在產品的生產環節還是在銷售環節，都要依賴於大量的數據。在產品的檢驗檢測中，離不開數據；在政府的質量監管中，同樣離不開數據。

《關於促進大數據發展的行動綱要》中特別提到，要在城市建設、社會救助、質量安全、社區服務等方面開展大數據應用示範。大數據對質量的重要性已經成為很多質量人的共識。中國計量學院經管學院質量發展研究院教授周立軍認為：「大數據是信息公開的基礎，對於提高決策的科學性、有效性都有很大的幫助；大數據對開展質量預警的作用也很明顯，可以讓發出的質量預警更加精準；在建立企業信用系統過程中，大數據也被寄予厚望，能夠發揮很大作用。」

缺乏消費領域的質量數據

山東大學質量管理研究中心主任溫德成在談到質量大數據時，首先講到的是質檢系統的質量大數據。「質檢系統收集了很多質量數據，但這些數據還沒有得到很好的整合、分析和應用。」溫德成提到了質量監督抽查，「監督抽查中獲得的產品質量數據很多，絕不僅僅是一個合格率、不合格率的問題。如何利用好這些數據，是大數據時代質檢部門應該首先思考的問題。」溫德成也介紹，在國外，掌握大量數據的其實並不是政府，而是一些社會機構。這些機構收集了大量來自市場、來自消費者的評價和反饋，這些數據正是目前我國所缺乏的。

缺乏消費領域的質量數據，這也是程虹從事質量大數據研究以來最深刻的感受。「以前，質量控制是基於生產過程的控制；但是現在，成功企業的質量控制恰恰不是基於生產導向，而是基於消費導向。也就是說，來自消費者、來自市場的數據比來自生產過程中的數據更有意義。遺憾的是，我們現在沒有這部分數據，我認為這是我國質量大數據發展的一個瓶頸。如果一個企業不知道自己的客戶需要什麼、喜歡什麼，不掌握這些質量大數據，要想做好產品，恐怕很難；同樣地，如果一個政府不知道市場的真實情況到底是什麼，不掌握這些質量大數據，要想做好質量監管，同樣也很難。」

技術將發揮重要作用

選餐廳先看大眾點評，選酒店先看酒店分數排名，選專車先看以往乘客評價……互聯網上這些大量的數據就是來自消費者、來自市場。專家們認為，利用好質量大數據，不僅可以解決政府監管的很多難題，甚至可以迎來中國質量發展的一次革命性機遇。

作為一名普通消費者，程虹說自己最近喜歡上了一件事情，那就是坐Uber（優步）專車。在自己的一篇文章里，程虹詳細分析了專車服務的質量大數據是如何顛覆傳統的計程車運營監管機制。計程車最大的難題，無非就是信息不對稱，也就是「人找不到車，車找不到人」。但是，互聯網尤其是移動互聯網，包括實時定位技術，使司機和乘客不用付出更多的搜索成本，就能找到彼此。因為大數據讓雙方之間信息透明、信息對稱了。至於政府所關心的車輛服務質量問題，市場其實早就給出了答案，根本用不著政府操心，乘客的評價和結算的延遲支付，都會讓專車司機不敢稍有懈怠地去提供高質量的服務。「以前讓政府頭疼的高峰時間打不著計程車、計程車服務質量不好等難題，在大數據時代，就這樣輕松地被市場解決了。政府的角色應該從計程車的管制者變成大數據平台的提供者。」程虹認為，這是典型的質量大數據解決政府做不到的事情的應用案例。

程虹坦言，技術一小步，制度一大步。「大數據這個新技術已經來了，我們的監管制度也必須發生變化，甚至是革命性的變革與之配套，才能讓新技術真正發揮出神奇的力量。」

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㈣ 美國利用大數據進行國家治理的實例有哪些

雖然我沒在 美國待過，但是知道一些。

1. 利用大數據的數據分析，已經可以進行信用卡詐騙監測

2. Google無人車也算是大數據一部分

3. 提前預知犯罪的發生

4. 人臉識別，在公眾場所識別犯罪分子。
   

㈤ 2022年美國大使館大數據怎麼核查留學生背景

向美國申請移民、簽證和留學，相關機構都會對移民申請進行背景調查，這個相關機構就是美國的FBI。一般調查申請者親屬關系、申請人的社會背景和犯罪記錄、申請人的資金來源。
如果認為背景調查跟政治無關那就太天真了。2019年高考狀元李泰伯，總分達七百零三分，而且是班長、學生會主席、校模擬聯合國主席，三次全國數學競賽冠軍。一個德智體全面發展的學生，申請美國十一所前二十名大學時，居然全部被拒，後只得讀香港大學，一年後轉美國麻省理工學院本碩連讀，曲線進入。據資深人士分析，他是班長、學生會主席，而這些社會活動均在中國官方背景下，美國的「政審」沒有通過，這才是李泰伯被拒的真正原因。
審查，是把好安全入口關，是預防出現安全事件。移民是非我族人而成一國之人，必須審查。比如日本，要移民可以，查三代。而企業和政府機關錄用人員，那更是進入核心圈子。

㈥ 盤點政府推動大數據應用及發展的舉措

盤點政府推動大數據應用及發展的舉措
一、政府：推動大數據應用的最關鍵力量
（一）政府掌握大量最具應用價值的核心數據，是推動大數據應用的最關鍵力量
根據麥肯錫大數據研究報告指出， 各個行業利用大數據價值的難易度以及發展潛力 對比下，政府利用大數據難度最低而潛力最大。
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另一方面政府開放大數據運用已經是大勢所趨：
1、 政府掌握了大量最具應用價值的核心數據。 過去十多年來政府投資進行了大量電子政務或者稱為政府信息化的工作，後台積累了大量的數據，而這些數據和公眾的生產生活息息相關。有研究表明政府所掌握的數據使政府成為了一個國家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心數據存在於政府的後台 。
2、 開放數據本身就是政府在大數據時代提供的一項公共服務。 政府數據本質上是國家機關在履行職責時所獲取的數據，採集這些數據的經費來自於公共財政，因而這些數據是公共產品，歸全社會所有，應取之於民，用之於民。
3、 政府開放數據供社會進行增值開放和創新應用，推動經濟增長乃至整個經濟增長方式的轉型。 數據是互聯網創新的重要基礎，如果政府不開放這一部分數據，很多創新應用沒有數據作為支持，數據開發者能利用政府開放的數據，提供更好的服務，創造更多的價值， 這個過程能夠提高整個國家在大數據時代的競爭力。
4、 政府開放數據推動經濟增長獲得的稅收高於單純賣數據獲得的收入。 201 年世界經合組織在關於開放政府數據的報告中提到政府通過開放數據推動經濟增長，從而獲得的稅收收入遠高於單賣數據所能獲得收入。開放數據激發經濟活力從而得到稅收提升，這是一個良 性循環，更是一個能創造巨大公共價值的全局性的戰略。
（二） 國內外政府開放數據的情況
在 2009 年奧巴馬簽署開放政府數據的行政命令後，這些年來開放政府數據已成為了世界性的一個趨勢。美國聯邦數據平台 Data.gov 上線後，在美洲、歐洲、亞洲等地，開放政府數據已成為了政府的一項重要工作。美國聯邦政府的開放政府數據平台開放了來自多個領 域的 13 萬個數據集的數據。這些領域包括圖中所列的農業、商業、氣候、生態、教育、能源、金融、衛生、科研等十多個主題。這些主題下的數據都是美國聯邦政府的各個部委所開放的。英國、加拿大、紐西蘭等國在 2009 年之後都建立起了政府數據開放平台，成為 了國際信息化和大數據領域的一個重要趨勢。
大數據
在我國， 2011 年香港特區政府上線了 data.gov.hk，稱為香港政府資料一線通。上海在 2012年 6 月推出了中國大陸第一個數據開放平台。之後，北京、武漢、無錫、佛山南海等城市也都上線了自己的數據平台。
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（三）、 大數據對於政府治理具有極大的價值
大數據其實對政府的治理帶來了全新的價值，無論是對宏觀經濟的決策能力、產業聚集能力、協同治理能力、社會管理能力、公眾服務能力、快速響應能力的提升，大數據都可以在有很大層面上幫助政府治理。
大數據大數據
（四）、大數據上升至國家戰略成為共識。
大數據時代，對大數據的開發、利用與保護的爭奪日趨激烈，制信權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權，大數據處理能力成為強國弱國區分的又一重要指標。國際上以美國為代表的發達國家紛紛布局大數據產業，相繼推出大數據相關政策，大力支持大數據產 業在本國的發展。以美國為例，美國從開展關鍵技術研究、推動大數據應用和開放政府數據三方面布局大數據產業，尤其在開放政府數據方面非常積極，通過 Data.gov開放 37 萬個數據集，並開放網站的 API 和源代碼，提供上千個數據應用。我們認為，大數據未來將 引發新一輪大國競爭，大數據對整個世界的影響力會呈現爆發性增長趨勢，因此包括我國在內的國家會在政策支持力度上不斷提升，大數據戰略將上升至國家戰略已毋庸臵疑。
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（五）、 我國 高度重視大數據未來發展
自去年 3 月「大數據」首次出現在《政府工作報告》中以來，國務院常務會議一年內 6次提及大數據運用。近期在 6 月 17 日的國務院常務會議上，李克強總理再次強調「我們正在推進簡政放權，放管結合、優化服務，而大數據手段的運用十分重要。」 7 月 1 日， 國務院辦公廳印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》。
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（六）. 各部委行動時間表已經確，我國大數據發展面臨歷史性機遇
值得注意的是，近期國務院出台文件對各個部委推進大數據任務制定了明確的時間表，很多推進工作任務要求在 2015 年 12 月底前出台政策並實施，近期將是我國大數據發展政策出台的密集期。

表 3： 各部委推進大數據應用時間表
序號工作任務負責單位時間進度1加快建立公民、法人和其他組織統一社會信用代碼制度。發展改革委、中央編辦、公安部、民政部、人民銀行、稅務總局、工商總局、質檢總局2015 年 12 月底前出台並實施2全面實行工商營業執照、組織機構代碼證和稅務登記證「三證合一」、 「一照一碼」登記制度改革。工商總局、中央編辦、發展改革委、質檢總局、稅務總局2015 年 12 月底前實施3建立多部門網上項目並聯審批平台，實現跨部門、跨層級項目審批、核准、備案的「統一受理、同步審查、信息共享、透明公開」。發展改革委會同有關部門2015 年 12 月底前完成4推動政府部門整合相關信息，緊密結合企業需求，利用網站和微博、微信等新興媒體為企業提供服務。網信辦、工業和信息化部持續實施5研究制定在財政資金補助、政府采購、政府購買服務、政府投資工程建設招投標過程中使用信用信息和信用報告的政策措施。財政部、發展改革委2015 年 12 月底前出台並實施6充分運用大數據技術，改進經濟運行監測預測和風險預警，並及時向社會發布相關信息，合理引導市場預期。發展改革委、統計局持續實施7支持銀行、證券、信託、融資租賃、擔保、保險等專業服務機構和行業協會、商會運用大數據為企業提供服務。人民銀行、銀監會、證監會、保監會、民政部持續實施8健全事中事後監管機制，匯總整合和關聯分析有關數據，構建大數據監管模型，提升政府科學決策和風險預判能力。各市場監管部門2015 年 12 月底前取得階段性成果9在辦理行政許可等環節全面建立市場主體准入前信用承諾制度。 信用承諾向社會公開，並納入市場主體信用記錄。各行業主管部門2015 年廣泛開展試點， 2017 年 12 月底前完成10加快建設地方信用信息共享交換平台、部門和行業信用信息系統，通過國家統一的信用信息共享交換平台實現互聯共享。各省級人民政府，各有關部門2016 年 12 月底前完成11建立健全失信聯合懲戒機制，將使用信用信息和信用報告嵌入行政管理和公共服務的各領域、各環節，作為必要條件或重要參考依據。在各領域建立跨部門聯動響應和失信約束機制。建立各行業「黑名單」制度和市場退出機制。推動將申請人良好的信用狀況作為各類行政許可的必備條件。各有關部門，各省級人民政府2015 年 12 月底前取得階段性成果12建立產品信息溯源制度，加強對食品、葯品、農產品、日用消費品、特種設備、地理標志保護產品等重要產品的監督管理，利用物聯網、射頻識別等信息技術，建立產品質量追溯體系，形成來源可查、去向可追、責任可究的信息鏈條。商務部、網信辦會同食品葯品監管總局、農業部、質檢總局、工業和信息化部2015 年 12 月底前出台並實施13加強對電子商務平台的監督管理，加強電子商務信息採集和分析，指導開展電子商務網站可信認證服務，推廣應用網站可信標識，推進電子商務可信交易環境建設。健全權益保護和爭議調處機制。工商總局、商務部、網信辦、工業和信息化部持續實施14進一步加大政府信息公開和數據開放力度。除法律法規另有規定外，將行政許可、行政處罰等信息自作出行政決定之日起 7 個工作日內上網公開。各有關部門，各省級人民政府持續實施15加快實施經營異常名錄制度和嚴重違法失信企業名單制度。建設國家企業信用信息公示系統，依法對企業注冊登記、行政許可、行政處罰等基本信用信息以及企業年度報告、經營異常名錄和嚴重違法失信企業名單進行公示，並與國家統一的信用信息共享交換平台實現有機對接和信息共享。工商總局、其他有關部門，各省級人民政府持續實施16支持探索開展社會化的信用信息公示服務。建設「信用中國 」網站，歸集整合各地區、各部門掌握的應向社會公開的信用信息，實現信用信息一站式查詢，方便社會了解市場主體信用狀況。各級政府及其部門網站要與 「信用中國 」網站連接，並將本單位政務公開信息和相關市場主體違法違規信息在「信用中國 」網站公開。發展改革委、人民銀行、其他有關部門，地方各級人民政府2015 年 12 月底前完成17推動各地區、各部門已建、在建信息系統互聯互通和信息交換共享。在部門信息系統項目審批和驗收環節，進一步強化對信息共享的要求。發展改革委、其他有關部門持續實施18健全國家電子政務網路，加快推進國家政務信息化工程建設，統籌建立人口、法人單位、自然資源和空間地理、宏觀經濟等國家信息資源庫，加快建設完善國家重要信息系統。發展改革委、其他有關部門分年度推進實施， 2020 年前基本建成19加強對市場主體相關信息的記錄，形成信用檔案。對嚴重違法失信的市場主體，按照有關規定列入「黑名單」，並將相關信息納入企業信用信息公示系統和國家統一的信用信息共享交換平台。各有關部門2015 年 12 月底前實施20探索建立政府信息資源目錄。各有關部門2016 年 12 月底前出台目錄編制指南21引導徵信機構根據市場需求，大力加強信用服務產品創新，進一步擴大信用報告在行政管理和公共服務及銀行、證券、保險等領域的應用。發展改革委、人民銀行、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果22落實和完善支持大數據產業發展的財稅、金融、產業、人才等政策，推動大數據產業加快發展。發展改革委、工業和信息化部、財政部、人力資源社會保障部、人民銀行、網信辦、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果23加快研究完善規范電子政務，監管信息跨境流動，保護國家經濟安全、信息安全，以及保護企業商業秘密、個人隱私方面的管理制度，加快制定出台相關法律法規。網信辦、公安部、工商總局、工業和信息化部、發展改革委等部門會同法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）24推動出台相關法規，對政府部門在行政管理、公共服務中使用信用信息和信用報告作出規定，為聯合懲戒市場主體違法失信行為提供依據。發展改革委、人民銀行、法制辦2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法規的，按照立法程序推進）25建立大數據標准體系，研究制定有關大數據的基礎標准、技術標准、應用標准和管理標准等。加快建立政府信息採集、存儲、公開、共享、使用、質量保障和安全管理的技術標准。引導建立企業間信息共享交換的標准規范。工業和信息化部、國家標准委、發展改革委、質檢總局、網信辦、統計局2020 年前分步出台並實施26推動實施大數據示範應用工程，在工商登記、統計調查、質量監管、競爭執法、消費維權等領域率先開展示範應用工程，實現大數據匯聚整合。在宏觀管理、稅收征繳、資源利用與環境保護、食品葯品安全、安全生產、信用體系建設、健康醫療、勞動保障、教育文化、交通旅遊、金融服務、中小企業服務、工業製造、現代農業、商貿物流、社會綜合治理、收入分配調節等領域實施大數據示範應用工程。

㈦ 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

㈧ 2022年12月5日美國有什麼大數據

根據美國約翰斯·霍普金斯大學（JHU）的數據，截至美東時間12月4日19時30分（北京時間12月5日7時30分），美國累計新冠肺炎確診病例98,972,375例，累計死亡病例1,081,431例。兩項數據與24小時前相比，新增確診病例4469例，新增死亡病例0例。整體死亡率超1.2%。截止目前全球新冠確診數大幅上漲，和氣候、流感也有關系。（統計數據以JHU統計為准）。昨日（12月1日）新增13萬5518例，近期新高。

雖然目前美國官方不再統計，雖然很多人說這數據不準，但這是目前了解美國疫情的最直接渠道！目前央視新聞也是參考該渠道。