大數據時代數據資訊行業

1. 什麼是大數據，大數據時代有哪些趨勢

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據產業鏈、產業規模、應用市場結構、競爭格局、發展前景預測等

產業概況

1、定義：大數據產業覆蓋范圍廣

根據中國信通院發布的《大數據白皮書》，大數據產業是以數據及數據所蘊含的信息價值為核心生產要素，通過數據技術、數據產品、數據服務等形式，使數據與信息價值在各行業經濟活動中得到充分釋放的賦能型產業。不同機構對大數據的定義也有所不同，具體如下：

2、產業鏈剖析：大數據產業鏈龐大

大數據產業鏈覆蓋范圍廣，上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;

大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;

大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

大數據產業上游基礎設施具體包括IT設備、電源設備、基礎運營商及其他設備，相關代表企業華為、中興通訊、艾默生、三大運營商等。

中游大數據領域可以細分為數據中心、大數據分析、大數據交易與大數據安全等子行業，相關代表企業包括寶信軟體、數據港、久其軟體、拓爾思、上海數據交易中心、貴陽大數據交易所與華雲數據等。

在下游應用市場，我國大數據應用范圍正在快速向各行各業延伸，除發展較早的政務大數據、交通大數據外，在工業、金融、健康醫療等眾多領域大數據應用均初見成效。

產業發展歷程：十年來大數據產業高速增長，信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

產業政策背景：優化升級數字基礎設施，鼓勵大數據產業發展

2014年，大數據首次寫入政府工作報告，大數據逐漸成為各級政府關注的熱點，政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。此後國家相關部門出台了一系列政策，鼓勵大數據產業發展。

當前，隨著5G、雲計算、人工智慧等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展，數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。數據中心作為大數據產業重要的基礎設施，其快速發展極大程度地推動了大數據產業的進步。在2021年3月發布的「十四五」規劃中，大數據標准體系的完善成為發展重點。

產業發展現狀

1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於金融和政府領域

——大數據產業規模：2021年超過800億元

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元，復合年增長率達到18.0%，大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。

——大數據市場結構：產業整體以大數據服務為主，應用領域以金融和政府領域為主

從產業結構來看，目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，

CCID統計，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

從應用領域來看，大數據分析產品及服務已經從最早的為電信領域客戶提供經營分析、為銀行領域客戶提供風控管理等輔助性經營決策，發展到目前的為金融、電信、政府、互聯網、工業、健康醫療、電力等多個行業領域客戶提供預測性分析、自主與持續性分析等，以實現企業決策與行動最優化。大數據分析產品及服務應用已經十分廣泛，但由於各下游領域業務特點的不同，決定了其對大數據分析產品及服務的具體需求存在一定差異。

CCID統計，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計超過60%;其他重點應用領域主要包括健康醫療、交通運輸、工業、電力等。

2、細分市場一：金融大數據

——金融大數據需求：金融業務規模不斷擴大，帶動大數據需求提升

從金融領域需求來看，近年來，中國金融領域業務規模不斷擴大，其中中國銀行業金融機構不斷積極擁抱金融科技，推動數字化轉型，整體行業規模擴大;保險業和證券業的收入也隨著市場經濟的發展而提升。

近年來，隨著新一代信息技術加速突破應用，以移動金融、互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新應用、新模式正蓬勃興起，我國金融業開始步入一個與信息社會和數字經濟相對應的數字化新時代，金融數字化轉型成為金融行業轉型發展的焦點。2019年，人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》，構建起金融科技「四梁八柱」的頂層設計，明確了金融科技發展方向和任務、路徑和邊界。2022年1月，人民銀行再次發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出，從戰略、組織、管理、目標、路徑以及考評等方面將金融數字化打造成金融機構的「第二發展曲線」。隨著金融業務規模不斷擴大，加之新一代信息技術的發展，大數據在金融領域的需求將不斷提升。

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

3、細分市場二：政府大數據

——政府大數據需求：互聯網政務服務用戶規模不斷提升

從政府領域需求來看，根據中國互聯網路信息中心(CNNIC)發布的第49次《中國互聯網路發展狀況統計報告》數據顯示，互聯網政務服務發展展現出了巨大潛能。截至2021年12月，我國互聯網政務服務用戶規模達9.21億，較2020年12月增長9.2%，占網民整體的89.2%。「十四五」規劃綱要提出要「推進網路強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」。2021年，我國各省市積極探索、持續推進互聯網政務服務建設發展，努力提升公共服務、社會治理等數字化、智能化水平。截至2021年11月，全國已有20多個省(區、市)相繼出台數字政府建設的有關規劃，為我國互聯網政務服務發展注入新的活力。

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

4、細分市場三：互聯網大數據

——互聯網大數據需求：互聯網行業規模不斷提升

在人工智慧、雲計算、大數據等信息技術和資本力量的助推和國家各項政策的扶持下，2021年，互聯網和相關服務業發展態勢平穩向好。企業業務收入和營業利潤保持較快增長;互聯網平台服務和數據業務實現快速發展，信息服務收入較快增長;多省份保持增長態勢。2021年我國規模以上互聯網和相關服務企業完成業務收入15500億元，同比增長21.2%。

2022年上半年，我國規模以上互聯網和相關服務企業完成互聯網業務收入7170億元，同比增長0.1%。

註：2021年及以前年份，規模以上互聯網和相關服務企業，指獲得《增值電信業務經營許可證》在中國大陸境內經營全國或區域性增值電信業務、上年度互聯網業務收入500萬元及以上的企業。2022年，規模以上互聯網和相關服務企業口徑由互聯網和相關服務收入500萬元以上調整為2000萬元及以上。

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

產業競爭格局

1、區域競爭：中國大數據企業主要分布在華南和華東沿海地區

根據企查貓數據，截止2022年9月23日，全國大數據產業中「存續」及「在業」的企業多集中分布在華南和華東沿海地區。其中，廣東省的大數據企業最多。

2、企業競爭：技術領域創新和經驗是關鍵，融合應用領域行業龍頭更能獲得青睞

根據大數據產業聯盟調研和發布的2022大數據企業投資價值百強榜單來看，榜單共選取了10個細分領域，涉及大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、商業智能、營銷大數據5個通用領域，以及政府大數據、金融大數據、工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據5個融合應用領域。

大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、數據可視化等，是所有細分行業應用場景的基礎支撐，體現了大數據技術價值和作用。在這些細分領域提供技術解決方案的企業中，技術創新能力較強、在各自的細分領域有較長時間技術積累的廠商是投資機構的關注重點。

政府大數據、金融大數據發展相對成熟，落地實踐案例多和品牌知名度高的企業受市場關注程度較高。工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據等市場仍處於待爆發階段，在各自細分領域建立競爭優勢的企業容易獲得投資機構的青睞。

註：2022年大數據企業投資價值百強榜是從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、產品競爭力、細分市場潛力、領導層能力等多個維度進行綜合評比，同時結合行業專家打分，評選出2022年度大數據領域最具投資價值的100家企業。

產業發展前景：大數據將繼續保持高速增長

大數據作為新一代信息技術的重要標志，對生產製造、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力均產生重要影響。伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。預計2027年我國大數據市場規模將達到2930.9億元，未來六年復合年增長率為22.6%。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

2. 大數據時代下的數據分析行業發展前景

【導讀】報告隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。那麼，今天小編將為大家分享一下，大數據行業的用途分析。

大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。目前人們談論最多的是大數據技術和大數據應用。工程和科學問題尚未被重視。大數據工程指大數據的規劃建設運營管理的系統工程;大數據科學關注大數據網路發展和運營過程中發現和驗證大數據的規律及其與自然和社會活動之間的關系。
物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
有些例子包括網路日誌，RFID，感測器網路，社會網路，社會數據(由於數據革命的社會)，互聯網文本和文件;互聯網搜索索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他復雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規模的電子商務。
以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據時代下的數據分析行業發展前景」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

3. 什麼是大數據時代

大數據時代是數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在，卻因為來自互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數大數據時代來臨據，並命名與之相關的技術發展與創新。

大數據時代已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

(3)大數據時代數據資訊行業擴展閱讀：

大數據時代特徵：

1、數據量大（Volume）

第一個特徵是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

2、類型繁多（Variety）

第二個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

3、價值密度低（Value）

第三個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。

4、速度快、時效高（Velocity）

第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。

4. 大數據時代是一個怎樣的時代

大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。

所以大數據時代就是信息爆炸的時代，網路的廣泛使用，人們的行為像淘寶、購物、旅遊等等，都會產生許多的數據，並且這些數據都會被記錄和分析。數據正在不斷地膨脹變大，這些數據對企業生產、推銷等有很重要的作用，能幫助企業抓住著重點以及引流產品，能幫助企業在爆炸的數據中找到商機，為企業帶來無限機遇。
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用g或t來衡量。大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張dvd；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）。

5. 大數據時代下新生了哪些新的職業例如，數據分析師還有數據挖掘，還有數據分析工程師，還有呢說說，謝

偏業務的可以稱之為運營分析師，偏管理的可以稱之為數據決策分析師，偏版金融的可以稱之為注冊項目數據權分析師，工作方向為維護數據可以稱之為資料庫管理員，資料庫工程師，工作方向為挖掘方向的稱之為數據挖掘師等等，數據分析師在 業務、數據維護、數據挖掘、數據獲取等方向都有涉及，因行業和發展方向的不同，就衍伸出很多職稱，他們統稱為數據分析師

6. 大數據時代來襲企業宜加緊布局

大數據時代來襲企業宜加緊布局
「大數據」，這一新興概念，正在被賦予極其豐富的內涵，並被寄予特別巨大的希望……大數據時代，我們該如何尋找對策，迎接挑戰？得大數據者得天下，是一些推崇大數據時代的變革者堅信不疑的判斷。很多專家認為，在大數據時代，誰能有效地壟斷數據，誰就有可能成為世界霸主。
大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。根據麥肯錫預測，如果具備相關的IT設施、資料庫投資和分析能力等條件，大數據將在未來10年，使美國醫療市場獲得每年3000億美元的新價值。
人類正在邁入大數據時代
關於「大數據（BigD ata）」，麥肯錫全球研究所在報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》中定義：大數據，是指大小超出了傳統資料庫軟體工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群。也有專家認為，大數據的「大」是指大型數據集，即數據量一般在10T B規模左右；多個用戶把多個數據集放在一起，形成PB級的數據量；同時，這些數據又來自多種數據源，並以實時、迭代的方式來實現，即「大數據=海量數據+復雜類型的數據」。
我們正處在一個數據爆發增長的時代。移動互聯網、移動終端和數據感應器的出現，使數據以超出人們想像的速度在快速增長。據國際數據資訊公司（G lobalPulse）估測，數據數量一直在快速增加，每年增長50%，這個速度不僅是指數據流的增長，而且還包括全新的數據種類的增多。
有研究統計，從人類文明開始到2003年，人類共創造了5T B（兆億位元組）的信息。而現在，這樣的數據量卻僅需兩天就能夠被創造出來，且速度仍在加快。由此可見，我們的確已經邁入了大數據時代。
世界各國加緊大數據布局
世界上許多國家都已經認識到了大數據所蘊含的重要戰略意義，紛紛開始在國家層面進行戰略部署，以迎接大數據技術革命，正在帶來的新機遇和新挑戰。
「大數據資源」成為重要戰略資源
互聯網時代，「資源」的含義正在發生極大的變化，它已不再僅僅只是指煤、石油、礦產等一些看得見、摸得著的實體「大數據」，也正在演變成不可或缺的戰略資源。互聯網、物聯網每天都在產生大量的數據，這些龐大的數據資源，為人們依據數據了解世界、了解市場、了解人們的生活提供了可能。大數據已經被視為一種資產、一種財富、一種可以被衡量和計算的價值。得大數據者得天下，是一些推崇大數據時代的變革者所堅信不疑的判斷。
「大數據安全」上升為國家安全
傳統意義上的國家安全，是指軍隊對國家領土安全的保護，是國家之間軍事實力的較量。但在互聯網高度發達的大數據時代，網路變成了幾乎是透明的虛擬世界，也因此使國家安全的環境和內涵發生了極大的變化，對大數據的安全保存、防丟失和防破壞等問題，成為我們必須要面對的安全難題。大數據安全，已經上升成為國家安全的重要組成部分。
在大數據時代，數據安全的威脅隨時都有可能發生。各種國家信息基礎設施和重要機構所承載著的龐大數據信息，如由信息網路系統所控制的石油和天然氣管道、水、電力、交通、銀行、金融、商業和軍事等，都有可能成為被攻擊的目標。
此外，大數據也為網路恐怖分子提供了新的資源支持，有可能使恐怖分子通過網路侵入到人們工作生活的方方面面，並通過威脅、攻擊、破壞，癱瘓民用或軍事基礎設施等手段，達到其製造心理恐慌和財產損失，威脅國家安全和社會安全的目的。
「大數據決策」成為一種新決策方式
依據大數據進行決策，從數據中獲取價值，讓數據主導決策，是一種前所未有的決策方式，並正在推動著人類信息管理准則的重新定位。隨著大數據分析和預測性分析對管理決策影響力的逐漸加大，依靠直覺做決定的狀況將會被徹底改變。
2009年爆發的甲型H 1N 1流感病毒，谷歌公司就是通過觀察人們在網上搜索的大量記錄，在流感爆發的幾周前，就判斷出流感是從哪裡傳播出來的，從而使公共衛生機構的官員獲得了極有價值的數據信息，並做出有針對性的行動決策，而這比疾控中心的判斷，提前了一兩周。美國的Farecast系統，它的一個功能就是飛機票價預測，它通過從旅遊網站獲得的大量數據，分析41天之內的12000個價格樣本，分析所有特定航線機票的銷售價格，並預測出當前機票價格在未來一段時間內的漲降走勢，從而幫助虛擬乘客選擇最佳的購票時機，並降低可觀的購票成本。
「大數據應用」促進信息技術與各行業深度融合
有專家指出，大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。從科學研究到醫療保險，從銀行業到互聯網，各個不同的領域都在遭遇爆發式增長的數據量。在美國的17個行業中，已經有15個行業大公司擁有大量的數據，其平均擁有的數據量已經遠遠超過了美國國會圖書館所擁有的數據量。
在醫療與健康行業，根據麥肯錫預測，如果具備相關的IT設施、資料庫投資和分析能力等條件，大數據將在未來10年，使美國醫療市場獲得每年3000億美元的新價值，並削減2/3的全國醫療開支。
在製造業領域，製造企業為管理產品生命周期將採用IT系統，包括電腦輔助設計、工程、製造、產品開發管理工具和數字製造，製造商可以建立一個產品生命周期管理平台PLM （Proct Lifecycle M an-agem ent），從而將多種系統的數據集整合在一起，共同創造出新的產品。
此外，在交通、能源、材料、商業和服務等行業領域，甚至在新聞傳媒領域，也都在以大數據為發展契機，加速這些行業與信息技術的深度融合。
「大數據開發」推動新技術和新應用不斷涌現
大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。在不久的將來，也許很多原來單純依靠人類自身判斷力的領域應用，最終都將被計算機系統的數據分析和數據挖掘功能，所普遍改變甚至取代。一小片合適的信息，也許會促使創新邁進一大步；一組數據，也可能會得到數據收集人難以想像的應用，甚至可能在另一個看起來毫不相關的領域得到應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。

7. 大數據可以應用在哪些行業

大數據基礎知識有三個主要部分，分別是數學、統計學和計算機，同時輔助社會學、經濟學、醫學等學科。
可以到這邊看看

8. 「大數據時代」的數據挖掘

「大數據時代」的數據挖掘
大數據是什麼？有何神奇之處？
大數據是指一切都數據化了，我們平常上網瀏覽的數據，我們的醫療、交通、購物數據，統統都被記錄下來，這就是大數據的起源。在這個時候，我們每個人都成了一個數據產生者，數據貢獻者。大數據的神奇之處在哪裡？從某種意義上來講，你們可能只是安裝了一個游戲並允許它提取你的GPS位置，但這就把你是不是一個同性戀，是不是一個高消費者，之類的信息暴露給了研究機構。通過大數據的分析，我們甚至能夠在很大層次上精確地知道你是誰。
您之前也提到了大數據時代已經到來，所以企業、商家對數據的挖掘也在深化。那麼什麼樣程度的數據挖掘才不算是過度挖掘呢？
其實沒有什麼辦法能夠防止數據的過度挖掘。任何一個企業都需要挖掘到更多的內容。我們能做的，只是通過政府和行業的監管，使得但凡侵犯用戶隱私，並且給用戶造成惡意傷害的企業，受到很嚴重的懲罰。要求一個用戶，用自己的方法去保護自己的隱私，是不現實也是不公平的。
您現在另一個身份是百分點科技的首席科學家，那能不能談談百分點網是怎樣挖掘數據的呢？
百分點科技把用戶在電子商務網站上的瀏覽、購買、收藏數據，以及在資訊網站上的瀏覽數據聚合在一起。分析用戶自身的喜好，預測用戶的意圖，再利用這些喜好和意圖，對用戶進行更精準的資訊或者購物的推薦。
很多人現在聽到數據挖掘就覺得很害怕，怕自己的隱私會泄露出去，那麼有沒有方法可以防止自己的個人數據被人挖掘呢？
就像我們沒有辦法利用自己的能力去鑒別假食品、假商品一樣，我們不需要要求用戶去保護自己的隱私。因為這種東西實際上是無能為力的。比如說你帶著你的手機，我們通過感測器就能知道你在哪裡。你沒辦法迴避這個事實。所以，這就要回到剛才的那個回答，我們只能夠通過去懲罰那些惡意使用個人隱私數據，謀取不正當利益的公司，來迴避這個問題。
什麼樣的方式屬於惡意使用個人隱私呢？能否舉例說明？
銷售一個人的手機號碼、一個人的家庭地址，或者在網上通過一些不正當的公開數據使得一個人的隱私——比如你上了什麼網站、買了什麼東西、上了什麼交友網站、看過什麼圖片等等，被其他人得知。這些都屬於不正當的使用。
那麼是否有一些切實可行的方法可以避免自己的隱私被惡意使用呢？
表面上用戶在上網的時候不停地清除cookie，可以避免自己的隱私泄露，但實際上很多後台的軟體還是可以獲取你上網的記錄。尤其是一些防病毒的軟體，它本質上既可以在某種意義上保護你的隱私，也拿到你更全面的隱私數據。從技術層面上來講，用戶保護自己的隱私還是很困難的，並且用戶體驗很差——我們的注意力要從提高用戶水平轉移到嚴厲要求企業上面。
現在智能手機普及，很多人手機里有黑名單，可以把推銷的簡訊、電話都加進去防止騷擾，這算不算是一種隱私保護呢？
如果你覺得一個電話是惡意的，那隻能說明它的定位不太精準。我估計可能只是你（的電話）出現在某個名單中，而對方的客服挨個兒地打電話。但它的確會對你的生活產生一些干擾。我們現在沒有什麼辦法可以完全防止這些干擾，雖然也可以通過很多手段去除掉一些垃圾簡訊。

9. 大數據是一個什麼行業

問題一：什麼是大數據產業 大數據概念包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。
很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。
隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
大數據產業包括新興的數據分析行業，或者廠商。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或國內Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

問題二：大數據 哪些行業 很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。
隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。
不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。

問題三：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

問題四：大數據屬於什麼專業？ 應該歸於計算機（軟體）方面的專業吧

問題五：目前大數據在哪些行業有案例或者說應用？ 1、體育行業預測
世界盃期間,谷歌、網路、微軟和高盛等公司都推出了比賽結果預測平台。其中,網路在小組賽階段的表現最為亮眼,而進入淘汰賽階段,網路與微軟則以16場比賽15場准確預測的成
績讓人們見識到大數據在預測領域的魅力。從互聯網公司的經驗來看,只要有體育賽事相關的歷史數據,並且與指數公司進行多方合作,就可以在賽事預測領域取得不錯的成績。
2、經濟、金融行業預測
2013年,英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發現,用戶通過谷歌搜索的金融關鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應的投資戰略收益高達326%。而此前,也有專家嘗試
通過Twitter博文情緒來預測股市波動。從預測的原理上來看,穩定發展的美國股市是比較適合大數據預測發揮其作用的。
對國內而言,網路推出的中小企業景氣指數預測,應用網路海量的搜索數據來刻畫我國中小企業運行發展的景氣狀態,以期能夠及時、有效地反映中小企業運行狀況,提高經濟監測的
全面性和及時性。目前該功能已經上線投入應用。
3、市場物價預測
CPI表徵已經發生的物價浮動情況,但統計局數據並不權威。但大數據則可能幫助人們了解未來物價走向,提前預知通貨膨脹或經濟危機。單個商品的價格預測更加容易,尤其是機票
這樣的標准化產品,去哪兒提供的「機票日歷」就是價格預測,可以告知你幾個月後機票的大概價位。商品的生產、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩定的,與價格相
關的變數相對固定,商品的供需關系在電子商務平台可實時監控,因此價格可以預測,基於預測結果可提供購買時間建議,或者指導商家進行動態價格調整和營銷活動以利益最大化。
後面還有用戶行為預測、個人健康預測、交通行為預測等領域都有涉及，你可以自己好好看看，希望對你有幫助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

問題六：大數據能做什麼 如果說砍樹是一個職業，那你手中的斧頭就是大數據。大數據是一種覆蓋政商等領域的超大型平台，你可以用大數據來瞄準你所關心領域的長短點並很快很准地得出預判，升華概念，你能通過數據預測未來，行業的未來你能掌握了，就能賺錢。

問題七：大數據是一個什麼時代 10分 大數據時代，應指當前我們所處的以大數據等技術為潮流的技術時代。
大數據包含幾個方面的內涵：
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4.
價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。
很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。
隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。
不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。

問題八：國內比較好的大數據 公司有哪些 你好，說的是什麼領域？數據挖掘、數據研發、數據應用方面都有佼佼者。像商業智能領域的話，國內我比較了解的帆軟，一開始做報表軟體，做得很好，有比較深的行業基礎，後來出的FineBI商業智能軟體也延續了FineReport的精華，在行業內比較有代表性，具體的，有官網，可以去了解一下。

問題九：什麼是大數據時代 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

一：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。

二：大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類：
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。
3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

三：大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新......>>

問題十：大數據指的是什麼？有哪些跟大數據相關的工作 大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。