⑴ 中國國際「互聯網+」大學生創新創業大賽大數據相關的項目有哪些
1 中國「互聯網+」大學生創新創業大賽
2 「挑戰杯」全國大學生課外學術科技作品競賽
3 「挑戰杯」全國大學生創業計劃競賽
4 全國大學生英語競賽
5 米蘭設計周-中國高校設計學科師生優秀作品展
6 中美青年創客大賽
7 全國高校數字藝術設計大賽
8 全國大學生信息安全競賽
9 全國大學生創新創業計劃訓練年會展
10 全國大學生市場調查與分析大賽
11 兩岸新銳設計競賽「華燦獎」
12 全國大學生廣告藝術大賽
13 全國大學生電子商務「創新、創意及創業」挑戰賽
14 全國大學生節能減排社會實踐與科技競賽
15 全國大學生工程訓練綜合能力競賽
16 外研社全國大學生系列賽
17 ICCC國際學生設計大賽
18 全國大學生城市管理競賽
19 中國大學生公共關系策劃創業大賽
20 全國三維數字化創新設計大賽
21 東南•中國建築新人賽
22 全國高等院校「BIM」應用技能比賽
23 全國高校商業精英挑戰賽
24 台灣國際學生創意設計大賽
25 艾景獎國際園林景觀規劃大賽
26 中國人居環境設計學年獎
27 全國大學生工業設計大賽
28 中國設計紅星獎
29 美國大學生數學建模競賽
30 中國包裝創意設計大賽
31 全國大學生微觀結構攝影大賽
32 紐西蘭最佳設計獎
33 德勤稅務精英挑戰賽
34 PIP中國平遙國際攝影大展
35 「新絲路-NEW IDEA」工業設計大賽
36 「《英語世界》杯」翻譯大賽
37 「創青春」全國大學生創業大賽
38 全國大學生創新創業計劃訓練年會展
39 德國iF設計獎
40 德國紅點設計獎
41 全國大中學生海洋文化創意設計大賽
42 全國大學生移動通信技術創新大賽
43 全國大學生數字媒體科技作品及創意競賽
44 全國高等學校大學生測繪科技論文大賽
45 全國設計大師獎
46 中國高等院校設計藝術大賽
47 全國大學生創新體驗競賽
48 亞太地區大學生數學建模競賽
49 科創杯數學建模競賽
50 經開杯全國大學生創新創業大賽
⑵ 大數據對城市規劃將有怎樣的影響
個人判斷不是規劃換一批人來做，而是行業會細分。一部分人傾向於通過數據分析，判斷問題症結，解決建成區問題，優化格局；另一批人更偏向於設計，提供不同的解決方案。
其實判斷大數據對城市規劃未來的影響，看看當下大數據在城市規劃領域的處境多少能夠明白些。在現在的城市規劃中大數據在研究中是熱門事物，但在實際項目中卻不是。在城市規劃實務中，大數據分析一般作為專題研究附在如總體規劃等較高層面的發定規劃之中。除上海、北京等一線城市及二線主要城市，少有城市有專門的大數據研究專題，個人接觸到的也僅上海2040的上輪總規評估與武漢市總體規劃的評估有涉及相應技術，其他項目基本無涉及，僅按需要自己使用。究其原因如下，想到哪些寫哪些，排名無先後順序：
1、難立項。難立項主要體現在兩個方面，其一是因為城市規劃屬於法定流程，明文規定相應程序所需要的內容，由於大數據技術方法多樣，多針對特異性的具體問題研究，這給大數據研究應用法定化帶來極大難點。怎麼給一個或多個合適的名頭立項、立法定流程，如何定價，都是大難題，而這也是現在以專題形式依附總體規劃的主要原因之一。其二是主管部門分散，城市規劃業務主要針對住建、城建、規土口，但大數據（算上智慧城市建設吧）很多時候是工信部主導，跨部門操作也是一個問題。
2、高成本、低收益（這里僅指項目收益，不談社會收益）。目前，大數據在城市領域多立於學術研究領域，可以說很多時候是研究興趣使然下的自發行為。一項技術如果難以以模式化的方式應用，就很難降低成本，那麼就很難在市場上大范圍推廣，在城市規劃領域正是如此。對於一般的項目，比如一個1平方公里的舊城更新的控規項目，應用大數據分析需要幾個模塊？解決哪些問題？需要投入哪些成本？又能夠帶來哪些收益呢？有沒有替代方案，替代方案又會有多大差距，不用大數據分析，僅用常規數據做數據分析能否得到相近的成果？會不會增加項目的時長？思考完這些問題，再算筆賬就會發現，當下在大量控規、城市設計等項目中，運用大數據分析很可能是不劃算的。
3、沒有數據的時候怎麼辦？雖然城市規劃進入了存量規劃時代，但即使是存量規劃過程中也有大量新建的過程，部分地塊必然是要採用推平重建的方式（或者說是重要手段之一），大數據可以給出方案的限制，可以比選方案，但方案從無到有怎麼產生？
（想到再補充）
如果上述問題得以解決，那麼大數據一定能夠改變這個行業，不過這需要時間。有可能因為數據安全、隱私等問題，最終大數據分析的業務完全由規劃局或是其他政府部門完成也說不定，我相信那時，城市的大數據運營中心應該已經建成了。也可能有專門的運營公司運營，並完成相應的分析報告，這些報告最終成為規劃的基礎材料。可能今後大數據分析會成為單獨立項的東西，支持的也不僅僅是城市規劃，而是城市的全部過程。
⑶ 大數據來自哪裡大數據會去哪裡
大數據來自哪裡?大數據會去哪裡?
初識大數據，首先我們需要知道什麼是大數據呢？用通俗一點的話來說就是一堆一堆又一堆的、海量的數據。通過網路我們知道「大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，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。」
在當下的互聯網飛速發展的時代，任何一個技術都是為了達到某種目的而發展的，而大數據從根本上來說就是為了做決定存在的，大數據為企業的決策提供有力的依據。比如市場方針的制定，精準營銷的目標群體、營銷數據等等。大數據的存在不僅是為企業提供了數據支撐，而且為用戶提供了更為便捷的信息和數據服務。
大數據體現的是數據的數量多，數據類型豐富。我們需要通過對數據的關系的的挖掘，才能最終將數據進行更好地利用。
誰是物聯網？
物聯網是什麼呢？通俗的概念來講，物聯網就是通過網路信息技術和工業自動化控制技術將硬體和網路進行有效的集合並通過感測器進行對應的信息控制，以此達到對物件的自動控制的混合網路。通過網路我們知道「物聯網（The Internet of things）就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網路的融合應用。」
隨著工業控制、信息識別和互聯網網路的發展，物聯網將是下一個信息浪潮。
大數據與物聯網的聯系既有區別也關聯。以小編的個人愚見，物聯網行業如果需要有較好的發展，那麼需要大數據強力的支持，而針對物聯網行業的大數據，則是不斷來源於物聯網超級終端的數據採集。所以，物聯網對大數據的要求相比於大數據對物聯網的依賴更為嚴重。
大數據來自哪裡？大數據會去哪裡？
淺談大數據的來源
大數據的來源這個問題其實很簡單，大數據的來源無非就是我們通過各種數據採集器、資料庫、開源的數據發布、GPS信息、網路痕跡（購物，搜索歷史等）、感測器收集的、用戶保存的、上傳的等等結構化或者非結構化的數據。
淺談大數據能夠帶給我們什麼
大數據能給我們帶來什麼？很多公司現在都在炒大數據的概念，但是真正能做好的有幾個呢？大數據重在積累、強在分析、利於運用。沒有經過多年的有意的數據收集、沒有經過嚴謹細心的數據分析。那麼，如何來談論大數據能給企業或者個人來帶來便捷呢？
大數據能帶給企業的項目立項的數據支撐、精準化營銷、電商的倉位儲備等等。但是針對個人用戶有時候就是麻煩了，因為你隨時都可以接收到很多的營銷簡訊、隱私暴露太多。另外對於個人用戶大數據的好處是可以快速找到自己想要東西、為用戶提供信息服務、獲取消費指導等等。換個角度看問題的話，小編認為應該是利大於弊。
大數據是怎麼帶給我們想要的支撐？
龐大的數據需要我們進行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作，通過這些動作後，我們開始建立數據分析的維度，通過對不同的維度數據進行分析，最終我們才能得到我們想到的數據和信息。
1、 項目立項前的市場數據分析為決策提供支撐；
2、 目標用戶群體趨勢分析為產品提供支撐和商務支撐；
3、 通過對運營數據的挖掘和分析為企業提供運營數據支撐；
4、 通過對用戶行為數據進行分析，為用戶提供生活信息服務數據支撐和消費指導數據支撐。
如何通過大數據挖掘潛在的價值？
模型對於大數據的含義
模型有直觀模型，物理模型，思維模型，符合模型等。我們在進行數據挖掘前需要考慮我們需要用這些數據來干什麼？需要建立怎麼樣的模型？然後根據模型與數據的關系來不斷優化模型。
只有建立了正確的模型才能讓數據的挖掘和分析更有便捷。
⑷ 大數據分析項目需要經歷哪些階段
發現(目標定義)：把業務問題轉化為分析目標，制定初始假設。
數據准備：准備好分析沙盤版，對分權析沙盤中的數據執行ETL或ELT，轉化成使用和分析的格式，逐步治理數據
規劃模型：了解數據之間的關系，確定模型的關鍵變數，和合適的分析模型
模型建立：創建測試數據集，學習數據集，和生產數據集。運行模型，修正參數，測試模型的可用性，和對運行環境的要求
溝通結果：評判是否達到第一階段的目標，是否滿足業主的要求，是否可以上線運行。
實施：在生產環境部署和實施一個試點項目，應用項目模型。
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⑸ 大數據職稱初審未通過，評審結果為項目立項名字出現異議，是因為項目名稱沒有填寫版本號嗎
數據職稱出省會通告的話，這個建議您可以再申請復審一遍，然後看看是否可以通過