大數據象徵

⑴ 大數據的應用案例以及未來發展趨勢

趕超發達國家的重要機遇
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度，不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學科如天文學和基因學，創造出來大數據這個概念，如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智力與發展的領域中。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器、智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據，大數據時代已經到來。
當前全球和我國大數據都呈現了井噴式爆發性增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。其發展特點，一是數據量呈現指數級增長。二是不同行業的大數據內容和開發應用特點各有不同，如證券、投資服務以及銀行等金融服務領域擁有最高的平均數字化數據存儲量，通信和媒體公司、公共事業公司以及政府等組織也有規模顯著的數字化數據存儲，這些行業更加具有通過大數據來創造價值的潛力。三是可以預見到大數據高速增長的現有趨勢將繼續推動數據增長，例如在各部門和地區之間，企業正在加快收集數據的步伐，推動了傳統的事務資料庫的增長；醫療衛生等面向消費者的行業中，多媒體的廣泛使用刺激了大數據的增長；社交媒體的廣泛普及以及物聯網中應用的不斷創新都進一步推動了大數據不斷增長……這些相互交叉的動力刺激了數據的增長，並將繼續推動數據池的迅速擴張。
發展大數據及其相關服務業將成為新興經濟體特別是我國在戰略性新興產業領域發揮後發優勢趕超發達國家的重要機遇。只要條件具備，發展中經濟體能夠利用大數據發揮巨大的潛力。例如，亞洲地區移動手機用戶最多，終端設備最多，其中中國設備數量最多，個人位置數據在亞洲已經領先。此外，在IT資產方面，盡管一些新興市場組織落後於發達市場，但發展中經濟體可以用最新技術跳躍式前進。大數據的應用不僅僅是商務，通過用戶行為分析實現精準管理、科學決策和人性化服務是大數據的典型應用，大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景，包括消費行業、金融服務、食品安全、醫療衛生、軍事、交通環保、電子商務、氣象等。發展大數據產業機遇可貴潛力巨大。從經濟和產業發展維度看大數據及相關產業發展的潛力，我國獨特的位勢和經濟社會高速穩定發展，給大數據及其應用帶來了巨大的發展空間。大數據在我國各領域和不同行業的應用潛力巨大、機遇重大。大數據的核心技術進展和大數據應用有可能帶來我國新興戰略性產業發展的新機遇。
信息服務業發展的重要推力
研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
例如醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量；公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率；市場和營銷領域，能夠利用大數據幫助消費者在更合理的價格範圍內找到更合適的產品以滿足自身的需求，提高附加值。數據已經成為可以與物質資產和人力資產相提並論的重要的生產要素，伴隨著信息化發展，企業將收集更多的信息，從而帶來數據呈現指數級的增長。大數據在同時為商業和消費者創造價值方面有巨大的發展潛力。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。例如，能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量。麥卡錫公司研究報告指出，預計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。通過利用大數據實現政府行政管理方面的運作效率提高。估計歐洲發達經濟體可以節省開支超過1000億歐元，其中尚不包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差的影響作用。可以預見的是，隨著人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果進行深入分析的能力超過以往，隨著越來越尖端技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。其價值一是提高透明度，讓利益相關方能夠更加容易地及時獲取信息，例如在公安部門，讓原本相互分離的部門之間更加容易地獲取相關數據，就可大大降低搜索和處理時間；在製造業，整合來自研發、工程和製造部門的數據以便實現並行工程，可以顯著縮短產品上市時間並提高質量。二是可以通過實驗來發現需求、暴露可變因素並提高業績。隨著組織創造並存儲更多數字形式的交易數據，並以實時或接近實時的方式收集更多准確而詳細的績效數據，組織能夠通過安排對比實驗，運用數據分析獲取更好的決策，例如在線零售商，通過將流量和銷售結合的試驗論證決定價格調整和促銷活動的制定。三是更加精準地組織市場，根據客戶需求細分人群。利用大數據使組織能夠對人群進行非常具體的細分，以便精確地定製產品和服務以滿足用戶需求。例如在公共部門如公共勞動力機構，利用大數據為不同的求職者提供工作培訓服務，確保採用最有效和最高效的干預措施使不同的人重返工作崗位。四是可以協助決策者更加科學地進行決策。大數據的自動處理能夠更好地為決策者提供更加精準恰當的決策支持，通過對大數據的自動處理來替換或支持人為決策。有些組織已經在通過分析來自客戶、雇員甚至嵌入產品中的感測器的整個數據集而做出更有效的決策。五是能夠創新商業模式、產品和服務。例如在醫療保健領域，通過分析病人的臨床和行為數據已經創造了瞄準最適當群體的預防保健項目。例如互聯網公司收集大量的在線行為數據，創新速度非常快。
應組織實施大數據產業專項
發展大數據及其相關服務業具有重要意義，有望使各個行業產生更多收益。隨著我國經濟和社會信息化的高速發展，不僅信息產業自身獲取了巨大的數據池，各個行業都存在利用大數據獲取價值的潛力。大數據促使信息化建設模式大轉變，結構化數據向非結構化數據演進，使得未來IT投資重點不再是建系統為核心，而是圍繞大數據為核心。政府和企業決策者應對大數據發展研究制定發展戰略和策略給予高度重視。
大數據真正的問題是大數據應用，讓大數據更有意義。目前大數據管理多從架構和並行等方面考慮，解決高並發數據存取的性能要求及數據存儲的橫向擴展，但對非結構化數據的內容理解仍缺乏實質性的突破和進展，這是實現大數據資源化、知識化、普適化的核心。非結構化海量信息的智能化處理包括自然語言理解、多媒體內容理解、機器學習等。例如2012年3月29日白宮發布美國政府的大數據計劃：通過提高從大型復雜的數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，加強國家安全，並改變教學研究。
由此，我們提出組織實施大數據產業專項的初步設想。一是圍繞拓展新興信息服務業態，組織實施以大數據示範、加工、處理、整合和深加工的信息資源與內容服務業示範工程，面向重點行業和重點民生領域包括金融證券、醫療衛生、稅務海關、交通運輸、社會保障、電子商務等領域，開展大數據重大應用示範，提升基於大數據的公共服務能力；二是加快推動北斗導航核心技術研發和產業化，推動北斗導航與移動通信、地理信息、衛星遙感、移動互聯網等融合發展，支持位置信息服務市場拓展，完善北斗導航基礎設施，推進服務模式和產品創新，在重點區域和領域開展示範應用；三是大力發展地理信息產業，拓寬地理信息服務市場，推進大數據技術和服務模式融合創新，支持大數據服務創新和商業模式創新；四是組織實施基於大數據的信息內容加工服務業典型示範工程，包括關鍵技術產品產業化和大數據生產、轉換、加工、投送平台及專用工具的產業化項目，為豐富信息消費內容產品供給提供支撐；五是組織實施自主可控的大數據關鍵技術產品產業化項目，主要包括商業智能、數據倉庫、數據集市、元數據、可視化技術等。

⑵ 互聯網+大數據 有哪些優勢

隨著移動互聯網時代的到來，移動互聯網開發人員的需求也是與日俱增。人們的生活現在已版經離不開權互聯網，關於大數據，現在的市場中誰擁有大數據就等於誰擁有了市場與未來，所以說在互聯網高速發展的今天，大數據占據著舉足輕重的位置。因此現在學習大數據的人越來越多，不過線下學習費用高昂、地域限制，建議選擇線上平台學習大數據。如今線上學習無論是就業還是教學均已完善。大數據開發技術讓大數據成為了2017年移動互聯網追逐的熱點。也引得很多領域外的人才紛紛轉投於大數據開發領域，扣丁學堂具有完整系統的大數據開發培訓視頻教程，頂級行內大牛為學員們設定了可視化的學習線路直通車，讓沒有學習方向的學子一目瞭然，最快的進入大數據領域大門。

⑶ 機械思維、大數據思維與人的世界

吳軍博士的新書叫《智能時代》，副標題是「大數據與智能革命重新定義未來」，因為這個智能革命恰恰源於數據驅動，與此相對應的是機械思維驅動了工業革命。從歷史的角度來看，這似乎只是不同的發展階段，但如果從底層邏輯來看，我認為這只是不同數據尺度的體現。

機械思維到大數據思維既不對立互斥也並不彼此相鄰。如果籠統地總結，機械思維當隸屬小數世界，大數據則隸屬大數世界，而處於兩者中間的是我們的日常更常面對的中數世界。

一、機械思維與小數世界

在當今的我們看來，「機械思維」好像是滯後的、呆板的象徵，甚至「機械」本身也成為了對某個人的形容，然而絕非褒義。然而在17世紀，機械思維就像當今的所謂互聯網思維一樣時髦。

機械思維的方法論如果用八字箴言來概括我覺得沒有比「大膽假設、小裂燃心求證」更合適的了。大體上就是做出假設、建構模型、數據證實、優化模型肆臘虛、預測未來。這也是沿用至今的一套思路。成果也是顯然的，比如，牛頓——他用力學三定律和萬有引力定律幾個簡單明了的公式說明了大千世界宇宙萬物的運動規律。

這裡面有三個點， 一是公式的確定，二是公式的簡明，三是公式的普適 。這也是機械思維的三大特質。

先看確定性和普適性。牛頓的定律無論應用於什麼樣的場合，都可以用一樣的公式推出相應的確定的結論。這對於人們來說非常重要，因為根據種種確定的定律和原理，世界對於我們而言成為可知，我們也可以藉此預測系統中其他變數的反饋、預測未來。

簡明性一樣重要。牛頓所處的時代宇宙的復雜程度並不比現在弱，不一樣的只是思維方式決定的模型差異。太陽系中有成千上萬的天體，按照完全的計算，就復雜了去了。然而萬有引力定律非常簡潔優雅，將萬千天體的作用回歸到依次考慮兩兩天體的互相作用力中。甚至更進一步，由於太陽獨一無二的巨大質量，牛頓將每個行星和太陽看成一個獨立的二物系統，得到了更進一步簡化。回歸到兩物體系統自然是個「小數」，然而這個所謂的小數世界原本其實並不那麼小。比如，在一個僅考慮兩物體的系統中，涉及到兩物體各自的情況、彼此相互作用的情況和它們所在的系統的情況。如果借用數學和力學概念來描述，那麼兩物體系統涉及到孤立方程、相互作用方程和場方程共4個方程。此系統每增加一個物體，場方程數量保持1不變，孤立方程線性增長1個，但相互作用方程數就呈指數級增長了。所以，簡化也是其核心。

二、大數據與大數世界

與上述機械思維一脈相承，蘇聯在設計武器和航天器時依賴牛逼的數學家建立復雜而精準的數學模型，希望可以用之皆準。美國的科學家數學底子弱一些，所以走了不同的道路——建立簡單的數學模型，但依賴於計算機和大量數據。結果是美國的路子勝出了。

吳軍博士在《智能時代》中還舉了另一局槐個例子——德國擁有完美的光學儀器技術，所以做出了高難度的非球面透鏡，儀器小巧而完美；日本缺乏這樣的技術，所以用多個球面鏡組合來獲得同樣的效果，這樣的機器笨重然而容易大規模生產使用。二戰後，成為光學儀器第一大國的不是德國，而是日本。

在這兩個例子中，都通過 多個簡單模型來勝過單一的精確模型 。然而這樣的勝出是有前提的——基於大數據。如果說機械思維下的精美模型是純凈的晶體，那麼大數據絕對是散漫無章的氣體。氣體的分子們本身是無序而復雜的，但我們卻可以預測整體的擴散情況、確定其整體的物理性狀。這跟每一個分子的「隨機性」離不開，正是隨機性讓統計有了意義。如果某地有一場流感正在蔓延，我們很難判斷某個單一個體是否會感染，但谷歌甚至可以根據人們的搜索數據來計算出接下來將蔓延到哪裡，至於感染率有多少就更是一個簡單的統計計算數字了。

在上面這個流感的例子中不難發現，面對大數據，精確的數值其實反而沒有那麼重要了，我們關心的點也不必精確到個位數。比如運營一個app，用戶達到千萬量級的時候，每天關注的DAU肯定就是多少萬，甚至更簡略一些就只具體到十萬位、百萬位了，個位數是幾不再重要。但面對大數據，個體依然是獨一無二的，我只有感染、不被感染兩種結果。那麼對於這種情況，大數據的感染率就成為了個體是否會感染的背景概率，個體自己的健康情況、活動區域燈則成為其他的調整概率項。

由上也可見，概率性思維的價值更凸顯了。事實上，基於大數據的思維方式不做假設，只根據海量數據做出相關性分析；不care因果確定，只判斷概率大小、相關性強弱。

除了 混雜取代精確、相關取代因果、不確定性取代確定性 ，大數據思維最顯而易見的就是 全量取代樣本 ，這也就是大數據之為「大數」的原因。不用考慮怎麼抽選有質有量的隨機樣本，大數據的風格是全量數據納入計算。正因如此，從搜索引擎到語言識別到機器翻譯，演算法技術相當的前提下，谷歌卻能異軍突起——他家的數據量沉澱太可觀了。然而海量的數據只是燃氣，終究受制於燃灶的處理能力。正因為計算機的計算能力的增長趕不上數據的指數增長，伺服器的數量就更趕不上，所以，面對大數據，簡化的演算法尤顯重要。比如馬爾可夫鏈，比如維特比演算法。

三、復雜的生活與中數世界

管理上，我們或許會把一個個的個體抽象為單元，然後用機械思維統籌管理；決策上，我們又可能會根據大數據跑出的強相關性分析結果，決定下一步去打什麼市場。無論是小數世界的機械思維還是大數世界的大數據思維，都是基於過去可以預測未來的假設的，目的也都是為了預測。

然而，我們現實生活中遇到的大多數情況既不是小數也不是大數。如果說機械思維是晶體、大數據思維是氣體，那麼中間還隔著一個液體——中數的世界。某家上市公司有多少人？是個中數；一台計算機裡面有多少零部件？是個中數；這片森林裡有多少只鳥？是個中數……生活在其中的我們是尷尬的，就像高中數學老師的吐槽——你們做物理什麼沒有摩擦力，哪裡沒有摩擦力？還勻加速運動，你勻加速一個我看看！

小數、中數、大數本身並不是在量級上有一個數字清晰的劃分，事實上這種劃分是抽象的、概念式的。 對於身處其中的中數世界，我認為可以採取的應對方式之一是根據不同的情況，或者靠攏小數世界借鑒機械思維，或者靠近大數世界借鑒大數據思維。

先看靠近小數世界和機械思維。假設-求證-應用的方法論應用場景其實非常廣闊。比如，這兩年非常熱的精益創業，精益思維最核心的點就在於最小化可行性驗證。由於現實生活中我們的成本是有限的，不可能有個主意就全量鋪開，這也是不經濟的。我們需要用最小的成本先行測試驗證某一想法，就創業者而言就需要用最小的成本在真實場景中驗證用戶是否真的有此需求。但此時得出的歸納性結論並不是機械定律般確定性的、因果明晰的，事實上，歸納無法確立因果，只能提供強相關、弱相關或不相關的參考。

再看靠近大數世界。國人愛好讀史，歷史本身何嘗不是大數據。但我們閱讀的史書只能是寥闊史料中挑選過的非隨機樣本（中數），即便如此，依舊是「太陽底下沒有新鮮事」——基於過去預測未來一定程度上確實是有應用價值的。過去給我們對於未來的預測提供了一個外部視角，可以作為我們做具體預測的背景概率（曾看到有人戲稱經驗是人類的大數據，我覺得蠻有意思，但個人經驗遠達不到「大數據」的程度，充其量只是中數，然而已經可以為今後的預測和決策提供一個背景概率）。所以， 大數思維對於日常生活最大的借鑒價值我認為是提供一個外部視角的背景概率。當面對具體的情況的時候，在這個背景概率的基礎上，分析具體情況做各個獨立的概率修正 。

我們的知識要麼源於自身和他人（同時代或歷史上）的經驗，要麼源於前人已經提煉出來的原理。

對於自身和他人的經驗，有兩種借鑒方式——一是直接復制，二是追究因果（雖然大多時候只是相關關系）予以應用。 都會覺得第二種好，但現實中大多數情況我們都在不自覺地按照第一種思路應用，因為第二種不僅難，而且違背直覺——也就是說，大多人（包括我在內）大多時候是達不到機械思維的標準的。

對於前人已經提煉出來的原理，也有兩種應用方式——一是一元思維模型，二是多元思維模型。 查理·芒格說過，如果你只有錘子，那麼在你眼裡什麼都是釘子。因為如果一個人只有一兩個思維模型，那麼當他思考現實的時候就不得不扭曲現實來符合自己的思維模型。這個時候，模型越精確具象，對一個人的思維限制就越厲害。所以查理·芒格指出，我們必須有多元思維模型，且這些模型必須來源於各個不同的學科（在這個學科細分的世界，永遠別指望在一個院系中發現世間全部真理）。這種多元思維模型其實跟數據驅動下的多個簡單模型勝過單一精確模型是一樣的。即使我們面對的數據量很多時候達不到「大數」的層面，但一個人建立多元思維模型的前提就是比一元思維模型的人吸收了不同量級的底層數據。因為每一個模型都源於不少的經驗數據得出的原理，多個模型背後就是不同維度、不同量級的數據。這樣的多元模型容錯性高，面對具體問題的分析也真正可以從不同側面不同維度得出盡量貼近真實的結論和對未來的預測。

本文參考書籍：

1、吳軍《智能時代》

2、吳軍《數學之美》

3、維克托《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》

4、溫伯格《系統化思維導論》

5、查理《窮查理寶典》

⑷ 如何通過大數據知道自己在哪裡

大數據定位的方法：

1、手機定位。生活中大多數事情都要使用到手機，比如買東西需要用手機支付，那麼就可以分析出我們購買了哪些東西，在哪些地方所購買的。

如果是在網路上進行購買，也可以分析出我們近期想要買的商品，以及我們能夠承受的價格。出行購買票也是需要用手機購買的，所以可以輕松的記錄出我們去過哪裡。

2、錄像。現在的攝像頭隨處可見，如果我們出門沒有帶手機，無法用手機分析，去過的地方也會在攝像頭當中暴露。在開車的路上，不論是高速還是普通的公路，臘頃都會有攝像笑並頭，不輪升陸論是去小商店買東西，還是去飯館吃飯，甚至經過某一個門面，門口都有可能會被攝像頭拍攝下來。所以這些攝像頭成為了分析我們去過哪裡的主要手段。

3、身份信息。身份證是我們出行必備的一個單品，不僅是象徵著我們的身份，更是能夠通過身份證去判斷我們所去的地方。

⑸ 大數據時代來臨，CFO要如何融入才能讓企業做得更好

2013年，美國某頗具規模的零售企業的營銷高管最近發現自己看不懂銷售報告了。它的一家主要競爭對手正在一系列業務領域持續擴大市場份額。盡管打出了在線促銷和優化銷售的組合拳進行反擊，但她的公司還是不斷丟城失地。

於是，她召集高層對競爭對手做了深入研究。發現問題的根源遠遠超出了他們的想像。對手投入巨資提升從各門店收集、整合和分析數據的能力，且應用到各個銷售單元中。同時，它還將這些信息與供應商的資料庫聯網，實時調整價格、自動補貨，以及輕松地在各門店間調配產品。通過不斷實踐、捆綁、匯總，以及組織中信息的無縫銜接 (從基層門店到首席財務官辦公室)，競爭對手脫胎換骨，成為該行業中反應最為迅速的企業。

這就是上述零售企業高管團隊對「大數據」的第一認識。雖然，數據從一開始就是信息時代的象徵，但在過去幾年，信息量呈現爆炸式增長。在美國17個經濟部門中的15個部門，員工超過1000人的企業存儲了平均235太位元組的數據，超出了美國國會圖書館的藏書。雖然大量信息來源於金融交易和客戶互動，但從新設備和價值鏈各環節中產生的信息增長速度驚人，這就是大數據時代。

【數據分析與財務】

大數據嵌入到管理會計中的舉措，對財務人員會有很多新的挑戰。而有廣闊思維和數據分析，才能使得數據成為企業真正的財富。扁鵲財院認為要想在財務中嵌入大數據有兩個理念：

一是財務管理要有「無邊界管理」思維和「精益化管理」思維。在大數據時代，財務已經不僅僅是做標准性的工作，發揮主動能動性顯得更為重要。扁鵲財院希望財務在整個公司業務流程中起到一個無縫銜接的作用，要使財務的效率提升，財務可以利用數據，無邊界地進行精細管理，整合分析後提供給業務進行相關數據指導。

二是單純的數字是毫無疑義的，只有把這些數字進行搜集、分類、歸納、篩選，做不同的組合、不同的分析才能夠稱為數據。數據應從不同的維度，如應收賬款、回款等進行分析，對不同客戶制定不同的營銷策略，對不同的產品進行差異化的競價策略，對不同投入進行合理的資源配置。這樣，數據才可以稱為企業真正的財富。

大數據實際上是管理會計最實用的工具之一，管理會計可以通過科研項目管理軟體，可以按照周、天給人員進行費用配置，與項目的進展結合起來，通過數據進行成本動因的分析，挖掘數據背後隱藏的業務原因，從而指導業務工作。

扁鵲財院提示您：隨著金融、移動互聯網等行業的高速發展，拒絕接受大數據的思維已經無法跟上時代的腳步，大數據的出現是社會發展的必然產物。因此，CFO也應該對大數據有正確的認知，將其與自身固有知識架構相結合，並充分利用大數據的優勢為企業在激烈的市場競爭中爭取更廣闊的發展空間。

⑹ 大數據的意義知乎

問題一：大數據最核心的價值是什麼 知乎 核心價值，當然是透過分析而得出的藏在數據之中的規律
大數據，要經過數據分析，才能展現出它的價值所在

問題二：大數據和雲計算之間有什麼關系 知乎 兩者都是以龐大的數據為依託，但後者更加註重分析結果！

問題三：博士+交通大數據都研究什麼 知乎 博士和碩士就學位等級來說，博士高於碩鎮配士；碩士需要繼續學習才能獲得博士學位。
1、我國高等學歷教育分為三個學歷層次:分別為專科，本科，研究生，而研究生學歷為最高學歷，但研究生可以根據學位分為碩士研究生和博士研究生，博士研究生是高等學歷教育中最高的教育等級。博士研究生畢業時，可以獲得全日制博士生畢業證書和相應的博士學位證書。而以同等學歷在職攻讀博士學位的，則不能取得學歷證書只能取得學位證書，其學歷仍然是原學歷，如本科或碩士研究生。
2、碩士是一個介於學士及博士之間的研究生學位，擁有碩士學位者通常象徵具有對其專注、所研究領域的基礎的獨立的思考能力。碩士課程通常安排在學士之後，一般而言全職的碩士課程需要二年的時間，但根據國家及科系不同，有的碩士只要一年就能取得，有的則御孫指需要三至四年。
3、博士研究生即攻讀博士學位的研究生，簡稱博士生，是研究生學歷的最高一級。人們日常生活中所說的考上了博士，讀博士等，正是指博士研究生。正在讀的還沒有獲得博士學位的學生，嚴格來講只能稱為博士研究生;已經獲得博士學位的人員，才是真正意義上的博士。因此，按照國際慣例，在正式場合，只有已經獲得博士學位的人才能冠之以Dr.稱呼;在非正式場合可以不受此限制。

問題四：大數據 硬體給人什麼感覺 知乎 請問你到底問的什麼？
是大數據還是硬體，還是知乎？？

問題五：零基礎怎麼進入大數據行業 知乎 趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

問題六：零基礎怎麼進入大數據凱缺行業 知乎 首先對大數據進行了解
其次學習相關知識
最後進入大數據行業

問題七：大數據開發一定要學習java嗎或者其他語言嗎？ 去知乎問吧。

問題八：r+hadoop大數據方案有哪些坑 知乎 public void save(){ try {
FileOutputStream outStream=this.openFileOutput(a.txt,Context.MODE_WORLD_READABLE);
outStream.write(text.getText().toString().getBytes());
outStream.close();
Toast.makeText(MyActivity.this,Saved,Toast.LENGTH_LONG).show();
} catch (FileNotFoundException e) {
return;
}

問題九：大數據是不是侵犯個人隱私 知乎 我是大魔王 應該分行業領域，我了解些通信方面的，多少會侵犯隱私。
運營商的CEM系統（客戶體驗管理系統）能夠獲取到用戶在什麼時間、什麼地點（景區到數十米~數百米范圍）給什麼人打了電話、發了簡訊（簡訊內容可以查到，不過現在國家規定不允許查此方面內容）、上了什麼網頁。再加上現在實名制了，你說算不算侵犯隱私呢……

⑺ 中國國際大數據博覽會logo含義

人物身上的logo與肚子形成一個貼合，寓羨毀意數博會包羅萬象。

人物頭部兄帆備創意設計包含三層意思：一是數博會logo的衍生變形，突出數博會元素；二是貴州少數民族頭飾轎腔元素，強調主辦地帶有貴州血統；三是象徵「皇冠」，代表著貴州發展大數據走在大數據領域的前沿。

20款表情包，一共分三大主題:大數據主題；貴州貴陽主題；日常生活主題。三大主題都以輕松活潑接地氣的形式，向大眾介紹貴州和貴州大數據。