大數據swift

A. 因為大數據10大行業正在改變

因為大數據 10大行業正在改變

進入大數據時代是一場跟不上就被淘汰的比賽。無論你是一家獨立經營的實體商店，還是下一個美國矽谷的「獨角獸」，當務之急都是在商業決策中採用大數據戰略。與其說是因為數據很有價值，還不如說是數據正在改變商業經營的方式。

去年十月，在埃森哲和通用電氣聯合發布的調研報告中突破性地指出了這一緊迫性。89%的調查者認為，一家沒有大數據戰略的企業將在明年就遭到市場份額和發展勢頭方面的損失。雖然報告側重的是工業互聯網和醫療保健，但其中的結論對於其他行業仍有很大啟示。

大約一年後，將會有10個行業因大數據戰略而迅速變革。事實上，84%的企業認為大數據將在未來一年重塑競爭版圖。所以即使你所處的行業不在其列，留意下周圍那些正在經歷這場巨變的公司也沒有壞處。

技術和物聯網顛覆了能源產業。從微觀上看，有像Quirky公司的Aros這樣的智能空調設備，它不但可以利用數據學慣用戶習慣和溫度偏好，保持屋內涼爽和舒適，而且幾乎不需要浪費多少能源。從宏觀上看，有覆蓋國家的智能網路。這一試點項目將大量的能源使用數據收集起來，幫助我們形成更好的能源使用習慣、減少碳排放和不必要的能源使用。

房地產是推動市場的中堅力量。在2008年，我們看到了這一力量消極的一面，但所幸只是是產生了個體規模上的影響。可見房地產有可能帶來豐厚的個人收益，也有可能對個體資產造成毀滅性的打擊——只是需要衡量風險有多大。所以如果有個方法可以規避這種風險的話……

大數據就是答案，它將從三個方面上提高房地產交易質量和降低投資風險。首先，資產分析方式將改變。利用數據可以分析樓盤質量、樓盤壽命、結構完整性等。「賬目上是否可信？」「是否有必要申請貸款？」都將從大數據分析中找到答案。第二，大數據將促成更精明的交易。對大量的客戶投資進行評估後，可以提供更明智的方案來更快敲定交易。第三，大數據將提高物業管理水平。數據可以幫助更快發現和修復故障，再加上智能家居技術的應用，可以減少不少事故帶來的不利影響。

保險行業從來沒有像過去5年那樣備受關注，當然這很大程度上是因為對於這一領域的總統立法，不過這好歹也讓人們開始關注這個系統內固有的缺陷和復雜了。

保險公司必須從各個角度來考量協議：對保險供應商最優的方案是什麼，對客戶最明智的選擇是什麼，如何盡可能吸引到更多的用戶，如何降低總體風險……以此看來，保險行業將是產生大數據變革的一片沃土。

其實，大數據正在改變這個行業：利用大數據提高索賠分析的效率，為個人提供更多的定向方案，反欺詐，甚至於為病患投保者提供保健的方法。

自助保險初創企業，MetroMile，為客戶提供「開多少公里，扣多少保費」的車險業務，即按英里計保費。MetroMile表示，該業務可以幫助不常開車的客戶平均一年省下500美元的保費。

總的來說，保險業的大數據分析可以促使系統快速迭代，不斷改進。

你可能在最近幾周看了很多關於像Spotify和 Tidal 公司的得與失的消息。盡管在過去十年音樂市場急速縮減，藝人唱片公司仍在苦苦摸索從所有人身上用音樂賺錢的方式——包括從藝人身上——不單單是提高演唱會的票價或迫使藝人全年364天都在全球巡迴演出的路上。

問題是他們並沒有找到很好的賺錢方法。直到 Spotify 公司解決了如何為藝人的流音樂支付實質工資的問題後，Taylor Swift 才同意成為旗下一員。沒人願意每月花費20美元在 Jay Z 的「高保真」歌曲上，而他們在 Spotify 上完全不用花錢就可以聽到 。

一種可能的解決方法是與廣告商合作。社交媒體上收集的大數據表明，特別是在Instagram， 品牌和藝人間的品牌合作，即藝人作為品牌攝影師，可以為雙方帶來可觀的利潤，同時並不會損害藝人的形象。

基於社交媒體和流音樂網站的連接，聽音樂的人群統計數據也變得很容易獲得，唱片公司可以並且已經開始運用這些數據跟品牌做出戰略性的合作，而這些品牌可以為藝人品牌化的音樂和視頻買單。

大數據將打破信息和航空業之間的裂縫，特別是在商業航空旅行領域。每年從商旅上收集的大量數據，甚至是每日收集的數據，在規劃航線、制定激勵計劃、提升銷量上，仍有大量可利用的空間。

首先就可以做質量管控。IBM一項研究表明，在飛行上收集的大量數據可以快速減少航線在設備和維修上的成本，這點無疑可以使航空公司更具競爭市場，減少票價成本，最終驅動銷售。與此同時，飛行方面的數據也可以幫助節約時間、減少晚點和改善行李管理，甚至可以為後續航班推薦和客戶留存提供智能指導。

如果你看過關於NSA告密者 Edward Snowden 的紀錄片 《第四公民》，那麼你應該已經理解了電信業和數據的聯系。利用元數據，似乎會讓你發布的 Instagram 圖片泄露你的位置。但在下面這個案例中，這不是數據改變電信行業的原因。

T-Mobile 合並了所有的客戶數據集，將其分為六大類，以此來進行完整的客戶行為分析，最終分析使得客戶流失率降低了50%。簡而言之，大數據分析幫助 T-Mobile 得出影響客戶做出是否續用電信服務的因素，然後成為了他們做出調整的依據。

關於大數據對於生活消費品產業的變革並不用說太多，事實上，只需要兩個詞就足夠，供給和需求。

你可能已經注意到大部分的咖啡店都將以往笨重老舊的POS機更換成了更加輕便的 iPad 樣式的 POS 系統，像是 Square 解決方案。Square 是小范圍信用卡處理系統，它可以幫助實體商戶收集大量客戶數據，這也意味著獨立經營的商戶自己就可以很容易地收集數據。

這些數據首先也是最重要的事情就是為上下浮動的貨品和供應提供智能指導，也可以幫助商戶為大量購買的情況做好准備，更加理解消費者的統計信息，幫助商戶運營得更有效率。大數據可以為每個人的首要之事（商戶的賬目和消費者的需求）都提供更好的分析。

酒店管理業不死——不管以何種形態存在。我們總是會去旅行，總是需要假期，只是需要解決旅行方式、地點和時間的問題。一些公司過分依賴這種模式，而忽視了共享經濟帶來的變化，像是Airbnd 這種公司帶來的變化。但是也有 Duetto 這樣的公司，給這個市場帶來了新的競爭力。【譯者註：Airbnb，聯系旅遊人士和家有空房出租的房主的服務型網站。Duetto，酒店定價管理 SaaS 服務商】

Duetto 為酒店提供客戶行為習慣數據，幫助酒店管理房間預訂、調整房間定價，甚至於預測需求量。人們總是在旅行，其中產生了大量酒店可利用的數據，而 Duetto 將它們變得極易獲取並且易於分析。

在過去十年游戲業是爆炸性產業。隨著《光環5：守護者(Halo 5: Guardians)》在這個秋天的發布，這款游戲已為微軟在全球創收達35億美元。單單這一系列不僅撐起了 Xbox One 的銷售，並且成為索尼 PS4 的有力競爭者。【譯者註：Halo，《光暈》（又名：光環），微軟,發行的第一人稱射擊游戲之一】

然而游戲世界並不是只有這兩家獨大。魔獸世界Steam游戲平台等都促成了市場的生機和繁榮，十餘億的忠實粉絲參與其中。而現如今的游戲業也已經開始利用大數據來進一步改善體驗。從30年前NES游戲平台產生以來，我們已經走過很遠的路。

社交連接性和大型線上多人玩家游戲產生可觀的數據，利用這些數據可以整體提升玩家體驗。隨著游戲的持續迭代和內容更新的下載，得到反饋並且立即做出提升用戶體驗的應對變得相當容易。

最後是數據存儲業。由於數據量很大而且在各行各業都有其不同的特性，亟需找到一種存儲入庫數據的方法，這種方法不需要大量伺服器的要求也沒有笨重的CRM系統。

Box 的解決方案應運而生。他們希望顛覆商業存儲和利用數據的方法，使得各種規模的公司都可以很輕松地分析處理數據並從中獲益。

無論你身處哪個行業，市場版圖已然改變。趕緊打破所在行業和數據的壁壘吧，不然你的公司將淪為市場上落後的一員。

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B. 大數據分析方法解讀以及相關工具介紹

大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
要知道，大數據已不再是數據大，最重要的現實就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。
越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，大數據分析方法理論有哪些呢？
大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
大數據分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列
去年，IBM宣布以17億美元收購數據分析公司Netezza；EMC繼收購數據倉庫軟體廠商Greenplum後再次收購集群NAS廠商Isilon；Teradata收購了Aster Data 公司；隨後，惠普收購實時分析平台Vertica等，這些收購事件指向的是同一個目標市場——大數據。是的，大數據時代已經來臨，大家都在摩拳擦掌，搶占市場先機。
而在這裡面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數據處理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對於大數據來說，最重要的還是對於數據的分析，從裡面尋找有價值的數據幫助企業作出更好的商業決策。下面，我們就來看以下八大關於大數據分析的工具。
EMC Greenplum統一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統一分析平台（UAP）是一款單一軟體平台，數據團隊和分析團隊可以在該平台上無縫地共享信息、協作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉移數據。正因為如此，UAP包括ECM Greenplum關系資料庫、EMC Greenplum HD Hadoop發行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC為大數據開發的硬體是模塊化的EMC數據計算設備（DCA），它能夠在一個設備裡面運行並擴展Greenplum關系資料庫和Greenplum HD節點。DCA提供了一個共享的指揮中心（Command Center）界面，讓管理員可以監控、管理和配置Greenplum資料庫和Hadoop系統性能及容量。隨著Hadoop平台日趨成熟，預計分析功能會急劇增加。
IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud
幾年前，IBM開始在其實驗室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關產品和服務納入到商業版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI雲版本的 InfoSphere BigInsights使組織內的任何用戶都可以做大數據分析。雲上的BigInsights軟體可以分析資料庫里的結構化數據和非結構化數據，使決策者能夠迅速將洞察轉化為行動。
IBM隨後又在10月通過其智慧雲企業（SmartCloud Enterprise）基礎架構，將BigInsights和BigSheets作為一項服務來提供。這項服務分基礎版和企業版；一大賣點就是客戶不必購買支持性硬體，也不需要IT專門知識，就可以學習和試用大數據處理和分析功能。據IBM聲稱，客戶用不了30分鍾就能搭建起Hadoop集群，並將數據轉移到集群裡面，數據處理費用是每個集群每小時60美分起價。

Informatica 9.1：將大數據的挑戰轉化為大機遇
Informatica公司在去年10月則更深入一步，當時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優化的數據轉換環境。據Informatica聲稱，軟體支持靈活高效地處理Hadoop裡面的任何文件格式，為Hadoop開發人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復雜而多樣的數據源，包括日誌、文檔、二進制數據或層次式數據，以及眾多行業標准格式（如銀行業的NACHA、支付業的SWIFT、金融數據業的FIX和保險業的ACORD）。正如資料庫內處理技術加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop裡面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數據處理代碼。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產品及Informatica平台的最新補充，旨在滿足從海量無結構數據中提取商業價值的日益增長的需求。去年， Informatica成功地推出了創新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一個專門為大數據而構建的統一數據集成平台。

甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟體和支持服務Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的「建造系統」。Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)，是一個軟、硬體集成系統，在系統中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個開源R。該大數據機採用Oracle Linux操作系統，並配備Oracle NoSQL資料庫社區版本和Oracle HotSpot Java虛擬機。Big Data Appliance為全架構產品，每個架構864GB存儲，216個CPU內核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價45萬美元，每年硬軟體支持費用為12%。
甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵，IBM也曾推出數據分析軟體平台InfoSphere BigInsights，微軟也宣布在2012年發布Hadoop架構的SQL Server 2012大型數據處理平台。
統計分析方法以及統計軟體詳細介紹
統計分析方法有哪幾種？下面我們將詳細闡述，並介紹一些常用的統計分析軟體。

一、指標對比分析法指標對比分析法
統計分析的八種方法一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨看一些指標，只能說明總體的某些數量特徵，得不出什麼結論性的認識；一經過比較，如與國外、外單位比，與歷史數據比，與計劃相比，就可以對規模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。
指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標或相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數，如百分數、倍數、系數等，也可用相差的絕對數和相關的百分點（每1％為一個百分點）來表示，即將對比的指標相減。
二、分組分析法指標對比分析法
分組分析法指標對比分析法對比，但組成統計總體的各單位具有多種特徵，這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別，統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
三、時間數列及動態分析法
時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值，按時間先後順序排列，就形成時間數列，又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況，通過時間數列的編制和分析，可以找出動態變化規律，為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
時間數列速度指標。根據絕對數時間數列可以計算的速度指標：有發展速度、增長速度、平均發展速度、平均增長速度。
動態分析法。在統計分析中，如果只有孤立的一個時期指標值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數列，就可以進行動態分析，反映其發展水平和速度的變化規律。
進行動態分析，要注意數列中各個指標具有的可比性。總體范圍、指標計算方法、計算價格和計量單位，都應該前後一致。時間間隔一般也要一致，但也可以根據研究目的，採取不同的間隔期，如按歷史時期分。為了消除時間間隔期不同而產生的指標數值不可比，可採用年平均數和年平均發展速度來編制動態數列。此外在統計上，許多綜合指標是採用價值形態來反映實物總量，如國內生產總值、工業總產值、社會商品零售總額等計算不同年份的發展速度時，必須消除價格變動因素的影響，才能正確的反映實物量的變化。也就是說必須用可比價格（如用不變價或用價格指數調整）計算不同年份相同產品的價值，然後才能進行對比。
為了觀察我國經濟發展的波動軌跡，可將各年國內生產總值的發展速度編制時間數列，並據以繪製成曲線圖，令人得到直觀認識。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
指數的作用：一是可以綜合反映復雜的社會經濟現象的總體數量變動的方向和程度；二是可以分析某種社會經濟現象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數體系中的數量關系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。
用指數進行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項因素的影響程度進行測定。因素分析按其所研究的對象的統計指標不同可分為對總量指標的變動的因素分析，對平均指標變動的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便於全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在於經濟生活中，大至全國宏觀經濟運行，小至個人經濟收支。平衡種類繁多，如財政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是從數量對等關繫上反映社會經濟現象的平衡狀況，分析各種比例關系相適應狀況；二是揭示不平衡的因素和發展潛力；三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價，涉及生活、分配、流通、消費各個方面；對企業經濟效益的評價，涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標，就難以作出恰當的評價。
進行綜合評價包括四個步驟：
1.確定評價指標體系，這是綜合評價的基礎和依據。要注意指標體系的全面性和系統性。
2.搜集數據，並對不同計量單位的指標數值進行同度量處理。可採用相對化處理、函數化處理、標准化處理等方法。
3.確定各指標的權數，以保證評價的科學性。根據各個指標所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標賦予不同的權數。
4.對指標進行匯總，計算綜合分值，並據此作出綜合評價。
七、景氣分析
經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動，保持經濟的穩定發展，一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
宏觀經濟景氣分析。是國家統計局20世紀80年代後期開始著手建立監測指標體系和評價方法，經過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經濟運行狀態起到晴雨表和報警器的作用，便於國務院和有關部門及時採取宏觀調控措施。以經常性的小調整，防止經濟的大起大落。
企業景氣調查分析。是全國的大中型各類企業中，採取抽樣調查的方法，通過問卷的形式，讓企業負責人回答有關情況判斷和預期。內容分為兩類：一是對宏觀經濟總體的判斷和預期；一是對企業經營狀況的判斷和預期，如產品訂單、原材料購進、價格、存貨、就業、市場需求、固定資產投資等。
八、預測分析
宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來，就是預測分析。
統計預測屬於定量預測，是以數據分析為主，在預測中結合定性分析。統計預測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據指標時間數列自身變化與時間的依存關系進行預測，屬於時間數列分析；另一類是根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，屬於回歸分析。
預測分析的方法有回歸分析法、滑動平均法、指數平滑法、周期（季節）變化分析和隨機變化分析等。比較復雜的預測分析需要建立計量經濟模型，求解模型中的參數又有許多方法。

C. 編程需要學什麼

1、C 語言：C 語言作為一種簡單靈活的高級編程語言，它是一個面向過程的語言，一般是作為計算機專業的基礎入門語言課程。

2、Python：Python是一種面向對象、互動式計算機程序設計語言。它的特點是語法簡捷而清晰。由於它的易學、易讀的特性，有些學校用它代替C語言作為基礎入門的語言。

同時Python且具有豐富和強大的類庫，基本上能勝任平時需要的編程工作，而且它對一些新興的技術例如大數據、機器學習等也有較好的支持 。

3、C++：C++語言保留了C語言的有效性、靈活性等特點，又添加了面向對象編程的支持，具有強大的編程功能，可方便地模擬現實問題的過程和操作。

它編寫出的程序具有結構清晰、易於擴充等優良特性，適合於各種大型應用軟體、系統軟體的開發和設計。它的問題在於C太過復雜，作為一個門課程來講，一個學期的學習只是對C++來說時間太短，只能做一個概念性的了解。

4、JavaScript：JavaScript是一種輕量級的編程語言，它是一個腳本語言，可以嵌入到HTML頁面中，由來瀏覽器來解釋執行，用來實現瀏覽器和用戶之間的交互。它的應用場景主要是基於Web的開發。

5、Java：是較為傳統的面向對象語言，特點是支持跨平台的開發。Jav語言是基於面向對象的思想來設計的 , 但是刪去了C+中幾乎不用或很難用好的一些面向對象的特徵。Jav語言隨著互聯網的發展逐漸流行，而且大量的開源框架和類庫支持Java在各個場景的開發實踐。

6、Swift：Swift是Apple發布的一門編程語言，用來支持Apple設備上的OSX和iOS應用程序，在iOS程序設計課程中需要講授Swift語言。

7、R：R作為一種統計分析語言，集統計分析與圖形顯示於一體。隨著大數據、機器學習等技術的迅速發展，R作為一個數據分析統計工具日益得到重視。一些學校也陸續開設了R語言的課程。

D. 編程都有哪些語言

如果你是軟體開發領域的新手，那麼你會想到的第一個問題是「如何開始？」編程語言有數百種可供選擇，但是你怎麼發現哪個最適合你，你的興趣和職業目標又在哪裡呢？選擇最佳編程語言以學習的最簡單方法之一，是通過市場反響、技術趨勢的發展…
閱讀下文，你會發現一些用於Web開發，移動開發，游戲開發等的優秀、專業的編程語言。最後，你將清楚地了解哪種編程語言可以在未來幾年甚至更長時間內幫助你的職業發展。讓我們來看一看……
1、JavaScript
如今，如果連JavaScript都不會用，那麼你不可能稱之為一名合格的軟體開發人員。榜單中的第一個是JavaScript，根本無法想像沒有JavaScript的軟體開發會是怎樣的世界。從Stack Overflow的2019年開發人員調查中可以看出，JavaScript已經連續7年成為開發人員中最受歡迎的語言。過去一年中，大約有75％的人使用了這種語言。
首先，JavaScript是輕量級的，可解釋的，並且在前端開發中起著重要作用的一門語言。甚至一些主要的社交媒體平台都認為JavaScript提供了一種輕松創建互動式網頁的簡便方法，並且是由職業驅動的。最受青睞的是JavaScript，因為它與所有主要瀏覽器兼容，並且其語法確實很靈活。作為一種前端語言，JavaScript還通過Node.js在伺服器端使用。
JavaScript是初學者中最可愛的編程語言。
2、Python
這可能會讓你感到驚訝；python出現在第二位。在許多調查中，它可能都放在第5上。但是，我一定會讓你相信，這是為什麼呢？在我的list中，Python是通用的，用戶友好的編程語言之一。為什麼這么說？像Java一樣，Python語法清晰，直觀並且幾乎類似於英語。Python的「基於對象」子集類似於JavaScript。根據Stack Overflow的說法，有一個部分說「被採用或被遷移，或者遷移得太早」，廣泛來說，遷移到python的人接近42％，這表明它排名第二。
如果你有興趣從事後端開發工作，例如Django –開放源代碼框架，則是使用python編寫的，這使得它易於學習且功能豐富，但卻很受歡迎。另外，python具有多種應用程序，使其功能強大。在科學計算，機器學習和工程學等領域中，Python支持一種編程樣式，該樣式使用簡單的函數和變數，而無需過多地查詢類定義。
人生苦短，我用Python!
再者，因為人工智慧這幾年大熱，而python尤其在大數據和人工智慧領域有廣泛的使用。
python本身面向對象語言，具有豐富和強大的庫，輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊，所以很多稱它為「膠水語言」。當然僅僅知道這些還是不夠的。
3、Java
如果有人問為什麼Java，最常出現的句子是「寫一遍，哪都可以運行」 – Java在過去20年來一直是統治性的編程語言。Java是99％面向對象的，並且很強大，因為Java對象不包含對自身外部數據的引用。它比C ++更簡單，因為Java使用自動內存分配和垃圾回收。
Java具有高度的跨平台兼容性或平台無關性。由於你可以在任何地方（我指的是所有設備）進行編碼，因此可以編譯為低級機器代碼，最後，可以使用JVM – Java虛擬機（取決於平台）在任何平台上執行。
Java構成了Android操作系統的基礎，並選擇了約90％的財富500強公司來製作各種後端應用程序。我會毫不猶豫地採用由Amazon Web Services和Windows Azure運行的最大的Apache Hadoop數據處理。有許多充分的理由和廣泛的業務應用程序，擁有巨大的靈活性，而Java一直是初學者的最愛。
4、C / C++
「越老越吃香」 – C用不同的方式證明了這句話。C語言於1970年代後期被引入，為編程世界做出了巨大貢獻。C是少數幾種語言的母語。有些是從C派生的，或者是從其語法，構造和範例（包括Java，Objective-C和C＃）啟發而來的。
即使在當今，可以看出，每當需要構建高性能應用程序時，C仍然是最受歡迎的選擇。Linux OS是基於C的。CPP是C的混合版本。C ++是一種基於C的面向對象的編程語言。因此，在設計更高級別的應用程序時，它比其他方法更可取。
C ++比動態類型的語言具有更好的性能，因為在真正執行代碼之前先對代碼進行類型檢查。開發的核心領域是虛擬現實，游戲，計算機圖形等。
5、PHP
這個事實會讓你感到非常驚奇，這種語言是為維護Rasmus的個人主頁（PHP）而創建的，實際上到今天已佔據了全球83％的網站。PHP代表超文本預處理器，是一種通用編程語言。顯然，PHP是一種腳本語言，可在伺服器上運行，並且用於創建以HTML編寫的網頁。它之所以受歡迎，是因為它免費，而且易於設置並且易於新程序員使用。
對於全球的Web開發人員來說，PHP是一個非常強大的選擇。它被廣泛用於創建動態網頁內容以及網站上使用的圖像。由於使用范圍廣泛，因此排名第五。另外，PHP可以很好地用於WordPress CMS（內容管理系統）。
它位於第五的原因之一，是英文PHP降低了網站性能並影響了載入時間。（無奈）
6、Swift
接下來是是Swift。Swift就像它的名字一樣流暢，是Apple Inc.開發的一種通用、開放源代碼的、已編譯的編程語言。如果你正在尋找針對本機iOS或Mac OS應用程序的開發，則Swift就是首選。Swift受Python和Ruby的影響很深，並且被設計為對初學者友好且易於使用。與它的前一個Objective-C相比，Swift被認為是一種更快，更安全，更易於閱讀和調試的工具。
與Objective-C不同，Swift需要更少的代碼，類似於自然的英語。因此，來自JavaScript，Java，Python，C＃和C ++的現有技術人員可以更輕松地切換到Swift。
除此之外，人才儲備有限是它面臨的一個挑戰。與其他開源語言相比，你周圍可能找不到很多Swift開發人員。最近的調查表明，在78,000名受訪者中，只有8.1％的人使用Swift，這比其他人要少。並且由於頻繁的更新，Swift被認為在每個新版本中都不太穩定。
7、C＃（C-shap）
C-sharp是Microsoft 2000年開發的功能強大的面向對象的編程語言。C-sharp用於開發桌面應用程序和最近的Windows 8/10應用程序，並且需要.NET框架來運行。微軟開發了C＃作為Java的競爭對手。實際上，Sun不想讓微軟的干擾來改變Java，於是C＃誕生了。
C＃具有多種功能，使初學者更容易學習。與C ++相比，代碼是一致且合乎邏輯的。由於C＃是靜態類型的語言，因此在C＃中發現錯誤很容易，因為在將代碼轉到應用程序之前會先檢查代碼。
簡而言之，它是開發Web應用程序、桌面應用程序的完美選擇，並且在VR，2D和3D游戲中也得到了證明。像Xamarin這樣的跨平台工具已經用C＃編寫，使其與所有設備兼容。
8、Ruby
一種開源的動態編程語言，著重簡單性和生產率，於1990年中在日本開發。它的設計主題是簡化編程環境並增加樂趣。Ruby在全棧Web框架Ruby on Rails框架中流行。Ruby具有動態類型化的語言，它沒有硬性規定，並且是一種高級語言，在很大程度上類似於英語。
簡而言之，你可以使用更少的代碼來構建應用程序。但是Ruby面臨的挑戰是動態類型化的語言，它不容易維護，並且靈活性使其運行緩慢。
9、Objective-C
Objective-C（ObjC）是一種面向對象的編程語言。Apple將其用於OS X和iOS操作系統及其應用程序編程介面（API）。它開發於1980年代，並在某些最早的操作系統中得到使用。Objective-C是面向對象的通用對象。你可以將其稱為混合C，因為它為C編程語言添加了功能。
10、SQL
SQL（es-que-el）代表結構化查詢語言，是一種用於操作資料庫的編程語言。它包括存儲，處理和檢索存儲在關系資料庫中的數據。SQL保持數據的准確性和安全性，並且無論其大小如何，都有助於維護資料庫的完整性。
今天，SQL已在Web框架和資料庫應用程序中使用。如果你精通SQL，則可以更好地掌握數據探索和有效的決策制定。
如果你打算選擇資料庫管理作為你的職業，請首先使用C或C++。SQL開發人員的需求量很大，而且薪水也不低。