大数据分析美国

① 什么样的家庭出学霸美国大数据研究结果，或许跟你想得不一样

如果说一个孩子生活在一个完整的家庭，父母为了孩子上名校，早早就买了学区房，妈妈更是为了能更好地照顾孩子，在孩子出生以后就不工作了。父母每天坚持给孩子读书，定期带孩子去博物馆。你会认为这种孩子更容易成为学霸吗？

至少我自认为，生活在这样的家庭理应学习成绩比别人好！ 但事实或许跟你想得不一样 ， 美国大数据的研究结果显示，上述的所有因素都与孩子成为学霸无关 。这项大数据研究来自美国教育部的 “童年早期的纵向研究”。

这项研究当时调查了 2万多名孩子 ，从幼儿园到小学五年级，为了更精确地推测出能成为学霸的孩子，与家庭哪些因素有关，这个调查非常详细。除了收集家庭的结构、经济地位、父母的教育水平、种族、性别这基本调查。

甚至还调查了家庭看电视时长、去不去博物馆和图书馆、父母打不打孩子，就连打孩子的频率都在其中之一。最终得出了结论，我总结为这4种家庭。这项大数据的研究结果， 我作为家长触动还是挺大的！

一、高学历家庭

从遗传学的角度讲，智商具有高度的遗传性。 据科学家评估，遗传学对智力的影响约占50％-60％。 大多数人总觉神童是因为天赋异禀，但很少人知道 巴赫家族八代136人 ，其实 50名 都是著名的音乐家。

祖冲之 是南北朝著名的科学家，在天文历法、机械制造、数学方面都有重大的贡献。这样的数学家的 儿孙们，其实也都是天文学家和数学家 。所以说高学历的家庭的孩子智商首先就不会差到哪去，所以 北京高考状元熊轩昂 下面这番言论就很有道理，那些学霸的孩子的家庭也很厉害。

二、经济地位较高的家庭

美国大数据调查，发现那些容易出学霸的家庭，母亲 生育第一胎的年龄都在30岁或者30岁以上， 这样能保证家庭 经济条件比较好 。经济条件好的家庭，越富裕的的家庭父母的话越多， 交流时间是经济条件差家庭的2倍。

而且据研究显示，家庭条件好和家庭条件差的家庭，孩子 听到的内容也有差距 ，条件不好家庭的孩子，听到 更多的禁 令，比如经常听见 不许、住手、停止 这类的词汇，这些词出现的频率大约要高出两倍，所以这种孩子从小在思维上就受到了很多的限制。

三、重视教育的家庭，经常参加教师联谊会

大数据显示，容易出学霸的家庭，都更加重视教育。他们擅长沟通， 尤其是喜欢跟老师沟通 ，喜欢 参加教师联谊会 。能够更好地交流 育儿 经验。 莫言 曾经说过：“孩子第一次作为别人的孩子，父母也是第一次做孩子的父母， 没有天生的好父母，只有不断学习努力成为好父母的人 ”。可见父母这个职业也需要学习的。

四、藏书比较多的家庭

大数据分析 得出了一个 结论：家中藏书和考试分数之间有正向关联 。也就是说家里藏书越多，孩子的成绩越好。这与 乌克兰教育学家苏林姆斯基 的教育观点不谋而合，他曾经说过： “三十年的经验使我相信，学生的智力发展取决于良好的阅读能力”。

但是我之前看过的一项调查，却很让人寒心。 近50%的家庭藏书量，不超过25本。 据研究显示，家里藏书量过少， 不利于培养孩子的良好阅读兴趣和阅读习惯， 一旦不能形成这种良好的习惯，就可能成为潜在的差生。

纵观广西状元 杨晨煜 、北大考古系女生 钟芳蓉 、清华“鲲神” 陈鲲羽 ，都是从小读书， 陈鲲羽甚至在3岁就开始阅读。 可见阅读是让孩子成为学霸的硬实力。如今教育界已经把儿童阅读作为重要教育措施，所以提前培养孩子的阅读习惯是家庭教育的重点。

优秀的孩子背后，一定会站着有远见的父母 。给孩子多藏书，花不了多少钱，却能让孩子学习到知识，领先于起跑线上。

② 美国哪些大学的大数据相关专业好

美国开设的大数据专业主要有，商业分析方向(Business Analytics)，数据科学(Data Science)和机器学习(Machine Learning)方向，专应用统计等

南加属大，斯坦福大学，加州伯克利，纽约大学和哥伦比亚大学等都是有大数据专业的美国名校

③ 美国大数据分析专业和商业分析专业的区别

美国大数据分析专业和商业分析专业的区别在于课程内容设置、培养目标、就业岗位版不同：

1、课程内权容设置的区别

大数据分析专业：大数据专业涵盖的内容涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，还有需要学习Computer Science计算机科学和Statistics统计的课程。

商业分析专业：商业分析专业综合了数学与统计、计算机科学、商业三大领域的知识内容，而且该专业是以数据分析和呈现为主。

2、培养目标的区别

大数据分析专业：大数据分析专业的培养目标是培养大数据相关领域的各类人才，包含专科教育。

商业分析专业：商业分析专业注重培养整合数据、分析数据并且能够给企业的运营提供支持的专业型人才。

3、就业岗位的区别

大数据分析专业：大数据分析专业的毕业生可以从事大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。

商业分析专业：商务数据分析专业的毕业生则集中在数据分析岗位，比如电子商务运营。

④ 帮美国杀了本拉登 却在硅谷呆不下去：美国最神秘的科技独角兽

硅谷最神秘的独角兽下周要上市了。他们曾经帮助美国猎杀了本拉登，但却在硅谷遭到排挤抵制，最终只能离开。

最不硅谷的 科技 独角兽

在 科技 巨头和创业新贵云集的硅谷，却有这么一家处事极其低调的创业公司。尽管这家公司的估值早就超过百亿美元，一度是全球排名第四的独角兽；但他们却极少进入大众视线，从不主动寻求曝光。如果不是赫赫有名的联合创始人兼董事长，媒体更是很少报道他们的新闻。这家创业公司不需要市场营销，也没有销售团队，多年来始终笼罩在神秘的面纱中。

这家创业公司的企业文化更是与硅谷其他 科技 巨头格格不入。多年来他们始终和硅谷保持着距离，不愿融入硅谷。同样，他们也不为硅谷所接纳。过去两年时间，他们的硅谷办公室和两位创始人的住所都曾经遭到愤怒抗议。最终这家公司和两位创始人先后搬离，彻底告别了硅谷。

这头特立独行的独角兽就是Palantir，硅谷创业投资大亨彼得·蒂尔(Peter Thiel)和卡普(Alex Karp)等几位斯坦福校友在2003年创办的大数据公司。Palantir主要为美国政府机构和企业巨头提供定制化的大数据分析服务。2015年Palantir完成了8.8亿美元融资，估值达到了200亿美元，成为当时全球估值排名第四的 科技 独角兽，仅次于Uber、Airbnb和小米三家公司。

蒂尔创办Palantir时自己掏出了3000万美元，这个名字来自于电影《指环王》里可以洞悉万事的水晶球，他的持股不到30%，是最大股东。2004年，美国中央情报局领投了Palantir的A轮融资。他们的主要投资者还包括了媒体大亨默多克、家得宝创始人朗格尔(Ken Langone)等人。过去十多年时间，Palantir总计进行了10多轮融资，总计筹集资金25亿美元。王思聪的普思资本也在2014年向Palantir投资过400万美元。

虽然创始团队一度对上市持抵制态度，但最终还是挡不住投资人的压力，从2018年开始筹备上市，原计划在2019年上市交易。今年7月份Palantir向纽交所提交了申请，计划下周(9月23日)上市交易。但即便是上市，Palantir也不走寻常路。和常规公司上市寻找承销商搞路演做圈购不同，Palantir选择了直接上市的方式。

这意味着Palantir不需要融资，只是老股上市交易，交易所得都归属目前的股东所有。而且，现有股东也没有禁售期的束缚，可以随时套现走人。通常来说，只有对自己的品牌和业务都有充分信心的公司才会选择直接上市的方式，因为他们相信自己没有投行的承销和护盘也可以保持股价。从这角度来看，Palantir显然对自己在华尔街的认可程度信心满满。卡普表示，Palantir上市是为了让股东和员工以合理价格获得回报。

他们帮美国找到本拉登

“PayPal教父”彼得·蒂尔当然是Palantir的招牌。通常媒体在报道蒂尔时也会顺便提一句Palantir。他在1999年创办了PayPal，次年与伊隆·马斯克(Elon Musk)创办的X.com合并。蒂尔一直担任PayPal的CEO职位，成功带领公司在2002年上市，上市半年就作价15亿美元出售给了eBay。第二年，成功套现的蒂尔创办了对冲基金Clarium，还和卡普(Alex Karp)等几位斯坦福校友共同创办了大数据分析公司Palantir。

当然，让彼得·蒂尔走上财富巅峰的是2004年的一笔天使投资。那年夏天蒂尔给稚气未脱的哈佛学生扎克伯格开了一张50万美元的支票，获得了他们刚创办网站10.2%的股权。蒂尔还给扎克伯格引荐了硅谷的诸多人脉资源，帮助这个年轻人完成了随后的多轮融资，带领Facebook一步步成为互联网巨头。尽管后来蒂尔因为支持特朗普而在硅谷遭到排挤，但扎克伯格一直支持蒂尔留在Facebook的董事会。

蒂尔创办Palantir的初衷是通过大数据分析为金融行业找到欺诈交易，这是他在PayPal时期就有的创业想法。但当时正值911事件之后，美国政府为了反恐战争需求，向硅谷寻求大数据分析方面的帮助。他们找到了彼得·蒂尔，Palantir因此改变了业务方向，转而为美国联邦调查局、中央情报局和五角大楼开始进行数据分析，以反恐作为主营业务。中情局因此向Palantir投资了200万美元，主导了A轮融资。

中央情报局前局长塔内特(George Tenet)甚至感慨，如果911事件之前就有Palantir的数据分析服务，或许悲剧就不会发生。在911事件之前，美国情报机构实际上已经掌握了不少可能有恐怖袭击的情报信息，但却没有得到有效汇总和分析。而Palantir最擅长的就是从看似无关的诸多琐碎信息中，通过他们的分析和算法，找到这些杂乱无章数据中的内在关联，为政府机构提供解决问题想要的核心信息。

2011年美国奥巴马政府正是得益于Palantir通过大数据得出的情报，才成功发现本拉登的藏身之处，派出突击队在巴基斯坦击毙了这名全球最知名的恐怖分子。猎杀本拉登让Palantir名声大噪，但也让蒂尔和卡普失去了“自由”：由于担心成为恐怖组织的报复对象，他们不得不开始聘请专业安保人员全天候陪护自己。这对原本喜欢全球到处 旅游 的卡普来说，是个不得不接受的成名代价。

除了帮美国政府找到本拉登之外，Palantir还帮助美军在阿富汗战争分析恐怖分子的活动规律和袭击方式，实施提前打击；帮助美国国土安全部打击墨西哥贩毒网络的运毒行动，抓获美墨边境上活动猖獗的毒贩；帮助美国联邦调查局发现经济犯罪，其中包括在2008年破获美国“世纪巨骗”麦道夫(Bernie Madoff)的庞氏骗局。

押注大选成为总统亲信

由于主要服务对象是美国政府，Palantir的很多骨干员工都必须通过美国政府的背景调查，申请国家安全许可。由于担心遭到外国情报部门策反，美国政府会给这些骨干员工额外津贴，让他们住在Palantir公司附近。而Palantir在硅谷帕托阿尔托的总部，窗户上都安装了反窃听设备。除了美国政府，Palantir也为美国的盟友英国、德国等国提供服务。当然，他们不可能为美国眼中的竞争对手提供服务，从未考虑过中国业务。

从2010年开始，Palantir开始扩展企业用户市场，他们的第一个客户是摩根大通，还是由纽约市警察局推荐的。Palantir现在服务的商业机构包括金融巨头瑞信、制药巨头默克、空中客车以及菲亚特克莱斯勒等等。和咨询行业巨头相比，Palantir拥有更为先进的大数据分析技术，而收费价格却只有咨询公司的零头。他们面向企业市场的单次收费还不到100万美元。今年上半年Palantir的企业业务营收增长了27%。

从2003年创办以来，Palantir从来都没有实现盈利，2019年更是亏损了5.8亿美元。虽然独角兽长期亏损并不令人奇怪，但Uber和Tesla那些都是面向大众市场的企业，而Palantir却是一家面向政府和企业客户的公司。不过，今年上半年Palantir亏损收窄至1.65亿美元，营收同比飙升49%，至4.81亿美元。

直到此次上市，外界才得以获知Palantir的业务状况。截止今年上半年他们共有125名客户，政府客户贡献了54%的营收，其中一家政府机构就给Palantir带来了11%的营收。尽管没有公布客户具体信息，但外界都知道Palantir的主要服务对象是美国政府，包括中央情报局、五角大楼、联邦调查局、国税局、国土安全部等诸多政府机构。

2015年底或许是Palantir创办以来遭遇的低谷。那一年他们的政府业务陷入了饱和，企业业务拓展不力，更失去了包括可口可乐在内的企业巨头客户。但2016年蒂尔冒硅谷之大不韪公开支持特朗普，2016年给后者捐款了300万美元，让他成为了新任总统最信任的 科技 富豪，更担当了特朗普与硅谷之间的沟通桥梁。

特朗普的 科技 行业巨头见面会，也是由蒂尔出面组织的，Palantir更和谷歌、微软、苹果、Facebook等 科技 巨头一道参加总统与 科技 行业的高峰见面会。这或许是Palantir在全美媒体中最风光的一刻。随后Palantir的政府业务重新开始增长，更开始拓展到美国的海外盟友。

在硅谷没有立足之地

虽然蒂尔是Palantir的董事长和最大股东，但公司的具体业务运营交给了卡普，后者一直担任Palantir的CEO职位。有趣的是，蒂尔是硅谷屈指可数的特朗普支持者，但卡普却是一个自称 社会 主义者的左派。顶着一头乱发卡普在德国法兰克福大学拿到哲学博士学位，导师是大名鼎鼎的哈贝马斯(Jurgen Habermas)。2016年，卡普投票支持希拉里，甚至拒绝去会见当选总统特朗普，称自己对特朗普毫无好感。

虽然政见不同，但蒂尔和卡普都和硅谷无法相容。由于公开支持特朗普，蒂尔遭到了硅谷的排挤抵制，不得不在2018年搬到洛杉矶居住。在今年的总统大选中，蒂尔迄今保持着旁观和沉默态度，并没有像2016年那样公开站出来支持特朗普。虽然卡普支持希拉里，但他公开表示，自己反对硅谷这种越来越不包容的排除异己的文化。

毫不夸张的说，Palantir是硅谷最不遭人待见的 科技 公司。除了蒂尔公开支持特朗普的原因，Palantir也直接参与了美国政府的诸多争议行动。他们参与了中情局打击维基解密网站的行动，也涉足了美国情报部门监听棱镜计划。更为重要的是，Palantir为政府提供了基于视觉识别技术的数据分析，帮助美国政府发现和遣返非法移民，帮助美国警察确定和抓捕街头抗议分子，这让他们成为了硅谷眼中“助纣为虐”的坏公司。

在Palanir申请上市之后，卡普更宣布要和硅谷决裂。“Palantir虽然是在硅谷创办的，但我们和硅谷 科技 行业的价值观与企业目标越来越背道而驰。硅谷的工程精英们可能比绝大多数人都知道怎样打造软件，但他们却对 社会 应该如何组织或者司法需要什么知之甚少。过去十五年，硅谷一直和我保持距离，我也习惯了和他们保持社交距离。”

过去几年时间，Palantir在帕罗尔托的总部、蒂尔和卡普的住所都曾经遭到民众组织抗议，也坚定了他们离开的决心。就在申请上市之前，Palantir宣布把总部从硅谷帕罗阿托搬到科罗拉多州丹佛，展示自己和硅谷彻底决裂的决心。卡普在公开信中表示，“我们为美国国防和情报机构提供软件服务，是为了维护国家安全，却不断遭受非议，而那些出售消费者数据来获取广告利润的互联网公司，却对此习以为常。”

虽然卡普没有指名道姓，但他所斥责的对象应该是谷歌。蒂尔此前也曾经公开谴责谷歌是美国的叛徒。由于遭到员工的抵制，谷歌放弃了为五角大楼提供无人机视觉识别的技术项目；因为诸多谷歌员工不愿意自己的视觉识别技术帮助美军研发杀人武器。不过，微软、亚马逊和谷歌都在积极争夺美国五角大楼利润丰厚的云服务项目。

尽管Palantir因为与美国军方的关系而遭到硅谷疏远甚至抵制，但实际上，硅谷的崛起本身就和美国军方有着莫大关系。硅谷知名创业者史蒂夫·布兰科(Steve Blank)向新浪 科技 介绍说，斯坦福大学在冷战时期是美国军方的武器技术研究中心。被称为“硅谷之父”，开启产研合作道路的斯坦福大学前校长特曼(Frederick Terman)本身也是军方秘密科研团队的负责人。硅谷地区获得了五角大楼的大笔资金投入，吸引了大量工程人才，这为后来的芯片行业的兴起奠定了基础。

⑤ 大数据深度分析，特朗普为什么能逆袭赢得美国大选

大数据不是万能的，大数据并不能预测人心，所以大选不能用大数据来说明。柠檬学院大数据。

⑥ 美国大数据研究显示：这4种家庭容易出“学霸”，颠覆了传统认知

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如今家长对于孩子的教育问题，可谓是“煞费苦心”。从小学开始，家长在教育上的花费就占据了家里的一大笔开销，根本目的就为了让孩子能够赢在起跑线上，以后成为一名“ 学霸 ”。

“学霸”在学生阶段，绝对是一个人人羡慕的存在，如果哪个家长的孩子是学霸，那么这个家长也会十分地自豪。

从孩子出生的那一刻开始，父母都开始为孩子以后的成长担心，担心以后的学习成绩、生理 健康 、心理 健康 等，于是父母们竭尽全力地要给孩子创造出一个 好的成长环境。

像给予孩子一个完整的家庭， 为了孩子早早买了学区房，甚至为了照顾孩子做起了全职妈妈， 这些都是为了孩子以后的学习在努力，那么这样家庭下成长起来的孩子，会成为学霸吗？

生活在这样家庭的孩子，虽然不能保证会有学霸，但是至少孩子是幸福的，学习成绩也会相应好一些，但是否能成为学霸， 美国曾对此做过研究，并经过大数据分析：发现上面这些因素和孩子能否成为学霸都无关。

美国教育部发布的《孩子童年的纵向教育》项目中，项目调查了2万多的学生作为样本，对调查数据进行了研究分析 ，发下具备以下几种特征的家庭，往往更容易出现学霸。

1） 父母学历高，孩子通常成绩优秀

拥有高学历的父母，本来就携带“高智商”基因 ，而高学历的父母对于孩子的教育方面，也会更加重视。

就像 祖冲之是南北朝有名的数学家，而他的后代也都是数学家和天文学家，因此那些学霸孩子父母，大部分也都很厉害。

2） 父母 社会 经济地位高，孩子教育环境质量更高

父母的 社会 经济地位高，自然也会有更好的经济条件，可以为孩子提高更高质量的教育环境，自然学习成绩上也会不俗的成绩。

3） 家里的藏书量和孩子成绩成正比

那些喜欢买书并读书的父母，本身就十分睿智，学历很高；而家里的藏书量多，有读书的氛围，那么对孩子的成长也是具有很大帮助的。

4） 父母多参加学校的联谊会对孩子教育有帮助

父母经常参加学校举办的家长会，或者联谊会，会和老师、家长们彼此交流 育儿 方面的经验，这样对教育也有所帮助。

5） 父母一胎生育年龄在30以上，对孩子学习有帮助

那些一台生育年龄在30岁以上的女性，除去自身身体问题，剩下的很大一部分都是受到过高等教育的，或者事业上有所成就的成功女性，她们在本应该生育的年纪读书或者拼搏，所以生孩子的年龄就会偏大一些。

而这样的妈妈，无论是文化程度、智力水平和收入水平，都会在养育孩子方面，比其他妈妈更有优势和有利条件。

写在最后：

其实，通过研究的内容我们不难看出， 真正影响孩子成绩的因素，并非是外在的物质条件，而是父母本身的特质。

如果父母本身就是天资聪慧、踏实肯干、文化水平高，那么孩子就很大概率会在学习和生活中取得不小的成就。

⑦ 自由数据告诉你，大数据分析哪个领域运用最多

大数据有很多奇妙得运用，帮助人们真正从中获益。社会中的大多数企业基本会受到大数据分析的影响，但大数据是是如何增加企业及其产品价值的呢？

下面让我们来看看9个大数据高效益运用的关键领域：

1.拓展客户，分析客户需求，提供客户需要的服务

这是大数据应用最普遍，也最广为人知的一个领域，其主要方向是企业通过大数据分析更好地了解自己客户的行为和喜好。为了更全面的获得这些信息，企业都热衷于手机社交媒体、浏览器日志、文本分析和传感器的相关数据。一切工作的总目标是创建预测模型，比如美国零售商Target通过大数据分析可以准确地预测客户什么时候想要小孩，沃尔玛可以更好地预测哪些产品将会热卖，而政府能更好的掌握政务与群众生活的相关性。

2.企业对内优化业务流程，提升工作效率

在很多领域中，大数据越来越多地用于业务流程的优化，主要手段是收集社交媒体数据、网络搜索趋势及天气预报等方面大数据信息，进行大数据分析，从中挖掘出有针对性的预测信息，使得包括零售商在内的大多企业可以准确精细的分析出自身业务流程的优势和不足，并根据大数据分析得出的结论找到合适的调整方式与业务模式。比如人力资源业务流程也能够通过使用大数据分析来改进，优化人才招聘，衡量企业文化和运功参与度等之类的问题。

3.机器和设备的性能优化

在大数据时代，机器和设备的发展趋势必然是更加智能和自主化，像被大数据工具运行的谷歌自驾车、GPS及强大的计算机和传感器，在未来的道路上，不再需要人工的干预。

4.国家提高安全和执法

信用卡安全、网络安全、犯罪活动等都是治安执法的不变的主题，警察可以使用大数据工具来捉住最烦，预测犯罪活动，而信用卡公司可以利用大数据工具来检测欺诈性交易。大数据被广泛运用于治安执法的过程中，提高了执法的灵敏性，增加了对犯罪和恐怖主义活动的可控、可预测性。

5.智慧城市建设和智能化转型

大数据在国家安全和执法中的运用，改善了安全和执法，同时也是城市与国家转型的必要工具。很多城市都在试点运用大数据分析技术，将交通和公共设施纳入智能化的范围，试图转变为智能城市。大数据分析技术基于城市的实时交通信息、社交媒体和天气数据，适时优化交通情况，汇总成实时交通讯息。除此之外，在城市和国家转向智能化的过程中，大数据工具和技术能提供的是一个不可或缺的平台和道路。

6.个人生活中息息相关的大数据

适用于政府和企业的大数据，其实也适用于个人的生活。当人工智能产品进入日常的生活（如智能手表），我们就可从穿戴设备的应用中生成数据，追踪个人的热量消耗、睡眠模式等。甚至大数据也能成为寻找爱情的好帮手，众多社交平台和网站都运用大数据工具和算法分析用户的属性等其他信息，帮助自己的用户寻找到最合适的对象。

7.大数据使医疗技术应用和研发更快捷、高效

如每个人能受益于智能产品一样，在医疗卫生领域，大数据也能帮助医生更好的研究、诊断和治疗疾病。目前，大数据技术已被用来监视早产婴儿以及患病婴儿，记录每次心跳，分析呼吸模式，医生能在任何不适症状出现之前预测24小时内的病情，使得患病婴儿得到更早的救助。未来的临床实验不仅局限于小样本，更会服务于每个人，并且使医护人员与研究人员能更好地理解和预测疾病模式，运用大数据分析的计算能力能在几分钟内解码整个DNA，缩短找到新治疗方法的周期。

8.全方位追踪运动员以获得更优的改进

在运动领域运用大数据分析技术已不占少数，这样的监测几乎渗透进了运动员生活的方方面面。比如网球鼻塞的TBM Slam Tracker工具，它使用视频分析追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现。而若在运动器材中使用传感器技术，（如篮球或高尔夫俱乐部）则是通过获得鼻塞的数据，以分析结果为依据进行改进。除此之外，不少的精英运动队还利用智能技术追踪赛外运动员的活动，获得其营养状况及睡眠，甚至是社交对话等更日常、细节的信息监控其情感状况。

9.金融交易中使用，精准卖出和买入

金融行业应用大数据主要是在金融交易一块，尤其是高频交易（HFT）领域。大多数股权交易都是通过大数据算法进行的，这些算法越来越多地开始考虑社交媒体和新闻网站的影响因素，以此在几秒内作出买入和卖出的决定。

上述9个领域是目前应用大数据最多的领域，随着大数据工具越来越普及，还会有更多的其他应用领域，以及更多新的应用。

提供大数据工具和技术的平台也会随之增多，覆盖领域更广更全。作为国内优秀的企业数据定制服务平台之一， 自由数据 致力于为企业和开发者提供优质的数据资源、 API接口 和 数据定制服务 等，重点覆盖企业征信数据、 金融数据 、 社会舆情 、 生活数据 等领域。

⑧ 大数据分析师的前景怎么样

现在的生活离不开大数据，大数据分析师的发展前景一片光明。

现在的时代就是大数据时代，需要大数据来发挥作用，大数据的分析应用，可以为一个公司、一个企业、一个地区的未来发展规划起到一针见血的作用。随着大数据的火热，关于数据分析师的职业领域也越来越多，在大数据分析领域占得一席之地也不难，数据分析师前景是非常乐观。对大数据分析的前景大可不必担心。大数据分析的薪资也是有很多差异的，这是因为大数据分析行业的差异有很多，决定自己在数据分析岗位上的价值大小和对公司的重要程度，对公司越重要、越有贡献，在公司的地位和待遇就会越优异而不可轻易更替。所以不要仅仅局限于眼前，要不断的积累学习，才能得到提升。一般来说，美国的大数据分析师的薪资一般都是18万美金每一年。而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，数据分析师且颇受企业重视。

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⑨ 美军把大数据分析引入作战(1)

美军把大数据分析引入作战(1)_数据分析师考试

信息技术带给现实世界的最大变化之一就是万物皆可数据化，这使人们更加坚信“世界的本质是数据”“数据将会改变世界”，大数据标志着信息社会终于名副其实。大数据时代的到来会深刻地改变整个世界，也会改变人类的思维方式，同样也会改变战争。

机器人、自治系统、小型化、大数据和三维技术将是未来海上作战重点发展领域。美国海军既注重与传统的武器制造商如洛克希德·马丁公司紧密合作，同时也在寻求与谷歌等商业公司的合作，以提高未来海上作战的能力。近年来，美国海军与洛克希德·马丁公司、高校以及谷歌和IBM等IT企业合作，从而引领海军技术进入大数据时代。大数据来源众多，以惊人的速度、数量和种类发展，这就使得使用现有技术分析非常困难，特别是借助iPhone等现代触屏科技产品将产生新的大量数据，并可智能操控、无人操控。美国军方一些高级研发人员表示，他们尤其对海军舰艇的控制台感到不满，对于平均年龄18岁，在成长过程中一直伴随着iPhone和iPad等现代触屏科技产品的水兵而言，这些控制台的操作并不直观。他们建议，海军习惯于对那些从小就学会使用iPhone的新兵说“忘了iPhone吧，我要教你如何使用操纵杆”，试图用新兵所熟悉的现代科技（包括大数据、云计算等）来取代操纵杆式的陈规旧习。长期以来，美国海军舰载传感器、飞机和其他平台产生大量的数据，但是这些数据没有被有效地利用，需要大量的人力。美国海军通过整合这些类型的信息支持战术作战的能力非常有限。美国海军研究局（ONR）称，目前，机载、舰载和其他部署的系统产生了大量数据，想要在作战环境中利用全部数据已经变得很困难。

战场数据集成是大数据技术军事领域运用的关键，随着云计算、通信、媒体和移动计算的快速发展和深入应用，战场的数据量还将快速增长。大数据时代最大的亮点就是人和社会的计算，越来越多的问题都将通过计算得到解决。大数据是指人类有前所未有的能力来使用海量的数据，在其中发现新知识、创新新价值，从而为社会带来“大知识”“大科技”“大变革”和“大智能”等发展机遇。大数据时代通常具有四大特征：一是数据量大，数据量级已从TB发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。二是多样化，数据类型繁多，多为网页、图片、视频、图像与位置等半结构化和非结构化数据信息。数据品类将极其混杂，关联度一般极低，而且在相当长的时期内非结构化数据会占据大数据的主体。三是处理快速化，数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。四是价值高和密度低，大数据往往意味着极高的价值，但同其体量一样，正是因为极小价值的海量汇合，才形成了大数据的高价值。现在随着各项创新技术的汇集，大数据展现出了大量的新机会，特别是军事领域的运用。这些趋势决定着最重要的战场需要，可视化战场要求军队数据处理高速化、精准化以保持战斗力，武器装备信息整合要求在数据合并后能成功地集成。

美国奥巴马政府在获得连任后不久就宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业的发展，将“大数据战略”上升为国家意志。美国政府和军方都明确表示，国家拥有数据的规模、活性及解释和运用将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制甚至将成为海权、空权、陆权之外的另一种核心资产。因此，未来战争与其说是石油战争不如说是大数据战争。美国海军通过采用突破性的分析工具建立海军大数据生态系统来解决此问题。美国海军希望寻求利用大数据增强作战能力的方法，通过整合IT系统数据和作战系统传感器获得实时结果，利用云计算和大数据技术发展作战工具。例如，允许指挥官在船上查看仪表盘，能够实时跟踪任务中发生的一切，掌握预期的变化情况，并推测可能的结果。

目前，美国海军主要集中在两个领域即反潜作战和一体化防空反导系统，来提升大数据对作战的效果和能力，寻求增强威胁评估预警、作战识别、一体化作战和任务计划以及执行能力。美国海军主要在以下四个方面开展研究：建立海军数据科学通用的基础体系架构，用于不同机构间数据表征和共享；引入数据源并建立索引，通过海军的云环境利用大量的数据集合；进行海军作战分析，开发先进的分析工具支持作战，特别是反潜作战和防空反导作战；利用云计算的安全性和完整性，增强海军防御能力。

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⑩ 美国国防部非常重视国防大数据分析和研发

美国国防部非常重视国防大数据分析和研发

[据C4ISR新闻网站2015年9月9日报道]大数据已经不仅仅是一个时髦词语，大数据是国防部内部机构优先考虑的内容，向承包商创造机会进行情报收集、分析和网络安全分析。

今年一些组织，如美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）在大数据的研究和开发工作投入大资金。结果呢？先进的分析和技术，如分布式计算正在迅速成为现代化、网络化武器系统的有机组成部分。

这种转变不仅影响日益复杂的武器，而且影响军队的指挥与控制能力。面对日益减少人员数量，美国国防部的所有分支机构都将目光转向通过远处的网络化和无人指挥控制系统保证美国的作战能力。

所有的军种正在资助研大数据研发。许多与此趋势相关的新的机遇出现了。

构建国家网络任务部队

美国网络司令部（Cyber Command）和总务管理局（the General Services Administration）近日发布信息寻求国家网络任务部队的支持。国家网络任务部队将具备从所有来源情报分析到网络运营、规划和培训的能力。要求具备“多个情报来源的情报分析能力，以及对新出现的威胁的预警能力。

利用数据联合信息环境

美国国防信息系统局很快将发布建议，新的联合管理系统（JMS）的软件将包括先进的分析能力的要求。该JMS对美国国防部的联合区域安全堆栈的安全运行至关重要。美国国防部首席信息官称JMS作为新的商业软件，具备从貌似不直接相关的数据进行分析的能力。

先进的云分析

DISA也在寻求大数据分析，以增强其网络安全高级分析云（CSAAC），其维护国防部网络。承包商可以提供软件与先进的分析功能，分别是：开源的，商用现货，并提供当前CSAAC解决方案并没有提供的功能。

厂商应该与网络安全事业部进行沟通，或者建立与诺斯罗普·格鲁曼公司合作关系，诺格公司在2015年3月获得了值约7400万美元的合同才研发CSAAC的雅典卫城的大数据存储。

分析内部威胁

国防部官员近日宣布成立国防部内部威胁管理和分析中心（DITMAC），以确定并减轻由内部威胁带来的安全挑战。2013年华盛顿海军工厂遭受袭击之后，DITMAC开始运作，2015年秋将达到初始作战能力，利用预测性分析，促进内部威胁的识别避免其成为重大危险源。

展望未来

这些机会仅仅是冰山一角。 Deltek预测称，国防大数据开支十年内将以8.7％的增长率稳步上升。

政府的所有部门，民用，国防和情报部门，预计大数据技术服务每年将以9.6％增长率，软件将以8.6％进行增长。大数据相关的硬件也将增长，但速度较慢，4.6％的增长率。

最后，增长的大数据应用将满足网络安全和情报分析的要求，与威胁美国国家安全的行为做斗争。

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