美国大数据质检

㈠ 利用大数据分析语音质检的优势在哪

大数据分析语音质检可以提升质检分析的精准度，另外，当呼叫中心日电话呼出量和回呼入量达到上百答G甚至更大体量时，必将伴随一些技术问题的出现及人工无法解决的情况。呼叫中心不仅对大批量的语音进行检查，而且希望在最短时间内对导出结果进行二次分析统计，这就是由数据规模增大带来的技术问题。若没有依托于底层大数据平台，很难快速准确的对大体量数据进行运转处理，这也是中金数据语音分析云不同于行业内利用单机或集群的方式处理语音数据的优势所在。

㈡ 美国大数据工程师面试攻略有哪些

如果说硅谷成功是有原因的，我觉得有两点。地理位置是得天独厚吸引大量人才，这里有Stanford和加州州立高校提供智力库的支持，在硅谷可以看到来自全世界的最聪明的人，中国人，印度人，犹太人构成这些Engineer的主力。虽然国内做技术自嘲为码农，但在硅谷成为一个优秀工程师还是收获颇丰。另一方面创业是一个永恒的话题，在Stanford有个说法空气中都飘扬中创业的味道，一些早期员工通过上市套现又积累经验成了天使投资，Y Combinator，各种技术forum，meetup，创业导师，都很活跃。资本的力量功不可没，早年VC通过投资，收购，上市放大形成一个雪球效应。大家总喜欢问什么是next big thing，哪一个是下一个facebook，下一个musk，根据统计10年能成就一个千亿以上的公司，目前这个进程正在缩短。它坐落于美国加州，从圣何塞到旧金山的狭长地带，中间是San francisco bay，简称湾区。它的由来是这边有计算机核心处理器中离不开的硅，30年来，硅谷就发展成为无数技术性创业公司的摇篮。在20多年前，就有很多硬件公司的辉煌Intel，Oracle，Apple，Cisco成功上市，10年前，互联网的兴起，造就了Yahoo，Google，Ebay的神奇，而如今Tesla，Facebook，Twitter，Linkedin正扶摇直上，成为美股高科技股的领头羊。这些公司的市值从几十billion到几百billion，PE从负数到上千。疯狂的估值背后也改变了世界。我个人热爱大数据，在硅谷这也是大家津津乐道的，有个笑话，其实大家还是兴趣驱动就好，不要那么功利，大数据技术涉及太多，平常工作中也是慢慢积累，有无数的坑和技术细节需要克服。并不是说那个技术最热就要用哪个。

㈢ 大数据时代的质量机遇

大数据时代的质量机遇

出差在外，想选择一家适合自己的酒店。只需在手机App上输入对酒店的个性化要求，手指轻轻一按，几十家甚至上百家酒店就立马一一呈现在眼前。卫生条件、服务态度、餐饮特色、地理位置……通过查看大量网友的点评和酒店分数排名，你可以在短短几分钟内方便快捷地寻找到自己心仪的酒店；出门办事，同样只需在App中下单，2～3分钟后一辆专属于你的专车就会到达指定地点。车上不仅提供了标配的矿泉水和充电器，还有司机发自内心的热情服务。

这只是我们身边依靠大数据改变生活方式的两个例子。在我们所享受到的方便快捷、优质服务的背后，就是大量以往消费者消费数据的支撑，而你对此次消费或服务的评价和反馈又将为这个大数据库增加新的信息。8月19日，国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，提出要开发利用好大数据这一基础性战略资源。毫无疑问，我们已经进入了大数据时代。那么，大数据将给中国质量带来什么？

质量就是数据

武汉大学质量发展战略研究院早在几年前就开始了质量大数据的研究，取得了不少成果。几年来，他们对质量大数据的语义进行了分析，建立了食品、电器、通用产品三个语料库，建立了大数据监测网站和数据分析模型。

在谈到“质量”与“大数据”的关系时，院长程虹阐明了自己的观点：“质量离不开数据，质量的本质就是数据。”程虹说，无论在产品的生产环节还是在销售环节，都要依赖于大量的数据。在产品的检验检测中，离不开数据；在政府的质量监管中，同样离不开数据。

《关于促进大数据发展的行动纲要》中特别提到，要在城市建设、社会救助、质量安全、社区服务等方面开展大数据应用示范。大数据对质量的重要性已经成为很多质量人的共识。中国计量学院经管学院质量发展研究院教授周立军认为：“大数据是信息公开的基础，对于提高决策的科学性、有效性都有很大的帮助；大数据对开展质量预警的作用也很明显，可以让发出的质量预警更加精准；在建立企业信用系统过程中，大数据也被寄予厚望，能够发挥很大作用。”

缺乏消费领域的质量数据

山东大学质量管理研究中心主任温德成在谈到质量大数据时，首先讲到的是质检系统的质量大数据。“质检系统收集了很多质量数据，但这些数据还没有得到很好的整合、分析和应用。”温德成提到了质量监督抽查，“监督抽查中获得的产品质量数据很多，绝不仅仅是一个合格率、不合格率的问题。如何利用好这些数据，是大数据时代质检部门应该首先思考的问题。”温德成也介绍，在国外，掌握大量数据的其实并不是政府，而是一些社会机构。这些机构收集了大量来自市场、来自消费者的评价和反馈，这些数据正是目前我国所缺乏的。

缺乏消费领域的质量数据，这也是程虹从事质量大数据研究以来最深刻的感受。“以前，质量控制是基于生产过程的控制；但是现在，成功企业的质量控制恰恰不是基于生产导向，而是基于消费导向。也就是说，来自消费者、来自市场的数据比来自生产过程中的数据更有意义。遗憾的是，我们现在没有这部分数据，我认为这是我国质量大数据发展的一个瓶颈。如果一个企业不知道自己的客户需要什么、喜欢什么，不掌握这些质量大数据，要想做好产品，恐怕很难；同样地，如果一个政府不知道市场的真实情况到底是什么，不掌握这些质量大数据，要想做好质量监管，同样也很难。”

技术将发挥重要作用

选餐厅先看大众点评，选酒店先看酒店分数排名，选专车先看以往乘客评价……互联网上这些大量的数据就是来自消费者、来自市场。专家们认为，利用好质量大数据，不仅可以解决政府监管的很多难题，甚至可以迎来中国质量发展的一次革命性机遇。

作为一名普通消费者，程虹说自己最近喜欢上了一件事情，那就是坐Uber（优步）专车。在自己的一篇文章里，程虹详细分析了专车服务的质量大数据是如何颠覆传统的出租车运营监管机制。出租车最大的难题，无非就是信息不对称，也就是“人找不到车，车找不到人”。但是，互联网尤其是移动互联网，包括实时定位技术，使司机和乘客不用付出更多的搜索成本，就能找到彼此。因为大数据让双方之间信息透明、信息对称了。至于政府所关心的车辆服务质量问题，市场其实早就给出了答案，根本用不着政府操心，乘客的评价和结算的延迟支付，都会让专车司机不敢稍有懈怠地去提供高质量的服务。“以前让政府头疼的高峰时间打不着出租车、出租车服务质量不好等难题，在大数据时代，就这样轻松地被市场解决了。政府的角色应该从出租车的管制者变成大数据平台的提供者。”程虹认为，这是典型的质量大数据解决政府做不到的事情的应用案例。

程虹坦言，技术一小步，制度一大步。“大数据这个新技术已经来了，我们的监管制度也必须发生变化，甚至是革命性的变革与之配套，才能让新技术真正发挥出神奇的力量。”

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㈣ 美国利用大数据进行国家治理的实例有哪些

虽然我没在 美国待过，但是知道一些。

1. 利用大数据的数据分析，已经可以进行信用卡诈骗监测

2. Google无人车也算是大数据一部分

3. 提前预知犯罪的发生

4. 人脸识别，在公众场所识别犯罪分子。
   

㈤ 2022年美国大使馆大数据怎么核查留学生背景

向美国申请移民、签证和留学，相关机构都会对移民申请进行背景调查，这个相关机构就是美国的FBI。一般调查申请者亲属关系、申请人的社会背景和犯罪记录、申请人的资金来源。
如果认为背景调查跟政治无关那就太天真了。2019年高考状元李泰伯，总分达七百零三分，而且是班长、学生会主席、校模拟联合国主席，三次全国数学竞赛冠军。一个德智体全面发展的学生，申请美国十一所前二十名大学时，居然全部被拒，后只得读香港大学，一年后转美国麻省理工学院本硕连读，曲线进入。据资深人士分析，他是班长、学生会主席，而这些社会活动均在中国官方背景下，美国的“政审”没有通过，这才是李泰伯被拒的真正原因。
审查，是把好安全入口关，是预防出现安全事件。移民是非我族人而成一国之人，必须审查。比如日本，要移民可以，查三代。而企业和政府机关录用人员，那更是进入核心圈子。

㈥ 盘点政府推动大数据应用及发展的举措

盘点政府推动大数据应用及发展的举措
一、政府：推动大数据应用的最关键力量
（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量
根据麦肯锡大数据研究报告指出， 各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力 对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。
大数据
另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：
1、 政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台 。
2、 开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。 政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。
3、 政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。 数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值， 这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。
4、 政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201 年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良 性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。
（二） 国内外政府开放数据的情况
在 2009 年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov 上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领 域的 13 万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009 年之后都建立起了政府数据开放平台，成为 了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。
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在我国， 2011 年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6 月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。
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（三）、 大数据对于政府治理具有极大的价值
大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。
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（四）、大数据上升至国家战略成为共识。
大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产 业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37 万个数据集，并开放网站的 API 和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将 引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。
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（五）、 我国 高度重视大数据未来发展
自去年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。
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（六）. 各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇
值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015 年 12 月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。

表 3： 各部委推进大数据应用时间表
序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015 年 12 月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、 “一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015 年 12 月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015 年 12 月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015 年 12 月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015 年 12 月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。 信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015 年广泛开展试点， 2017 年 12 月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016 年 12 月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015 年 12 月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015 年 12 月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7 个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国 ”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与 “信用中国 ”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国 ”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015 年 12 月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020 年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015 年 12 月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016 年 12 月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020 年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。

㈦ 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

㈧ 2022年12月5日美国有什么大数据

根据美国约翰斯·霍普金斯大学（JHU）的数据，截至美东时间12月4日19时30分（北京时间12月5日7时30分），美国累计新冠肺炎确诊病例98,972,375例，累计死亡病例1,081,431例。两项数据与24小时前相比，新增确诊病例4469例，新增死亡病例0例。整体死亡率超1.2%。截止目前全球新冠确诊数大幅上涨，和气候、流感也有关系。（统计数据以JHU统计为准）。昨日（12月1日）新增13万5518例，近期新高。

虽然目前美国官方不再统计，虽然很多人说这数据不准，但这是目前了解美国疫情的最直接渠道！目前央视新闻也是参考该渠道。