测算大数据

A. 大数据、云计算的发展趋势如何

随着大数据、云计算相关技术在技术体系上逐渐趋于成熟，大数据和云计算目前正处在大面积落地应用的初期，所以并不是大数据和云计算不像之前那么热了，而是大数据和云计算技术正在构建起自己庞大的价值体系，相信在工业互联网时代，云计算和大数据将发挥出越来越重要的作用。大数据和云计算本身就存在紧密的联系，随着当前云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展，二者的结合也正在逐渐进入到一个新的阶段，这个阶段就是要契合行业的应用场景，未来在工业互联网时代，大数据和云计算将全面促进传统企业的创新和发展。建议可以关注下时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，大家可以去体验一下。
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B. 大数据测算2019-2020赛季259名球员的表现评分

只对2019-2020赛季有一定上场时间的球员进行分析，像考辛斯，杜兰特没出过场就没有数据，一些出场时间极少的像欧文也没有数据，最后采集了259个样本，下面只展现前100名和最后3名。

1：詹姆斯·哈登：99.00

2：安东尼·戴维斯：97.31

3：扬尼斯·阿德托昆博：95.69

4：科怀·伦纳德：95.66

5：达米安·利拉德：95.65

6：卢卡·东契奇：93.73

7：吉米·巴特勒：93.72

8：勒布朗·詹姆斯：93.54

9：特雷·杨：92.48

10：布拉德利·比尔：92.00

11：杰森·塔图姆：90.50

12：波尔吉金斯：89.99

13：尼古拉·武切维奇：89.53

14：安德烈·德拉蒙德：88.53

15：扎克·拉文：88.46

16：弗雷德·范弗利特：88.37

17：哈桑·怀特赛特：88.27

18：尼古拉·约基奇：87.95

19：拉塞尔·威斯布鲁克：87.95

20：肯巴·沃克：87.54

21：克里斯·保罗：87.34

22：帕斯卡尔·西亚卡姆：87.32

23：朱·霍乐迪：87.29

24：凯尔·洛瑞：87.16

25：拉马库斯·阿尔德里奇：87.00

26：巴姆·阿德巴约：86.67

27：本·西蒙斯：86.60

28：鲁迪·戈伯特：86.55

29：德阿隆·福克斯：86.38

30：谢伊·吉尔杰斯·亚历山大：86.36

31：布兰登·英格拉姆：86.27

32：德文特·格拉汉姆：85.97

33：CJ·麦克鲁姆：85.68

34：安德鲁·维金斯：85.63

35：德玛尔·德罗赞：85.61

36：达尼罗·加里纳利：85.49

37：德文·布克：85.42

38：克里斯·米德尔顿：85.22

39：多曼塔斯·萨博尼斯：85.12

40：托比亚斯·哈里斯：85.09

41：多诺万·米切尔：84.95

42：凯文·乐福：84.73

43：贾马尔·穆雷：84.45

44：布鲁克·洛佩兹：84.33

45：威尔·巴顿：84.15

46：里基·卢比奥：83.98

47：戈登·海沃德：83.97

48：马库斯·斯玛特：83.96

49：斯宾塞·丁翁迪：83.79

50：凯里·乌布雷：83.67

51：阿隆·戈登：83.43

52：郎佐·鲍尔：83.35

53：马尔科姆·布罗格登：83.29

54：罗伯特·考文顿：83.25

55：特里·罗齐尔：83.20

56：路易斯·威廉姆斯：83.14

57：贾·莫兰特：83.11

58：杰伦·布朗：83.00

59：阿尔·霍福德：82.99

60：蒙特雷兹·哈雷尔：82.90

61：德里克·罗斯：82.53

62：迈尔斯·特纳：82.33

63：阿莱克斯·博克斯：82.31

64：TJ·沃伦：82.26

65：约纳斯·瓦兰丘纳斯：82.11

66：巴蒂·希尔德：82.04

67：史蒂夫·亚当斯：81.94

68：朱利叶斯·兰德尔：81.85

69：贾利特·阿伦：81.82

70：特伦斯·罗斯：81.61

71：埃文·福尼尔：81.47

72：埃里克·布莱德索：81.45

73：戴维斯·贝尔坦斯：81.34

74：诺曼·鲍威尔：81.33

75：德章泰·穆雷：81.22

76：劳里·马尔卡宁：81.05

77：哈里森·巴恩斯：80.99

78：米切尔·罗宾逊：80.98

79：克里斯蒂安·伍德：80.89

80：科林·塞克斯顿：80.80

81：博扬·博格达诺维奇：80.73

82：贾伊·克劳德：80.48

83：戈兰·德拉季奇：80.19

84：拉里·南斯：80.16

85：博格丹·博格达诺维奇：80.07

86：贾伦·杰克逊：80.06

87：特里斯坦·汤普森：79.94

88：蒂姆·哈达威：79.82

89：OG·阿奴诺比：79.80

90：丹尼斯·施罗德：79.67

91：马库斯·莫里斯：79.56

92：布兰登·克拉克：79.50

93：伊斯梅尔·史密斯：79.24

94：凯文·亨特：79.17

95：德里克·怀特：79.15

96：特洛伊·布朗：79.08

97：马凯尔·富尔茨：78.97

98：卡梅隆·安东尼：78.78

99：内曼加·别利察：78.69

100：泰厄斯·琼斯：78.67

最后再以联盟最差的三名球员作为收尾：

257：特伦斯·弗格森：63.24

258：布鲁诺·费尔南多：63.16

259：格兰特·威廉姆斯：62.37

C. 大数据未来的发展前景怎么样

数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会重视的重要战略资源，并已成为我们争相抢夺的新焦点。因此，企业必需要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓宽的根底设备，是产生大数据的渠道之一。自2013年开端，大数据技能已开端和云计算技能紧密结合，估计未来两者联系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革新，让大数据营销发挥出更大的影响力。
科学理论的打破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技能革新。随之兴起的数据发掘、机器学习和人工智能等相关技能，可能会改变数据世界里的许多算法和根底理论，实现科学技能上的打破。
数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个根底渠道，也将建立起跨领域的数据同享渠道，之后，数据同享将扩展到企业层面，而且成为未来产业的中心一环。
数据走漏泛滥
未来几年数据走漏事件的增长率或许会到达100%，除非数据在其源头就可以得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据进犯，不管他们是否现已做好安全防范。而一切企业，不管规划大小，都需要从头审视今日的安全界说。

D. 大数据怎么样

应用领域分布：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

注：金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻行业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

E. 高考“大数据”能预测录取概率

在高考前，很多机构就开始宣传自己的高考志愿填报服务，一些机构以举办免费讲座的形式，向家长和考生推广咨询收费服务。

“所谓预测的录取概率不可能百分百准确，考生和家长最多只能以此为参考”，湖南一所高校的招生老师称，“录取分数线是由高校的招生计划和当地考生的志愿填报情况共同决定的，有很大不确定因素，因此分数线可能出现‘大小年’的情况。”

对于目前“大数据测算方法”，一家高考志愿填报线上辅导机构的工作人员表示，其实只能在分数出来后根据“大数据”给出一个大概的范围，但在分数线擦边、刚超重本、二本线等多种情况下，预测就不重要了。

F. 大数据未来的前景怎么样

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》