A. 大数据具有什么特征
第一、海量的数据规模。
大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。就商业WiFi企业所拥有的数据而言，即便整合一个商场或者商业中心所采集到的数据也很难达到这种“超出范围”的数据量，更不要说少有WiFi企业可以做到布点一整个商业中心，现在多数的商业WiFi企业还是处于小规模发展阶段，所得到的数据多是某一个门店或者单独营业个体的数据，并不能称之为大数据。所以要想收集海量的数据，就目前的行业发展态势而言，最佳的选择是企业合作，通过合作，集合多家企业的数据，填补数据空白区域，增加数据量，真正意义上实现大数据到大数据的跨步。
第二、快速的数据流转。
数据也是具有时效性的，采集到的大数据如果不经过流转，最终只会过期报废。尤其是对于商业WiFi企业来说，大多数商业WiFi企业采集到的数据都是在一些用户的商业行为，这些行为往往具备时效性，例如，采集到某位用户天在服装商场的消费行为轨迹，如果不能做到这些数据的快速流转、及时分析，那么本次所采集到的数据可能便失去了价值，因为这位用户不会每一天都在买衣服。快速流转的数据就像是不断流动的水，只有不断流转才能保证大数据的新鲜和价值。
第三、多样的数据类型。
大数据的第三特征就是数据类型的多样性，首先用户是一个复杂的个体，单一的行为数据是不足以描述用户的。目前WiFi行业对大数据的使用多是通过分析用户轨迹，了解用户的行为习惯，由此进行用户画像，从而实现精确推送。但是单一的类型的数据并不足以实现用户画像，例如，笔者之前了解过一些企业可通过用户某一段时间的在某一区域内的饮食数据，并由此在用户进入这一区域的时候推送相关信息，但是这一信息只是单纯的分析了用户一段时间的饮食数据，并没有考虑到用户现阶段的身体状况、个人需求和经济承受能力等等，所以这种推送的转化率也就可想而知。
第四、价值密度低。
大数据本身拥有海量的信息，这种信息从采集到变现不要一个重要的过程——分析，只有通过分析才能实现大数据从数据到价值的转变，但是众所周知，大数据虽然拥有海量的信息，但是真正可用的数据可能只有很小一部分，从海量的数据中挑出一小部分数据本身就是各巨大的工作量，所以大数据的分析也常和云计算联系到一起。只有集数十、数百或甚至数千的电脑分析能力于一身的云计算才能完成对海量数据的分析，而很遗憾的是，目前WiFi行业中的绝大部分企业并不具备云计算的能力
B. 大数据“点将”，这些世界级大咖牛在哪
国际大咖全能王：柯克·伯尔尼(Kirk Borne)25位全球顶尖大数据科学家之一、博思艾伦高级数据科学家、天体物理学家和空间科学家柯克·伯尔尼现担任博思艾伦（Booz AllenHamwuilton）公司高级数据科学家。被媒体评为25位全球顶尖大数据科学家之一，并在2014年被评为IBM大数据与分析英雄。除了任职于博思艾伦，他还是很多其它公司的顾问委员会成员。他在加州理工学院获得了天体物理学博士学位，是一名天体物理学家和空间科学家，不愧为一个全能王。塔尖人物：马克·范·雷蒙南(Mark van Rijmenam)全球十大顶尖大数据影响人物之一、知名大数据网站Datafloq创始人马克·范·雷蒙南，全球十大顶尖大数据影响人物之一、著名演讲家、博士。在大数据、数据区块链、物联网和颠覆性创新方面有很高的建树：知名大数据网站Datafloq创始人、数字化领导力实验室创建合伙人、荷兰Data Donderdag大数据论坛联合创始人，著有《Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for YourBusiness》。前瞻：杰克·肖(Jack Shaw)美国BBT公司总裁，美国数据区块链委员会高级负责人、全球区块链委员会高级顾问、高级战略咨询专家杰克·肖，作为当今世界极具前瞻性的世界著名未来学专家，杰克•肖致力于通过定量、定时、定性和其他科学方法，探讨现代工业和科学技术的发展对人类社会的影响，拥有超过30年探索未来社会发展预测的研究经验，专注领域包括新生技术，如大数据、AI、物联网、3D打印技术、移动商务、数据分析等等，是世界5大顶尖科技未来学专家之一。
C. 安徽兰智大数据科技有限公司怎么样
安徽兰智大数据科技有限公司是2017-12-20在安徽省合肥市蜀山区注册成立的有限责任公司(自然人独资)，注册地址位于安徽省合肥市蜀山区金寨南路289号科硕创业园B座205室。
安徽兰智大数据科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91340100MA2RCC5T2E，企业法人张欣欣，目前企业处于开业状态。
安徽兰智大数据科技有限公司的经营范围是：人工智能、云计算、大数据产品的销售与咨询、服务；软件开发与外包服务；信息系统的规划、咨询设计、集成实施、技术服务及运维服务；信息安全等级保护系统的测评、整改、建设与服务计算机软硬件、通信及相关新技术的开发；成果转让及产品销售；城市工程建设与运营服务；建筑智能化系统工程的设计、安装、施工与维保；消防报警、防盗监控、安全技术防范的工程；机房的装饰、环境、配电、防雷工程；电子信息产品、实验实训设备、电梯设备、空调设备的销售与安装；实验仪器设备销售（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）。
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D. 大数据挖掘为电商市场保驾护航
大数据挖掘为电商市场保驾护航
随着我国电子商务的高速发展，越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的助推作用。基于数据分析的精准营销方式，可以最大限度地挖出并留住潜在客户，数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量——在大数据时代，一切皆可“量化”，数据挖掘与服务成为继云计算之后一大热点，看似普通的小小数字背后，蕴藏着无限商机。
数据挖掘是什么?
数据挖掘也可称为资料探勘、数据采矿，一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
大数据背后的商机
记者从全程电子商务366ec开发部兰先生处了解到大数据挖掘对电子商务的实际意义。他说：“对海量数据进行挖掘与分析，可以帮助我们的客户多维度统计自己网站用户的使用习惯与心理变化，为客户实施有针对性的促销战略提供依据，帮助客户与消费者之间进行有效的沟通和互动。”兰先生还用京东和亚马逊的盈利增长对比数据向记者展示大数据挖掘对亚马逊稳定的爆发式增长的影响，“京东商城近年来的销售额增长迅猛，但纯利润却在不断下滑，甚至呈负增长，而亚马逊依托精准的数据统计与分析，不断开发隐藏的消费者需求信息，在20%的消费者群体上就达成了80%的盈利。”
电商时代数据至上
相比shopex和hishop，366ec虽然是新起之秀，但管家婆作为中小企业管理软件的NO.1，为366ec商城系统的科学化管理奠定了基石，商城系统的同质化可以说是目前电子商务服务市场比较严重的问题，但同质化本就是各行各业不可能摆脱的困境。但记者从366ec开发部经理谢先生处了解到，“尽管当下电商市场的繁荣隐藏着同质化的危机，但只要注重细节，重视数据信息的挖掘，成为电商市场的黑马还是有可能的。”
他还说：“知识经济时代，消费者已经不再那么好糊弄，电子商务虽然提供了便捷快速便宜的消费方式，但经过多次信用危机的伤痛之后，现代消费者很难再轻易上钩，只有有数据支撑的营销，针对消费者量身打造的消费模式才有可能解决这种困局。”
“不管是哪种商业运营模式，拥有庞大的数据库是根本。只有拥有了大而全的数据，才能使数据挖掘公司为多个领域提供数据。”南开大学商学院教授安利平介绍说，有了数据库基础，商城系统要考虑的便是不断完善和更新自己的数据挖掘工具，包括数据分析流程、技术等。
电子商务时代，商城系统的数据挖掘功能应该可以是实现开拓市场，扩大客户群体，提供技术、运营、经营方案等方向拓展，只有在数据挖掘上下足功夫，才能在同质化的电商服务市场占据一席之地。
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E. 欧洲失业率为什么高特别 是西班牙。
网络【移民波兰吧】
上图为2017年11月30日，欧洲统计局公布的欧洲各国最新失业率数据：
欧元区（19个国家）2017年10月的失业率为8.8%，约1824万人口，去年同期水平为9.8%
欧盟28国2017年10月的失业率为7
.4%，约1434万人口，去年同期水平为8.3%
失业率最低的三个国家分别是捷克、马耳他和德国，而排名最高的是希腊和西班牙
波兰2017年10月的失业率为4.6%，排名第七，总人数约79.6万人，去年同期水平为5.8%，降低1.2个百分点
上图为从2000年开始，一直到当前的欧盟/欧元区失业率曲线图，受欧债危机，2013年失业率达到了最大值，而当前是最好的时刻。
近年来，波兰的各方面经济数据一直在逐步走强，这和当前执政党的一些经济举措有着非常大的关系，虽然其在一些性质措施上遭受了各种各样的质疑和指责，但实际经济数据却给予了最强支撑，一些批评家不得不哑然。对于失业率，在萃欧前期发布的波兰大数据文章中也有体现，总的看来，当前的失业率是近8年来最好的数据。但深入分析，可以发现对于25岁以下的年轻人，其失业率达到了14.4%，人数约19.2万人，从这一点上，可以看出，年轻人如果想找到一份稳定的工作相对来说，还是比较困难，波兰的企业一般都愿意雇佣有经验的人员。
希腊和西班牙是移民的热点国家，从失业率数据，也就基本能看出这两个国家为何会推出购房移民这样的政策了。在欧洲，政府90%的收入来源主要靠税收，当经济不好时，政府的收入就会非常困难，因为穷，所以不得不通过一些旁门左道（比如：移民）来增加税收。在做移民规划时，不仅要考虑移民成本、申请时长等因素，更需要考虑移民后的生计，假如是土豪，那无所谓，但是移民后如果仍需要考虑在本地进一步发展，那必须要权衡所在国的宏观经济环境，这在很大程度上会影响后期的发展。
欧凡旅行丨移民
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F. 大数据在金融行业的应用与挑战
大数据在金融行业的应用与挑战
A 具有四大基本特征
金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球最大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供实时数据、财务分析等。
随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临崩盘，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有1.5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。
大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。
具体来说，大数据具有四大基本特征：
一是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。
二是数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。
三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。
而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。
B 重塑金融行业竞争新格局
“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：
大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。
金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。
大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。
大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。
数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。
美国大数据发展走在全球前列。美国政府宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在政府体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国政府推出Data.gov政府数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马政府推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。
英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资1.89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”data.gov.uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用政府资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。
C 打造高效金融监管体系
大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来,作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。
侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗
全球每年因欺诈造成的经济损失约3.7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球最大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等政府部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国政府利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国最佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。
大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系
美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。
美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。
D 数据整合困难
应用经济指标预测系统分析市场走势
IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。
追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化
当今搜索引擎、社交网络和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。
2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以1.85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅0.76%的平均收益率。
美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。
提供广泛的投资选择和交易切换
日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，最低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的1.19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。
利用云端数据库为客户提供记账服务
日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值2.5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。
为客户定制差异化产品和营销方案
金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。
一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求最大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。
催生并支撑人工智能交易
“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达2.7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。
推动金融产品和服务创新
E 面临三大挑战
目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。
据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。
数据安全暗藏隐患
大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国Handshake.uk.com就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。
人才梯队建设任重道远
人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。