大数据何以

❶ 电影“大数据”应该拥抱“大时代”

电影“大数据”应该拥抱“大时代”_数据分析师考试

截至7月28日，中国内地电影市场创下首个50亿元单月的票房新高。其中，票房前三甲《捉妖记》、《煎饼侠》、《大圣归来》，贡献了超过30亿元的票房。从7月9日开始内地影市已经连续19天单日票房破亿，其中有7天突破2亿，2天突破3亿。业内人士分析，今年，暑期档票房预计大约能增加20%-30%，中长期来看，暑期档票房创新高点燃了国产电影信心，国内文化产业消费空间仍然很大。（7月30日搜狐财经）

这个暑期最火热的东西，除了“酷暑”，还有“电影”。单从票房来看，国产电影确实迎来了“大数据”时代，这些票房远超同时期的好莱坞电影，光鲜的数据背后是诱人的中国电影业非常广阔的市场前景。然而，在笔者看来，“大数据”并不必然意味着“大时代”。

“大数据”是量的积累，“大时代”是质与量的优化组合。据搜狐财经报道，“截至目前，2015年度观影人次超7亿，而2014年度全年观影人次为8.3亿人次”，其中，仅仅一个7月份，累计票房已超50亿元，观影人次达1.44亿人次。从数据中我们可以读书这样一些信息，一是国产电影业发展势头很猛，二是国内观影人数越来越多，三是我们看到的只有数据。这么庞大的数据支撑，必然会形成量的优势，而这是产生“大数据”的前提。确实，从暑期档的几部电影可以看出，国产电影的质量有了质的飞跃，但在前不久，我们还在吐槽国产电影烂片太多，何以在这么短的时间内突飞猛进了呢？笔者一向是以最善意方式的去理解一种现象，我宁愿相信中国电影人的集体爆发，或者是灵光一闪，但至少这些电影的质量还是经得起检验的。

当然，“大数据”背后必然会有“滥竽充数”现象。高质量的电影卷走了票房，但一些粗制滥造、没有逻辑的电影也跟着水涨船高，“大数据”带来普天同庆，分些福利也无可厚非。但切莫主次颠倒，认为中国电影市场是供不应求的，其实，真正供不应求是的“中国好电影”，从很多观众的口碑中可以得出，我们也会向烂片说“不”。电影从业者们可以赚得盆满钵满，但前提是要拍出优质的电影，货真价实才能形成长久的供求关系。

总体来说，我国电影业正在由“大数据”向“大时代”转型，电影人不能被电影市场短暂火爆的局面冲昏头脑，人们愿意花钱去看电影，更多的是去看内涵。中国电影观众的“凑热闹”心态正在转变，而这些转变应该是电影人所要观微到的。电影“大数据”应该拥抱“大时代”，而不是“见好就收”。

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❷ 让大数据情何以堪是什么意思

让大数据情何以堪的，具体意思就是他比大数据的那种统计方式或者是一些表达上面的都要强大，大数据在他面前真的是无地自容的那一种。

❸ 大数据定义、思维方式及架构模式

大数据定义、思维方式及架构模式
一、大数据何以为大
数据现在是个热点词汇，关于有了大数据，如何发挥大数据的价值，议论纷纷，而笔者以为，似乎这有点搞错了原因与结果，就象关联关系，有A的时候，B与之关联，而有B的时候，A却未必关联，笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。
1、大数据的量，数据量足够大，达到了统计性意义，才有价值。笔者看过的一个典型的案例就是，例如传统的，收集几千条数据，很难发现血缘关系对遗传病的影响，而一旦达到2万条以上，那么发现这种影响就会非常明显。那么对于我们在收集问题时，是为了发现隐藏的知识去收集数据，还是不管有没有价值地收集，这还是值得商榷的。其实收集数据，对于数据本身，还是可以划分出一些标准，确立出层级，结合需求、目标来收集，当然有人会说，这样的话，将会导致巨大的偏差，例如说丧失了数据的完整性，有一定的主观偏向，但是笔者以为，这样至少可以让收集到的数据的价值相对较高。
2、大数据的种类，也可以说成数据的维度，对于一个对象，采取标签化的方式，进行标记，针对需求进行种类的扩充，和数据的量一样，笔者认为同样是建议根据需求来确立，但是对于标签，有一个通常采取的策略，那就是推荐标签和自定义标签的问题，分类法其实是人类文明的一大创举，采取推荐标签的方式，可以大幅度降低标签的总量，而减少后期的规约工作，数据收集时扩充量、扩充维度，但是在数据进入应用状态时，我们是希望处理的是小数据、少维度，而通过这种推荐、可选择的方式，可以在标准化基础上的自定义，而不是毫无规则的扩展，甚至用户的自定义标签给予一定的限制，这样可以使维度的价值更为显现。
3、关于时效性，现在进入了读秒时代，那么在很短的时间进行问题分析、关联推荐、决策等等，需要的数据量和数据种类相比以前，往往更多，换个说法，因为现在时效性要求高了，所以处理数据的方式变了，以前可能多人处理，多次处理，现在必须变得单人处理、单次处理，那么相应的信息系统、工作方式、甚至企业的组织模式，管理绩效都需要改变，例如笔者曾经工作的企业，上了ERP系统，设计师意见很大，说一个典型案例，以往发一张变更单，发出去工作结束，而上了ERP系统以后，就必须为这张变更单设定物料代码，设置需要查询物料的存储，而这些是以前设计师不管的，又没有为设计师为这些增加的工作支付奖励，甚至因为物料的缺少而导致变更单不能发出，以至于设计师工作没有完成，导致被处罚。但是我们从把工作一次就做完，提升企业的工作效率角度，这样的设计变更与物料集成的方式显然是必须的。那么作为一个工作人员，如何让自己的工作更全面，更完整，避免王府，让整个企业工作更具有时间的竞争力，提高数据的数量、种类、处理能力是必须的。
4、关于大数据价值，一种说法是大数据有大价值，还有一种是相对于以往的结构化数据、少量数据，现在是大数据了，所以大数据的单位价值下降。笔者以为这两种说法都正确，这是一个从总体价值来看，一个从单元数据价值来看的问题。而笔者提出一个新的关于大数据价值的观点，那就是真正发挥大数据的价值的另外一个思路。这个思路就是针对企业的问题，首先要说什么是问题，笔者说的问题不是一般意义上的问题，因为一说问题，大家都以为不好、错误等等，而笔者的问题的定义是指状态与其期望状态的差异，包括三种模式，
1）通常意义的问题，例如失火了，必须立即扑救，其实这是三种模式中最少的一种；
2）希望保持状态，
3）期望的状态，这是比原来的状态高一个层级的。
我们针对问题，提出一系列解决方案，这些解决方案往往有多种，例如员工的培训，例如设备的改进，例如组织的方式的变化，当然解决方案包括信息化手段、大数据手段，我们一样需要权衡大数据的方法是不是一种相对较优的方法，如果是，那么用这种手段去解决，那么也就是有价值了。例如笔者知道的一个案例，一个企业某产品部件偶尔会出现问题，企业经历数次后决定针对设备上了一套工控系统，记录材料的温度，结果又一次出现问题时，进行分析认为，如果工人正常上班操作，不应该有这样的数据记录，而经过与值班工人的质询，值班工人承认其上晚班时睡觉，没有及时处理。再往后，同样的问题再没有再次发生。
总结起来，笔者以为大数据思维的核心还是要落实到价值上，面向问题，收集足够量的数据，足够维度的数据，达到具有统计学意义，也可以满足企业生产、客户需求、甚至竞争的时效要求，而不是一味为了大数据而大数据，这样才是一种务实、有效的正确思维方式，是一线大数据的有效的项目推进方式，在这样的思维模式基础上，采取滚雪球方式，把大数据逐步展开，才真正赢来大数据百花齐放的春天。
二、大数据思维方式
大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：
1）人们处理的数据从样本数据变成全部数据；
2）由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；
3）人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。
事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。
1、总体思维
社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。
正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。
在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。
2、容错思维
在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。
舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说，在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
3、相关思维
在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。
通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，相关关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，转而关注相关关系，人们只需知道“是什么”，而不用知道“为什么”。我们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因，而只需要通过大数据分析获知“是什么”就意义非凡，这会给我们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识。也就是说，在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。
4、智能思维
不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“机器人”研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能水平仍不尽如人意。
但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，因为大数据将有效推进机器思维方式由自然思维转向智能思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。
“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。
舍恩伯格指出，“大数据开启了一个重大的时代转型。就像望远镜让我们感受宇宙，显微镜让我们能够观测到微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发”。
大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。

❹ 大数据何以成为主义

大数据何以成为主义
数据者，有广义与狭义之分。狭义的数据，就是数字或数值，如1、2、3、4、5……广义的数据，则可概括为人类观察、实验、计算等的记录。作为这些记录的符号，或数字，或文字，或图像，或音视频，从上古时代的结绳记事、楔形文字、甲骨文，到古代乃至现代以竹简、布帛、羊皮、纸张等为载体的图文，直至现在以比特为单位的电子信息，可谓无所不包。
也许，正是由于互联网技术工程师们习惯于把以电子信息方式存在的内容统称为“数据”，于是“数据”一词便由狭义的“数字”或“数值”演变为主要指向通用的广义“数据”。
随着计算机、互联网、现代通信以及相关软硬件技术的飞速发展，大数据和云计算，如同一枚硬币不可分离的两面，成为我们这个时代的高频词。
大数据之大，还大在数据结构的有容乃大——它不再需要传统的数据库表格来整齐排列，几乎可以无所不包地记录、存储和计算各种规则的结构化数据和不规则的非结构化数据，于是便有了逐步演变为一个数字化世界的可能。
如此庞大和复杂的数据，远远超出传统计算机的处理能力，于是建立在互联网基础上的云计算技术应运而生，承担起存储、传输、计算和应用大数据的重任。而正是大数据与云计算的有效互动，打开了世界观、方法论乃至价值观的新视野。
在本书中，作者引用专业研究机构的统计，揭示了大数据的规模与速度:一方面，到2014年，全世界电子化数据已增至4.4ZB，即44万亿亿字节，如果将如此之巨的信息量存入只有7.5毫米厚的苹果平板电脑，后者叠加起来的厚度可达地球与月球间距离的三分之二；另一方面，有史以来90%的数据量，都是在过去两年的时间里产生的。
由此不难预期，一个电子化的、独立于物质世界的“数字世界”，正在大数据和云计算的互动中迅速构建，它虽然不可能穷尽物质世界全部存在，越来越逼近物质世界本体却是不争的事实。
尤为值得注意的是，许许多多以往被闲置的数据，由于一些精明商家的开发和利用，开始“变废为宝”。一个耳熟能详的案例，就是那个“尿片+啤酒”的商业发现与行动。世界最大零售商沃尔玛通过大数据统计和分析发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便买上几瓶啤酒，于是推出将啤酒和尿片捆绑销售的促销方式，从而有效地提高了啤酒销量。
凡此种种表明，如同宇宙大爆炸般飞速扩张的“数字世界”，不仅日益成为外在的客观物质世界的“镜像”，而且正在越来越多地包含对人类自身行为的追踪和记录，成为人类观察和认识自我的“镜子”。
抛开学术和技术层面的研讨，大数据及其应用几乎与生俱来就伴随了喋喋不休的争论。其中有两个关键词，一是“开放”，一是“保护”。如果说开放就是要打破垄断分割，推动信息与数据互联互通；变革体制机制，实现数据资源共有共享；鼓励技术创新，促进大数据资源开发利用……最大限度地拓展数字世界“公共空间”，让大数据和云计算普惠大众，造福人类；那么保护则意味着要在数字世界为个人留下一方“私密领地”，或者为公权力画上一道不能逾越的“红线”——“风可进，雨可进，国王不能进”。
开放与保护，“公共空间”与“私密领地”，在这里构成既对立又统一的关系。对立在开放与保护“井水不犯河水”，统一在“公共空间”与“私密领地”共存于同一个数字世界，且双方都以对方的存在为自身存在的证据，正所谓没有“公”即没有“私”，没有“私”亦没有“公”。
一言以蔽之，数字世界与现实世界理应奉行同样的价值理念:该开放的一定要最大限度开放，该保护的必须严格加以保护。
本书向读者展示了这样一幅图景:不管你自觉还是不自觉，乐意还是不乐意，大数据正以空前的速度和规模渗透到人类社会生活的方方面面，它在一定程度上已经并正在改变人们观察、认识、思考乃至生存与发展的方式。特别是这后一方面的变化，或许就是“大数据”之所以成为“主义”的原因。

❺ 大数据如何助力银行业金融机构舆情防控

金融企业运用大数据和机器学习算法，对欠款客户进行人群聚类并根据聚类的结果识别骗贷、恶意欠款、恶意透支、盗刷盗用、对交易有疑问拒绝还款、经济状况恶化无力还贷、遗忘还贷等多种欠款类型；从而准确预测客户的还款概率和金额，从而进行催收策略评估，最大限度降低催收成本。
中国建设银行资产总行风险管理部/资产保全部副总经理谭兴民曾详尽分析大数据何以帮助银行提高征信水平和风险管控能力：
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险管控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
大数据风控相对于传统风控来说，建模方式和原理其实是一样的，其核心是侧重在利用更多维的数据，更多互联网的足迹，更多传统金融没有触及到的数据。比如电商的网页浏览、客户在app的行为轨迹、甚至GPS的位置信息等，这些信息看似和一个客户是否可能违约没有直接关系，但实则通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力。
在运行逻辑上，大数据风控不强调较强的因果关系，看重统计学上的相关性是大数据风控区别于传统金融风控的典型特征。传统金融机构强调因果，讲究两个变量之间必须存在逻辑上能够讲通因果。
在数据维度这个层级，传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。传统的金融数据包括上文中提及的个人社会特征、收入、借贷情况等等。而互金公司的大数据风控，采纳了大量的非传统金融数据。
相对于传统金融机构，互金公司扩大了非传统数据获取的途径，对于新客户群体的风险定价，是一种风险数据的补充。当然，这些数据的金融属性有多强，仍然有待验证。
巨头优势明显，并不代表创业公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各种场景。在互联网巨头尚未涉及的领域，小步快跑，比巨头更早的抢下赛道，拿到数据，并且优化自己的数据应用能力，成为创业公司杀出重围的一条路径。

❻ 大数据的内容简介

公布官员财产美国是怎么做的，美国能让少部人腐败起来吗，美国式上访是怎么回事，凭什么美国矿难那么少，全民医改美国做得到吗，美国总统大选有什么利器才能赢，下一轮全球洗牌我们世界工厂会被淘汰吗……
除了上帝，任何人都必须用数据来说话。
大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。现代管理学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。
大数据，这一世界大潮的来龙去脉如何？数据技术变革，何以能推动政府信息公开、透明和社会公正？何以促发行政管理和商业管理革新，并创造无限商机？又何以既便利又危及我们每个人的生活？Google、网络之类搜索服务，何以会不再有立足之地？引领世界的数据帝国——美国和西欧，正在如何应对大数据时代？我们中国，又当如何作为？
本书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、Web3.0与下一代互联网的未来图景等等，为您一一细解，数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
美国是全书主体，但又处处反观中国当下的现实。回望中国，胡适批评“差不多先生”，黄仁宇求索“数目字管理”，作者从太平洋对面看到中美两国的差距，深知中国缺少什么、需要什么，故将十多年观察、思索所得，淘洗成这一本书。

❼ 什么是大数据时代

什么是大数据时代：

利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活。

大数据无处不在，社会各行各业都可以找到大数据的印记，在金融，餐饮，电信，体育，娱乐等领域都可以感受到大数据对各行各业的影响

大数据的特点：

1、更多，更乱，但内部有关系可循。

示例：

大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。

这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。

2、数据可以被重复使用（数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用）

示例：

比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，

但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。

大数据时代的思维：

每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。

示例：

我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。

❽ 大数据专业哪些大学有

1. 北京大学

大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。

2.对外经济贸易大学

与北大为同一批次开设大数据专业的学校还有对外经贸大学，很多人不知道这所学校是一所211工程大学，所以这个大数据专业应该是办得不错的。

3.中南大学

该校是湖南最好的大学，属于211和985工程学校。是第一批开设大数据与专业的高校。网上的一些排名中将该校的大数据专业排在了全国第一的位置。

4.中国人名大学

人大属于第二批开设大数据专业的高校，具体开设时间是在2017年。人大的这个专业虽然开设只有一两年的时间，但是实力应该是很强的，因为该校的统计学科在国内处于领先地位。

5.复旦大学

复旦大学的大数据专业是在2017年开设的，支撑学科主要涉及到了统计学、计算机科学和数学等学科，应用范围很广，几乎在所有的行业中都可以进行应用。

6.电子科技大学

电子科技大学位于成都，综合实力在全国范围内排前50位，在四川省中排名第2位，在全国电子科技内大学中排名第一。

(8)大数据何以扩展阅读

数据科学与大数据技术专业，简称数科或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。