⑴ 中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛大数据相关的项目有哪些
1 中国“互联网+”大学生创新创业大赛
2 “挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛
3 “挑战杯”全国大学生创业计划竞赛
4 全国大学生英语竞赛
5 米兰设计周-中国高校设计学科师生优秀作品展
6 中美青年创客大赛
7 全国高校数字艺术设计大赛
8 全国大学生信息安全竞赛
9 全国大学生创新创业计划训练年会展
10 全国大学生市场调查与分析大赛
11 两岸新锐设计竞赛“华灿奖”
12 全国大学生广告艺术大赛
13 全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛
14 全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛
15 全国大学生工程训练综合能力竞赛
16 外研社全国大学生系列赛
17 ICCC国际学生设计大赛
18 全国大学生城市管理竞赛
19 中国大学生公共关系策划创业大赛
20 全国三维数字化创新设计大赛
21 东南•中国建筑新人赛
22 全国高等院校“BIM”应用技能比赛
23 全国高校商业精英挑战赛
24 台湾国际学生创意设计大赛
25 艾景奖国际园林景观规划大赛
26 中国人居环境设计学年奖
27 全国大学生工业设计大赛
28 中国设计红星奖
29 美国大学生数学建模竞赛
30 中国包装创意设计大赛
31 全国大学生微观结构摄影大赛
32 新西兰最佳设计奖
33 德勤税务精英挑战赛
34 PIP中国平遥国际摄影大展
35 “新丝路-NEW IDEA”工业设计大赛
36 “《英语世界》杯”翻译大赛
37 “创青春”全国大学生创业大赛
38 全国大学生创新创业计划训练年会展
39 德国iF设计奖
40 德国红点设计奖
41 全国大中学生海洋文化创意设计大赛
42 全国大学生移动通信技术创新大赛
43 全国大学生数字媒体科技作品及创意竞赛
44 全国高等学校大学生测绘科技论文大赛
45 全国设计大师奖
46 中国高等院校设计艺术大赛
47 全国大学生创新体验竞赛
48 亚太地区大学生数学建模竞赛
49 科创杯数学建模竞赛
50 经开杯全国大学生创新创业大赛
⑵ 大数据对城市规划将有怎样的影响
个人判断不是规划换一批人来做，而是行业会细分。一部分人倾向于通过数据分析，判断问题症结，解决建成区问题，优化格局；另一批人更偏向于设计，提供不同的解决方案。
其实判断大数据对城市规划未来的影响，看看当下大数据在城市规划领域的处境多少能够明白些。在现在的城市规划中大数据在研究中是热门事物，但在实际项目中却不是。在城市规划实务中，大数据分析一般作为专题研究附在如总体规划等较高层面的发定规划之中。除上海、北京等一线城市及二线主要城市，少有城市有专门的大数据研究专题，个人接触到的也仅上海2040的上轮总规评估与武汉市总体规划的评估有涉及相应技术，其他项目基本无涉及，仅按需要自己使用。究其原因如下，想到哪些写哪些，排名无先后顺序：
1、难立项。难立项主要体现在两个方面，其一是因为城市规划属于法定流程，明文规定相应程序所需要的内容，由于大数据技术方法多样，多针对特异性的具体问题研究，这给大数据研究应用法定化带来极大难点。怎么给一个或多个合适的名头立项、立法定流程，如何定价，都是大难题，而这也是现在以专题形式依附总体规划的主要原因之一。其二是主管部门分散，城市规划业务主要针对住建、城建、规土口，但大数据（算上智慧城市建设吧）很多时候是工信部主导，跨部门操作也是一个问题。
2、高成本、低收益（这里仅指项目收益，不谈社会收益）。目前，大数据在城市领域多立于学术研究领域，可以说很多时候是研究兴趣使然下的自发行为。一项技术如果难以以模式化的方式应用，就很难降低成本，那么就很难在市场上大范围推广，在城市规划领域正是如此。对于一般的项目，比如一个1平方公里的旧城更新的控规项目，应用大数据分析需要几个模块？解决哪些问题？需要投入哪些成本？又能够带来哪些收益呢？有没有替代方案，替代方案又会有多大差距，不用大数据分析，仅用常规数据做数据分析能否得到相近的成果？会不会增加项目的时长？思考完这些问题，再算笔账就会发现，当下在大量控规、城市设计等项目中，运用大数据分析很可能是不划算的。
3、没有数据的时候怎么办？虽然城市规划进入了存量规划时代，但即使是存量规划过程中也有大量新建的过程，部分地块必然是要采用推平重建的方式（或者说是重要手段之一），大数据可以给出方案的限制，可以比选方案，但方案从无到有怎么产生？
（想到再补充）
如果上述问题得以解决，那么大数据一定能够改变这个行业，不过这需要时间。有可能因为数据安全、隐私等问题，最终大数据分析的业务完全由规划局或是其他政府部门完成也说不定，我相信那时，城市的大数据运营中心应该已经建成了。也可能有专门的运营公司运营，并完成相应的分析报告，这些报告最终成为规划的基础材料。可能今后大数据分析会成为单独立项的东西，支持的也不仅仅是城市规划，而是城市的全部过程。
⑶ 大数据来自哪里大数据会去哪里
大数据来自哪里?大数据会去哪里?
初识大数据，首先我们需要知道什么是大数据呢？用通俗一点的话来说就是一堆一堆又一堆的、海量的数据。通过网络我们知道“大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。”
在当下的互联网飞速发展的时代，任何一个技术都是为了达到某种目的而发展的，而大数据从根本上来说就是为了做决定存在的，大数据为企业的决策提供有力的依据。比如市场方针的制定，精准营销的目标群体、营销数据等等。大数据的存在不仅是为企业提供了数据支撑，而且为用户提供了更为便捷的信息和数据服务。
大数据体现的是数据的数量多，数据类型丰富。我们需要通过对数据的关系的的挖掘，才能最终将数据进行更好地利用。
谁是物联网？
物联网是什么呢？通俗的概念来讲，物联网就是通过网络信息技术和工业自动化控制技术将硬件和网络进行有效的集合并通过传感器进行对应的信息控制，以此达到对物件的自动控制的混合网络。通过网络我们知道“物联网（The Internet of things）就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用。”
随着工业控制、信息识别和互联网网络的发展，物联网将是下一个信息浪潮。
大数据与物联网的联系既有区别也关联。以小编的个人愚见，物联网行业如果需要有较好的发展，那么需要大数据强力的支持，而针对物联网行业的大数据，则是不断来源于物联网超级终端的数据采集。所以，物联网对大数据的要求相比于大数据对物联网的依赖更为严重。
大数据来自哪里？大数据会去哪里？
浅谈大数据的来源
大数据的来源这个问题其实很简单，大数据的来源无非就是我们通过各种数据采集器、数据库、开源的数据发布、GPS信息、网络痕迹（购物，搜索历史等）、传感器收集的、用户保存的、上传的等等结构化或者非结构化的数据。
浅谈大数据能够带给我们什么
大数据能给我们带来什么？很多公司现在都在炒大数据的概念，但是真正能做好的有几个呢？大数据重在积累、强在分析、利于运用。没有经过多年的有意的数据收集、没有经过严谨细心的数据分析。那么，如何来谈论大数据能给企业或者个人来带来便捷呢？
大数据能带给企业的项目立项的数据支撑、精准化营销、电商的仓位储备等等。但是针对个人用户有时候就是麻烦了，因为你随时都可以接收到很多的营销短信、隐私暴露太多。另外对于个人用户大数据的好处是可以快速找到自己想要东西、为用户提供信息服务、获取消费指导等等。换个角度看问题的话，小编认为应该是利大于弊。
大数据是怎么带给我们想要的支撑？
庞大的数据需要我们进行剥离、整理、归类、建模、分析等操作，通过这些动作后，我们开始建立数据分析的维度，通过对不同的维度数据进行分析，最终我们才能得到我们想到的数据和信息。
1、 项目立项前的市场数据分析为决策提供支撑；
2、 目标用户群体趋势分析为产品提供支撑和商务支撑；
3、 通过对运营数据的挖掘和分析为企业提供运营数据支撑；
4、 通过对用户行为数据进行分析，为用户提供生活信息服务数据支撑和消费指导数据支撑。
如何通过大数据挖掘潜在的价值？
模型对于大数据的含义
模型有直观模型，物理模型，思维模型，符合模型等。我们在进行数据挖掘前需要考虑我们需要用这些数据来干什么？需要建立怎么样的模型？然后根据模型与数据的关系来不断优化模型。
只有建立了正确的模型才能让数据的挖掘和分析更有便捷。
⑷ 大数据分析项目需要经历哪些阶段
发现(目标定义)：把业务问题转化为分析目标，制定初始假设。
数据准备：准备好分析沙盘版，对分权析沙盘中的数据执行ETL或ELT，转化成使用和分析的格式，逐步治理数据
规划模型：了解数据之间的关系，确定模型的关键变量，和合适的分析模型
模型建立：创建测试数据集，学习数据集，和生产数据集。运行模型，修正参数，测试模型的可用性，和对运行环境的要求
沟通结果：评判是否达到第一阶段的目标，是否满足业主的要求，是否可以上线运行。
实施：在生产环境部署和实施一个试点项目，应用项目模型。
关于大数据分析项目需要经历哪些阶段的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑸ 大数据职称初审未通过，评审结果为项目立项名字出现异议，是因为项目名称没有填写版本号吗
数据职称出省会通告的话，这个建议您可以再申请复审一遍，然后看看是否可以通过