⑴ 具有大数据量管理能力，同时有与ORACLE数据库高度兼容的国产数据库系统是以下哪一个
选择第一个，达梦数据库系统
⑵ 大数据分析方法解读以及相关工具介绍
大数据分析方法解读以及相关工具介绍
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？
大数据分析的五个基本方面
（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
AnalyticVisualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
SemanticEngines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据分析工具详解 IBM惠普微软工具在列
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。
而在这里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看以下八大关于大数据分析的工具。
EMC Greenplum统一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收购了其EMC Greenplum统一分析平台（UAP）是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备（DCA），它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心（Command Center）界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。
IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud
几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。
IBM随后又在10月通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和BigSheets作为一项服务来提供。这项服务分基础版和企业版；一大卖点就是客户不必购买支持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试用大数据处理和分析功能。据IBM声称，客户用不了30分钟就能搭建起Hadoop集群，并将数据转移到集群里面，数据处理费用是每个集群每小时60美分起价。
Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇
Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族产品及Informatica平台的最新补充，旨在满足从海量无结构数据中提取商业价值的日益增长的需求。去年， Informatica成功地推出了创新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。
甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)，是一个软、硬件集成系统，在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统，并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。Big Data Appliance为全架构产品，每个架构864GB存储，216个CPU内核，648TBRAW存储，每秒40GB的InifiniBand连接。Big Data Appliance售价45万美元，每年硬软件支持费用为12%。
甲骨文Big Data Appliance与EMC Data Computing Appliance匹敌，IBM也曾推出数据分析软件平台InfoSphere BigInsights，微软也宣布在2012年发布Hadoop架构的SQL Server 2012大型数据处理平台。
统计分析方法以及统计软件详细介绍
统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。
一、指标对比分析法指标对比分析法
统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。
指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法
分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法
时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。
为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。
四、指数分析法
指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。
指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。
用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。
六、综合评价分析
社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。
进行综合评价包括四个步骤：
1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。
2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。
3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。
4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。
七、景气分析
经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。
宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。
企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。
八、预测分析
宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。
统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。
预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。
⑶ 在Oracle甲骨文中国工作是怎样一番体验
作为全球500强的IT公司，甲骨文的工作环境还是不错的。有茶点，现磨咖啡。每个月不定时的发点水果零食什么的。每天下班还有各种social club 的活动，上下班不用打卡，时间自由。忙的时候很忙，空的时候很空。个人认为是相当不错了。当然甲骨文是我第一个工作的公司，还没去过其他的企业，和其他知名企业相比，甲骨文的工作体验处在哪个位置就不得而知了。
⑷ 世界知名企业有哪些
问题一：世界著名跨国公司有哪些 IBM(美国商用电器),GE(美国通用电器),微软,思科,因特尔,苹果,索尼,三星,波音,空中客车,GOOGEL,通用汽车,丰田汽车,宝马,戴-克,沃达丰,诺基亚,西门子,花旗集团,摩根士丹利,高盛,汇丰银行,BP,矣莫森-美孚,壳牌,可口可乐,SMG,迪斯尼,时代华纳,伯克希尔-哈撒韦
问题二：全球十大大数据企业有哪些 FICO是美国乃至全球公认的大数据公司，有着多年的数据采集、储存经验，FICO信用分在经过三十年的发展，在美国已经成为三大信用局以及各大银行对个人信用评判的重要依据，一直是为美国提供数据支持，亿美软通和FICO已签订战略合作。
问题三：国际知名IT企业有哪些 微软、IBM、Intel、AMD、苹果、戴尔、sun、甲骨文、联想、宏基、友达、中芯国际、威盛、英伟达等等
问题四：世界十大电脑企业是哪些 1 苹果Apple (1976年美国,世界品牌500强,全球100家最受尊重公司之一,Apple公司)
2 联想Lenovo-IBM (1984年北京,中国驰名商标,中国名牌,十大PC品牌电脑,联想lenovo集团)
3 惠普HP (电脑十大品牌,1939年美国,世界500强企业,世界品牌,惠普公司)
4 戴尔DELL (全球500强企业,1984年美国,最受仰慕的公司之一,十大品牌电脑,戴尔公司)
5 方正Founder (中国驰名商标,中国名牌,500家国有大型企业集团,品牌电脑,北大方正集团)
6 神舟Hasee (于2001年深圳,中国电脑产业的领导厂商之一,深圳市神舟电脑股份有限公司)
7 宏Acer (十大品牌机,于1976年台湾,全球著名脑品牌,全球著名PC制造商,宏公司)
8 华硕ASUS (全球500强企业,十大品牌机,于1989年台湾,全球IT100强企业,华硕集团)
9 海尔Haier (世界500强企业,中国驰名商标,中国名牌,品牌电脑十大品牌,海尔集团)
10 七喜HEDY (中国驰名商标,于1997年广州,广东省百强民营企业,七喜控股股份有限公司)
问题五：德国有哪些世界知名的公司 大众汽车 、安联、戴姆勒、意昂 、西门子、麦德龙 、德国邮政、巴斯夫 、德国电信、德意志银行、蒂森克虏伯、宝马 、莱茵集团、慕尼黑再保险 、德国联邦铁路 、拜耳、巴登-符腾堡州银行、哈尼尔集团、德国复兴信贷银行、国际旅游联盟集团、汉莎集团、大陆、德国商业银行、德国中央合作银行、Arcandor 、巴伐利亚银行、豪赫蒂夫 、贝塔斯曼、曼恩集团 、巴登符腾堡能源 、艾德卡、R利氏控股、许珀不动产控股 、海德堡水泥、汉高、Marquard & Bahls、北德意志州银行等
问题六：中国的哪些企业在国际有名 美国《财富》杂志评出最新的2007年度世界500强公司名单,共有30家中国公司入选。其中中国内地公司22家,台湾地区公司6家,香港地区公司2家。中国内地的中国五矿集团、中国海洋石油总公司、中国远洋运输总公司和台湾地区的华硕电脑、台塑石化成为新上榜公司。中国石化集团名列第17位,比去年提升6位,取得中国公司在世界500强排行榜上的最好名次。
中国企业在2007年度世界50丹强中的排名情况:
美国《财富》杂志评出最新的2007年度世界500强公司名单,共有30家中国公司入选。其中中国内地公司22家,台湾地区公司6家,香港地区公司2家。中国内地的中国五矿集团、中国海洋石油总公司、中国远洋运输总公司和台湾地区的华硕电脑、台塑石化成为新上榜公司。中国石化集团名列第17位,比去年提升6位,取得中国公司在世界500强排行榜上的最好名次。
中国企业在2007年度世界500强中的排名情况:
排名 公司名称 主要业务 营业收入亿美元
17 中国石化 炼油 1316.36
24 中国石油天然气 炼油 1105.20
29 国家电网 电力 1071.85
154 鸿海精密 电子 405.95
170 中国工商银行 银行 368.32
180 中国移动通信 电信 359.13
192 中国人寿 保险 337.11
215 中国银行 银行 307.50
230 中国建设银行 银行 285.32
237 中国南方电网 电力 279.66
275 中国电信 电信 247.91
277 中国农业银行 银行 244.75
290 和记黄埔 多元化 236.61
299 中化集团 贸易 231.09
307 宝钢集团 金属 226.63
327 中油公司 炼油 217.96
342 中国铁路工程总公司 工程建筑 205.20
343 国泰金融控股 保险 204.36
384 中国铁道建筑总公司 工程建筑 187.35
385 一汽集团 汽车 187.10
396 中国建筑工程总公司 工程建筑 181.63
402 上汽集团 汽车 180.10
405 中粮集团 贸易 179.53
427 华硕电脑 计算机 172.24
435 中国五矿集团 贸易 169.02
447 广达电脑 计算机 165.31
456 台塑石化 化学 162.81
457 怡和洋行 贸易 162.81
469 中国海洋石油总公司 炼油 160.38
488 中国远洋运输总公司 海运 154.13
问题七：全球十大大数据企业有哪些 十大大数据企业
1.IBM
根据
Wikibon
发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司
IBM
，过去
一年从大数据相关产品及服务中获得了
13
亿美元收益。其具体产品包括服务器
与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。
2
、惠普
惠普早在
2012
年获得的大数据营收名列第二，
总值为
6.64
亿美元。
这家供
应商最为知名的方案当数
Vertica
分析平台。
3
、
Teradata
Teradata
凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针
对零售及运输行业推出了专门的分析工具。
4
、甲骨文
尽管在大家眼中，
甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，
但事实上他
们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、
ClouderaHadoop
发行版以及甲骨文的
NoSQL
数据库结合到了一起。
5
、
SAP
SAP
推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其
HANA
内存内数据
库。
6
、
EMC
EMC
一方面帮助客户保存并分析大数据，
另外也充当着大数据分析智囊营销
科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。
EMC
推出的最新爆炸性消
息是与
VMware
及通用电气一道支持
Pivotal
公司。
7
、
Amazon
Amazon
向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，
其中包括基于
Hadoop
的
ElasticMapRece
、
DynamoDB
大数据数据库以及能够与
AmazonWebservices
顺利协作的
Redshift
规模化并行数据仓储方案。
8
、微软
微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与
Hortonworks
建立合作关系、
建立一家大数据新兴企业以及推出基于
Hortonworks
数据平台的
HDInsights
工具。微软的
SQLServer
数据库也颇具知名度，且于
2012
年的大数据企业比拼之
中位列第九，营收总额为
1.96
亿美元。
9
、谷歌
谷歌公司推出的大数据产品包括
BigQuery一款基于云的大数据分析平台。
该公司在过去一年中拿下3600万美元大数据营收。
10
、
VMware
VMware
向来以云计算及虚拟化解决方案著称，不过近来也开始逐步踏入大数据领域。今年六月虚拟巨头公布的VMwarevSphere大数据扩展版就很说明问题，这套方案使得vSphere能够控制Hadoop部署并帮助企业用户简化大数据项目启动流程。
随着对大数据认识越来越深刻，应用大数据分析的灵越也将越来越广，将对各行各业产生重大影响。而根据IDC的最新预测，到2019年，来自大数据和业务分析的年度全球收入将从
2015年的1220亿美元增至1870亿美元。...>>
问题八：目前全球十大食品企业有哪些 1.雀巢 2.嘉吉 3.联合利华 4.百事 5.卡夫 6.百威英博 7.玛氏食品 8. 可口可乐9. 泰森10 .SABmiller
问题九：全球十大食品公司都有哪些 第一名 瑞士雀巢集团 年销售额 441.43亿美元 1867年,雀巢公司创始人,一位居住在瑞士的化学家享利享利・内斯特尔雀巢先生,用他研制的一种将牛奶与麦粉科学地混制而成的婴儿奶麦粉,成功地挽救了一位因母乳不足而营养不良的婴儿的生命.从此,开创了雀巢公司的百年历程。 “Nestle”的意思是“小小鸟巢”，这个温馨的鸟巢作为雀巢公司的标志，深受消费者熟悉和喜爱，它代表着雀巢公司的理念：关爱、安全、自然、营养。作为全球最大的食品公司，雀巢秉承一贯的理念和原则，以人为本，以质量为重，为世界各国的消费者提供优质食品，带来美好生活。 第二名美国菲利普・莫里斯集团年销售额 350.65亿美元 菲利普・莫里斯（PHILIPMORRIS PRODUCTSINC） 成立时间:1954年 公司产品：卡夫食品、美乐啤酒公司，生产万宝路香烟，美乐啤酒、卡夫食品、麦斯威尔咖啡等。 公司业绩：1999年营业收入61,751.0百万美元 员工发展：作为世界上最大的消费品生产公司菲利普莫里斯认为雇员是他们成功的重要因素之一，发掘人才、培养优秀的专业开发人才是确保他们继续发展的关键，菲利普莫里斯为雇员提供培训和学习的机会，每个雇员在这里都会获益匪浅。 第三名 英荷联合利华集团 年销售额 327亿美元 联合利华集团是由荷兰Margrine Unie人造奶油公司和英国Lever Brothers香皂公司于 1929年合并而成。总部设于荷兰鹿特丹和英国伦敦，分别负责食品及洗剂用品事业的经营。在全球75个国家设有庞大事业网络，拥有500家子公司，员工总数近30万人，是全球第二大消费用品制造商, 年营业额超过美金400亿元,是全世界获利最佳的公司之一。 第四名 美国百事可乐集团 年销售额 203.67亿美元 百事公司（Pepsico.，Inc.）是世界上最成功的消费品公司之一，在全球200多个国家和地区拥有14万雇员，2004年销售收入293亿美元，为全球第四大食品和饮料公司。在2004年公布的《财富》杂志全球500强排名中，百事公司位列第166位，并于最近连续两年被评为《财富》“全球最受赞赏的饮料公司”第一名。在2004年《福布斯》杂志“全美最有价值公司品牌”中百事公司位列在前十名。2003年8月《商业周刊》评选的全球最有价值品牌的排名中，百事公司旗下的百事可乐品牌排名在第二十三位。百事公司的前身百事可乐公司创建于1898年。百事可乐公司于1965年与世界休闲食品最大的制造与销售商菲多利（Frito-lay）公司合并，组成了百事公司。为了更好的发挥产品结构优势，将市场经营重点在核心品牌方面，百事公司曾于1997年10月作出重大战略调整，将拥有必胜客（Pizza Hut）、肯德基（KFC）和Taco Bell的餐厅从公司分离出去，使之成为一家独立的上市公司，即百胜全球公司（Tricon Global，现公司名为YUM！）,这也以便集中精力进行品牌建设和品牌营销。1999年，百事公司将其百事可乐罐装百事公司（Pepsico.，Inc.）是世界上最成功的消费品公司之一，在全球200多个国家和地区拥有14万雇员，2004年销售收入293亿美元，为全球第四大食品和饮料公司。 第五名 美国可口可乐集团 年销售额 190.15亿美元 可口可乐（Coca-Cola，也称Coke），是由美国可口可乐公司出品的一种含有咖啡因的碳酸饮料。汉语译名出自蒋彝，是翻译界极为有名和成功的例子之一。 目前可口可乐在世界各地市场皆处领导地位，远远超越其主要竞争对手百事可乐。其中在香港更几乎垄断碳酸饮料市场，而在台湾则具......>>
问题十：美国有哪些世界著名的公司。 哦，那太多了。
波音、洛克希德马丁、通用汽车、通用电气、微软、苹果、Faceb场ok、甲骨文、可口可乐、百事可乐、谷歌、高盛、卡夫食品、EA、暴雪、百胜餐饮（肯德基、必胜客、塔可钟、小肥羊等）、惊奇漫画、DC漫画、好莱坞（电影工厂）、摩托罗拉……