大数据始于

① 四川和重庆都在发展大数据，在贵州落户的产业巨头会变心吗

雅安发展大数据的战略始于2018年。按照“大力发展大数据产业，打造 川西 地区大数据基础服务基地、互联网数据中心和算力供应中心，建设川西大数据中心”的要求，雅安规划了总面积2.65平方公里、可容纳服务器210万台的川西大数据产业园。“贵阳具有的优势，雅安都有。”四川省产业经济发展促进会会长骆玲向第一财经记者表示，雅安和贵阳都在发展大数据产业前端，即大数据的存储和计算，这对气温和空气洁净度都有比较高的要求，最重要的是雅安和贵阳都有电价优势。贵州 以凉都著称，水煤资源丰富，电力价格低廉。而雅安也有将近65%的森林覆盖率，被称为天然氧吧，气候凉爽且温差小，同时雅安水电资源丰富，且弃水现象严重。其实，雅安发展大数据产业的直接动因就是四川建设水电消纳产业示范区。

大数据产业成为全市新兴支柱产业。骆玲表示，四川的优势在于产业基础比较好，经济体量比较大，发展大数据有产业依托，很多本地需要大数据中心的行业系统已经落户雅安，形成大数据龙头企业聚集。同时，雅安的“野心”不仅是大数据产业前端。大数据产业要服务先进制造业和现代服务业，才能有产业融合效应。在建设大数据产业园的同时，雅安还同步规划了大数据创意公园、康养数字小镇、区域电商中心等。在四川之前，贵州的大数据产业已经受到来自重庆的挑战。在重庆提出实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划后，一些巨头的投资风向便发生了改变。2014年，阿里云大数据中心落户贵州，阿里还宣布将把贵阳建成全球备案中心与技术支持中心；2017年，腾讯在贵阳建设了七星绿色数据中心，这也是一个特高等级灾备数据中心。但后来，阿里巴巴、腾讯、网络等巨头又在重庆进行重点投资。今年1月，阿里巴巴重庆智能中心落户两江新区。近日，阿里巴巴旗下阿里云、b2b、零售通、口碑、大麦、阿里影业、蚂蚁金服、菜鸟、阿里集团客户体验事业部等营团队，已经正式入驻该中心。与此同时，继贵州之后，重庆也获批国家大数据综合试验区。骆玲认为，相比贵州，川渝地区发展大数据有自身产业、市场的需求。比如重庆汽车、电子信息等产业基础雄厚，以大数据智能化引领会很有前景。但目前，四川、重庆和贵州三个地方在大数据产业上的竞争还不明显。不仅如此，重庆和贵州作为两个国家大数据综合试验区也在加强合作。今年3月发布的《渝黔合作先行示范区建设实施方案》，也将大数据作为渝黔合作先行示范区重点发展的产业之一。方案提出，整合渝黔两地大数据产业技术创新要素，共同搭建大数据协同创新平台；同时，推动核心支撑软件、工业互联网、工业大数据、智能装备、智能制造云服务平台等在制造业的集成应用，全面推进两地传统产业向智能化、绿色化、服务化转型。而《雅安市人民政府关于加快大数据产业发展的实施意见》也明确提出实施错位竞争、差异化发展路线。着力在大数据基础服务、物联网与应急产业、人工智能与无人驾驶、区块链与信用体系、电子商务与产业培育、视联网与公众服务等方向开展示范应用。

② 大数据如何监测管理现代农业

大数据如何监测管理现代农业
随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。如同其他行业的大数据应用，通过技术手段获取、收集、分析数据，能够有效地解决农业生产和市场流通等问题。
在大数据的推动下，农业监测预警工作的思维方式和工作范式发生了根本性的变化，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。本期嘉宾将带您了解大数据时代下，农产品监测预警如何运行以及未来面临的机遇。
大数据走进农业领域
数据库专家、图灵奖得主吉姆·格雷提出，数据密集型计算成为继试验科学、理论科学、计算科学之外的科学研究第四范式。大数据被学术界正式提出始于2008年9月《自然》杂志发表的“Big Data”系列专题文章，介绍了大数据应用所带来的挑战和机遇。
人们围绕研究数据的海量增加展开讨论。2011年，《科学》杂志刊登“Dealing with Data”专题，指出分析数据的能力远落后于获取数据的能力。
2012年3月，美国政府公布了“大数据研发计划”，基于大数据推动科研和创新。在我国，2012年5月香山科学会议第424次会议以“大数据”为主题，认为大数据时代已经来临，大数据已成为各行业共同面临的大问题。同年11月，香山科学会议第445次会议以“数据密集时代的科研信息化”为主题，讨论“大数据”时代的科研信息化问题。
这些事件都标志着“大数据”走入我们的生活。那么，大数据在农业中的应用如何？许世卫表示，“农业大数据是大数据在农业领域的应用和延展，是开展农产品监测预警工作的重要技术支撑。”
在他看来，农业大数据不仅保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，还使得农业内部的信息流得到了延展和深化。
数据作为一种战略资源，可以有效地解决农业生产面临的复杂问题，从数据的获取、收集到分析，能够事半功倍地解决农业生产问题。
许世卫举例道，如通过传感器、作物本体检测手段，获取了土壤中的氮磷钾肥力等大量数据，对数据进行分析整理后可以有效指导农业生产中的施肥量、施肥时间等问题，进行合理规划，得出最合适的投入量，从而提高生产效率。
再如，大数据能够提前预测到未来市场的供给需求，可以有效降低生产投入并采取适当的措施进行智能化生产，对平抑物价起到调节作用。
大数据是监测预警的基础支撑
许世卫指出，农业大数据的数据获取、采集渠道和应用技术手段，无法通过人工调查得到数据，而需要依靠土壤传感器、环境传感器、作物长势生命本体传感器等手段支撑。由于技术更新、成本下降，使得农业有关生产市场流通等数据获取能力大幅提升。
“大数据使得农业进入全面感知时代，用总体替代样本成为可能；农业生产获得更多依靠数据的支撑，从此进入智慧农业时代；大量的数据可以优化生产布局，优化安排生产投入；大数据时代下，市场更有利于产销对接，在消费环节减少浪费以及减少产后损失。”许世卫说。
此外，大数据给农业的管理也带来变化。过去的农业管理主要依靠行政手段指导和安排生产，大数据有利于分析提取特征、总结趋势，通过市场信号的释放引导市场进而引导生产。
许世卫表示，农业大数据是现代化农业的高端管理工具。所谓监测预警就是监测数据，贯穿于农产品从生产到流通到消费到餐桌整个过程的产品流、物资流、资金流、信息流，使产销匹配、生产和运输匹配、生产和消费匹配。
农产品监测预警也是对农产品生产、市场运行、消费需求、进出口贸易及供需平衡等情况进行全产业链的数据采集、信息分析、预测预警与信息发布的全过程。
农产品监测预警还是现代农业稳定发展最重要的基础，大数据是做好监测预警工作的基础支撑。农业发展仍然面临着多重不安全因素，急需用大数据技术去突破困境。
这主要体现在：农业生产风险增加，急需提前获取灾害数据，早发现、早预警；农产品市场波动加剧，“过山车”式的暴涨暴跌时有发生，急需及时、全面、有效的信息，把握市场异常，稳定市场形势；食物安全事件频发，急需全程监管透明化，惩戒违规行为。
可以说，农产品监测预警对大数据的需求是迫切的。
农产品监测效果显著
农产品监测效果显著，大数据功不可没，主要体现在监测对象和内容更加细化、数据获取更加快捷、信息处理分析更加智能、数据服务更加精准等。
随着农业大数据的发展，数据粒度更加细化，农产品信息空间的表达更加充分，信息分析的内容和对象更加细化。
农业系统是一个包含自然、社会、经济和人类活动的复杂巨系统，在其中的生命体实时的“生长”出数据，呈现出生命体数字化的特征。农业物联网、无线网络传输等技术的蓬勃发展，极大地推动了监测数据的海量爆发，数据实现了由“传统静态”到“智能动态”的转变。
在大数据背景下，数据存储与分析能力将成为未来最重要的核心能力。未来人工智能、数据挖掘、机器学习、数学建模、深度学习等技术将被广泛应用，我国农产品监测预警信息处理和分析将向着系统化、集成化、智能化方向发展。
如中国农产品监测预警系统（China Agricultural Monitoring and Early Warning System，CAMES）已经在机理分析过程中实现了仿真化与智能化，做到了覆盖中国农产品市场上的953个主要品种，可以实现全天候即时性农产品信息监测与信息分析，用于不同区域不同产品的多类型分析预警。
在大数据的支撑下，智能预警系统通过自动获取农业对象特征信号，将特征信号自动传递给研判系统。研判系统通过对海量数据自动进行信息处理与分析判别，自动生成和显示结论结果，发现农产品信息流的流量和流向，在纷繁的信息中抽取农产品市场发展运行的规律。最终形成的农产品市场监测数据与深度分析报告，将为政府部门掌握生产、流通、消费、库存和贸易等产业链变化、调控稳定市场提供重要的决策支持。

③ 贵州贵安新区：一流的数据中心是这样建成的

8月18日，中国人民银行贵安数据中心在北京正式签约落地。据了解，该数据中心投用后将成为我国重要的金融基础设施。同时，贵安新区以该数据中心落地为契机，规划建设数字金融产业园，实施“产业金融中心”“金融产业中心”双轮驱动，打造一流金融基地。

作为贵州建设国家大数据综合试验区的核心区，贵安新区近年来加快推进“中国南方数据中心示范基地”建设，目前已在该区马场镇以贵安腾讯七星数据中心为圆心，在半径4公里、面积不超过50平方公里的区域内，规划建设了12个超大型数据中心。

贵安新区的大数据产业始于数据中心。2013年10月，中国电信云计算贵州信息园在贵安新区开工，拉开了该区数据中心建设的序幕，也开启了大数据产业发展征程。

据了解，目前已有中国电信、中国移动、中国联通、华为、腾讯、苹果、富士康等7家企业的数据中心落户贵安新区。

在快速推进数据建设的同时，贵安新区还以数据中心为基础，加速聚集上下游企业，延长大数据产业链。该区积极布局服务器制造、云服务、CDN服务及大数据增值服务，谋划打造一个千亿级智能终端产业集群和5个百亿级数据中心产业集群的“1＋5”产业生态。目前已经汇聚了浪潮、数据宝、云上艾珀、腾讯贵安数码公司、白山云、华云创谷等一批数字经济引领性企业。

数据显示，今年上半年，贵安新区大数据产业保持高质量发展态势，软件和信息技术服务业营业收入完成25．39亿元，电子商务交易额完成80．12亿元，同比分别增长37．89％和25．75％。

8月13日，贵阳市、贵安新区、华为技术有限公司和拓维信息系统股份有限公司在贵阳共同签署战略合作协议，四方将整合各自优势资源和能力，共建“立足贵州、服务全国”的鲲鹏产业生态，率先把贵阳市和贵安新区打造成全国产业数字化、数字产业化、数字治理的标杆和示范地区。

贵安新区相关负责人表示，数据中心仍是该区今后重点支持的项目，将全力保障数据中心建设的集约化用地需求、电力安全需求、网络需求和信息安全需求，同时创新体制机制，降低数据中心及配套产业的要素成本，打造一流的运维体系，进一步提升数据中心聚合能力。

按照规划，到2025年，贵安新区承载的服务器数达400万台，数据中心固定资产投资超400亿元，有可能成为全国最大的高安全、绿色化、集约化数据中心基地。

④ 大数据分析需要哪些工具

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

⑤ 大数据分析到底需要多少种工具

一、hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用 java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
四、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel。该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
六、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

⑥ 做数据分析要掌握哪些软件和知识点

上海献峰网络认为数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！学习数据分析，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。
主意X和Y轴看：
第一维度：数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据展现层
第二维度：用户级——>部门级——>企业级——BI级
首先.存储层：
1.Access2003、Access07等：最基本的个人数据库；
2.MySQL数据库；
3.SQL Server 2005或更高版本；
4. DB2，Oracle；
5. BI级（实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，这个主要是数据
库的企业应用级了，一般这个时候的数据库都叫数据仓库了，Data Warehouse
，建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台，或许整合了各种数据分析，报表、分析和展现！）

第二：报表层
推荐石头最喜欢的两款。
1.Crystal Report水晶报表Bill报表
2. Tableau软件

第三：数据分析层
1.Excel软件（有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件）；
2.SPSS软件：从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测
分析软件。
3.Clementine软件。

⑦ 大数据——大价值、大机遇、大变革（全彩）的序

“这是最好的时代，也是最坏的时代；这是智慧的时代，也是愚蠢的时代”。每天，有无数的企业在建立，也有无数的企业在消失。互联网让信息和数据快速积累和流动，世界变得更透明，更平坦。
谁能想象五年之后，一个不懂数据的公司如何生存和发展？数据革命正在瓦解已经建立的产业和商业模式，你、我都准备好了吗？
一切始于紧迫感
自2012年3月华盛顿宣布“大数据研究和发展倡议”，英国、日本、德国、加拿大等国纷纷效仿，推出与大数据应用相关的战略研究，自此一场关于“大数据”的战略争夺已经拉开战幕。
能源在消耗中面临枯竭，从而引发各国对能源的争夺和对危机的恐惧；数据不但不会因为占有而枯竭，还会随着使用和传播不断的丰富与生长。可以想象，数据将成为未来世界的DNA。但拥有的数据规模、质量和应用带来的马太效应将形成明显的数据资源区隔和竞争优势，因此大数据成为各国争夺的下一个战略前沿。这是一场没有硝烟的战争，随着“智慧经济”的崛起，采集数据、掌握数据、运用数据必将成为国家、企业的核心竞争力。
大数据正在为我们呈现一个全新的信息社会、智慧社会，世界经济在迎来新引擎的同时，格局也酝酿着新变化。面对历史的又一次机遇，我们将扮演何种角色、如何应对，这是值得我们每一位认真思考和探究的问题。
本书从社会、经济、商业和技术等多角度展现了大数据将带来的改变和促进，同时对其发展趋势、实施中的问题和风险也做了思考。
行胜于言，我们用最短的时间完成此书的编撰就是希望每位阅读此书的读者都能从中得以触动和借鉴，从而关注大数据及大数据下的发展。
李志刚

⑧ 什么是交通大数据

跟交通信息有关的所有数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等），形成一个数据链，这样的就是交通大数据。

⑨ 大数据都是学什么软件

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。