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值得关注的5个大数据走向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：66
随着大数据系统日益高效，每年的大数据趋势变得更具开创性。根据调研机构Forrester Research最近发布的营销报告，随着组织的领导者开始意识到大量使用大数据技术所需的工作量，人工智能(AI)正在超越其流行术语的阶段。研究报告指出，实施人工智能来实现目标[详细]
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大数据世界，思政教育要注重人的个体价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：133
作为现代人新的生存方式和本质力量的展现，大数据是当代最具有代表性的科技力量。思想政治教育必须积极主动地分析和研判大数据带来的种种变革，深入探究和准确定位大数据时代思想政治教育个体价值的新维度，即在大数据时代，思想政治教育要解决人的什么问题?[详细]
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AI、大数据成热门？报考要了解专业更要了解自己
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：85
高考结束后，广东省内多所高校都相继发布了2018年的招生计划，暨南大学、广东工业大学等多所高校都新增人工智能与大数据方向专业。与此同时，如果将目光投放到省外，几乎每个省市也存在类似的情况，人工智能、大数据等新潮概念，纷纷成了一些高校新增专业的[详细]
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用大数据促进 文化共享和融合
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：104
大数据时代的文化产业，必须抓住信息化发展的历史机遇，全面融入国家大数据战略。互联网新技术新应用对文化产业进行全方位、全角度、全产业链的改造，释放数字化对文化产业发展的放大、叠加和倍增作用，推动互联网、移动网与文化之间形成水乳交融的新形态。[详细]
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大数据、人工智能专业受考生喜欢
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：68
2018年高考已落幕，首批00后将迈入大学校门，填报学校和选择专业成了目前考生们最关注的事情，记者通过走访发现，大数据、人工智能等新兴专业受到不少考生青睐。 连日来，贵州高三应届考生李刚一直在互联网上查询大数据专业就业前景以及课程等方面内容。未来[详细]
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大数据解锁传统企业面临的危机
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：160
多年来，专家们一直在谈论大数据的好处。在最近的一次数据会议上，技术专家就最具颠覆性的领域进行了辩论。 一些专家认为，大数据将成为市场营销的最大标志。其他人则认为大数据正在解决物流挑战。但在进行民意调查后，普遍的共识是大数据对安全和服务交付[详细]
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银行业9大数据科学应用案例介绍！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：179
在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数[详细]
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互联网大数据应用价值趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：85
对顾客群体细分 大数据可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行劢。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。 模拟实境 运[详细]
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网络安全选择大数据的问题与机遇
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：162
大数据的增长简直令人难以置信。仅大数据分析市场价值2030亿美元，预计这一数字在未来几年将呈指数增长。但其快速增长和采用导致它成为黑客的主要目标。网络安全必须是一个优先事项，否则它可能会对企业带来严重的影响。然而，大数据技术正在帮助打击黑客。[详细]
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如何打造一个企业的大数据分析平台
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：94
面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。 大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及[详细]
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人工智能、大数据如何推动市场监管？专家们这样说
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：114
由中国工商出版社主办的智慧市场监管主题沙龙在京举办。沙龙邀请了市场监管总局、科技公司的相关负责人围绕当下市场监管的新情况、新问题，探讨科技公司如何利用人工智能、大数据等先进技术完成市场监管现代化。 节省千亿费用 据市场监管总局企业注册局副局[详细]
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AI、机器学习、数据挖掘以及数据分析有什么联系？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：59
人工智能是目前炙手可热的一个领域，所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术，可与互联网、移动互联网时代的变更相媲美；AlphaGo在围棋领域战胜人类最顶尖的棋手让大众第一次直观的认识到了人工智能的威力和强大，于是大[详细]
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大数据世界下知识产权如何保护？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：122
如何在大数据时代下进一步加强知识产权保护?6月23日，集合中日两国20余名顶级知识产权专家，腾讯、华为、比亚迪、迈瑞、创维、日立等数十家中日领军企业参加，主题为大数据时代下的知识产权保护2018中日知识产权(深圳)高峰论坛首日在南山区知识产权保护中心[详细]
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大数据悄然进入各个行业领域 安全挑战仍需注意
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：99
近几年来，随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。2017年4月，《大数据安全标准化白皮书》正式发布，其重点介绍了国内外的大数据安全法规政策、标准化现状，重点分析了大数据安全所面临的安全风险和[详细]
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加强大数据环境下数据安全的几点意见
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：191
日前，弹幕社区网站Acfun发布公告称，因受黑客攻击，近千万条用户数据外泄，包含用户ID、昵称、加密存储的密码等信息。在此之前，摩拜、优酷、51Job、12306都相继被爆有上千万用户数据泄露，包括用户的邮箱、密码、真实姓名、身份证号码、电话等信息，圆通更[详细]
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数据安全仍是中小企业上云的最大问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：159
当前，随着云服务的日益深入，越来越多的新业务工具被中小企业应用起来，以提升员工工作效率并降低企业资本投入。不过新的研究表明，使用云服务优化运营的趋势却可能带来一些严重的负面影响，包括诸多主权的丧失，如可能泄露价值客户的数据，失去对应用程序[详细]
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大数据分析如何去推动制造行业?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：98
大数据分析的被用于制造行业中，对制造行业近年来愈演愈烈的竞争参与进去。创新技术已经提高了大公司的生产能力，这让规模较小的组织开始考虑用大数据分析技术在一个公平竞争的环境中继续增长和竞争。 尽管每个用例都有所不同，但了解如何在制造中使用大数据[详细]
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工信部：从五个方面促进大数据发展并做好监管工作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：152
6月26日，工业和信息化部与国际电信联盟共同在广西南宁召开大数据技术发展与融合应用研讨会。工业和信息化部党组成员、副部长罗文出席会议并讲话。 罗文指出，世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安[详细]
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推动互联网、大数据、AI和实体经济深度融合
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：64
习近平总书记在党的十九大、全国网络安全和信息化工作会议等多个场合反复强调要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，既从侧面凸显了信息化在培育新动能促进新发展中的重要作用，也彰显了党中央贯彻新发展理念、建设现代化经济体系的坚定决心。[详细]
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适用于小型企业的9个大数据解决措施
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：79
如今，人们很难摆脱所有关于大数据的讨论。而有了可操作的信息，企业可以更有效地向客户推销产品、设计和制造符合特定需求的产品，增加收入，简化操作，并更准确地进行预测，甚至更好地管理库存，以保持相关成本。 但是企业能够很好利用它吗? 为了在当今的市[详细]
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大数据分析你必须掌握的6个重点技术
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：51
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获[详细]
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大数据计划需要数据中心基础架构作出的改变有哪些？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：91
为大数据选择新的硬件、存储和其它数据中心基础设施，这是IT专业人员们所面临的新挑战。推行大数据战略的压力往往来自高层，因为管理者相信，能有效运用数据的企业将比落后者具备更大优势。大数据战略需要数据中心基础架构作出的改变主要有五点： 一、围绕[详细]
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IOT大数据大世界大未来，物联网产业大数据应用研究
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：112
在物联网时代，面对PB级的数据，企业将难以以一己之力完成基础设施的建设。物联网所产生的大量数据不仅会驱动现在的数据中心发生根本性的变化，同时也会驱动相关企业采用新的大数据策略。 物联网的价值在于数据：企业对数据的分析工作启动地越快，挖掘出的业[详细]
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小企业可以借助大数据电子商务解决方案获得巨大成功
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：75
如今，大数据导致在线商业业务以前所未有的速度增长。大公司在大数据方面进行了大量投入，因此也获得了最大的收益。但是，一些小公司也在探索深度学习和预测分析的好处。事实上，可以说小企业更应该依赖大数据。他们正在研究如何花费更少的预算采用大数据技[详细]
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数据科学中的圈套：变量的数学运算合理吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-10-25 热度：87
数据科学中有各种各样的模型，有的听起来很简单，比如线性回归;有点呢，听起来就很吓人，比如深度学习。但是不管什么样的模型，从本质上来讲，模型都是对训练数据做数学运算，并以此求得模型参数的估计值。 所以我们需要保证两点： 第一，训练数据能进行数学[详细]
