范文一:是谁第一个提出
是谁第一个提出“中国梦”的概念?
《咬文嚼字》一直是我喜欢的杂志。小32开,薄薄的56个页码,内容却很丰富。曾经给我的学生推荐,人手一册。且不论文化素养的提升,即使是应付语文高考,也是非常实用的。
今年我又重新订阅该刊。昨天拿到2014年第一期,读到其中一篇《“中国梦”——中华民族伟大复兴梦》。该文开头这样写道——
2013年,“中国梦”传遍神州大地,成为承载亿万中华儿女梦想的热词。这个词的出现,可以追溯到2012年。2012年11月29日,****在参观
完国家博物馆主办的“复兴之路”展览后,提出了要实现中华民族伟大复兴的中国梦的观点。
作者很明确地说,“这个词的出现,可以追溯到2012年”。而且是**提出来的。
这显然与事实不符。至少我和许多中国人的视野中,至少早在2009年,这个词就已经在媒体出现。《南方周末》从2009年开始到现在,每年都有一个大型活动“中国梦践行者致敬盛典”。媒体这样介绍道——
中国梦践行者致敬盛典由南方周末发起于2009年。这是一台价值观的盛会,向那些体现了中国新魅力、中国新气质的人 ——即“中国梦践行者”——致敬,这些人兼具家国情怀、公民意识,通过卓绝的努力,获得了令人称羡的成功,是创造举世瞩目的中国奇迹的中国人民中的佼佼者,在中国的“敢做梦,能做梦,正圆梦”的时代,具有极大的示范性。盛典汇聚代表中国梦的中国脸、极具中国风的艺文表演,是道场,大有可观。
这项活动影响极大。五年来,《南方周末》每年都推出一批“中国梦践行者”,我记忆中先后有吴敬琏、龙永图、龙应台、袁隆平、江平、刘道玉、曲格平、贾平凹、白岩松、陈道明、姚晨??值得一提的是,获得“中国梦践行者”称号的,并不都是显赫的名人或“成功人士”,也包括普通的劳动者,比如2013年的“中国梦践行者”称号获得者中,就有一个名叫“秦永辉”的小伙子,他代表了中国两百万快递员。
其实,“中国梦”这个词可能也并非《南方周末》首创,如果要继续“追溯”,完全可能在有关文献资料上找到更早的出处。但无论如何“追溯”,估计要找到是谁最先用这个词也很难了。因为新词的出现和流行很复杂,并非每一个词都能找到第一发明人。就像“给力”之类的词,出来之后,大家都来认领,结果首创者往往不止一个。
毫无疑问,“中国梦”这个词是因为**的使用,而扩大了它的影响力。尽管就词义而言并无任何新意,无非就是“理想”的一个形象说法而已——当然,在**的语境中,“中国梦”有“两个一百年”的特定含义,和《南方周末》的“中国梦践行者致敬盛典”中的“中国梦”含义不完全一样。但“中国梦”这个词本身是早就有人在用了。然而**特殊的身份、宣传部门铺天盖地的宣传以及政治权力特有的强势,使这个词前所有未有的家喻户晓。这是事实。但把“中国梦”这个词的发明权归功于**,我估计他都不会认同。但不少人——而且往往是媒体人——都说这个词是**“第一个”使用,这是不是一种献媚呢?
范文二:谁是第一个提出计划生育的人?
邵力子
说起计划生育,谁都知道这里有马寅初的功劳,正是因为他的刚直不阿、坚持真理,才使控制人口最终成为我国的基本国策。但许多人都不知道,是邵力子“催产”了马寅初的《新人口论》。邵力子是新中国之初少有的几个最早提出并倡导计划生育的有识之士之一。而且早在20世纪20年代,他就提出中国要控制人口的思想,可以说,他是名副其实的公开呼吁计划生育的第一人。在马寅初遭受不公正的批判时,他还是坚持自己的主张,没有见风转舵,销声匿迹,更没有怯懦到对志同道合者落井下石。
1951年,邵力子回到故乡浙江探亲、搞调查。见到家乡进入和平生产之中,村民安居乐业,相处和睦,他十分高兴,但袅袅炊烟的乡村生活景色之中,满地奔跑的幼孩......
范文三:第一个提出大数据概念的公司是(范文6篇)
以下是网友分享的关于第一个提出大数据概念的公司是的资料6篇,希望对您有所帮助,就爱阅读感谢您的支持。
《第一个提出大数据概念的公司是范文一》
第一个提出了” 成语文化” 的概念,为成语文化研究 (2008-05-30 06:49:07)转载
标签: 人文 成语 文化研究 常州工学院 莫彭龄 江苏省 中国成语学院 文化 分类: 成语文化
常州工学院人文社科学院院长莫彭龄教授:第一个提出了” 成语文化” 的概念,为成语文化研究的奠基人。
成语百科知识辞典 莫彭龄 主编
巫山路一号-常州工学院人文科学系
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莫彭龄,男, 1947年9月生,江苏武进人。现任常州工学院人文社科学院院长,教授。为常州市政协委员、常州市语委委员、常州市语言学会副会长兼秘书,江苏省语言学会常务理事,江苏省修辞学会副会长。 主要从事汉语和汉文化的教学和研究。在词类研究上,发表了系列论文,特别是[用数理统计的方法研究词类,为学术界所关注]。在成语研究上,他第一个提出” 成语文化” 的概念,并对成语文化进行了较为系统的研究。代表作《汉语成语新论》发表在《江苏社会科学》后被《新华文摘》全文转载。专著《汉语成语与汉文化》 2001年9月由江苏教育出版社出版。此外,还主编了《成语文化从书》、《成语百科知识辞典》等。共发表论文30余篇,编写各类著作10多本。共计300多万字。
莫彭龄教授, 研究专长:汉语和汉文化。 毕业于南京师范学院中文系,1985年调入常州工业技术学院工作。历任应用中文教研室主任、语言文学系副主任、人文科学系主任,现任人文社科学院院长。常州市政协委员、常州市语委委员、常州市语言学会副会长兼秘书长、江苏省语言学会常务理事、江苏省修辞学会副会长。
主要研究成果:发表论文30余篇,编写各类著作10多本。第一个提出了” 成语文化” 的概念,为成语文化研究的奠基人。论文《汉语成语新论》(《新华文摘》全文转载)、《试论”
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成语联想教学论” 》、《关于词类问题的几点再认识》(常州市人民政府优秀社科成果三等奖)、《汉语成语与汉文化》(江苏省人民政府优秀社科成果三等奖)。著作《汉语成语与汉文化》(江苏教育出版社2001年出版)、《语体语言教程》(江苏省人民政府优秀社科成果三等奖、江苏省修辞学会学术著作一等奖)。主编《成语文化丛书》、《成语百科知识辞典》等。主持江苏省教育厅人文社科类重点课题成语文化研究。
《第一个提出大数据概念的公司是范文二》
一、大数据概念
“ 大数据” 是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 “ 大数据” 首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB? 规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB 级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(V elocity )快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据
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真实性(V eracity )高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度知道—大数据概念 大数据(bigdata),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。大数据的4V 特点:V olume 、Velocity 、Variety 、Veracity 。 互联网周刊—大数据概念 “ 大数据” 的概念远不止大量的数据(TB )和处理大量数据的技术,或者所谓的”4个V” 之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服
务,或深刻的洞见,最终形成变革之力 研究机构Gartner —大数据概念 “ 大数据” 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,” 大数据” 指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 亚马逊网络服务(A WS )、大数据科学家JohnRauser 提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了
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一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义:” 大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。” Kelly 说:” 大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是A WS 的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限” 。 大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop 的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二、大数据技术
数据采集:ETL 工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取:关系数据库、NOSQL 、SQL 等。 基础架构:云存储、分布式文件存储等。 数据处理:自然语言处理(NLP,
NaturalLanguageProcessing) 是研究人与计算机 交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机” 理解” 自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding) ,也称为计算语
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言学(Computational Linguistics 。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial
Intelligence)的核心课题之一。 统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T 检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic 回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap 技术等等。 数据挖掘:分类 (Classification )、估计(Estimation )、预测(Prediction )、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering )、描述和可视化、Description and Visualization )、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等) 模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。 结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
三、大数据发展趋势
能、机器学习、博弈论将在大数据分析方面发挥更大的作用。 个人(自我)分析将崛起。越来越多的公司将提供消费者可以分析的数据方式,让他们控制自己的行为和个人生活。 企业将制定更明确的隐私政策,给消费者更多的他们的分享内容的控制权。特定的消费
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者将会积极管理他们与人分享的内容。 各行业的大数据分析将迎来更多的应用。越来越多的企业将不满足于大数据管理能力而寻求外部专家。 移动分析显着增加。移动推动分析会改变消费者的消费信息和消费习惯。 更智能的设备和器具的出现很大程度的嵌入式分析。 更侧重于实时分析,虽然我不不看好其在今年内会有很大的进展。 无法处理大量数据、品种或速度的产品分析公司将被淘汰。 Hadoop 的挑战将开始出现。用户将达到一个挫折与性能的限制点,版本混乱,和各种不同的标准和接口。竞争对手的技术和平台将充分利用杠杆作用,而超越HadoopHDFS 的性能限制,因此,所有的大数据平台将迎来更多的创新。
《第一个提出大数据概念的公司是范文三》
大数据的概念、算法及应用
一、大数据基本概念
大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集,管理和处理数据能力的数据集; 大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。
大数据的预处理
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
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(1) 抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。
(2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 大数据带来的数学问题
在数学上来看,计算机中存在不断变大的数据集,不存在绝对的大数据,计算机中的所有数据集都是有限集合。
? 大数据采样——把大数据变小、找到与算法相适应的极小样本集、采样对算法误差的影响
? 大数据表示——表示决定存储、表示影响算法效率
? 大数据不一致问题——导致算法失效和无解、如何消解不一致
? 大数据中的超高维问题——超高维导致数据稀疏、算法复杂度增加
? 大数据中的不确定维问题——多维度数据并存、按任务定维难
? 大数据中的不适定性问题——高维导致问题的解太多难以抉择
大数据的特征
? 稠密与稀疏共存:局部稠密与全局稀疏
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? 冗余与缺失并在:大量冗余与局部缺失
? 显式与隐式均有:大量显式与丰富隐式
? 静态与动态忽现:动态演进与静态关联
? 多元与异质共处:多元多变与异质异性
? 量大与可用矛盾:量大低值与可用稀少
目前大数据的外延
大数据规模大小是一个不断演化的指标:
当前任务处理的单一的数据集, 从数十TB 到十几PB 级的数据规模(TB?PB?EB?ZB) 处理大数据的可等待的合理时间依赖任务的目标:
地震数据预测要求在几分钟内才有效、气象数据应该在小时级别、失联飞机数据处理要在7天之内、数据挖掘一般要求在12小时内 回到顶部
二、大数据悖论
大数据已被定义为科学探索的第四范式。继几千年前的实验科学、数百年前的理论科学和数十年前的计算科学之后,当今的数据爆炸孕育了数据密集型科学,将理论、实验和计算仿真等范式统一起来。大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽,用之不竭”的特性,在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值,在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。根源在于,大数据的价值在于预测未知领域、非特定因素的未来趋势,在于破解长期的、
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普遍的社会难题。而目前的大数据技术和应用,依然局限于历史和实时数据的关联分析,局限于满足短线的、特定的市场需求。解决悖论的过程,恰恰是理论和方法
应运而生的过程。而人们试图解决悖论的努力,正好是大数据落地生根的推动力。
方法论缺位
自2008年《自然》杂志推出“大数据”专刊以来,大数据概念就从学术大讨论,转向了企业的数字化转型,进而上升到“开放政府数据”的战略布局。然而,单纯的数量上的规模庞大,并不能轻易地将大数据与以往的“海量数据”、“超大规模数据”等区别开,因为三者均没有设置数量级等门槛。
方法论缺位是最大的障碍。大数据发展的核心动力源于人们测量、记录和分析世界的渴望,满足这些渴望需要数据、技术和思维三大要素。在计算技术、通信技术日益成熟的今天,在廉价的、便捷的数字化存储普及的当下,数据无处不在,技术正以标准化、商品化的方式提供,事实上思维和方法论才是决定大数据成败的关键,但目前来看,跨越学术与产业、技术与应用之间鸿沟的方法论依然不完善。
在社会难题中淘金
正如数学史上三次危机分别促成公理几何的诞生、集合论的创立和现代数据的发展一样,悖论是理论、技术和应用进
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步的巨大推动力。大数据悖论的解决,也将推动大数据应用的普及和社会价值的释放。经过新闻媒体和学术会议的大肆宣传之后,大数据技术趋势一下子跌到谷底,许多数据创业公司变得岌岌可危??根据这条著名的Gartner 技术成熟度曲线,大数据已经走过了萌芽期和泡沫化的炒作期,并将在未来3~5年内步入低谷期。
市场中的鸿沟
大数据营销模型将经历创新者、早期采用者、早期大众、后期大众和落后者等5个阶段。这5个阶段之间存在着4条裂缝,其中最大、最危险的裂缝存在于早期市场与主流市场之间,我们称之为“鸿沟”。
《第一个提出大数据概念的公司是范文四》
一、大数据概念
“ 大数据” 是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 “ 大数据” 首先是指数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB 规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了
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PB 级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity )快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity )高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度知道—大数据概念大数据(bigdata),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。大数据的4V 特点:V olume 、Velocity 、Variety 、Veracity 。 互联网周刊—大数据概念” 大数据” 的概念远不止大量的数据(TB )和处理大量数据的技术,或者所谓的”4个V” 之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,
或深刻的洞见,最终形成变革之力 研究机构Gartner —大数据概念” 大数据” 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样
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化的信息资产。从数据的类别上看,” 大数据” 指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 亚马逊网络服务(AWS )、大数据科学家JohnRauser
提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义:” 大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。” Kelly 说:” 大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS 的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限” 。 大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop 的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二、大数据技术
数据采集:ETL 工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL 、SQL 等。基础架构:云存储、分布式文件存储
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等。数据处理:自然语言处理(NLP,
NaturalLanguageProcessing) 是研究人与计算机 交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机” 理解” 自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding) ,也称为计算语言学(Computational Linguistics 。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial
Intelligence)的核心课题之一。统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T 检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic 回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap 技术等等。数据挖掘:分类 (Classification )、估计(Estimation )、预测(Prediction )、相关性分组或关联规则(Affinity grouping
or association rules)、聚类(Clustering )、描述和可视化、Description and Visualization )、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等) 模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
三、大数据发展趋势
能、机器学习、博弈论将在大数据分析方面发挥更大的作
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用。个人(自我)分析将崛起。越来越多的公司将提供消费者可以分析的数据方式,让他们控制自己的行为和个人生活。企业将制定更明确的隐私政策,给消费者更多的他们的分享内容的控制权。特定的消费者将
《第一个提出大数据概念的公司是范文五》
先以一个段子作为开场:
“目前的大数据在国内,就好比是一堆青春期的孩子在谈论“性”,每个人都喜欢谈,如果不谈就好像自己不正常,但只是很少人真正有经验。真正有经验的,却又闭口不言,笑笑而已”
虽然是个段子,但也很符合目前中国大数据行情。
从去年6月接触大数据以来,我阅览了大量关于“大数据”的文章,每天大概是80篇这样一个量级。其中60%实在反复强调大数据概念,30%在借大数据的风炒作自己,剩下10%,有谈技术的,有谈硬件存储的,有谈解决方案,真要问有哪些是接地气并且实实在在大数据解决问题的案例,那是少之又少。
BAT在谈大数据,风投资本在谈大数据,银行/金融/保险在谈大数据,IBM、微软、EMC在谈大数据,专家教授在谈大数据,可是大数据真的让我们的生活变得更美好了吗,
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作为屌丝青年的我们真正感受到大数据的红利了吗,不管你信不信,我没有感受到。也就是说,大数据落地到普通人身的长征,还没走完。
我们日常生活中使用电脑、平板、手机的数据,被软硬件服务器采集加以使用,而我们却没有因为贡献大数据而让生活更智能,这不符合逻辑。
我是个做产品的人,称不上是产品经理,但绝对是用户体验较为深刻的那一种。我相信产品,我相信实实在在的东西,实实在在解决问题的数据才是大数据。我不相信概念,我不看你说得有多好,我只想看到产品和案例。基于大数据开发了什么产品,基于大数据解决了什么问题,这是我最关心的内容。
我和行业的朋友们讨论过这个问题,事实上,很多手握众多大数据的公司,除了定向广告精准营销之外,却不是知道拿来做什么,大数据行业目前最迫切的问题就是如何落地,如何变现,如何像电子商务、网络游戏那样将数据转化成现金。这个问题,马云在想,李彦宏在想,马化腾也在想。虽然BAT企业都有不同的大数据产品上线,但实际还是服务于其他企业,没有真正做到BTC。
大数据是什么,是一个技术,是一个庞大的数据,是一个革命,我觉得都不是。大数据基于科技发展来说,更像是互联网2.0。大数据将让互联网更加智能化。将大数据概念升
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华到更高的层次来,但做产品的时候,还是要降到更接地气的细分领域去。
大数据如何落地,这个问题一直困扰着我。在北京参加各种大会,逢人我就会问这个问题,但始终没有找到答案。不过几家新兴的企业却让人眼前一亮。
星图数据
星图数据是我们拜访过的大数据企业之一。星图数据不久前刚刚拿到百万美元投资。在和该公司谷总聊天过程中,我们发现了一些“秘密”。我也不装高端的和你说些专业名词来解释,我希望用最简单的一句话来说明星图数据的业务。
我为什么觉得星图数据有潜力,原因很简单,星图数据立足服务的客户为传统的家电企业。如美的、九阳、海尔等等。星图数据有国内所有电商网站家电销售数据,包括家电的销售情况、家电的颜色、功率、外形、用户评价等等众多数据,结合这些数据进行分析,然后发现消费者更倾向于什么类型的产品,从而直接为传统家电企业提供产品定制方案、渠道把控、市场定价决策方案等等。这就有点意思了,从前家电企业设计新产品,前期要做大量的市场调研,且样本数据较少,现在有更多的直接和销售挂钩的数据作为参考,设计产品时更加有方向,且产品符合大众喜好。我看好星图数据,实际上更多的是看好“大数据改变传统家电行业”这一理念。这条路可行,细分市场的数据更加有价值。
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TalkingData
笔者之前是做手游运营的,所以提起TalkingData就会变得很兴奋。关于TalkingData我不想写太多的文字来歌功颂德,我只想在我还在做手游的时候我用过TalkingData的数据产品。APP接入TalkingData非常方便,SNK接入即可。但TalkingData的数据分析产品,不仅仅可以分析APP的数据,还能对APP的设计提出修改优化方案,这些功能对开发者非常有用。想了解详情的人请参见蒋总的发言。
TalkingData蒋奇:大数据变现的另外一个突破点是“整合&跨界”
在和TalkingData蒋总聊天的过程中,对于大数据的落地和变现,蒋总提出了一个新的思维——跨界整合。简单来说,就是将不同行业的数据整合在一起,进行分析比对,找出最优的合作方式。这个思维对我来说有点醍醐灌顶,因为之前在思考大数据落地或者变现的时候,我们总想着把自家的数据充分利用起来,却没有想到跨界才是更好的出路。蒋总分享了一个案例,简单来说就是招商银行和《刀塔传奇》的合作。招行这种高大上的企业,和屌丝玩的《刀塔传奇》有什么关系呢,事实上通过大数据分析,会发现招行的用户属性和《刀塔传奇》的用户属性很相近,两者相结合可以产生巨大的化学反应。这个案例蒋总的演讲里有详细说明,这里就不一一细表了。
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百分点
百分点算是比较早介入大数据领域的公司。百分点主要提供的是电子商务推荐引擎,通过百分点推荐引擎,电子商务网站可以实时了解消费者的意图,更精准的为消费者推荐感兴趣的商品,带来更加舒适的购物体验。促进电子商务网站的购买转化,降低运营成本,提高整体的盈利能力。
无可厚非,电子商务和手机游戏是互联网来钱最快的两种商业模式,百分点和TalkingData分别切入了不同的阵营,以提供大数据分析服务用最快的速度占领了市场,从没有数据的公司,变成了坐拥电商大数据和移动大数据的两家公司。谁说手里有大数据才是大数据企业呢,
除了这里说到的3家大数据企业之外,还有美柚经期助手、大姨妈也是细分领域的健康类大数据公司,从女性的角度来说,经期助手的确为我的身体健康提供了有效的管理和建议。
大数据一定要很多很多数据才能算大数据吗,我觉得不是。大数据的落地是小数据,细分领域、实时的大数据才具有价值。在中国,金融、医疗、农业、旅游、教育、环境保护、健康等领域的大数据还处于萌芽阶段,市场空白点很多。所以,那些想在大数据行业创业的朋友们,请不要担心自己手里的数据是否够大,关键在于在细分领域找到一条可行的商业模式,然后,矢志不移的走下去。
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大数据会越来越好。I Believe,believe me~
本站专稿,拒绝转载~
End.
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《第一个提出大数据概念的公司是范文六》
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大数据概念
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce 一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V ”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB 级别,跃升到PB 级别; 第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V ”——Volume ,Variety ,Value ,Velocity 。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC 以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
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例子包括网络日志,RFID ,传感器网络,社会网络,社会数据(由于数据革命的社会) ,互联网文本和文件; 互联网搜索索引; 呼叫详细记录,天文学,大气科学,基因组学,生物地球化学,生物,和其他复杂和/或跨学科的科研,军事侦察,医疗记录; 摄影档案馆视频档案; 和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP 的关系数据库的PB 的数据存储和管理的能力。隐含的负载,监控,备份和优化大型数据表的使用在RDBMS 的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期,比在天文学的历史,早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来,它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者,大天气巡天望远镜,将于2016年在网上和将获得的数据,每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时,反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次,在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK 处理400亿张照片,从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时,现在可以在一个星期
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内实现。
“大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求,甲骨文,IBM ,微软和SAP 花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元,增长近10%,每年两次,这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现,因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上,人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年,全球超过1亿人进入中产阶级,这意味着越来越多的人,谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计,到2013年,在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产
因素; 而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 “麦肯锡的报告发布后,大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念,也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展,数据本身是资产,这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,那么如何盘活数
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据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,则是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上,全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代,数据的重要意义。包括EMC 、惠普(微博) 、IBM 、微软(微博) 在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合,亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念,目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过,在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与“大数据”密切相关。
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范文四:第一个想到的是~你
第一個想到的是~你
第一個想到的是~你
什麼叫做緣分呢?
一見鍾情?
相知相惜?
平平淡淡?日久生情?
我想,只有真正努力的人,才能遇上好緣分。
請把這三個感謝轉寄給你認為是"好朋友"的朋友吧~~~
親愛的朋友,想對你說三個感謝 ... .................
第一個: 謝謝你讓我走入你的生命,作你的朋友,
或許我不是你最精采的,但是我總是盡力作到最好
第二個: 謝謝你願意走進我的生命,扮演朋友的角色,
或許你不是唯一最好的,但卻是我生命中最精采的
第三個:謝謝你這一路走來,很多的包容、安慰、關心、用心......
所有的深刻都在你給我的回憶裡.
在這美麗的天空裡....你在想誰呢??
我就當然想起你啦--
親愛的好朋友,有緣做到朋友是很難得的,
只要大家將心交出來,沒有事情是不可能的,
不過千萬不要勉強,right?
把這message送給你喜歡和關心的人~~
當然也可以送回來喔^__^~~ 我等你
人的思緒是複雜而凌亂的...當夜深人靜時..你會想起誰?..
我會想起....與各位認識的種種...也會想起...發生過的點點滴滴...
直到我們都年老時...是否會像現在這樣...坐在電腦前互訴心聲?..
我想...到那時候...大家都已經老到無法打字了吧...^_^.....
不管如何.....我們永遠是最真誠相對的好朋友...
如果您同意我的說法..請把這個訊息回傳給您的朋友...
讓他們知道...你是多麼的在乎他們..^_^
當你收到的信越多~代表在乎你的人越多~
不要忘記傳給我.I MISS YOU!.....^^
當然了,說說你的感覺,你將會得到一切永遠美好的東西……
如果你受了感動,就繼續看幾遍
沒有受到感動嗎,那就關閉網頁吧
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