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蒋劲夫事件持续发酵,大数据分析中国家暴现状

根据最高人民法院发布的《离婚纠纷司法大数据专题报告》,在2016年至2017年的全国所有涉及家暴的离婚纠纷一审审结案件中,有91.43%的案件都是男性对女性实施家暴。 尽管家暴现状严峻,但受“家丑不可外扬”等传统观念的影响,报警并非受家暴女性的首选,相比之下,近四成的女性更愿意向亲密的家人寻求帮助。 只不过,本该是自己最强后盾的家人,态度却十分复杂。

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大数据的现状、机遇与挑战

汪浩 .大数据的现状、机遇与挑战[J/OL], 2017,5(1):30-35. 大数据的现状、机遇与挑战 汪浩 摘要 大数据的数据量非常巨大,以至传统数据储存和计算等技术无法有效地进行数据处 理,且产生和变化的速度快、种类繁杂,数据的真实性也有很大的不确定性。 在医疗数字化的过程 中,医院成了大数据产生的重要来源,病历、影像、远程医疗等都会产生大量的数据。 本文主要阐述现阶段大数据的组成与特征,大数据分析处理的框架和方法,同时分析医疗大数据 的发展机遇和应用中面临的挑战。 一、大数据的组成与特征 二、现阶段大数据分析处理应用的框架和方法 三、大数据给医疗卫生行业带来的机遇 四、现阶段医疗大数据面临的挑战 参考文献略 本期内容到此结束 以上文章内容由中华临床实验室管理电子杂志

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    谈谈当前商业数据分析现状

    来源:转行做DT 作者:TwilightZjy 众所周知,数据分析师有两个发展方向,一个是商业数据分析师,一个就是数据挖掘工程师。 两条路,一个更加偏向业务,另一个则更加偏向算法及开发。 所以我们先聊聊商业数据分析师。 所谓商业数据分析师,也就是和业务相关,需要配合业务去做一些数据分析方面的事情。 关于这些,网上已经有很多文章,一搜一大堆。 二、数据分析师本来也就是这几年火起来的岗位,但本身岗位职责就不明确,所以每个公司的岗位定位都不一样。 三、不同行业的数据分析师,工作内容可能也有很大出入。 对数据分析师的要求也是相当不同的。 这也就造成了商业数据分析师工作内容上的很大差异。 另外稍微了解些数据行业的人都知道,对数据进行分析,并撰写报告只是整个数据分析中的一小部分。 二、要尽可能多的接触数据,数据量越大越好,这对培养自己的大数据思维有一定帮助。所以最终我选择了交行信用卡。

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    大数据分析大数据分析方法 及 相关工具

    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 PredictiveAnalyticCapabilities (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 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。 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。

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    大数据领域人才现状:75%岗位空缺

    ,其实不然,笔者认为,大数据可以算是一项新的术语或技术词汇,但是针对于大数据的海量数据分析的概念和技术层面其实并不是最新的。 对于大数据的数据分析等技术方面,在很多年前其实就已经有企业在做,现在所谓的大数据已经发展成为云端的一种海量数据的分析和存储技术,何为新何为老其实也不好界定。 大数据并没有使用那么广泛 Gartner统计数据表明,熟练的数据分析科学家如此缺乏,公司存在75%以上的大数据分析职位空缺。竞争惨烈,换句话说,这是一个很棒的职业。 话虽如此,这也取决于你如何定义一个数据分析科学家。Tesco公司的Duncan Apthorp,一位大数据分析师表示,他所存在公司并不要求名牌院校,这意味着普通毕业生也很有机会。 但是有研究表明,大多数企业已经开始使用大数据获取信息,一旦他们想到了一个问题,就试图通过大数据分析来解决问题。

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    生物医学大数据:现状与展望

    大数据挖掘能够增加把握度和发现弱关联的能力。 3.生物医学相关的大数据计划:近年来国内外一些生物医学相关的大数据计划见表 2。 ? 4.生物医学大数据面临的主要问题与发展趋势:作为一个新兴领域,大数据也伴随着一些争议:①既然数据总是不断增加,是否有必要区分大数据与传统数据? ②大数据更多意义上可能是一种商业上的宣传? 生物医学领域数据特别庞大,产生和更新速度更快,其存储方式不仅影响数据分析效率,也影响数据存储的成本。 ④如何实现生物医学大数据的高效利用。 特别是对半结构化和非结构化数据(如心电图、医学影像资料)和对流数据(实时视频、传感器数据、医疗设备监测数据)的处理,是生物医学大数据分析面临的重要挑战。 ⑥生物医学和信息科学的复合型人才缺乏。 ⑦生物医学大数据成为战略性产业。许多国家已经将大数据上升为国家层面战略,生物医学大数据产业化已经初现。 5. 展望:人类已进人大数据时代。

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    大数据 | Spark的现状与未来发展

    他们在执行数据分析作业过程中,先后发现了DAGSchedular的内存泄露,不匹配的作业结束状态等缺陷,从而为Spark库贡献了几个比较重要的Pull Request。 在2014年的Spark Summit大会上,我们看到除了伯克利大学以及Databricks公司自身外,演讲者都来自最早开始运用和尝试Spark进行大数据分析的公司,包括最近非常火的音乐网站Spotify 如果一个大数据平台不能很好地支持关系型数据库的SQL,就会导致迁移数据分析业务逻辑的成本太大。其三则是团队与技术的学习曲线。 由于Spark为多种算法提供了统一的编程模型、部署模式,搭建了一个大数据的一体化方案,倘若企业的大数据分析需要应对多种场景,那么,Spark这样的架构反而使得它的学习曲线更低,同时还能降低部署成本。 如果企业已经具备大数据分析的能力,原有掌握的经验仍旧可以用到Spark上。

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    大数据分析系统

    概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中,采集相关的业务数据,集中存储到系统的数据库中。 根据数据的流转流程,一般会有以下几个模块:数据收集(采集)、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。 按照数据分析的时效性,我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证,数据是实时流动的,相应的一些分析情况也是实时的。 而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析,时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2. 网站流量日志数据分析系统 2.1.

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    高管人员对大数现状的看法

    为了更深入地了解大数据的现状,我们与来自20家公司的22位高管进行了交流,他们本身在大数据领域工作或为客户提供大数据解决方案。 过去一年中大数据的最大变化是实时数据流和可以处理大规模数据的机器的增加。数据流是大数据战略的一部分,有助于打破信息孤岛。借助机器学习和自然语言处理,大数据随处可用。 一些受访者提到了像Kafka,Nitti和Storm这样的开源方案,并认为Python和R是用于数据分析的利器。 当谈及大数据在现实中的应用场景,零售,医疗保健,媒体和电信是四个最常被提到的行业。其实,大数据在金融服务,政府,IT和车队管理也有所应用。 将来,大数据借助机器学习和自然语言处理提供实时决策。这将为所有人—不仅仅是数据精英提供意见。我们将通过自动化流程收集更多数据并获得可行的意见,从数据中获取近期价值。大数据分析将被应用到日常运营中。

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    大数据分析流程

    一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了数据分析话题,你下定决心要成为一个数据分析师,你搞来一堆学习资料和在线课程,看完之后自信满满,准备去投简历 然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围,也不知道数据报告需要包括哪些内容,面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领,你觉得现在这份工作不适合你,你下班以后去逛知乎,在上面看到很多人在说大数据代表未来 ,数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了,你也要成为数据分析师,你利用空余时间补上了统计知识,学了分析工具,然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么 一句话可以概括:你没有办法在最短的时间内向招聘者展示,你能够胜任数据分析这项工作。 保证数据的安全性,不对外泄露公司的任何非公开数据,是数据分析师的基本职业道德。

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    何为大数据分析

    基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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    大数据安全市场现状和需求分析

    日前,安华金和面向各行业IT运维和开发人群开展了一次大数据安全市场现状和需求调研。 希望借此方式了解用户的大数据使用和运维安全现状,发现各行业用户在数据库运维工作中的安全需求,并梳理出整套适用于大数据平台特性的数据安全方案,帮助用户开展安全建设。 安华金和从多方通道获取的近400份问卷中抽取170份有效样本进行统计分析,总结归纳出此份《大数据安全市场现状和需求分析》,摘取报告重点分析结论,分享给关注大数据安全的人士。 同时,在已经投入大数据应用的受访者中,45%的受访者表示将大数据技术应用在了单位核心的数据分析或业务系统中,意味着单位核心业务数据写入大数据平台,这部分数据与平台分析结果具有非常高的商业价值,需要更高敏感度 不难理解,大数据平台除了提供存储和查询的功能,更重要的价值在于数据分析和价值挖掘,这决定了大数据平台需要向多部门甚至多家单位开放,比如政务大数据平台会向该地区各政府单位提供数据接口。

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    【学习】开源大数据查询分析引擎现状

    文|叶蓬 【按:此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品,转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析,对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 Hive适用于长时间的批处理查询分 析,而Impala、Shark、Stinger和Presto适用于实时交互式SQL查询,它们给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工 具。 总结与展望 对大数据分析的项目来说,技术往往不是最关键的,关键在于谁的生态系统更强,技术上一时的领先并不足以保证项目的最终成功。 总的来看,未来的大数据分析技术将会变得越来越成熟、越来越便宜、越来 越易用;相应的,用户将会更容易更方便地从自己的大数据中挖掘出有价值的商业信息。 PPV课其他精彩文章: ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计,令人惊叹叫绝

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    大数据的未来发展前景:大数据人才需求现状

    大数据已经成为我们生活当中习以为常的一个名词,基于大数据分析下的精准推荐,已然覆盖到我们生活的方方面面。在这样的背景下,大数据的未来发展前景,也受到更多的关注。 对于大数据的未来发展前景,我们首先来看一组大数据近几年的发展数据—— 大数据市场规模 2011年至2014年四年间,我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。 预计大数据市场规模在2023年有望达到892亿美元。 大数据人才供给 大数据市场规模的增长,在全球范围、在国内范围,都是有目共睹的,而与此同时,大数据人才供给,也成为亟待解决的重要问题。 国内大数据发展面临的瓶颈中,高端综合型人才短缺问题日益突出,大数据行业面临人才供需结构不均衡问题。 值得注意的是,深圳、成都、南京、贵阳等地大数据就业市场虽较为活跃,但人才供给相对不足。 关于大数据的未来发展前景,大数据人才需求现状,以上就为大家做了一个简单的介绍了。

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    调查报告:企业使用大数现状

    IDC称,大数据市场的这种增长比整体ICT市场增长高出6倍多。然而尽管资金充裕,但是企业界在渡过了大数据的早期采用阶段之后是否找到了成功之路却并不清楚。 调查发现,有限的预算是最紧迫的大数据挑战。在受访企业中,投资充裕的极少。在低端市场,19%的受访企业称其来年在大数据上的花费少于10万美元。 5、企业感觉大数据人才短缺。 企业担忧能否找到所需要的合适人才——例如知识工人、数据科学家——来执行企业大部分的大数据计划。 当被问及在未来12到18个月内企业计划雇佣具备哪些技能组合的人才时,数据科学家占据首位(27%),其后依次是数据架构师(24%),数据分析师(24%),数据可视化专家(23%),业务分析师(21%),研究分析师 8、IT部门主导大数据计划,但成功与否取决于跨职能部门的合作。 IT部门主导大数据项目是受访企业中的常态:46%的受访企业称高层IT经理主导其大数据项目。

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    python大数据分析实例-用Python整合的大数据分析实例

    用Python进行数据分析的好处是,它的数据分析库目前已经很全面了,有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels,还有深度学习、神经网络的各类包。 用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示,都可以在同一种Python里实现,避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。

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    Spark快速大数据分析

    一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台,扩展了MapReduce计算模型,支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark

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    国庆大数据分析思路

    国庆期间移动用户大数据分析,可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。

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