用R语言对城管事件数据分析_光环大数据培训机构

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这次使用主成分分析主要目的并不是降维，而是分析城管数据中的事件类别之间是否存在关系，当然，城管事件类型有好几百，这里就只选取从去年九月到目前发生量前十的事件类别；如下图，排名前十的事件类别依次为，车辆乱停放，乱堆物料堆，非法张贴小广告，店铺出店经营，自备容器外放，违规标语宣传品，机动车乱停放，暴露垃圾，地面不洁，道路不洁。

确定好这十个类别后就是数据的提取了，这时候我们要注意一下数据结构，和数据样本量，为什么呢？因为在主成分分析的时候事件类别只能是属性，也就是说事件类别是一列；这时候看看一下城管数据里面存在的数据结构，数据记录数必须是属性的6~10倍，这时候观察城管数据结构，明显不是我们想要的。

于是写个SQL转换一下数据结构，起的别名没有按照规则来，这是个失误；

这时候就要使用R语言去做分析了，首先是让我们能从数据库里拿数据，所以创建一个数据库链接，安装包RODBC

R语言代码

install.packages("RODBC")library(RODBC)jixiao_connect<- odbcConnect("jixiao",uid="jixiao",pwd = "*****",believeNRows=FALSE)

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这时候我们就创建了一个数据库连接jixiao_connect,这时候我们就要提取

数据

R语言代码

jixiao_data<- sqlQuery(jixiao_connect,"select sum(case when t.kind_code_thd='车辆乱停放' then 1 else 0 end)

kind_one ,sum(case when t.kind_code_thd='乱堆物

堆料' then 1 else 0 end) kind_two ,sum(case when

t.kind_code_thd='非法张贴小广告' then 1 else 0 end)

kind_three ,sum(case when t.kind_code_thd='店铺

出店经营' then 1 else 0 end)

kind_code_4 ,sum(case when t.kind_code_thd='自

备容器外放' then 1 else 0 end)

kind_code_5 ,sum(case when t.kind_code_thd='违

规标语宣传品' then 1 else 0 end)

kind_code_6 ,sum(case when t.kind_code_thd='机

动车乱停放' then 1 else 0 end)

kind_code_7 ,sum(case when t.kind_code_thd='地

面不洁' then 1 else 0 end) kind_code_8 ,sum(case

when t.kind_code_thd='暴露垃圾' then 1 else 0 end)

kind_code_9 ,sum(case when t.kind_code_thd='无

照经营游商' then 1 else 0 end) kind_code_10 from test_erkang t where t.district_name in ('

美兰区','龙华区','秀英区','琼山区') GROUP BY

T.DISTRICT_NAME,TO_CHAR(T.REVIEW_FIRST_DATE,'YYYYMM')")jixiao_data

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验证数据是否被提取，说明数据已经提取成功

我们在安装主成分需要用的包

R代码

install.packages("psych")library(psych)

首先我们要做的是需要确定主成分需要几个，这时候我们就需要cattell碎石检验来确定主成分个数，也就是保留特征值大于1的主成分，因为特征值大于1的主成分能解释较多的方差；

R代码

fa.parallel(jixiao_date,fa='pc',n.iter = 100,show.legend=FALSE)

上图中我们应该选取3个主成分

R代码

pc<- principal(jixiao_date,nfactors=3,rotate = 'varimax')pc

后面那个是我们选择的主成分旋转的方法，为了主成分之间能更容易的解释，结果如下

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PC1列下的系数是和各个事件类别的相关系数，h2列表示成分能够解释方差的多少，u2列表示没法解释解释方差的比例，事件KIND_ONE也就是车辆乱停放，主要相关联的是主成分PC1，相关系数为0.97，PC2和PC3的相关系数分别为0.05,0.07，主成分能够解释车辆乱停放95%的方差，无法被解释的比例为0.055；proportion var 表示解释整个数据集的解释程度，PC2解释变量30%方差，PC1解释变量26%方差，PC3解释变量21%方差，主成分能够解释整个变量77%的方差；

对主成分进行可视化

R代码

fa.diagram(pc)

又上图我们可以知道主成分组成，大致归类为

PC1:无照经营游商,暴露垃圾,车辆乱停放

PC2:乱堆物堆料,非法张贴小广告,自备容器外放,机动车乱停放,地面不洁

PC3:店铺出店经营,违规标语宣传品；

根据业务和个人的推测

我推测PC1所表示的繁华的步行街道成分，PC2表示的是城中村成分，PC3表示的是主干道成分。

建议和小结

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1、可以认为乱堆物堆料,非法张贴小广告,自备容器外放,机动车乱停放和地面不洁是一类相关联事件类别，无照经营游商,暴露垃圾和车辆乱停放是一类相关联事件类别，店铺出店经营,违规标语宣传品可以认为是一类相关联的一类事件类型

2、可以认定主要事件来源是来自城中村，主干道，和步行街道；

3、步行街道给的相应的措施可以增加相应的非机动的停车位，划分小贩经营点，增加环卫人员的清扫频率

4、城中村：提高相应的停车规划，集中整治城中村环境卫生

5:、主干道：相应的增加巡查员的巡查频率即可

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城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构

https://www.wendangku.net/doc/de580060.html, 大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构 大数据培训班是骗局吗？光环大数据了解到，近年来随着大数据时代的到来，大数据人才需求增加，但目前并没有大数据专业的大学毕业生，所以很多人通过参加大数据培训班，来快速提升自己的大数据技术。 大数据培训班也越来越多了，市场上鱼龙混杂。那么大数据培训班是骗局吗？ 大数据培训班不是骗局，是为了培养大数据人才而开设的培训课程。 但大数据培训班比较多，有些机构开设的课程、就业等跟不上，因此耽误了不少学生。因此，光环大数据建议，挑选靠谱的培训班，可以从以下几点进行： 1、品牌效应 好的大数据培训机构一定具有好的口碑。光环大数据培训具有良好的口碑，毕业学员深受市场的认可，企业品牌好，客户美誉度高，能给人强烈的安全感。比起市场上动不动就由于经营不善卷铺盖走人的小培训机构这样口碑好的培训 机构更值得选择。 2、课程体系 选择一家好的大数据培训机构还应该看所学习的课程，光环大数据强大的教

https://www.wendangku.net/doc/de580060.html, 实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！ 3、师资力量 老师的水平决定了一家大数据培训机构是否好，专业老师是最核心的竞争力，一些有实力的讲师都会有比较显著的成就，和一些比较重大的项目实战经历，光环大数据只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 4、就业保障 参加培训班的目的就是为了找工作，好的大数据培训机构学员的就业率和就业所获得的薪水都会一目了然。光环大数据为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10K以上，学员反馈口碑非常好！ 光环大数据认为，大数据培训班哪里好其实并没有这样的说法，只有适合之言，大数据机构只有适合自己的才是最好的，像我觉得面授教学，好的学习氛围，老师可以随时帮忙解决困难的机构才是好机构，那我就去找这样的机构，选择适合自己的机构才能称之为最好的机构。不过光环大数据认为，在选择机构的时候尽量自己去调查下比较好，谨防被骗。

Excel高效数据分析培训课程大纲

Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据，如何提炼信息，把需要的信息快速展示给客户和领导？ 公司的经营状况和财务状况到底如何？预算执行情况到底如何？成本费用超支了吗？ 销售收入、成本、费用是否正常？是否出现了异常情况？如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立？ 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题？ 员工的构成分布情况如何？员工的流动情况如何？您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因？ 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率，以便及时发现问题解决问题？ 为什么产品的不合格率持续高位？怎样快速发现问题？ 诸如此类的问题，等等，对任何一位管理者而言，是复杂而繁琐的，您想必一定很累、很烦了吧！ 您想要提高管理效率吗？想要进行科学的管理，而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗？ 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧，还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次，使您的分析报告更加有说服力，更加引人注目！ 【课程特点】 ●系统性：囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性：全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用，兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发，注重点面结合。 ●实用性：注重Excel在管理中的实际应用，培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例，极具代表性和实用价值，反映了现实中企业需要解决的问题，具有更强的针对性。 ●示范性：注重强调动手实践，使每个学员有充分的动手机会，及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进，清晰易懂，既便于您了解管理决策分析过程，又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性：讲课认真、细致，辅导实验积极、耐心，使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性：完善的课后服务，随时与老师联系，及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员，包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员；销售总监、销售经理、销售主管、销售人员；生产经理、生产管理人员；人力资源经理、 人力资源主管；审计经理、审计主管；及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己：快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚： 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了（逻辑判断函数的综合应用） 复杂变简单： 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学（各类求和汇总函数的灵活应用） 让数据无处遁形： 需要的数据迅速出现在您面前（功能强大的查找函数及其典型应用）

大数据学习班课程有哪些

大数据学习班课程有哪些 大家都知道各行各业都在做全年数据分析，或是季度数据分析，再或是十几年的对比分析等等，而数据又是什么呢？数据是统计好的，是在作分析之前的基础，数据的质量高，相关度好，维度精准，那么做出的数据分析就是非常可靠的了。但我们的大数据技术能熟练掌握的人才却少之又少，所以现在学习大数据就是一个良好的机遇，那大数据培训班哪里好呢？ 大数据培训班，当然来千锋教育了。千锋重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。严格的教学管理，使学员五个月的时间内就可以达到等同于两年的实践开发经验的水平。丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造良好的学习环境。 据统计，北京地区的大数据工程师工资是很高的呢，年薪都在15万以上，更别说有多年工作经验的人了。目前北京地区仅仅2017年的第一季就有接近

30000多的人才缺口，平均薪资在14000多。现在对于互联网公司的领导来说，缺乏的是全栈大数据开发的人才，现在做大数据，不可能再像前几年的简单应用上了，越是全面的技能，就越能被企业所认可。 其实学习大数据，能找的工作非常多，而数据开发师是学习大数据后从事的主要工作了，这个工作在不同的行业中都有应用，专门去搜集行业的数据，还有整理等，数据做成行业细致的研究，提取数据，分析数据，实现数据的商业化价值。 千锋大数据是“技术+管理”的集合，通过千锋大数据课程的学习，可以提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，加大了实验室建设力度，加大实践教学力度。千锋做大数据培训，不仅要让你会大数据的核心技术知识，还要让你掌握实际工作中能用到的技巧，毕业即上岗工作。 大数据培训班，到千锋学习可以先免费试听14天的课程，两周的时间你也足够可以了解到是否可以学习大数据培训的课程了，是否对课程感兴趣！想学习真正的大数据，千锋是一个专业的大数据品牌培训机构！

大数据培训机构收费标准

“大数据”这个词的热度虽然下降了，但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷，在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加，让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅，让很多想学习大数据技术。 零基础报名学习大数据费用多少？ 大数据技术的发展迅速，国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业，但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的，网上关于系统的大数据课程很少，学习资源也不好找，很多人会选择走“大数据培训”这条路。 大数据培训，目前市场上主要分两种课程： 一是大数据开发，学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等，可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程（万行级代码，企业真实项目实战）。大数据学习虽然并没有多简单，但是

通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。 二是数据分析与挖掘，学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等，重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程，然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，切实用数据分析驱动网站运营、业务管理，切实发挥数据的价值。 报名费用和学习时长： 培训大数据，一般费用在1w-2w不等，脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。 大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

最好的大数据培训学校有哪些

最好的大数据培训学校有哪些 大数据正当时，那么大数据培训机构有哪些呢？你可以每天在听到大数据，出行大数据、淘宝大数据、旅游大数据……那么肯定也会有很多朋友因为兴趣去了解过，可能渐渐的对大数据行业非常有信心，想要进入大数据圈子。还会有不少因为行业前景不好想要转行的朋友，了解到大数据行业薪资高、前景好所以想要进入到大数据行业，但是不管怎么样，想要学习大数据的你，一定要知道的大数据培训机构有哪些！千锋教育是你很好的选择！ 在这里千锋教育就先给你上个预习课，学习大数据的步骤有哪些呢？ 1.了解大数据理论 要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。 2.计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java 只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java 略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。那在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程：HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术，jQuery 与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。 3.大数据相关课程的学习。 学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据部分课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。 4.实战阶段。 不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也

智慧城市中的大数据挖掘与应用

智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化

享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型

2014-智慧城市中的大数据

第３９卷第６期２０１４年６月武汉大学学报·信息科学版 Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ｏｆ　Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ　 ２０１４收稿日期：２０１４－０１－ ２５项目来源：国家重点基础研究发展规划（９７３计划）资助项目（２０１０ＣＢ７３１８０１）；国家自然科学基金资助项目（６１１７２１７４） ；数字海洋科学技术重点实验室开放基金资助项目（ＫＬＤＯ２０１３０７）；国家重大科学仪器设备开发专项资助项目（２０１２ＹＱ１６０１８５０５）；国家科技支撑计划资助项目（２０１３ＢＡＨ４２Ｆ０３）；教育部新世纪优秀人才计划资助项目（ＮＣＥＴ－１２－ ０４２６）。第一作者：李德仁，教授，博士生导师，中国科学院院士，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士。现从事以遥感、全球卫星定位系统和地 理信息系统为代表的空间信息科学与技术的科研与教学工作，推进数字城市与数字中国、智慧城市与智慧中国的研究及相关建设。Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｒｌｉ＠ｗ ｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：姚远，博士生。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｈｙａｏｙ ｕａｎ＠１６３．ｃｏｍＤＯＩ：１０．１３２０３／ｊ．ｗｈｕｇｉｓ２０１４０１３５文章编号：１６７１－８８６０（２０１４）０６－０６３１－ １０智慧城市中的大数据 李德仁１，２　姚　远１　邵振峰２ １　武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，４３００７９ ２　武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉，４３００７９ 摘　要：探讨了智慧城市的概念，总结了其发展历程，剖析了中国建设智慧城市的动力和目标，阐述了智慧城市的支撑技术，并提出了智慧城市的基础架构，即在数字城市的基础上有机地融合物联网和云计算技术，以实现对现实城市中人和物的自动控制和智能服务。针对无所不在的传感器网对智慧城市的大数据进行了分析，面对智慧城市中大数据将带来的诸多问题和挑战，提出了应对大数据的策略和思路，重点论述了云计算与数据挖掘，并给出了云平台的基础框架，提出了建立智慧城市运营中心的建议，最后展望了智慧城市未来美好的前景。 关键词：智慧城市；大数据；数字城市；物联网；云计算；数据挖掘；智能服务中图法分类号：Ｐ２０８ 文献标志码：Ａ １　智慧城市的概念 １．１　智慧城市的概念与内涵 数字城市存在于网络空间（ｃｙｂｅｒ　ｓｐａｃｅ）中，虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射，是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再 现［ １］ 。智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上， 通过无所不在的传感网将它与现实城市关联起来， 将海量数据存储、计算、分析和决策交由云计算平台处理，并按照分析决策结果对各种设施 进行自动化的控制［２］ 。在智慧城市阶段，数字城 市与物理城市可以通过物联网进行有机的融合，形成虚实一体化的空间（ｃｙｂｅｒ　ｐｈｙｓｉｃａｌ　ｓｐａｃｅ）。在这个空间内，将自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化，由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制，为人类生存繁衍、经济发展、 社会交往等提供各种智能化的服务，从而建立一个低碳、绿色和可持续发展的城市。 用易于理解的简单公式表达，可以这样认为： 智慧城市＝数字城市＋物联网＋云计算。 １．２　智慧城市的发展历程 智慧城市的发展历程按照信息化、数字化、智能化的程度主要分为三个阶段：信息化城市阶段、数字城市阶段和智慧城市阶段。其中可以代表每个阶段的标志性事件如下： １）１９９３年９月， 美国启动“信息高速公路”计划；１９９５年，中国推动全国信息化的“八金”工程，标志着城市信息化建设开始起步。 ２）１９９８年， 美国副总统戈尔提出“数字地球” 概念［３］ ，“数字化舒适社区建设”标志着城市信息化开始步入数字城市建设新阶段。我国已有３００多个城市初步建成数字城市基础框架， 国家测绘地理信息局发布在互联网上的“天地图”成了数字中国和数字城市的载体， 已有数亿网民使用。３）２００６年，物联网、云计算等新一代信息技术正式推出形成对城市信息系统的综合集成与整合应用；２００８年，国际商业机器公司（ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ－ａｌ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｍａｃｈｉｎｅｓ　ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，ＩＢＭ）提出智慧城市的新理念；２００９年，ＩＢＭ首席执行官彭明盛

大数据分析培训哪个好

大数据分析培训哪个好 大数据分析培训哪个好？千锋老师认为，要讨论大数据分析培训哪个好，一定要选择比较专业的大数据分析培训班，首先得说说学大数据为什么要选择专业的大数据分析培训学习班。 学习大数据为什么一定要选专业的大数据分析培训学习班？ 因为专业的培训机构拥有专业的大数据学习大纲，拥有专业的大数据授课老师，拥有专业的实战项目。每一项专业的指导都是在为你的技术精致打磨，将你成功从小白蜕变成大数据技术大神。 为什么说千锋是专业的大数据培训学习班？ 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。

不同于其他机构附加大数据，千锋教育大数据培训课程科学安排课程比例，结合名企需求，只教授主流及热门的大数据技术。与亚马逊达成战略合作，国际化标准上线学员项目，每一名大数据程序员都必须有一个面试官无法拒绝的项目。 为什么千锋大数据分析培训很专业？自然是强大的讲师团队做支撑 千锋大数据分析培训由工作17年的开发经验的大牛(总监级)进行授课，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动、讲解除了本专业以外的知识，进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析的周边工具的编写打下良好的基础。 在教学研究方面，我们老师不断的推陈出新，探索更新的教学方式，结合时代所需不断更新课程大纲，加强学生对于知识的理解和运用。 大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升。如果你想获得更高的薪资，如果你想转行加入大数据行业，千锋绝对是绝佳选择。快加入千锋大数据分析培训，只需20周，带你一站式搞定匪夷所思的大数据技术!

广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告2018版

广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告2018版

报告导读 广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告旨在运用严谨的数据分析，以更为客观、真实的角度，对广东省民办职业培训机构综合情况进行剖析和阐述。 广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告同时围绕关键指标即民办 职业培训机构总数量，民办职业培训机构在职教职工总人数，民办职业培训机构在职教师数量，民办职业培训机构兼职教师人数，民办职业培训机构经费来源总数量，民办职业培训机构财政补助费，民办职业培训机构职业培训补贴等，对广东省民办职业培训机构综合情况进行了全面深入的分析和总结。广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告可以帮助投资决策者效益 最大化，是了解广东省民办职业培训机构综合情况的重要参考渠道。本报告数据来源于权威政府部门如中国国家统计局、相关科研机构及行业协会等，数据客观、精准。

目录 第一节广东省民办职业培训机构综合情况现状概况 (1) 第二节广东省民办职业培训机构总数量指标分析 (3) 一、广东省民办职业培训机构总数量现状统计 (3) 二、全国民办职业培训机构总数量现状统计 (3) 三、广东省民办职业培训机构总数量占全国民办职业培训机构总数量比重统计 (3) 四、广东省民办职业培训机构总数量（2015-2017）统计分析 (4) 五、广东省民办职业培训机构总数量（2016-2017）变动分析 (4) 六、全国民办职业培训机构总数量（2015-2017）统计分析 (5) 七、全国民办职业培训机构总数量（2016-2017）变动分析 (5) 八、广东省民办职业培训机构总数量同全国民办职业培训机构总数量（2016-2017）变动对 比分析 (6) 第三节广东省民办职业培训机构在职教职工总人数指标分析 (7) 一、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数现状统计 (7) 二、全国民办职业培训机构在职教职工总人数现状统计分析 (7) 三、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数占全国民办职业培训机构在职教职工总人 数比重统计分析 (7) 四、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数（2015-2017）统计分析 (8)

大数据培训去哪个机构好

大数据培训去哪个机构好 大数据的火爆引来了一众学子的青睐，学习大数据的人随之增多，大数据学习你得知道大数据培训机构哪个好，只有在好的培训机构里接受培训你才能获得更好的知识，当然小编今天要说的不仅是大数据培训机构哪个好，还有一些大数据入门之前的知识小编也要为你普及。 大数据培训机构哪个好 要说大数据培训机构，那可是数都数不过来，但是，是金子总会发光，好的大数据培训机构必定会发扬光大，千锋教育就是一家在业内口碑非常不错的培训机构。 千锋教育大数据培训机构专注高学历IT职业教育,是中国IT职业教育领先品牌，它拥有众多实战派讲师，金牌讲师齐聚，主流巨擘带你引领大数据时代，在千锋教育大数据培训机构高薪就业并不是口号，千锋就业学员以行业最高薪资稳居榜首，并不是偶然，是经过教学+教研+项目指导+高强度训练锻炼出来的。 千锋教育大数据培训机构200余位业内强师100%全程面授，名师虽贵绝不省人工，面授虽繁必不减品质。以实战项目做指导，手把手纯面授，面对面现场教学。同时论坛辅导，上课资料录制，方便学生课后复习。严格保障教学质量等等这些都是千锋教育的发光点。进入千锋教育，深入了解它，你会发现这些只

是很小的一部分。 学习大数据要了解的问题 什么是大数据？ 所谓大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据技术的应用？ 随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据培训机构哪个好？当选千锋教育。

哪个大数据编程培训机构比较好

哪个大数据编程培训机构比较好 千锋小编认为“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。大数据（Big Data）又称为巨量资料，但它的主要作用并不是收集资料、数据，而是对数据进行分析、挖掘及处理。那想要进入大数据领域，学习大数据编程怎么样？有前途吗？ 首先来解决大数据编程学习怎么样？ 当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。作为中国政府重点扶持的新兴产业，大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。 大数据编程学习正是我们的发展机遇，进攻大数据领域的绝佳时机。拿千锋大数据专业的学生举例来说吧，在大数据学完之后两周内学生全部就业，并且平均薪资达到14644元，这对于一个刚刚毕业的学生来说真的是一个很高的起点。

大数据时代下，我们能做些什么？ 一个简单的例子就是你常用的网购APP的推荐商品，都是根据你日常的购买习惯、消费情况以及你近期或者是之前购买过的东西，进行推荐的。这里包含了，数据的采集及分析，这个只是简单的应用例子。 新浪微博是大数据时代典型的产物，微博颠覆了传统意义上普通信息媒介的传播方式，它具有传播速度快，传播范围广的特点，能在短时间形成飓风的传播效应，进而形成广泛的影响力。 大数据时代什么最贵？ 十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么zui贵?”—“人才”，深以为然。而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才。大数据时代下的人才才是未来各大知名企业争抢的目标。 当大数据的大浪凶猛袭来时，要么你冲上浪尖，做时代的弄潮儿，要么被打入海底，做鱼儿的晚餐。大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常的广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，大数据和云计算技术将是每一个IT

大数据分析培训课程可以这么学

从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处 大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大

大数据背景下智慧城管数据采集策略研究

大数据背景下智慧城管数据采集策略研究 摘要：当前城市的管理是一个复杂的系统，由于目前的城市化进程加快，城市 规划、城市建设和城市发展受到了影响，并出现了城市经济发展不平衡、环境失衡、社会稳定等问题。然而，智慧城管在整体上全面地体现了智慧城市整合、民主、创新与智能化等理念，更加适应现代化城市管理的发展趋势。 关键词：大数据；智慧城管；数据采集 前言 物联网、移动互联网，以及云技术的不断发展，促进了自动数据的应运而生。其数据的累计增长速度已经是空前绝后，进而迎来了前所未有的大数据时代。在 大数据背景下的智慧城管，主要依托智能协作、大数据，以及云计算和互联网等 重要的技术，积极地对城市管理资源进行整合，将管理的范围进行拓宽，促使平 台服务能力得到进一步提升，对城市管理的监管方法进行积极优化，最终提升我 们政府的服务质量，促使政府职能向“服务型”方向进行一种良好地转变。在城市 管理中，大数据非常重要，在政府服务以及决策过程中，大数据是其核心技术。 当前，智慧城市建设发展的步伐非常快，在智能城管中，主要依托的技术是智能 感知技术和智能分析技术，对城市的环境卫生以及基础设施等各种各样的信息进 行全面收集，然后将采集到的这些数据迅速地传入到数据中心，在数据中心再通 过云计算和数据挖掘等重要的技术对信息进行进一步处理，这样就形成了大数据 资源。 1现代城市复杂性及其系统建模挑战 城市管理是指以城市这个开放的复杂巨系统为对象，以城市基本信息流为基础，运用决策、计划、组织、指挥、协调、控制等一系列机制，采用法律、经济、行政、技术等手段，通过政府、市场与社会的互动，围绕城市运行和发展进行的 决策引导、规范协调、服务和经营行为。应对现代城市运行及其管理的复杂性面 临诸多难题，涉及市、区、街道直到城管员多级管理和多部门跨行业（巡查、执法、监督等政府职能及水、电、气、热、交通、环境等企业权属单位30多类），分治体系复杂，协调联动困难；数百万计的各类城市部件散布在城市各个角落难 以精确巡查，每天数以千计多种城管事件层出不穷难以及发现；问题发现一处置 调度一监督评价过程复杂，需要多专业部门快速响应、动态调度和协同处理；需 要分析海量城管事件时空规律，提高科学预见性，合理调配有限的城管资源，加 强事前防范，实现管理关121前移；需要扩大广大市民参与度，完成从政府管理 为主到公共服务、社会共治为主的理念模式与机制体制转变。传统城市管理模式 粗放、条块职责不清、专业分治，政府大包大揽、有效监督缺失，手工作业方式 手段落后、效能低下，无法满足现代化城市管理要求。网格化城市管理与运行服 务平台研究与建设项目启动之初，中国城市化进程正进入快速发展阶段，城市管 理已完全不能应对城区和人口快速扩张而巨增的负荷，成为城市持续发展的瓶颈。亟需依托数字城市信息技术，针对上述复杂系统需求，再造城市管理模式与数字 化流程，打造先进高效的信息服务平台与技术装备，强化城市运行复杂性管理及 多方协同共治能力，集大成、成智慧，亟待构建能够提升城市管理和运行服务精 细化、智能化、社会化水平的综合集成信息系统模型。 2智慧城管的内容 智慧应急：以GIS、物联感知、智能控制为技术支撑，建立区、街道、巡查 人员三级监管指挥体系，实现多源监管数据与专业实时数据展现相结合，全面提

大数据公司排名-大数据培训机构排名

大数据公司排名-大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！ 在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

什么是数据地图_光环大数据数据分析培训

https://www.wendangku.net/doc/de580060.html, 什么是数据地图_光环大数据数据分析培训 数据地图在工作中的应用越来越多，老板、销售、市场、运营等人员做数据分析时，经常会涉及到地理坐标、区域和地名与数据关联的情形，如某品牌全国代理商的分布及销售额分布情况（销售）、某个APP在全国各个城市的注册用户分布情况（运营）等。既然数据地图这么重要，掌握它也能带来很大的价值，那我就和大家聊聊数据地图的那些事吧！ 一、何为数据地图? 1.概念 数据地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，以图示化的展现形式来呈现信息，使得这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便我们挖掘深层信息，更好的辅助决策。 2.常见地图类型 1）中国省份地图 有面积图、气泡图两种展示形式，很明确展示各区域数据，只要你的业务数据涉及到祖国的各区域，你把企业各个省份的销售额直接显示在地图上，也可以把企业各地的连锁店数量直接统计并在地图上标明，那省份地图一定对你很适用。 最重要的，地图有钻取的功能，可以点击钻取了解到不同地域的数据，例如：地区-城市-区县（福建省—福州市—鼓楼区），多层钻取可以帮助你逐层查看更细粒度的下层数据，这样是业务数据很了解，有问题也能第一时间找到触发问题的区域。 1969~2014年中国境内恐怖袭击发生地区（面积图） 16年7月中国气温平均值高低分布（气泡图） 2）GIS地图： GIS地图比省份地图更加智能，根据你的经纬度数据可具体定位到某个地点，不局限于只展示省份、城市的数据，数据更加精细。另外，只要你有数据，BDP 也可以展示国际地图的，只是我手里没有国际数据，大家感兴趣可以自己去做一