大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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资产。随着信息技术日益发达，大数据在未来的世界的用途和复杂程度将继续增加。我们在享受大数据的便利时，也需要将它带来的挑战化为机遇。从精算流程到业绩分析，大数据正在改变各行各业的方方面面。那么大数据究竟是什么意思？它又如何影响着现代社会的发展？本文介绍了大数据的定义、大数据的发展趋势、大数据在金融行业的应用以及它面临的挑战。

　　大数据指的是利用我们积累的大量数据来理解某些趋势和现象，并设计出一个系统来充分利用这些趋势和现象。大数据之所以发展迅速，得益于以下三点：

　　我们将行为习惯和生活记录不断以数据的方式存储下来，增加了数据的体量。随着信息技术的发展，人们的一言一行都以数字化的方式记录下来，这些记录是数据分析的核心;数据分析手段不断更新，让大数据分析方法变得越来越成熟。除了原有的程序化算法外，人工智能的发展使得计算机能够根据规则自动学习新的算法，提高了数据处理的水平;随着时间推移，存储海量数据变得更加便宜，为数据分析提供基础条件。云存储技术的不断提升，降低了企业储存数据的成本，方便了数据管理。

　　大多数公司的决策开始转向数据驱动。来自德勤的调查显示，70%的行业公司认为数据分析对满足它们的业务需求至关重要。围绕大数据分析的新兴趋势，将成为公司战略制定的核心，并优化公司结构，提高收入;大数据从业人员收入丰厚，但是涨幅趋于平稳。虽然大数据从业人员被列为十大最赚钱行业，但是新的迹象表明，这一职业的薪水正趋于平稳。这可能是因为数据分析领域正在变得标准化和专业化。尽管如此，来自美国的调查显示，大数据从业人员的年收入中位数为95000美元，因此它仍旧是收入最高、满意度最高的工作之一;

　　除了数据分析人员外，行业的决策者和专家越来越重要。来自麻省理工学院的新优势合作伙伴调查显示，97%的科技公司正在投资大数据，但是约一半的分析从未投入公司业务。现在的大数据分析开始由试验阶段进入部署实施阶段了。为了在数据分析中保持专业能力，大数据行业需要寻找那些能够解释这些数据，提出解决方案的专家，让他们为数据赋予新的价值，并提供更加深入的见解;

　　大数据分析软件逐渐多元化，不过Python仍占据主流地位。调查显示大数据分析人员的常用软件有Python、R、Hadoop、SQL、Spark等等，但是目前应用最多的仍是Python，因此如果你想对这个行业进一步了解的话，可以从这些软件入手学习;监管部门呼吁大数据行业“明智地使用数据”。随着各国开始围绕数据保护制定监管框架，例如欧盟的《通用数据保护条例》，大数据行业不仅需要了解数据治理方面的进展，还需要为企业解释数据行业的相关规则;

　　一些人最关心的是隐私问题，虽然大数据收集的都是关于市场或者个人的纯粹数字信息，但是在一些情况下，个人信息也会被收集、分析并应用于现实世界，而这种信息采集很多时候是在没有征集用户的同意下发生的。

　　另外，数据分析只适用于描述当时的特征，现代世界千变万化，如果数据背后的规律发生了改变，而分析人员没有进行调整的话，使用正确的数据和错误的分析方法，将会得到错误的结论。正是因此，在大数据分析的过程中仍旧需要人参与其中，不论是提供心理上的保证，还是抓住计算机程序可能犯下的错误。

　　2018年担任谷歌首席决策科学家的Cassie认为，大数据将行为科学与人类决策结合在一起，它并不是科幻小说中的想象，而是人类使用的新工具。大数据不仅是一门分析学科，更是智能的决策学科，它不仅能预测未来，还能帮助企业实现未来。

　　21世纪是信息技术时代，大量数据的快速积累改变了无数行业的面貌，其中受影响最深远的行业就是金融业。随着大数据的崛起，金融业经历了巨大变化。根据数据统计，目前全球大数据的总市场价值约1300亿美元，金融业对大数据的需求占到总量的13.1%，也就是170亿美元。此外，一些从事金融业务的其他行业也在利用大数据，它们大概占到大数据技术消费的20%以上。由于发展势头迅猛，从投资银行到经纪公司，金融行业正在充分利用大数据来最大化客户价值，以便它们在业务中保持竞争优势。

　　金融业在很大程度上依赖数据分析来预测下一个市场趋势，因此数据分析的准确性至关重要。如果在分析中出现错误，会导致资金错误地被分配到金融市场，损害金融机构的声誉。因此，金融业已经开始创新地应用大数据技术。

　　算法交易就是金融业和大数据技术结合的产物，算法给出一组初始条件和程序运行指南，风险接受程度、资产类别限制都依据资金所有者的偏好初始设定在算法中。这些算法在运行之后，会根据其设定好的原则运行，并尽可能地获取历史数据与相关信息。有了这些信息，算法会在分析系统中搜索那些重复的模式或者趋势，并和现在的市场条件进行对比。如果找到了相似的模式，算法就会将其识别出来，并将历史操作应用于当前的投资情况。

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　　来源：互联网随着物联网不断的发展的趋于成熟期，我们同时也收集了更多的信息

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　　、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

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　　和云计算的关系人们通常会有误解，而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;

　　软硬结合的模式已经成为移动互联网时代的必需品。从苹果开创的手机加APP模式，到现在智能可穿戴设备与

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　　问题，又是加电解，又是示波器测电源波形都是好的。解释不通这种现象。2.网上搜索wifi

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　　申请理由：以前用飞思卡尔开发板做过项目，并且参加过2014年飞思卡尔智能汽车全国总决赛，名列前十！项目描述：智能

　　的云计算对智能家电中开发板进行分析控制来实现，具体来说主要是通过手机上的app与智能家电的连接来实现

　　。问题出在哪里？请看下文：早在2014年，加州大学戴维斯分校的技术管理学教授巴格瓦

　　这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是

　　时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后

　　的时间其实不是很久，也就是从去年开始接触的，算是我这个小圈子里比较早倒腾

　　中扮演着重要角色。出于对安全、成本及效率的考虑，工程师——尤其是混合电动力汽车(HEV)工程师——往往希望在特定的真实环境下通过仿真电机模型对电机控制器进行测试。

　　领域会释放出大量的就业岗位，而嵌入式作为物联网领域的重要技术组成部分，在产业互联网阶段也会

　　是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业

　　，建议从应用切入、以点带面，先从一个实际的应用领域需求，搞定一个一个技术点，

　　这样才能让企业彻底摆脱卖货思维，从生产型走向服务型。未来是物联网的时代，

　　都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革

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　　将在智慧城市建设中持续发力，提供包括公安安全、出行、医疗、教育等多方面的便捷、自动化的服务。

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　　技术最早是在私人部门（如企业）中率先应用和普及，但这并不影响服务于改进公共服务供给效能的效用。

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　　跟我们的高压线相比，其实基本的原理都是一样的，只不过相对来说使用的线材都是传输弱电的，而不是我们平时

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　　技术，不仅能够提高电网的管理效率，也能较大程度地保证电网带给每一个用户良好的使用体验。而本文即是对