大數據等一些新型

A. 大數據技術有哪些

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。

大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。

重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒

零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。

必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。

基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。

重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。

主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。

其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。

關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術。

改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。

改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。

根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。

機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。

統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。

神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。

資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

1.可視化分析。

數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。

數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。

2.數據挖掘演算法。

圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。

分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。

這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。

3.預測性分析。

預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。

4.語義引擎。

語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。

5.數據質量和數據管理。

數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、 *** 決策、公共服務。

例如：商業智能技術， *** 決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

B. 傳統的會計行業如何與人工智慧、大數據、新媒體、等新興科技手段相結合

你好。其實這個傳統行業要是能夠跟現在的技術結合起來，那確實還是內比較好的。
其實已經有很容多地方有這些應用了，在做大數據，人工智慧等方面，其實還要是會用到一些統計學方面的一些內容。這個跟會計方面的一些知識也是能夠聯繫到一起的。
不過要想在會計行業能夠把這些科技手段應用起來的話，還是需要一些更方便的數據處理軟體，不只是excel目前這樣子的。

C. 大數據、物聯網、人工智慧、5G等新技術對未來的醫療衛生工作有什麼影響

應該有著非常重要的影響

1. 首先大數據醫療可以從大數據中分析出相關的病例進行研究，進而可以加速醫療的研究進度。

2. 而物聯網和5g則可以實行遠程問診，遠程監控，病人狀況等比較先進的功能，這是以前無法達到的。

D. 大數據最新的技術和應用方向

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來碼段便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

E. 如何看待大數據、AI等新技術的出現對零售業的影響

這個問題非常大，寫篇論文，甚至寫篇專著都不為過，以下只描述一個很小的細節吧，希望能夠見微知著。
傳統零售業（線下商超）和近十幾二十年的線上零售業（傳統B2C商城、微商等）的整個銷售過程是由商家主導的，換句話說，生產什麼、銷售什麼、怎麼銷售等所有環節都是以商家為主的，消費者的需求只能通過事後銷售業績以及商家的主動調研完成。這導致了商品的售賣，以及銷售策略的制定具有一定盲目性和隨機性。
但大數據和所謂AI的出現已經逐漸改變了這種模式，商家通過收集大量消費數據，這不僅僅包括消費者的歷史消費行為，還包括消費者的社交數據、交通出行數據、金融信用數據等一系列數據，通過對這些數據融合，展開對消費者主動且全面的畫像，在已經確知消費者的消費傾向和消費習慣後，非常有針對性地圈定售賣品、制定銷售策略等一系列細節。而後續消費者的消費行為又一次次對這次指定的銷售策略進行反饋修正，讓商家掌握的消費者畫像越來越准確。
這直接導致了從商品的生產、批發到零售，乃至到配送都全面從以商家主導轉變為以消費者主導，消費者的購買意願和購買習慣成為了決定零售商家業績的關鍵因素。處在這種浪潮中商家，如果跟不上潮流，不能對消費者的消費習慣進行精確定位，一定會被淘汰，這也能夠解釋為什麼現在小商家非常注重消費者的購買體驗，因為他們往往不具備大數據分析的能力，他們只能通過柔性的服務和完善的售後來彌補他們不了解消費者的短板。
以上就是從商家和消費者角色的轉變過程中，嘗試談談大數據的影響，希望對你有啟發，謝謝。

F. 大數據、物聯網、人工智慧、5G等新技術對未來的醫療衛生工作有什麼影響

大數據在醫療領域來的應用：

建立自電子病歷：

在醫療方面，到目前為止，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。

收集病人數據：

另一個創新是 可穿戴設備 的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。和醫院內部分析醫療數據的軟體類似，這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫療機構之外的場所使用，降低了醫療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。

節約醫院成本：

醫療資源的按需調配能夠極大地降低醫療成本，看似像是不可能完成的任務，但大數據幫助一些「試點」單位實現了這一構想。在法國巴黎，有四家醫院通過多個來源的數據預測每家醫院每天和每小時的患者數量。

G. 如何綜合應用大數據、雲計算、互聯網等新一代信息技術促進智慧物流發展

大數據和雲計算都是目前比較火熱的概念，而且都已經開始應用於現實。至於互聯網技術更是發展多年，取得了非常輝煌的成就。因此，題主說的新一代信息技術應該說都是已經在應用之中的技術了。目前來看，人工智扒昌能應該是大勢所趨，可以說是新一代技術。因此，我們從兩方面來說題主說的這個問題。

1.目前的各種先進技術對於物流的發展起到了什麼樣的促進作用？

2.人工智慧等前沿技術對物流的進一步發展可能會有什麼樣的作用？

首先，毫無疑問的是互聯網技術，尤其是大數據和雲計算等目前比較先進的技術對物流行業的促進作用非常明顯。我們以京東和阿里都有涉及的前置倉模式為例，沒有大數據的支撐是沒辦法取得成功的。根據資料顯示，京東藉助大量數據的積累和各種技術的實踐，在各種大型活動之前可以根據廣告推送量和用戶的點擊和瀏覽等行為對最終成交量有個比較精確的判斷。當然，在這方面數據和技術積累都更強大的阿里應該也是具備相似的能力的。有了這種能力之後，電商巨頭可以往各個倉庫分配一定數量的商品，從而確保商品可以盡快送到買家手上。與此同時，由於這種分配是建立在相對精準的銷量預測之上的，也不至於因為鋪貨過多造成資源浪費。沒有現代互聯網技術以及唯此戚在此技術上發展而來的大數據和雲計算，想要精準判斷銷量是很難的。而光有海量數據沒有強大的運算能力也無法得出有價值的結論。因此，阿里和京東比拼配送速度，拼的不僅僅是倉庫和配送隊伍的建設，也是在比拼技術儲備。天貓和京東承諾配送的時效性離不開極強的預測能力，而這種預測能力都建立在大數據等先進技術的基礎上。當然技術的應用遠遠不止於此，總的來說就是利用各種技術縮短反應時間甚至實現預測，大大提高物流效率。

當然題主提到了智慧物流的概念。所謂智慧物流大概就是指充分應用人工智慧技術，高度自動化和智能化的物流體系。

智慧物流的建設已經悄然啟動，阿里和京東等企業都開始布局無人分揀和無人配送等業務。藉助於人工智慧技術的發展和成熟，利指陵用新型機器人和無人機等設備，配合強大的後台數據處理能力，把物流行業從勞動密集型產業向高精尖技術行業轉型是各大物流公司和電商巨頭都在做的嘗試。而他們建設的新型物流體系會非常依賴人工智慧等前沿技術，所謂的智慧物流將會具備自動識別和分揀的能力，而且將會實現無人配送。全程高度自動化，人工參與程度會非常低。而這一切的實現都需要依賴高度發達的人工智慧技術，根據實時數據做出快速反應是智慧物流必須具備的能力。比如說配送中的商品，收件人臨時外出，無人配送機器是否可以快速根據突發情況做出調整？無人配送機器是不是可以根據收件人的習慣自動規劃新路線？目前的技術是難以達到這種要求的，但是人工智慧讓這一切都有了可能性。

H. 大數據包括一些什麼

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。