大数据等一些新型

A. 大数据技术有哪些

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

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大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

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。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。

主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。

其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。

关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。

改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。

改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。

根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。

统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。

神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。

数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1.可视化分析。

数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。

数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2.数据挖掘算法。

图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。

分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。

这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3.预测性分析。

预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4.语义引擎。

语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5.数据质量和数据管理。

数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、 *** 决策、公共服务。

例如：商业智能技术， *** 决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

B. 传统的会计行业如何与人工智能、大数据、新媒体、等新兴科技手段相结合

你好。其实这个传统行业要是能够跟现在的技术结合起来，那确实还是内比较好的。
其实已经有很容多地方有这些应用了，在做大数据，人工智能等方面，其实还要是会用到一些统计学方面的一些内容。这个跟会计方面的一些知识也是能够联系到一起的。
不过要想在会计行业能够把这些科技手段应用起来的话，还是需要一些更方便的数据处理软件，不只是excel目前这样子的。

C. 大数据、物联网、人工智能、5G等新技术对未来的医疗卫生工作有什么影响

应该有着非常重要的影响

1. 首先大数据医疗可以从大数据中分析出相关的病例进行研究，进而可以加速医疗的研究进度。

2. 而物联网和5g则可以实行远程问诊，远程监控，病人状况等比较先进的功能，这是以前无法达到的。

D. 大数据最新的技术和应用方向

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来码段便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

E. 如何看待大数据、AI等新技术的出现对零售业的影响

这个问题非常大，写篇论文，甚至写篇专著都不为过，以下只描述一个很小的细节吧，希望能够见微知著。
传统零售业（线下商超）和近十几二十年的线上零售业（传统B2C商城、微商等）的整个销售过程是由商家主导的，换句话说，生产什么、销售什么、怎么销售等所有环节都是以商家为主的，消费者的需求只能通过事后销售业绩以及商家的主动调研完成。这导致了商品的售卖，以及销售策略的制定具有一定盲目性和随机性。
但大数据和所谓AI的出现已经逐渐改变了这种模式，商家通过收集大量消费数据，这不仅仅包括消费者的历史消费行为，还包括消费者的社交数据、交通出行数据、金融信用数据等一系列数据，通过对这些数据融合，展开对消费者主动且全面的画像，在已经确知消费者的消费倾向和消费习惯后，非常有针对性地圈定售卖品、制定销售策略等一系列细节。而后续消费者的消费行为又一次次对这次指定的销售策略进行反馈修正，让商家掌握的消费者画像越来越准确。
这直接导致了从商品的生产、批发到零售，乃至到配送都全面从以商家主导转变为以消费者主导，消费者的购买意愿和购买习惯成为了决定零售商家业绩的关键因素。处在这种浪潮中商家，如果跟不上潮流，不能对消费者的消费习惯进行精确定位，一定会被淘汰，这也能够解释为什么现在小商家非常注重消费者的购买体验，因为他们往往不具备大数据分析的能力，他们只能通过柔性的服务和完善的售后来弥补他们不了解消费者的短板。
以上就是从商家和消费者角色的转变过程中，尝试谈谈大数据的影响，希望对你有启发，谢谢。

F. 大数据、物联网、人工智能、5G等新技术对未来的医疗卫生工作有什么影响

大数据在医疗领域来的应用：

建立自电子病历：

在医疗方面，到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。

收集病人数据：

另一个创新是 可穿戴设备 的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。和医院内部分析医疗数据的软件类似，这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。

节约医院成本：

医疗资源的按需调配能够极大地降低医疗成本，看似像是不可能完成的任务，但大数据帮助一些“试点”单位实现了这一构想。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。

G. 如何综合应用大数据、云计算、互联网等新一代信息技术促进智慧物流发展

大数据和云计算都是目前比较火热的概念，而且都已经开始应用于现实。至于互联网技术更是发展多年，取得了非常辉煌的成就。因此，题主说的新一代信息技术应该说都是已经在应用之中的技术了。目前来看，人工智扒昌能应该是大势所趋，可以说是新一代技术。因此，我们从两方面来说题主说的这个问题。

1.目前的各种先进技术对于物流的发展起到了什么样的促进作用？

2.人工智能等前沿技术对物流的进一步发展可能会有什么样的作用？

首先，毫无疑问的是互联网技术，尤其是大数据和云计算等目前比较先进的技术对物流行业的促进作用非常明显。我们以京东和阿里都有涉及的前置仓模式为例，没有大数据的支撑是没办法取得成功的。根据资料显示，京东借助大量数据的积累和各种技术的实践，在各种大型活动之前可以根据广告推送量和用户的点击和浏览等行为对最终成交量有个比较精确的判断。当然，在这方面数据和技术积累都更强大的阿里应该也是具备相似的能力的。有了这种能力之后，电商巨头可以往各个仓库分配一定数量的商品，从而确保商品可以尽快送到买家手上。与此同时，由于这种分配是建立在相对精准的销量预测之上的，也不至于因为铺货过多造成资源浪费。没有现代互联网技术以及唯此戚在此技术上发展而来的大数据和云计算，想要精准判断销量是很难的。而光有海量数据没有强大的运算能力也无法得出有价值的结论。因此，阿里和京东比拼配送速度，拼的不仅仅是仓库和配送队伍的建设，也是在比拼技术储备。天猫和京东承诺配送的时效性离不开极强的预测能力，而这种预测能力都建立在大数据等先进技术的基础上。当然技术的应用远远不止于此，总的来说就是利用各种技术缩短反应时间甚至实现预测，大大提高物流效率。

当然题主提到了智慧物流的概念。所谓智慧物流大概就是指充分应用人工智能技术，高度自动化和智能化的物流体系。

智慧物流的建设已经悄然启动，阿里和京东等企业都开始布局无人分拣和无人配送等业务。借助于人工智能技术的发展和成熟，利指陵用新型机器人和无人机等设备，配合强大的后台数据处理能力，把物流行业从劳动密集型产业向高精尖技术行业转型是各大物流公司和电商巨头都在做的尝试。而他们建设的新型物流体系会非常依赖人工智能等前沿技术，所谓的智慧物流将会具备自动识别和分拣的能力，而且将会实现无人配送。全程高度自动化，人工参与程度会非常低。而这一切的实现都需要依赖高度发达的人工智能技术，根据实时数据做出快速反应是智慧物流必须具备的能力。比如说配送中的商品，收件人临时外出，无人配送机器是否可以快速根据突发情况做出调整？无人配送机器是不是可以根据收件人的习惯自动规划新路线？目前的技术是难以达到这种要求的，但是人工智能让这一切都有了可能性。

H. 大数据包括一些什么

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、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。6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。