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价值密度最新视觉报道_工程报价明细表(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

价值密度

大数据开发入门：这些基础常识你得知道 𐟓Š ### 1. 大数据是什么？大数据这个概念听起来有点高大上，但其实很简单。麦肯锡全球研究所给它的定义是：大数据是一种规模大到超出传统数据库软件工具处理能力的数据集合。它有四个显著的特征：海量数据规模、快速数据流转、多样化数据类型和低价值密度。简单来说，就是那些无法在短时间内用常规软件工具处理的数据集合，需要新的处理模式来应对。大数据的用处是什么？为什么要学习它？大数据主要用来解决两个问题：海量数据的存储和海量数据的运算。为什么这两个问题这么重要呢？因为数据量太大，普通计算无法在短时间内得出结果，而且没有最终结果就无法一次性装入内存。这时候就需要分批次处理或者搭配合适的数据处理方式。所谓的大数据，其实就是比海量数据稍微高级一点，把海量数据按一定方法分解，再对每个分解后的数据进行逐一解决，最后组合成最终结果。大数据和海量数据的联系海量数据和大数据其实是相互包含的关系。海量数据可以包含在大数据里面，同样，大数据也可以包含在海量数据里面。海量数据需要合适的数据来进行计算时，大数据可以将其分解并帮助完成计算。大数据的特性大数据的特点可以用五个字来概括：大、多、值、快、信。大：全球数据体量大。2020年全球数据量达到了35ZB，而百度、阿里和腾讯的数据量也分别达到了74PB、60PB和100PB。多：数据种类和来源多样化。由于大量互联网用户的影响，数据的来源和种类非常丰富。值：低价值密度。大数据的价值密度低，但总量大，总量与其价值密度成反比。快：速度快。大数据的高速特性主要体现在数据量的快速增长和处理速度上。信：数据质量。数据的准确性和可靠性也是大数据的一个重要特征。通过这些基础常识的了解，你可以更好地理解大数据开发的本质和重要性，为后续的学习打下基础。

四六级翻译必备：大数据时代来临准备迎接四六级考试的小伙伴们，注意啦！科技前沿的热门话题“大数据”正在成为考试的重点。𐟓ˆ 大数据，这个话题最近被广泛讨论，相信大家已经有所关注。它指的是那些规模庞大、复杂多样的数据集合，这些数据通常无法通过传统的数据处理工具来处理。𐟒𛊊大数据的特点包括：高速：数据流动速度快，处理时间紧迫。多样：数据类型多样，包括文本、图像、视频等。大容量：数据量大，存储和管理成本高。价值密度低：数据量大但有用信息少，需要深度分析。通过采集、存储、分析和应用大数据，人们可以发现潜在的关联、趋势和模式，为决策和创新提供有力支持。𐟔 在四六级考试中，掌握这些信息将有助于你更好地理解和应用相关知识点。所以，赶紧行动起来，准备相关的学习资料吧！𐟓š Big Data refers to a vast and complex collection of data sets that are typically too large, diverse, and fast-moving to be effectively captured, managed, and processed by traditional data processing tools. The characteristics of big data include high velocity, variety, volume, and low value density. By collecting, storing, analyzing, and applying big data, people can uncover potential correlations, trends, and patterns, providing powerful support for decision-making and innovation.

什么是大数据？大数据应用在哪些地方？什么是大数据？大数据是指规模巨大、类型复杂多样，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。具体来说，大数据具有以下几个特点： ‌规模巨大（Volume）‌：大数据集合的规模通常超出传统数据库管理系统的处理能力，数据量可能达到TB、PB甚至EB级别。例如，谷歌搜索引擎的数据总规模（2021年）为62 PB，预计到2025年，全球数据量将达到175 ZB。 ‌类型多样（Variety）‌：大数据的多样性指的是数据的来源和格式多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。传统的数据库和数据管理解决方案无法有效应对这种复杂的数据集。 ‌处理速度快（Velocity）‌：大数据的生成、传输和处理速度非常快，需要借助分布式技术、流处理技术等大数据技术来确保系统能够实时响应。 ‌价值密度低（Value）‌：大数据的数据量虽然大，但价值密度相对较低，需要通过深度分析和挖掘才能发现和发挥其价值。大数据应用在哪些地方？大数据的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域及其具体实例： ‌电商领域‌：电商平台利用大数据技术对用户信息进行分析，如根据用户的浏览历史、购买行为等数据，为用户精准推送感兴趣的产品，优化供应链，预测流行趋势和消费趋势。 ‌政府领域‌：在“智慧城市”建设中，大数据被用于整合城市中的各种数据，包括交通、公共服务、资源利用等信息，以优化城市交通规划、提高公共安全管理水平等。 ‌医疗领域‌：医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析等辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高工作效率。同时，大数据还用于建立疾病数据库，助力疾病诊断和治疗方案的确定。 ‌传媒领域‌：传媒企业利用大数据收集各类信息，经分类筛选、清洗、深度加工后，能准确定位和把握读者、受众的需求，推送个性化的新闻、文章、视频等内容。 ‌金融领域‌：在金融交易中，大数据应用广泛。多数股票交易通过算法模型决策，这些算法会考虑社交媒体、新闻网络等数据。银行也利用大数据进行用户画像分析，提供个性化的理财建议和精准营销金融产品。 ‌其他领域‌：大数据还广泛应用于安防、电信、教育、农业、人力资源管理等多个领域。例如，在安防领域，大数据可用于视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，以预防和打击犯罪；在电信领域，大数据用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等方面。综上所述，大数据的应用已经渗透到社会经济的各个方面，成为推动各行业数字化转型和智能化升级的重要力量。

一集入坑！这期播客太适合年末听了𐟌𗊨🙦œŸ播客真的太上头了！去年今年我都听了三四五遍，还忍不住记笔记。听完之后，感觉今年的困惑和明年的计划都清晰了不少，仿佛重启了勇气和好奇心。这期播客的氛围特别奇妙，像过年时家里那些厉害又谦虚的亲戚们聚在一起，喝茶聊天，分享最近几年的经历和人生感慨。我在旁边嗑瓜子、喝茶，偷听偷笑，顺便偷学。播客里的价值密度实在太高了，随便分享几个亮点：关于未来 𐟌ˆ 他们说，要和那些滋养你的人、信息、公司待在一起，你自然会生出很多新的可能性。关于情绪 𐟒튤𛖤𛬨ﴯ𜌥𝓤𚋦ƒ…发生在你身上，你觉得很大的时候，就像大拇指放在眼前，要提醒自己和它保持一臂的距离，才能更全面客观地看清事情。关于努力 𐟒ꊤ𛖤𛬨ﴯ𜌤𘍨恧ᬩ€𜧝€自己往前走，只需要做好当下的事，然后耐心等待“宇宙的信号”。等时机成熟，自然就一顺百顺，花1/10的心力，可能就能得到10倍的收获。关于帮助别人 𐟒– 他们说，要对自己很诚实，把自己的身心调整到一个很好的状态。你的能量就会自然地溢出，你的爱是自然地给出的，是因为它太满了，你就想给别人，而且你完全不会吝惜，在给的过程中，自己也很爽。关于创造输出 𐟎犤𛖤𛬨ﴯ𜌦›𔥥𝧚„方式是主要为了自己“爽”。我做播客、写东西、做投资，首先都是服务于我自己的目的，就是了解自己、延展自己、不断地去探寻自己。其次才是对别人有价值。关于做事原则 𐟧銤𛖤𛬨ﴯ𜌤𘍨恥› 为局部最优解而耽误了全局最优解，要注意生活中短期获得的好处所带来的坏处。这些只是冰山一角，里面每个点都能拓展出很多启发。听着听着就感觉全身被重启了一遍，像一部《人生愿望实现指南》，又像俩高级心理按摩大师火力全开。在我身上安上了足量的好奇心、勇气，还有诚恳，揣着在这期播客收获到的锦囊出发，想看看未来会发生什么好事坏事。 𐟙‹‍♂️去听就完事儿了𐟎瀀

本科学历也能高薪就业！大数据时代来临 𐟌Ÿ新的一年，你是否还在为迷茫的生活和遥远的未来而烦恼？想要改变现状，却不知道从何下手？其实，活到老学到老，学习一门新技术，在新兴领域快速发展完全不是问题！真心建议大家可以考虑一下大数据，因为在身边就有很多成功的例子。 𐟔什么是大数据？大数据指的是无法在合理时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，其特点是数据体量大、类型繁多、处理速度快和价值密度低。大数据技术可以帮助我们从海量数据中挖掘出有价值的信息，应用于商业、经济、社会等多个领域，为决策提供支持。 𐟒𜦶‰及的岗位 ETL工程师大数据开发构架工程师算法工程师 𐟏椻Ž业企业华为某德百度阿里云金融公司银行国企央企地方单位 𐟓ˆ发展前景 2017年大数据专业在大学里开始，2011年第一批毕业生，企业校招直接消化。分析、优化、统计数据，及应用服务溅射与合法服务型平台及人工智能。人社局统计，未来大数据人才缺口将达到350万，目前市场就业人群60万左右。 𐟤”零基础可学吗？当然可以，大数据岗位为实际应用岗，具备实际操作能力即可，同时人才的投放不用满足企业用人需求。 𐟌𙥯𙦜ꦝ奏‘展道路感到迷茫的小伙伴们可以考虑学习大数据，非本专业亦可快速上手，全日制本科能胜任。大数据目前还处于初期萌芽阶段，国内从业人员基本上处于空缺状态，未来发展趋势数据的欲加庞大，应用领域更广，时代需要，真的有很多机会！加油吧，小伙伴们！

大数据与会计专科毕业论文 𐟓š 摘要：随着大数据时代的来临，会计信息化成为了企业发展的必然趋势。然而，由于技术、法规、安全等方面的不足，会计信息化过程中存在诸多风险。本文旨在探讨这些风险及其防范对策，以确保会计信息的安全与高效。 𐟌 大数据时代简介：大数据时代是指数据量巨大、类型繁多、价值密度低、处理速度快的一个时代。它对各行各业产生了深远影响，特别是在会计领域。大数据能够实现对海量数据的挖掘和运用，为企业提供更高效、智能的会计服务。 𐟒𛠥䧦•𐦍Ž会计信息化：大数据为会计信息化提供了资源共享平台，提升了工作效率和降低了成本。然而，由于共享平台建设不完善、系统软件缺陷、法规标准缺失、安全隐患以及操作人员水平不足等问题，会计信息化过程中存在一定风险。 𐟔 会计信息化风险分析：共享平台构建不完善：缺乏完整的理解和推广，导致共享平台建设滞后。系统软件缺陷：与国际水平相比，我国会计软件存在一定缺陷，无法充分发挥作用。法规和标准缺失：现有法规和标准无法满足大数据时代的需求，导致技术标准混乱。安全隐患：共享平台中存在较大安全隐患，如木马程序或病毒攻击。操作人员水平低：操作人员的专业水平不足，难以满足大数据时代的发展需求。 𐟛᯸ 防范对策：加快共享平台建设：完善共享平台建设，提高信息共享效率。建立安全防护体系：加强信息安全防护，确保会计数据安全。完善法规和标准：制定和完善相关法规和标准，规范会计信息化发展。加强内部控制制度建设：建立健全内部控制制度，提高会计工作的规范性。提高操作人员素质：加强操作人员的培训和教育，提升其专业水平。 𐟓ˆ 结论：大数据时代为会计信息化带来了巨大的机遇和挑战。通过加强共享平台建设、建立安全防护体系、完善法规和标准、加强内部控制制度建设以及提高操作人员素质等措施，可以有效防范会计信息化过程中的风险，推动会计信息化朝着更加安全、高效的方向发展。

大数据知识及应用：从基础到实践 𐟓Š 大数据基础知识大数据，简单来说，就是那些无法用常规软件工具处理的数据集合。它们的特点包括数据量大、数据类型多样、处理速度快和价值密度低。其中，数据量大和类型多样是大数据的基本特征，处理速度快是其处理要求，而价值密度低则是大数据的重要挑战。 𐟓‹ 数据处理流程和技术数据采集：通过传感器、日志收集等方式获取原始数据。数据清洗：对原始数据进行去重、去噪、填充缺失值等操作，提高数据质量。数据存储：采用分布式存储系统（如Hadoop HDFS）或云存储服务来存储大规模数据。数据处理：运用分布式计算框架（如Spark、Flink）对数据进行计算和分析。 𐟓Š 数据分析方法和工具描述性统计分析：通过计算数据的均值、方差、协方差等统计量来描述数据的分布和特征。探索性数据分析：通过可视化工具（如散点图、热图等）和数据挖掘技术（如分类、关联规则等）来探索数据中的模式和关联。预测性模型分析：运用机器学习算法（如回归、分类、聚类等）构建预测模型，对未来趋势进行预测。 𐟒𜠩‡‘融行业应用案例在金融行业，大数据分析技术被广泛应用于信贷审批和精准营销。通过分析客户的信用记录、财务状况等信息，可以提高信贷审批的准确性和效率。同时，通过精准的产品推荐和个性化的营销策略，可以提高银行的营销效果。此外，风险控制也是金融行业的重要应用场景，通过实时监测和分析市场数据、交易数据和客户数据，及时发现和预警潜在风险，保障金融安全。 𐟏堥Œ𛧖—行业应用案例在医疗行业，大数据技术被应用于精准医疗和疫情监测。通过分析病人的基因组信息、生活习惯等信息，可以为医生提供更准确的诊断和治疗方案。同时，通过实时监测和分析疫情数据和传播途径，可以为疫情防控提供决策支持。此外，通过收集个人健康数据，可以为医生提供个性化的健康管理方案，提高治疗效果并促进个人健康水平提升。 𐟚砦Š€术实施风险技术选型不当：如果技术选型不当，可能导致项目无法顺利实施或达不到预期效果。技术更新迭代快：大数据技术更新换代速度快，企业需要跟上技术发展的步伐，否则可能会面临技术落后的问题。技术人才匮乏：大数据领域对技术人才的需求较高，如果企业缺乏足够的技术人才支撑，可能会影响项目的实施和运营。 𐟓š 后续研究方向和建议推动大数据应用创新：鼓励企业、高校和科研机构合作，推动大数据在各个领域的应用创新。加强大数据基础研究：投入更多资源进行大数据基础研究，突破关键技术瓶颈，提升我国在全球大数据领域的竞争力。培养大数据人才：加大对大数据人才的培养力度，完善数据治理法规和标准，为行业发展提供有力的人才支撑和法制保障。

当妈后的醒悟：那些让我更强大的事儿今年我30岁，当妈一年了，感觉整个人都变得更清晰了。当妈之后，我才真正明白，妈妈是女儿人生的第一个榜样。在教育女儿的过程中，我也慢慢找到了自己的人生原则。想要女儿成为什么样的人，自己就得先成为那样的人。女生一定要独立以前我总是理想化，觉得爱情最重要。但现在我明白了，经济能力才是决定家庭和社会地位的关键。当妈后绝对不能成为没有经济能力的家庭主妇，这样会让女性的人生停滞不前，失去话语权和独立自主的能力。通过金钱填充自己的底气，虽然现实但很真实，至少说话的口气都能硬一点。不要恋爱脑爱情只是人生的一部分，不要把爱情看得太重。工作、生活、你自己才是最重要的组成部分。不要为了成就别人而牺牲自己，爱情是短暂的，而个人的价值是长期而关键的。相比爱情，拥有自爱的能力才更重要。不要放弃自我成长 30岁开始，自己的头脑逐渐清醒，慢慢看清了一些事物的本质，摸清楚了规律与逻辑。这个阶段一定要抓住自己的飞跃成长期，不管是工作、生活还是个人成长与价值，都要保持学习、多看书，不要成为一直原地踏步的NPC。相信自己在婚姻关系中，女性更有能力做到事业与家庭平衡，也更有责任心。要爱自己，做自己，欣赏自己，拥有自己的原则与信念，不要把别人的认同与认可作为评判自己的标准，不要从他人处寻求肯定。越活得像自己，才越会有与你同频的人靠近你。拒绝无效社交你的时间精力是有限的，不要浪费在无意义的人与事上面，提高人生价值密度。被迫参加的团建、没有任何意义的聚餐、不需要刻意维护的弱关系，都是我们可以舍弃的。当妈之后时间更加宝贵，属于自己的个人时间更少，去做自己想做的事，去见自己喜欢的人，和热爱的一切在一起，更加重要。当妈后，我更懂得女性的力量，也在努力成为一个更清醒、更有力量的女性。

黄金的起源与演变：从地球深处到人类文明黄金，这种地球上最受欢迎的金属，到底是从哪里来的呢？𐟤” 为什么所有文明都这么喜欢用黄金作为货币？𐟒ᠨˆ‘们一起来揭开黄金的神秘面纱吧！黄金的起源 𐟌Ÿ 首先，黄金并不是来自地球，而是来自宇宙深处。𐟌Œ 没有星星的死亡，就没有黄金。两个中子星的碰撞，或是超新星的爆炸，才能产生出金元素。𐟒助𛄩‡‘的进化史 𐟌𑊊黄金是第一种被古代人发现的金属，因为它可以以纯粹的形态存在。𐟔 黄金也是史上第一种装饰材料，因为它柔软易加工。𐟛 ️ 最重要的是，黄金耐氧化耐腐蚀，千百年不变色的特性，使古人联想到永恒的权威与不朽。𐟏𐊩𛄩‡‘与文明的交融 𐟏›️ 很多早期文明都使用黄金作为首饰，包括埃及人、希腊人和美索不达米亚人。随着时间的流转，黄金变成了财富与权利的象征。𐟒Ž 黄金改变了贸易的模式，解决了物物交换的不便，成为了早期的交易媒介。𐟒𜊩𛄩‡‘的货币之旅 𐟒𕊊你知道吗？黄金最早被用作货币是在公元前564年，吕底亚人制造了最早的硬币。𐟪™ 中国人也开始使用方形金币作为贸易媒介。𐟒𜠥䥸Œ腊铸造了自己独特的硬币，并强迫外来者以利于希腊的汇率兑换此种钱币。𐟒𕊩𛄩‡‘的价值认同 𐟌 黄金的价值被普遍认同，因为它延展性好，易于辨识。𐟔 黄金与空气、水产生化学反应极慢，甚至多数金很难伪造。𐟔’ 黄金具有货币需要的一切属性：可交换、拥有一定价值密度、计价单位、可分割、便携、可替代。𐟒Ž 黄金的角色转变 𐟏… 自从古罗马将黄金作为广泛使用的货币以来，人类文明史中的绝大多数时间都未曾改变过这一习惯。𐟏𐠤𝆦˜ﯼŒ随着银行系统和纸币的出现，黄金的角色开始发生转变。𐟏栩‡‘本位是将纸币与固定数量的黄金联系起来的一种货币制度，允许了不同国家之间实现固定汇率。𐟌 黄金，这种珍贵的金属，从宇宙深处到人类文明，经历了无数变迁。𐟌Œ 它的价值和稳定性，使得它成为了人类历史上最重要的货币之一。𐟒𕀀

中级经济师《经济基础知识》重点笔记 ### 普查 𐟓Š 普查是一种为特定目的而专门组织的一次性全面调查，主要用于了解某一时点社会经济现象的基本全貌。它的特点包括：一次性或周期性：普查通常只进行一次或按周期进行。统一标准时间：为了确保数据的准确性，普查需要规定统一的调查时间。数据准确度高：普查数据一般较为准确，规范化程度高，为其他调查提供基础。使用范围窄：普查只能调查一些最基本及特定的现象。抽样调查 𐟎Š𝦠𗨰ƒ查是从调查对象的总体中抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本结果推断总体特征的一种非全面调查。它的特点包括：经济性：最显著的优点是成本低。时效性强：可以迅速获得所需信息。适应面广：特别适合特殊现象的调查，如产品质量检验、农产品实验、医药临床试验等。准确性高：抽样调查的准确性也较高。重点调查 𐟔 重点调查是从调查对象的全部单位中选择一部分重点单位进行调查。虽然重点单位只占总体的一部分，但它们的标志值在总体中占绝大比重。典型调查 𐟌 典型调查是有意识的选择若干具有典型意义的或有代表性的单位进行的调查。它的优点是灵活机动，通过少数典型单位即可取得深入翔实的统计资料。但缺点是很大程度上受到人们主观认识的影响。大数据 𐟌𐟒𛊥䧦•𐦍歷‡无法在一定时间范围内用常用软件工具进行捕捉、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信息资产。它的“4V”特性包括：数据量大：数据量大是大数据的基本特征之一。数据多样性：包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。数据价值密度低：大数据的价值密度与数据总量成反比。数据处理速度快：数据的产生和处理速度非常快。数据挖掘 𐟔𐟒ኦ•𐦍–掘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，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。它的特点包括：数据源必须是真实的、大量的、有噪声的。发现的是用户感兴趣的知识。发现的知识是可接受、可理解、可运用的。并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的发现问题。常见的数据挖掘方法 𐟓ˆ𐟓Š 监督学习：两大类典型任务是分类和回归。无监督学习：两大类典型任务是聚类和降维。半监督学习：结合了监督学习和无监督学习，成本低于监督学习，准确性高于无监督学习。

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