数据时代-你身边的大数据你知道几个?全文共2页,当前为第1页。大数据时代-你身边的大数据你知道几个?全文共2页,当前为第1页。与你生活密切相关的五个大数据场景 大数据时代-你身边的大数据你知道几个?全文共2页,当前为第1页。 大数据时代-你身边的大数据你知道几个?全文共2页,当前为第1页。 大数据自诞生开始,便受到广泛的关注。什么数据结构、思维仓库、迭代算法、样本相关一个个概念玄乎其神,让人摸不着头脑。作为一家专业的大数据处理公司,开运联合告诉你:其实,大数据一点都不神秘,而且就在我们身边。 一 医疗大数据 看病更便捷 在未来,借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助 病人确诊,明确定位疾病。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。 医疗行业的数据应用一直在进行,但是数据没有打通,都是孤岛数据,没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数
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数据时代.ppt该文档详细且完整,值得借鉴下载使用,欢迎下载使用,有问题可以第一时间联系作者~
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大数据面临的数据安全 数据在当前学术界和产业界扮演至关重要的角色,它被认为是对我们生活、工作和 思维方式的重大变革。然而,大数据时代在安全和个人隐私的方面存在许多风险,由此 所引起的隐私泄露为个人带来困扰,同时伴随而来的虚假信息也将导致错误的分析结果 。因此人们迫切需要技术以确保数据安全。本文将总结并分析大数据时代所带来的安全 挑战和机遇,并提供相对应的关键对策。 一、 引言 在信息技术中,"大数据"是指一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应 用很难处理的大型而复杂的数据集。其挑战包括采集、管理、存储、搜索、共享、分析 和可视化。更大的数据集的趋势是由于从相关数据的单一大数据集推导而来的额外信息 ,与分离的较小的具有相同数据总量的数据集相比,能够发现相关性来"识别商业趋势( spot business trends)、确定研究的质量、预防疾病、法律引用链接、打击犯罪以及 实时确定道路交通状态"。近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大 数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的。目前大数据的发展仍然 面临着许多问题,数据安全与隐私问题是人们公认的关键问
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数据时代的人工智能 作者:王国胤 来源:《信息化建设》2017年第11期 近期,大数据和人工智能已成为社会的焦点,受到社会各阶层及各领域人士的 广泛关注。 人工智能的诞生与发展 人工智能经过了六十年的发展,其中经历过很多坎坷,形成了几个流派。近几 年,由于云计算和大数据的发展,人工智能赢到了很好的发展机会:云计算为人工智能 提供了强大的计算平台,大数据为人工智能提供了丰富的数据资源。因此,人工智能从 过去的游戏和科幻,变为如今的产业与现实。 早在1950年,"人工智能之父"图灵教授便提出了一个图灵测试的概念,测试某 个系统是否具有人类的智能能力,需要看系统能否"骗"过人类。如果人不能分辨其是系 统还是人类,便认为该系统具备了人类的智能能力。 近一二十年,人工智能在各个领域取得了很多突破性成果。在这些领域中已超 过人类,且与一般人不同,如游戏、人脸识别、语音识别等方面,甚至超过人类顶级专 家水平。 在2017年1月,人工智能系统AlphaGo横扫人类的一流围棋棋手。这对人类棋手 而言,是一件不可思议的事情,一个人类棋手是难以奢望实现60盘连胜的。未来的人工 智能系统(如机器人),甚至可
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36 FINANCIAL COMPUTER OF CHINA IEWPOINT V观点 中国银行股份有限公司管理信息部 王玮 大数据时代的商业银行数据治理研究 随着金融创新的快速发展和信 息科技的日新月异,商业银行积累 的数据量呈现几何倍数的增长,数 据来源也已从传统的结构化数据逐 渐扩展到以网络日志、社交媒体为 代表的半结构化和非结构化数据, 商业银行逐步进入大数据时代。在 大数据时代如何有效治理结构化、 半结构化和非结构化的海量数据, 业银行的数据创建、存储、处理和 分析的速度在持续加快,某些数据 必须实时地进行分析,才能及时、 有效地对业务管理产生价值。 (4)低密性(Value):价值 密度的高低与数据总量的大小成反 比。商业银行如何借助强大的信息技 术更迅速地完成海量数据价值的提 升,是大数据时代需要解决的问题。 二、大数据时代的机遇和挑战 大数据时代,商业银行面临良 好的发展机遇,数据量的快速增加 为商业银行提供了精准营销的基础 (即利用数据获知客户群体和个体网 络行为模式),充分利用这些信息, 商业银行就可以为客户制定个性 化、智能化的服务模式,也可以通 过对大数据的挖掘
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