下面是范文網(wǎng)小編收集的大數(shù)據(jù)公司簡介3篇(大數(shù)據(jù)公司是什么)，供大家參考。
大數(shù)據(jù)公司簡介1
附件2：
收錄期刊的數(shù)據(jù)庫簡介
1、SCI：《科學引文索引》（Science Citation Index）
是由美國科學信息研究所(ISI)1961年創(chuàng)辦出版的引文數(shù)據(jù)庫，是國際公認的進行科學統(tǒng)計與科學評價的主要檢索工具，現(xiàn)為雙月刊。SCI是一部國際性的檢索刊物，包括有：自然科學、生物、醫(yī)學、農(nóng)業(yè)、技術(shù)和行為科學等，主要側(cè)重基礎科學。所選用的刊物來源于94個類、40多個國家、50多種文字，這些國家主要有美國、英國、荷蘭、德國、俄羅斯、法國、日本、加拿大等，也收錄一定數(shù)量的中國刊物。
2、EI：《工程索引》（The Engineering Index）
是美國工程信息公司出版的著名工程技術(shù)類綜合性檢索工具。EI每月出版1期，文摘萬至萬條；每期附有主題索引與作者索引；每年還另外出版年卷本和年度索引，年度索引還增加了作者單位索引。收錄文獻幾乎涉及工程技術(shù)各個領(lǐng)域。它具有綜合性強、資料來源廣、地理覆蓋面廣、報道量大、報道質(zhì)量高、權(quán)威性強等特點。
3、CSSCI：《中文社會科學引文索引》（Chinese Social Science Citation Index)
是由南京大學研制成功的、我國人文社會科學評價領(lǐng)域的標志性工程?？茖W引文索引是從文獻之間相互引證的關(guān)系上，揭示科學文獻之間的內(nèi)在聯(lián)系。它被認為是中國人文社科走向世界的一個大型數(shù)據(jù)庫。為保證極具價值的CSSCI的科學性、公正性和代表性，教育部社政司在南京成立了“南京大學中國社會科學研究評價中心咨詢委員會”，該委員會由全國17所高校的社會科學專家和社科管理專家組成。目前，CSSCI來源期刊是由教育部社政司組織全國社會科學領(lǐng)域的1000名教授評選出來的，共計528種，占全國文科類中文期刊
總數(shù)的7-8%。
4、CSCD：《中國科學引文數(shù)據(jù)庫》（Chinese Science Citation Database）
創(chuàng)建于1989年，1999年起作為中國科學文獻計量評價系列數(shù)據(jù)庫之A輯，由中國科學院文獻情報中心與中國學術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社聯(lián)合主辦，并由清華同方光盤電子出版社正式出版。通過清華大學和中國科學院資源與技術(shù)的優(yōu)勢結(jié)合和多年的數(shù)據(jù)積累，CSCD已發(fā)展成為我國規(guī)模最大、最具權(quán)威性的科學引文索引數(shù)據(jù)庫——中國的《科學引文索引》（SCI），為中國科學文獻計量和引文分析研究提供了強大工具。
5、CHSSCD：《中國人文社會科學引文數(shù)據(jù)庫》（Chinese Humanities and Social Science Citation Database）
由中國科學院文獻情報中心創(chuàng)建于1991年。從1999年開始，它作為中國科學文獻計量評價數(shù)據(jù)庫ASPT系列光盤之一，由中國科學院文獻情報中心與中國學術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社合辦，并由清華同方光盤電子出版社正式出版。通過資源與技術(shù)的優(yōu)勢結(jié)合，將該庫建設成為中國的SCI，為我國科學文獻計量和引文分析研究提供強大工具。
6、CA：美國《化學文摘》（Chemical Abstracts）
1907年創(chuàng)刊。由美國化學會所屬化學文摘服務社(CAS)編輯出版，現(xiàn)為世界上收錄化學化工及其相關(guān)學科文獻最全面,應用最廣泛的一種文獻檢索工具。CA不僅出版有印刷版,還有縮微版，機讀磁帶版和光盤版.可供聯(lián)機檢索,光盤檢索和Internet網(wǎng)上檢索。
7、SA：英國《科學文摘》（Science Abstracts）
是英國電氣工程師學會(IEE)出版的檢索性情報期刊，1898年創(chuàng)刊。供查閱有關(guān)物理、電工、電子學、計算機和控制方面的學科文獻。原名為 《科學文
摘：物理與電工》(簡稱 PEE)。1903年起改用現(xiàn)名。分《物理文摘》(簡稱PA)、《電氣與電子學文摘》(簡稱EEA)、《計算機與控制文摘》(簡稱CCA)和《情報技術(shù)》(簡稱IT)4輯。各輯除以期刊形式出版外，還出版有(INSPEC)縮微膠卷版和磁帶版。
8、CBST：日本《科學技術(shù)文獻速報》（Corrent Bulletin on Science Technology）
供查閱除基礎數(shù)學、天文學以外所有理工科的有關(guān)文獻的雜志。簡稱速報。日本科學技術(shù)情報中心(JICST)編輯出版，世界三大綜合性文摘雜志之一。1958年創(chuàng)刊。最初只有5個分冊，1985年起出齊全部12個分冊，即土木與建筑工程編；化學與化學工業(yè)編（外國編）；電氣工程編；金屬工程、礦山工程與地球科學編；機械工程編；物理與應用物理編 ；原子能工程編；管理與系統(tǒng)技術(shù)編；化學與化學工業(yè)編（國內(nèi)編）；環(huán)境公害編；能源編；生命科學編。每年摘錄世界科技期刊約萬多種，還有研究報告和會議文獻等，報道文摘65萬多篇。同時以印刷本、卡片、縮微膠片和計算機磁帶等形式出版。各分冊文摘按分類編排，配有每期關(guān)鍵詞索引和年度性的主題索引、著者索引和收錄資料一覽表。
9、Pж(AJ)：文摘雜志(俄)
供查閱自然科學、技術(shù)科學和工業(yè)經(jīng)濟等方面文獻資料的綜合性信息檢索刊物。1953年創(chuàng)刊，蘇聯(lián)全蘇科學技術(shù)信息研究所編輯出版，世界三大綜合性文摘雜志之一。除醫(yī)學、農(nóng)業(yè)和建筑科學外，它幾乎覆蓋了所有自然科學、技術(shù)科學以及經(jīng)濟和管理科學領(lǐng)域，是世界三大綜合性文摘雜志中收錄范圍最廣，分冊最多，報道量最大的一套檢索刊物。摘錄世界130多個國家和地區(qū)用66種文字出版的期刊萬多種，專利文獻15萬件，圖書1萬多種，還有會議文獻、研究報告和技術(shù)標準等，年報道文獻逾百萬篇。
大數(shù)據(jù)公司簡介2
陜西中大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡服務中心
公司起源史：
中大數(shù)據(jù)中2006年建立于啟創(chuàng)旗下部門，中心主要以網(wǎng)站建設、空間域名、企業(yè)郵局、及虛擬主機、服務器托管、大型數(shù)據(jù)庫優(yōu)化設計管理（域名是”(最佳管理公司)的評選中，聯(lián)想獲得“最佳管理公司”、“最佳投資者關(guān)系”、“最佳財務管理”等全部評選的第一名。
面向新世紀，聯(lián)想將自身的使命概括為四為，即，為客戶：聯(lián)想將提供信息技術(shù)、工具和服務，使人們的生活和工作更加簡便、高效、豐富多彩；為員工：創(chuàng)造發(fā)展空間，提升員工價值，提高工作生活質(zhì)量；為股東：回報股東長遠利益；為社會：服務社會文明進步。未來的聯(lián)想將是“高科技的聯(lián)想、服務的聯(lián)想、國際化的聯(lián)想”。
企業(yè)定位
· 聯(lián)想從事開發(fā)、制造及銷售最可靠的、安全易用的技術(shù)產(chǎn)品。
· 我們的成功源自于不懈地幫助客戶提高生產(chǎn)力，提升生活品質(zhì)。
使命：為客戶利益而努力創(chuàng)新
· 創(chuàng)造世界最優(yōu)秀、最具創(chuàng)新性的產(chǎn)品
· 像對待技術(shù)創(chuàng)新一樣致力于成本創(chuàng)新
· 讓更多的人獲得更新、更好的技術(shù)
· 最低的總體擁有成本（TCO），更高的工作效率
核心價值觀
· 成就客戶—致力于客戶的滿意與成功
· 創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新—追求速度和效率，專注于對客戶和公司有影響的創(chuàng)新
· 精準求實—基于事實的決策與業(yè)務管理 · 誠信正直—建立信任與負責任的人際關(guān)系
大數(shù)據(jù)公司簡介3
云端大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展可行性報告
一、大數(shù)據(jù)概念
"大數(shù)據(jù)"是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理。"大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實際應用中，很多企業(yè)用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實時處理。最后一個特點是指數(shù)據(jù)真實性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
二、大數(shù)據(jù)特點大數(shù)據(jù)特點
要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個V來總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
1、數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
3、價值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。
4、處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。
三、大數(shù)據(jù)分析
從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。
四、大數(shù)據(jù)作用
五、政策傾向和市場需求
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在中國已經(jīng)被提高到國家戰(zhàn)略層面，在國務院印發(fā)的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中就明確指出要以企業(yè)為主體，營造寬松公平環(huán)境，加大大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)力度，著力推進數(shù)據(jù)匯集和發(fā)掘，深化大數(shù)據(jù)在各行業(yè)創(chuàng)新應用，促進大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。發(fā)展大數(shù)據(jù)在工業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村 等行業(yè)領(lǐng)域應用，推動大數(shù)據(jù)發(fā)展與科研創(chuàng)新有機結(jié)合，推進基礎研究和核心技術(shù)攻關(guān)，形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系，完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈。
貴州省在著力打造大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應用新高地，推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)成為貴州經(jīng)濟社會發(fā)展的新引擎，建成全國領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)資源中心和大數(shù)據(jù)應用服務示范基地。按照?基礎構(gòu)建、集群聚集、創(chuàng)新突破?的思路，科學規(guī)劃大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局，建基地、引人才、聚企業(yè)、抓應用、保安全、促創(chuàng)新，建設信息資源聚集地。2014年2月，貴州印發(fā)《關(guān)于加快大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應用若干政策的意見》。明確從2014年起連續(xù)3年，省和貴陽市、貴安新區(qū)每年各安排不少于1億元資金，用于支持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應用。到2017年，貴州將形成1―2個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)示范園區(qū)，引進和培育30戶大數(shù)據(jù)龍頭企業(yè)，聚集500戶創(chuàng)新型大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)，通過大數(shù)據(jù)帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達3000億元，引進大數(shù)據(jù)領(lǐng)軍人才100名，引進和培養(yǎng)高端人才5000名。
2014年,貴州以大數(shù)據(jù)為引領(lǐng)的電子信息產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)規(guī)?？偭?460億元,同比增長62%；電子信息產(chǎn)業(yè)投資230億元,增長225%；大數(shù)據(jù)信息企業(yè)共1721家,較2013年底增加了410家,增長31%。
貴州提出把大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)作為重要戰(zhàn)略來抓,制訂發(fā)展規(guī)劃,出臺支持政策,成立產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)導小組,統(tǒng)一建設系統(tǒng)平臺。阿里巴巴、IBM、英特爾、惠普、戴爾、百度、浪潮、神州數(shù)碼、中國普天、中興通訊等信息產(chǎn)業(yè)龍頭企業(yè),現(xiàn)今紛紛與貴州開展合作。
圍繞大數(shù)據(jù)全生命周期,貴州重點打造?基礎設施層、系統(tǒng)平臺層、云應用平臺層、增值服務層、配套產(chǎn)品層?五個產(chǎn)業(yè)鏈層級,建設大數(shù)據(jù)?內(nèi)容中心—服務中心—金融中心?三個中心。
發(fā)展藍圖一經(jīng)確定,貴州立即付諸實踐:建成省級政府和企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)籌交換共享的基礎性、系統(tǒng)性云服務平臺——云上貴州；啟動wifi免費無線城市建設,今年5月1日,16個熱點公共區(qū)域的免費wifi投入試運行；貴陽大數(shù)據(jù)交易所投入運營。
今年初,工信部批復同意創(chuàng)建?貴陽·貴安大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展聚集區(qū)?。按照規(guī)劃,2015年,貴州大數(shù)據(jù)信息產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)規(guī)?？偭繉⑦_到2000億元,同比增長37%。同時,力爭10個國家級、行業(yè)級、龍頭企業(yè)數(shù)據(jù)資源存儲貴州。
六、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才需求
一方面，根據(jù)IDC的調(diào)查報告，全球從2012年至2015年的3年之間里，云計算的相關(guān)工作需求將出現(xiàn)26%的年增長率，超過1/4的增長率再次證明了企業(yè)對云計算人才的巨大需求。IDC的預測還表明，2012年有約170萬的云計算相關(guān)崗位出現(xiàn)真空，而這方面的求職者也都缺乏云計算方面的實踐經(jīng)驗，并且不具備完善的培訓機制；值得警醒的是，到2015年，這個數(shù)字將有170萬上升到700萬，云計算產(chǎn)業(yè)面臨著更大的人才缺口。若以地區(qū)來看，亞太地區(qū)的云計算人才缺失要更加嚴重一些，根據(jù)IDC預測，亞太區(qū)的云計算相關(guān)人才需求年增長率將達到32%，超過歐洲、中東等地區(qū)8個百分點，到2015年的人才需求是230萬。這其中，中國地區(qū)也占了很大比例，尤其中國還是一個擁有巨大發(fā)展?jié)摿Φ氖袌觥?/p>
另一方面，根據(jù)麥肯錫報告，僅僅在美國市場，2018年大數(shù)據(jù)人才和高級分析專家的人才缺口將高達19萬。此外美國企業(yè)還需要150萬位能夠提出正確問題、運用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。
然而，目前在云計算和大數(shù)據(jù)行業(yè)打拼的從業(yè)者中，大部分都是半路出家，極少有人受過系統(tǒng)化的培養(yǎng)和教育。在信息周刊的調(diào)查顯示BI、數(shù)據(jù)分析和信息管理人才認為技術(shù)培訓、認證課程和統(tǒng)計/分析培訓是最重要的三種培訓課程選擇。有趣的是，數(shù)據(jù)分析人才對財務、營銷等商務技能課程的興趣遠高于其他IT專業(yè)人士。
我國大數(shù)據(jù)所需人才儲量小，符合條件的人才嚴重不足，供需矛盾明顯。我國能否在云計算和大數(shù)據(jù)時代這一輪新的競爭中取得先機，人才是關(guān)鍵。在一個產(chǎn)業(yè)來說，高端科研和開發(fā)人才其實需求量并不大，市場需要的更多是基礎開發(fā)、項目實施和維護人員，這就給我省大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)彎道取直提供了一個非常好的機會。
七、公司大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展落腳點
公司對目前國內(nèi)外大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢結(jié)合自身優(yōu)點，著力從四個方面落腳引領(lǐng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
1、云端大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應用研究院，建立一套運行機制。大數(shù)據(jù)建設是一項有序的、動態(tài)的、可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)工程，必須建立良好的運行機制，以促進建設過程中各個環(huán)節(jié)的正規(guī)有序，實現(xiàn)統(tǒng)合，搞好頂層設計。
2、云端大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)標準研究院，規(guī)范一套建設標準。沒有標準就沒有系統(tǒng)。應建立面向不同主題、覆蓋各個領(lǐng)域、不斷動態(tài)更新的大數(shù)據(jù)建設標準，為實現(xiàn)各級各類信息系統(tǒng)的網(wǎng)絡互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
3、云端大數(shù)據(jù)項目建設部，搭建一個共享平臺。數(shù)據(jù)只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用數(shù)據(jù)庫建設的基礎上，通過數(shù)據(jù)集成，實現(xiàn)各級各類指揮信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享。
4、云端大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)基地，培養(yǎng)一支專業(yè)隊伍。大數(shù)據(jù)建設的每個環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成，因此，必須培養(yǎng)和造就一支懂指揮、懂技術(shù)、懂管理的大數(shù)據(jù)建設專業(yè)隊伍。
八、云端大數(shù)據(jù)優(yōu)勢
1、攜手全國首個大數(shù)據(jù)學院貴州大學學院和貴州大學六度眾創(chuàng)空間共同成立大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)基地。
2、結(jié)合貴州省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應用研究院聯(lián)合組建大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應用研究院和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)標準研究院。
3、聯(lián)合歐美同學會和國內(nèi)知名企業(yè)利用貴州大數(shù)據(jù)發(fā)展大勢，落地或引進大數(shù)據(jù)項目。
九、大數(shù)據(jù)應用案例
1、Hadoop大數(shù)據(jù)分析
2、行業(yè)案例
3、貴陽大數(shù)據(jù)應用案例
（1）?用數(shù)據(jù)說話?提升政府治理能力
在貴陽市公安交通管理局,民警向記者展示在日常酒駕查處過程中,利用信息化系統(tǒng)平臺對執(zhí)法過程進行全程記錄:只見測試人員對測試儀進行吹氣,顯示的測試數(shù)據(jù)立即傳入貴州省酒駕管理信息系統(tǒng)。由于數(shù)據(jù)實時傳輸且無法更改,民警在權(quán)力運行過程中成為?透明人?。
據(jù)貴陽市監(jiān)察局局長王軍介紹,借助于大數(shù)據(jù),貴陽市率先在交管、住建部門建?數(shù)據(jù)鐵籠?。?運用大數(shù)據(jù)編制制約權(quán)力的籠子,能上網(wǎng)的行政權(quán)力全部上網(wǎng)。保證權(quán)力運行全程電子化、處處留‘痕跡’,讓權(quán)力在‘陽光’下清晰、透明、規(guī)范運行。?王軍說。
貴陽?數(shù)據(jù)鐵籠?只是貴州運用大數(shù)據(jù)提升政府治理能力的一個縮影。2014年底,貴州建成省級政府數(shù)據(jù)集聚共享的統(tǒng)一云計算平臺——?云上貴州?。?云上貴州?之上開發(fā)了一系列基于政府數(shù)據(jù)的應用系統(tǒng),不同程度滿足政府、企業(yè)和個人應用,一些對政府數(shù)據(jù)有需求的企業(yè)也將系統(tǒng)平臺建在?云上貴州?平臺上。
目前,?云上貴州?日均訪問量近2億次,最高峰值達10億次以上。馬寧宇說,大數(shù)據(jù)提升了政府的決策能力、管理能力和服務能力。比如,今年初蓉遵高速習水段發(fā)生塌方,有關(guān)部門對路過該路段車輛快速實現(xiàn)精細化排查,在最短時間內(nèi)準確鎖定被掩埋車輛為1臺,為搶險救援提供了科學精準的決策依據(jù)。（2）?大數(shù)據(jù)?走進尋常百姓家
貴陽市民陳軍從超市購買了一包茶葉,然后,他打開手機軟件?食安測?掃描商品條形碼,只見食品信息、食品檢測結(jié)果等立即出現(xiàn)在屏幕中。
貴州科學院院長譚紅介紹,?食安測?是貴州食品安全云的一款產(chǎn)品。食品安全云是將原來分散在政府部門、檢測機構(gòu)、企業(yè)、公眾等各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)匯聚起來,搭建起監(jiān)管平臺、大眾門戶、食品安全測試信息管理平臺等互相聯(lián)通、支持的平臺系統(tǒng)。
據(jù)統(tǒng)計,食品安全云已匯聚食品安全監(jiān)管、檢測、標準、知識信息等數(shù)據(jù)1000余萬條,涉及食品萬余個,檢測報告萬余份,國家標準420余份,1000余家龍頭企業(yè)參與應用示范,35家規(guī)模超市成為數(shù)據(jù)采集試點單位。目前,已在廣東、北京等9省市推廣應用。
?食品安全云使更多人步入了數(shù)據(jù)生活時代,消費者可以利用數(shù)據(jù)去衡量產(chǎn)品品質(zhì),從而購買到最適合自己的產(chǎn)品,提升‘舌尖上的安全’。?譚紅說。
除了食品安全云,貴州還建設了智慧旅游云、交通云等,為民眾和企業(yè)提供更加個性化和精準化的服務。
貴陽大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略重點實驗室主任連玉明說,大數(shù)據(jù)在生活中隨處可見,應用潛力巨大。?數(shù)據(jù)時代是一個融合的時代,運用好大數(shù)據(jù),將發(fā)展指數(shù)、生活指數(shù)等覆蓋到生活的各個方面,將對城市管理、公共服務等提供巨大幫助。?連玉明說。
附件
一、大數(shù)據(jù)技術(shù)
大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前所說的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)并將其應用到相關(guān)領(lǐng)域，通過解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進其突破性發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)時代帶來的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價值的信息，也體現(xiàn)在如何加強大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)，搶占時代發(fā)展的前沿。
1、數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。
2、數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。
4、數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProceing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)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(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。
6、數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Claification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or aociation rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。
8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關(guān)系圖等。
二、大數(shù)據(jù)處理：
三、一般大數(shù)據(jù)培訓內(nèi)容：
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