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1，現在大數據公司有那幾家

同盾、前海征信、鉛筆頭。

國內的：華云、百度、浪潮、電科華云、騰訊、阿里巴巴等

現在大數據公司有那幾家

2，大數據的數據量巨大常常以什么為單位

“大數據”在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至于不能用G或T來衡量。截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。

大數據的數據量巨大常常以什么為單位

3，大數據平臺和云平臺有區別嗎

大講臺大數據培訓為你解答：云計算(cloudcomputing)是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云是網絡、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網，后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，云計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。大數據(bigdata)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

大數據平臺：用于對海量數據的處理，同時能夠對海量數據進行一個采集，分類，分析的處理過程，幫助企事業單位進行一個精準定位，以及便于企業管理。這個數道云大數據，可以了解哈

大數據平臺和云平臺有區別嗎

4，idc是干什么的

IDC 互聯網數據中心（Internet Data Center）簡稱IDC，就是電信部門利用已有的互聯網通信線路、帶寬資源，建立標準化的電信專業級機房環境，為企業、政府提供服務器托管、租用以及相關增值等方面的全方位服務。通過使用電信的IDC服務器托管業務，企業或政府單位無需再建立自己的專門機房、鋪設昂貴的通信線路，也無需高薪聘請網絡工程師，即可解決自己使用互聯網的許多專業需求。 IDC主機托管主要應用范圍是網站發布、虛擬主機和電子商務等。比如網站發布，單位通過托管主機，從電信部門分配到互聯網靜態IP地址后，即可發布自己的www站點，將自己的產品或服務通過互聯網廣泛宣傳；虛擬主機是單位通過托管主機，將自己主機的海量硬盤空間出租，為其他客戶提供虛擬主機服務，使自己成為ICP服務提供商；電子商務是指單位通過托管主機，建立自己的電子商務系統，通過這個商業平臺來為供應商、批發商、經銷商和最終用戶提供完善的服務。

目前對IDC(互聯網數據中心)還沒有一個權威的定義，但它比傳統的數據中心有著更深層次的內涵，它是伴隨著互聯網不斷發展的需求而發展起來的對為ICP、企業、媒體和各類網站提供大規模、高質量、安全可靠的專業化服務器托管、空間租用、網絡批發帶寬以及ASP、EC等業務。數據中心在大型主機時代就已出現，那時是為了通過托管、外包或集中方式向企業提供大型主機的管理維護，以達到專業化管理和降低運行成本的目的。 IDC是對入駐(Hosting)企業、商戶或網站服務器群托管的場所；是各種模式電子商務賴以安全運作的基礎設施，也是支持企業及其商業聯盟其分銷商、供應商、客戶等實施價值鏈管理的平臺。 IDC有兩個非常重要的顯著特征：在網絡中的位置和總的網絡帶寬容量，它構成了網絡基礎資源的一部分，就像骨干網、接入網一樣，它提供了一種高端的數據傳輸(Data Delivery)的服務，提供高速接入的服務。 IDC起源于ICP對網絡高速互聯的需求，而且美國仍然處于世界領導者位置。在美國，運營商為了維護自身利益，將網絡互聯帶寬設得很低，用戶不得不在每個服務商處都放一臺服務器。為了解決這個問題，IDC應運而生，保證客戶托管的服務器從各個網絡訪問速度都沒有瓶頸。

5，大數據是什么

大數據只是一個空洞的商業術語，就跟所謂的商業智能一樣空洞無物。當然，這并不是說大數據沒有意義，只是對于不同的人有不同的含義。A.對于投資人和創業者而言，大數據是個熱門的融資標簽。就和前幾年流行的 SoLoMo，這幾年火爆的 P2P 一樣，大數據是資本泡沫的催化劑。如今任何一家（移動）互聯網公司都忙著把自己標榜為大數據公司，或者干脆說自己是一家數據公司。遺憾的是，大多數中國的互聯網公司都是流量驅動的企業。與其說這些公司是大數據公司，不如說它們是數據采集公司。是的，每一家互聯網公司都是數據公司，因為數據（Data）是比信息（Information）要狹隘得多的詞匯。換句話說，任何一家 IT 行業的公司天然地都是數據公司。但是非 IT 公司同樣可以是數據公司，例如房地產企業和汽車銷售公司——畢竟他們優質低價地將顧客的信息轉賣給任何感興趣的個人或實體。遺憾的是，中國并沒有幾家 Pure-Play 的數據公司，因此中國不太可能出現 Palantir 這樣偉大的企業。我不幸見過一兩家國產獨角獸企業的技術/數據負責人，他們似乎并不了解這家 CIA 投資的創業公司，但這并不妨礙他們把自己的公司定位為世界級的大數據公司。我可以臆測，國內這些獨角獸企業的道德底線遠遠低于（為美帝情報機構服務的） Palantir，只是它們還沒有足夠的人才和技術來充分挖掘數據中的有效信息。對于大多數互聯網公司或者工程師而言，大數據實際上只有一個意思，就是把一堆亂七八糟的數據扔到 HDFS 上面然后進行計算。計算的工具有很多，最常見的是 Map-Reduce，但是技術一直在演進，現在還流行 Impala、Spark、Presto 什么的。對于這些搞大數據的工程師而言，這是一個非常好的事情，因為要把這么多異構的數據和系統跑起來，需要很多人寫很多代碼，還需要有人來做運維。這么一個部門總得需要幾十臺機器否則還不如單機計算能力強，工程師也得有十來人。然后可能還需要數據分析師，否則這部門跟擺設也沒什么區別。如果系統做得不錯數據量也有了，總得配個數據科學家搞點數據挖掘或者機器學習什么的吧。所以大數據這件事情可以解決很多就業問題，畢竟很多上了規模的互聯網公司都想搞大數據。但是對于消費者或者互聯網所謂的“用戶”來說，大數據卻是另外一個意思。大數據的意思就是盡可能地搜集跟終端消費者相關的隱私，然后進行營銷。從理論上說，大數據公司通過搜集用戶行為，可以更好地了解消費者的需求，增強用戶體驗。但是在實踐上，這些所謂的智能推薦還停留在很初級的階段，因此會有人在淘寶上搜索棺材結果在微博上不停地看到跟喪葬相關的廣告。對于微博這樣的公司，還意味著它會傾向于通過直接或者間接地暴露你的隱私來獲得商業利益。據說，評價一家國內公司的大數據能力是跟被查水表的頻繁程度正相關的。就目前而言，大數據對于終端消費者更多的是“被實名”。舉一個例子，如果你在 Android 手機上使用 Facebook 賬號訪問某個 App，那么對不起，你在這個手機上的所有行為都有可能被 Facebook 關聯到你真實的身份上。在這種能力上，國內的三巨頭排序大概是 T > A >> B。所以最后這家公司的 App 特別流氓甚至超越了數字公司，如果你想幫幫這家公司就多用用他家的地圖或者訂點外賣。

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

6，UCLCLLCL分別代表什么怎么計算

CL代表控制中心線;UCL代表上控制線;LCL代表下控制線。它們的位置根據下式計算:控制中心線:CL=μ;控制上限線:UCL=μ+3σ;控制下限線CL=μ-3σ

spc管制圖　　「管制圖」：是實施質量管理作業時，最有效最快速的工具之一，它是美國品管大師博士應用統計數學理論于年所設計的，　　它不但能控制制程中質量，且能分析判定制程能力,更可作為新產品設計及制成品驗收時的參考。簡單說，在　　生產過程中，從設計、制造到過程檢驗三個階段，皆需用到它，企業如能有效運用此質量知識，便能確保其　　在市場上的競爭優勢。　　（一）、控制圖定義　　控制圖是用于分析和控制過程質量的一種方法。控制圖是一種帶有控制界限的反映過程質量的記錄圖形，圖的縱軸代表產品質量特性值(或由質量特性值獲得的某種統計量)；橫軸代表按時間順序(自左至右)抽取的各個樣本號；圖內有中心線(記為cl)、上控制界限(記為ucl)和下控制界限(記為lcl)三條線。　?。ǘ?、控制圖的目的　　控制圖和一般的統計圖不同，因其不僅能將數值以曲線表示出來，以觀其變異之趨勢，且能顯示變異屬于偶然性或非偶然性，以指示某種現象是否正常，而采取適當的措施。　?。ㄈ?、控制圖原理　　工序處于穩定狀態下，其計量值的分布大致符合正態分布。由正態分布的性質可知：質量數據出現在平均值的正負三個標準偏差(x?3?)之外的概率僅為0.27%。這是一個很小的概率，根據概率論 “視小概率事件為實際上不可能” 的原理，可以認為：出現在x?3?區間外的事件是異常波動，它的發生是由于異常原因使其總體的分布偏離了正常位置。　　控制限的寬度就是根據這一原理定為?3?。　?。ㄋ模?、“?”及“?”風險定義　　根據控制限作出的判斷也可能產生錯誤。可能產生的錯誤有兩類。　　第一類錯誤是把正常判為異常，它的概率為?，也就是說，工序過程并沒有發生異常，只是由于隨機的原因引起了數據過大波動，少數數據越出了控制限，使人誤將正常判為異常。虛發警報，由于徒勞地查找原因并為此采取了相應的措施,從而造成損失. 因此, 第一種錯誤又稱為徒勞錯誤. 　　第二類錯誤是將異常判為正常，它的概率記為?，即工序中確實發生了異常，但數據沒有越出控制限，沒有反映出異常，因而使人將異常誤判為正常。漏發警報,過程已經處于不穩定狀態, 但并未采取相應的措施,從而不合格品增加, 也造成損失. 　　兩類錯誤不能同時避免，減少第一類錯誤(?)，就會增加第二類錯誤(?)，反之亦然。　　（五）、規格界限和控制界限　　規格界限：是用以規定質量特性的最大（小）許可值。　　上規格界限：usl；下規格界限：lsl；。　　控制界限：是從實際生產出來的產品中抽取一定數量的產品，并進行檢測，從所得觀測值中計算出來者。　　上控制界限：ucl；下控制界限：lcl；　?。?、控制圖的種類　　1、按數據性質分類：　　計量型控制圖　　平均數與極差控制圖( chart) 　　平均數與標準差控制圖( chart) 　　中位數與極差控制圖( chart) 　　個別值與移動極差控制圖( chart) 　　計數值控制圖　　不良率控制圖(p chart) 　　不良數控制圖(np chart,又稱np chart或d chart) 　　缺點數控制圖(c chart) 　　單位缺點數控制圖(u chart) 　　2、按控制圖的用途分類　　分析用控制圖：根據樣本數據計算出控制圖的中心線和上、下控制界限，畫出控制圖，以便分析和判斷過程是否處于于穩定狀態。如果分析結果顯示過程有異常波動時，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取樣本、測定數據、重新計算控制圖界限進行分析。　　控制用控制圖：經過上述分析證實過程穩定并能滿足質量要求，此時的控制圖可以用于現場對日常的過程質量進行控制。

UCL=控制上限LCL=控制下限LCL=CL-3σUCL=CL+3σ

7，什么是大數據

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。定義對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它們按照進率1024（2的十次方）來計算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全稱：1 Bit（比特） =Binary Digit8 Bits = 1 Byte（字節）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000 Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

現在互聯網技術向生活滲透的幅度是很大的，未來只會越來越大，更多的頁面需要有設計，更多的軟件、小程序需要有程序員來做，各種各樣的工作對人的需求量只會加大，互聯網對社會的滲透面，滲透深度也只會加大。打開手機，打開電腦，能看到的所有的都是程序員做的，所以，計算機相關專業未來的發展還是很有前景

1、大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。2、在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

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