2024年大数据未来发展趋势中国大数据行业现状研究分析及市场前景预测报告(2024年)

2、欧盟将大数据作为Horizon2020计划优先领域

4、韩国推出大数据中心战略

一、2024年全球大数据发展回顾

二、2024年全球大数据热点事件

1、技术平台全面发展

2、大数据一体机盛行

3、企业对大数据的投入增加

4、业界巨头加快产业链布局

5、新兴企业不断涌现

一、大数据内生型价值模式

二、大数据外生型价值模式

三、大数据寄生型价值模式

四、大数据产品型价值模式

五、大数据云计算服务型价值模式

一、全球大数据产业规模及预测分析

二、全球大数据细分市场及预测分析

1、全球大数据细分市场

2、大数据专业服务市场及预测分析

4、大数据软件市场规模及预测分析

一、全球大数据产业企业类型分析

二、全球大数据专营厂商收入占比

三、全球大数据专营厂商市场格局

一、全球大数据产业发展趋势

二、全球大数据技术发展趋势

1、技术趋向多样化

2、基于云的数据分析平台将更趋完善

3、数据分析集逐步扩大

三、全球大数据面临的主要问题

1、大数据存储技术

2、数据深度分析与挖掘

3、数据安全

4、隐私保护

一、互联网发展分析

1、互联网网民规模

2、互联网资源规模

二、社交媒体发展分析

1、新闻网站

2、网络视频

3、搜索引擎

4、即时通信

5、网络社区

6、微博

7、博客/个人空间

三、物联网发展分析

1、中国物联网行业的发展现状

2、中国物联网行业的发展规模

1、中国电子商务行业发展概述

2、中国电子商务行业发展规模

五、移动设备发展分析

六、数据量分析

一、863计划

二、国家重大科技专项

三、物联网“十三五”发展规划

一、大数据产业链建设情况

二、大数据产业生命周期分析

三、大数据产业市场规模分析

四、大数据应用行业投资分布

五、大数据产业面临的挑战

一、大数据在经济预警方面的应用

二、大数据在市场营销方面的应用

三、大数据在医疗领域的应用

1、临床操作

2、付款/定价

3、研发

4、新的商业模式

5、公众健康

四、大数据在金融领域的应用

一、企业大数据产品与技术动向

二、中关村大数据产业链雏形初现

三、地方政府推出政策助推大数据发展

四、华为联手英国大学开发“大数据”

一、大数据产业总体规模预测分析

二、大数据产业细分市场预测分析

1、大数据基础架构硬件市场预测分析

2、大数据软件市场发展前景预测分析

3、大数据服务市场发展前景预测分析

一、多措并举,推进大数据产业化进程

1、支持信息服务企业发展转型

2、加大投入力度,加快技术突破

3、加强基础数据整合

ResearchandAnalysisontheCurrentSituationofChina'sBigDataIndustryandMarketOutlookForecastReport(2024)

二、加快推广应用,引导大数据发展

1、推动示范应用

2、推进智慧城市建设

三、优化信息化发展环境,加大专业人才培养力度

1、发挥行业协会作用

3、加大数据人才培养力度

一、被调查者所属行业

二、被调查者企业规模

三、被调查企业每月新增数据规模

一、企业数据系统架构存在的问题

二、企业面临的数据技术难题

三、企业数据挖掘和分析面临的问题

一、企业数据处理产品的服务商

二、企业大数据投入情况

三、企业部署开源大数据解决方案的计划

四、企业大数据的部署规模

一、企业做数据产品选型时考虑的因素

三、企业选择服务商时考虑的因素

二、企业如何看待商业智能的未来

一、电子政务建设现状

二、政府大数据应用需求

三、政府大数据应用场景

四、政府大数据应用价值分析

五、政府大数据应用典型案例

六、政府大数据应用前景预测

一、行业大数据应用需求分析

二、行业大数据应用场景分析

三、行业大数据应用价值分析

四、行业大数据应用典型案例

五、行业大数据应用前景预测

一、行业信息化建设现状

二、行业数据量及其特征

三、行业大数据应用需求分析

四、行业大数据应用场景分析

五、行业大数据应用价值分析

六、行业大数据应用典型案例

七、行业大数据应用前景预测

一、行业数据储量与特点

二、行业大数据应用需求分析

三、行业大数据应用前景预测

一、行业信息化现状分析

二、行业大数据应用经典案例

一、行业信息化建设情况

一、智慧城市建设情况分析

1、智慧城市投资规模及预测分析

2、智慧城市IT投资分析

二、智慧城市大数据应用需求

三、智慧城市大数据应用经典案例

四、智慧城市大数据应用前景

一、行业信息化建设现状分析

三、行业大数据应用经典案例

二、行业数据量及其特点

一、教育行业大数据应用需求

二、军事行业大数据应用需求

三、旅游行业大数据应用需求

一、IBM

二、HP

三、Intel

四、Teradata

五、Dell

六、ORACLE

七、SAP

八、EMC

九、CiscoSystems

十、Microsoft

十一、Accenture

十二、Fusion-io

十三、PwC

十四、SASInstitue

十五、Splunk

十六、Deloitte

十七、Amazon

十八、TableauSoftware

十九、NetApp

二十、Hitachi

二十一、Informatica

二十二、Fujitsu

二十三、其它企业

1、Google

2、Facebook

3、Twitter

4、Wal-Mart

5、ZARA

6、Datameer

7、Connotate

8、ClearStoryData

9、Siemens

中國大數據行業現狀研究分析及市場前景預測報告(2024年)

10、OperaSolution

一、互联网企业布局大数据

1、百度

2、淘宝

3、腾讯

4、阿里巴巴

5、新浪

6、盛大网络

二、IT企业布局大数据

1、浪潮

2、华为

3、联想

4、神州数码

5、东软

三、电信运营商布局大数据

1、中国电信

2、中国移动

3、中国联通

一、大数据对数据存储需求

二、数据存储市场格局现状

2、U盘、闪存卡市场格局

三、服务器市场格局现状

四、硬件层面投资机会分析

一、基础软件投资机会分析

二、应用软件投资机会分析

一、IT基础设施服务业投资机会

二、信息咨询服务业投资机会

三、信息安全行业投资机会

四、中国大数据产业投资象限

一、大数据产业投资热潮

二、大数据产业投资趋势

一、大数据产业并购动向

二、大数据产业并购特征

三、大数据产业并购趋势

一、大数据产业融资模式

1、PE/VC

2、上市融资

3、天使投资

二、大数据产业融资案例

1、风投融资案例

2、种子融资案例

3、大宗融资案例

三、大数据产业融资机会

一、江苏天泽信息产业股份有限公司

1、公司发展简介

2、公司组织架构分析

3、公司主要产品及特点

4、公司经营情况分析

5、公司经营优劣势分析

6、公司最新发展动向

二、北京拓尔思信息技术股份有限公司

4、公司研发能力分析

5、公司经营情况分析

6、公司经营优劣势分析

7、公司最新发展动向

三、厦门市美亚柏科信息股份有限公司

2、公司主要产品及特点

3、公司研发能力分析

一、荣之联科技股份有限公司

3、公司经营情况分析

4、公司经营优劣势分析

5、公司投资并购情况

二、上海天玑科技股份有限公司

6、公司投资并购情况

三、北京银信长远科技股份有限公司

2、公司经营情况分析

3、公司经营优劣势分析

一、杭州海康威视数字技术股份有限公司

5、公司营销网路分析

6、公司经营情况分析

7、公司经营优劣势分析

二、浙江大华技术股份有限公司

4、公司营销网络分析

一、安徽科大讯飞信息科技股份有限公司

ZhongGuoDaShuJuHangYeXianZhuangYanJiuFenXiJiShiChangQianJingYuCeBaoGao(2024Nian)

二、用友软件股份有限公司

一、成都卫士通信息产业股份有限公司

二、北京启明星辰信息技术股份有限公司

三、蓝盾信息安全技术股份有限公司

一、阿里巴巴集团

二、腾讯控股有限公司

5、公司发展战略分析

图表目录

图表1存储价格的下降

图表2网络带宽的增加

图表3“广播”加“接收”模式

图表4“请求”加“响应”模式

图表5网络生活

图表6谷歌公司数据中心内一景

图表7移动设备与传统台式机、笔记本电脑的全球出货量对比图

图表9大数据概念示意图

图表10MapReduce程序的具体执行过程

图表11GFS与传统分布式文件系统的区别

图表12写控制信号和写数据流

图表13BigTable的逻辑结构

图表14BigTable中存储记录板位置信息的结构

图表15云计算平台的管理系统

图表16云服务

图表17用于实时分析的MongoDB架构

图表18RCFile的行列混合存

图表19MDX→MapReduce简略示意图

图表20Hadoop多维分析平台架构图

图表21采集模块

图表22核心模块的逻辑

图表23MapReduceWorkFlow例子

图表24基于SOA的DaaS体系架构

图表25全球各大数据专营厂商的市场份额

图表26软件、硬件以及服务3个领域的收入占比

图表27中国网民规模与互联网普及率

图表28新增网民上网设备使用情况

图表29非网民未来上网意向

图表30非网民不使用互联网的原因

图表31手机网民规模

图表322024-2030年中国内地各省(市、自治区)网民规模和互联网普及率

图表33中国网民城乡结构

图表34中国城乡居民互联网普及率和城镇化进程

图表352024-2030年中国互联网基础资源对比

图表36中国IPv6地址数量

图表37中国IPv4地址资源变化情况

图表38中国分类域名数

图表39中国分类CN域名数

图表40中国网站数量

图表41中国网页数量

图表42中国网页数

图表43中国国际出口带宽变化情况

图表44主要骨干网络国际出口带宽数

图表452024年PC端与手机端网民搜索内容对比

图表462024-2030年中国网络视频用户数及网民使用率

图表472024-2030年中国搜索引擎用户数及网民使用率

图表482024-2030年中国即时通信用户数及网民使用率

图表492024-2030年中国社交网站用户数及网民使用率

图表502024-2030年中国微博用户数及网民使用率

图表512024-2030年博客/个人空间用户数及网民使用率

图表52大数据产业链全景图

图表53大数据第部分经济领域的影响

图表54数据使用率提升10%对行业人均产出的平均提升幅度

图表55商业智能市场规模(亿元)

图表562019-2024年我国大数据市场规模分析预测

图表57被调查者所属行业

图表58被调查者企业规模

图表59被调查企业每月新增数据规模

图表60企业数据系统架构存在的问题

图表61企业面临的数据技术难题

图表62企业数据挖掘和分析面临的问题

图表63企业数据处理产品的服务商

图表64企业大数据投入情况

图表65企业部署开源大数据解决方案的计划

图表66企业大数据的部署规模

图表67企业做数据产品选型时考虑的因素

图表69企业选择服务商时考虑的因素

中国ビッグデータ業界の現状研究分析及び市場見通し予測報告(2024年)

图表71企业如何看待商业智能的未来

图表72金融大数据应用场景分析

图表732024年智慧城市大数据应用分布

图表74基于Hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案

图表752019-2024年中国智慧城市大数据应用规模预测分析

图表762019-2024年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测(单位:亿元)

图表772019-2024年中国能源行业信息化投资规模

图表80信息安全行业细分如下:

图表812019-2024年中国信息安全产品市场规模及增长率预测(单位:亿元)

THE END
1.精选30个数据分析案例,建议收藏!数据分析而且,他还结合视频实操,分享了常用的数据分析工具图谱、基础分析模型、18 个提效的基础功法、先进的数据分析工具展望,让你能更好地了解数据和它背后的解释。用一句话来总结就是“案例+避坑+经验”,直接、实在。 真正的干货绝对不是纸上谈兵。只有把数据分析的相关知识“串”起来,扩大你的认知边界,挖掘隐藏在数据https://aiqicha.baidu.com/qifuknowledge/detail?id=10015080082
2.数据挖掘在各领域的应用案例PPT课件经管文库(原数据挖掘在各领域的应用案例PPT课件 https://bbs.pinggu.org/thread-13295021-1-1.html
3.数据挖掘基础知识解析:关联规则发现与分类算法评价标准详解6. 使用交互式和可视化技术探索数据属于数据挖掘任务的哪一类? (一个) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 对数据的整体分布进行建模;将多维空间分组等问题属于数据挖掘任务的哪一类? (二) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 http://www.yl101.com/detail/id/87990.html
4.数据挖掘的分析方法可以划分为关联分析序列模式分析分类分析和数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的方法,主要分为四种分析方式:关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。在本指南中,我们将详细介绍这四种方法的实现过程,并提供相应的代码示例。 数据挖掘流程 首先,我们需要明确数据挖掘的基本流程,如下表所示: 流程图 https://blog.51cto.com/u_16213297/12863680
5.中国建设银行申请数据分析方法相关专利,能解决无法及时有效识别和发属于网络安全技术领域,该方法包括:获取各机构报送的各机构的从业人员的行为数据;对行为数据进行数据清洗和数据格式转换后,存入空白数据集中,得到行为数据集;采用关联规则挖掘算法挖掘行为数据集中行为数据之间的关联性,得到目标关联规则;根据聚类分析算法对行为数据集中的若干个行为数据进行聚类分析,得到聚类分析结果;根据https://www.163.com/dy/article/JJN5Q8DK0519QIKK.html
6.的32个经典案例》读后感数据挖掘32个经典案例这本书主要讲解了一些算法在各行各业的实际应用,主要是大体对算法的概要性知识点作了一些提及,或许现在的自己也不太能体会,提到了数据分析挖掘很重要,也说了很多案例,但是具体的应用,最主要的还是业务知识的积累,对业务的深刻理解,分析逻辑的组织,再辅助以分析挖掘的手段,就可以实现不可思议的效果。一言以蔽之,数https://blog.csdn.net/weixin_42521211/article/details/106304048
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11.数据分析与挖掘赋能智慧医疗贪心贪心高阶机器学习第03周 凸优化问题 第04周 对偶(Duality) 第05周 优化技术 第06周 数学基础 ( 拼课 wwit1024 ) 第07章 谱域(Spectral Domain)的图神经网络 第08章 Attention 机制,GAT,EGCN,Monet 第09章 图神经网络改进与应用图神经网络改进与应用 第10章 强化学习基础 https://www.bilibili.com/opus/1010365058955345929
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14.数据挖掘的经典案例“破与尿布试验”最主要是应用了()数据刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供数据挖掘的经典案例 “啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法A.分类B.预测C.关联规则分析D.聚类的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考试题库练习。一分钟将考试题Word文档/Excel文档/PDFhttps://www.shuashuati.com/ti/aac62ba2812942e88cf4eae6cb830ee7.html
15.中国大数据行业发展现状与投资前景预测分析报告六、行业大数据应用典型案例 七、行业大数据应用前景预测 第四节 互联网 一、行业数据储量与特点 二、行业大数据应用需求分析 三、行业大数据应用前景预测 第五节 零售 一、行业信息化现状分析 二、行业大数据应用经典案例 第六节 医疗 一、行业信息化建设情况 https://www.shangyexinzhi.com/article/23014659.html
16.大数据报告中国大数据行业发展现状与前景动态分析报告2021六、行业大数据应用典型案例249 七、行业大数据应用前景分析251 第四节 互联网252 一、行业数据储量与特点252 二、行业大数据应用需求分析253 三、行业大数据应用前景分析254 第五节 零售256 一、行业信息化现状分析256 二、行业大数据应用经典案例259 第六节 医疗260 http://www.zyzyyjy.com/baogao/337730.html
17.年终盘点华大科技代谢组全年回顾经典案例2: 文章题目:Metabolomic analyses reveals new stage-specific features of the COVID-19 发表期刊:European Respiratory Journal(IF=16.671) 研究单位:广东省人民医院、广州市疾病预防控制中心等 华大科技提供服务:非靶向代谢组学技术 研究概述: 该研究招募63名COVID-19患者为发现队列,并收集临床数据。对其血https://www.bgi.com/news/2022122802
18.算法教学中的思考(精选十篇)④生成迭代数据,如表1所示。 笔者对迭代的本质作如下理解:迭指的是多次,代指的是替换,迭代就是指一个动作或操作重复多次,每一次迭代得到的结果作为下一次迭代的初始值。具体到代数计算,迭代可看作使用输入值来计算输出值的不断重复计算过程,重复地将前一个计算中得到的计算结果作为下一个计算的输入值。 https://www.360wenmi.com/f/cnkeyi2rg0gf.html
19.大数据应用经典案例TOP50详细剖析全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今,“啤酒+尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例,被人津津乐道。https://www.jianshu.com/p/baf5dd26de4f
20.关于《电子商务概论》电子教案8篇(全文)数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效和可实用三个特征。2.数据挖掘的功能 (1)自动预测趋势和行为。(2)关联分析。(3)聚类。(4)概念描述。(5)偏差检测。3.数据挖掘的过程 二、数据仓库 1.数据仓库的概念 https://www.99xueshu.com/w/file6vd9hyye.html
21.[精华]计量经济学论文15篇目前,国内教材的案例过于陈旧,样本数据偏少,模型解释变量个数偏少,使用这样的案例在一定程度上制约了学生使用软件处理数据分析数据的潜力;作为计量经济学的主讲教师,需要建立一套适合本校学生情况的案例库。案例素材可以从本科生的优秀论文、教师的学术成果、专业期刊的学术论文中挑选从而建立有特色的案例库,并注重选取与https://www.wenshubang.com/jingjibiyelunwen/3793815.html
22.108个大数据文档PDF开放下载大数据IT业界好吧,要过年了,我就把自己收藏的关于大数据、互联网金融、征信、数据分析的文档分享出来,让大家都可以下载。我的文档主要源于自己的收藏,还 有各种大会组委会的分享,当然,我自己也开通了多个文库的 VIP 下载的。36 大数据本身是一个”知识型“的媒体平台,我们提供更多的是教程、知识,其次才是行业信息,所以,我们今https://www.open-open.com/news/view/1d1964c
23.电子商务应用论文(通用15篇)简单来说,可以应用智能电子商务对旅游相关的数据进行挖掘检测,以及对网络旅游相关信息进行分析,再就是通过旅客在网络对各旅游景点以及旅游路线的点击率等等相关同时,为了更好地理解和掌握电子商务的基本概念和基本原理,鼓励学生通过各种途径搜集有关电子商务经典案例,进行电子商务知识的积累,拓宽学生的知识面,及时了解https://biyelunwen.yjbys.com/fanwen/dianzixinxigongcheng/733168.html