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.数据挖掘与机器学习——概念篇机器学习与数据挖掘概念回归分析包括:线性和非线性回归、一元和多元回归。常用的回归是一元线性回归和多元线性回归。 6. 聚类分析 聚类分析多用于人群分类,客户分类。所谓聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。 五、数据挖掘流程 1.基本流程 2.数据处理 六、案例 —— 推荐算法https://blog.csdn.net/m0_63181360/article/details/138890384
2.数据挖掘数据量多少合适帆软数字化转型知识库数据挖掘数据量的合适程度取决于几个关键因素:目标问题的复杂性、数据的质量、计算资源的可用性、以及模型的复杂性。一般来说,为了确保数据挖掘结果的可靠性和有效性,数据量应足够大以捕捉数据中的模式和趋势。数据量越大,模型的泛化能力越强。举例来说,在处理图像分类任务时,需要数万甚至数百万张图像来训练深度学习https://www.fanruan.com/blog/article/581003/
3.数据量太少怎么做机器学习数据太少如何分析数据量太少怎么做机器学习 数据太少如何分析,没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中,往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常https://blog.51cto.com/u_16213565/8785831
4.直播回顾单细胞测序:从样本制备到数据挖掘的全流程探讨10. 请问老师测序的数据量和捕获细胞数对数据的结果影响大吗? 答:不同的测序深度,在达到饱和之前,获得基因中位数据和细胞数量相差比较大,基因中位数不同的组织样本的标准差别较大,一般应该大于1000;捕获的细胞数量对不同研究需求有一定的影响,如一些稀有细胞群的鉴定可能会受影响。 https://www.yiqi.com/news/detail_23958.html
5.数据挖掘算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost)第一,从原始的数据集中采取有放回的抽样,构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复。 第二,利用子数据集来构建子决策树,将这个数据放到每个子决策树中,每个子决策树输出一个结果。最后,如果有了新的数据需要通过随机森林得到分类结果https://cloud.tencent.com/developer/article/1061147
6.三级数据库技术概念2知识发现过程由三个阶段组成:数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。 数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据的集合。 数据从操作型环境转移到数据仓库过程中所用到ETL(Extract-Transform-Load)工具通常需要完成的处理操作包括抽取、转换和装载。 https://www.jianshu.com/p/32815082fdb3
7.用户画像应该怎么做数据是零散的,或者是表面的,用户画像要对收集到的数据做整理,比较常用的是通过数据建模的方式做归类创建。小圆接触过的大多是比较初级的用户画像,通过excel工具就可以基本完成整合。而对于技术工具层面的数据建模,感兴趣的可以看推文的第二条。 在数据量不大,用户画像比较初级的情况下,通过筛选、归类、整合的过程对用https://www.linkflowtech.com/news/153
8.2020年最值得收藏的60个AI开源工具语言&开发李冬梅LazyNLP 的使用门槛很低——用户可以使用它爬网页、清洗数据或创建海量单语数据集。 据开发者称,LazyNLP 可以让你创建出大于 40G 的文本数据集,比 OpenAI 训练 GPT-2 时使用的数据集还要大。 项目地址:https://github.com/chiphuyen/lazynlp Subsync 自动将视频与字幕同步 https://www.infoq.cn/article/2uabiqaxicqifhqikeqw
9.易撰专注新媒体数据挖掘分析服务易撰自媒体工具,基于数据挖掘技术把各大自媒体平台内容进行整合分析,为自媒体作者提供在运营过程中需要用到的实时热点追踪,爆文素材,视频素材微信文章编辑器排版,标题生成及原创度检测等服务.https://www.yizhuan5.com/customService/