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
1.20个数据挖据商业价值的典型案例(11页)PAGE 1 PAGE 1 20个数据挖据商业价值的典型案例 对于企业来说,100条理论的确不如一个成功的标杆有实践意义,下面这20个样板就是用数据挖掘商业价值的典型案例。 对于企业来说,100条理论的确不如一个成功的标杆有实践意义,下面这20个样板就是用数据挖掘商业价值的典型案例。 1亚马逊的“信息公司” 假如全球哪家https://max.book118.com/html/2021/1209/8031010013004054.shtm
2.数据挖掘32个经典案例数据挖掘的成功案例数据挖掘32个经典案例 数据挖掘的成功案例 这里展示一个完整的数据挖掘实例,以供参考。数据挖掘是为了从数据中挖掘出有用的信息,提供决策依据,data driven decision making,而不是people driven或者boss driven。(减少拍脑袋有助于减少脱发,不信看你们公司大佬们都脱成啥样了)https://blog.51cto.com/u_16213654/7549710
3.数据挖掘技巧:学习之路的30个经典案例在本文中,我们将介绍 30 个经典的数据挖掘案例,以帮助读者更好地理解数据挖掘的核心概念、算法原理和应用场景。这些案例涵盖了数据挖掘的主要技术,包括集群分析、关联规则挖掘、决策树、支持向量机等。同时,我们还将探讨数据挖掘的未来发展趋势和挑战,为读者提供一个全面的数据挖掘学习之路。 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135810949
4.数据挖掘的32个实际案例在本文中,将介绍32个实际案例,展示数据挖掘在各行各业中的应用和价值。从中我们可以深入了解数据挖掘的各个方面,并对其能力和应用进行全面、深入和灵活的理解。 一、电子商务领域案例: 1. 个性化推荐系统:通过分析用户的历史购买记录和行为习惯,为用户提供个性化的产品推荐,提高购物体验和销售额。 2. 交易风险评估:https://wenku.baidu.com/view/ceed448cb91aa8114431b90d6c85ec3a87c28be8.html
5.十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例腾讯云开发者社区十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例 马云说:互联网还没搞清楚的时候,移动互联就来了,移动互联还没搞清楚的时候,大数据就来了。近两年,“大数据”这个词越来越为大众所熟悉,“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前,面对大数据,相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个经典案例,让大家实打实触摸一把“大数据https://cloud.tencent.com/developer/article/1040544
6.国内的数据挖掘,大数据应用的案例有哪些?关于大数据分析的案例,网上诸如啤酒与尿布的例子实在是太多了,但是关于数据挖掘的案例很少会有人关注。https://www.zhihu.com/question/21409399/answer/667496388
7.数据挖掘的经典案例有哪些帆软数字化转型知识库市场篮子分析(Market Basket Analysis)是数据挖掘中应用最为广泛的技术之一,其核心在于通过分析顾客购物篮中的商品组合,找出经常一起购买的商品,从而揭示商品间的关联关系。频繁项集和关联规则是市场篮子分析中的两个关键概念。通过频繁项集的挖掘,零售商能够发现哪些商品组合在购物篮中频繁出现;通过关联规则,零售商可以https://www.fanruan.com/blog/article/594537/
8.案例分析(10余个行业数十家大型企业近10年数据挖掘应用与当当网图书频道在线销售正版《数据挖掘:实用案例分析(10余个行业、数十家大型企业、近10年数据挖掘应用与咨询经验结晶,涵盖金融、电信、互联网、生产制造和公共服务等行业近20个完整案例)》,作者:张良均,出版社:机械工业出版社。最新《数据挖掘:实用案例分析(10余个http://product.dangdang.com/23289429.html
9.数据挖掘与数据分析的异同点及典型应用案例在现代数据驱动的世界中,数据挖掘和数据分析已经成为了许多行业的重要工具。尽管这两个概念经常被人混淆,但它们各自有着独特的作用和应用场景。作为一个数据分析的从业者,我也曾在入门时对这两个术语感到困惑。经过实践,我逐渐发现了它们的异同,并且这些知识也帮助我在实际工作中做出更为精准的判断。 https://www.cda.cn/view/204806.html
10.数据挖掘应用(精选十篇)①数据选择:搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据;②数据预处理:研究数据的质量,进行数据的集成、变换、归约、压缩等,为进一步的分析作准备,并确定将要进行的挖掘操作的类型;③数据转换:将数据转换成一个分析模型,这个分析模型是针对挖掘算法建立的,这是数据挖掘成功的https://www.360wenmi.com/f/cnkeymoknlxl.html
11.中国医疗保健国际交流促进会循证医学分会2018年年会暨第4届华夏设置了系统评价/Meta分析培训班、高阶Meta分析培训班、临床数据挖掘培训班、临床研究方法学进展学习班、循证中医药论坛、医学实践与探索论坛、双心医学论坛、循证预防医学论坛、循证社会科学论坛等,期间还将会召开指南/共识研讨会、专著/教材编写会等。会议旨在为预防、临床、护理、药学、中医、药物经济学、医学情报学https://cebtm.znhospital.com/detail/125
12.浅谈数据挖掘中的个人信息保护【案例分析】 在“互联网+”时代下,传统行业能够突破自身局限走向终端智能化,升级用户体验,增强用户粘度,促进产品的全面提高,是未来获得新竞争优势的新动力。目前,各大企业都致力于搜集并分析用户数据,用以辅助经营决策。在数据挖掘的相关过程中,经常会涉及用户的个人信息和隐私。 http://media-ethic.ccnu.edu.cn/info/1168/2097.htm
13.案例分析报告(精选22篇)案例分析报告11 一、案例回放 招商银行在自20xx年开始的“二次转型”中提出三个转变:由大客户为主向中小企业客户转变;由传统产业向新兴产业转变;由简单的(1)企业决策层:基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统; (2)企业资源物流管理:供应链管理SCM、客户关系管理CRM; (3)在市场营销领域:企业电子商务及物流https://www.ruiwen.com/word/anlifenxibaogao.html
14.多角度看数据挖掘经典案例购物篮分析关联分析是数据挖掘体系中重要的组成部分之一,其代表性的案例即为“购物篮分析”。我们以数据挖掘软件Clementine自带的一个购物篮分析的数据为例,从多个方面来探讨这一方面的内容。 关联分析要解决的主要问题是:一群用户购买了很多产品之后,哪些产品同时购买的几率比较高?买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高?可能是https://blog.itpub.net/23306587/viewspace-1119010/
15.泰迪智能科技大数据实验室建设大数据实训平台广东泰迪智能科技股份有限公司(简称:泰迪智能科技)提供高校大数据实训平台,人工智能实训平台,商务数据分析平台,专注于大数据人工智能专业建设,为高校大数据实验室建设,人工智能实验室建设,商务数据分析实验室提供一体化解决方案,实现学生从理论知识到能力塑造的开放型能http://www.tipdm.com/
16.大数据和高科技抗疫目前最全报告!200个案例归纳战“疫”武器附二、应用分析 本章梳理了数据在疫情分析展现、 疫情防范管制、 医疗医治增效、 生活便民举措、 复工复产管理等五个主要方面的应用案例。案例从互联网渠道和企业申报渠道获得,共搜集分析了 200 多个案例进行分析。入选的案例均已在实际应用中取得了良好的效果,在疫情防控过程中发挥了重要价值。 https://zhidx.com/p/197832.html
17.2019级电子商务专业人才培养方案(4)能够熟练应用办公软件,进行文档排版、方案演示、简单的数据分析等。 3、方法能力 (1)具有较强的自我学习能力。 (2)具有独立解决问题的能力。 (3)具有较强的逻辑思维与分析问题的能力。 (4)具有信息检索、信息处理及网络应用能力。 (5)具有较强的创业意识和开拓创新能力。 https://www.hnwmxy.com/jiaoxuekeyan/jiaoxuebiaozhunfabu/rencaipeiyangfangan/2019_r/2020/0703/6462.html
18.数据挖掘:实用案例分析完整pdf扫描版[103MB]电子书下载书籍类别:数据库其它 应用平台:PDF 更新时间:2018-08-02 购买链接:京东异步社区 网友评分: 360通过腾讯通过金山通过 103MB 详情介绍 《数据挖掘:实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品,作者曾为10余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务,本书是其在数据挖掘领域探索近10年的经验总结之作。全书以实践https://www.jb51.net/books/629234.html
19.数据挖掘:实用案例分析(豆瓣)《数据挖掘:实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品,作者曾为10余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务,本书是其在数据挖掘领域探索近10年的经验总结之作。全书以实践和实用为宗旨,深度与广度兼顾,实践与理论并举。 《数据挖掘:实用案例分析》共12章,分三个部分。第一部分是基础篇(第1~4章),主要https://www.douban.com/isbn/978-7-111-42591-5/