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.数据挖掘概念(AnalysisServices该步骤包括分析业务需求,定义问题的范围,定义计算模型所使用的度量,以及定义数据挖掘项目的特定目标。这些任务转换为下列问题: 您在查找什么?您要尝试找到什么类型的关系? 您要尝试解决的问题是否反映了业务策略或流程? 您要通过数据挖掘模型进行预测,还是仅仅查找受关注的模式和关联? https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms174949(en-us,sql.105).aspx
2.数据分析与数据挖掘概述数据分析与挖掘1.什么是数据分析与数据挖掘技术? 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提出一些有价值的信息。比如统计出平均数、标准差等信息,数据分析的数据量有可能不会太大。而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析和挖掘,得到一些未知的有价值的信息等,比如从网站的用户或用户行为数据中挖掘出潜在需求信息,从而对网站进行改https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/79535991
3.数据挖掘(计算机科学)数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。简介 需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98/216477
4.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
5.数据挖掘与分析报告范文7篇.docx数据挖掘与分析报告范文第一篇可以肯定,这东西跟数学和算法有关,而且很难!既然很难,那么就要付出更大的努力去学习了,去图书馆找书,找了好久发现老师经常说的hadoop都被借完了,只好找了本《数据挖掘教程》//《dataminingatutorial-basedprimer》,看起来比较入门,借着平时空闲的时间翻阅了一下,数据挖掘,顾名思义https://www.renrendoc.com/paper/234470348.html
6.数据挖掘和数据分析的区别数据分析更多采用统计学的知识,对源数据进行描述性和探索性分析,从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识,还要用到机器学习的知识,这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次,来发现未知的规律和价值。 数据挖掘的概念 https://www.dongao.com/cma/zy/202406204447304.html
7.数据挖掘和数据分析有什么区别?数据分析一般都是得到一个指标统计量结果,比如总和、平均值等,这些指标数据都需要与业务结合进行解读,才能发挥数据的价值与作用。 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏在其中有价值的信息的过程。数据挖掘侧重于解决四类问题:分类、聚类、关联和预测(定量、定性),其重点在于寻找未知的模式与现律。 http://pm.itheima.com/news/20230213/113659.html
8.论述数据挖掘与数据可视化分析的区别与联系数据挖掘和可视化之前在「数据分析岗」的文章提到,会写一期有关「数据挖掘岗」的文章。 本次结合最近学的统计推断,来波简单的实战。 首先请教了两位从事过数据挖掘的大佬,简单说了下什么是数据挖掘。 让小F和大家对数据挖掘有个认识,毕竟这可是大佬的切身体会!!! 当然也感谢我司的大佬给出的建议,小F也是受益颇多。 https://blog.51cto.com/u_16099170/9487255
9.智多星大数据分析云平台实践老酱调研了市场上各类数据挖掘和分析工具,针对不同需求不同数据分析能力的人集成了多种工具提供使用: 数据挖掘和建模人员:提供SAS和分布式R语言工具,可以使用专业的数据分析工具进行挖据和建模; 具有数据库操作能力的人员:提供类SQL方式的自定义快速报表开发工具,所有报表设计和菜单控件均通过浏览器可视化配置; https://www.cnblogs.com/lj-C/p/14954191.html
10.数据分析中的数据挖掘需要哪些工具数据分析中的数据挖掘需要以下工具:一、数据库管理工具;二、ETL工具;三、数据可视化工具;四、统计分析工具;五、机器学习工具;六、自然语言处理工具;七、大数据处理工具;八、Web爬虫工具;九、时间序列分析工具;十、图像处理工具;十一、数据挖掘工具。 一、数据库管理工具 https://www.linkflowtech.com/news/1596
11.商战数据挖掘:你需要了解的数据科学与分析思维数据科学的一条重要原则是,数据挖掘的流程可以分解为几个通俗易懂的环节。有些环节涉及信息技术的应用,如数据中模式的自动发现和评估,而有些则主要依赖数据分析师的创意、常识和商业知识。理解数据挖掘的整个过程,有助于组织数据挖掘项目,使它们更接近系统性的分析,而不是凭借运气和个人智慧的冒险行为。 https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/28952
12.数据分析和数据挖掘.PDF数据分析和数据挖掘 数据分析与数据挖掘 数据分析与数据挖掘 实战案例 实战案例 杨大川 杨大川 dyang@ dyang@ 讲师简介 讲师简介 杨大川 - 迈思奇科技有限公司CTO 杨大川 - 迈思奇科技有限公司CTO 微软MVP.2004 (最有价值专家) 微软MVP.2004 (最有价值专家) 曾任美国硅谷Annuncio公司首席工程师 曾任美国硅谷https://max.book118.com/html/2018/0521/167776088.shtm
13.数据挖掘论文一、数据挖掘概述 (一)数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量的、不规则、乱序的数据中,进行分析归纳,得到隐藏的,未知的,但同时又含有较大价值的信息和知识。它主要对确定目标的有关信息,使用自动化和统计学等方法对信息进行预测、偏差分析和关联分析等,从而得到合理的结论。在档案管理中使用数据挖掘技术,能够充分地发挥https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
14.Python数据分析与挖掘实战(豆瓣)此外,他精通Java EE企业级应用开发,是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授,著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。https://book.douban.com/subject/26677686/
15.数据分析和数据挖掘有什么区别大数据是互联网上海量的数据挖掘,而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘,数据分析是进行有针对性的分析和诊断,大数据需要分析的是趋势和发展趋势,数据挖掘主要是发现问题和诊断。 大数据是互联网上海量的数据挖掘,而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘,数据分析是进行有针对性的分析和诊断,大数据需要分析的https://www.qianjia.com/zhike/html/2020-10/12_29313.html
16.数据分析师和数据挖掘师有什么区别数据分析师和数据挖掘师有什么区别 【数据分析师】: 数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员,能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析师在企业中发挥的价值在于能够利用已有的数据资料(一手或二手的)进行https://www.elecfans.com/d/884393.html
17.数据挖掘机器学习总结(通用6篇)紧张而又充实的学习生活结束了,想必你学习了很多新学习技巧,让我们好好总结一下,写一份学习总结吧。那么你知道学习总结该如何写吗?以下是小编为大家整理的数据挖掘机器学习总结(通用6篇),仅供参考,希望能够帮助到大家。 数据挖掘机器学习总结 篇1 20xx年时间转瞬逝去了,在各位领导的带领下、在同事们的支持和帮助下https://www.yjbys.com/zongjie/xuexi/697188.html
18.数据挖掘与预测分析(第2版)中文pdf扫描版[119MB]电子书下载通过做数据分析学习数据分析。《数据挖掘与预测分析(第2版)》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析(第2版)》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法,而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。 https://www.jb51.net/books/665227.html
19.数据分析网【脑图】电商类APP的数据门户/数据产品的功能框架脑图 【地图】数据分析师职业发展必备知识地图 最新文章 行业资讯 大数据 数据分析 数据挖掘 人工智能 数据产品 数据报告 数据报告 艾媒咨询:2024年中国自助餐行业消费者行为洞察数据 近年来,中国自助餐行业发展迅速,消费者行为呈现出多样化趋势。随着消费者对健康饮食和个https://www.afenxi.com/