大數據協同過濾

⑴ 大數據屬於什麼專業

1、大數據屬於數學一類的專業。相關專業名稱有：「信息與計算科學」、「數學與應用數學」、「統計學」等。

大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘、雲計算一類的，所以是數學一類的專業。

（1）統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

（2）數學與應用數學是一個學科專業，該專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法，具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，受到科學研究的初步訓練。能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。

（3）信息與計算科學專業是以信息領域為背景用將邁向的數學與信息，管理相結合的交叉學科更深入和專業。

2、大數據專業簡介

大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。

大數據領域對於人才的需求總量大、層次多、范圍廣，產業對於人才的需求呈井噴式增長，相關行業擁有海量的崗位需求。

⑵ 大數據是怎樣的專業

大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。

大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法。

分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。

核心技術

（1）大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。

（2）關系型資料庫技術。詳細介紹關系型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。

（3）分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Rece計算模型和Hadoop Map/Rece技術的原理與應用。

（4）海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘演算法–聚類演算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。

（5）物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。

⑶ 大數據專業是個什麼專業啊，干什麼的

大數據屬於大數據採集與管理專業，在大學中可以選擇這個專業。. 大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。. 但是在大學中學習本專業會有一個問題那就是實戰經驗不足，企業對於大數據專業的人才需求點很大程度上在於實戰經驗，如果要學習本專業那大學期間一定要多參加項目， 重視實習。. 大數據專業在目前屬於前景比較好的專業，但是還是那個問題，如果學習期間沒有得到實戰鍛煉，那將來就業時肯定收到很大影響。. 如果真的對大數據專業感興趣的話，可以考慮關聯度較大專業比如計算機、統計學等，因為在大數據學習過程中也需要一定的計算機基礎，比較推薦計算機專業。

⑷ 大數據相關專業

大數據專業未來的發展前景非常廣闊，由於大數據行業的產業鏈涉及到多個環節，包括數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析、數據應用等，所以大數據領域的就業崗位也比較豐富，其中數據整理和數據分析相關崗位還是比較適合女生從事的。

⑸ 協同過濾中的實時性定義及解決思路

自從第一台IoT設備於年問世以來，物聯網已經有了長足的發展，這是一種可以在互聯網上開啟和關閉的烤麵包機。27年之後，聯網設備已經從新奇產品變成了日常生活中必不可少的一部分。

最近的預估顯示，成年人平均每天花在智能手機上的時間超過4個小時，只能手機也是一種裝有物聯網感測器數據的設備。目前，81%的成年人擁有智能手機。想像一下，當81%的成年人擁有智能汽車和智能家居時，我們將會收到多少數據。
今天，IoT設備的大部分數據都在雲中處理，這意味著全球所有角落產生的數據都被集中發送到數據中心的少數計算機上。然而，隨著IoT設備的數量預計將在2020年猛增至200億，通過互聯網發送數據的體積和速度對雲計算方法提出了嚴峻的挑戰。

越來越多的設備連接將迫使IoT製造商在2018年將雲計算模式從雲計算模式轉移到一種稱為「霧計算」的新模式。

越來越多的數據訪問，雲計算問題明顯
物聯網和人工智慧的發展將帶來價值數以億計的數據。分布廣泛的感測器、智能終端等每時每刻都在產生大量的數據。盡管雲計算擁有「無限」的計算和存儲資源池，但雲數據中心往往是集中化的且距離終端設備較遠，當面對大量的分布廣泛的終端設備及所採集的海量數據時，雲不可避免地遇到了三大難題：
網路擁塞，如果大量的物聯網和人工智慧應用部署在雲中，將會有海量的原始數據不間斷地湧入核心網路，造成核心網路擁塞;
高延遲，終端設備與雲數據中心的較遠距離將導致較高的網路延遲，而對實時性要求高的應用則難以滿足需求;
可靠性無法保證，對可靠性和安全性要求較高的應用，由於從終端到雲平台的距離遠，通信通路長，因而風險大，雲中備份的成本也高。

因此，為滿足物聯網和人工智慧等應用的需求，作為雲計算的延伸擴展，霧計算(Fog Computing)的概念應運而生。霧計算最早由思科提出，它是一種分布式的計算模型，作為雲數據中心和物聯網設備 / 感測器之間的中間層，它提供計算、網路和存儲設備，讓基於雲的服務可以離物聯網設備和感測器更近。
霧計算主要使用邊緣網路中的設備，可以是傳統網路設備，如網路中的路由器、交換機、網關等，也可以是專門部署的本地伺服器。這些設備的資源能力都遠小於一個數據中心，但是它們龐大的數量可以彌補單一設備資源的不足。
在物聯網中，霧可以過濾、聚合用戶消息，匿名處理用戶數據以保證隱秘性，初步處理數據以便實時決策，提供臨時存儲以提升用戶體驗，而雲則可以負責大運算量或長期存儲任務，與霧計算優勢互補。通過霧計算，可以將一些並不需要放到雲上的數據在網路邊緣層直接進行處理和存儲，提高數據分析處理的效率，降低時延，減少網路傳輸壓力，提升安全性。霧計算以其廣泛的地理分布、帶有大量網路節點的大規模感測器網路、支持高移動性和實時互動以及多樣化的軟硬體設備和雲在線分析等特點，迅速被物聯網和人工智慧應用領域的企業所接受並獲得廣泛應用，例如，M2M、人機協同、智能電網、智能交通、智能家居、智能醫療、無人駕駛等應用。
與邊緣計算(Edge Computing)不同的是，霧計算可以將基於雲的服務 , 如 IaaS、 PaaS、 SaaS，拓展到網路邊緣，而邊緣計算更多地專注於終端設備端。霧計算可以進行邊緣計算，但除了邊緣網路，霧計算也可以拓展到核心網路，也就是邊緣和核心網路的組件都可以作為霧計算的基礎設施。

「雲」和「霧」典型案例和應用場景
融合雲平台和霧計算，一方面可通過雲降低傳統 IT采購、管理和運維的開支，將 IaaS、 PaaS、 SaaS作為雲服務輸出;另一方面，通過霧計算可保證邊緣端數據的實時搜集、提取和分析速度，提高網路資源部署使用和管理效率，有助於提高人機協同效率，為企業業務創新、服務品質提升提供技術支持。以下是四個行業「雲」和「霧」的典型案例和應用場景。

工業
GE基於 Pivotal Cloud Foundry打造了 Predix 物聯網 PaaS平台，結合戴爾智能模擬技術，實現了「數據雙胞胎」。基於雲計算，GE 實現了飛機發動機生產過程中的調優，同時，基於霧計算，GE 實現了飛機飛行過程中的「自愈」。
GE Predix 作為物聯網 PaaS 平台，還助力製造企業將大數據、物聯網和人工智慧轉化為智能製造能力，實現數據創新。GE Predix 平台，融合雲計算和霧計算以及」數字雙胞胎「，幫助製造企業實現「虛擬 - 現實」的設計生產融合，並為其提供雲計算服務。
農業
Chitale Dairy是一家乳製品廠。基於戴爾科技虛擬化技術，Chitale Dairy實現了 ERP雲部署。他們基於霧計算，通過為奶牛裝上感測器，進行近實時數據採集分析、處理，實現精細化運營，保證乳製品生產全流程的監控、管理、優化。同時，Chitale Dairy 通過基於雲的乳業生命周期管理平台，實現了乳製品生產流程自動化管理，通過物聯網和大數據分析，對每頭奶牛從食料、喂養、健康、牛奶質量和產量進行全流程監控分析，實現精細化和自動化乳業生產。
將雲的整體業務管理和霧端的優化農場間協作以及奶源監控管理緊密連接起來，在提高乳製品生命周期管理效率的同時，提升了協同和協作效率，加速企業業務創新的速度。

服務業
TopGolf 是一家高爾夫俱樂部。通過採用戴爾科技的虛擬化和超融合技術，形成了高爾夫數字化高端服務輸出能力。他們通過向數字化轉型，打破了傳統高爾夫的業務模式。通過物聯網，將 RFID 晶元嵌入高爾夫球里，實現對每次擊球、每個隊員和賽事進行實時監控，並基於霧計算，實時跟蹤和分析每個擊球動作和球的路徑，實現實時積分。
TopGolf 的業務模式融合了雲計算和霧計算，實現了跨數據中心、雲和邊緣應用的實時數據監控、交互和管理，滿足賽事實時監控、場上場下互動、賽前球員積分分析、社交媒體、會員個性化數據管理等大數據分析的需求。

交通業
在智能交通中，可通過感測器搜集信息，進行實時數據分析和交通部署，以提高公共安全。通過霧計算，智能交通控制系統中的一個霧節點可以共享收集到的交通信息，以緩解高峰時段的交通擁堵、定位交通事故，並可以通過遠程式控制制緩解交通擁堵區域的交通狀況。同時，在每個用戶的電話和公共交通中，基於霧計算的應用程序允許用戶在沒有持續網路連接的情況下，共享並通過附近的用戶下載內容。
此外，自動化車輛的安全系統、道路上的監控系統以及公共交通的票務系統，都可以從感測器和視頻數據中收集大量信息。聚合後的數據將傳輸到雲上，根據用戶的需求進行數據提取和分析，再基於霧計算實現邊緣數據實時分析，從而為用戶快速提供精準信息，以保障公共交通的暢通和安全。

未來霧計算將扮演重大角色
從商業運營模式到工作生活方式，智能物聯網技術正深刻改變著人類社會。要讓物聯網擁有無處不在的智能，就必須充分利用網路環境中分散存在的計算、存儲、通信和控制等能力，通過資源共享機制和協同服務架構來有效提升生產效率或用戶體驗。

當前，霧計算技術的研究和標准化工作剛剛起步。我們面臨的主要技術挑戰和研究熱點為：如何在霧計算節點之間建立信任關系，如何在它們之間推動資源充分共享，如何在雲—霧—邊緣等多層次之間實現高效通信和緊密協作，如何在異構節點之間完成復雜任務的公平按需分配等。
可以預見，隨著霧計算技術的不斷發展成熟和普及應用，智能物聯網將越來越便捷、越來越真實地借鑒和映射人類社會的組織架構和決策機制，從而能用更自然和更熟悉的方式為每個人提供觸手可及、無處不在的智能服務。

⑹ 大數據屬於什麼專業

1、數據科學與大數據技術

本科專業，簡稱數據科學或大數據。

學制四年，授予工學學位或理學學位。

旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。

2、大數據技術與應用

高職院校專業。

學制四年，授予工學學位或理學學位。

旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

⑺ 知乎上有哪些關於大數據，推薦系統，機器學習之類的專欄

學習，掌握，利用……
其實，看起來是一年一個概念，實際上是有關聯的！
正是有了大數據，所以有了大數據分析
正是有了大數據分析，並且還有效，於是有了大數據這個概念。
正是因為人力處理大數據較為吃力，所以有了利用線性回歸，自歸納規律等辦法的深度學習來處理大數據的概念。
人工智慧與深度學習本是50年代就已經提出來的，因為難以利用被拋棄。
因為能處理大數據，深度學習從冷宮中走出來，順便把人工智慧也捎帶出來了而已。
三者像偶然，又是種必然！
短時間內，不會再有新的概念出現了，人工智慧是個很難啃的餅，至少得啃很多年的。
啃這個餅的時候，各行各業都會扯進來，用經驗幫助人工智慧進步，同時又改進各行各業。
目前來說，對人工智慧的未來，一切猜測都是沒有堅實基礎的，誰也不能保證一定成功，或者一定失敗。只有專注其中，你才會真正認識它。

⑻ 大數據分析的目的是什麼

1、分析現狀

分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環境下，我們的產品市場佔有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什麼，競品的發展現狀如何。

我們和競爭對手相對，優勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬於對於現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。

2、分析原因

分析原因是數據運營者用得比較多的了，做運營的人，在具體的業務中，不光要知道怎麼了，還需要知道為什麼如此。在業務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，並給出解決辦法，這些就是分析原因。

3、預測未來

數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對於產品的運營者來說至關重要。

作為運營者，可根據最近一段時間產品的數據變化，根據趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，並用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現數據驅動業務增長。

(8)大數據協同過濾擴展閱讀：

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1、交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。

機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

⑼ 大數據分析領域有哪些分析模型

數據角度的模型一般指的是統計或數據挖掘、機器學習、人工智慧等類型的模型，是純粹從科學角度出發定義的。
1. 降維
在面對海量數據或大數據進行數據挖掘時，通常會面臨「維度災難」，原因是數據集的維度可以不斷增加直至無窮多，但計算機的處理能力和速度卻是有限的；另外，數據集的大量維度之間可能存在共線性的關系，這會直接導致學習模型的健壯性不夠，甚至很多時候演算法結果會失效。因此，我們需要降低維度數量並降低維度間共線性影響。
數據降維也被成為數據歸約或數據約減，其目的是減少參與數據計算和建模維度的數量。數據降維的思路有兩類：一類是基於特徵選擇的降維，一類是是基於維度轉換的降維。
2. 回歸
回歸是研究自變數x對因變數y影響的一種數據分析方法。最簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變數，x為自變數，β1為影響系數，β0為截距，ε為隨機誤差。
回歸分析按照自變數的個數分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。
3. 聚類
聚類是數據挖掘和計算中的基本任務，聚類是將大量數據集中具有「相似」特徵的數據點劃分為統一類別，並最終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是「物以類聚、人以群分」，因此大量的數據集中必然存在相似的數據點，基於這個假設就可以將數據區分出來，並發現每個數據集（分類）的特徵。
4. 分類
分類演算法通過對已知類別訓練集的計算和分析，從中發現類別規則，以此預測新數據的類別的一類演算法。分類演算法是解決分類問題的方法，是數據挖掘、機器學習和模式識別中一個重要的研究領域。
5. 關聯
關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變數之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則，它是從大量數據中發現多種數據之間關系的一種方法，另外，它還可以基於時間序列對多種數據間的關系進行挖掘。關聯分析的典型案例是「啤酒和尿布」的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。
6. 時間序列
時間序列是用來研究數據隨時間變化趨勢而變化的一類演算法，它是一種常用的回歸預測方法。它的原理是事物的連續性，所謂連續性是指客觀事物的發展具有合乎規律的連續性，事物發展是按照它本身固有的規律進行的。在一定條件下，只要規律賴以發生作用的條件不產生質的變化，則事物的基本發展趨勢在未來就還會延續下去。
7. 異常檢測
大多數數據挖掘或數據工作中，異常值都會在數據的預處理過程中被認為是「噪音」而剔除，以避免其對總體數據評估和分析挖掘的影響。但某些情況下，如果數據工作的目標就是圍繞異常值，那麼這些異常值會成為數據工作的焦點。
數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特徵是這些數據的特徵或規則與大多數數據不一致，呈現出「異常」的特點，而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。
8. 協同過濾
協同過濾（Collaborative Filtering，CF)）是利用集體智慧的一個典型方法，常被用於分辨特定對象（通常是人）可能感興趣的項目（項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等），這些感興趣的內容來源於其他類似人群的興趣和愛好，然後被作為推薦內容推薦給特定對象。
9. 主題模型
主題模型（Topic Model），是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統計學中，主題就是詞彙表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題，是文字（文章、話語、句子）所表達的中心思想或核心概念。
10. 路徑、漏斗、歸因模型
路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網站數據分析的常用分析方法，但隨著認知計算、機器學習、深度學習等方法的應用，原本很難衡量的線下用戶行為正在被識別、分析、關聯、打通，使得這些方法也可以應用到線下客戶行為和轉化分析。