㈠ 關於會展業大數據的幾點認識

關於會展業大數據的幾點認識

會展業與大數據結合的話題常被業內提及，但是大數據如何影響和服務於會展業、兩者之間關系目前處於什麼狀態，至今還沒有看到詳盡的闡述。我們寄希望於技術人士對大數據之於會展業的話題作詳細的解讀，因為泛泛而談總有「忽悠」的感覺。在此，筆者從非技術的角度嘗試對會展業的大數據問題談幾點認識，藉以拋磚引玉。首先，一個最基本的判斷是，會展業仍處在大數據運用的初級階段。會展業是最重視數據的行業之一，但是在從一般數據向大數據過渡的過程中，會展業仍處在探索的初級階段。大數據的主要用途之一在於預測，即基於消費者洞察的分析和推斷。因此，理想情況下產品的研發、設計應該基於大數據對消費者偏好的「捕捉」和歸納。具體到展覽，在「展覽立項」分析上，大數據還很少發揮作用。在營銷方面，會展業對大數據的利用也乏善可陳。無論在營銷渠道的拓展和對營銷渠道有效性的評估方面，都沒有看到典型的案例。此外，大數據時代的一個重要特徵是對數據的專業分析。即便從技術手段上可以實現海量數據的收集，沒有專業的數據分析人員，對大數據的分析解讀也無法完成，實現大數據效應最大化更無從談起。在這方面，會展業還「任重道遠」。在會展大數據方面值得稱道的領域主要體現在會展現場的管理方面。通過觀眾「跟蹤」技術（RFID技術或藍牙NFC技術），優化門禁系統，特別是跟蹤觀眾在會展場館的活動軌跡和規律，分析人們對產品及企業的關注度，並調整展覽的運營管理。這方面已經有一些很好的實踐和探索。利用上述技術，一方面，展商和買家（終端）可以在現場利用相關技術實現對彼此位置的准確感知，嘗試更高效率的貿易合作；在展後，展商也可以查詢哪些客戶到過展台，對哪些產品感興趣，以實現精準營銷和產品結構及功能的調整。另一方面，主辦方通過大數據了解客戶喜好和感興趣的產品信息，可以更好地對展覽項目進行調整，為客戶服務。其次，會展業大數據面臨的問題還有很多，主要涉及以下幾點：一、從數據來看，精準的資料庫仍是會展項目主辦方的主要工具，原因在於數據量。對比其他諸多行業，會展業支配的數據量並不大。大數據之所以比數據多了個大字，是因為在數據的數量上、獲取數據的速度和方式上、包括對數據的分析處理上的差異。其中，量是大數據的一個維度。從舉辦單個展覽項目來看，目前主辦方處理數據的量是有限的，即使規模達到幾萬平方米的大型展覽項目，通過傳統資料庫以及傳統的數據處理方式也能從容應對。大數據關於樣本=全部、重關聯不求因果的理念，更多的是基於海量數據的現實。筆者個人觀點：一旦數據數量可控，人們自然會回到因果分析上來。因果分析是人類探索自身和自然的終極理想，過去是將來也是。從這個意義上說，傳統資料庫通過因果分析實現精準營銷和精細化運營仍然是會展業的主要操作方式。二、大數據需要專業的數據分析能力。筆者曾看過勵展對中國部分行業出口目標市場的分析，總體感覺是，即使在對傳統數據的挖掘和分析上，很多展覽企業做得很不夠，需要提高的地方還有很多。對於大數據，分析技術和能力要求更高。業內目前有一種傾向，過度關注數據採集技術和大數據的意義，對於數據分析能力關注極少。對於大多數企業而言，不要好高騖遠，即便是踏踏實實地做好對傳統數據的分析，也是個挑戰。三、在展覽場館的數據基礎設施建設方面目前還有令人困惑的地方。一方面，主辦方對基礎設施要求逐漸提高，最基本的帶寬要求在很多場館都沒有達到；另一方面，一旦場館對IT基礎設施進行大幅度升級，學習重慶會展中心的做法，又會造成主辦方的矛盾心理，對數據安全的擔心增加。當然，這是個具有中國特色的問題，中國的場館經營方對自辦展的喜好或者說「情結」，盡人皆知。在中國的誠信環境下，主辦方產生疑慮難以避免。四、投入產出問題。不同的企業對於大數據應該有不同的態度和方式。考慮問題的原則應該是投入產出比。總的說來，由於投入巨大，無論場館方還是組織方只有比較有實力的企業才可以考慮在大數據方面進行投入。小企業即使有在大數據方面探索的雄心，也只能退而求其次，尋求與第三方服務商的合作。最後，對會展大數據的研究和應用，目前所做的只是「九牛一毛」，遠談不上窮盡。大數據除了在會展立項、營銷、管理和運營等方面將產生積極作用之外，圍繞人員流動密集、物流集中的會展活動應該還有其他層面的應用。其中，關鍵是投入產出比和利潤模式問題。在利潤模式方面，是有了清晰的利潤模式再去收集數據，還是在數據的收集之後再去挖掘數據的其他使用價值和利潤模式，是很多行業都會碰到的、令人困惑的問題。

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㈡ 國家信息中心大數據研究中心怎麼樣

目前大數據技術入門要求掌握的主要有java基礎、語法、oop、數據結構、多線程、IO、socket、nio、jvm結構有優化pool、設計模式，大數據技術精通需要scala、spark、spark Streaming、spark MLlib、Spark SQL、機器學習、Mahout、R語言。按照目前大數據培訓行業情況通常需要一年左右的時間才能入門然後到精通。
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㈢ 大數據中心是什麼中國最大的大數據中心在哪裡

按理說，對抄於一個問題，其分析的數襲據量越多，得出的結果就會越准確。這就是大數據的高性能分析魅力十足的原因。對於一家公司來說，理論上它可以用充足的時間去收集大量數據，然後進行分析，從中得到一些獨特的見解，從而做出企業的最優決策。但是通常情況下，這種理想情況在現實生活中是不會發生的。

大數據分析包含巨大的潛力，但如果分析的不準確，它就會轉變成阻礙。由於技術限制和其他商業因素的考慮，數據分析公司解析數據得出的結果可能並不能反映實際情況。如果企業想要確保通過大數據分析得出的結論是他們想要的結果，他們就需要提高大數據分析的准確性。

在
理想的世界裡，企業會收集大量的數據，分析它，並生成到他們要面對的問題的解決方案。但我們都知道，我們並沒有生活在一個理想的世界。大數據分析結果往往
要在短時間內獲得，一個企業可能沒有足夠先進的技術快速處理這么多的數據信息。這些限制導致許多企業對數據進行抽樣分析。換句話說，他們不看所有的數據，
而是分析小部分的數據樣品。盡管這可能是很多企業的戰略，但這些分析結果非常可能是不準確的。

從上面的例子可以看出，大數據的中心就是保證大數據的准確性！！！

㈣ 中國的大數據中心有哪些

沒什麼不同，只能說應用的領域和接觸的長短不同吧。如果還想知道更多的大數據問題，網有大數據的相關介紹，博客和論壇也有大數據的討論和觀點，你可以去看看。下面給你粘貼下大數據在中國和美國的應用時間和領域。希望能幫到你。
大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國政府在美國提出《大數據研究和發展計劃》並且批復了「十二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始。
而美國政府將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面。2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，這是繼1993年美國宣布「信息高速公路」計劃後的又一次重大科技發展部署。美國政府認為大數據是「未來的新石油與礦產」，將「大數據研究」上升為國家意志，對未來的科技與經濟發展必將帶來深遠影響。
Marketsand Markets公布的最新報告顯示，2013年至2018年，全球大數據市場的年復合增長率將為26%，從2013年的148.7億美元增長至463.4億美元。

㈤ 北京大學大數據研究中心屬於大學嗎

北京大學大數據研究中心，地處深圳，國家大數據研究的中心。
由北京大學的幾個院系發起，主要發起者是北大深圳研究院，所以雖然不屬於本科教學范疇，但是屬於北京大學的下屬機構。
希望可以幫到你。

㈥ 金融大數據研究中心已正式掛牌成立了嗎

據報道，5月19至20日，由清華大學主辦，清華大學五道口金融學院承辦的「2018清華五道口全球金融論壇」舉行。本次論壇的主題為「新時代金融改革開放與穩定發展」，探討中國金融的當下與未來。

專家表示，未來長期目標是建設成為國家重要的金融大數據領域智庫，在跨學科研究、政策建言、交流合作、產學研聯動等方面積極探索。

文章來源：央廣網

㈦ 京東迎來國家級大數據工程研究中心落戶是真的嗎

近日，由京東集團牽頭，聯想集團、北京郵電大學聯合共建的「大數據智能管理與分析技術」國家地方聯合工程研究中心獲得國家發展和改革委員會批復。這也是電商行業內首個大數據領域的國家級工程研究中心。京東集團董事局大大兼首席執行官劉強東擔任該研究中心理事長，中心匯集了來自於中國工程院院士、歐洲科學院院士、各大高校及知名企業在內的數十位大數據領域頂級專家共同建設該中心，使該中心成為業界一流的公共技術平台，能夠為社會輸出極具創新性的大數據服務能力。

京東集團副總裁、大數據平台與產品研發部負責人、全球頂級大數據AI科學家裴健出任工程研究中心主任，充分發揮他在數據科學、大數據、數據挖掘和資料庫系統等領域的領先研究經驗和行業影響力。他談到：「京東將進一步擴大和加深國內外高校領先團隊、科研專家的合作，擔負起國家在大數據創新上的大旗，充分發揮京東在大數據領域完整價值鏈的優勢，通過對大數據管理分析共性關鍵技術的研發，推動大數據技術的工程化和產業化，助力我國大數據技術及應用達到國際領先水平。並培養大量高水平的研發管理人才，助力產業健康發展。」

㈧ 大數據中心是做啥的接收一般什麼層次的畢業生呢

以國家電網大數據中心為例，大數據中心是國家電網數據管理的專業機構和數據共享、數據服務、數字創新平台，主要負責公司數據管理、運營、服務等方面工作，致力實現數據資產統一運營，推進數據資源高效使用，為公司建設「三型兩網」世界一流能源互聯網企業提供數字化支撐。

國家電網總經理、黨組副書記辛保安在此次揭牌儀式中表示，大數據中心掛牌成立，標志著公司數字化建設進入新發展階段。

大數據中心要緊緊圍繞「三型兩網、世界一流」戰略部署，以打造能源領域國際一流大數據中心為目標，統籌做好機構建設、技術創新、人才培養等各方面工作，加強與上下游、客戶、政府和社會各界的合作，構建共建共享共治共贏的能源大數據生態體系，以數字化推動公司高質量發展。

(8)會展大數據研究中心擴展閱讀

從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1、手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2、沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3、既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。