㈠ 关于会展业大数据的几点认识

关于会展业大数据的几点认识

会展业与大数据结合的话题常被业内提及，但是大数据如何影响和服务于会展业、两者之间关系目前处于什么状态，至今还没有看到详尽的阐述。我们寄希望于技术人士对大数据之于会展业的话题作详细的解读，因为泛泛而谈总有“忽悠”的感觉。在此，笔者从非技术的角度尝试对会展业的大数据问题谈几点认识，借以抛砖引玉。首先，一个最基本的判断是，会展业仍处在大数据运用的初级阶段。会展业是最重视数据的行业之一，但是在从一般数据向大数据过渡的过程中，会展业仍处在探索的初级阶段。大数据的主要用途之一在于预测，即基于消费者洞察的分析和推断。因此，理想情况下产品的研发、设计应该基于大数据对消费者偏好的“捕捉”和归纳。具体到展览，在“展览立项”分析上，大数据还很少发挥作用。在营销方面，会展业对大数据的利用也乏善可陈。无论在营销渠道的拓展和对营销渠道有效性的评估方面，都没有看到典型的案例。此外，大数据时代的一个重要特征是对数据的专业分析。即便从技术手段上可以实现海量数据的收集，没有专业的数据分析人员，对大数据的分析解读也无法完成，实现大数据效应最大化更无从谈起。在这方面，会展业还“任重道远”。在会展大数据方面值得称道的领域主要体现在会展现场的管理方面。通过观众“跟踪”技术（RFID技术或蓝牙NFC技术），优化门禁系统，特别是跟踪观众在会展场馆的活动轨迹和规律，分析人们对产品及企业的关注度，并调整展览的运营管理。这方面已经有一些很好的实践和探索。利用上述技术，一方面，展商和买家（终端）可以在现场利用相关技术实现对彼此位置的准确感知，尝试更高效率的贸易合作；在展后，展商也可以查询哪些客户到过展台，对哪些产品感兴趣，以实现精准营销和产品结构及功能的调整。另一方面，主办方通过大数据了解客户喜好和感兴趣的产品信息，可以更好地对展览项目进行调整，为客户服务。其次，会展业大数据面临的问题还有很多，主要涉及以下几点：一、从数据来看，精准的数据库仍是会展项目主办方的主要工具，原因在于数据量。对比其他诸多行业，会展业支配的数据量并不大。大数据之所以比数据多了个大字，是因为在数据的数量上、获取数据的速度和方式上、包括对数据的分析处理上的差异。其中，量是大数据的一个维度。从举办单个展览项目来看，目前主办方处理数据的量是有限的，即使规模达到几万平方米的大型展览项目，通过传统数据库以及传统的数据处理方式也能从容应对。大数据关于样本=全部、重关联不求因果的理念，更多的是基于海量数据的现实。笔者个人观点：一旦数据数量可控，人们自然会回到因果分析上来。因果分析是人类探索自身和自然的终极理想，过去是将来也是。从这个意义上说，传统数据库通过因果分析实现精准营销和精细化运营仍然是会展业的主要操作方式。二、大数据需要专业的数据分析能力。笔者曾看过励展对中国部分行业出口目标市场的分析，总体感觉是，即使在对传统数据的挖掘和分析上，很多展览企业做得很不够，需要提高的地方还有很多。对于大数据，分析技术和能力要求更高。业内目前有一种倾向，过度关注数据采集技术和大数据的意义，对于数据分析能力关注极少。对于大多数企业而言，不要好高骛远，即便是踏踏实实地做好对传统数据的分析，也是个挑战。三、在展览场馆的数据基础设施建设方面目前还有令人困惑的地方。一方面，主办方对基础设施要求逐渐提高，最基本的带宽要求在很多场馆都没有达到；另一方面，一旦场馆对IT基础设施进行大幅度升级，学习重庆会展中心的做法，又会造成主办方的矛盾心理，对数据安全的担心增加。当然，这是个具有中国特色的问题，中国的场馆经营方对自办展的喜好或者说“情结”，尽人皆知。在中国的诚信环境下，主办方产生疑虑难以避免。四、投入产出问题。不同的企业对于大数据应该有不同的态度和方式。考虑问题的原则应该是投入产出比。总的说来，由于投入巨大，无论场馆方还是组织方只有比较有实力的企业才可以考虑在大数据方面进行投入。小企业即使有在大数据方面探索的雄心，也只能退而求其次，寻求与第三方服务商的合作。最后，对会展大数据的研究和应用，目前所做的只是“九牛一毛”，远谈不上穷尽。大数据除了在会展立项、营销、管理和运营等方面将产生积极作用之外，围绕人员流动密集、物流集中的会展活动应该还有其他层面的应用。其中，关键是投入产出比和利润模式问题。在利润模式方面，是有了清晰的利润模式再去收集数据，还是在数据的收集之后再去挖掘数据的其他使用价值和利润模式，是很多行业都会碰到的、令人困惑的问题。

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㈡ 国家信息中心大数据研究中心怎么样

目前大数据技术入门要求掌握的主要有java基础、语法、oop、数据结构、多线程、IO、socket、nio、jvm结构有优化pool、设计模式，大数据技术精通需要scala、spark、spark Streaming、spark MLlib、Spark SQL、机器学习、Mahout、R语言。按照目前大数据培训行业情况通常需要一年左右的时间才能入门然后到精通。
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㈢ 大数据中心是什么中国最大的大数据中心在哪里

按理说，对抄于一个问题，其分析的数袭据量越多，得出的结果就会越准确。这就是大数据的高性能分析魅力十足的原因。对于一家公司来说，理论上它可以用充足的时间去收集大量数据，然后进行分析，从中得到一些独特的见解，从而做出企业的最优决策。但是通常情况下，这种理想情况在现实生活中是不会发生的。

大数据分析包含巨大的潜力，但如果分析的不准确，它就会转变成阻碍。由于技术限制和其他商业因素的考虑，数据分析公司解析数据得出的结果可能并不能反映实际情况。如果企业想要确保通过大数据分析得出的结论是他们想要的结果，他们就需要提高大数据分析的准确性。

在
理想的世界里，企业会收集大量的数据，分析它，并生成到他们要面对的问题的解决方案。但我们都知道，我们并没有生活在一个理想的世界。大数据分析结果往往
要在短时间内获得，一个企业可能没有足够先进的技术快速处理这么多的数据信息。这些限制导致许多企业对数据进行抽样分析。换句话说，他们不看所有的数据，
而是分析小部分的数据样品。尽管这可能是很多企业的战略，但这些分析结果非常可能是不准确的。

从上面的例子可以看出，大数据的中心就是保证大数据的准确性！！！

㈣ 中国的大数据中心有哪些

没什么不同，只能说应用的领域和接触的长短不同吧。如果还想知道更多的大数据问题，网有大数据的相关介绍，博客和论坛也有大数据的讨论和观点，你可以去看看。下面给你粘贴下大数据在中国和美国的应用时间和领域。希望能帮到你。
大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年，中国政府在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始。
而美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油与矿产”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
Marketsand Markets公布的最新报告显示，2013年至2018年，全球大数据市场的年复合增长率将为26%，从2013年的148.7亿美元增长至463.4亿美元。

㈤ 北京大学大数据研究中心属于大学吗

北京大学大数据研究中心，地处深圳，国家大数据研究的中心。
由北京大学的几个院系发起，主要发起者是北大深圳研究院，所以虽然不属于本科教学范畴，但是属于北京大学的下属机构。
希望可以帮到你。

㈥ 金融大数据研究中心已正式挂牌成立了吗

据报道，5月19至20日，由清华大学主办，清华大学五道口金融学院承办的“2018清华五道口全球金融论坛”举行。本次论坛的主题为“新时代金融改革开放与稳定发展”，探讨中国金融的当下与未来。

专家表示，未来长期目标是建设成为国家重要的金融大数据领域智库，在跨学科研究、政策建言、交流合作、产学研联动等方面积极探索。

文章来源：央广网

㈦ 京东迎来国家级大数据工程研究中心落户是真的吗

近日，由京东集团牵头，联想集团、北京邮电大学联合共建的“大数据智能管理与分析技术”国家地方联合工程研究中心获得国家发展和改革委员会批复。这也是电商行业内首个大数据领域的国家级工程研究中心。京东集团董事局大大兼首席执行官刘强东担任该研究中心理事长，中心汇集了来自于中国工程院院士、欧洲科学院院士、各大高校及知名企业在内的数十位大数据领域顶级专家共同建设该中心，使该中心成为业界一流的公共技术平台，能够为社会输出极具创新性的大数据服务能力。

京东集团副总裁、大数据平台与产品研发部负责人、全球顶级大数据AI科学家裴健出任工程研究中心主任，充分发挥他在数据科学、大数据、数据挖掘和数据库系统等领域的领先研究经验和行业影响力。他谈到：“京东将进一步扩大和加深国内外高校领先团队、科研专家的合作，担负起国家在大数据创新上的大旗，充分发挥京东在大数据领域完整价值链的优势，通过对大数据管理分析共性关键技术的研发，推动大数据技术的工程化和产业化，助力我国大数据技术及应用达到国际领先水平。并培养大量高水平的研发管理人才，助力产业健康发展。”

㈧ 大数据中心是做啥的接收一般什么层次的毕业生呢

以国家电网大数据中心为例，大数据中心是国家电网数据管理的专业机构和数据共享、数据服务、数字创新平台，主要负责公司数据管理、运营、服务等方面工作，致力实现数据资产统一运营，推进数据资源高效使用，为公司建设“三型两网”世界一流能源互联网企业提供数字化支撑。

国家电网总经理、党组副书记辛保安在此次揭牌仪式中表示，大数据中心挂牌成立，标志着公司数字化建设进入新发展阶段。

大数据中心要紧紧围绕“三型两网、世界一流”战略部署，以打造能源领域国际一流大数据中心为目标，统筹做好机构建设、技术创新、人才培养等各方面工作，加强与上下游、客户、政府和社会各界的合作，构建共建共享共治共赢的能源大数据生态体系，以数字化推动公司高质量发展。

(8)会展大数据研究中心扩展阅读

从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1、手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2、没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3、既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。