❶ web前端的前景如何前端工程師如何才能走上自主創業的道路懇請專業人士，指點道路。
Web前端，一般是網站設計的第二個環節，目前的網站開發，主要是三個階段，第一個階段是頁面設計，第二個階段是Web前端開發，第三個階段是程序設計。個人覺得WEB的前景，如果只是打工，肯定是不明朗的，如你要創業，建議有這么一個項目團隊，平常可以接接外單，條件成熟了，就可以成立自己的小公司，慢慢做大做強！
目前來說，企業需要網站，還需要網路營銷服務，期望你能提供網路營銷相關服務。從技術的角度來說就上面這些，但是要自主創業，你更應該多關注多學習營銷方面的知識，並付出實踐。
不過，創業不是那麼簡單的事，一步一個腳印，相信自己會有所成就！加油！
❷ 建築產業化是什麼
http://ke..com/link?url=hJpi6r4fexkIwAioncPL5N61_MR9Z1QxCg90Pzz1gBGQ-TB1JhUt3REcJjcg623leW-jf4MMFQdkEKvGoaAkWa
看一下這兒網站吧，挺全面的
基本內容
建築產業化是指運用現代化管理模式，通過標准化的建築設計以及模數化、工廠化的部品生產，實現建築構部件的通用化和現場施工的裝配化、機械化。發展建築產業化是建築生產方式從粗放型生產向集約型生產的根本轉變，是產業現代化的必然途徑和發展方向。
建築產業化的核心是建築生產工業化，建築生產工業化的本質是：生產標准化，生產過程機械化，建設管理規范化，建設過程集成化，技術生產科研一體化。建築生產工業化在美國、日本和新加坡等工業發達國家已有近50年的發展歷史，其建築工業化的程度也達到了相當高的水平，一棟住宅有一半用預制構件組裝完成，預制構件率最高達到80%以上。我國的建築產業化研究起步比較晚，但由於受整個社會經濟發展水平的限制和市場不成熟，企業不成熟、沒有形成規模，產業集中度不高等方面因素的影響，一直以來成效不太大。
❸ 一名合格的前端工程師的知識結構是怎樣的
第一，必須掌握基本的Web前端開發技術，其中包括：CSS、HTML、DOM、BOM、Ajax、Java等，在掌握這些技術的同時，還要清楚地了解它們在不同瀏覽器上的兼容情況、渲染原理和存在的Bug。
第二，在一名合格的前端工程師的知識結構中，網站性能優化、SEO和伺服器端的基礎知識也是必須掌握的。
第三，必須學會運用各種工具進行輔助開發。
第四，除了要掌握技術層面的知識，還要掌握理論層面的知識，包括代碼的可維護性、組件的易用性、分層語義模板和瀏覽器分級支持等等。
可見，看似簡單的網頁製作，如果要做得更好、更專業，真的是不簡單。這就是前端開發的特點，也是讓很多人困惑的原因。如此繁雜的知識體系讓新手學習起來無從下手，對於老手來說，也時常不知道下一步該學什麼，這里的關鍵影響因素就是代碼質量。CSS、HTML、Java這三種前端開發語言的特點是不同的，對代碼質量的要求也不同，但它們之間又有著千絲萬縷的聯系。
對於新手，在Web前端開發培訓班學習一定要給自己制定一系列的學習和成長計劃，制定的方法如下：
第一、梳理知識架構
梳理知識架構的目的在於，要了解清楚，哪些技術是前置、哪些技術是後繼，哪些技術是深度、哪些技術是廣度，按照這兩個維度梳理好知識架構之後，才能准確地制定清晰的成長目標、高效的成長計劃。
第二、分解目標
大抵可分解為三個階段，包括：起步階段、提升階段、成型階段。這三個階段分別對應著不同的目標：起步、提升、成型階段。
成為一名合格的前端開發工程師，學習是必不可少的。
❹ （二）工業化中期：地質工作的成熟與發展
在工業化階段，由於經濟快速增長，促進了地質工作的快速發展。在這一時期，實際上形成了公益性和商業性地質工作的體系，礦產勘查取得了重大突破。
1.公益性地質工作體系的建立與發展
世界各國創立的國家地質調查機構，基本上都是政府所屬的事業機構，由政府出資，為政府工作決策提供信息支撐。地質調查機構主要圍繞基礎地質調查、礦產和環境調查與評價三個方面開展工作。
在這一時期，開展了廣泛的區域地質調查工作，完成了全國性小比例尺地質編圖（1:250萬～1:100萬或1:50萬），並不同程度地開展了中比例尺1:25萬（或1:20萬）地質填圖。例如，美國在1932年出版了1:250萬全國地質圖，到了20世紀70年代中期，完成的全國1:25萬地質填圖面積，為其全國面積的44%；加拿大於20世紀70年代完成了1:100萬和1:50萬基礎地質填圖。
在地質填圖工作的基礎上，物探、化探和遙感等技術相繼得到了發展，成為地質調查工作的重要支撐。地球物理、地球化學和遙感地質調查和應用成為區域地質調查的重要組成部分。例如，英國在20世紀60～70年代，先後在英格蘭和威爾士、北愛爾蘭開展了區域地球化學調查，於70年代初出版了區域地球化學圖集；美國於1959年出版了1:250萬全國絕對重力和均衡圖，1964年出版了1:250萬布格重力圖；20世紀70年代，美國以「鈾資源評價計劃」為名，開展了全國性區域化探掃面工作。
在這一時期，礦產勘查在地質調查機構的工作中佔有重要地位，這是由國家需求決定的。不同國家在不同時期對礦產勘查工作的部署也是不同的。像美國、加拿大、澳大利亞這樣的國家，礦產資源豐富，在工業化的早期階段，國家地質調查機構承擔著大量的礦產勘查工作。後來，隨著本國私營礦業公司的成長和外國礦業公司的進入，地質調查機構將具體的礦產勘查工作分化出去，轉而主要從事區域礦產資源評價工作。
2.商業性礦產勘查工作體系的建立與礦產勘查重大突破
快速的工業化進程，促使經濟與社會對礦產資源有強勁的需求。在這個階段的早期和中期，以美國為代表的發達國家建立了與市場經濟相適應的商業性礦產勘查體系，它由地勘企業、市場環境和政府行為三部分組成。
在勘查市場中活動的企業，按照其業務范圍，可將它們劃分為三類：礦業公司、服務公司、投資主體。礦業公司又可分為三類：找礦人（或稱個體找礦者）、初級礦業公司、高級礦業公司。找礦人憑借現有資料和找礦經驗，靈活機動地發現礦點、礦化帶或其他找礦線索，將它們賣給初級礦業公司，有時也賣給高級礦業公司，大大降低了找礦風險，提高了找礦效果。找礦人的成果往往是各種更大規模後續勘查活動的起點。初級礦業公司的主要工作包括：一是尋求優良的探礦權資產，特別是有前景（不一定工作程度高）的探礦權資產；二是尋求資本，主要是從風險資本市場上尋求勘查資本；三是制訂勘查活動計劃，尋求實施計劃的合同單位，通過計劃的實施，取得找礦發現，將勘查資本轉化為增值的探礦權資產；最後，再將公司增值的探礦權資產轉化為勘查資本，再去尋找新的探礦權資產，或者參股高級礦業公司，分享礦山開發的利潤。高級礦業公司是指礦產勘查、開發一體化的公司。在市場經濟條件下，這三者都是核心勘查主體，它們完成了從最前端到最後端的全部礦產勘查工作。這些勘查主體之間，既有分工，也有重疊。圖2-1表示了三類礦業公司之間的銜接關系，這種明確的分工與合作關系，構成了覆蓋全過程的勘查鏈。這種商業性勘查模式表明，接力式而不是一站式的勘查模式，有利於勘查要素的優化配置，有利於礦床的迅速發現，有利於減少勘查風險，有利於勘查效率的提高和勘查資本的增值。
勘查服務公司是商業性勘查市場上十分重要的成員和活躍的主體。勘查服務公司包括兩類：中介服務公司和技術服務公司。
勘查投資主體的成分很復雜：有獨立的投資公司，但很少單做勘查投資業務，一般是在開展其他領域投資活動時兼做勘查投資項目；有礦業公司，它本身就可以是該公司的投資者，也可是另一礦業公司勘查項目的投資者。有的是非礦企業，可能涉足勘查投資；有的是獨立的個人，通過證券市場進入勘查投資者行列。證券交易所在勘查投資中發揮著重要的作用。實際上，投資公司的籌資、公司之間的參股、個體的投資多是通過股票認購或交易的形式操作的。從這個意義上講，股市是勘查資本的最主要來源。
圖2-1 市場經濟條件下的勘查主體系列
（引自李裕偉，2005，未發表）
礦產勘查市場要素、市場規則、市場形態、要素在市場中的配置與流通、政府的市場監管與市場服務等構成了礦產勘查市場環境。
礦產勘查市場要素包括探礦權資產、勘查資本、勘查技術（包括簡單勞動和復雜勞動）、勘查中介（復雜勞動力）、勘查信息等等。
西方國家的市場規則主要由行業協會制訂。涉及勘查的市場規則主要有：探礦權交易規則、礦業公司上市特定要求、儲量與資產評估規則、礦產地質工作質量標准、執業專家資格審查與執業行為規則、服務機構資格審查與執業行為規則等。由於篇幅所限，這些不再一一贅述，詳細內容讀者可參考李裕偉（2005）的文章。
探礦權、資本與服務是礦產勘查市場的三大要素。要素在市場中的配置遵循三個原則：以探礦權要素為核心，以勘查資本要素為驅動力，以服務要素為條件。在礦產勘查市場中，探礦權是最核心、最實質的要素，沒有探礦權，其市場就不是一個礦產勘查市場。資本、服務都是圍繞探礦權這個核心要素配置的。因此，市場上的探礦權越多，流轉越順暢，則礦產勘查市場就越繁榮。
政府需圍繞礦業權這個核心為礦產勘查市場提供特定的監管與服務，包括礦業權流轉的合法性、礦業資本籌集的合法性、中介服務與技術服務的合法性與規范性，等等。此外，政府為礦產勘查發布投資指南、統計信息和推動展覽交易活動等。
在這個時期，許多地質科學理論取得重大突破。例如，建立了岩漿分異理論、成礦理論和成礦模式以及油氣成藏理論等等，並初步建立了板塊構造學說，使地質學的理論思維從固定論轉變為活動論，帶動了地學所有領域和地質科學各分支學科向前發展，也標志著地質科學理論趨於成熟。
在西方發達國家，隨著公益性與商業性地質工作體系的建立，公益性地質工作為商業性地質工作提供了重要的基礎，而商業性地質工作又為公益性地質工作提出了更明確的要求，兩者相輔相成，構成地質工作總體。由於國家經濟社會發展對礦產資源的需求，隨著地質工作體系的建立，大量社會資金進入礦產勘查與開發市場，使得礦產勘查活動異常活躍。同時，由於成礦理論、找礦方法和技術發展，礦產勘查取得了重大突破，並縮短了礦床發現的周期。
P.拉茲尼卡（1997）對世界上337個巨型、超巨型（世界級、超世界級）礦床的發現時間做了統計分析（圖2-2）。從圖2-2可以看出，從1845年到1975年，共發現世界級礦床約201個，佔全球發現的超巨型礦床的60%，這說明這一時期的礦產勘查工作十分活躍。工業化對礦產資源的需求和科技進步大大加快了礦床發現的速率，尤其是第二次世界大戰以後，成礦理論、勘查技術的飛速發展，大大縮短了礦床發現所需要的時間。
圖2-2 世界上337個巨型礦床和超巨型礦床的發現隨時間變化的直方圖和累積曲線圖
（據P.拉茲尼卡，1997；轉引自施俊法等，2005）
❺ 發展裝配式建築對於建築工業化和住宅產業化的意義
建築產業化，指整個建築產業鏈的產業化，把建築工業化向前端的產品開發、下游的建築材料、建築能源甚至建築產品的銷售延伸，是整個建築行業在產業鏈條內資源的更優化配置。
建築工業化，指通過現代化的製造、運輸、安裝和科學管理的大工業的生產方式，來代替傳統建築業中分散的、低水平的、低效率的手工業生產方式。
裝配式建築，指用預制的構件在工地裝配而成的建築。這種建築的優點是建造速度快，受氣候條件制約小，節約勞動力並可提高建築質量。
話說建築產業化在發達國家開展的比較早，那咱再看看它們是怎麼做的？
發達國家的建築產業化是從二戰後逐漸發展起來的，並以住宅產業化為主要表現形式。二戰中，歐美和日本等國家的城市建築遭到大規模破壞，導致房屋大量短缺，各國對住宅的需求量都急速增加，住房不足成為當時最嚴重的社會問題之一。為解決居住問題，歐美等國家率先開始用工業化的生產方式大量建造住宅，這時的工業化主要是指預制裝配式，並形成一套完整的住宅建築體系，大大提高了住宅產品的生產效率。
❻ 介紹有關計算機的一種前端技術
大數據基礎概念
「很多人還沒搞清楚什麼是PC互聯網，移動互聯網來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大數據時代又來了。」——馬雲卸任演講
本文嘗試從三大產業的角度將大數據的核心商業價值分類討論。
首先例舉一些大數據的典型應用，然後解釋大數據的定義，最後總結大數據的價值。
我們知道：
第一次工業革命以煤炭為基礎，蒸汽機和印刷術為標志，
第二次工業革命以石油為基礎，內燃機和電信技術為標志，
第三次工業革命以核能基礎，互聯網技術為標志，
第四次工業革命以可再生能源為基礎，_________為標志。
空白處你會填上什麼？歡迎大家討論。但是目前可以預測的是，數據和內容作為互聯網的核心，不論是傳統行業還是新型行業，誰率先與互聯網融合成功，能夠從大數據的金礦中發現暗藏的規律，就能夠搶佔先機，成為技術改革的標志。
一、大數據的應用
大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
Mckinsey列出了各個行業利用大數據價值的難易度以及發展潛力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and proctivity》
各種Data之間的關系圖，注意Open Data是完全包含了Open government data（政府開放數據）
Mckinsey也列出了Open Data時代里七大行業潛在的經濟價值，自上而下分別是教育，運輸，消費品、電力、石油與天然氣、醫療護理、消費金融。（感謝知友安陽提供的補充鏈接資料）
大數據的類型大致可分為三類：
傳統企業數據（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
機器和感測器數據（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫記錄（Call Detail Records），智能儀表，工業設備感測器，設備日誌（通常是Digital exhaust），交易數據等。
社交數據（Social data）：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
從理論上來看：所有產業都會從大數據的發展中受益。但由於數據缺乏以及從業人員本身的原因，第一、第二產業的發展速度相對於第三產業來說會遲緩一些。
(2).第二產業
2013年9月，工業和信息化部發布了《關於印發信息化和工業化深度融合專項行動計劃（2013-2018年）》的通知。明確提出推動物聯網在工業領域的集成創新和應用：
實施物聯網發展專項，在重點行業組織開展試點示範，以感測器和感測器網路、RFID、工業大數據的應用為切入點，重點支持生產過程式控制制、生產環境檢測、製造供應鏈跟蹤、遠程診斷管理等物聯網應用，促進經濟效益提升、安全生產和節能減排。
大數據的業務多是數據驅動型，具有數據量大、種類多、實時性高的特點。工業企業對數據的記錄以往看來主要分為兩種方法：傳統的紙筆和Excel電子表格記錄。這些操作起來看似簡單的數據管理方式為企業生產及質量監控埋下了巨大的隱患，也讓數據挖掘無從談起。
隨著信息化與工業化的融合發展，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節。例如Sensor、RFID、Barcode、物聯網等技術已經在企業中得到初步應用，工業大數據也開始逐漸得到積累。企業中生產線高速運轉時機器所產生的數據量不亞於計算機數據，而且數據類型多是非結構化數據，對數據的實時性要求也更高。因此工業大數據所面臨的問題和挑戰很多，所以通用電氣公司（General Electric）的副總裁兼全球技術總監William Ruh認為相對於工業大數據來說，工業互聯網（Instrial Internet）才是當前急需的，因為大數據本身並沒有讓信息的提取更加智能，業務比數據本身更加重要。他舉了一個核磁共振成像掃描的例子：
Here』s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data proced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.
At a very simplistic level, there are many indivials working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be needed for the exam; an MRI technologist operates the scanner; and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.
又如在工業中，壓力、溫度等數據的特點是需要語境才能理解的。燃氣輪機排氣裝置上的溫度讀數與一台機車的內部溫度是完全不同的。燃氣輪機改善熱敷需要使用非常復雜的演算法運行模型。在筆記本電腦上，一個典型的查詢要獲得答案一般需要三個星期。在基於大數據的分布式系統上發布同樣的查詢執行一種計算只需要不到一秒鍾。
第三方認證機構（TÜV NORD GROUP），工業
德國漢德技術監督服務有限公司的前身是德國鍋爐檢驗協會（簡稱TÜV）早在1869年，德國鍋爐檢驗協會就承擔了德國國內所有鍋爐運行安全的檢驗工作，保證了鍋爐生產的安全。漸漸的，德國鍋爐檢驗協會取得了德國政府的授權，開展對其他產品的檢驗工作，從采礦，電力系統開始，到壓力容器，機動車輛，醫療設備，環境保護，宇航工業，醫療產品等等，現在的德國漢德技術監督服務有限公司已經成為了許許多多產品的安全代號。主要體系認證包括企業質量管理體系，生產環境體系，生產碳排放方案等。TÜV當前從建築綠色標准體系方面提出了對於大數據能源管理的探索，以微軟新總部，蒂森克虜伯電梯總部為例，在整個項目實施中引入大數據能源管理，在建築的設計規劃階段、施工階段、運營階段等多個階段通過數據化的能源管理系統，實現建築的低碳、綠色、智能。
工業自動化軟體商（Wonderware ），工業
Wonderware作為系統軟體涉及的專業企業，對於大數據的計算和運用是從比較「IT」的角度出發的。Wonderware 的實時數據管理軟體能夠提供一個工廠所需要的從建立到報廢的所有實時數據。目前已經退出移動版本，工程總監在手機上就能夠隨時隨地監控設備的運行狀況。目前全球超過三分之一的工廠應用Wonderware公司的軟體解決方案。
了解更多：
大數據在電力行業的應用前景有哪些？
(3).第三產業
這一個部分的內容比較多。這里只提出一些典型的應用例子，歡迎補充。
健康與醫療：Fitbit® Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕帶可以收集有關我們走路或者慢跑的數據，例如行走步數、卡路里消耗、睡眠時長等數據與健康記錄來改善我們的健康狀況；Early Detection of Patient Deterioration等公司正在開發床墊監測感測器，自動監測和記錄心臟速率、呼吸速率、運動和睡眠活動。該感測器收集的數據以無線方式被發送到智能手機和平板電腦進行進一步分析；美國公共衛生協會（APHA: American Public Health Association）開發Flu Near You用來的症狀，通過大數據分析生成報告顯示用戶所在地區的流感活動。
視頻：互聯網電視能夠追蹤你正在看的內容，看了多長時間，甚至能夠識別多少人坐在電視機前，來確定這個頻道的流行度。Netflix 美國國內規模最大的商業視頻流供應商，收集的數據包括用戶在看什麼、喜歡在什麼時段觀看、在哪裡觀看以及使用哪些設備觀看等。甚至記錄用戶在哪視頻的哪個時間點後退、快進或者暫停，乃至看到哪裡直接將視頻關掉等信息。典型的應用是Netflix公司利用數據說服BBC重新翻拍了電視連結劇《紙牌屋》，而且成功的挖掘出演員Kevin Spacey和導演David Fincher的支持者與原劇集粉絲的關聯性，確定新劇拍攝的最佳人選。
When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.
交通：《車來了》通過分析公交車上GPS定位系統每天的位置和時間數據，結合時刻表預測出每一輛公交車的到站時間；WNYC開發的Transit Time NYC通過開源行程平台（Github：OpenTripPlanner和MTA ）獲取的數據將紐約市劃分成2930個六邊形，模擬出從每一個六邊形中點到邊緣的時間（地鐵和步行，時間是上午九點），最終建模出4290985條虛擬線路。用戶只需點擊地圖或者輸入地址就能知道地鐵到達每個位置的時間；實時交通數據採集商INRIX-Traffic的口號是（永不遲到！^^），通過記錄每位用戶在行駛過程中的實時數據例如行駛車速，所在位置等信息並進行數據匯總分析，而後計算出最佳線路，讓用戶能夠避開擁堵。
電子商務：Decide 是一家預測商品價格並為消費者提出購買時間建議的創業公司，通過抓取亞馬遜、百思買、新蛋及全球各大網站上數以十億計的數據進行分析，最終整合在一個頁面中方便消費者對比查看，並且能夠預測產品的價格趨勢，幫助用戶確定商品的最好購買時機。已經於2013年被 eBay收購。
政治：奧巴馬在總統競選中使用大數據分析來收集選民的數據，讓他可以專注於對他最感興趣的選民，谷歌執行董事長Eric Schmidt當時向奧巴馬的大數據分析團隊投資數百萬美元並聚攏核心成員成立了Civis Analytics咨詢公司，該公司將會將在奧巴馬連任競選中所獲得的經驗應用到商業和非營利行業中。（了解更多可以看看MIT technology的文章The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term）
金融：ZestFinance | Big Data Underwriting 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill創立金融數據分析服務提供商，使用機器學習演算法和大數據為放款者提供承保模式，旨在為那些個人信用不良或者不滿足傳統銀行貸款資格的個人提供服務。公司使用分析模型對每位信貸申請人的上萬條原始信息數據進行分析，只需幾秒時間便可以得出超過十萬個行為指標。目前違約率比行業平均水平低 60%左右。另外一個不得不提到的是風險管理先驅者FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores，通過大數據分析為銀行和信用卡發卡機構、保險、醫療保健、政府和零售行業提供服務。FICO 信用分計算的基本思想是：把借款人過去的信用歷史資料與資料庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發展趨勢跟經常違約、隨意透支、甚至申請破產等各種陷入財務困境的借款人的發展趨勢是否相似。FICO 已經為三分之二的世界 100 強銀行提供服務，提高了客戶忠誠度和盈利率、減少欺詐損失、管理信貸風險、滿足監管與競爭要求並快速獲取市場份額。想了解更多的企業可以看看附錄中《經濟學人》的文章《Big data: Crunching the numbers》。
電信： 美國T-mobiles採用Informatica - The Data Integration Company平台開展大數據工作，通過集成數據綜合分析客戶流失的原因，根據分析結果優化網路布局為客戶提供了更好的體驗，在一個季度內將流失率減半；韓國 SK telecom新成立一家公司SK Planet，通過大數據分析用戶的使用行為，在用戶做出決定之前推出符合用戶興趣的業務防止用戶流失。美國AT&T 公司將記錄用戶在Wifi網路中的地理位置、網路瀏覽歷史記錄以及使用的應用等數據銷售給廣告客戶。比如當用戶距離商家很近時，就有可能收到該商家提供的折扣很大的電子優惠券。英國BT - Broadband公司發布了新的安全數據分析服務Assure Analytics—BT news releases，幫助企業收集、管理和評估大數據集，將這些數據通過可視化的方式呈現給企業，幫助企業改進決策。
一般來說盈利性質的商業公司和企業都不會輕易泄露自己的數據、建模方法和分析過程，所以還有很多大家不知道的神秘應用潛伏在黑暗裡，如同《三體》中的」黑暗森林法則「。
宇宙就是一座黑暗森林，每個文明都是帶槍的獵人，像幽靈般潛行於林間，輕輕撥開擋路的樹枝，竭力不讓腳步發出一點兒聲音，連呼吸都必須小心翼翼：他必須小心，因為林中到處都有與他一樣潛行的獵人，如果他發現了別的生命，能做的只有一件事：開槍消滅之。在這片森林中，他人就是地獄，就是永恆的威脅，任何暴露自己存在的生命都將很快被消滅，這就是宇宙文明的圖景，這就是對費米悖論的解釋。
二、大數據的定義
大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。
看看專家們怎麼說。
舍恩伯格，大數據時代 (豆瓣)
不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。
埃里克·西格爾，大數據預測 (豆瓣)
大數據時代下的核心，預測分析已在商業和社會中得到廣泛應用。隨著越來越多的數據被記錄和整理，未來預測分析必定會成為所有領域的關鍵技術。
城田真琴，大數據的沖擊 (豆瓣)
從數據的類別上看，「大數據」指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。 它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
三、大數據的價值
了解了大數據的典型應用，理解了大數據的定義。這時相信在每個人的心中，關於大數據的價值都有了自己的答案。
2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，雖然人們的出行的模式有很大不同，但我們大多數人同樣是可以預測的。這意味著我們能夠根據個體之前的行為軌跡預測他或者她未來行蹤的可能性，即93%的人類行為可預測。
Limits of Predictability in Human Mobility
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of indivials, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each indivial』s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.
而大數定理告訴我們，在試驗不變的條件下，重復試驗多次，隨機事件的頻率近似於它概率。「有規律的隨機事件」在大量重復出現的條件下，往往呈現幾乎必然的統計特性。
舉個例子，我們向上拋一枚硬幣，硬幣落下後哪一面朝上本來是偶然的，但當我們上拋硬幣的次數足夠多後，達到上萬次甚至幾十萬幾百萬次以後，我們就會發現，硬幣每一面向上的次數約占總次數的二分之一。偶然中包含著某種必然。
隨著計算機的處理能力的日益強大，你能獲得的數據量越大，你能挖掘到的價值就越多。
實驗的不斷反復、大數據的日漸積累讓人類發現規律，預測未來不再是科幻電影里的讀心術。
如果銀行能及時地了解風險，我們的經濟將更加強大。
如果政府能夠降低欺詐開支，我們的稅收將更加合理。
如果醫院能夠更早發現疾病，我們的身體將更加健康。
如果電信公司能夠降低成本，我們的話費將更加便宜。
如果交通動態天氣能夠掌握，我們的出行將更加方便。
如果商場能夠動態調整庫存，我們的商品將更加實惠。
最終，我們都將從大數據分析中獲益。
四、結束語。
Here's the thing about the future.關於未來有一個重要的特徵
Every time you look at it,每一次你看到了未來
it changes because you looked at it.它會跟著發生改變 因為你看到了它
And that changes everything else.然後其它事也跟著一起改變了
數據本身不產生價值，如何分析和利用大數據對業務產生幫助才是關鍵。
祝每一個DMer都挖掘到金礦和快樂：）
❼ 什麼是糞便污水前端處理設施
從工業化處理的角度出發，糞便污水處理包括：混合攪拌——固液分離——厭氧發酵——沼渣處置幾個部分，化糞池只是簡單的污水儲存裝置。
❽ CTP與CTCP有什麼區別啊
CTcP是一款可以採用傳統PS版進行直接製版的設備，而CTP則需要特殊的CTP板材，其造價比傳統的PS版造價高很多，但是CTcP卻並沒有在市場上出現強勁勢頭。
❾ 有哪些目前流行的前端框架
Bootstrap、html5-boilerplate、Meteor、Semantic UI、Foundation、Materialize、Vue、Skeleton、Amaze UI、UIkit、Yui、kissy、MUI、Arale、JX、GMU、ZUI、Clouda Touch.js這些是目前比較流行的框架