本篇文章給大家談?wù)劷逃髷?shù)據(jù)難點有哪些方面，以及教育大數(shù)據(jù)解決方案對應(yīng)的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)殺熟監(jiān)管的難點是什么?
• 2、大數(shù)據(jù)專業(yè)好嗎?
• 3、大數(shù)據(jù)工程師有哪些技術(shù)要求?
• 4、大數(shù)據(jù)的特征有什么
• 5、味多美進行大數(shù)據(jù)管理應(yīng)當從哪個方面著手最大的難點在哪里

大數(shù)據(jù)殺熟監(jiān)管的難點是什么?

1、另一方面，政府組織也會在各類公共服務(wù)中采集大量個人數(shù)據(jù)，這部分個人數(shù)據(jù)的敏感程度往往較高，如果缺乏一套完善的制度監(jiān)管體系嚴防其被濫用、盜用，那么也將使公民的權(quán)利被暴露在較大風(fēng)險之中。個人數(shù)據(jù)的所有權(quán)和應(yīng)用范圍是大數(shù)據(jù)時代里懸而未決的新難題。

2、除此之外，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)變殺生為殺熟也愈來愈普遍。服務(wù)平臺依靠大數(shù)據(jù)采集顧客的信息內(nèi)容，剖析其消費喜好、工資水平，一套優(yōu)化算法應(yīng)用出來，老客戶消費成本費居然高過新顧客。

3、“大數(shù)據(jù)殺熟”最深層的問題，在于如何加強用戶數(shù)據(jù)隱私權(quán)的保護，以及平臺如何確保不把用戶數(shù)據(jù)用于對用戶不利的行為或傷及公平，并在此基礎(chǔ)上建立法律、行政、行業(yè)、宣傳等配套管理支持體系?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺的隱私權(quán)始終是公眾最敏感的問題。除了Facebook近日深陷泄密門，遭遇前所未有的危機。

4、為何大數(shù)據(jù)殺熟屢禁不止？一方面，算法定價具有即時性、隱蔽性、模糊性和復(fù)雜性，數(shù)據(jù)和算法規(guī)則由平臺監(jiān)管，監(jiān)管部門難以查證和處罰；另一方面，消費者在遭遇大數(shù)據(jù)殺熟時，由于涉及金額較小，維權(quán)成本高、舉證困難，導(dǎo)致多數(shù)人選擇放棄維權(quán)。為解決這一問題，專家建議從立法和執(zhí)法兩個方面入手。

5、對于大數(shù)據(jù)殺熟這一種商業(yè)行為來說，最關(guān)鍵的還是要在國家的層面上建立應(yīng)用的法律制度來規(guī)范這些行為。

6、大數(shù)據(jù)“殺熟”之所以令人不悅，是因為商戶利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對顧客進行個性化推薦，有時這種推薦可能帶有偏向性。技術(shù)本身是中性的，但使用技術(shù)的人可能會有不良動機。一些平臺利用大數(shù)據(jù)對老用戶或消費水平較高的用戶展示更高的價格，以此增加利潤，這種做法確實不當。

大數(shù)據(jù)專業(yè)好嗎?

1、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)畢業(yè)生可以從事互聯(lián)網(wǎng)電商運營維護、日常管理、消費大數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)風(fēng)控管理等相關(guān)技術(shù)工作。目前大到已經(jīng)上市的頭部電商平臺小到社區(qū)電商，這些技術(shù)人才的缺口都比較大。

2、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，如今也叫大數(shù)據(jù)時代。由此可見大數(shù)據(jù)未來前景很不錯，蠻好的，工資高，前景好。會計更穩(wěn)定，但是工資不高。二者各有千秋。大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)階段 階段一，主要是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，主要是Java基礎(chǔ)和Linux基礎(chǔ)。

3、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)好不好 專業(yè)還是不錯，但這個專業(yè)對數(shù)學(xué)與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數(shù)學(xué)是計算，物理是思維與想象的嚴密。如果高中數(shù)學(xué)、物理不好，還是謹慎報考。否則進去后，聽不懂，作業(yè)做不了，最后掛課很多，畢業(yè)證都沒了。

大數(shù)據(jù)工程師有哪些技術(shù)要求?

1、數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)采集主要通過Web、應(yīng)用、傳感器等方式獲得各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，難點在于采集量大且數(shù)據(jù)類型繁多。采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或API的方式來獲取。

2、Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等，是大數(shù)據(jù)工程師最喜歡的編程工具。

3、編碼 編碼與開發(fā)才能是作為大數(shù)據(jù)工程師的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三門語言，這在大數(shù)據(jù)當中十分關(guān)鍵。

4、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師在Linux和Java方面要熟練掌握，這是最基本的，需要同時掌握。學(xué)習(xí)順序不分先后。掌握與大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的技術(shù)，包括但不限于Hadoop，Hbase，Hive等。有強大的開發(fā)能力，需要精通相關(guān)開發(fā)語言的使用，精通MapReduce設(shè)計方法或Spark計算框架。

5、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的工資很高，技術(shù)性很強，需要邏輯思維能力，大數(shù)據(jù)開發(fā)有兩種，一種需要編寫Spark、Hadoop的應(yīng)用程序，另一種需要開發(fā)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)本身。大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的職責是負責公司大數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)和維護、網(wǎng)絡(luò)日志大數(shù)據(jù)分析、實時計算和流式計算等技術(shù)的研發(fā)和網(wǎng)絡(luò)安全業(yè)務(wù)主題建模等工作。

大數(shù)據(jù)的特征有什么

數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強，頻繁交互，如游客在旅游途中上傳的照片和日志，就與游客的位置、行程等信息有很強的關(guān)聯(lián)性。高速性 這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的重要區(qū)別在兩方面：一方面，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模更大；另一方面，大數(shù)據(jù)對處理數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度有更嚴格的要求。

復(fù)雜性（Complexity）：數(shù)據(jù)量巨大，來源多渠道。價值（value）：合理運用大數(shù)據(jù)，以低成本創(chuàng)造高價值。

大數(shù)據(jù)特征 數(shù)據(jù)類型繁多：對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求，例如網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數(shù)據(jù)。處理速度快和時效性要求高：是區(qū)分于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘，也這是大數(shù)據(jù)最顯著的特征。

大數(shù)據(jù)的主要特征：大量性、多樣性、高速性、 價值性。

大數(shù)據(jù)的特征主要包括以下四個方面：大量性：大數(shù)據(jù)通常具有海量的數(shù)據(jù)量，甚至可能超過幾百TB或者幾PB。因此，大數(shù)據(jù)的處理需要采用分布式存儲和計算技術(shù)。多樣性：大數(shù)據(jù)的來源多種多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)形式不同，處理方法也不同，因此需要采用多種處理技術(shù)。

味多美進行大數(shù)據(jù)管理應(yīng)當從哪個方面著手最大的難點在哪里

如下幾個方面?；A(chǔ)信息。賬務(wù)。訂單。短信。報表。用戶。味多美進行大數(shù)據(jù)管理可以從這幾個方面著手。

加強總部對門店的運營管控力度，使店面庫存清晰可控，業(yè)務(wù)流程追述簡便快捷。優(yōu)化賬務(wù)處理機制，加快門店至總部的數(shù)據(jù)響應(yīng)速度，財務(wù)數(shù)據(jù)有業(yè)務(wù)來源支撐。通過海量經(jīng)營數(shù)據(jù)收集、匯總、整理、分析、挖掘，輔助決策層制定營銷方案。

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