一、大数据与会计属于什么大类？

大数据与会计属于管理类大类。

因为一般大学都会把大数据与会计专业放到管理学院里面去，主要的工作内容是对企业的资产进行管理的包括财务的支出与收入核算和监管等等工作内容，通过这些数据信息来反应企业的发展状况，是一种管理学手段，所以他属于管理学大类。

二、大数据分析的技术包括哪些？

　　您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?

　　这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!

　　“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。

　　我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。

　　好吧，将它们分开很容易!

　　现在，让我们进入细节!

　　原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。

　　什么是原始数据?

　　我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。

　　传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。

　　但是，大数据则是另外一回事了。

　　顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。

　　您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…

　　但是，以下是您必须记住的最重要的标准：

　　体积

　　大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位

　　品种

　　在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。

　　速度

　　在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?

　　答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。

　　作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。

　　让我们以“金融交易数据”为例。

　　当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。

　　传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。

　　如何处理原始数据?

　　让我们将原始数据变成美丽的东西!

　　在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。

　　我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...

　　数据预处理

　　那么，“数据预处理”的目的是什么?

　　它试图解决数据收集中可能出现的问题。

　　例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!

　　让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?

　　类标签

　　这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。

　　我们将传统数据分为两类：

　　一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。

　　另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。

　　考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)

　　我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。

　　注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。

　　现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。

　　我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。

　　*这是我们在课程Python课程中使用的内容。

　　您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。

　　当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：

　　文字数据

　　数字图像数据

　　数字视频数据

　　和数字音频数据

　　数据清理

　　也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。

　　数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!

　　大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。

　　缺失值

　　“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?

　　您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?

　　无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。

　　处理传统数据的技术

　　让我们进入处理传统数据的两种常用技术。

　　平衡

　　想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。

　　在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。

　　数据改组

　　从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。

　　但是如何避免产生错觉呢?

　　好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。

　　处理大数据的技术

　　让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。

　　文本数据挖掘

　　想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。

　　这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。

　　这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。

　　数据屏蔽

　　如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。

　　像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。

　　完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。

https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/

三、大数据里面B域，M域，O域具体是指什么？有那些分类和说法？

特指电信行业大数据领域的三大数据域。

B域=business support system的数据域，

O域=operation support system的数据域，

M域=management support system的数据域。

B域有用户数据和业务数据，比如用户的消费习惯、终端信息、ARPU的分组、业务内容，业务受众人群等。O域有网络数据，比如信令、告警、故障、网络资源等。M域有位置信息，比如人群流动轨迹、地图信息等。从三大域进行数据分析和挖掘，就是电信行业的大数据应用，比如地理化精准营销、成本精算等。

四、大数据，人工智能，机器人三者之间到底有什么关系？

大数据，人工智能，机器人是三个行业。观察员从相互联系和各行业不同的结构进行分析。

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一、相互联系

大数据是基础，人工智能是核心，机器人是执行对象。

这是一个：五官信息——大脑处理——手脚执行的过程。

大数据采集的数据：当下普及的数据，主要分为：结构性数据可以获取，同时可以针对包括文字，图片，声音进行识别及处理。在数据获取方面，现在的机器人视觉，音频采集，既刻意做到实时采集，同时可以做到在终端计算，对于要求更高一些的可以进行边缘计算，再高级的那就进行云端计算。

具备数据分析的能力：现在比较多的逻辑分析，神经树分析，以及那些你们听不懂的高端逻辑分析。归类到最基层都是，归类，相关性，模型回归分析，更为高深的分析方式都是在这些数据的归纳以及训练中，慢慢建立起来的。

很明显咱们这篇文章，不是介绍技术的，就是介绍，我也没有能力在一篇文章中介绍完。

类比一下人类学习的过程。

大数据

1、归类分析：我们从小学习，一直都在被训练，被教育规则，规则就是归类分析的一种。我们看到有胸，有长头发都归类为女性。当然根据动态的环境获取信息，我们会发现这是一个什么样的女性，是漂亮的，还是一个伪娘。（这里面就是类似于归类，这类归类用大数据比较好理解）

2、相关性分析：类似于，将单个条件做纵向相关，例如，我们慢慢的发现，女人喜欢购物，喜欢逛街，你如果谈恋爱，最好是带她去逛街，去看电影。

这种相关性，毕竟不是像客观条件一下，客观条件是女人都有胸，但这种女人爱逛街，女人出现的场景在衣服店，都是关联到女性这个个体上面，社会没有一个固定的规则说，女人都爱逛街（确实有人不喜欢）。这类相关性分析，就是模型分析的基础。

在机器人中，我们训练的时候，例如说训练无人驾驶，我们会在汽车进行右转的时候，看看右转专用道的旁边有没有行人，电动车等？为什么，因为根据视觉动作，你要根据出现的场景判定，这些行人不要闯红灯。不然一个“鬼探头”，那就惨了。

现在应用最典型的是什么？是电销机器人。现在给你们打电话最多的不是真实的客户，都是机器人。拨通电话后，你沉默不语，机器人会直接说，如果你问了某一个关键词，那么系统制动设定一个话术回复。这就是最简单的大数据分析。

3、模型分析

很多人都有疑问，为什么做人工智能的都是大公司，为什么大公司都进步这么快？

我来简单的说一下，即使你召集几个人做了一个智能语音，你也不能做到高端的人工智能！为什么？人工智能需要训练！训练人工智能的方式就是给他喂数据，喂超过PB级别的数据。

你没有语料库，科大讯飞，百度，阿里巴巴，腾讯，微软，facebook都是超级大公司，都是即时通讯系统，能够拿到国家级别的各类语料信息。同时国家也同你采集这些信息。（这里看到你的信息被收集了吧！这都是要授权的。）

例如无人驾驶，更是难度极高。因为你要训练无人驾驶系统，很显然需要能够难道大量的路况数据，以及各类交通场景的数据。这个一般人也拿不到啊，只有交通系统才有。

模型分析，比较典型的是判断。属于高深的一种机器学习。

模型学习，你可以理解为，我们训练一个新员工工作，怎么去训练？让他做一件事情，做一个方案！方案就是模型，你可以不会，你什么都没接触过，客户，供应商都没接触过，但用这个模型你知道怎么做，在进行第一步行动后，根据反馈数据做下一步反馈。

谷歌那个alpha Go算是这类的代表了。下围棋的训练。

一切指向人工智能：大脑

人工智能解释为：机器人的智商或许更好理解。

我们介绍了大数据的作用，那么一切都是为了人工智能的出现，或者说机器人的智商能够更高服务的。

我们看到，当前主要的人工智能集中在：智能语言，图像智能，无人驾驶。这三种应用场景。

为什么是这三种？语言智能，是一切智能的基础，因为语言是人来创造的数据。你我沟通都是靠语言。语言智能不单单包含识别语言，还包括情感分析，情感分析的含义就是理解你的意思。

图像识别，是人类生活的三维世界同外部物质交互的唯一媒介。当然还包括触觉，还有嗅觉。后面我们介绍这两种感官。

所以图像识别就很有必要了，不然你认为我们国家的安保系统，支付系统，以及公共交通系统都是通过什么这么方便的？还不是通过面部图像识别。

那么无人驾驶就属于这两种应用更为复杂，并且落地场景最合适的一种应用。毕竟无人驾驶相对而言，不需要极其高端的情感判断。我不需要考虑你是不是不高兴，我只需要判断你的车和我的的状态。

语言智能，图像智能，以及高端的各类智能分析，都是相当于机器人的大脑。做到智能够高。

机器人——执行机构

执行机构，熟悉工业的朋友，应该知道，我们一般会把一个自动化的结构，叫做执行机构。机器人说白了，就是通过控制器（含有人工智能算法的芯片）——驱动动力（电动机）——金属结构驱赶。

当然机器人也需要同外部进行反馈，这时候就是传感器的天下了，包括力觉传感器，以及气敏传感器等。

这里用工业机器人的结构说明一下运动，智能机器人的结构式一样的。没有任何区别，区别就在于运动模型的复杂程度。

每个关节都是伺服电机+减速机进行驱动

高端的仿人型机器人，也同样是这样的方式。只是更为复杂。

波士顿动力的atlas机器人。

二、大数据，人工智能，机器人是三个行业

1、大数据行业——互联网行业淘金行业，工业自动化大咖的领域

有联系，但这三个也是三个很庞大的行业。现在大数据，在互联网，工业自动化都有很多应用。举个例子：对于当下电商，以及今日头条这种企业，可以分析观众的模型。获取你的用户喜欢从而分析你。这就是典型的大数据应用。

很多互联网的从业者都是知道，低端的爬虫工程师，高端的数据架构工程师就是典型的大数据分析的典型。那么工业领域是怎么做的呢？有根据离散制造，还是过程制造专门做好的数字孪生平台，以及MES系统。这就是典型工业大数据的分析平台。

现在工业自动化的大咖，都在这个领域玩耍，例如西门子，施耐德，博世，通用都是工业自动化数字化先行者。

就这个样子（不好意思，图片不是我，我没出境）

2、人工智能行业：

你们熟悉的商汤科技，依图科技，云丛科技，旷视科技都是图像智能的大企业。应用在智能终端，例如手机，安防监控，公共场所安防，智能家具等等都比较多。

像科大讯飞，百度，腾讯等等在智能语言上面技术比较领先，也在智能家居，智能终端应用较多。现在的人工智能努力在做的是，拓展各类应用场景。

当然，比较牛的例如华为这种，开始做AI智能芯片，也就是属于人工智能终端硬件产品。

3、机器人行业：

工业机器人，及服务机器人。

当前发展最好的应当属于工业机器人，国内埃斯顿，汇川技术，新松都是工业机器人的佼佼者。并且应用场景非常丰富。

服务机器人领域，当前以教育服务机器人发展的最好，优必选算是这个领域的领先者了。国外的NAO是这个行业的领先品牌。

综述：未来的天下肯定是人工智能的时代，你我都不能错过。错过了就真的没有机会喽！

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五、大数据工程师分类

目前国内大数据工程师工作领域大致可分为四类：

1、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用;

2、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

3、数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

4、科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用

六、大数据技术是什么人群分类？

第一类是小镇青年和小镇，中老年分别指生活在四县及以下城市年龄小于或大于32岁的用户群体。

第2类Z世代，指90及95后生活在三线及以上城市年龄小于24岁的年轻群体。

第3类精致女性，常指生活在三线及以上城市，年龄在25~35岁处于备孕或已育的白领女性群体。

第4类新锐白领指的是生活在三线及以上城市，25~35岁的白领，多在IT或金融行业从业。

第5类资深中产，指生活在三线及以上城市，36~50岁的白领以及it金融业从业群体。

第6类都市蓝领指的是生活在三线及以上城市，25~35岁消费能力处于中下的群体。

最后是都市银发群体，指的是生活在三线及以上城市，大于50岁的群体。

七、大数据岗位分类？

1 大数据岗位主要分为以下几类：- 大数据工程师：负责数据采集、存储、处理、分析等技术实现；- 大数据开发工程师：负责大数据平台的开发和维护；- 大数据架构师：负责设计和指导大数据平台的整体架构；- 大数据分析师：负责对大数据进行分析和挖掘，为决策提供支持；- 数据科学家：负责深入分析和研究数据，提出解决方案和预测模型。2 这些岗位分类是根据大数据行业的需求和任务来分的，每个岗位都有不同的职责和技能要求。3 如果想成为大数据从业人员，可以根据自身兴趣和职业规划选择相应的岗位，同时也需要不断学习和提升自己的技能。