学习笔记数据大数据概念及数字化人才职

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学习参考及理论来源

1、大数据文摘

2、数联寻英《大数据人才报告》

3、BOSS直聘发布的《春季互联网人才趋势报告》

4、年11月清华联合领英发布《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告

1、数据、信息、知识和智慧（知识管理领域）

2、大数据

3、大数据与人力资源工作趋势

3.1大数据发展趋势

3.2高校大数据专业发展分享

3.3大数据相关人力资源信息分享

4、数字化人才信息分享

4.1我国新增职业信息

4.2数字化人才现状分享

4.2.1市场数字化人才现状分享

4.2.2企业数字化转型

1、数据、信息、知识和智慧（知识管理领域）

数据(Data)：数据是使用约定俗成的关键词，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

信息(Information)：信息来源于数据并高于数据。当这些数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系，形成有逻辑的数据流，他们才能被称为信息。除此之外，信息事实上还包括有一个非常重要的特性“时效性”。注意信息的时效性对于我们使用和传递信息有重要的意义。它提醒我们失去信息的时效性，信息就不是完整的信息，甚至会变成毫无意义的数据流。所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的，有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。

知识(Knowledge)：信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西，但它的价值往往会在时间效用失效后开始衰减，只有通过人们的参与对信息进行归纳，演绎、比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并与已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。因此我们认为知识就是沉淀并与已有人类知识库进行结构化的有价值信息。

智慧(Wisdom)：我们认为智慧是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析、对比、演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有知识架构的一部分。

2、大数据

什么是大数据？

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。

大数据的特点：

1、数据体量巨大。

2、数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

大数据有哪些作用？

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。

3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。

4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

大数据的分析

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

大数据分析的方法

1.可视化分析AnalyticVisualizations

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2.数据挖掘算法DataMiningAlgorithms

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3.预测性分析能力PredictiveAnalyticCapabilities

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。