Big 數據眾所周知，從2009年到2012年，電子商務開始在全球遍地開花。無獨有偶，2009年“Da 數據”一詞開始流行于互聯網圈。2012年，美國奧巴馬政府高調公布了其“Da 數據研發(fā)計劃”，希望用Da 數據來解決一些政府部門面臨的問題。

優(yōu)勝劣汰決定了政府在招商引資上要尋求新的突破。本文將探討“大-3”形勢下招商引資的途徑。目前政府招商引資最大的問題之一就是信息不對稱。經濟學認為，信息對稱可以實現資源的最優(yōu)配置，最終實現帕累托最優(yōu)狀態(tài)。在現實生活中，這種狀態(tài)往往很難達到，尤其是在招商引資方面。傳統(tǒng)招商過于依賴“人脈”和地方招商等狹隘方式。大大小小的公園成千上萬，投資項目數不勝數。

一點關于銀行大學的申請-3思考我是在那本書廣為流傳的時候看的。當時第一感覺就是“大數據 時代”對傳統(tǒng)統(tǒng)計學是一個很大的挑戰(zhàn)，因為“大數據”的分析不需要抽樣，直接避開了傳統(tǒng)統(tǒng)計學的一個大前提，也避免了樣本抽樣本身帶來的誤差。得益于目前先進的網絡技術和計算機性能，數據時代數據分析是完整的數據分析。我想這也是這本書一經出版就如此火爆并迅速傳播到各行各業(yè)的原因。

一、銀行有得天獨厚的優(yōu)勢數據看了很久的書，我在思考如何把數據的思維和方法運用到工作中。因為每天都要和大量的數據、各種報表、不同系統(tǒng)打交道，所以深感銀行數據的全面、多樣、深不可測。網上銀行、手機銀行、財富管理、信用卡平臺等系統(tǒng)的客戶交易數據，以及核心系統(tǒng)、信用系統(tǒng)、客戶關系維護系統(tǒng)、定價系統(tǒng)等客戶基礎信息，是很多外部咨詢公司無法企及的數據。

Big數據時代在背景下的航空領域思考據《航空周刊》網站報道，飛機的聯機可能成為航空工業(yè)史上的一次重大變革。飛機提供的大量數據對航班運行、飛機可靠性、飛機維護和安全都有很大的好處。但是，我們面臨的問題是如何利用技術來分析海量的數據。我們才剛剛開始明白飛機上的“Da 數據”能做什么。就像我們有一片花的海洋，卻不知道選哪一朵花去參加宴會。

當然，大數據能給我們帶來的好處是非常誘人的。我們必須防止現行的法規(guī)和傳統(tǒng)阻礙Da 數據的發(fā)展。然而，在我們開始享受大數據帶來的好處之前，我們必須回答以下幾個關鍵問題。l .我們應該連接什么？這是第一個問題。我們可以想到很多可以聯系的東西，但是我們聯系的目的是什么呢？“下載所有飛機操作數據”看似說起來容易，但這些海量的數據，只有少數是有用的。

我舉個例子。1.數據 Core原理:核心從“進程”變成了“數據”，計算模式也從“進程”變成了“/2/”，Hadoop系統(tǒng)的分布式計算框架已經是以“數據”為核心的范式。非結構化數據和分析需求將改變IT系統(tǒng)的升級模式:從簡單的增量到架構的改變。big 數據下新思維計算模式的轉變。2.數據價值原理:功能就是價值，變成了數據偉大的價值數據真正有意思的是數據變成了線上，這恰恰是互聯網的特點。

三、全抽樣原則:從抽樣到需要全部數據樣本而不是抽樣，你不知道的比你知道的更重要，但是如果現在有足夠的數據就會讓人看到，感受到規(guī)律。數據這么大這么多，讓人覺得自己有足夠的能力去把握未來，對不確定的狀態(tài)做出判斷，做出自己的決定。這些東西在我們聽來都很原始，但其實背后的思維方式和我們今天說的大數據很像。

Introduction Space數據spatial data mining(SDM)是找出最初不為人知但隱藏在空間中的潛在的、有價值的規(guī)則的過程數據。具體來說，對空間數據的挖掘就是在海量的空間數據集合中提取可信的、潛在有用的知識，結合定集、模糊集、仿生學等理論，利用人工智能、模式識別等科學技術發(fā)現空間數據集合的背后。

(2) Space 數據預處理和特征提取:數據預處理的目的是去除數據中的噪聲，包括數據的清洗和數據的轉換。特征提取是去除冗余或不相關的特征，將其轉化為適合數據挖掘的新特征，(3) Spatial 數據挖掘與知識評價:Spatial 數據挖掘技術用于分析、處理和預測Spatial 數據以便發(fā)現數據背后的某種聯系。然后結合具體領域知識進行評估，看是否達到預期效果。