光环大数据：数据分析师的重要性

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光环大数据：数据分析师的重要性

光环大数据培训了解到，这是一个“忙碌”的数据分析师，做公关、又做销售······果然是个多才的数据分析师。

人物档案：

厚龙毕业于重庆工商大学，本科和硕士都是统计专业，现在北京某互联网金融公司负责风险控制工作。

公关

作为统计系的学生，读书时就常常参加各种数学建模竞赛，也参与过一些市场调研和咨询的项目。在这个过程中，让我印象最深的不是数据处理和分析，反而是与人沟通的过程。

研一时，我与同学组成的团队参与了一个旅游策划公司的项目。我们作为乙方为甲方提供数据咨询。我们自己做数据收集、设计调查问卷。这是一个很复杂的过程，既要保证访问者的认可性，由于成本原因群体也不能太大。根据统计数据，我们给出一个旅游者的行为画像，根据出行的时间、频率、花费、交通工具等变量，采用聚类分析的方法，对用户进行细分，看他们分别适合什么样的产品。

我们调查的范围是重庆主城区，采样涵盖到不同景点、不同年龄段的人群。在做调查之前，我们去跑各个景区，跟游客聊天，对旅客的情况有一个“摸底”。我们去跟游客接触，去问问题，沟通这个环节至关重要。

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工作之后，我越发觉得，身为分析师要具备一定的“公关”技能。

毕业之后我去了一家第三方支付公司。消费者刷卡时的个人信息存在一定安全隐患，我负责做线下的伪卡防范工作，就是从历史的安全隐患数据中发现问题，总结特征，建立危险识别模型，最终当交易发生的时候，通过概率值判断是不是盗刷。

风险控制是公司业务的支撑部门。公司的互联网业务会带来很多用户，支付是其中必不可少的一个环节，也是互联网金融的基础。

然而这是一个新行业，这意味着你没有扩样本。从几率学角度来讲，凡是有监督的模型，比如输入1到20个变量，输出只是一个变量，它只告诉你是或否，但拒绝还是不拒绝要自己判断。所以我需要去训练，训练是来自于历史数据的积累，没有历史数据就带来很大的困难，只能尝试建立半监督模型，在没有数据的情况下养数据。

我们提倡数据多维度、多样性，但你的数据权限可能是有限的，资源是有限的。在这个过程中你就需要接入其它部门的数据。你如何说服对方为你提供数据，这需要一定的沟通技巧和巧妙的专业呈现，让跨部门的同事信任你。

这个工作不能着急，要持续不断地沟通交流，时不时把你正在做的事情给对方看，让他了解你工作的内容，看到你的努力。

举个例子，在进行风险控制时，不可避免地会把用户体验降低。比如你在网上购买理财产品，注册一个账户，对密码的复杂度要求不够严谨，用户可能会觉得注册过程很方便流畅，但会带来风险。反之，比如12306以前出现过信息泄露的问题，它现在的验证码就变成图片验证，但过于麻烦，用户体验就不好。

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产品部门的同事会考虑风险控制会降低用户体验，让用户流失。但如果后期出现了安全问题，你做的东西帮助他规避了风险，他就会理解你的工作，愿意用你的东西，所以你做的东西一定要有价值。对于这个问题，我们有时也会进行灰度测试，比较A版本和B版本在转化率上有什么差异，不断调整，在风险控制和用户体验之间找到一个平衡点。

销售

根据支持的工作，帮助他们的区域市场分析哪个项目是可以做的，该往哪个方向发展。我可以参与他们的销售会议，协助制定销售目标。在这个过程当中，我可以学到销售部门的人员是怎么考虑问题的。

后来又去了平安保险实习。当时去了平安产险管理部，我主要负责车商渠道的数据管理。比如，我想把一个保险卖出去，我们与车辆售后网点以资源换资源的方式合作。例如客户的车出现问题之后，他首先联系保险公司，保险公司再给客户推送网点。在推送的过程中，A店、B店怎么分配资源、具体的成本多少，需要建立一个模型，把推送方案最优化。建立模型时，你就需要有销售人员的思维。

杂家

想做数据分析师的同学学科背景不同，学计算机的编程很厉害，数学的更擅长纯理的东西。以我的经验来说，企业里许多岗位偏好学统计的。

如果做数据挖掘，偏理论性，可能喜欢用数学专业的学生；在企业里，经营管理、经营分析、风险管理等相关岗位更喜欢用学统计的；大数据中心涉及

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到数据产品的开发，更偏向于学计算机和数学的，但这都要求有一定的统计学思维。比如我看到一个数字的时候，我要联想它背后代表什么意义，看到A问题的时候不孤立地去看，善于与总体情况联系对比，既要看到总体也要看到差异。即便不是学统计出身，也要在平时的学习工作中训练自己。

互联网金融行业对人才的需求很大。我们招聘人才，一是要看你对金融产品的理解，二要看是否具有数据思维，具有一定的数据分析技能。还有一点很重要，要有热情，这个工作要重复很多事情，但不是机械的重复，也要进行思考，这都需要热情的支撑。

我建议同学们除了要打好基本功、熟练掌握1至2门编程语言之外，还要多接触数据，培养对数据的感觉；同时多研究不同的商业模式，研究不同的公司是怎么赢利的，天文地理历史人文，知识面要广博多样，让自己变成一个杂家，这可能会让你的数据分析工作更有想象力。

为什么大家选择光环大数据！

大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。

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大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/585173884.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加，大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况，也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。那么，从培训机构走出来的学生，就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示，现在通过培训出来的求职者很多，但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因，就在于项目开发的实践经验缺乏，达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药，将企业的各大真实项目带到教学讲台，真正培养学生动手、动脑的实操技能，实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作，为计算机专业的学生提供一个实训平台，让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题，并寻找解决方法。同时，光环大数据还会给学员提供大数据研究报告，用数据分析与实证方法，利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作，通过有针对性的训练课程，强化实操能力，推荐制面试，为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来，光环大数据还将依托雄厚的师资力量，开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点，无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员，采用产学研相结合的方式，将教学、科研与市场需求相结合，此产品体现了光环大数据在大数据人才

大数据结构的基本概念

实用标准文档文案大全第1章数据结构基础结构之美无处不在：说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？本章知识要点：数据结构的基本概念数据类型和抽象数据类型算法和算法分析 1.1 数据结构的基本概念计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。此外，语言编译过程

数据分析师BDA大数据

13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。

大数据系统计算技术展望_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/585173884.html, 大数据系统计算技术展望_光环大数据培训大数据系统计算技术展望 1 引言大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的发展过程相似，大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态，完成传统信息产业的升级换代。互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明，大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态，大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源，以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用（如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等）利用大数据资源的手段和工具，为社会提供信息服务，其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题，从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益，形成新的核心竞争力。当前，全社会数据产生越来越快、积累越来越多，大数据资源越来越丰富，而现有的信息技术已经跟不上数据的发展，特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题，引起了各国政府和产业界的高度重视。大规模且高复杂性的大数据，其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求，这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求，新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准，同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。 2 大数据系统计算技术现状与问题大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础，对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行；共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础，所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术；典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率，并为相近应用的研发提供借鉴。经过近几年的快速发展，大数据已经形成从数据采集、数据处理到数据分析的完整产业，为社会经济的发展提供有力的数据支持。然而技术的发展赶不上数

数据分析师笔试题目

网易数据分析专员笔试题目一、基础题 1、中国现在有多少亿网民？ 2、百度花多少亿美元收购了91无线？ 3、app store排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5、列举5个数据分析的博客或网站二、计算题 1、关于简单移动平均和加权移动平均计算 2、两行数计算相关系数。（2位小数，还不让用计算器，反正我没算） 3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离三、简答题 1、离散的指标，优缺点 2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境 3、数据仓库解决方案，优缺点 4、分类算法，优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别四、分析题关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。然后要构建一个预警模型。

五、算法题记不得了，没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？

9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？

大数据学习手册_光环大数据培训

大数据学习手册_光环大数据培训大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。一、基本概念在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

、阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍：阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力：具备大数据相关的基础知识了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使用数据掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 … 熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能设计与开发可视化大屏和商业报表掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项目的影响并提供相应解决方案掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果的质量能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的理解设计合理的数据分析方案掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析等能够独立撰写数据分析项目报告阿里云认证的报名方式： ) 报名入口为阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：

大数据概念

大数据概念大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1] 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。应用学科:计算机，信息科学，统计学适用领域范围: BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+, 人工智能大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。意义现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。

大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗

https://www.360docs.net/doc/585173884.html, 大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗大数据分析师工资待遇怎么样https://www.360docs.net/doc/585173884.html, _有必要参加数据分析师培训吗？光环大数据培训作为数据分析师培训的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。大数据分析师工资待遇怎么样？从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。有必要参加数据分析师培训吗？根据上面说说的大数据分析师的工资待遇及发展前景，我们可以确定的是大数据分析师将来的发展非常不错，选择成为大数据分析师也是一个很明智的决策，但至于要不要参加数据分析师培训，要根据个人情况进行选择。假如本身就拥有数据分析的相关技能，自控能力非常好、自学能力非常棒，完全可以自学参

大数据概述及基本概念

考试：大数据概述及基本概念试卷年份：2015年题量：10题答题时间：分钟总分：100分合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）

A. 正确 B. 错误正确错误正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误正确错误正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误正确错误正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误正确错误正确答案：正确

大数据的定义及基本特征

大数据的定义及基本特征无论是2001年梅塔集团分析师道格〃莱尼提出的大数据技术萌芽，还是2008年IBM公司的史密斯首次以“BIG DATA”的名词初步定义了大数据的含义，时至今日，科学届对大数据还没有给出一个完整准确的定义，不同领域的科学家们都从不同的视角诠释了大数据的基本含义。但是，纵观大数据发展的前世今生，以及今后的发展趋势，大数据的含义可以归结为：大数据是人类认知世界的技术理念，是在信息技术支撑下，利用全新的数据分析处理方法，在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程，其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘，并发挥其作用。有人说世界的本质就是数据，在当今充满数字化数据的时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的海量数据，为了在数据中理解信息内容，发现信息与信息之间的关系，人类从没有像今天这样对数据有那么深刻的认识，实际上，我们应该重新认识数据的特征：（1）海量的数据规模（Volume）。具有当前任何一种单体设备难以直接存储、管理和使用的数据量，大数据中所说的“大”也包括数据的全面性。（2）快速的数据流转和动态的数据变化（Velocity）。数据会随着时间和环境发生变化。

（3）多样的数据类型（Variety）。刻画特定事物特征或规律的数据是以多种形式存在的。（4）巨大的数据价值（Value）。数据就是资源，许多看似杂乱无章的数据，其潜在蕴含着巨大的价值，数据的价值是由不同的应用目的而体现。（5）智能化数据挖掘（Intelligence）。无论数据有多少，还是以何种形式呈现，人类要想从数据中发现事物的真相，必须应用全新的方法分析数据，以得到有价值的信息。

大数据、数据科学和数据分析的定义

大数据、数据科学和数据分析的定义与应用数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。首先让我们开始理解这些概念是什么。一、数据科学在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。二、大数据大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用（1）互联网搜索搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。（2）数位广告整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。（3）推荐系统推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。五、大数据的应用（1）金融服务大数据信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不

大数据的概念

大数据的概念、算法及应用一、大数据基本概念大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。大数据的预处理主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 (1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 (2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。大数据带来的数学问题在数学上来看，计算机中存在不断变大的数据集，不存在绝对的大数据，计算机中的所有数据集都是有限集合。 ?大数据采样——把大数据变小、找到与算法相适应的极小样本集、采样对算法误差的影响 ?大数据表示——表示决定存储、表示影响算法效率 ?大数据不一致问题——导致算法失效和无解、如何消解不一致 ?大数据中的超高维问题——超高维导致数据稀疏、算法复杂度增加 ?大数据中的不确定维问题——多维度数据并存、按任务定维难 ?大数据中的不适定性问题——高维导致问题的解太多难以抉择大数据的特征 ?稠密与稀疏共存：局部稠密与全局稀疏 ?冗余与缺失并在：大量冗余与局部缺失 ?显式与隐式均有：大量显式与丰富隐式 ?静态与动态忽现：动态演进与静态关联 ?多元与异质共处：多元多变与异质异性 ?量大与可用矛盾：量大低值与可用稀少目前大数据的外延大数据规模大小是一个不断演化的指标：当前任务处理的单一的数据集,从数十TB到十几PB级的数据规模(TB?PB?EB?ZB) 处理大数据的可等待的合理时间依赖任务的目标：地震数据预测要求在几分钟内才有效、气象数据应该在小时级别、失联飞机数据处理要在7天之内、数据挖掘一般要求在12小时内回到顶部二、大数据悖论大数据已被定义为科学探索的第四范式。继几千年前的实验科学、数百年前的理论科学和数十年前的计算科学之后，当今的数据爆炸孕育了数据密集型科学，将理论、实验和计算仿真等范式统一起来。大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽，用之不竭”的特性，在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值，在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。根源在于，大数据的价值在于预测未知领域、非特定因素的未来趋势，在于破解长期的、普遍的社会难题。而目前的大数据技术和应用，依然局限于历史和实时数据的关联分析，局限于满足短线的、特定的市场需求。解决悖论的过程，恰恰是理论和方法

大数据的概念、特征及其应用

马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料标签：杂谈大数据的概念、特征及其应用马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战一、引言自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推

大数据的就业方向

大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。一、ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。二、Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。三、可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。四、信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。五、数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

大数据概念

大数据概念研究机构Gartner—大数据概念 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪

些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。大数据分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据技术

大数据分析师(ACP)认证考试大纲

阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍：阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： ●具备大数据相关的基础知识 ●了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 ●了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使用数据 ●掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 ●熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能设计与开发可视化大屏和商业报表 ●掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项目的影响并提供相应解决方案

●掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 ●基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果的质量 ●能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的理解设计合理的数据分析方案 ●掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析等 ●能够独立撰写数据分析项目报告阿里云认证的报名方式：报名入口为3.PNyzrX 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：通用IT的知识： ●具备基础的IT知识，熟练使用Windows、MAC、Linux等操作系统中的至少一种 ●了解大数据相关的基础知识，如定义、特征、实际应用案例等 ●了解关系型数据库的基本概念：数据库，表，索引，视图，存储过程，函数等 ●了解云计算、开源大数据Hadoop生态圈中的主要产品、阿里云数加主要产品和服务 ●了解软件工程的基本流程阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证相关的学习方法、学习资料及培训课程：

大数据的概念及相关技术

一.大数据的概念大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。二.大数据的相关技术 1．大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。 2．大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 3．大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化，半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据