多源大数据在交通出行分析中的应用研究(多源大数据)

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数据科学与大数据技术和计算机科学与技术都是发展前景较好的专业。大数据专业是新设立的专业之一，而且未来大数据领域的人才需求潜力也比较大。

就业收入根据相关资料数据显示，大数据专业人才就业平均月薪14930元，相比于其他很多行业来说，这个薪资水平是足够诱人的。

这个专业以大数据时代为背景，主要就是研究大数据分析和方法，通过研究大数据能为各行各业的发展提供帮助，所以这个专业的就业前景还是很大的。政府首先说说，大数据在政府机关的发展吧。

总的来说，我国大数据行业呈快速发展态势，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长16%；其中处于高质量发展阶段的企业数量达12432家，占比超过了20%。

基础层第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层。要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。

大数据计算系统可以概括为三个基本层次：数据应用系统、数据处理系统和数据存储系统。计算的整体架构。

根据大数据平台架构中流入和流出的过程，可以把其分为三层——原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也叫ODS（Operational Data Store）层，一般由基础日志数据、业务线上库和其他来源数据获得。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

)大数据的价值：决策支持系统大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。数据库分为行存储和列存储。

数据挖掘与机器学习：熟悉基本的数据挖掘和机器学习算法原理，能够应用常见的机器学习算法进行数据分析和建模。熟悉数据挖掘工具和库，如Scikit-learn、TensorFlow等。

机器学习：这方面的人都是可遇不可求的，但是有一点儿需要搞清楚，人工智能和数据分析师是两个概念，只是使用的工具有交叉，数据分析师一般不会用特别复杂的算法，反而讲究的是快速使用模型并反馈。

大数据开发工程师需要具备的技能如下：简单来说，大数据工程师需要负责创建和维护数据分析基础架构，包括大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。

大数据的特征主要包括以下四个方面：大量性：大数据通常具有海量的数据量，甚至可能超过几百TB或者几PB。因此，大数据的处理需要采用分布式存储和计算技术。

速度性：大数据具有高速生成的特点，数据的产生速度快于处理速度。例如，社交媒体平台每秒钟产生海量的数据，需要快速捕捉和分析以获取有价值的信息。处理这种高速数据流的能力是大数据分析的关键。

多样性。数据信息由原来的简单数值、字符和文本向网页、图片、视频、图像和位置信息等半结构化和非结构化的数据类型发展，并且有一个通过的特征，信息大多分布在不同的地理位置、不同的存储设备以及不同的数据管理平台。

大数据的四个基本特征介绍：数据量大 TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。

首先，大数据是指数据量非常大，涵盖的领域也非常广泛。比如，医疗保健、金融服务、交通运输、社交媒体等领域都可以产生大量的数据。其次，大数据的处理和分析需要借助高端的技术设施和工具。

大量大数据的特征首先就体现为大。从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。

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