大數據挖掘的前景如何？
先說結論，大數據挖掘的發展前景
在技術方面，科學家們從現有層面上提出各種新興技術。比如從數據處理角度，有分布式處理方法MapReduce，較著名的應用工具有Hadoop 和DISCO。在如何提取有價值的信息，處理底層的結構化技術支持外，數據挖掘算法，機器學習算法都是必不可少的。
在信息安全方面，大數據挖掘將成為信息安全發展的契機。如今，數據無處不在降低了自身信息的安全性，各種為信息安全服務的技術和產品成為大數據研究中心的方向和信息安全領域的首要問題。因此如何保證數據產業鏈的安全對信息安全發展具有重要的意義。
在企業經營管理和產業服務方面，大數據挖掘將成為企業及服務機構等諸多行業的轉折點。伴隨著大數據挖掘技術在企業管理中帶來經濟效益的同時，也帶來了管理模式的巨大改變，企業必須擁有三類人才：管理人才、分析人才及技術型人才。
在教育教學方面，一所具有強大數據挖掘能力的遠程教學平臺，信息化教學的數字校園，能為師生提供更具個性化的數據支撐和服務。在校園啟用“大數據”，通過便捷的多元的采集方式，建立基礎數據平臺并和教學資源，提供標準數據接口，統一采集、認證，集中存儲，開放計算，最終消除“信息孤島”。
在商業價值方面，大數據挖掘將成為創造價值的核心。時間雖短，歷經二十年打開了一個新的時代，引領全球進入創新和發展的新的競爭模式。
大數據分析與挖掘，需要通過數據分析來發現現狀，并且通過模型與預測分析技術來對改善進行預測與優化。數據分析能力的高低，決定了價值發現過程的好壞與成敗。
國內市場巨大，許多企業（無論是互聯網的新銳還是傳統的企業）都在討論這個，也有實際的需求并愿意為此付錢，但是比較零碎尚不系統化。目前對數據需求最強烈的行業依此是：金融機構（從基金到銀行到保險公司到P2P公司），以廣告投放及電商為代表的互聯網企業等
數據沉淀目前有四大方式獲取數據
網絡爬蟲，用Python及Go等開發了自己的爬蟲平臺，對幾十個網站進行每日抓取獲得相關信息
Wi-Fi接入方案，我們自己開發了一套完整的軟硬件方案，優勢是超高的ROI（投資回報比），且免費提供給物業管理者，幫助其實現靠網費賺錢以及推廣費賺錢。在與其協商的基礎上，獲得用戶數據。這主要是OpenWRT的開發以及一些智能硬件和客戶端的開發。
提供一些圖像方面的API，進行圖片搜索及人臉搜索，滿足客戶在圖像處理和圖像識別方面的一些需求。開發主要用到一些Machine Learning和Deep Learning的算法，使用C++/Open CV/Matlab等。
數據服務需求方自行提供。
數據挖掘利用數據分析產生深層次有價值的理解。基于以上各種方式獲得的數據，我們可以做最簡單的統計分析、用戶及品牌理解、用戶畫像、各品牌或各產品型號之間的關系等等，了解現在和歷史并爭取預測未來。
常用的工具是Python/R/SPSS等，算法包括最簡單的統計、稍微復雜一些的Machine Learning、現在被捧上天的Deep Learning以及Collaborative Filtering等等。
前景國內企業，不論是國企還是民企，真正在業務決策中以數據分析結果為依據的，主要集中在銀行，保險，電信和電商等幾個行業。以IT預算最充沛，人員能力最強的銀行為例，目前主要是大型銀行在導入數據分析。
加米谷大數據開發9月零基礎班，已開課可試聽；大數據分析10月零基礎班，預報名中...
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