中国大数据与国外大数据,中国大数据与国外大数据的区别

摘要： 各国GDP其他国家是怎么知道的，难道不怕其它国家给假数据吗？国外大数据网站有哪些？京东大数据啥意思？大数据和商业分析相比，哪个前景好？各国GDP其他国家是怎么知道的，难道不怕其它国...

1. 各国GDP其他国家是怎么知道的，难道不怕其它国家给假数据吗？
2. 国外大数据网站有哪些？
3. 京东大数据啥意思？
4. 大数据和商业分析相比，哪个前景好？

各国GDP其他国家是怎么知道的，难道不怕其它国家给***数据吗？

Gdp是展示国家国威，向世界宣告这个国家的实力的一条途径，一般不会***。况且***了，你这个国家的世界信用就会降低。而且其实你***了，想美国这种大国家也是能调查出来的

Gdp是***职能部门统计本国经济数据后计算出来的，gdp数据是本国比较重要的经济数据，这个数据是本国经济政策的制定和前期经济政策是否需要修正等决策的重要数据，这个数据***代价太高了。而且***难度也很大，因为经济和统计部门涉及的人员很多，很难保证***后不泄密。最后***的动力是什么呢，为了在国际上排名靠前一点？这有什么实际意义呢。

国外大数据网站有哪些？

国外大数据网站： 1、The Internet map 全世界各大网站的可视化，网站都用圆形表示，圆的大小表示网站的访问量。

京东大数据啥意思？

京东大数据是根据每个地区的客户在产品上的需求，并且带有相关关键字的数据。拥有了这些数据，就相当于拥有了赚钱的利器，毕竟你已经知道他们想要的产品了。

每个国家的数据包是十分不同的，这就像是审美的不同，但数据包的汇总大大提升了电商的销售，针对性的销售才能带来大利润。没有数据的电商寸步难行，无论你是在国内还是在国外。

大数据和商业分析相比，哪个前景好？

大数据和商业分析如果要说哪个前景好，这个问题是不用质疑的，肯定是大数据，未来的商业分析若离开了大数据，则肯定是没有前景。大数据的应用将会在未来主宰人类的各个领域的生活，纯粹的大数据是毫无意义的，但一旦被云计算，人工智能所利用数据则具备了思维能力，大数据将是智能中心，这个时候的商业分析将大部分是大数据的应用分折，举列来说市场有多大需求，供需平衡的关系将决定商业分析的方向及价值意义。没有大数据的支撑，商业分析只能是瞎子摸象。

让我推荐肯定是选择大数据，编程是最给力的。

待遇好，赚钱多，技术深耕，人际关系简单。

但是，对你来说选择哪个得看你更适合哪个，更喜欢哪个。

学编程一般是本科以上学历，最好是理科生，逻辑思维好点，喜欢钻研，坐得住板凳。

这和商科的东西，差别还是挺明显的。

你可以两个方向都找点资料看一看，编程没学过就找一本J***a的入门书来看一下，尝试着写两个基本程序，就从Hello World开始吧。

如果觉得挺有意思，那就有学习编程的基础。

考虑就业和待遇肯定是应该的，但我认为更重要的是兴趣和职业持久力，能在一个领域里深耕下去才能获得比较大的成就，也能上升到一定的高度。虽然各个领域做好了都能赚钱，但大数据编程确实还是待遇非常不错的。

而且，程序员在全世界都是吃香的，也是通用的，这点上可能是其他行业不太能比的。

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BD大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，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。（参见百度百科）

大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互融合，BI中包含一些企业内部的数据分析，大数据分析中有一种体现为BI商业智能，企业可根据不同发展阶段，使用不同方案。初期阶段通常推荐通过MDM（主数据）、BI来做数据治理分析。所谓大数据分析，顾名思义是对海量数据进行分析，多用于行业、产业、国计民生、社交网络数据，但当前对于绝大多数企业而言，应用集成、数据治理、业务整合都没有做好，甚至信息化系统还存在缺失的情况下，大数据建设对于企业来说显然是为时尚早。

BD大数据涉及的技术更庞杂一些，从4V规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）四个方面要求：数据的***集渠道、工具更加多样；加工、存取、处理速度也更快，且海量数据要求存储模式也发生巨大的改变，其中，MPP跟Hadoop是两种典型模式，前者更方便，尤其是对于T/P级没有问题，如果数据量级更大就绕不开Hadoop了。大数据面对的数据格式：格式化、非格式化、半格式化都有，需要涉及更多技术数据处理手段，比如：语音识别、图像识别，以及一系列高级的算法。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。

对于企业而言数据治理项目、建数仓，对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析，在数据量的逐渐增多之后，迁移到基于MPP技术（比如：GreenPlum）数据存储分析平台上，这是一个最佳路径。毕竟，企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度，比不同渠道***集过来的所谓大数据价值密度要高很多，做BI或者准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对较高。

至于说两者的前景，两个前景都很好，但如果对于问这个问题的朋友，我建议从数仓、数据治理、BI入手学习，然后再慢慢择机进入大数据领域，练拳不练功到老一场空，到时大数据的落地路径、工具方法、生态体系等也会更加成熟，现在仍有喧嚣没有落下来。