2012数学建模a题(大数据是什么)

2012数学建模a题，大数据是什么？

我曾经写过一篇心得，也看过好多关于大数据的理论与实践，我得出的结论就是鲁讯先生的一句话：世上本没有路，走的人多了也便成了路。

2012数学建模a题(大数据是什么)

什么意思呢？为什么要这么说呢？大数据跟路有什么关系呢？

你可以这样理解，大数据中的“数据”可以理解为“脚印”，而“大”可以理解为“走的人多”，如此一来，“大数据”就是“很多人的脚印”。随着脚印的日积月累，在一块土地上，就形成了一条最原始的路。这个时候，大数据的终极价值就出来了，即：

当下一个人来到这个地方的时候，他99%也会走这条路。

这就是大数据的终极价值：预测！

预测是大数据的目标，只有理解了这一点，才能理解什么是大数据。大数据其实不是一种定义，而是一种行为，即，为了实现某一诉求的预测，收集海量的已验证数据，越多越好，然后基于这批数据，构建诉求与数据的关系模型，当再来一批新数据的时候，就可以套用这个模型，给出这批新数据可能带来的潜在影响。

我是TechStar，每时每刻准时送达！

毕业学习计算机能行吗？

针对这么多学生的问题，我不能一概而论的回答，每个人的能力、知识体系、兴趣爱好及专业背景都不同，所有，我个人建议因地、因时、因人而异。选择对才能更好就业。IT行业有网络营销、网络编辑、产品设计、程序编程等很多个方向。笼统来说，理工科学习IT编程的可能更容易入手，毕竟IT编程也属于理工科;文科的从事网络营销、网站编辑、网站策划更有优势。所以，在选择方向时可参考这个宏观因素。另外，不同人的兴趣爱好和能力结构并不一定和自己专业完全统一，比如有些人虽然是中文专业，但他的逻辑思维能力更强，更喜欢钻研技术，那么他就很适合编程了。一般，非计算机毕业的学生学习IT，我更建议报班。尤其是IT技术方面，现在有java培训班、c/c++培训班、3G培训班等。通过专业的培训来迅速入门，更有效率的学习。

为什么这么建议呢?主要是许多非计算机专业的大学生对IT行业没有形成意思，不懂得其中的基础知识，如果靠自学想掌握IT技术的技能，是非常难的，而且肯定要走不少弯路的。就拿报班来说，一般正规的java培训机构都有比较完善的学习流程的，其中也包括报名测试，通过报名测试可以在一定的情况下，知道自己适合学习什么专业。如果不是计算机专业的学员，入学前必须参加入学测试;入学测试通过了方可报名。总的来说，非计算机专业从事IT行业也能成功，关键看你的选择，IT是个大行业，总有你的一席之地。但并不是说IT行业就一定要编程。

关于工资：

开发岗位：应届毕业生普遍月薪为8K-13K，当然也是根据自身的能力情况，如果专业性不高，项目经验不丰富，月薪也会相对较低；算法岗：很多算法岗都是偏开发的，工资和开发岗没太大区别，稍微偏高；设计岗：设计岗位分为UI和PS，相较于开发岗位，薪资较少，月薪大约在8~10K

大数据具体是做什么？

“Big Data is like teenage sex:Everyone talks about it，nobody really knows how to do it，everyone thinks everyone else is doing it，so everyone claims they are doing it too.”

2013年被称为大数据元年，各行各业都逐渐开启大数据应用时代。直至现在，大数据依然为人所津津乐道。

何为大数据？

1PB够大吗？

如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而1PB=1024TB=1048576GB。

在实际中，一个小有名气的游戏一天的数据量就在数十TB左右，甚至更多。

如果你以为PB单位已经是最大了？那就大错特错了！！！！

在PB之上，还有EB（Exabyte 百亿亿字节艾字节），ZB（Zettabyte 十万亿亿字节泽字节），YB（Yottabyte 一亿亿亿字节尧字节），而这些单位也只是为了方便统计海量数据所给出的当前单位，在未来还可能出现更大的单位。

因特尔公司首席执行官Brian Krzanich表示，2020年互联网用户每天将产生1.5GB的数据。

HIS数据预测，到2025年，全球互联网（IoT）连接设备的总安装量预计将达到754.4亿，这部分设备每天产生的数据量可想而知。

按照前面的数据关系，得出1ZB大概是1.1万亿GB，等同于全世界沙子数量总和。

从上图中不难看出，互联网数据每年都在爆炸式增长。当然，大数据并不只是数据量大而已，它还有其他更深的含义。

对于大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：

”一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。“

大数据具有五大特点，称为5V。

1. 多样（Variety）

大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。

2. 大量（Volume）

大数据的大量性是指数据量的大小，这个就是上面笔者介绍的内容，不再赘述。

3. 高速（Velocity）

大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。

4. 低价值密度（Value）

大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。

5. 真实性（Veracity）

大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。

数据一直都在，变革的是方式

大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。

人类从来不缺数据，缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说，从人类社会有了文字以来，数据就开始存在了，现在亦是如此。这其中唯一改变的是数据从产生，到记录，再到使用这整个流程的形式。

1. 数据生产

在人类社会的早期，民以食为天，数据的产生大多与商品，食物，土地等挂钩。旧石器时代的部落人民在树枝或骨头上刻下凹痕来记录日常的交易活动或物品供应。

为了衡量商品长度，中国人发明了尺、里、寸、丈、步、仞等长度单位；为了衡量重量，发明了升、斗，斛等重量单位。

在互联网时代，数据的生产变得更为容易。美国互联网数据中心曾指出，互联网上的数据每年都将增长50%，每两年便将翻一倍，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

每人每天都会产生海量数据，如视频数据，电商数据，社交数据等等。

全球每60秒产生的数据

2. 数据记录

千年之前，人们用龟甲石鼓、简牍绢帛到造纸术成熟后的刻本等一切触手可及的器物来作为数据的载体。

千年之后，人们用图书，报纸，硬盘，光盘，存储器等各种更为灵活，简便的方式记录数据。

3. 数据利用

古人利用利用甲骨文占卜判断凶吉，利用占星术预测朝代兴衰；利用蚂蚁搬家，燕子低飞，蚯蚓出洞来预测天气。

互联网时代，企业或产品利用电商数据为用户推荐商品，利用社交数据做广告营销等等。

在大数据概念兴起之前，大部分企业并没有注意到数据的宝贵价值，只是在纯粹的生产和记录数据。更有甚者视海量数据为累赘，因为数据的存储与管理需要耗费企业大量的成本，极少有企业能把数据作为一种资源，嗅到大数据背后的价值，从而加以利用。就算到现在，数据资源的整合利用能力依然是考验每个企业的一大难点。

大数据应用

大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。

其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，在其他诸如金融，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。

1. 大数据让借贷款更加放心

在金融行业中，以借贷款为例。在贷款前，贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核，以此来保障贷后的还款率。

借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息，如学历，职业，薪资状况，历史借还款情况等（据说一个用户的标签维度可以达到7000个）。海量数据被放入反欺诈模型，还款能力模型，身份验证模型等数个中做训练，最终得出是否通过本次贷款申请，贷款的额度，贷款人的还款意愿等评估信息。

借款人数据收集的越多，标签维度越细，数据越真实，则审核效果越全面。

2. 大数据让广告营销更高效

广告作为互联网行业最常见的变现手段之一，大数据赋能广告营销，让广告从惹人恼转变为广告即内容，广告即服务。

曾几何时，你会发现日常生活中看到的广告居然那么懂你。点开淘宝，你最爱的商品被推荐在Banner首页；打开微信朋友圈，映入眼帘的是你正想要做的汽车保养；打开百度搜索，你前两天看的别墅信息赫然出现。

这一切的实现都得益于大数据赋能广告。

在广告投放前期，通过大数据手段大量的整合、分析数据，包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等，并从中挖掘出有效的信息；构建全面的用户画像，结合广告业务，精准定位目标用户，保证广告定向投放。

大数据构建用户画像

在广告投放的中后期，通过实时数据反馈，结合用户所处地域，时间的变化，动态优化广告素材，调整广告的呈现方式与广告的展览位置，让同一个用户在不同的场景下享受不一样的广告服务，实现一人千面，增加广告营销效果，提升广告主KPI。

3. 大数据赋能零售

新零售时代，客户的需求无时无刻不在变化，大数据赋能零售，让零售在人，货，场上进行变革。

零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测，抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期，及时补足库存，提升商品供应率；在流量散去的前期，及时去库存，避免库存积压。

借助大数据分析用户地域分布情况，商店流量，消费者习惯等那个，在合适的地区开设商店，建造仓库。在物流发货时，从数据出发，合理规划运输路劲，降低运输成本。

利用数据还可以统一上下游供应链交互，解决数据不对成问题，减小牛鞭效应，提升供应链中每个环节的利用效率。

总结

数据一直都在，大数据变革的只是方式。大数据并不神秘，神秘的是对未知数据的探索与利用。

特别想去学习设计可以吗？

当然可以啦~

只要你想学，多久开始都不晚！加油！

设计的话分很多领域：室内设计、电商设计、平面设计、ui设计、网页设计还有字体设计。

你可以选择其中你感兴趣的一门学，学精！

当然这些设计都离不开对软件操作的基础，你首先得先学会软件的操作！软件的操作的话，b站上面有很多up主教软件的视频噢~

ps的up主：

doyoudo 这个还有专门的网站可以进行学习噢，课程讲的也很好nice~九霄星河也是一个讲解ps基础软件操作知识的up~内容很详细噢！oeasy 也有一个网站噢~内容很丰富的

学完软件，还得提高自己的审美和技术！这里有几部推荐设计师看的纪录片，看纪录片的同时还能提高自己的审美，一举两得！

BBC的《文明》、《艺术的力量》、《现代艺术大师》中国的《我在故宫修文物》、《我在中国做电影》《字体传奇》、《行家本色》、《褶皱之间》、《城市化》、《工匠达人》

栽一颗树最好的时间是20年前，其次是现在。只要你愿意努力，什么时候开始都不算晚。希望我们每个人都能做着自己喜欢的事，成为那个热爱世界闪闪发光的自己！冲鸭！朋友们！！

该如何学好3D游戏建模？

很多小伙伴在进入职场以后，并不满足于现状，想多学习一门技能获得更高的收入。在选择的过程中，由于自身认知以及个人特长爱好不同，所以选择也不一样。针对这种情况，小筑单独就建模项技能来剖析一下，希望对小伙伴有所帮助。

建模是什么？

提到建模，不熟悉的朋友可能最初的印象就是一些手工组装的模型。比如这种：

又或者这种：

而小筑这里提到的建模，则是为了将一些将事物形象化，而从事的描述这个事物的活动。通俗的说建模的本质在于抽象。即将你关注的事物的特点提取出来，构造出一个想象中的事物，这个事物也就称作模型，并且相对于真实的情况而言，他只包含了你想要的特点，其他的次要的东西被忽略了。

比如说，你观察到一只鸡，然后只是让你短暂的看了看这只鸡，然后鸡消失了，此时让你去描述这只鸡，你可能会说：“这只鸡有两条腿，颜色是红色的，鸡冠很大，体型很壮...”当你把这些鸡从你脑海中描绘出来的时候，就已经是在建模了，因为你的描绘肯定不会去涉及鸡的全部信息，这是一种抽象。

所以建模其实就在我们身边，当你去描绘一个事物的时候，本质上也是在进行建模。

建模的种类

回到我们要谈论的建模这个词：建模按照按照模型的类别又可分为游戏模型、建筑信息模型、以及数据模型。而这三种分类正是目前社会上所对应的三大类建模工作岗位。虽说都是在建模，可是在岗位需求量、工资待遇以及职业发展前景等方面存在着巨大差异，所以小伙伴需要了解清楚之后再进行选择。

游戏建模一般又分为角色建模与场景建模。所用的软件一般为Maya、PS、3Dmaxs等；

建筑信息模型（简称BIM）建模所用的软件一般为Revit、Fuzor、Navisworks、Lumion以及3Dmaxs；

数据建模一般所用到的软件为PowerDesigner、ER/Studio、Sparx Enterprise Architect、Sparx Enterprise Architect等。

要建什么模？

接下来回到本文核心主题。俗话说女怕嫁错郎，男怕入错行，选择了一项职业技能就相当于进入了一个全新的行业。游戏建模大多是在游戏行业的研发团队从事美术这一工种；BIM建模则是在建筑行业中，设计、施工、造价、运维等阶段运用到的一项重要技能；数据建模则是在大数据火热的当下，处于行业领先的公司都需要设立的一个岗位。

数据建模因为应用范围广暂时先不说，单就游戏行业与建筑行业进行比较，行业现状与政策导向也是差别巨大。

先说游戏行业，自2012年游戏在移动端火热起来，无数企业纷纷投入游戏捞金热潮，所以带动了整个行业的就业。但是随着政策的限制、行业巨头垄断、流量红利消失，自2016年起，整个游戏行业就开始慢慢萧条，所以相应的岗位需求也是大幅度缩水。游戏建模从业者也是随着行业的火热与萧条起起落落。

再说建筑行业，行业历史很悠久，问题很多。最主要的问题就是粗放式增长带来的产能过剩、效率低；另外一个问题是从业人员老龄化严重。而BIM则是这个行业恢复生机的一剂强心针， BIM在各个环节中应用，使得项目工程信息化，从而做到节能减排、提升效率。再加上BIM应用广泛，所以市场需求缺口也会越来越大。BIM从业者的社会价值很高。

从招聘信息看岗位需求

接下来我们可以看看招聘网站上这三类建模人员的招聘信息：

游戏建模岗位要求

1、1-2年以上的游戏研发经验；

2、LowPoly模型布线合理，合理分配UV，贴图表现力强，满足骨骼动画使用；

3、熟练掌握photoshop 3DSMAX等美术软件；

4、良好的沟通理解能力，合作意识强。

游戏建模任职条件：

1、美术功底扎实，写实角色、怪物造型能力强；

2、以人物角色模型制作为主；

3、有原画基础最佳，至少能根据要求，与原画师共同完成任务；

4、美术院校毕业；