大數據裝備

『壹』 支持大數據分析的警用裝備管理軟體多嗎

朋友，很高興能夠幫的到你，
支持大數據分析的警用裝備管理軟體還是很多的。
這個主要是看你怎樣去選擇了，根據不同的功能去選擇不同的管理軟體

『貳』 什麼是大數據，看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。

位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。

位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。

1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。

1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：

a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；

b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。

大數據能做什麼？

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算（實時）

在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。

4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。

挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）

大數據行業的應用？

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)？

2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》

2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

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『叄』 大數據技術在軍事領域有什麼應用

在軍事上，用小數據時代的理念和技術，很難與大數據時代的思維和技能相對抗。面對大數據時代的軍事機遇和挑戰，要麼主動進擊，要麼被動跟進，難以置之度 外。其間的取捨與成敗，首先有賴於思維變革，其要求全體軍事人員尤其是指揮員，更加具備基於體系作戰的系統思維、基於數據模型的精確思維及基於對戰爭進行 科學預設的前瞻思維。
大數據創新了軍事管理方法，且這種創新是全方位的--除了可以提高包含閱兵在內的軍事訓練水平，還可以：
1.提高軍事管理水平
管理大師戴明與德魯克都曾提出：「不會量化就無法管理」。數據的根本價值之一，就是可作為管理依據。大數據應用的特點是強調分析與某事物相關的總體數據， 而不是抽取少量的數據樣本；大數據關注事物的混雜性，而不追求事物的精確性；大數據注重事物的相關關系，而不探求其間的因果關系。
將大數據應用於軍事領域，意味著軍事管理將更加剛性，基本不受人為因素的影響，且更加自動化。所以說，大數據強軍的內涵，本質上是軍事管理科學化程度的提 高，即與小數據比起來，由於有了大數據，軍事管理活動量化程度更高了，工具更加先進了，邊界更加寬廣了，管理質量、效率會隨之更高。
2.豐富軍事科研方法
通常人們研究戰爭機理、找尋戰爭規律的方法有三種，又稱為三大範式：實驗科學範式，在戰前通過反復的實兵對抗演習來論證和改進作戰方案；理論科學範式，採用數學公式描述交戰的過程，如經典的蘭徹斯特方程；計算科學範式，基於計算機開發出模擬系統來模擬不同作戰單元之間的交戰場景。
但是，上述研究範式只能使人們感知交戰的過程和結果，並未有效提高對海量數據的管理、存儲和分析能力。
以大數據為核心技術的數據挖掘模式被稱為第四戰爭研究範式。人 們可以有效利用大數據，探尋信息化戰爭的內在規律，而不是被淹沒在海量數據中一籌莫展。大數據研究範式由軟體處理各種感測器或模擬實驗產生的大量數據，將 得到的信息或知識存儲在計算機中，基於數據而非已有規則編寫程序，再利用包括量子計算機在內的各種高性能計算機對海量信息進行挖掘，由計算機智能化尋找隱 藏在數據中的關聯，從而發現未知規律，捕獲有價值的情報信息。
例如，在第一次海灣戰爭前，美軍就利用改進的「兵棋」，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美 軍利用計算機兵棋系統進行演習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。
作戰模擬早已經從人工模式轉變為計算機模式，再加上大數據，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，是非常好的戰時決策依據。一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。
3.加速型武器裝備面世
大數據在武器裝備上的廣泛應用，意味著武器裝備建設將從重視研發信息系統到重視數據處理與應用的轉變，從注重信息系統的互聯互通到注重信息系統的透明性互 操作的轉變。當前武器裝備的信息化程度越來越高，裝備體系內各個節點之間的信息共享也越來越方便、可靠，但由此也帶來了一些突出問題，如原始信息規模過 大、價值不夠高、直接提取所需信息的難度增加等，從而使得武器裝備體系在信息獲取效率上大打折扣。在這種背景下產生的大數據為解決上述問題提供了有效方 法。
需要說明的是：大數據應用不僅意味著人們要以創新方式使用海量數據，還意味著人們要採用人工智慧技術來處理自然文本和進行知識表述，以替代目前依賴專家和技術人員昂貴而又耗時的信息處理方式。
大數據與人工智慧是一而二、二而一的關系。受益於大數據技術，武器裝備體系將從戰場上的信息使用者升級為高度智能化和自主化的系統。其具體流程為：經 過智能處理後的高價值信息進入戰場網路鏈路後，與戰場網路融為一體的武器裝備體系能實時自動感知面臨的有關威脅，各裝備節點自動感知包括我情和敵情在內的 戰場態勢，在作戰人員的有限參與下高度自主地分解作戰任務，確定作戰目標和行動方案，經過適當的審批流程後執行相關的作戰行動。
在這方面走在前列的仍然是美軍。美軍大數據研究的第一個重要目標是通過大數據創建真正能自主決策、自主行動的無人系統。這一點已在無人機領域實現。美軍希 望無人機可以完全擺脫人的控制而實現自主行動。美軍2013年試飛的X-47B就是這一系統的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下自動在航母上完成起 降並執行作戰任務。
4.提升情報分析能力
19世紀初，軍事戰略家克勞塞維茨以人的認知局限為由，提出了「戰爭迷霧」概念。顯然，「戰爭迷霧」即「數據迷霧」。信息戰首先得消除「戰爭迷霧」。信息 戰是體系對體系的戰爭，而這一體系是一個超級復雜的巨大系統，僅諸軍兵種龐雜的武器裝備和作戰環境數據，就足以大到使普通的信息處理能力捉襟見肘；而敵我 對抗的復雜化，更是讓數據量呈爆炸式增長，從而帶來比傳統戰爭更多的「數據迷霧」。可以說，信息化戰爭的機制深藏在「數據迷霧」中。
消除「戰爭迷霧」會提高指揮員的情報分析與軍情預測能力。過去，由於可以掌握的數據不足，戰爭的不確定性很高，指揮員很容易陷在「戰爭迷霧」之中。而大數據最重要的價值之一是預測，即把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。
具體而言，未來完全可能依託大數據分析處理技術和建構模型，通過數據挖掘模式，從海量數據中挖掘出有價值的信息，及時准確掌握敵方的戰略企圖、作戰規律和 兵力配置，真正做到「知己知彼」，使戰場變得清晰透明，從而撥開「戰爭迷霧」，達成運籌於帷幄之中、決勝於千里之外的作戰目的。
對此趨勢，很多國家及其軍隊都極為看重。例如，美軍明確提出，要通過大數據將其情報分析能力提高100倍以上。如果這一目標實現，那麼在這一領域其他國家 與美軍的差距，將難以用簡單的「代差」來描述。美軍通過多年的發展，已擁有全球最先進的情報偵察系統，因為對海量情報數據的分析，曾是美軍情報偵察能力的 瓶頸，而大數據正好能夠幫助美軍突破這一瓶頸。
大數據時代，往往不要求准確知道每一個精確的細節，只需了解事物的概略全貌即可。通過相關數據信息的大量積累，而不是對某個具體數據的精確分析，大數據技 術可以為我們提煉出事物運行的規律，並判斷其發展趨勢。例如，2011年美軍擊斃本·拉登的「海神之矛」行動，就有賴上千名數據分析員長達10年數據積累 的支撐。換言之，是大數據抓住了本·拉登。
5.引領指揮決策方式變革
管理的核心是決策。大數據帶來的重要變革之一，是決策的思維、模式和方法的變革。建立在小數據時代基於經驗的決策，將讓位於大數據時代基於全樣本數據的決策。
決策是進行數據分析、行動方案設計並最終選擇行動方案的過程。軍事決策建立在對敵情的正確分析預測之上，其目的是通過合理分配兵力兵器，優選打擊目標，設計完成任務的最佳行動方法與步驟。
以往的戰爭，做出作戰決策時缺少足夠數據支持，甚至數據本身的真實性、准確性也難以保證。目前信息化條件下的戰爭，各種條件都變成了數據，這就要求指揮人 員必須掌握分析海量數據的工具和能力。以往，指揮人員更多的是依靠經驗進行相對概略或粗放式決策。大數據的出現必將要求指揮人員以全新的數據思維來進行指 揮決策。這種決策將有幾個特點：
一是准確。只要提供的數據量足夠龐大真實，通過數據挖掘模式，就可以較為准確地把握敵方指揮員的思維規律，預測對手的作戰行動，掌控戰場態勢的發展變化等。
二是迅速。大數據相關技術所提供的高速計算能力有助於指揮員更加迅速地設計行動方案。
三是自動化。針對特定的作戰對手和作戰環境，大數據系統可以自動對己方成千上萬、功能互補的作戰單 元或平台進行模塊化編組，從而實現整體作戰能力的最優化；面對眾多性質不同、防護力不同且威脅度各異的打擊目標，大數據系統可以自動對有限數量、有限強度 和有限精度的火力進行分配，以收獲最大作戰效益。
在大數據時代的戰爭中，軍事專家、技術專家的光芒會因為統計學家、數據分析家的參與而變暗，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的「聲音」。
總之，基於數據的定量決策將和基於經驗的定性決策同樣重要，基於經驗的決策將很大程度上讓位給全樣本決策，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支撐決策的重要地位。
對此，美軍的認識是最到位的。美軍發布的《2013-2017年國防部科學技術投資優先項目》就將「從數據到決策」項目排在了第一位，凸顯了大數據對其指揮決策方式的巨大影響。
6.優化作戰指揮流程
網路日益普及的情況下，信息的流通與共享已不是難題，人們開始關注對信息的認識，及將信息轉化為知識的能力。
與之相適應，軍事信息技術也從關注「T」（Technology）的階段，向關注「I」（Information）的階段轉變；從建設指揮自動化系統 （C4ISR），即指揮、控制、通信、計算機、情報及監視與偵察等信息系統，整體管理「戰場信息的獲取、傳遞、處理和分發」的全信息流程；發展至重視大數 據處理應用，綜合集成數據採集、處理平台和分析系統，統一優化管理「戰場數據採集、傳遞、分析和應用」的全數據流程。即通過對海量數據進行開發處理，大幅 度提高從中提取高價值情報的能力，從而實現對戰場綜合態勢的實時感知、同步認知，進一步壓縮「包以德循環」（OODA Loop），即觀察-調整-決策-行動的指揮周期，縮短「知謀定行」時間，提高快速反應能力。
隨著數據挖掘技術、大規模並行演算法及人工智慧技術的不斷完善並廣泛應用在軍事上，情報、決策與作戰一體化將取得快速進展。在武器裝備上，將特別注重各作戰 平台的系統融合和無縫鏈接，以保證戰場信息的實時快速流轉，縮短從「感測器到射手」的時間差，實現「發現即摧毀」的作戰目標。
比如近幾年迅速發展的無人機作戰平台，其本質就是一個智能系統。其可以成建制地對實時捕獲的重要目標進行「發現即摧毀」式的精確打擊，還能通過融合情報的 前端和後端，使數據流程與作戰流程無縫鏈接並相互驅動，構建全方位遂行聯合作戰的「偵打一體」體系，從而實現了體系化的「從感測器到射手」的重大突破。
7.推動戰爭形態的演變
大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍一直追求從感測器到平台的實時打擊能力，追求零傷亡。
由大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台，將使得這些追求成為可能。例如，目前全世界最先進的無人偵察機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面 的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的類型。現今，美空軍的無人機數量已經超過了有人駕駛的飛機，或許不久的將來，美軍將向以自主無 人系統為主的，對網路依賴度逐漸降低的「數據中心戰」邁進。
無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。
目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一趨勢的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。
總之，基於大數據的實時、無人化作戰，將徹底改變人類幾千年來以有生力量為主的戰爭形態。
8.引導軍事組織形式變革
大數據即大融合，它有望打破軍種之間的壁壘，解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
就組織形態而言，扁平結構、層次簡捷、高度集成、體系融合應該更符合大數據時代的要求。軍事方面的相關趨勢有：
（1）網狀化。軍隊的指揮體系逐步發展為「指揮網」，原先的「樹狀結構」變為 「網狀結構」。一個師的指揮系統一旦被打垮，師以下各級可通過「網」與上級或其他作戰單元聯系。這就改變了傳統軍事指揮體系由「樹干、樹枝、樹葉」編成的 組織形態，避免了機械化戰爭時期「打斷一枝、癱瘓一片」的指揮弊端，有效提高了局部戰爭中的指揮效能。
（2）小型化。發達國家的陸軍多由軍、師、團、營體制向軍、旅、營制轉變，使作戰集團更加輕便靈活，機動性更強。 根據部隊的不同功能優化組合，基本作戰單位不需要加強補充就能實施多種作戰，從而全面提高應對多種安全威脅，完成多樣化軍事任務的能力。將營作為基本戰術 「模塊」，將旅作為基本合成單位，以搭積木方式進行編組，戰時根據需要臨時編組，看迅速生成擔負不同作戰任務的部隊。
世界各主要國家都非常重視軍隊組織形態變革，並致力於發展新興軍兵種，及時設計和建設新型部隊。
2009年，美國國防部宣布組建網路戰司令部。2013年3月，美國網路戰司令部司令亞力山大宣布，美國將增加40支網路戰部隊。美國、俄羅斯等國都在積極籌劃或正在建設能在太空進行作戰的「天軍」部隊、「機器人」部隊。
隨著新興軍兵種的建立，軍隊的組織形態將出現新面貌，未來戰爭的觸角不斷延伸，網路、電磁頻譜領域的爭奪方興未艾，太空不再是寂寞世界，天戰也不再遙遠。
（3）一體化。軍隊信息化必然要求一體化，信息化程度越高，一體化特徵越明顯。適應新形勢下強軍目標的要求，我軍必須對戰鬥力要素進行一體化整合，推進武裝力量一體化、軍隊編成一體化、指揮控制一體化、作戰要素一體化，提高整體效益。
9.大數據將使體系作戰能力大幅提升
從作戰手段角度看，大數據及其支撐的新型武器裝備的應用，將豐富軍隊的作戰體系；從作戰效能角度看，大數據下的作戰行動循環（包以德循環）所耗時間將大為縮短，更符合「未來戰爭不是大吃小，而是快吃慢」的制勝規律。相關變革的結果，將是軍隊體系作戰能力大幅提升。
10.提升軍隊的信息化建設水平
大數據給了各國軍隊（尤其是像我軍這樣的信息化發展水平參差不齊的軍隊）一個契機，可以牽引、拉動自身的信息化建設向更高層次發展，同時拉齊整體水平，因為大數據意味著「整體」。
具體來說，應以提高決策速度、反應速度和聯合作戰能力為目標，以數據為中心，以搜索分析處理數據為中樞架構，自上而下建設軍事「數據網路」；加快組建雲計 算中心，把對大數據分析處理作為軍事信息化建設的重中之重，努力建構精確分析處理大數據的硬體系統、軟體模型，實現大數據「從數據轉化為決策」的智能化和 瞬時化。
同時，也要抓好末端的單兵及單件武器裝備的數據採集、存儲設備設計，從而為海量數據的挖掘和整合奠定基

『肆』 貴陽現代裝備製造技工學校的大數據應用技術專業怎麼樣

在校園理都能感受到大學校園的環境，專業設備也很好

『伍』 大數據的三大主要來源

1、開源數據
開源數據包括了互聯網數據、移動數據網數據，互聯網平台和移動互聯網平台通過采、編、發或者通過用戶互動產生的數據，公之於眾，供網民或用戶訪問、瀏覽。
2、業務數據

業務數據產生於各單位的信息化系統中，尤其是內部的信息化系統，我們統稱為業務系統。在目前的單位業務系統中，存在於單位的OA系統或者CRM之中，其中蘊含了大量的工作數據和交易數據，以及客戶管理數據，包括交易數據、流水數據、記帳數據、借款數據、貸款數據等業務數據，這些數據構建了每天的系統日誌，同時又是帳戶余額、信用額度、購買能力等的有力補充，這些數據不僅對生產系統起到計費支撐作用，同時也是用戶（銀行客戶、電力客戶、擔保公司等）進行相關決策的重要基礎，所以目前很多單位需要對這些數據進行查詢統計和分析。
3、線路數據
無論是互聯網還是各種內網，任何的網路行為都需要經過「線路」進行鏈接和交互，而在這條線路上，要經過無數的路由交換得以完成，這條線路在完成鏈接的同時，也記錄與存貯了大量的數據，我們統稱為線路數據。

『陸』 如何處理好大數據發展，大數據服務，大數據

大數據在生活中的應用隨處可見，比如：

1、最常見的，手機購物推薦商品給我們

精準的目標群體用戶畫像描繪，逐漸成為許多品牌商進行營銷的重要工具。能夠全面、准確的採集營銷活動數據，經過大數據技術精準分析後可視化呈現。

2、移動端推送感興趣的內容（圖文、視頻）給我們

移動互聯網技術的持續突破、智能手機的功能不斷增強、社交媒體平台不斷涌現，內容傳播也以幾何倍數保持高速增長，消費者被海量信息環繞，難免會造成選擇疲勞，傾向於選擇真正感興趣的內容，個性化需求得到了釋放，獲取信息時表現出隨機性與碎片化特徵。

3、吃住行都有大數據的參與

大數據更結合具體的經濟應用，例如大數據+金融、大數據+教育、大數據+交通等，在各行各業發揮的價值越來越大。智慧醫療增加疾病診斷的准確性，治療的有效性和副作用的最小化；智慧交通為人們出行保駕護航，高效率出行再也不是夢想；大數據在教育領域的應用推動教學改革，讓教育成果更加普及…

『柒』 為什麼大家選擇擁有大數據分析功能的警用裝備管理軟體

因為這類軟體系統提供10餘種酷炫的數據可視化圖表樣式，通過大數據分析精確指導采購、預算、調撥、處置等相關決策，能夠提高工作效率，在單位採集裝備時的決策起著重要作用。
如果不理解的話，可以參考當下比較熱門的警備通，部分基層公安機關在採用警備通後，各單位工作效率有很大明顯提升，依據過去經常利用到的警用裝備進行採集裝備，實現警用裝備資源的最大利用化

『捌』 魔獸各大資料庫裝備的掉率是怎麼得到的，好心人幫幫忙了

這個還真說不清楚，這個統計不會很精確，但也是通過經驗和實踐得來的。