本篇文章給大家談談教育大數據難點有哪些方面，以及教育大數據解決方案對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、大數據殺熟監(jiān)管的難點是什么?
• 2、大數據專業(yè)好嗎?
• 3、大數據工程師有哪些技術要求?
• 4、大數據的特征有什么
• 5、味多美進行大數據管理應當從哪個方面著手最大的難點在哪里

大數據殺熟監(jiān)管的難點是什么?

1、另一方面，政府組織也會在各類公共服務中采集大量個人數據，這部分個人數據的敏感程度往往較高，如果缺乏一套完善的制度監(jiān)管體系嚴防其被濫用、盜用，那么也將使公民的權利被暴露在較大風險之中。個人數據的所有權和應用范圍是大數據時代里懸而未決的新難題。

2、除此之外，互聯(lián)網大數據變殺生為殺熟也愈來愈普遍。服務平臺依靠大數據采集顧客的信息內容，剖析其消費喜好、工資水平，一套優(yōu)化算法應用出來，老客戶消費成本費居然高過新顧客。

3、“大數據殺熟”最深層的問題，在于如何加強用戶數據隱私權的保護，以及平臺如何確保不把用戶數據用于對用戶不利的行為或傷及公平，并在此基礎上建立法律、行政、行業(yè)、宣傳等配套管理支持體系。互聯(lián)網平臺的隱私權始終是公眾最敏感的問題。除了Facebook近日深陷泄密門，遭遇前所未有的危機。

4、為何大數據殺熟屢禁不止？一方面，算法定價具有即時性、隱蔽性、模糊性和復雜性，數據和算法規(guī)則由平臺監(jiān)管，監(jiān)管部門難以查證和處罰；另一方面，消費者在遭遇大數據殺熟時，由于涉及金額較小，維權成本高、舉證困難，導致多數人選擇放棄維權。為解決這一問題，專家建議從立法和執(zhí)法兩個方面入手。

5、對于大數據殺熟這一種商業(yè)行為來說，最關鍵的還是要在國家的層面上建立應用的法律制度來規(guī)范這些行為。

6、大數據“殺熟”之所以令人不悅，是因為商戶利用大數據技術對顧客進行個性化推薦，有時這種推薦可能帶有偏向性。技術本身是中性的，但使用技術的人可能會有不良動機。一些平臺利用大數據對老用戶或消費水平較高的用戶展示更高的價格，以此增加利潤，這種做法確實不當。

大數據專業(yè)好嗎?

1、大數據技術與應用專業(yè)畢業(yè)生可以從事互聯(lián)網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的頭部電商平臺小到社區(qū)電商，這些技術人才的缺口都比較大。

2、隨著互聯(lián)網的飛速發(fā)展，如今也叫大數據時代。由此可見大數據未來前景很不錯，蠻好的，工資高，前景好。會計更穩(wěn)定，但是工資不高。二者各有千秋。大數據的學習階段 階段一，主要是學習大數據基礎，主要是Java基礎和Linux基礎。

3、數據科學與大數據技術專業(yè)好不好 專業(yè)還是不錯，但這個專業(yè)對數學與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數學是計算，物理是思維與想象的嚴密。如果高中數學、物理不好，還是謹慎報考。否則進去后，聽不懂，作業(yè)做不了，最后掛課很多，畢業(yè)證都沒了。

大數據工程師有哪些技術要求?

1、數據采集技術數據采集主要通過Web、應用、傳感器等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化數據，難點在于采集量大且數據類型繁多。采集網絡數據可以通過網絡爬蟲或API的方式來獲取。

2、Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具。

3、編碼 編碼與開發(fā)才能是作為大數據工程師的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三門語言，這在大數據當中十分關鍵。

4、大數據開發(fā)工程師在Linux和Java方面要熟練掌握，這是最基本的，需要同時掌握。學習順序不分先后。掌握與大數據處理相關的技術，包括但不限于Hadoop，Hbase，Hive等。有強大的開發(fā)能力，需要精通相關開發(fā)語言的使用，精通MapReduce設計方法或Spark計算框架。

5、大數據開發(fā)工程師的工資很高，技術性很強，需要邏輯思維能力，大數據開發(fā)有兩種，一種需要編寫Spark、Hadoop的應用程序，另一種需要開發(fā)大數據處理系統(tǒng)本身。大數據開發(fā)工程師的職責是負責公司大數據平臺的開發(fā)和維護、網絡日志大數據分析、實時計算和流式計算等技術的研發(fā)和網絡安全業(yè)務主題建模等工作。

大數據的特征有什么

數據之間關聯(lián)性強，頻繁交互，如游客在旅游途中上傳的照片和日志，就與游客的位置、行程等信息有很強的關聯(lián)性。高速性 這是大數據區(qū)分于傳統(tǒng)數據挖掘最顯著的特征。大數據與海量數據的重要區(qū)別在兩方面：一方面，大數據的數據規(guī)模更大；另一方面，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。

復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。價值（value）：合理運用大數據，以低成本創(chuàng)造高價值。

大數據特征 數據類型繁多：對數據的處理能力提出了更高的要求，例如網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據。處理速度快和時效性要求高：是區(qū)分于傳統(tǒng)的數據挖掘，也這是大數據最顯著的特征。

大數據的主要特征：大量性、多樣性、高速性、 價值性。

大數據的特征主要包括以下四個方面：大量性：大數據通常具有海量的數據量，甚至可能超過幾百TB或者幾PB。因此，大數據的處理需要采用分布式存儲和計算技術。多樣性：大數據的來源多種多樣，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等。這些數據形式不同，處理方法也不同，因此需要采用多種處理技術。

味多美進行大數據管理應當從哪個方面著手最大的難點在哪里

如下幾個方面。基礎信息。賬務。訂單。短信。報表。用戶。味多美進行大數據管理可以從這幾個方面著手。

加強總部對門店的運營管控力度，使店面庫存清晰可控，業(yè)務流程追述簡便快捷。優(yōu)化賬務處理機制，加快門店至總部的數據響應速度，財務數據有業(yè)務來源支撐。通過海量經營數據收集、匯總、整理、分析、挖掘，輔助決策層制定營銷方案。

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