1国家经济数据哪里查
国家经济数据可以通过多种途径查询，包括政府机构、行业协会、商业银行、互联网公司等。 1. 政府机构：政府机构通常会发布有关国家经济状况的数据，例如GDP、失业率、通货膨胀率等。 2. 行业协会：许多行业协会也会发布有关国家经济状况的数据，例如工业增加值、建筑业增加值等。 3. 商业银行：商业银行通常会发布有关国家经济状况的数据，例如贷款、存款、汇率等。 4. 互联网公司：许多互联网公司也会发布有关国家经济状况的数据，例如网络购物、在线旅游等。 需要注意的是，不同国家发布经济数据的机构和途径可能有所不同，因此查询时需要注意数据的来源和准确性。
2如何通俗地解释大数据？
大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
那么，该怎么去了解大数据呢，比如说我们在浏览网页的时候，必然是有喜好的，而通过大数据分析会过滤掉一些我们不感兴趣的信息，为我们更多的呈现感兴趣的内容，当然了，这么说可能有些片面，或者说这个更倾向于算法。
或者这样说，仅需一个手机号码我们就可以了解一个人的大多数信息，比如住宅地址信息、家庭情况或者医疗记录信息，亦或者是信用状况，这些都是大数据的产物之一。
再具体一点，比如保险公司在理赔的时候，也会对理赔信息进行分析是否有骗保的情况；亦或者说每年公司都会进行体检，这些信息都会存储在医院的档案库，而医院通过大数据分析，就会提醒你身体的变化，以及需要预防的方向。
当然了，关于这些只是大数据的边角料，数据资料是一直在更新完善的，大数据资料库是收集资料、传输资料、存储资料之后再挖掘资料、分析资料、展示资料，这一系列的步骤都是非常关键的，也是密不可分的。
都是需要有着庞大的数据来源，不仅如此，大数据和云计算也是有着非常密切的关系的，比如，大数据的分布式存储以及分布式计算都是云计算的重要技术。
大数据具有4大特征，也就是快速化、多样化、大量化以及价值高和密度低，快速化是指的脊慎互联网连接设备数量的增长为我们带来更高速数据的处理。
而多样化则是指的数据的来源多，格式春拿也多，来源具体到生活中包括搜索引擎的信息来源、社交网络信息樱森敬来源、通话记录等都是大数据信息的来源。
3数据分析系统有哪些
1、 Cloudera Cloudera
提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、 星环Transwarp
基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、 阿里数加
阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算稿悔。
4、 华为
基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了键含正敏捷、智慧、可信的平台软件。
5、网易猛犸
网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业老燃务需求。
4统计学和大数据哪个专业好
相对于统计学，大数据专业好。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
统计学是中国普通高等学校本科专业。拆州唯本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用技能，掌握统计学的主要方法和相关的计算机技术，具备处理特定迹蠢行业数据问题的能力，分析与决策的创新型人才。
随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万—2000万人。以大数据分析为例，中国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。
大数据专业的就业范围广，可以选择岗位很多。大数据专业已经成为目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析、大数据开发等大数据人才薪资水平水涨船高，工作一到两年月薪可在2万元左右。相对于统计学，大数据专业好。
大数据专业的作用：
1、帮助企业了解自己
企业生产经营需要大量的资源，大数据可以分析和锁定资源的具体情况，例如储量分布和需求趋势。这些资源的可视化，可以帮助企业管理者更直观地了解企业的运作状态，更快地发现问题，及时调整运营策略，降低经营风险。
2、帮助公司推荐商品
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格。
3、帮助企业提升营销
大数据帮助企业提升营销旅培的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
5有哪些获得营销数据的平台？
很高猛拦肆兴能帮到你，数据分析平衡陪台也挺多的，列举以下:1.百度指数，360指枝轿数，搜狗指数2.新浪微博（微指数）3.微信指数这几个是我个人经常用到的，希望能帮助到你。
6社群运营之“数据分析与应用”
一、数据分析对社群的价值： 1、判断社群运营是否健康 社群数据（进群率、在群率、退群率、召回率、群活率）可以看出群对用户的吸引力，为社群优化提供数据指导 场景数据（转化率、复购率、客单价）反馈社群用户消费能力，指导用户分层，找出核心用户，培养忠实用户群体 2、验证运营策略是否有效 客户数据变化指导引流渠道，引流话术的优化，了解用户喜好，进行内容服务迭代 内控数据变化（响应时长、接待数量、回复占比）：指导社群运营改进工作 销售数据变化，了解社群购买情况，变现能力，指导促销活动和设计 UV、PV：了解推品对于社群用户吸引力，指导后续选品 3、判断客户满意指数NPS 客户满意度指数：衡量客户对业务、购买和互动满意程度的指标 4、判断客户的净推荐值： 计量客户向他人推荐产品或服务意愿的指数 推荐者：铁杆粉丝 被动者：满意但不热心的顾客 贬损者：不满意的顾客 5、判断用户LTV生命周期总价值 用户的忠诚度越高，在用户生命周期内愿意多次购买产品或服务产生的LTV价值就越高。LTV=留存时长*人均客单价*单个用户平均购买次数 二、数据分析通用流程： 1、业务理解： 清楚业务目标，业务逻辑，业务流程及关键动作，关键节点和关键指标，能够有相关的数据作为参考 2、数据监控： 监控数据，发现异常数据，异常数据包括上升或下降 3、发现问题： 发现问题数据，并查看数据的前后关联数据，发现数据间的规律，结合业务进行总结 4、推动改进： 针对问题数据，调整优化运营策略；针对规律数据，大胆假设 5、数据验证： 大胆假设，小心验证，用数据验证假设，进行结果优化，反哺业务理解 三、数据分析维度： 1、日报 客户数据、内控数据、场景数据）： 反映反馈当日社群的人数变动、活跃情况、GMV销售情况，便于了解社群和健康情况 2、周报： 与上周数据对比，可以预估本周运营策略是否有效，指导及时改进运营策略 3、月报： 与去年数据同比、与上个月环比；消除季节因素，了解变动趋势，趋势是什么，变动的原因是什么；以及变化的发展速度 四、常见的数据分析方法： 1、趋势分析 长期跟踪核心指标，有同比（与去年同期）、环比（本月与上月） 趋势数据分析适用于产品核心指标的长期追踪，需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析；从趋势数据上出发得出结论并优化运营 核心分析要点：趋势中的拐点 趋势分析的分类： 现状分析：评判某一个产品卖的好不好，需要当前数据和历史数据 预测分析：预测某个产品能不能继续扩大市场 2、方向类分类： 纵向分析：单个数据进行自身趋势对比 横向分析：对多个数据进行统一维度的趋势对比 3、对比分析 水平对比：与目标值进行对比 纵向对比：与同行业竞品对比、全站数据对比 4、历史数据对比： 找到数据阈值和平均值，对比筛出异常数据。 通常取核心指标历史几个月或者一年中最大值、最小值做阈值，与以往数据进行对比，当某一时间段的成交率高于或低于这个范围，确定为异常数据，从而查找产生异常的原因。 一般以检查比值为主，例如活跃率、转化率、点击率等，能更直观的反应出数据变化 五、社群运营数据分析和运营优化： 1、客户数据 社群客户变化指导引流渠道，引流话术的优化，了解用户喜好，进行内容服务迭代 2、内控数据 内控数据变化（响应时长、接待数量、回复占比）：指导社群运营改进工作 3、销售数据 销售数据变化，了解社群购买情况，变现能力，指导促销活动和设计 4、访问量、访客量 UV、PV数据变化，了解推品对于社群用户吸引力，指导后续选品 5、社群数据 社群数据（进群率、在群率、退群率、召回率、群活率）可以看出群对用户的吸引力，为社群优化提供数据指导 6、场景数据 场景数据（转化率、复购率、客单价）反馈社群用户消费能力，指导用户分层，找出核心用户，培养忠实用户群体 六、消费者调研洞察数据模型搭建与分析 1、调研前期： 剖析背景、定义问题、明确目标、梳理思路、模型搭建 2、调研中期： 问卷生成、优化加工、生成结论 3、调研后期： 报告展示、落地执行、复盘（目标加优化加反思） 七、数据分析注意事项 1、运营角度出发不断丰富数据的逻辑体系和完善程度 我们的目标是什么？做什么可以实现目标？怎么确定做的是对的？ 制定核心策略，确定结果数据：提升XX降低XX 搭建数据逻辑流程： 梳理运营思路（建立数据体系）——制定核心策略（确定结果数据）——拆解运营动作（确定过程数据）——复盘运营结果（迭代数据体系） 2、分析维度 在进行数据分析的时候不能只看单一维度的数据，避免被表象迷惑，从多维度进行结合分析，从直观、复算、趋势数据中找到问题本质 3、数据分析与市场环境 除了看数据本身的变化之外，还要结合行业情况，市场环境变化因素进行综合分析，避免陷入数据海洋，忽略实际的业务场景 4、数据之间的关联性 群欢迎语与退群率之间的关系： 群发频率与退群率之间的关系 群活跃率与转化率之间的关系 社群客服与运营与社群转化率之间的关系 5、数据核查与准确性 数据倒查与纠正倒查： 数据的复制是否正确、 数据计算是否正确、 6、数据统计口径是否统一 取值标准：取值范围、取值格式、计算逻辑
7山东大学软件数媒与大数据
山东大学软件数媒与大数据专业是一个新兴的专业，涉及到软件开发、数据分析和用户体验等领域。该专业的目标是培养具备计算机软件与数据处理能力的专业技术人才，可以在各个行业中进行软件开发、数据分析和数据挖掘等工作。首先，该专业注重培养学生的软件开发能力。在这个信息化的时代，软件开发是非常重要的一项技能。该专业通过教授计算机编程语言、软件开发流程和软件工程等课程，培养学生的软件开发技能。学生可以学习到计算机编程语言的使用，如C++、Python等，以及软件开发的流程和方法，如需求分析、设计、实现和测试等。这样，学生可以在毕业后通过自己的努力，成为一名优秀的软件开发工程师。
其次，该专业也注重培养学生的数据处理能力。在大数据时代，数据处理是非常重要的一项技能。该专业通过教授数据结构、数据分析和数据挖掘等课程，培养学生的数据处理能力。学生可以学习到数据结构的基本理论和常用算法，如排序算法、查找算法等，以及数据分析和数据挖掘的方法和技术。这样，学生可以在毕业后通过自己的努力，成为一名优秀的数据分析师或数据挖掘工程师。
此外，该专业还注重培养学生的用户体验能力。在软件开发中，用户体验是非常重要的一项技能。该专业通过教授用户体验设计和用户界面设计等课程，培养学生的用户体验能力。学生可以学习到用户体验设计的原则和方法，如用户需求分析、用户行为分析和用户界面设计等。这样，学生可以在毕业后通过自己的努力，成为一名优秀的用户体验设计师。
总之，山东大学软件数媒与大数据专业是一个培养软件开发、数据处理和用户体验能力的专业。学生通过学习计算机编程语言、数据结构和用户体验设计等课程，可以培养自己的专业技能。毕业后，学生可以在各个行业中找到工作，从事软件开发、数据分析和用户体验等工作。
8大数据专业就业方向及前景
大数据技术的就业前景有数据工程师、数据分析师、大数据架构师。
1、大数据工程师
大数据工程师可以从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。大数据工程师专业技术水平等级培训考试分初级、中级、高级三个级别。
数据工程包括数据获取，存储和处理。工程师的主要任务是为数据提供可靠的基础架构。在需求的层次结构中，数据工程将进入其中的前2-3个阶段：收集，移动和存储，数据准备。
2、大数据分析师
大数据分析师负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
数据分析师可以使企业清晰了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。
大数据分析涉及到的环节：数据获取、数据存取、数据预处理、数据建模与分析、数据可视化。
3、大数据架构师
经验丰富的大数据架构师能够从纷繁的业务需求中提炼出核心技术点，根据抽象的技术点选择合适的技术架构。主要的业务需求可能包括: 应用实时性要求、查询的维度和灵活程度、多租户、安全审计需求等。
大数据架构师的工作包括理解、评价并接收项目需求，并且领导与协调整个项目中的技术活动；推动主要的技术决策、技术选型，并最终转化为软件构架；确定设计元素的分组以及这些主要分组之间的接口制定。
9写影院总结要什么数据
收入数据、客流量数据、电影数据。写影院总结羡纤漏需要数据竖拍有： 1、收入数据，是影院运营的核心数据，包括票房收费、食品收入等。 2、客流量数据，是反映观众观影兴趣，通过客流量数据可以分析影院的兄烂欢迎程度。 3、电影数据，可以帮助影院提高观众的体验，提高收入，是影院总结的重要数据。
10新闻媒体特别是网络媒体要深入大数据产业发展一线，走访了解大数据产业发展项目，采访力求用心用情用功，创作创新拿出绝活...
C
解析：
横线处填入成语对应后文“用小切口呼应好大主题”，C项“见微知著”指看到微小的苗头就知道可能会发生显著的变化，比喻小中见大符合文意，当选；A项“以蠡测海”比喻观察和了解很狭窄很片面；B项“洞若观火”指观察事物非常清晰；D项“举一反三”指从懂得的一点，类推而知道其他的，三项均不符合“以小见大”的文意，排除；
故正确答案为C。
【文段出处】《“大数据发展看贵州”网络主题宣传活动在贵阳启动》
