大数据平台研究（大数据平台创新）

本篇目录：

1、中国经济社会大数据研究平台可以检索哪些内容2、大数据基础平台有哪些?3、数据科学平台有哪些?4、Cnki大数据研究平台包含哪些数据?5、大数据的主要研究方向有哪些

中国经济社会大数据研究平台可以检索哪些内容

中国经济社会大数据研究平台可以检索数据资源整合、数据深度挖掘分析及多维度统计指标快捷检索的内容。

包括内容见下面：知网收录包括期刊、博硕士论文、会议论文、报纸、年鉴、引文库、中国经济社会大数据研究平台等学术文献资源，学科覆盖广泛，含社会科学、自然科学和技术科学，支持跨库检索。

中国知网（CNKI）中国知网资源总库，是综合性全文数据库，收录包括期刊、博硕士论文、会议论文、报纸、年鉴、引文库、中国经济社会大数据研究平台等学术文献资源，学科含社会科学、自然科学和技术科学。

大数据基础平台有哪些?

Cloudera正在努力为开源Hadoop，提供支持，Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。 Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。

，再对数据进行分析处理。4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。优秀的大数据平台要能在大数据分析方法，大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能，数据挖掘方面都能表现出优秀的性能。

在网站首页就有全面又详细的数据分类，可以点击分类查看也可以通过数据关键词查询。比如勾选“餐饮服务”，就可以快速查到大量相关数据：人群画像数据：数据更新及时，紧跟当下热点，以及网站全部的数据可以下载。

推荐BIT超级数据分析平台，它整合了淘宝、京东、阿里云、鹰眼数据等外部数据应用，大大节省了数据收集的时间，而且操作简单，还有很多免费的行业模板可以使用。这是我在上面使用的一组模板，就是分析店铺会员的，你可以参考一下。

开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。 Python 一种免费的开源语言。关于有哪些好用的大数据采集平台，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。

数据科学平台有哪些?

1、京东JDATA：京东JDATA是京东旗下一个智汇平台，平台提供了大数据竞赛、在线的数据分析处理工具以及数据科学社区。这个平台的赛题来自京东主办的JDATA算法大赛，赛题方向主要是偏电商物流、生活应用类。

2、云从科技（Datastory）：云从科技是一家提供数据智能和可视化产品的公司，旗下的Datastory平台支持数据探索和故事叙述。东方数码：东方数码是一家提供数据科学和人工智能技术的公司，其数据科学平台涵盖数据挖掘、分析和建模等功能。

3、Kaggle： Kaggle 是最知名的数据科学竞赛平台之一，提供多种数据挑战，涵盖各种主题，由业界专家和爱好者共同参与。

4、Kaggle（https：//）：Kaggle是全球最大的数据科学竞赛平台，汇集了全球范围的数据科学家和机器学习专家，提供各种竞赛任务和丰厚的奖金。

Cnki大数据研究平台包含哪些数据?

1、知网数据库有：中国学术期刊网络出版社总库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国专利全文数据库、互联网资源。

2、中国知识资源总库：提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。

3、包括内容见下面：知网收录包括期刊、博硕士论文、会议论文、报纸、年鉴、引文库、中国经济社会大数据研究平台等学术文献资源，学科覆盖广泛，含社会科学、自然科学和技术科学，支持跨库检索。

4、包含的。中国知网CNKI学术文献总库包括中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、国际会议论文全文数据库、中国专利全文数据库。包含我国的发明专利、实用新型、外观设计三大类型专利。

5、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。

6、中国经济社会大数据研究平台可以检索到国家级、省级和地区级年鉴。

大数据的主要研究方向有哪些

数据挖掘与机器学习：数据挖掘是从大数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。机器学习是通过训练模型来自动分析和预测数据的方法。在大数据研究中，数据挖掘和机器学习可以用于处理大规模数据、提取有用信息和构建预测模型。

计算机科学与技术：这个专业与大数据有很强的相关性，可以深入研究大数据的存储、处理和分析等方面的技术。

大数据技术考研方向比较广泛，可选择计算机科学与技术、大数据技术与应用和应用统计学等。

大数据专业考研方向有：数理基础科学、计算机科学与技术专业、软件工程专业、网络工程专业、信息安全专业、物联网工程专业、数字媒体技术专业、智能科学与技术专业、空间信息与数字技术专业、电子与计算机工程专业等。

【导读】跟着大数据时代的降临，大数据剖析也应运而生。随之而来的数据仓库、数据安全、数据剖析、数据发掘等等环绕大数据的商业价值的使用逐渐成为职业人士争相追捧的利润焦点。

到此，以上就是小编对于大数据平台创新的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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