Ⅰ 大数据能用来做什么
大数据为我们提供了巨大的机遇，帮助我们开发新的创意产品和服务，例如手机APP或企业商业智能产品。它可以促进经济的增长和就业机会，可以大大提高人们的生活质量。
一、 医疗：提高诊断和治疗的水平
大数据为提高医疗信息处理效率提供了解决方案，从而为企业、公共部门和公民创造价值。对大型临床数据集的分析可以优化新药和治疗的临床和成本效益，患者可以受益于更及时和适当的护理。数据互操作性至关重要，因为数据来自不同的和异构的来源，如生物信号流、健康记录、基因组学和临床实验室测试等。
二、 商业：企业无形资产，助力企业决策
如今，大数据非常重要，它可以直接影响企业的估值。大数据已经成为企业一种关键的无形资产，可以通过数据收集加以衡量，并计入估值。企业如何使用数据以及基于数据做出的决策也将影响企业决策的成功率。
三、 数据：数据市场的价值
在过去十几年里，信息技术直接或间接地推动了中国的经济增长，数据的作用已经从简单支持商业决策转变为自身的价值存在。在新的网络经济中，开放的数据市场已变得至关重要。
四、 交通：减少事故和交通堵塞
交通部门可以从道路传感器收集大量的数据。智能利用这些大数据，可以支持政府优化交通流管理。市民和公司可以通过使用路线规划大大节约出行时间。
五、 环境：降低能源消耗
大数据革命带来了应对环境挑战的新方式。更好地利用全球可用的数据集有助于科学家开展研究，并使决策者能够就洪水等自然灾害作出知情和决策，以应对气候变化和降低成本。智能城市还设有数据中心，根据可再生能源和其他有用指标的可用性，调整公共建筑的电力消耗。
六、 农业：更安全的食品和更高的生产力
在农业领域智能地使用大数据，可以同时提高生产率、粮食安全和农民收入。通过对传感器和地球观测数据的智能和广泛使用，可以有效改善我们今天的耕作方式。这包括可以在我们的农业实践中更有效地利用自然资源(包括水或阳光)。有了先进的技术，农民也可以获得他们的农业机械正在如何工作的实时数据，以及历史上的天气模式、地形和作物表现。
Ⅱ 大数据工程师职业前景到底有多好
2016年，我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。2017年，大数据产业发展迎来“黄金期”，产业集聚将进一步特色化发展，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。
趋势一：政策环境持续优化，产业发展将迎来“黄金期”
随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持30%以上的高速增长态势。
趋势二：大数据产业集聚，将呈现特色化发展
大数据综合试验区建设是国家统筹推进大数据产业发展的重要举措。2016年，国家对大数据产业区域发展进行整体规划布局，共计批复了8个国家大数据综合试验区建设。2017年，随着8大国家大数据综合实验区建设不断加快，产业发展将推动形成特色领域。围绕京津冀和珠三角跨区域类综合试验区，将更加注重数据要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展。结合地方产业发展和应用特色，大数据产业集聚区和大数据新型工业化产业示范基地建设也将持续推进。
趋势三：大数据与人工智能、云计算、物联网，等技术的融合创新将更加深入
网络信息技术领域是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，是全球技术创新的竞争高地。大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术是最典型的网络信息技术，创新驱动是其发展的原动力，新兴技术间的融合创新更是产业发展的主基调。2017年，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。
趋势四：工业大数据对智能制造的，赋能效应将进一步释放
在《大数据产业发展规划2016-2020年》中，提出了深化工业大数据创新应用的重点任务和实施工业大数据创新发展工程，加快工业大数据基础设施建设，推进工业大数据全流程应用，培育数据驱动的制造业新模式。2017年，随着《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《大数据产业发展规划2016-2020年》等政策规划的落地实施，我国将进一步深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据中心，实施工业大数据应用示范工程，工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放。
趋势五：大数据安全和数据跨境流动，将成为国家和社会关注的焦点
数据资源作为信息社会的重要生产要素、无形资产和社会财富，成为一个国家的基础性战略资源。近年来，由于数据在网络空间传播迅速，且当前技术手段和行政手段都无法对其实施有效监管，使得大数据安全问题和数据跨境流动安全风险日益加剧。2016年，国家和地方大力推动大数据安全创新发展。2017年，随着《中华人民共和国网络安全法》及相关配套细则的正式实施，大数据安全的市场空间将进一步释放，政府和企业在大数据安全技术、产品和服务创新方面的投入进一步加大；国家大力推进双边区域性跨境数据流动合作，建立国家间数据流通保护的协调机制，参与数据跨境流动国际标准和规则制定的积极性将不断提高。
Ⅲ 求一份计算无形资产摊销的EXCEL电子表格
一个公式可以搞定的！
例如A1为原值B1为摊销年限 C1=A1/B1/12
就是每月的摊销额！
Ⅳ 企业利用大数据的重要性是什么
1，企业领导层对大数据的认知
随着时代的变迁，商业模式已经发展过度到了数据时代，相较于以前营销为王的商业模式，大数据更能给现代企业创造价值，正所谓火车跑的快，全靠车头带，企业各部门领导者，甚至是老板本人，能对大数据应用有一个正确的认识，则更能把握企业发展前进的方向与命脉。
2，公众才是企业的决策者
在中国，许多的企业都是一人掌天下，老板往往把握着企业的命运和未来，但在大数据时代里，企业将慢慢树立以社会公众为决策主体的观念，决策的理念由狭隘的企业领导层转移到社会公众上，通过媒体、社交网络等平台收集社会公众的意见和观念，形成内外双向的大数据挖掘和分析，以提高决策的广泛性，合理性，正确性。
3，打造好信息化的基础，才能挖掘积累出大数据库
企业以信息化为基础，才能实现大数据挖掘，积累和分析，企业所有的产品数据、运营数据、供应链数据和外部数据都是来自于信息化系统，因此打好信息化基础就变的尤为重要了，完善信息化基础，让数据来源更真实和可靠。
4，便捷高效的大数据分析系统
大数据是一个海量的资源池，甚至如汪洋大海一般让人望而生畏，那么这样一个海量的资源池，企业怎样才能充分且高效的去吸收它的营养呢？这就需要一个高效率的云计算系统才能很好的完成这个任务，一个高效的云计算系统，可以使大数据里的资源合理分配，充分利用，给且的分析研究部门带来便捷，让工作效率得到显著的提升。
在未来大数据将成为最重要的经济资产，谁掌握了它便是掌握了竞争力，企业应与时俱进，敞开胸怀迎接大数据，重视大数据，利用大数据，在茫茫商海，乘风破浪，驶向远方。
Ⅳ 无形资产和固定资产的起算金额是多少
固定资产应按照成本初始计量；无形资产通常按实际成本计量，即以取得无形资产并使之达到预定用途而发生的全部支出作为无形资产的成本。以下是他们的具体区别：
固定资产无论是自建还是购买取得，其有关支出，一般在实际发生时，予以资本化，计人固定资产成本。可见，固定资产在价值的确认上具有完整性和确定性。而企业的无形资产，如果是内部开发形成，其开发费用全部费用化，计入当期损益，不作为无形资产人账，只有在试制成功并依法取得专利时，将所发生的注册费、聘请律师费以及其它相关支出作为专利权的人账价值。可见无形资产的人账价值不够完整，有些无形资产的取得要经历一个漫长的研究过程，成果的出现具有很大的随机性。因此，将研究费用归集到成果中去有一定的难度，可见，无形资产的成本不够准确。
固定资产在使用过程中都会发生各种支出，如为维护、恢复和改进固定资产功能研发生的支出，扩建、改建、增建固定资产所发生的支出，这类支出可划分为两类，一类为收益性支出(受益期在一年以内)，将其作为费用处理，计入当期损益；另一类为资本性支出(受益期在一年以上)，将其作为固定资产的成本增加处理，计入固定资产的成本。而无形资产在使用过程中发生的各种支出，如为维护、提高无形资产的功能所发生的支出，保护专利权不受侵犯的支出等，这类支出是费用化，还是资本化较难确定，应具体问题具体分析。
Ⅵ 大数据能做什么用
如果说砍树是一个职业，那你手中的斧头就是大数据。大数据是一种覆盖政商等领域的超大型平台，你可以用大数据来瞄准你所关心领域的长短点并很快很准地得出预判，升华概念，你能通过数据预测未来，行业的未来你能掌握了，就能赚钱。
Ⅶ 怎么用大数据做数字资产的分析
目前，数字资产交易大数据分析系统开发上市，市场上一种新的技术特将会成为数字资产大数据获取，存储，处理分析或可视化有效手段。大数据技术能够将大规模交易数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为数字资产交易，具体提高各个领域的资质咨询导师计的集约化程度。
大数据生命周期
展示了一个典型的大数据技术线，底层是基础设施，涵盖计算资源内存与，存储和网络互联具体表现为计算节点集群集会和数据中心在此之上是数据存储和管理，包括文件系统，数据库和系统资源管理系统。
做数字资产的分析，一般意义是可视化，是对分析结果的展示，但是，通过交互式可视化，还可以探索性的提问是分析获的新的线索，形成分析和可视化。基于大规模数据实时交互，可视化分析，以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点数字资产交易数据资产通通的的制度化领域垂直打通上述的课程需要整体协同的看待。
第一个是编程和管理工具，方向是机器，通过学习实现自动最优化，尽量无须编程，无需复查的配置。
第二个是领域和数据安全，也是贯穿整个技术线，除了这两个领域，垂直打通各城还有一些技术方向是跨了多层的。
通过数字资产管理系统，数字资产可以很容易的被找到，分享，评论，修改和发布数字资产管理系统，采用全局资产管理系统，采用全局共享，访问数字媒体资产。
Ⅷ 大数据技术的发展趋势有哪些
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着专旺盛的应用需属求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
Ⅸ 大数据能做什么
随着互联网时代的迅猛发展，大数据全面融入了现代社会的生产、生活中，并将大大改变全球的经济。大数据，它其实不仅仅是一种技术，更是战略资源。
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
Ⅹ 基于大数据的威胁发现技术的优点有哪些
基于大数据的威胁发现技术具有以下优点：
（1）分析内容的范围更大。传统的威胁分析主要针对的内容为各类安全事件。一个企业的信息资产则包括数据资产、软件资产、实物资产、人员资产、服务资产和其他为业务提供支持的无形资产。由于传统威胁检测技术的局限性，其并不能覆盖这6类信息资产，因此所能发现的威胁也是有限的。通过在威胁检测方面引入大数据分析技术，可以更全面地发现针对这些信息资产的攻击。例如通过分析企业员工的即时通信数据、Email数据等可以及时发现人员资产是否面临其他企业“挖墙脚”的攻击威胁。再比如，通过对企业的客户部订单数据的分析，也能够发现一些异常的操作行为，进而判断是否危害公司利益。可以看出：分析内容范围的扩大使得基于大数据的威胁检测更加全面。
（2）分析内容的时间跨度更长。现有的许多威胁分析技术都是内存关联性的，也就是说实时收集数据，采用分析技术发现攻击。分析窗口通常受限于内存大小，无法应对持续性和潜伏性攻击。引入大数据分析技术后，威胁分析窗口可以横跨若干年的数据，因此威胁发现能力更强，可以有效应对高级持续性威胁（APT）类攻击。
（3）攻击威胁的预测性。传统的安全防护技术或工具大多是在攻击发生后对攻击行为进行分析和归类，并做出响应。基于大数据的威胁分析，可进行超前的预判，它能够寻找潜在的安全威胁，对未发生的攻击行为进行预防。
（4）对未知威胁的检测。传统的威胁分析通常是由经验丰富的专业人员根据企业需求和实际情况展开，然而这种威胁分析的结果很大程度上依赖于个人经验。同时，分析所发现的威胁也是已知的。大数据分析的特点是侧重于普通的关联分析，而不侧重因果分析，因此通过采用恰当的分析模型，可发现未知威胁。
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