導(dǎo)語：如何才能寫好一篇天文學(xué)就業(yè)方向及前景，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

第一，報(bào)考一個(gè)你可以考上的專業(yè)

考研誰都希望自己最終考上，因?yàn)榭佳挟吘惯€是要花費(fèi)很多時(shí)間和金錢的，而且一次考研其實(shí)也是一家人在考研，考研比之高考要難多了。所以如果你的外語、數(shù)學(xué)不好，那很多熱門的專業(yè)你是不適合報(bào)的?？佳胁皇菆?bào)仇，它恰恰是博弈一樣的，你要知道自己壓箱底子的東西是什么。是外語和數(shù)學(xué)。很多學(xué)生之所以最終沒有考研成功，多半是在外語、數(shù)學(xué)這樣的科目上沒有上線。今年有個(gè)考生辭職了來考研，我就建議她報(bào)了社會(huì)工作專業(yè)，結(jié)果380分順利錄取。

第二，考研選擇專業(yè)時(shí)需要考慮的幾個(gè)方面

1、國內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)形勢

對于這一點(diǎn)，許多考生常常認(rèn)識(shí)不足，他們僅把考研當(dāng)成自己的事情，卻忽略了國內(nèi)大背景對未來個(gè)人就業(yè)及前途的的重要作用。若你留心兩會(huì)的報(bào)告及代表的發(fā)言，你可能就會(huì)對這個(gè)詞印象深刻--生態(tài)文明。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我們的環(huán)境問題越發(fā)突出，對于這個(gè)日益嚴(yán)峻的問題，十報(bào)告指出："建設(shè)生態(tài)文明，是關(guān)系人民福祉、關(guān)乎民族未來的長遠(yuǎn)大計(jì)......要把生態(tài)文明建設(shè)放在突出地位，融入經(jīng)濟(jì)建設(shè)、政治建設(shè)、文化建設(shè)、社會(huì)建設(shè)各方面和全過程"。生態(tài)文明建設(shè)的發(fā)展必然會(huì)需要更多相關(guān)專業(yè)的人才，雖然生態(tài)學(xué)、環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)并不是特別熱門，但是從長遠(yuǎn)來看，這些專業(yè)的未來發(fā)展前景不一定就比不過所謂的熱門專業(yè)--金融等，一方面熱門專業(yè)每年都有大量的畢業(yè)生，另一方面，熱門專業(yè)的"海歸"人員相對較多，相比之下，競爭壓力自然不小?？傊?，關(guān)注國家的時(shí)事熱點(diǎn)，洞察國家大事，對中國經(jīng)濟(jì)的未來發(fā)展趨勢有比較準(zhǔn)確的把握，對選對專業(yè)，十分必要。

2、就業(yè)形勢

社會(huì)對人才的需求首先決定考生將來從事什么專業(yè)。那么近幾年一些熱門專業(yè)的高溫不下勢必致使很多學(xué)生為了以后獲得好的就業(yè)機(jī)會(huì)，獲得豐厚的報(bào)酬，就抱著“視死如歸”的執(zhí)著態(tài)度、本著“敢拼才會(huì)贏”的拼命三郎精神勇報(bào)熱門專業(yè)，結(jié)果被擠得頭破血流、一敗涂地，偶爾的幸運(yùn)者也是傷痕累累，滿腹辛酸。面對這種情況，幫幫建議各位考生定要根據(jù)自身情況理性分析，實(shí)事求是，切不可意氣用事、剛愎自用、盲目追風(fēng)、夜郎自大、好高騖遠(yuǎn)。

專家指出，雖然近年報(bào)考研究生的人越來越多，但仍有一些專業(yè)報(bào)考量不足，個(gè)別甚至出現(xiàn)招不滿或無人報(bào)的現(xiàn)象。在個(gè)別學(xué)校的熱門專業(yè)，即便是總分超過350分，也未必能保證被錄取為計(jì)劃內(nèi)公費(fèi)生。因此，一些熱門專業(yè)或熱門學(xué)校中那些相對冷門方向及專業(yè)，同學(xué)不妨有選擇地報(bào)考，比如石油、地質(zhì)、環(huán)保、文物、珠寶鑒定等社會(huì)需求和人才供應(yīng)目前不成正比。

而且，眼前的“熱”專業(yè)，并不代表以后的就業(yè)形勢一定會(huì)好，可能研究生畢業(yè)時(shí)所謂以往“熱門”專業(yè)已經(jīng)成為當(dāng)時(shí)的冷門了。所以，考生要把握社會(huì)宏觀走勢，判斷社會(huì)各行業(yè)需求。要了解行業(yè)特點(diǎn)，分析需求總量。

當(dāng)然，對于一些下定決心要從事某專業(yè)的考生可以嘗試著全力以赴，但要全面搜集信息，理解信息，要堅(jiān)持不懈、持之以恒，要信心百倍的勇往直前。

3、個(gè)人興趣

興趣是的老師，對本科所學(xué)專業(yè)并不是很喜歡的同學(xué)，考研給了大家重新選擇自己人生的機(jī)會(huì)，若是你真的明白了自己的興趣，并且愿意沖破一切阻力，為了自己的興趣全力以赴，那選擇自己喜歡的專業(yè)也是可以的。當(dāng)然，這個(gè)選擇是有風(fēng)險(xiǎn)的，畢竟這是跨專業(yè)考研，如果你本身基礎(chǔ)比較弱，為了成功踏入目標(biāo)院校，只能比別人付出更大的努力。

大教育家夸美紐斯在《大教學(xué)論》中也指出：如果人們吃飯沒有食欲，勉強(qiáng)地把食物吞到胃里去，其結(jié)果只能引起惡心和嘔吐，至少也是消化不良。反之，如果在饑餓的情況下，把食物吃到胃里去那它就會(huì)樂意接受，并很好地消化它。從這個(gè)論述中，可以看出，興趣對于學(xué)習(xí)的重要，它可以使大家學(xué)習(xí)時(shí)得心應(yīng)手。再則，研究生畢業(yè)后要繼續(xù)自己的專業(yè)，如果沒有興趣會(huì)感到枯燥、無聊和乏味，這樣浪費(fèi)的不僅僅是我們?nèi)陮氋F的學(xué)習(xí)時(shí)間，更是一生的生活情趣和生活質(zhì)量。所以我們在選擇專業(yè)時(shí)要對自己的興趣作清晰的認(rèn)識(shí)和判斷。

4、歷年復(fù)試分?jǐn)?shù)線和錄取比例

復(fù)試分?jǐn)?shù)線的高低、錄取比例的大小意味著競爭力的強(qiáng)弱?？忌谶x定某些專業(yè)時(shí)可根據(jù)往年的這些實(shí)錄來定奪專業(yè)的取向。

5、學(xué)校的研究生培養(yǎng)年限

目前，大多數(shù)學(xué)校研究生培養(yǎng)年限為3年或2.5年，少數(shù)學(xué)校學(xué)制為2年，并且考生要掌握準(zhǔn)確信息，結(jié)合切身實(shí)際再做選擇。

據(jù)2008年全國研究生招生首場大型現(xiàn)場咨詢會(huì)上的消息，2008年研究生招生政策將做調(diào)整。碩士研究生的學(xué)制不作硬性規(guī)定，由學(xué)校根據(jù)專業(yè)和質(zhì)量要求來決定彈性學(xué)制。這就更需要學(xué)生事先要了解自己所報(bào)考學(xué)校、專業(yè)的學(xué)制，根據(jù)自己的財(cái)力、精力、進(jìn)行選擇。

6、國際經(jīng)濟(jì)形勢

當(dāng)今的社會(huì)是一個(gè)開放的社會(huì)，雖然相比過去，中國經(jīng)濟(jì)有了長足的進(jìn)步，但是我們不得不承認(rèn)，在許多方面我們都需要學(xué)習(xí)和借鑒西方的先進(jìn)之處。對于某些行業(yè)，可能在國內(nèi)并不是發(fā)展的特別好，但是在西方發(fā)達(dá)國家，卻是前景明朗，那我們就可以根據(jù)實(shí)際情況，客觀分析這種專業(yè)是否在未來會(huì)更受歡迎。

7、本科專業(yè)的限制

人的潛力是無限的，可是在考研這個(gè)窄小的道路上，考察的并不是誰更有潛力，而是有限的時(shí)間內(nèi)，你能比別人發(fā)揮出多少來。所以，我們不能忽略本科所學(xué)專業(yè)對考研專業(yè)的限制作用。若是你本科學(xué)的是法學(xué)，但是你考研想考數(shù)學(xué)專業(yè)，那毫無疑問，考研的難度會(huì)非常大，畢竟文科與理科的學(xué)習(xí)還是有非常大的區(qū)別的。但是若你是法學(xué)，你想考人力資源管理專業(yè)，那這個(gè)難度就會(huì)相對小很多，付出相同的努力，你成功的機(jī)會(huì)自然就大得多。

總之，理性的精確的專業(yè)選擇對你考研的成功及未來的發(fā)展前景都具有非常重大的意義，就像走路一樣，方向?qū)α?，自然離目標(biāo)越來越近，可是若方向錯(cuò)了，走得再賣力氣也是枉然。為了不做無意義的事，浪費(fèi)不必要的時(shí)間和精力，考慮好專業(yè)再去復(fù)習(xí)吧，這樣的話自然就會(huì)順風(fēng)順?biāo)?，事半功倍?/p>

篇2

這些現(xiàn)象其實(shí)都在說明一個(gè)問題：如果你對這些現(xiàn)象感到驚訝，那么你落伍了；如果你對這些現(xiàn)象感到興奮，那么你看完本文一定大有收獲。不過在展開之前，我們首先知道什么是大數(shù)據(jù)。

根據(jù)研究機(jī)構(gòu)Gartner的定義，大數(shù)據(jù)是指需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。從數(shù)據(jù)的類別上看，“大數(shù)據(jù)”指的是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集。

通俗地講，大數(shù)據(jù)具有4V特點(diǎn)：Volume（數(shù)據(jù)量大）、Velocity（實(shí)時(shí)性強(qiáng)）、Variety（種類多樣）、Veracity（真實(shí)性）。更為重要的是，大數(shù)據(jù)還具有Value（價(jià)值）的特點(diǎn)。我們選取幾個(gè)最具代表性的故事來說明大數(shù)據(jù)。

第1、草船借箭：大數(shù)據(jù)讓你“神機(jī)妙算”

情節(jié)概覽：草船借箭，想必讀過書的人都知道這一歷史典故。它發(fā)生在三國時(shí)期，由于周瑜長期以來“羨慕嫉妒”諸葛亮的才干，故意刁難并要求諸葛亮在十天內(nèi)趕造十萬支箭。然而，諸葛亮卻表示不需要十天的時(shí)間，并以下軍令狀的勇氣和自信，承諾在三天內(nèi)就能提供這十萬支箭。后來，當(dāng)然如諸葛亮所料，輕輕松松地利用“草船”“借”到了曹軍的十萬多支箭。

總結(jié)分析：“草船借箭”體現(xiàn)的是三國時(shí)代背景下，諸葛亮的足智多謀。但換在現(xiàn)在來看，“草船借箭”能夠付諸實(shí)施，很大程度上得益于孔明對氣象的準(zhǔn)確觀察和預(yù)測，這種觀察預(yù)測和當(dāng)今的天氣預(yù)報(bào)本質(zhì)上是一回事，只不過孔明加入了對當(dāng)時(shí)所處形勢的預(yù)判。

“草船借箭”和大數(shù)據(jù)有什么關(guān)系呢？對天象的觀察是基于一種對風(fēng)、云、溫度、濕度、光照和所處節(jié)氣的綜合分析。這些數(shù)據(jù)來源于多元化的“非結(jié)構(gòu)”類型，并且數(shù)據(jù)量較大，只不過這些數(shù)據(jù)輸入到的不是電腦，而是人腦并最終通過計(jì)算分析得出結(jié)論。需要注意的是，單純的概率統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析，失去眾多非結(jié)構(gòu)類型數(shù)據(jù)支撐的分析、結(jié)論都不是“大數(shù)據(jù)”。

當(dāng)然，“草船借箭”只能算是大數(shù)據(jù)的雛形，并不能和當(dāng)今真正意義上的“大數(shù)據(jù)”相比，但筆者希望通過這種人盡皆知的歷史典故，揭開對“大數(shù)據(jù)”的更直觀、更深刻認(rèn)識(shí)。

第2、智慧城市：智能交通視頻監(jiān)控

情節(jié)概覽：每次出門，是否總擔(dān)心路上遇到交通擁堵？每次行車，是否總害怕前方遇上交通事故？這些問題，恐怕當(dāng)今社會(huì)每個(gè)人都曾遭遇過。通過現(xiàn)有的IT技術(shù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，完全可以打造一座智慧之城。

筆者曾在南京深刻感受到智慧城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)給整個(gè)城市帶來的變革?；趶?qiáng)大的云平臺(tái)運(yùn)行智慧交通云系統(tǒng)、云視頻監(jiān)控和智能分析應(yīng)用，實(shí)時(shí)采集和處理南京1000個(gè)攝像頭、每天數(shù)百TB的海量交通數(shù)據(jù)，并對整個(gè)南京140萬機(jī)動(dòng)車規(guī)模的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢和分析。

除此之外，云計(jì)算平臺(tái)還可以跟蹤車輛的行車記錄、統(tǒng)計(jì)分析交通擁堵路段。以往需要人工參與并監(jiān)控的交通擁堵和車禍等信息，現(xiàn)在完全可以交由該平臺(tái)進(jìn)行處理，主動(dòng)分析攝像頭搜集的各個(gè)路段信息，并分析視頻、主動(dòng)報(bào)警、主動(dòng)通知用戶。

總結(jié)分析：智慧城市，很大程度上就蘊(yùn)含了交通作為城市動(dòng)脈的數(shù)據(jù)流。通過視頻監(jiān)控，采集各個(gè)道路視頻攝像頭信息，并對比歷史記錄和實(shí)時(shí)車流、人流進(jìn)行分析，可以計(jì)算和預(yù)測該路段當(dāng)前、未來的交通情況，也可以動(dòng)態(tài)調(diào)整交通狀況并實(shí)時(shí)預(yù)警。其數(shù)據(jù)量之大、結(jié)構(gòu)類型之多、實(shí)時(shí)性之高，足以體現(xiàn)大數(shù)據(jù)在智慧城市的應(yīng)用前景和價(jià)值所在。

第3、生態(tài)中國：讓大數(shù)據(jù)、云計(jì)算監(jiān)測預(yù)警環(huán)保

情節(jié)概覽：中國是一個(gè)人口大國，同時(shí)也是一個(gè)能源大國。其中，山西省更是以盛產(chǎn)煤炭資源而著稱的能源大省。在過去的現(xiàn)代化建設(shè)中，在開采礦產(chǎn)和煤炭資源過程中，出現(xiàn)了很多破壞生態(tài)環(huán)境的做法。

然而，得益于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和IT技術(shù)的突破性發(fā)展，近年來，在開采礦產(chǎn)資源過程中破壞生態(tài)植被、出現(xiàn)生產(chǎn)事故的幾率大大減少，相反還出現(xiàn)了可以實(shí)時(shí)監(jiān)測并提前告警的智能化解決方案。

筆者去煤炭大省山西太原了解了這一發(fā)展動(dòng)態(tài)。目前該省物聯(lián)網(wǎng)、安全生產(chǎn)和節(jié)能環(huán)保、能源物流等項(xiàng)目都被整合到―個(gè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)上，并通過“云端”的方式不斷推進(jìn)。具體來說，“云”負(fù)責(zé)承載業(yè)務(wù)并通過資源池化為用戶（包括政府、公益部門和企業(yè)部門等等）提供接入服務(wù)，由嵌入式電路及其之上的智能終端設(shè)備組成的“端”，負(fù)責(zé)采集并實(shí)時(shí)監(jiān)測全省各個(gè)煤礦（包括瓦斯含量、溫度、濕度等數(shù)據(jù)），從而打造出智能化、自動(dòng)后的“數(shù)字礦山”。除了煤礦物聯(lián)網(wǎng)之外，還可通過公關(guān)物聯(lián)網(wǎng)、環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)等服務(wù)平臺(tái)，對地下管網(wǎng)（“地眼工程”）、污水處理、城市道路提供服務(wù)。

總結(jié)分析：坦白說，物聯(lián)網(wǎng)并不是大數(shù)據(jù)，但物聯(lián)網(wǎng)本身具有大數(shù)據(jù)特征，而且在發(fā)展的過程中也需要應(yīng)對大數(shù)據(jù)這種挑戰(zhàn)。對于傳感器數(shù)據(jù)量已經(jīng)達(dá)到PB級(jí)別、且結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)日益增長的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來說，需要和企業(yè)一樣共同面對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，挖掘大數(shù)據(jù)中所潛藏的巨大價(jià)值。

物聯(lián)網(wǎng)，尤其是基于類似山西省的這種煤炭、環(huán)保、公益物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，在遇上大數(shù)據(jù)的時(shí)候，更多的需要考慮甚至重新部署設(shè)計(jì)，以獲得更為靈活高效的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，并幫助各類企業(yè)和環(huán)保等公益事業(yè)部門做出更科學(xué)合理的決策分析?？梢灶A(yù)見，生態(tài)中國、美麗中國，需要物聯(lián)網(wǎng)，更需要大數(shù)據(jù)解決方案。

第4、云平臺(tái)：個(gè)性化自主學(xué)習(xí)

情節(jié)概覽：教育是一個(gè)國家和社會(huì)最具靈魂性的領(lǐng)域。對于教育而言，關(guān)系到每個(gè)人的切身利益，而且伴隨著每個(gè)人的成長旅程。教育可以改變?nèi)说拿\(yùn)，同樣，教育方式和教育理念也可以改變?nèi)说囊簧?。不同于以往的“趕鴨上架”式教育模式，借助信息技術(shù)在二十一世紀(jì)的教育模式將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。這些轉(zhuǎn)變中，以“個(gè)性化學(xué)習(xí)”模式最具變革性。比如在重慶石堰鎮(zhèn)中心學(xué)校，采用了一種“一對一數(shù)字化學(xué)習(xí)”的模式推動(dòng)傳統(tǒng)教育的變革。

具體做法是，通過引進(jìn)英特爾“一對一數(shù)字化學(xué)習(xí)”項(xiàng)目，前期先在實(shí)驗(yàn)班開展實(shí)施，給每一個(gè)學(xué)生都派發(fā)個(gè)人學(xué)習(xí)終端（小電腦），并在一對一數(shù)字化教學(xué)環(huán)境下，加強(qiáng)互動(dòng)教學(xué)與整合信息技術(shù)的培養(yǎng)，將傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)以教師為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐詫W(xué)生為中心的自主、交互式教學(xué)。如何實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)呢？讓學(xué)生融入到快樂自主學(xué)習(xí)的狀態(tài)，培養(yǎng)知識(shí)探究的求學(xué)精神，最后還會(huì)通過課程標(biāo)準(zhǔn)和學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對每個(gè)學(xué)生在不同科目上的學(xué)習(xí)進(jìn)度、興趣愛好、知識(shí)關(guān)聯(lián)上的不同，針對性地做出教學(xué)指導(dǎo)和建議。目前，該學(xué)校已經(jīng)全面開展了這種個(gè)性化數(shù)字學(xué)習(xí)模式。

總結(jié)分析：“一對一數(shù)字化學(xué)習(xí)”并不一定是最理想的個(gè)性化學(xué)習(xí)模式，但卻是目前最具實(shí)踐性并幫助取得教育信息化改革突破的最好方式。個(gè)性化學(xué)習(xí)，會(huì)通過學(xué)生在自己的學(xué)習(xí)平臺(tái)上的多媒體學(xué)習(xí)資料、學(xué)習(xí)進(jìn)展、互動(dòng)（包括書面和音視頻）、自主學(xué)習(xí)（利用平臺(tái)主動(dòng)學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域科學(xué)知識(shí)），幫助學(xué)生完善知識(shí)結(jié)構(gòu)并加快學(xué)生對自身興趣愛好的挖掘和特長的培養(yǎng)。

對學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)體系，也會(huì)根據(jù)每個(gè)學(xué)生的這些行為特征和學(xué)習(xí)內(nèi)容，對考核和科目設(shè)置進(jìn)行評(píng)價(jià)，并最終幫助培養(yǎng)學(xué)生早日成為創(chuàng)新人才。雖然單個(gè)學(xué)生的各種數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)）量并不一定很大，但從整個(gè)教學(xué)模式的轉(zhuǎn)變，尤其是在教育信息化改革的背景下，這種學(xué)習(xí)方式也體現(xiàn)出了基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化學(xué)習(xí)發(fā)展方向。

可以預(yù)見，未來個(gè)性化學(xué)習(xí)終端，將會(huì)更多的融入學(xué)習(xí)資源云平臺(tái)，根據(jù)每個(gè)學(xué)生的不同興趣愛好和特長，推送相關(guān)領(lǐng)域的前沿技術(shù)、資訊、資源乃至未來職業(yè)發(fā)展方向等等，并貫穿每個(gè)人終身學(xué)習(xí)的全過程，也就是個(gè)人云平臺(tái)中貫穿自己終身教育的應(yīng)用。

第5、網(wǎng)絡(luò)求職：“上位”變得更加簡單

情節(jié)概覽：求職，是每個(gè)學(xué)子走向社會(huì)的必經(jīng)之路，也是實(shí)現(xiàn)個(gè)人價(jià)值最為常見的方式之一。在這里，我們講的并不是大數(shù)據(jù)時(shí)代下涌現(xiàn)出的大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位，也不是介紹大數(shù)據(jù)促進(jìn)rr就業(yè)機(jī)會(huì)，而是如何通過大數(shù)據(jù)讓“對”的人才更好、更快地在“對”的崗位“上位”。

網(wǎng)絡(luò)求職，是廣大求職者找工作的一種重要途徑。從開始之初的簡歷制作、投放技巧到面試技巧等等，其實(shí)說的都是一個(gè)問題，以更好的技巧來找到更好的崗位。如果說傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)求職更多的是投機(jī)取巧的話，那么大數(shù)據(jù)時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)求職則是智能分析。當(dāng)然，這種智能化既有利于招聘者也有利于求職者。

網(wǎng)絡(luò)上的每一秒鐘，都有^在發(fā)電子郵件、在線交易、觀看視頻、內(nèi)容檢索等等。而網(wǎng)絡(luò)求職更多的就是內(nèi)容檢索。1秒鐘背后的上萬億URL，要求高效的數(shù)據(jù)檢索和算法?；ヂ?lián)網(wǎng)搜索經(jīng)歷了數(shù)據(jù)、信息到知識(shí)、智慧搜索的發(fā)展過程。目前的搜索引擎正處在從信息搜索向知識(shí)搜索發(fā)展的階段。

近年來，在搜索領(lǐng)域出現(xiàn)了一種基于語義的分析搜索技術(shù)，這種技術(shù)在招聘求職行業(yè)擁有廣泛的用途。通常來說，招聘流程包括三大過程：異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成同構(gòu)信息、篩選并提煉信息、信息高效存儲(chǔ)和推送。由于文化背景、語言背景、教育背景等不同而造成的表達(dá)方式不同，會(huì)導(dǎo)致人才簡歷、招聘啟示、用戶行為在表現(xiàn)方式上的不同。通過語義分析技術(shù)將它們轉(zhuǎn)化成可以對比、關(guān)聯(lián)、篩選的同構(gòu)信息，并將合適的人才信息與合適的崗位信息進(jìn)行匹配。

總結(jié)分析：單純看求職者簡歷，數(shù)據(jù)量再大也不屬于大數(shù)據(jù)；僅憑招聘啟示，再復(fù)雜多樣的表達(dá)方式也同樣不屬于大數(shù)據(jù)。如何更智能、更高效、更準(zhǔn)確地為人才和雇主搭建起橋梁，才是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的精髓所在。

一方面，企業(yè)主需要有更多渠道來尋找更具有成長價(jià)值的人才，而在網(wǎng)絡(luò)這個(gè)平臺(tái)上，由于海量求職信息的充斥，使得企業(yè)主尋找合適人才的時(shí)間成本和資金成本都很高。廣大獵頭在市場上得以快速發(fā)展就是最好證明。另一方面，應(yīng)聘者需要更準(zhǔn)確地尋找到自己適合的成長平臺(tái)。通過網(wǎng)絡(luò)途徑，將自己的教育背景、從業(yè)經(jīng)歷、技能特長等固化到個(gè)人屬性之中，并以此對海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行篩選分析，找到稱心如意的崗位。

語義搜索能理解工作和技能的特征，識(shí)別同一個(gè)詞在不同語境中不同的語義。一方面把簡歷和職位信息映射到語義網(wǎng)絡(luò)中去，另一方面把用戶搜索和用戶行為也映射進(jìn)去，最終通過語義網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)搜索和匹配，將招聘者或求職者從搜索和分析工作中解脫出來，讓二者的匹配能達(dá)到最優(yōu)。

第6、信用卡：消費(fèi)者的管家和助理

情節(jié)概覽：信用卡不同于儲(chǔ)蓄卡，它鼓勵(lì)透支消費(fèi)并按照協(xié)議進(jìn)行償還，如此反復(fù)并建立起現(xiàn)代消費(fèi)的良性循環(huán)，實(shí)現(xiàn)商家、銀行和消費(fèi)者三者都獲益。

信用卡的發(fā)展，乃至于整個(gè)銀行業(yè)的發(fā)展，都與計(jì)算機(jī)技術(shù)、通訊技術(shù)的發(fā)展息息相關(guān)不可分割。比如信用卡安全碼就是根據(jù)戶主的信用卡卡號(hào)以及一套復(fù)雜算法計(jì)算得出，以此區(qū)別信用卡的真?zhèn)巍?/p>

相比電子商務(wù)，銀行業(yè)尤其是信用卡領(lǐng)域接觸大數(shù)據(jù)來得還是晚一些，但信用卡的發(fā)行和使用，其實(shí)也都與大數(shù)據(jù)息息相關(guān)。一方面，銀行在確保安全可靠的情況下，會(huì)給那些優(yōu)質(zhì)客戶提供高級(jí)別信用卡（比如極具身份地位象征的“黑卡”）；另一方面，他們還會(huì)根據(jù)信用卡持有人的消費(fèi)記錄對其進(jìn)行精準(zhǔn)營銷、級(jí)別調(diào)整等等。

有沒有想過，信用卡能在卡主無意識(shí)的情況下暴露出其行蹤？甚至能根據(jù)卡主的使用情況大體了解一個(gè)人的興趣愛好、工作居住情況、人際關(guān)系和業(yè)余時(shí)間安排等等。因?yàn)樾庞每ㄊ窃谒⒖ㄏM(fèi)，而儲(chǔ)蓄卡僅僅是通過取款消費(fèi)。因此信用卡更能直觀、準(zhǔn)確、全面地反映出卡主的個(gè)人特征。

比如，當(dāng)持普通信用卡的用戶所持信用卡是沒有附加航空意外險(xiǎn)和航空里程積分的產(chǎn)品，但是當(dāng)該持卡人使用該卡購買了機(jī)票，作為發(fā)卡銀行就會(huì)主動(dòng)向該客戶推薦帶有航空意外險(xiǎn)和航空里程積分的航空公司聯(lián)名信用卡。同樣，用戶還會(huì)經(jīng)常收到頻繁消費(fèi)或者關(guān)注度高的產(chǎn)品促銷信息，這些信息的背后其實(shí)也都潛藏著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，通過用戶無數(shù)的交易行為、還款記錄、消費(fèi)地點(diǎn)等，對其進(jìn)行分門別類，并對日后的額度提升、用戶升級(jí)、商業(yè)貸款提供依據(jù)。

總結(jié)分析：數(shù)據(jù)將是未來銀行的核心競爭力之一，在“大數(shù)據(jù)時(shí)代”，銀行所面臨的競爭不僅僅來自于同行業(yè)內(nèi)部，外部的挑戰(zhàn)也非常嚴(yán)峻。雖然銀行對于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘和分析在所有行業(yè)中都處于領(lǐng)先水平，但銀行傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫信息量并不豐富也不完整（僅僅擁有客戶基本身份屬性，沒有客戶的個(gè)性屬性），缺乏對用戶性格特征、興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣、行業(yè)和家庭狀況等等信息的收集和了解。

此外，信息技術(shù)的發(fā)展，使得用戶的資金交易信息越來越多地來自網(wǎng)銀瀏覽、服務(wù)通話、ATM錄像監(jiān)控等等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。銀行缺乏對這些數(shù)據(jù)的分析和整合，進(jìn)一步凸顯在信用卡環(huán)境下大數(shù)據(jù)應(yīng)用的緊迫感。因此，新時(shí)代下的信用卡更突出了大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。

第7、天文探測：了解宇宙的金鑰匙

情節(jié)概覽：我們時(shí)不時(shí)的會(huì)從新聞中看到各種天文奇觀、星系、星團(tuán)、行星的報(bào)道，而且不僅能給出大致的形態(tài)、結(jié)構(gòu)、距離等屬性信息，甚至還可以給出天文奇觀上演的準(zhǔn)確時(shí)間以及星體年限等信息。

比如登上美國NASA重點(diǎn)觀察名單的代號(hào)為4179的“圖塔蒂斯”行星。當(dāng)時(shí)NASA形容這款行星為“形狀似花生，又似啞鈴，直徑約5公里，每3.98年就會(huì)經(jīng)過地球一次?！?004年，該小行星曾與地球“近距離接觸”，兩者距離最近時(shí)僅為150萬公里。更為重要的是，人們還能精確預(yù)測其飛臨近地點(diǎn)的準(zhǔn)確時(shí)間。

我們國家的嫦娥二號(hào)衛(wèi)星是距地球約700萬公里遠(yuǎn)的深空成功飛越的行星，并對其進(jìn)行了高清晰成像。

我們經(jīng)常看到的天文奇觀預(yù)測報(bào)告，其實(shí)很多都來自于NASA背后的海量數(shù)據(jù)收集、管理、分析。從1959年以來，NASA JSC（約翰遜航天中心）已收集400多萬靜態(tài)圖像，總達(dá)950萬英尺的16毫米膠卷，85000卷錄像磁帶，以及總時(shí)長81616小時(shí)的視頻模擬及數(shù)碼檔案。通過開發(fā)10（在線影像）應(yīng)用平臺(tái)，對影像文件名與所有相關(guān)元數(shù)據(jù)連接，并對其進(jìn)行存檔、管理以備科研之需。

總結(jié)分析：天文學(xué)是最先經(jīng)歷信息爆炸的科學(xué)領(lǐng)域之一，其數(shù)據(jù)量之大、類型之復(fù)雜，恐怕不是一般的行業(yè)領(lǐng)域所能比擬的。

首先在觀測方面，普通的人眼是不行的，需要通過天文望遠(yuǎn)鏡來實(shí)時(shí)監(jiān)測，并對天文物體的距離、運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行跟蹤拍照，這些生成的圖片數(shù)據(jù)單個(gè)都有上GB的規(guī)模（高清原始圖像）；通過這些觀測收集的數(shù)據(jù)，還需要對其進(jìn)行處理和備份，并通過高性能計(jì)算平臺(tái)，對其挖掘。篩選挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，分析獲得所要開展科研的情報(bào)。

第8、風(fēng)力發(fā)電：科學(xué)選址精確測定遠(yuǎn)程監(jiān)測

情節(jié)概覽：為什么在大城市里面看不到風(fēng)能發(fā)電機(jī)？為什么風(fēng)力發(fā)電機(jī)都齊整有序的排列？早期的風(fēng)力發(fā)電場更多是選擇在風(fēng)力大、地勢平坦、常年盛行的地理位置，而如今，人們更多的會(huì)通過科學(xué)計(jì)算來準(zhǔn)確選擇風(fēng)力發(fā)電機(jī)的選址和間距。

一家丹麥風(fēng)力公司Vestas，通過使用超級(jí)計(jì)算機(jī)以及大數(shù)據(jù)模型解決方案，精確定位其風(fēng)力發(fā)電機(jī)，以達(dá)到最大發(fā)電量，并減少能源成本。從全球天氣系統(tǒng)中收集的數(shù)據(jù)，與公司現(xiàn)有發(fā)電機(jī)的數(shù)據(jù)結(jié)合，存儲(chǔ)于風(fēng)庫中。

現(xiàn)在，該公司的風(fēng)庫存儲(chǔ)有2.8PB數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋地面至300英尺高空的氣溫、氣壓、空氣濕度、空氣沉淀物、風(fēng)向、風(fēng)速以及公司的歷史數(shù)據(jù)記錄。另外，該公司還增加全球森林砍伐追蹤圖、衛(wèi)星圖像、地理數(shù)據(jù)以及月相與潮汐數(shù)據(jù)。

總結(jié)分析：風(fēng)速及風(fēng)向的變化對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的發(fā)電量有著較大的影響。通常，塔架越高，風(fēng)速越大，氣流越平穩(wěn)，發(fā)電量越大。因此風(fēng)力發(fā)電機(jī)的

第9、預(yù)防犯罪：讓小偷自投羅網(wǎng)

情節(jié)概覽：《黑貓警長》大家都很熟悉，它講述的是“黑貓警長”如何精明能干、對壞人窮追不舍、跌宕起伏的故事情節(jié)。拿到大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的話，雖然它也能體現(xiàn)“黑貓警長”的盡職盡責(zé)、聰明能干，但更多的會(huì)歸結(jié)到一個(gè)問題：為何還是如此的被動(dòng)、低效？疾病可以預(yù)防，難道犯罪不能預(yù)防么？

答案是肯定的。美國密歇根大學(xué)研究人員就設(shè)計(jì)出一種利用“超級(jí)計(jì)算機(jī)以及大量數(shù)據(jù)”來幫助警方定位那些最易受到不法份子侵?jǐn)_片區(qū)的方法。具體做法是，研究人員通過大量的多類型數(shù)據(jù)（從人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到犯罪數(shù)據(jù)到各區(qū)域所出售酒的種類、治安狀況、流動(dòng)人口數(shù)據(jù)等等），創(chuàng)建一張波士頓犯罪高發(fā)地區(qū)熱點(diǎn)圖。同時(shí)，還將相鄰片區(qū)等各種因素加入到數(shù)據(jù)模型中，并根據(jù)歷史犯罪記錄和地點(diǎn)統(tǒng)計(jì)并不斷修正所得出的預(yù)測數(shù)據(jù)。

IBM也通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和整合預(yù)防犯罪和數(shù)選址應(yīng)慎重考慮，每一次安裝都不同，而且要考慮塔筒高、電池組的距離、當(dāng)?shù)匾?guī)劃要求以及建筑和樹木這些障礙物等因素。這些因素的背后，考驗(yàn)的是施工方對這些數(shù)據(jù)（包括數(shù)值數(shù)據(jù)和圖像、遙感、檢測等數(shù)據(jù)）的分析能力，并幫助決策生成科學(xué)合理的方案。可以預(yù)見，風(fēng)能包括未來的潮汐能等清潔能源的應(yīng)用，都將引入更多的大數(shù)據(jù)技術(shù)和解決方案，幫助人類更加科學(xué)合理的利用這些可再生能源。據(jù)智能軟件資源，為執(zhí)法部門、國防、國家安全和私營機(jī)構(gòu)提供智能和調(diào)查服務(wù)。當(dāng)然，這種服務(wù)也可以被用來提供數(shù)字營銷、運(yùn)營管理等服務(wù)。

總結(jié)分析：美國中情局曾經(jīng)利用過云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)找到，也屬于此類話題。其實(shí)，對于犯罪分子而言，往往事先都有犯罪動(dòng)機(jī)（所謂的“激情犯罪”另當(dāng)別論），也就是刑法上的所說的“行為人為追求某種結(jié)果的發(fā)生而故意采取某類行為”的主觀故意。

而在大數(shù)據(jù)時(shí)代下的個(gè)人，其生活狀況、消費(fèi)習(xí)慣、家庭背景、社會(huì)經(jīng)歷、身份特征等等，都將成為數(shù)據(jù)集的人格化，可以通過這些數(shù)據(jù)來區(qū)分任何一個(gè)人。作為執(zhí)法部門，考慮到整個(gè)社會(huì)的利益，需要也有必要對某些潛在的特定高危人群進(jìn)行布控（尤其在犯罪高發(fā)地區(qū)）。在經(jīng)過對數(shù)據(jù)的收集、傳輸、存儲(chǔ)、分析等一系列過程之后，最終將為執(zhí)法部門提高執(zhí)法效率，變被動(dòng)為主動(dòng)，由教育勸解變犯罪預(yù)防。

第10、天氣預(yù)報(bào)：天公的心我最懂

情節(jié)概覽：2012年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之內(nèi)，平均降雨量達(dá)164毫米，這是北京市61年以來最大規(guī)模暴雨。此次暴雨因來勢兇猛給廣大市民生活帶來巨大影響。其實(shí)，攤上這種事兒，最主要的還是需要?dú)庀蟛块T及時(shí)、準(zhǔn)確地做出預(yù)警，并協(xié)同其他運(yùn)營部門，將這種預(yù)警信息第一時(shí)間下發(fā)給北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，那場暴雨不僅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了業(yè)內(nèi)人士關(guān)于一場“大數(shù)據(jù)”的探討。

在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實(shí)早就在使用大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。每天通過衛(wèi)星、船只、飛機(jī)、浮標(biāo)、傳感器等收集超過35億份觀察數(shù)據(jù)。收集完畢后，NOAA會(huì)匯總大氣數(shù)據(jù)，海洋數(shù)據(jù)，以及地質(zhì)數(shù)據(jù)，進(jìn)行直接測定，繪制出復(fù)雜的高保真預(yù)測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預(yù)報(bào)的參考數(shù)據(jù)。目前，NOAA每年新增管理的數(shù)據(jù)量就高達(dá)30PB（1PB=1024TB）。由NWS生成最終分析結(jié)果，呈現(xiàn)在日常的天氣預(yù)報(bào)和預(yù)警報(bào)道上。