集成电路，嵌入式，导航定位这三个考研方向当前哪个就业好一些？金税四期来了，大数据下，新的税收征管系统到底有多强大

本文目录

• 集成电路，嵌入式，导航定位这三个考研方向当前哪个就业好一些
• 金税四期来了，大数据下，新的税收征管系统到底有多强大
• 大数据在改变着各个行业，但面对市场上充斥的各种问题，大数据赋能产业的未来在哪呢
• 有了大数据和AI产品后，我们还需要BI吗
• 将大数据与人工智能集成在一起的用途是什么
• 大数据预处理的方法有哪些
• 如何把大数据工具和原有数据仓库集成
• 在客户信息的大数据中还包含哪些内容
• 大数据集成的基本原理有哪些
• 大数据的集成的基本原理有哪些

集成电路，嵌入式，导航定位这三个考研方向当前哪个就业好一些

谢谢邀请！

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。

首先，从近些年相关方向研究生的就业情况来看，嵌入式方向的研究生往往有更多的就业渠道，可选择的岗位也会更多一些，但是从未来的发展趋势来看，集成电路的发展潜力还是非常大的。

在近些年物联网发展的推动下，嵌入式开发得到了广泛的关注，尤其是随着5G通信的逐渐落地，未来嵌入式开发的应用场景将进一步得到拓展。目前整个IT行业内有大量的嵌入式开发岗位，在大数据和人工智能技术的推动下，嵌入式开发的行业人才需求也会持续增加，尤其是具备创新能力的研究生人才，会具有更强的岗位竞争力。

相对于嵌入式开发、人工智能开发和大数据开发等方向来说，目前从事集成电路方向的研究生，不仅数量比较少，在薪资待遇方面也没有优势，甚至还要低于其他研究方向，这也是目前行业发展不均匀所导致的情况。但是随着行业领域越来越重视基础硬件领域的研发，未来集成电路方向的研究生也会有更多的发展机会。其实，培养集成电路方向的研究生，高校往往需要投入更多的教育资源，所以未来将需要有更多的行业企业参与到研究生教育当中，为高校提供更多的实验资源。

最后，导航定位方向也是不错的选择，部分高校在相关领域也积累了大量的学科优势，但是从整体的人才需求上来看，导航定位人才的岗位需求量较嵌入式方向依然具有一定的差距。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

金税四期来了，大数据下，新的税收征管系统到底有多强大

关于这个问题回答如下：

1.金税四期相信与金税三期相比数据处理能力一定会上一个新台阶。相信金税四期相对金税三期数据分析与整合能力会有大的提升，具体税源监控水平如何，还需要在实践中检验，税收征管信息化建设是一个不断优化完善的过程。

2.金税四期具体强大到何种程度，目前还不是很清楚，因此没有必要过度焦虑这件事。金税四期越强大，实际上越有利于税收征收率提高，越有利于公平税负，同时也为减税降费提供了更大空间。

3.大数据下，虚开增值税专用发票的蠢事希望我们财务人员一定要远离。因为大数据下，被发现的概率是非常高的，只是时间迟早的问题。一旦发现，如果有财务人员参与，追究刑事责任的概率也是很大的。希望大家在虚开发票这个问题上一定要理智，心存敬畏，不要在利益面前迷失方向。一旦因为虚开增值税发票被查处，失去自由是非常不值得的。

大数据在改变着各个行业，但面对市场上充斥的各种问题，大数据赋能产业的未来在哪呢

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

2021年市场规模接近900亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。

金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业

大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。

大数据软件与服务的需求不断提升

目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

不同类型大数据企业竞争程度差异极大

目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

有了大数据和AI产品后，我们还需要BI吗

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。

首先，BI是当前大数据技术在落地应用中的重要一环，大数据不仅需要BI，BI的广泛运用也会全面推动大数据技术的落地，从这个角度来看，未来BI依然有广阔的发展空间。实际上，虽然BI概念已经出现了多年，但是在企业应用层面，BI的应用并不多，包括很多大型企业都没有完全发挥出BI的价值，甚至很多企业还没有部署BI应用。

近些年随着企业信息化进程的不断推进，报表得到了快速的发展和应用，但是由于BI产品本身的技术复杂度要明显提升，同时对于应用人员的要求也更高，所以当前很多企业还没有开始部署BI产品，相信随着企业上云逐渐成为一个大趋势，未来BI很有可能会迎来一个小的爆发期。

大数据和人工智能技术在落地应用的过程中，需要一系列产品作为技术的承载体，而BI就是一个比较理想的承载体，一方面BI与大数据和人工智能技术能够更容易契合，另一方面BI与企业业务之间也有非常紧密的联系，所以BI可以看成是一个技术与业务相结合的桥梁。另外，企业在进行人工智能改造的过程中，并不能一下子就脱离原有的信息化体系，借助于BI来完成智能化过渡也是一个比较现实的选择。

BI本身可以结合很多智能化产品，比如智慧办公产品与BI的结合点就比较多，另外企业在运营过程中的诸多环节，都可以借助于BI来提升管理和预测的效率。实际上，从BI自身的设计角度来看，BI本身就可以看成是一个人工智能产品。

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将大数据与人工智能集成在一起的用途是什么

作为一名IT行业的从业者，我来回答一下这个问题。

首先，大数据与人工智能本身就有非常紧密的联系，大数据是人工智能技术研发的三大基础条件之一，所以从这个角度来看，没有大数据也就没有人工智能。实际上，在大数据的推动下，人工智能技术也有了一定的发展，而且很多人工智能技术在大数据的帮助下，在落地应用效果上也有了明显的提升。

大数据与人工智能的结合有以下几个具体的目的：

第一：通过大数据来完成算法训练。人工智能技术的研发核心是算法设计，而一个算法从设计到最终的应用，还需要经历算法训练和算法验证这两个阶段，而算法训练和算法验证就离不开大数据的支撑。从这个角度来看，大数据技术的发展对于人工智能技术的发展有非常直接的作用。

第二：通过大数据来辅助决策。人工智能的应用有多种不同的层次要求，其中智能决策是人工智能技术最为重要的应用之一，比如在智能工厂模型中，智能决策是人工智能应用的最终目的之一。人工智能要想完成更加合理的决策，一定离不开大数据的支撑，从目前的技术体系结构来看，智能决策层之下就是大数据分析层。

第三：通过大数据来扩展智能体的应用边界。人工智能未来要想被广泛采用，一定要全面拓展自身的应用边界，而大数据技术的发展能够在很大程度上拓展智能体的应用边界。简单地说，一个行业要想进行智能化改造，首先要完成大数据改造。

最后，物联网对于大数据技术和人工智能技术的发展也有非常重要的作用。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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大数据预处理的方法有哪些

1、数据清理

数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行“清理数据”。

2、数据集成

数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。

3、数据规约

数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。

4、数据变换

通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。

如何把大数据工具和原有数据仓库集成

大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入门槛，它们构成了Hadoop的生态系统，支持其存储和管理大量数据集的能力。很多原本居于商务智能和分析系统中心地位的企业数据仓库收到冲击。但是企业在数据仓库中投入了很多资金、资源和时间，建立并完善数据仓库的查询、报表和分析功能。企业不愿意这一切都付之东流。即便企业已经选择在Hadoop或NoSQL数据库上搭建新的商务智能和大数据分析架构，这也不是一朝一夕能够完成的。通常，这种转变还要以牺牲服务质量，甚至业务中断为代价。
因此，大多数企业都会选择集成的方式，让新旧系统技术协同工作。比如把基于Hadoop的客户分析应用和现存客户数据仓库结合起来。来自于数据仓库的客户数据可以放到Hadoop应用程序里进行分析，分析结果在返回数据仓库。
大数据关联
集成的第一步是在数据仓库和大数据平台间设置关联。目前，大数据系统主要用于增强数据仓库的能力，其数据存储的成本要低于传统数据仓库。很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。
将这些工具和数据仓库与商务智能框架结合起来需要关联性和说明。可以使用应用程序界面为数据仓库提供Hadoop和NoSQL系统的接口。另外，不少供应商都提供连接SQL数据库和大数据系统的封闭的连接器，包括基于集成标准的ODBC(开放数据库连接)和JDBC(Java数据库连接)。对于不能适用于传统关系模型的系统，可以用一个集成层将半结构化数据从原格式(比如YAML或JSON)转到可被商务智能应用读取的格式。
如果要集成更加紧密，还有其他的方法。例如，数据仓库系统逐渐对MapReduce功能开放，从而增强SQL语言，将Hadoop集群的分析处理和商务智能查询结果结合起来。更一个例子是将Hadoop分析结果和数据仓库结合起来，用来生成报表和分析。
大数据阻力
随着大数据的不断发展，对很多IT和数据仓库团队来说，集成不同的应用迫在眉睫。一种高度灵活的集成方案至关重要。
脱节的体系结构。一种典型的方法是试点项目或验证概念，或测试早期产品应用，包括在自己孤立的环境中部署Hadoop或NoSQL系统。一个结构完整的集成方案必须把IT和数据架构与业务洞察力和设计结合起来，在混合型数据库、商务智能和分析架构中部署多种层。
管理缺陷。大数据工具的开源本质往往会导致企业只重功能不重管理。随着商业话大数据软件的成熟，这种状况会得以缓解。但现在仍要重视管理能力的提升。
技术短缺。扩大大数据集成面临的最大的挑战就在于使用Hadoop和NoSQL技术过程中产生的陡峭的学习曲线。毕竟在IT圈内，平行和分布式处理技术还很难懂，真正有开发和升级大数据应用经验的人就更少了。内部培训也许是速度最快、成本最低的方法。
在把Hadoop和NoSQL与数据仓库环境集成的问题上，很多公司关心的不是可行性，而是时间。早作准备，可以对面临的阻碍有一个良好的把握。对于不同的集成需求，企业需要构建可重复的解决流程，这才是项目的最终目标。

在客户信息的大数据中还包含哪些内容

大数据的周期运转可以看出客户的喜爱，与常用软件。
从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：
一、大数据采集
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。
数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
二、大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
三、大数据存储
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：
1、基于MPP架构的新型数据库集群
采用SharedNothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。
较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。
2、基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。
伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
3、大数据一体机
这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。
四、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。
1、可视化分析
可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。
3、预测性分析
预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。
帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。
4、语义引擎
语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。
5、数据质量管理
指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。

大数据集成的基本原理有哪些

大数据（big data），百度百科：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

• 大数据的来源：人类社会的所有行为，比如交易、教育、出行、娱乐、吃住......

• 大数据包含的元素：文字、图片、视频、音频、生物信息、生产资料......

• 大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。

• 大数据的价值：决策参考，比如用话画像、精准营销，产品升级，预测市场趋势等；自动学习，比如头条的精准推送，百度智能地图，谷歌智能机器人等。

• 大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。

大数据的集成的基本原理有哪些

大数据的集成的基本原理具体如下：

1、大数据集成应用，首先是从企业内部的小数据开始起步的。

2、首先搭建企业内部的大数据平台，可以用开源框架，可以用Ambari集成工具实践。

3、基于本企业的业务数据建立key指标，首先实现这些指标的准实时统计和可视化。

4、基于内外部的更多数据收集，建立企业需要的更高级的数据模型，从横向和纵向进行拓展和深挖，达到指导企业战术和战略的预测与指导作用。

简介

大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的来源：人类社会的所有行为，比如交易、教育、出行、娱乐、吃住。

大数据包含的元素：文字、图片、视频、音频、生物信息、生产资料。

大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。

大数据的价值：决策参考，比如用话画像、精准营销，产品升级，预测市场趋势等；自动学习，比如头条的精准推送，百度智能地图，谷歌智能机器人等。