现状调查

数据价值在当今大数据时代愈发凸显，越来越多的企业将数据视为资产进行运营和管理以期实现更大价值。然而，国内数据资产管理的理论和实践仍处于起步阶段，工业领域尤为明显，企业之间的数据资产管理实力和能力参差不齐。为全面了解中国工业企业数据资产管理现状，在中国工业和信息化部信息化与软件服务业司指导下，中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟（AII）开展了2018年度中国工业企业数据资产管理现状调查。 本次调查采用网络问卷形式，对工业企业的组织制度、信息化能力、数据监管能力等方面进行了调研，共回收问卷120份，其中有效问卷74份。本报告基于调查数据并结合行业专家访谈，力求真实客观地反映中国工业企业数据资产管理现状，为政府和企业了解现状并制定相关决策提供参考。

经历了多年的激烈讨论，现在是对NoSQL现状进行阶段性总结的时候。NoSQL的发展如此迅速，以至于难以简单概括其成就和不足。在多个领域，NoSQL不仅在行业内取得了显著成就，也在学术界获得了认可。高校开始将NoSQL纳入课程，不再仅仅教授传统数据库。深入学习关系型数据库仍然重要，而NoSQL作为补充是不可或缺的。在短短几年间，NoSQL领域爆发性增长，产生了数百个新数据库，nosql-database.org列出了150个这样的数据库，包括一些较古老的对象数据库。

分析了 Stackoverflow 调查 2017 数据。 应用了 CRISP-DM 数据挖掘流程。 回答了有关性别差异、编程语言偏好、在家工作的国家等问题。 结果显示： 男女工资和工作时间基本平等。 满意度最高的编程语言是 SQL、JavaScript 和 Python。 伊朗和巴基斯坦的开发者在家工作更多。

随着大数据时代全球文化多样性和多模式交流的需求增加，我国大学生英语多元文化的培养已成为重要趋势。首先概述了多元文化的基本概念，然后通过统计分析河北省大学生的多元文化问卷，探讨了学生英语多语言的现状和需求。最后，针对提高学生英语多语言水平，提出了一些建议，为英语多语言教学提供启发。

截止2002年9月，亚马逊网站上关于数据挖掘的书籍已达251本。 与此同时，数据挖掘软件产品数量也已达到数百个，其应用范围正在不断扩大。

数据挖掘研究现状 数据挖掘领域近年来发展迅速，新的算法和应用不断涌现。当前研究热点主要集中在以下几个方向： 深度学习: 深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，也被引入数据挖掘领域，用于处理复杂数据、提升预测精度。 大规模数据挖掘: 随着数据规模的爆炸式增长，如何高效地处理和分析海量数据成为一大挑战。分布式计算、云计算等技术被应用于大规模数据挖掘，以提高效率和可扩展性。 数据隐私和安全: 数据挖掘在带来便利的同时，也引发了隐私和安全问题。差分隐私、联邦学习等技术被用于保护数据隐私，保障数据安全。 跨领域数据融合: 不同领域的数据融合可以提供更全面的信息，有助于更深入的分析和洞察。跨领域数据融合需要解决数据异构、数据质量等问题。 可解释性: 许多数据挖掘算法缺乏可解释性，难以理解其工作原理和结果。研究人员致力于开发更具解释性的算法，提高模型的透明度和可信度。 数据挖掘技术正在不断发展和完善，未来将在更多领域发挥重要作用。

国内数据挖掘软件现状 当前，国内数据挖掘软件发展现状可概括为： 科研为主导: 大部分软件仍处于科研阶段，主要由高校和科研机构进行算法研究。 文献资源有限: 国内数据挖掘领域著作较少，主要依赖翻译国外书籍。 专业社区活跃: 数据挖掘讨论组 (www.dmgroup.org.cn) 为专业人士提供交流平台。 应用领域拓展: 部分公司基于国外成熟产品进行二次开发，推出特定应用解决方案。 国外产品占优势: 市场上的主流数据挖掘软件仍以 IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner 等国外产品为主。 自主研发崭露头角: 以复旦德门 (www.datamining.com.cn) 为代表的国内企业，正积极开发拥有自主知识产权的数据挖掘软件。 国内数据挖掘软件发展面临挑战 核心技术突破: 需加强原创性算法研究，打破国外技术垄断。 人才队伍建设: 培养兼具理论基础和实践经验的专业人才。 应用生态构建: 推动数据挖掘技术与各行业深度融合，拓展应用场景。 未来展望 随着国家对数据产业的重视和投入，以及企业数字化转型的加速，国内数据挖掘软件行业发展前景广阔。

为了提供更好的平台，使学习Access更加容易。

数据挖掘语言包含数据挖掘查询语言、建模语言和通用语言，支持临时、交互式数据挖掘，便于知识发现。每种语言各有特点： 数据挖掘查询语言：侧重于查询和检索 数据挖掘建模语言：专注于构建模型 通用数据挖掘语言：融合多种功能，涵盖数据预处理、建模、可视化等

Hadoop学习技术已经成为当前大数据领域的核心。