相信每位同学都在研究如何填报志愿
那到底如何选择大学呢？
福
利
来
了
为切实帮助广大考生和家长
更真切、全方位地了解滨江学院
加深对学校及专业的认识
滨江学院定于近期举办校园开放日！
1
活动时间
7月25日-8月2日
每天9:00-11:30、14:00-16:30
2
活动地点
无锡市锡山大道333号
南京信息工程大学滨江学院行政楼一楼会议室
3
活动内容
由学校老师现场解答考生及家长关心的各类问题，如招生政策、志愿填报、专业选择、学校概况、发展前景等，并引导参观校园。
滨江学院是由南京信息工程大学
南京信息工程大学教育发展基金会
合建的独立学院
学院现有43个本科专业（含方向）
覆盖理、工、文、管、经、法、艺等七大学科门类
金 融工程、物联网工程、电子信息工程等专业
入选 江苏高校一流本科专业
商学院
商学院现有3个系8个专业，分别是金融与贸易系（金融工程专业、国际经济与贸易专业）、财务与会计系（财务管理专业、会计学专业）、工商管理系（市场营销专业、人力资源管理专业、物流管理专业、信息管理与信息系统专业）。
商学院拥有一支年富力强、学历和职称结构日趋合理、教学科研水平稳步上升的教师队伍。商学院依托南京信息工程大学高水平师资队伍及优质教学科研资源，不断培养自有师资力量；积极开展教学改革研究，努力提高教学水平；致力于应用型人才培养，学生升学率、就业率和社会满意度明显提高。
▲学生交流
目前已签约产教融合合作企业15家，将在专业建设、实习实训、创新创业、师资互聘等方面开展全面深度合作；毕业生考研录取率达到12%，已与英国思克莱德大学、香港科技大学、澳门科技大学、台湾东华大学等在联合培养方面达成合作意向。
学院组建了12个教学团队，进一步凝练和整合了教师队伍，优化了教学资源，为实现“教学质量提升工程”打下坚实基础。学院坚持国际化办学，广泛开展国际合作交流，充分利用各类国际合作资源，通过文化交流、本科阶段联合培养、暑期游学等形式，为广大学生提供出国留学机会。
人文法政学院
南京信息工程大学滨江学院人文法政学院目前设有外语、思政、大学体育三个系室。其中，外语系负责英语、日语专业及大学英语公共课的教学，思政教研室负责法学专业及思政公共课的教学，大学体育教研室负责全滨江学院的体育健康课程教学。
▲
语音实验室
学院学科积淀深厚，科研和学科建设方面成绩斐然，现有知名专业学士学位点；承担省级及市厅级课题十数项；在全国中文核心期刊发表论文数十篇；主编参编教材多部。
▲外教教室
近年来为实现人文学科建设、人才培养国际化的发展目标，学院不断扩大国际交流合作，为学生提供了美国、英国、加拿大、澳大利亚等国海外名校的国际交流机会。
电子信息工程学院
电子信息工程学院前身为滨江学院电子工程系与理学系，依托南京信息工程大学信息与通信工程一级学科硕博士点、电子与通信工程专业硕士学位点等学科与江苏省大数据分析重点实验、江苏省气象探测与信息处理重点实验室、金匮创新创业省级实践教育中心、物联网设备超融合应用与安全省级工程研究中心等平台支撑。在专业建设、科学研究、教学改革、人才培养等方面，取得了长足进步和发展。
学院紧跟现代电子信息技术与人工智能发展前沿，面向电子信息与通信行业，服务地方，设置电子信息工程、电子科学与技术、通信工程、信息工程、光电信息科学与工程、人工智能六个专业，培养具有扎实电子信息类学科理论基础与应用技能的高级专门应用型人才。
2019年，电子信息工程专业获评为江苏省一流本科专业；通信工程与电子科学与技术专业在独立学院专业评估中获星级专业；通信工程专业获无锡市新设专业奖励。
近年来，在全国大学生电子设计竞赛、全国大学生数学建模竞赛、全国大学生英语竞赛、全国大学生“挑战杯”竞赛、“互联网+大学生创新创业大赛”等学科竞赛中，数十名学生获得国家级、省级奖励，其中大学生电子设计竞赛获奖率在全省独立学院中排名第一。
学校利用产教融合，共建校企合作产业基地。与华为技术有限公司共建南信大滨江华为ICT学院；与中国电科集团第58所共建中科芯微电子产业学院；与江苏省无线电科学研究所共建智能制造产业研究院；与长电集团半导体有限公司达成订单式人才培养合作意向等。
结合产业基地优势资源，学院获批教育部产学研合作协同育人项目两项，对提升人才培养质量，深化产教融合，紧贴地方优势产业，协同发展，多边合作，激活发展潜能，培养综合应用型人才有着深远意义。
大气与遥感学院
大气与遥感学院是依托国家“双一流”建设高校南京信息工程大学及在教育部一级学科评估中多次名列全国第一的大气科学学科，并在母体学校大气科学学院、应用气象学院、大气物理学院、地理科学学院、遥感与测绘工程学院的全力支持下所创建。
学院拥有多个国家级和省级优秀教学团队、多个教育部和江苏省科技创新团队、国家和省级优秀人才集体作为本院教学与科研支撑，为滨江学院培养科学素养高、人文素养优、专业技能强、创新能力足的应用型人才提供全方位保障。
为了契合全国和无锡市新兴产业发展、先进制造业、战略性新兴产业等应用型人才的需求，大气与遥感学院积极优化专业结构，开设大气科学、地理信息科学、遥感科学与技术、测绘工程、安全工程等五个专业。
专业设置与时代发展同频共振，大力发展与区域经济、社会发展联系密切的应用性专业。所设专业就业领域广，近年来大气科学、遥感、测绘、地信、安全工程类学生的就业率在98%以上；考研报考率达50%以上，考研上线率在30%左右。
▲气象局认知学习
近年来，学院先后承担了一系列高水平的科研项目，其中国际合作项目5项、国家级科研项目20余项、省部级科研项目10余项，获省部级自然科学奖二等奖1项，科技进步奖二等奖4项、三等奖18项，厅局级奖10多项；发表学术论文近400篇，出版专著4部、教材10余部，获国家发明专利20余项、国家软件著作权10余项。
自动化学院
自动化学院前身为滨江学院自动控制系，依托南京信息工程大学自动化学院、控制科学与工程一级学科硕士点、控制工程硕士点、江苏省重点学科、江苏省特色专业、江苏省“十二五”高等学校重点专业、江苏省卓越工程师计划等载体和平台支撑创建。
学院面向先进制造业、新能源、智能化系统等领域，科学设置课程体系和优化人才培养方案，融合学校教师和知名企业技术骨干打造双师型师资，提升专业核心竞争力和办学水平。
学院师资力量雄厚，拥有多个省级科研和教学团队，多人次获得了省、市级人才奖励计划的资助。教师队伍结构合理，教授、副教授比例达35%，青年教师占比达87%，具有博士学位的教师占75%，教师国际化背景达到20%，实验实习教师占比为15%，具有高级职称的企业教授占比达26%，高级职称教师均为博士研究生或硕士研究生导师。自动化学院在校硕士研究生达100余人。
学院近5年获得多项教学成果奖，近50名学生参加了江苏省大学生科技创新训练项目，多门课程荣获江苏省高等学校精品课程，并在全国多媒体课件大赛中获奖。
近三年来，学生在国家级大学生电子设计、高等数学等竞赛上有25人获得各等级奖项，在省级智能车、机器人等竞赛中有89人获得各等级奖项；三年来，学生考研升学率不断提升，平均在25%以上；学生就业率达98%以上。
部分优秀学生进入中兴电子集团、南京熊猫电子集团、南京地铁集团有限公司、中天科技海缆智能电网等知名企业就业。
轨道交通学院
轨道交通学院是滨江学院下属的二级学院，是应我国轨道交通快速路和城市轨道交通技术，坚持内涵发展和行业特色，培养具有国际视野的高水平应用型轨道交通人才。
学院高度重视本科教学和人才培养，建立了较完整的轨道交通行业的人才培养体系，目前开设有五大专业，分别为电气工程及其自动化（轨道电气自动化方向）、轨道交通信号与控制、交通运输、信息管理与信息系统（交通信息管理方向）、自动化（轨道车辆电能传动方向）。
▲轨道交通信号与控制专业实验课
学院建有“轨道交通综合实训基地”，涵盖了轨道交通信号与控制、交通运输、车辆工程、轨道交通牵引制动等核心专业内容实验室和研究平台。
轨道交通学院拥有一支教学经验丰富、工程实践能力强的高素质专职教师队伍，师资来源于西南交通大学、中国中车等知名科研院所和高校。
▲交通运输专业实训基地
轨道交通学科是学校重点建设学科，学院注重发挥学科建设的龙头作用，以校企深度融合推进产学研合作，服务“一带一路”国家战略，不断提高为国家经济建设和社会发展服务的能力。学院与国内外多家著名交通院校、科研院所以及企事业单位建立了紧密的教学科研合作关系，学校培养人才奠定了扎实的基础。
传媒与艺术学院
传媒与艺术学院设有数字媒体艺术专业，包含交互媒体与电子竞技两个专业方向，拟设立新专业艺术与科技。专业办学通过采用“国际化特色+工作室制+校企合作”的培养模式，在近年来不断获得社会及行业内的办学认可与丰硕的办学成果。
▲学生作品
传媒与艺术学院实验室包括可承接国内外专业赛事的电子竞技馆、数字摄影棚、数字录音棚、画室、视听室、影视后期机房、CG机房等。实验平台已建成一幢区域先进的电竞实验基地，可同时容纳100人，满足国内中型电竞赛事的举办要求，还可承办内场综艺节目、摄影展等活动。
在数字摄影棚与录音棚建设方面，结合专业方向，建设直播、导播中心，场馆舞台对面设置控制室，不仅全部配备先进的解说直播间、导播间、机房等，还为专业建设提供最真实的教学条件。可现场拍摄及后期制作、直播转播、可现场制作各类节目视频。
学院借鉴与引进国外艺术学院工作室培养模式，将导师工作室制和以赛促学的教学机制有机融合。展赛教学成果显著，学生多次在国内外的展赛中获奖。同时建成中国、欧洲、英国等多国教授、设计师、专家共同组成的国际教育教学平台。
理学院
理学院是在滨江学院原理学系基础上组建的，并依托南京信息工程大学“数学”一级学科博士点、硕士点，“应用统计”专业学位硕士点及“江苏省统计科学基地”、“数学教育实验中心”等平台支撑，在人才培养、专业建设、教学改革、科学研究等方面，取得了长足进步和发展。
学院紧紧围绕当前市场对新兴市场如大数据、云计算的迫切需要，面向互联网、银行等行业，服务地方经济发展，设置了信息与计算科学专业，旨培养具有扎实的信息科学与计算科学理论基础，熟练运用所学专业知识与计算技能解决信息处理和科学计算中的实际问题的高级人才。
近年来，学院发表SCI论文近40篇，发明专利近10项，获得全国高等数学微课程教学设计竞赛二等奖一项，逐步形成高质量的教学科研团队，学院在基础教学和实践能力培养方面逐步构建宽厚的基础课程平台和以实践创新活动及配套课程为主的实践能力培养平台，将科技发明、科技创新、科创竞赛等实践活动贯穿于人才培养全过程，突出创新能力培养，从而为国家输送高素质的本科生人才。
近年来，学院毕业生一直保持着高考研率，部分学生到境外著名高校攻读硕士学位，高质量就业率达90%。
物联网工程学院
物联网工程学院其前身是2002年经教育部批准成立的南京信息工程大学滨江学院计算机系，具有计算机、电子、通信等学科交叉综合优势，学院本着服务国家和区域经济发展宗旨，面向新一代信息技术和计算机技术，培养信息、计算机、大数据等领域的高素质创新型专门人才。
结合学院科研定位，以应用型研究为主，学院科研实力增长迅速，近年来先后承担了国家自然科学基金项目、企事业委托项目30余项，在国内外重要学术期刊及学术会议发表学术论文300余篇，出版学术专著10余部，取得软件著作权200余项，授权专利100余件。专任教师中，高级职称教师11人，教师硕士、博士化率近100%。
▲物联网工程创新实验室
物联网工程学院目前拥有计算机类、电子信息类等八个专业，具有学科交叉综合优势，2018年开始在作为我国物联网首航之城的无锡市办学，具有区位优势。物联网工程学院面向应用，培养具有扎实的专业知识、较强的动手能力、良好的适应性，在信息、计算机、大数据等领域具有较深造诣的高素质创新型专门人才。
2020年的高考落下帷幕
新的人生旅途即将展开
附2020年江苏省招生计划表
南京信息工程大学滨江学院
2020年江苏省招生计划
滨江学院2020年无锡考生咨询
无锡地区
招生
咨询QQ群 672036713
全国招生咨询QQ群 797272183
招生小程序
“南京信息工程大学滨江学院招生小程序”
已经全面上线啦
学校概况、院系和专业介绍、
招生信息、招生计划、历年分数等
你想要的信息
来源：锡东新城
编辑：董博涵
鼓励一下
成都信息工程大学专业：
电子信息工程、应用气象学、环境工程、遥感科学与技术、测绘工程、电子信息科学与技术、电气工程及其自动化、机械电子工程、计算机科学与技术、信息安全、物联网工程、电子科学与技术、光电信息科学与工程、信息与计算科学。
人力资源管理、旅游管理、会展经济与管理、行政管理、会计学、财务管理、市场营销、经济统计学、金融工程、视觉传达设计、物流管理、物流工程、区块链工程、国际经济与贸易、翻译、网络空间安全等。
成都信息工程大学简介
成都信息工程大学（Chengdu University of Information Technology），简称“成信大”，是以信息学科和大气学科为重点，学科交叉为特色，工学、理学、管理学为主要学科门类的四川省属重点大学，被誉为“气象工程人才摇篮”、“统计工作者的摇篮”。
成都信息工程大学原名成都气象学院，创建于1951年；1980年9月，成为首批具有学士学位授予权的高等院校；2000年，更名为成都信息工程学院；2003年，获得硕士学位授予权；2007年，在教育部本科教学工作水平评估中获得“优秀”；2010年，成为四川省人民政府与中国气象局签约共建学校；2015年4月，经中华人民共和国教育部批准，更名为成都信息工程大学；2016年，被四川省学位委员会和教育厅列为新增博士学位授予权建设单位。
百度百科-成都信息工程大学
大数据时代（巨量资料（IT行业术语））
编辑
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
中文名
大数据时代
外文名
Big data
提出者
麦肯锡
类 属
科技名词
目录
1 产生背景
2 影响
▪ 大数据
▪ 大数据的精髓
▪ 数据价值
▪ 可视化
3 特征
4 案例分析
5 产业崛起
6 提供依据
7 应对措施
产生背景
编辑
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”[2]
影响
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大数据
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满168亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万……[1]
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为049ZB，2009年的数据量为08ZB，2010年增长为12ZB，2011年的数量更是高达182ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。[5] 每一天，全世界会上传超过5亿张，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。[5]
大数据的精髓
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。[6]
A不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);
B不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
数据价值
大数据时代，什么最贵
十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么最贵”——“人才”，深以为然。只是，十年后的今天，大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据，数据的增长从未停歇，甚至呈井喷式增长。[7]
一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字，意味着什么？
它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。
事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值：
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票；
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；
●3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1]
可视化
“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题[1] 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象？在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉？”
这个问题我曾请教过刘建国，中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道，刘建国曾任至百度的首席技术官，在这样一家每天需应对网民各种搜索请求17亿次（2013年约为877亿次）的网站中，如果只是在后台静静端坐，可能片刻都不能安心吧。百度果然在提供搜索服务之外，逐渐增添了百度指数，后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及百度统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题，他想了很久，似乎陷入了回忆，嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面，我最新接收到的故事是，一位在美国思科物流部门工作的朋友，很聪明的印度裔小伙子，被Facebook高价挖角，进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为。”
特征
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数据量大（Volume）
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
类型繁多（Variety）
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低（Value）
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
速度快、时效高（Velocity）
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[2]
案例分析
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个案一
你开心他就买你焦虑他就抛[2]
华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球34亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。
这一招收效显著——当年第一季度，霍廷的公司获得了7%的收益率。
个案二
国际商用机器公司（IBM）估测，这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街，这一时效至关重要。曾经，华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据；如今，接近半数企业采用了这种手段。
●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃，和微博推特是合作伙伴。它分析数据，告诉广告商什么是正确的时间，谁是正确的用户，什么是应该发表的正确内容，备受广告商热爱。
●通过乔希·詹姆斯的Omniture（著名的网页流量分析工具）公司，你可以知道有多少人访问你的网站，以及他们呆了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯把公司卖掉，进账18亿美元。
●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化：他把客户请到办公室，将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴，有些像蒲公英，有些则是铺满整个画面的泡泡，泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。
●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型，弄清楚用户点击广告的动机和方式。
处理和分析工具
用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。
开源大数据生态圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、 Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大数据生态圈：
1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。
产业崛起
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越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。具体有以下三大案例：
1、2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
2、联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。
3、而最为积极的还是众多的IT企业。麦肯锡在一份名为《大数据，是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出，“对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”，该报告在业界引起广泛反响。
IBM则提出，上一个十年，他们抛弃了PC，成功转向了软件和服务，而这次将远离服务与咨询，更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”
在国内，百度已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统；腾讯也提出2013年已经到了数据化运营的黄金时期，如何整合这些数据成为未来的关键任务。
事实上，自2009年以来，有关“大数据” 主题的并购案层出不穷，且并购数量和规模呈逐步上升的态势。其中，Oracle对Sun、惠普对Autonomy两大并购案总金额高达176亿美元，大数据的产业价值由此可见一斑。[1-2]
提供依据
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大数据是信息通信技术发展积累至今，按照自身技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界[1-2] 。
大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟，但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面，更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。
事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
最让人吃惊的例子是，社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook（脸谱） IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面，25分钟之后Facebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时，Facebook股价在8分钟之后也开始了回d。最终当股市接近收盘、Twitter上的情感转向负面时，10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是：Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动。
这仅仅只是基于社交网络产生的大数据“预见未来”的众多案例之一，此外还有谷歌通过网民搜索行为预测流感爆发等例子。不仅在商业方面，大数据在社会建设方面的作为同样令人惊叹，智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等的蓬勃兴起，都与大数据技术与应用的发展息息相关。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策，这样的思维方式，可以预见，将推动一些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。
应对措施
编辑
一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点。
目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。
准则
虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。
重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。
重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。
培养三种能力
Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示，随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
望采纳，谢谢
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