浙江商业职业技术学院是浙江省重点建设的一所具有良好发展前景的全日制高等职业院校，其专业设置涵盖了经济管理、财经金融、机电自动化、计算机信息技术、商务英语、新闻传播、旅游管理、艺术设计等多个领域。
一、经济管理类
浙江商业职业技术学院经济管理类专业包括会计、市场营销、电子商务、物流管理、管理科学与工程、人力资源管理、国际经济与贸易、企业管理、工商管理、财务管理、电子商务及法律等专业。
二、财经金融类
浙江商业职业技术学院财经金融类专业包括金融工程、金融科学、金融管理、金融市场、保险学、国际金融、投资学、金融投资、财务管理、财政学、税务等专业。
三、机电自动化类
浙江商业职业技术学院机电自动化类专业包括机械设计制造及其自动化、电子信息工程、自动化、车辆工程、电气工程及其自动化、电子科学与技术、电子信息科学与技术、计算机科学与技术、物联网工程等专业。
四、计算机信息技术类
浙江商业职业技术学院计算机信息技术类专业包括计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数据库技术、网络技术、信息管理与信息系统、数字媒体技术、移动应用开发等专业。
五、商务英语类
浙江商业职业技术学院商务英语类专业包括商务英语、商务英语口语、商务英语写作、商务翻译、国际商务、商务策划、国际贸易等专业。
六、新闻传播类
浙江商业职业技术学院新闻传播类专业包括广播电视新闻与传播、新闻学、编辑出版学、传播学、网络与新媒体、广播电视编导、数字媒体技术、新闻采编与制作等专业。
七、旅游管理类
浙江商业职业技术学院旅游管理类专业包括旅游管理、酒店管理、旅游英语、旅游营销、会展经济与管理、会展英语等专业。
八、艺术设计类
浙江商业职业技术学院艺术设计类专业包括视觉传达设计、产品设计、服装与服饰设计、环境设计、室内装潢设计、数字媒体艺术、动画、游戏设计等专业。
自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：>
商业模式 已经成为挂在创业者和风险投资者嘴边的一个名词。几乎每一个人都确信，有了一个好的商业模式，成功就有了一半的保证。我把整理好的商业模式分类给大家，欢迎阅读！
商业模式的基本分类
1、运营性商业模式。
重点解决企业与环境的互动关系，包括与产业价值链环节的互动关系。运营性商业模式创造企业的核心优势、能力、关系和知识，主要包含以下几个方面的主要内容。
产业价值链定位:企业处于什么样的产业链条中，在这个链条中处于何种地位，企业结合自身的资源条件和发展战略应如何定位。
赢利模式设计(收入来源、收入分配)：企业从哪里获得收入，获得收入的形式有哪几种，这些收入以何种形式和比例在产业链中分配，企业是否对这种分配有话语权。
2、策略性商业模式。
策略性商业模式对运营性商业模式加以扩展和利用。应该说策略性商业模式涉及企业生产经营的方方面面。
业务模式;企业向客户提供什么样的价值和利益，包括品牌、产品等。
渠道 模式;企业如何向客户传递业务和价值，包括渠道倍增、渠道集中/压缩等。
组织模式;企业如何建立先进的管理控制模型，比如建立面向客户的组织结构，通过企业信息系统构建数字化组织等。
史上最全的互联网金融十大商业模式分类与核心逻辑
第三方支付模式
模式概述：第三方支付企业指在收付款人之间作为中介机构提供网络支付、预付卡发行预受理、yhk收单以及其他支付服务的非金融机构。
核心逻辑：支付拥有金融、信息双重基因，很可能成为整个互联网金融问题的核心。
主要机遇：当前的第三方支付平台主要执行的还是支付功能，未来可能基于沉淀资金做理财业务、基于用户的消费数据做信用分析、营销分析等，将成为未来颠覆传统金融行业的核心平台。
面临挑战：在传统支付领域时只需搞定银行的情形已经不可能了，在移动支付领域，由于运营商的介入，第三方支付必须要与运营商、设备供应商建立起紧密联系，才有可能把握技术发展脉络，从而整合支付资源，取得先发优势。要想做到这一点，第三方支付企业的资金实力、技术基础、公关实力都是缺一不可的。
代表企业：支付宝、易宝支付、拉卡拉、财付通为代表的互联网支付企业，快钱、汇付天下为代表的金融型支付企业。
点评：第三方支付未来的发展将呈现多元化以及两极分化，一部分好的企业会从某些具体的细分领域入手，抢占更多的地盘和空间，知名度越来越大，品牌越来越被人熟知;而一些没有明显特色、战略定位不清晰的第三方支付企业可能从规模上、品牌上越来越不被人熟悉，最终走向衰亡。
P2P网络小额信贷模式
模式概述：通过P2P网络融资平台，借款人直接发布借款信息，出借人了解对方的身份信息、信用信息后，可以直接与借款人签署借贷合同，提供小额贷款，并能及时获知借款人的还款进度，获得投资回报。
核心逻辑：所谓P2P，模式的本质其实就是一个互联网平台通过网络一端对接有小额借款需求的人，一端对接有理财需求的人。拆成两半就是一个理财平台加上一个小额贷款平台。
主要机遇：小微贷款因其成本过高让银行敬而远之，但是在互联网时代这一切将发生根本性的改变，有效的技术手段和创新的服务方式为高效满足庞大普通个体的金融需求提供了可能。这些普通个体往往能贡献更高的收益率，因此对金融机构来说由他们组成的集群所创造的财富将是一笔巨大的宝藏，互联网和数据就是关键的“寻宝图”。
面临挑战：处于无准入门槛、行业标准、主管机构的三无状态，根本原因在于我国没有完善的个人信用评级机制。P2P公司很难找到比较可靠的个人信用评分，不得不把自身的商业模式做“重”，不仅要提供像国外的P2P公司般的服务，还要通过线上、线下等手段去获得客户的信用评级，实际上做了产业链上多个环节的事情，这对于企业来说非常不利。
代表企业：美国的prosper和lending club P2P 公司，国内的人人贷、拍拍贷、红岭创投等。
点评：国外典型的P2P，像美国的prosper和lendingclubP2P公司，不具有担保功能，是纯粹的平台，不介入到交易中，出借和借出方直接交易。国内有些P2P为了吸引用户，先把借款打到平台账户，在监管方面还处于空白状态，不符合规范，可能出现卷钱跑路的风险。国内信用体系不完善，仅仅靠线上评估难度很大，如果我国的个人信用评级方面的金融基础设施更为完善，那么P2P会呈现更加百齐放的局面。
众筹融资模式
模式概述：所谓众筹平台，是指创意人向公众募集小额资金或其他支持，再将创意实施结果反馈给出资人的平台。网站为网友提供发起筹资创意，整理出资人信息，公开创意实施结果的平台，以与筹资人分成为主要赢利模式。
核心逻辑：在互联网上通过大众来筹集新项目或开办企业的资金。
主要机遇：是一种新型的融资方式，融资方通过众筹融资的平台发布自己的创意、项目或企业信息，互联网用户根据自己的判断来用金钱投票，少量的资金就可以成为一个企业的股东。对创意的提出者或创业者来说，他们的创业成本更低，众筹融资能更好地促进创新创业。
面临挑战：我国的相关法律还跟众筹融资的方式有冲突，因此，众筹模式在我国面临很大的法律障碍，他们只能在夹缝中找机会，逐渐演变，最后往往成为产品打 广告 或者新产品试用的平台。必须严格遵守规则，如果作为公募，股东人数不能超过50人，不得向非特定人群募资，不得承诺回报，如果是私募基金还要至少100万以上的起点。
代表企业：国外最早和最知名的平台是kickstarter，国内有点名时间、众筹网、淘梦网等。
点评：众筹融资的发展被认为有三个阶段：第一阶段是用个人力量就能完成，不需要提案多技术门槛的产品，支持者的成本也比较低，在最初更容易获得支持;第二阶段则是技术门槛稍微高的产品;第三阶段是技术门槛较高，甚至需要小公司或者多方合作才能实现的产品。目前我国的众筹融资基本处于第一个阶段。
虚拟电子货币模式
模式概述：虚拟货币是一种计算机运算产生或者网络社区发行管理的网络虚拟货币，可以用来购买一些虚拟的物品，比如网络游戏当中的衣服、帽子、装备等，只要有人接受，也可以使用像比特币这样的虚拟货币购买现实生活当中的物品。
核心逻辑：虽然电子货币是因应电子商务而崛起，但未来电子货币将逐步取代现有货币的部分功能，因为电子货币具有高度的便利性，而货币的产生主要原因就是便利人们的生活。
主要机遇：第三方公司推出预付费卡、Q币这样的虚拟货币可以刺激消费，而不是去发展成货币可兑换的东西，消费实体货币的感觉非常强，而消费虚拟货币跟xyk类消费的感觉类似，可以刺激消费。
面临挑战：一些虚拟货币发行量太大，导致这个币种在其流动的领域膨胀，严重还会导致公司破产。像比特币早期只是在线商户使用，但后来线下实体商户也开始接受，还有兑换的比例，政策监管起来会更加强，国家认定是非法，不允许进行实体交易。虚拟货币可能对货币体系产生冲击，因此监管会很严格。
代表企业：国外的比特币、亚马逊币、Facebook币，国内的Q币等。
点评：像腾讯的Q币、亚马逊币跟比特币不一样，它是一个封闭运行的虚拟货币，不能随便拿到市场上购买其他商品，也不能兑换成现金，对实体经济不会造成很大的影响，并且成为腾讯和亚马逊的收入。像比特币这样的虚拟货币虽然天生就是要取代主权货币，但在可预期的将来可能性不大。
基于大数据的金融服务平台模式
模式概述：这种模式通过打造类似去哪儿这样的金融产品垂直搜索引擎的方式，把有借款需求的个人和有放款需要的中小银行和小贷机构在一个平台上进行对接;然后通过广告费或者交易佣金的方式获得收入。
核心逻辑：各类银行和小贷公司进行垂直搜索，为其带客户的模式。
主要机遇：这种模式不存在太多政策风险，主要原因是资金流不经过中介平台。简单而言，这些金融垂直搜索，其实就是给银行带客户的一个市场外包渠道，赚的主要是银行和小贷公司的市场费。
面临挑战：由于很多在互联网、移动互联网上提供新型金融服务的从业人员往往是互联网行业出身，对金融的理解还不够深入，做的事情还停留在用户体验等表面的层面，没触及金融较深层面的内容。未来客户的需求会越来越专业化，这些企业如何抓住这些更深层次的需求，需要进一步下功夫。
代表企业：国外的Bankrate(银率网)，国内的融360、好贷网、金融界理财等。
点评：我国的金融服务业还不发达，借贷业务、理财业务等都非常落后，一些企业针对当前金融服务的不足，从金融业务流程里切割出一块细分的领域，进行精耕细作，慢慢地获得了越来越多客户的认可。
P2B模式
第一个网站是叫FundindCircle，这个模式就是引导个人向小企业提供贷款，它不做资金的集中，它只做一个中介，专业团队对这些融资的小微企业进行评级，评级直接对应它在平台上的借款利率，评级低的借款利率就高，评级好的利率就低一些，所以分成四档，分别对应一个借贷款的个人利率，通过竞标实现交易。
互联网银行模式(Internet bankor E-bank)
是指借助现代数字通信、互联网、移动通信及物联网技术，通过云计算、大数据等方式在线实现为客户提供存款、贷款、支付、结算、汇转、电子票证、电子信用、账户管理、货币互换、P2P金融、投资理财、金融信息等全方位无缝、快捷、安全和高效的互联网金融服务机构。互联网银行的便利性、高效性将给传统银行带来较大的挑战。
互联网 保险 模式
主要指对网络虚拟财产进行投保，没有线下渠道，是服务互联网及相关产业的保险服务平台，比如众安在线只销售运费险以及未来设计的虚拟物品投保等。
互联网金融门户模式
在互联网平台上销售金融产品。在淘宝理财和保险这些平台上，客户能通过网络查询、了解、购买各种理财和保险产品。与原来的线下购买相比，网络理财、保险更加便捷、透明，门槛也相对降低，并能及时根据客户的个性化需求，提供不同的产品组合。
节约开支方案模式
BillShrink公司主要是帮用户做节省开支的方案，它提供的服务包括六大类—xyk、手机、电信、汽油、存款和商业xyk。这个模式在中国未必适用，但它的思想值得学习，它不单纯是为了省钱，而是设身处地考虑了用户的真正需求。
问题二：物联网专业需要学习什么课程 不同院校的专业课程可能有差别。
参考：
物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。
学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
北京科技大学招生就业处处长韩经说，该校的课程包括物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、 *** 作系统等课程以及多种选修课。
物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。
问题三：物联网专业学什么 1什么是物联网？
（1）通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。“物联网概念”是在“互联网概念”的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，进行信息交换和通信的一种网络概念。
（ 2）物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
（3）从某种意义说，物联网并不是指把所有的物体都实现联网，是一种局域性的网络，相对一个行业，或一个组织系统。举个简单例子，物联网在行业应用，实现了一个闭环的信息系统，物联网采集的数据，只对本行业有用，别的行业就不需要先关数据。也没有必要了解。
2物联网有多火？
物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，目前被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。
在美国，以物联网应用为核心的智慧地球计划，得到奥巴马 的积极回应和支持，其经济 方案将投资110亿美元用于智能电网以及相关项目。另外，欧盟也在2009年6月制定并公布了涵盖标准化、研究项目、试点工程、管理机制和国际对话在内的14点行动计划。
近几年，我国物联网也举得了前所未有的重视，虽然，巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。然而不可否认的是，物联网的发展必然促使物联网相关产业交融，各产业各司所职、各取所需，最终形成一个强大不机械化的产业链，蕴含难以想象的能量。到2015年，我国物联网将攻克一批关键核心技术，初步构建较为完善的标准体系，将在核心技术研发与产业化、关键标准研究与制定、产业链条建立与完善、重大应用示范与推广等方面取得显著成效，建成一批物联网应用示范重大工程，培育和发展一批具有国际竞争力的物联网骨干企业，初步形成创新驱动、协同发展、辐射面宽、带动力强的物联网发展格局，努力抢占新一轮世界经济科技制高点。
3物联网专业学什么？
物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。在2012年最新颁布的普通高等学校本科专业目录中，物联网工程专业属于工学中的计算机大类，标准学制4年，毕业后授予工学学士学位。
物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。
物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
北京科技大学招生就业处处长韩经说，该校的课程包括物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系>>
问题四：物联网专业必须要学哪些专业 目前 我正从事 这方面的 研发 和项目
总体来讲
计算机的软件编程，至少会两种，一种用于编写 软件（我用C#），一种用于底层通讯或嵌入式开发（我用C）， 数据库技术（至少得熟练sql server）
计算机通信技术，要了解通讯协议（非常重要，目前比较流行的profibus,modbus等）
电子电路的知识 至少要知道 光电耦合器、继电器、三极管、二极管等元器件
了解 最基本的 电子、电路 控制原理
要了解 一定的 电磁技术 RFID 条码（现在国内主要为一维码，趋势是二维码，所以
不要把眼光只局限在条码扫描器上，视觉产品可能才是王道，推荐康耐视的产品）
大项目 还需要知道 一般的电气控制原理 （不要拿给你个传感器都不会接线）
如 PLC 、DCS等
目前 我所从事的 药品行业、食品行业 经常遇到的 也就这些
问题五：物联网应用技术应该要学习哪些课程 问题解答
各所院校侧重点不同，所开设的课程也有所不同，但是，骨干核心课程很相近。
课程1、 物联网产业与技术导论 使用电子工业出版社《物联网：技术、应用、标准、安全与商业模式》等等教材。 在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
课程2、C语言程序设计 使用清华大学出版社《C语言程序设计》等教材。 物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
课程3、Java程序设计 ，使用 机械工业出版社《Java语言程序设计教程》等教材。 物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT, Flash,HTML5,SaaS等技术
课程4、无线传感网络概论，使用 无线龙通讯科技出版社《现代无线传感器网络概论》、北京航空航天大学出版社《短距离无线通讯入门与实战》等教材。 学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee, 蓝牙，WiFi，GPRS,CDMA，3G, 4G, 5G等等。
课程5、 TCP/IP网络与协议 ，《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。 TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课
课程6、嵌入式系统技， 《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。 嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术，为必修课
课程7、传感器技术概论 ， 《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。 物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解
课程8、RFID技术概论 ，《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，胆教材。 RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。
课程9、工业信息化及现场总线技术 ，《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。 工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。
课程10、M2M技术概论， 《M2M: The Wireless Revolution》，TSTC Publishing，等教材。 本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。课程11、物联网软件、标准、与中间件技术 ，《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准、安全与商业模式》，电子工业出版社，等教材。 物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生
问题六：物联网专业到底学什么？ 物联网“概念”如火如荼，作为提 业有生力量的大学自然不甘寂寞，于是乎，各个学校都在筹建、设立物联网专业，可从各方面渠道的信息看，似乎所想传授的知识五花八门，有侧重传感的，有侧重通讯的，有侧重某项应用领域的，如智能电网、智能交通等，似乎不像以往的专业设置，有相对统一的方向。 出现这个局面，首先就说明一点：物联网不应是一个传统形式本科专业，至少不适合作为一个本科专业而存在！ 现实中很多领域都有这个特征，它有广泛的需求，且孕育着极大的机会，但由于其所涉及的知识属于跨学科的，需要多方面的基础及专业知识作为铺垫，故作为本科专业有些勉为其难。 我很早就听过的一个说法：海洋学院不应该面向高中生招生，应该是从学过相关专业的本科毕业生中选拔，因为海洋研究要用到各方面的专业知识，它属于二级学科，需要一些基础性的专业知识背景，如生物、化学、流体力学等，而这些知识是高中生所不具备的，如果要他们在海洋学院的四年中学会这些，估计和海洋相关的知识几乎没有时间传授了，这样毕业的学生和普通院校有何差别？ 对比今天的物联网，似乎也有“海洋学院”的影子。 如果把物联网提升到目前所宣传的那个高度，要培养一个能应对如此“宽泛”领域的人才，似乎也应该是作为一个二级学科而存在。 首先这些人应该在普通本科中学会一些基础性的专业知识，如测量、传感、通讯、大规模计算和统计等，然后再进入物联网专业，结合自己所具备的专业知识背景，侧重研究物联网的某一分支，如侧重于基于联网需求设计测量部分，或基于测量特征设计通讯链路和协议，或基于收集来的巨量信息研究如何用“云”来储存和分析，从而使其成为有效信息而非“字典”。 这些都不是一个高中生所能直接面对的，而把所需的专业知识作为物联网专业的基础知识来传授，时间不够，本来这些就是四年的本科课程，学完这些，留给物联网的相关知识传授时间有限了，只能培养出一个无特色的学生，这和设置此专业的初衷不是相悖吗？ 所以，如果要培养一个真正意义上的物联网人才，靠本科四年的学习难以胜任！ 所谓真正意义上的“物联网人才”，按我的理解应该是：能将目前的现实需求纳入物联网，从而产生有别于传统解决方案的革命性变化。 听起来有些“玄”，但目前的宣传就是如此，甚至有过之而无不及，腾“云”驾“物”是在媒体上看到的最经典的描述！何时能落地，似乎还欠火候。 那针对目前的物联网热，学校应该如何应对呢？ 依本人愚见：暂时不去想培养那些“真正的物联网人才”，那些未来的并非本科教育所能造就，作为大量输送技术骨干进入社会的工科院校，着眼点应该是如何培养一个能在未来的工作中应对物联网需求的技术人员。 要做到这点，首先应该分析物联网到底衍生出那些新的东西？ “物联网”三个字实际上表达了其含义： 第一：“物”，乃所关注的对象 第二：“联”，乃所采取的手段 第三：“网”，乃解决问题的工具 这三个部分中，“物”早已存在，最为悠久，人们对“物”可以说是“关怀备至”了，至今仍在不断深入，并非物联网所带来的新生事物。 而“网”虽较“年轻”，但由于技术手段的进步，人们也已将其功能发挥的“淋漓尽致”，“网”已经给人们生活带来了巨大变化。 唯一属于物联网带来的新生事物就是“联”，即将“物”连接到“网”上！ 联网的设备已很多，为何此时将“物”连到网上就成了新东西？ 先分析一下以往的联网设备有什么特征。目前联网的设备主要是计算机、手机、电视等，还有一些幕后设备，如交换机、路由器等，究其特征，无一例外是和人交互，或者是服务于与人交互。所以，以往的互联网也可以称之为“人联网”！ 而如今“物联网”所指的“物”，多>>
问题七：哪个学院有物联网专业 学院有三十多家的。物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。
参考：物联网工程专业大学竞争力排行榜分析iotofweek/0
问题八：学物联网专业的以后能干什么工作啊 新能源材料与器件 招生规模：约40人左右，按大类招生，约两年后进行专业方向分流。主修课程：电子科学与工程学
传感网技术专业招生规模：约40人左右，按大类招生，约两年后进行专业方向分流。
主修课程：传感网技术
就业方向：目前物联网概念下的企业数量非常多，社会需求量也大，但是人才供给量很少，远不成比例。且未来几年，物联网技术会在社会各领域中广泛普及，因此这个专业的就业前景非常好。
河海大学
新能源科学与工程
主修课程:主要课程有理论力学、材料力学，机械设计基础、电工技术基础、微型计算机原理及应用、 工程热力学、气象学、太阳能发电电气设备与系统、太阳能发电并网技术、项目及企业管理等。
就业方向：培养太阳能利用工程系统设计、研究、运行、施工管理等方面知识的高级工程技术人才。
物联网工程
主修课程：主要课程有计算机信息技术、程序设计语言C、数据库技术、模拟电子技术、数字逻辑与系统、HDL及系统设计、数字信号处理、无线传感器网络技术及应用、数据融合理论与技术等。
就业方向：培养目标为具有通信、计算机应用、信息网络专业知识并掌握物联网领域关键技术的高等工程技术与管理人才。
南京邮电大学
智能电网信息工程
主修课程：主要学习电子技术、电气技术、控制理论、计算机技术、网络通信等技术，具备较宽领域的基本理论和基本知识，受到电子、电气、通信、计算机和控制工程实践等基本训练，具备对网络化、 信息化、智能化电气系统进行分析、设计和运行管理等方面的基本能力。课程有：电路理论系列课程、计算机技术系列课等。
就业方向：本专业学生毕业后，可在电力、电气信息、科研院所、高等院校、相关行业或部门从事设计、开发、生产运行与管理、科学研究、技术支持等工作。
南京中医药大学
生物制药
主修课程：生物化学、生物技术基础、生物制药工程学、酶工程与发酵工程、细胞生物学、微生物学 、生物制药工艺学、生物药品分析等。
就业方向：毕业后能从事生物药物工艺设计与生产、生物药品分析、新药研制与开发及工业企业管理等方面工作的高级生物制药工程技术人才。
问题九：请问，物联网专业都要学习什么课程？ 5分 基础科目：大学英语、大学物理、高等数学、C语言程序与设计、线性代数、概率统计等
专业科目：物联网导论、电子电路、传感器技术概论、rfid技术概论、TCP-IP协议、
嵌入式系鼎、物联网软件、标准与中间件技术、M2M概论、JAVA等
这些专业科目是物联网工程的主流学科，但是不同的学校以此为基础，所修的科目可能与以上所说的有所不同。
问题十：物联网专业的主要学习内容是什么？ 这些课都与你的专业密切相关，但是物联网专业面很宽，其相关技术主要集中在通信网络、计算机和自动控制这三个大专业中。常人学好一个专业就很不容易，你需要学好三个专业的内容，这当然很难。因此，你感到无所适从也很正常。你想要有所突破，记得做好两件事：一是抽空参加思科或者微软的认证考试，增强通信网络或者计算机方面的实践能力，二是积极参加实践性课程或者课外实践活动，做一些简单的传感测控系统，通过实践理解自动控制原理。从具体应用的角度就比较容易理解啥是物联网。产品状态原型是什么意思
亲，你好
根据开发状态,做最高保真的原型。最终期望是能达到的就是和产品实际运行时一样的状态。
祝您生活愉快
什么是Axure及产品原型axure RP是一款快速原型设计工具，它不需要任何编程或写代码基础，就可以设计出交互效果良好的产品原型，常用于互联网产品设计、网页设计、UI设计等领域。
作为一款热门的原型设计工具，它可以完成很多纸和笔画不出来的事情，特别是高交互的页面，用动画效果展现让人瞬间清楚你要表达的内容。
原型：用线条、图形描绘出的产品框架，也称线框图。
原型设计在整个产品流程中处于最重要的位置，有着承上启下的作用。何出此言？原型设计之前需求或是功能信息都相对抽象，原型设计的过程就是将抽象信息转化为具象信息的过程，之后的产品需求文档（PRD）是对原型设计中的版块、界面、元素及它们之间的执行逻辑进行描述和说明。所以说，原型设计的重要性无可替代，产品经理应当要对此有绝对的控制和驾驭能力。
话说回来，原型设计虽然很重要也应当是有限度的，原型设计的作用有以下几点：
1、因为是原型是需求和功能的具象化表达，所以原型可以辅助产品经理与领导、交互、UI和技术的沟通产品思路。
2、因为原型相较于UI稿来说修改更方便，所以原型能提高产品经理的功能设计没通过评审时返工的工作效率。
产品原型应该做到什么程度以下内容，个人观点。如有不足，敬请指正。AXURE做原型分为低保真、高保真两种，再复杂就是有交互效果的原型。低保真就是只有线框图。纯粹的只用线框来表示功能，没有做任何的渲染。这种低保真我认为适合在公司内部最初梳理功能、流程，并且不需要想客户演示时候使用。高保真原型。下面我认为都是高保真原型。前面的只是简单的很白色渲染，后面是用真正的渲染。这两种可以根据客户类型和项目时间来决定出那种。前面好处是更接近真实效果，而且不影响美工视觉，出的速度很快。后面的对美工影响很大。很可能会完全照做。还有一种就是可以交互的。比如你输入用户名和号码后，点击登录会跳转到首页。只是数据是静态数据。这种原型做出来要花很长时间。但却是蒐集客户需求，避免开发成本的最好原型。因为是可以交互的，最大程度还原产品。另外原型就是拿来不断修改的，并不是做了一次就定下。之所以做原型就是开前确定需求功能，避免因客户需求变动返工。要有重做的魄力。
产品经理做的原型和交互设计师做的原型有什么区别？如果是移动端的产品，交互相关的东西会涉及的比较多，由于PM需要规划每个功能点，倘若 *** 刀交互细节，将会非常费力，这个时候可以考虑将交互的细节分给交互设计师来做，自己全心全意规划功能，此为上策。虽然花费了一些沟通成本，但优化后的交互细节，在用户体验上会达到一个更加专业的程度。
综上所述，PM的demo和 Interaction designer的demo，最大的区别在于对交互细节的描述上，亦需根据产品的交互复杂度来定。
题外话：作为PM，需要不断提升自己的能力，不管是交互还是技术甚至是UI审美方面，都要保持进步，这样才能应对更多的复杂急性事件。
两者怎么配合，工作才不会重复，发挥最佳效果？ PM整理思维脑图，头脑风暴之后，优化思维脑图，然后出草图，你可以用Axure或者visio甚至腾讯出的UI disigner或者最近比较流行的Fluid UI（APP设计工具）来画草图，也可以称之为低保真原型图，在这个低保真原型图中，你需要一一罗列功能点，交互细节大可不必提及，完成后主动找交互设计师进行沟通交流，要耐心的将各个功能点向交互设计师描述清楚。交互设计师了解到这些功能点之后，会根据自己专业能力的感知，来进行高保真原型设计。我一直认为，交互设计师应该精通Axure，甚至应该具备非常高的文字描述能力，因为作为PM，我觉得交互设计师、前端设计师就是灵魂铸造师。高保真原型出来之后，PM应主动与交互设计师沟通，看看是否有需要修改的地方，两个人需要在灵魂层面达到二合一的境界，对功能的理解一定不能有出入，一些功能细节，PM应该把关，某些交互细节，应该提出自己的意见，换位思考，理解交互的设计含义。耐心与责任心在这个时候显得尤为重要。统一方案后，就可以提交UI进行设计了。之后就是前端工程师的静态页面设计，程序员的技术实现，TEST了。整个过程中，PM的沟通能力得到了最大程度的提现。所有的这些，都基于你对产品的热情程度，因为只有热情，才能让你持续不断的保持上文提到的那些能力。
如果是乔布斯做产品经理，会不会把交互设计师的活也全包了？乔老爷不会凡事亲力亲为，我个人认为乔老爷最大的优势在于，作为一个相当偏执的人，对产品细节的掌控力、对产品极致程度上的把握以及对产品未来形态的发展趋势，非常精细，甚至可以预测到产品的未来。这都是因为他洞察那些因果关系，他得手下，全部都是精英。所有交互的工作他不需要做，作为一个领导者，他得方式有些特别，交互做的不好，体验不到位，他会直接骂，这是狗屎。然后不断的修改吧，一般人很难理解这种做法，但换过来说，这其实对交互而言，也是一种精益求精的鞭策。以上内容为我对这三个问题的理解，可能有不到位的地方，仅供参考。
产品经理画原型图用的是什么软件1、Axure RP（Rapid Prototyping）
Axure（读音为Ack-Sure）无疑是目前最受关注的原型开发工具，其能通过组件的方式帮助网站或软件设计师快速建立带有注释的原型（流程图、线框图），并凭借自定义可重用的元件、动态面板以及丰富的script能够建立基本功能或页面逻辑的动态演示文件。
Axure借鉴了office的界面，能够让用户快速上手，并且提供了丰富的组件样式修改，使得通过其能够创建低保真、高保真甚至接近于实际效果的界面。然而最让人称道的是，Axure的丰富的脚本模式，可以通过点击和选择能够快速完成界面元素的交互，如链接、state切换、动态变化等效果，使得Axure能够生成十分接近于真实产品的原型。另一方面，Axure能够导入其他人创建的元件库，使得Axure能够满足绝大多数类型产品的设计。
但Axure仍然有一个让人头痛的问题：对于中文的支持不太友好。在小部分元件上输入中午的时候，经常需要像碰运气似的反复切换输入法，破坏了咱们设计师的用户体验。
瑕不掩瑜，Axure仍然是交互设计师的首选原型工具。
2、Microsoft Office Visio
Visio在2000年被微软收购，并在2002年成为office2003套件中的一个组件，最新版本是2007。Visio能够获得推荐的原因是因为Visio的适用性非常之广，从网站界面、数据库模型，到平面布置图到工艺流程图，Visio都提供了相应的元件库和模板来进行快速创建。
相较Axure而言，Visio更适合于传统行业的生产或流程设计，或者软件及互联网行业中的信息、数据和流程的说明，而不太适用于web界面。因为其的基于web的元件库还是比较少，并且形式和结构也更类似于word中的图形工具，因此在原型开发效率上都有所不足。
3、Balsamiq Mockups
这个基于Adobe AIR Runtime的工具实在是有让人眼前一亮的感觉，手绘风格的元件样式粗犷淋漓，能创建接近于纸上手绘的原型文件。其提供了丰富的手绘风格的web常用元件，包括常用的html控件、以及一些组合控件，如多媒体控制器、标签页、列表、Iphone界面元件等。
Mockups最值得赞赏之处在于其提供的多数组件都可定制外观，对于中文的支持也不错（选择View > Use System Fonts）。
4、Mockflow
Mockflow和以上工具最大的不同在于Mockflow是一项基于Adobe Flex技术开发在线服务，提供了与Balsamiq Mockups基本相似的功能，甚至更丰富的组件，虽然其元件定制化不够强大，但其提供的元件库默认样式却非常适合用来做商业产品原型的搭建。有一个让我爱不释手的功能是模板，可以设置基于任何页面的模板来进行新的页面设计。
与其他模板工具相比，mockflow有一个非常特色的功能，基于web的存储可以在任意电脑上联机打开，同时可以其他人进行快速的分享，并收集在线反馈意见，非常适合虚拟团队的原型设计交流。
虽然在线服务的基本帐号只能创建一个文件，但单个文件却没有限制页数，因此也基本上足够使用。
5、Pencil sketch
Pencil 是一款基于Firefox的扩展组件，安装之后即可在Firefox的工具菜单中打开Pencil的绘图面板。功能比较简单，仅能用以日常简单工作的辅助 说明。提供的默认元件都是基于软件工程，因此更适合用于windows桌面程序的简易界面搭建，或者是基本的页面功能说明，并不适用于严肃的原型开发，但 好在体积小、又轻便，能够方便将网页中的
做产品原型设计有哪些需要注意的问题产品狗在将框线图画好之后，往往会特别欣喜，TMD辛苦这么久终于有点收货啦。但是，这时候的框线图通常是不完整的，很多场景、因素缺少考虑，小到一个button的放置，大到功能的设计。把这么一份不完整的原型交付给技术，不但技术会喷你，搞不好最后用户喷你，甚至Boss也来喷你。所以，打磨原型，尽量考虑各种场景、因素，绘制原型时尽量细化分析，让所有人从原型就能看到你的态度，是一件非常重要的事情。
一、功能注意事项
• 功能是否必须
• 技术实现成本是否能接受
• 针对当前版本的优先级考虑
• 内容谁来更新，是否牵扯到运营端的职责，是的话如何配合
• 运营端、用户端各需如何统一配合
• 这个方案是否最优解决方案
• 第一期MVP，该如何取舍功能
• 当前原型，是否最简洁体现？哪些地方可以优化
• 如何让用户最快看到想要的，最快去掉不想要的内容
• 上线第一版如何让用户不感到内容过少
• 是给用户推荐我们主打的内容，还是用户个性化定制的内容
• 内容该如何分类，分类是否具有可持续扩展性，合理
• app中的内容，第一期是否全部都能提供，不能的话如何设计才能完美过渡
• 用户的UGC内容是否有数量限制，字数、上传数量、条数等
二、细节注意事项
• 第一版冷启动，用户没有定制任何内容，该如何推荐用户订阅
• 第一版冷启动，各种功能的引导功能和文案
• 每个地方的引导文案，如何让用户无感觉自动被引导其他页面
• 功能图标的位置放置
• 内容流的数据获取逻辑、排序逻辑
• 列表页为空时的显示效果
• 载入过慢时、断网时载入过程中的提示
• 由WIFI切换3G时的是否下载消耗流量提醒
• 列表页在文字左边还是右边
• 列表页的元素、主题、简介、作者、时间是否全部必要哪些是无用的。
• 是左右滑动，还是点击链接进入
• 是否能查看大图，大图的展示形式
• 产品终端页是否可能有多张，有的话如何查看不同，如何轮播
• 是左右滑动，还是点击链接进入
• 按钮，图标，链接不可用时，如何呈现
• 文本长度超过标准被截断时该如何显示
• 确认button是在左边还是右边
• 下拉框，列表框的默认定位
• 时间的展现方式，YYYY-MM-DD,也可以YY-MM-DD等
• 选中与被选中的状态
产品原型工具有哪些Axure是比较好的web原型设计工具，目前最新版本是65，测试版是70，其中70有较大的改进，特别是扁平化设计方面。
初始产品和原型机的区别是什么原型机比初代产品更早，原型机验证技术应用，初代产品是先期小批量量产的产品，是验证工艺和生产的
做产品原型设计有哪些需要注意的问题需要的各种知识和技能 主要内容包括：物联网概览，联网装置的设计原则，互联网的基础知识，原型系统的嵌入式软硬件、结构组件、在线组件的设计、开发或制作，嵌入式编程技术，物联网产品的商业模式，产品的生产制造过程，以及和物联网有关的道德伦理问题。可以在物联商业网上看下相关应用案例。
需求是如何变成产品原型的常见的大数据术语表(中英对照简版)：A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
物联网就是物物相连的互联网。
这有两层意思：
其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；
其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网的应用：
1、智能交通。物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力。
2、智能家居。智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温。
3、公共安全。近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，网可以实时监测环境的不安全性，情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）