如何利用hadhoop构建物联网平台

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

电子商务的发展趋势是电商即物流，物流即电商。餐饮零售化，零售餐饮化。内容电商化，电商内容化。智能趋势它可以被看作是一个垂直的发展。随着硬件和软件技术的快速发展，网站规模的不断扩大与用户个性化需求的增加之间的矛盾有望得到解决。延展趋势可以被看作是横向的工业扩张。现在将重点放在网上商品和服务的交易上，以扩大和拓展行业在各领域的联系。
电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
电子商务分为：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O 等。

电子商务是因特网爆炸式发展的直接产物，是网络技术应用的全新发展方向。因特网本身所具有的开放性、全球性、低成本、高效率的特点，也成为电子商务的内在特征，并使得电子商务大大超越了作为一种新的贸易形式所具有的价值。
电子商务分两个方向：一是管理方向，主要学习营销策划、管理学、人力资源学等管理学方面的课程；二是技术方向。
电子商务，简单的归纳为网上卖货、买货是一种狭义的认识，近几年电商迅猛的发展，不光带动了物流的发展，也推动了电子支付的发展，网上购物带来的便捷便利，以及低价才是它真正闪光的地方，电子商务的未来是推动社会发展的一个要素。
随着智能机的普及，网络传输速度的加快，其实电商也分两种，一种是传统电商，依靠平台流量、付费推广的形式售卖商品；而另一种是，依托于图文带货、视频带货、直播带货、网红带货、明星带货的售卖方式。

什么是数据可视化

数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示，对数据加以可视化解释。

作用

而基于WebGL及H5技术实现的电力能源管理可视化系统，具备显示电力数据高维、多态、多场景、动态性的特点。基于 hightopo 轻量可视化方案，支持跨 Windows、Linux、Android、IOS 等平台，实现海量数据的呈现及数据分析。通过将能源数据可视化，帮助其高效理解大量数据，为企业或者机构挖掘潜在数据价值，给应急决策提供准确的数据支持。

意义

利用物联网和传感器收集的数据，对电力设备和网线进行实时监控并分析产生数据。采用3D可视化系统，提供更接近现实设备的画面，易于用户接受，提升对设备的辨识度。可以让用户洞悉整个系统同时，还可以观测到部分细节。兼顾了整体与局部，提供了丰富的交互体验。并且在成熟的 5G 技术支持下，因其大于 4G 数倍的带宽，快 4G 百倍的传输速率能更好的让 hightopo 轻量可视化在浏览器或移动端上实现远程可视化监控。

扩展资料

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

智慧消防工程师是一个职称，不太建议考，是由邮电局颁发证书的，目前政策还没有下来，含金量相当于没有，考出来没人要，难度更是无法比拟。

相比而言，一级消防工程师是人社部颁发的资格证书，注册消防工程师资格证书，并依法注册后，从事消防设施检测、消防安全监测等消防安全技术工作的专业技术人员，分为一级和二级。

简单介绍：

智慧消防工程师专业技术等级培训考试分初级、中级、高级三个级别，每个级别考试均设智慧消防理论（上午段）、智慧消防实务（下午段）两个科目，考试内容包含了建筑信息化、、物联网、大数据、云计算、移动互联网等新兴技术，同时包含城市消防的设备设施安装、远程监控、智能预警、协同扑救、数字化预案编制及管理、智慧社区的全流程消防工作体系。中心对培训经考试合格的考生颁发相应等级的专业技术证书，持证人员纳入中心智慧消防工程师人才库。

一、物联网=技术（例如:激光远红外技术、数字控制技术等等）+产业（消防、农业等各个产业领域）+互联网（覆盖所有通信领域）+云计算（更行业精密计算）+大数据（更行业大数据导向）

通俗的讲就是将物与物，物与人通过高新产业链进行链接应用的高新信息技术。

二、物联网应用消防工程师=专业消防技术（评估、检测、监控、维修等等）+消防产业（消防设施、工程单位等等）+互联网（3G、4G、5G等智能通信技术）+云计算+大数据（全国消防产业、产品应用等等）的应用者。

通俗的讲消防物联网是指通过物联网信息传感与通讯等技术，将消防设施通过社会化消防监督管理和公安机关消防机构灭火救援涉及的各位要素所需的消防信息链接起来，构建高感度的消防基础环境，实现实时、动态、互动、融合的消防信息采集，传递和处理，能全面促进与提高政府及相关机构实施社会消防监督与管理水平，显著增强公安机关消防机构灭火救援的指挥、调度、决策和处置能力。

消防工程师前景分析：

（1）应国家政策要求

今年5月，应急管理部消防救援局副局长罗永强表示：“对于大型养老机构，还要积极聘用注册消防工程师，组建管理团队实施规范的管理，同时要建立健全微型消防站，常态开展内部的防火检查，巡察和消防宣传，及时消除火灾隐患，扑救初期火灾”。

（2）积分落户大城市

很多城市对于注册消防工程师等人才，都开放了积分落户以及其他福利政策，如天津在“海河英才”行动计划上，持有注册消防工程师证书就可以直接落户，而在北京也有加分政策，在广州和珠海等城市会有住房补贴奖励等政策。

（3）市场缺口大

根据国家公安部消防局介绍，未来的几年内，我国将大量需要一级消防工程师人才，总数接近50万左右，但是目前我国在职的消防人才是远远不够的，在各行各业凡是具有消防责任的单位，都需要配备相应数量的消防工程师人才才能取得相应资质，需求量不断上升。

（4）就业前景好

既然有国家做后盾，一级消防工程师的就业前景自然是不错的，预算员、消防工程项目经理、水电工程师、消防施工员、施工员、消防项目经理、消防工程预算员、机电工程师等。都是拿到一级消防工程师证书可以从事的岗位。

（5）成绩管理相对宽松

一消证书采取三年为一个周期的考试办法，三年内通过三门科目就可以拿到证书，对考生来说有更多的时间复习备考，只要用心备考，考试通过是可以的。

希望对你有帮助，有问题可以私信我。

新能源汽车检测与维修这个专业可以，前景较好。新能源汽车检测与维修技术是一门专科专业，由新能源汽车运用与维修专业更名而来，属于交通运输大类中的道路运输类，修业年限为三年。专业目的是培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握汽车机械基础、新能源汽车动力系统构造与维修等基本知识，具备新能源汽车机电维修、检验、检测、 业务接待能力的高素质技术技能人才。新能源汽车检测与维修专业需要学习的课程有公共基础课程，这类课程和专业无关，基本上所有专业都会有，主要包括语文、政治、数学、英语、计算机基础等。
其次是专业核心课程，包括《汽车电子技术》、《新能源汽车电池技术》、《电动汽车构造与检修》、《电动汽车电机及控制器》、《发动机排放控制》、《电动汽车新技术》、《电动汽车检测与诊断技术》、《燃料电池设计与制造》等课程。
目的是通过这些课程让学生掌握对新能源汽车维修进行生产组织和技术管理的基础知识和基本技能。最后是实践课程，如在校内进行的钳工基本 *** 作技能、汽车电子控制、新能源汽车结构与拆装实训，以及在汽车维修企业进行的实习。

大数据方面的应用案例

在医疗方面，纽约的mountsinai医院利用数千名患者的数据、历年汇报的流感爆发数据等数据与病毒的变异过程做交叉比对。通过这种工作，科学家和医生可以预测病毒如何传播，以及对抗这些病毒的最佳途径；甚至有可能使用预测分析来判断病毒的传播方式，然后采取行动来限制这一传播。据说这家医院有望在未来阻止流感的发生。

在交通方面，浙江某城市与英特尔合作，安装了1000个数字监控设备，100个智能监测点系统，超过300个检查点的电子警察，和500多个视频监控系统。通过更有效地监测交通和拥堵数据，改善交通流量，减少道路交通事故。

在废物处理方面， 英国曼彻斯特垃圾处理局有一套系统，能够利用数据使得产生的垃圾被尽可能多的再次利用。通过对来自不同地区的卡车进出加工厂时进行称重，能够了解每个地区所产生的垃圾数量。这些数据帮助当局出台了相应的政策，鼓励那些特定的社区更好的垃圾回收和垃圾减量。

在建筑方面， 住房慈善机构hact从400,000座住房中持续不断地收集数据，并进行了各种数据分析。通过数据来发现设计、建造、布局中存在的潜在问题，进而在建造新的楼宇时优化相关的参数，避免这些问题，改进政府保障房的的维修，规划空间合理使用。

智能应用服务，Google提供的大数据分析智能应用包括客户情绪分析、交易风险（欺诈分析）、产品推荐、消息路由、诊断、客户流失预测、法律文案分类、电子邮件内容过滤、政治倾向预测、物种鉴定等多个方面。据称，大数据已经给Google每天带来2300万美元的收入。例如，一些典型应用如下：

（1）基于Map Reduce，Google的传统应用包括数据存储、数据分析、日志分析、搜索质量以及其他数据分析应用。

（2）基于Dremel系统， Google推出其强大的数据分析软件和服务 — BigQuery，它也是Google自己使用的互联网检索服务的一部分。Google已经开始销售在线数据分析服务，试图与市场上类似亚马逊网络服务(Amazon Web Services)这样的企业云计算服务竞争。这个服务，能帮助企业用户在数秒内完成万亿字节的扫描。

（3）基于搜索统计算法，Google推出搜索引擎的输写纠错、统计型机器翻译等服务。

（4）Google的趋势图应用。通过用户对于搜索词的关注度，很快的理解社会上的热点是什么。对广告主来说，它的商业价值就是很快的知道现在用户在关心什么，他们应该在什么地方投入一个广告。据此，Google公司也开发了一些大数据产品，如“Brand Lift in Adwords”、“Active GRP”等，以帮助广告客户分析和评估其广告活动的效率。

（5）Google Instant。输入关键词的过程，Google
Instant 会边打边预测可能的搜索结果。

谷歌的大数据平台架构仍在演进中，追去的目标是更大数据集、更快、更准确的分析和计算。这将进一步引领大数据技术发展的方向。

在竞选方面，直到2012年，奥巴马的数据团队对数以千万计的选民邮件进行了大数据挖掘，精确预测出了更可能拥护奥巴马的选民类型，并进行了有针对性的宣传，从而帮助奥巴马成为了美国历史上唯一一位在竞选经费处于劣势下实现连任的总统。只要数据量够大，够及时，挖掘够深刻，就可以洞悉每个选民的投票几率。

在教育方面，"以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据，经过过程性和综合性的考虑，找到学生各种行为之间的内在联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策。以某集团最新出版的全球少儿美语旗舰课程为例，引入了首款应用于少儿英语学习领域的MyEnglishLab在线学习辅导系统（以下简称MEL），应用大数据技术全程实时分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果，从而及时找到问题所在对症下药，实现对学习过程和结果的动态管理。

智慧交通的应用案例

根据ITS114的不完全统计，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路机电市场的全年千万项目统计规模为1825亿，其中主要分为四大市场1交通管控市场千万项目规模为8424亿。2智慧交通/智能运输市场千万项目规模为2033亿。3高速公路机电市场千万项目规模为758亿。4平安城市千万项目规模为566亿。以上四个市场都有着很多的智慧交通方面的应用案例。

具体的在交通管控市场方面， 当前各个省积极构建的交通运行监测与应急指挥系统，还有围绕着视频、图像分析，从而实现在治安、交通、工业制造、汽车、人工智能等等诸多领域的应用亦是智慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通仿真与智能管控机器人"可实时采集视频检测数据与线圈检测数据，将采集的交通流数据、信号配时等数据输入到建立的仿真路网模型中，进行实时的交通系统仿真。通过一体化交通仿真模型，机器人能快速找出路网拥堵点以及分析路网的常发性拥堵点，并对交通流运营状况的演变进行预测和分析。在交通仿真与智能管控机器人平台上，还可对城市的任意交叉口的交通环境进行设置，周边居民可将相关建议"告知"机器人，实时模拟交叉口改良效果，实现全民参与、全民实践、全民创新的交通管理新模式。

智慧交通/运输方面各种“专车”“快车”“拼车”“代驾”平台类和软件数据类的实例比比皆是，如我们都熟知的“滴滴快递”“uber"“e代驾”等app应用。

交通工具新型技术案例方面：如无人驾驶、自动驾驶、智能车等等；在2015年12月互联网大会上李彦宏展示的无人车，李书福展现的自动驾驶技术都体现了当前智能交通工具的发展。     更近一点的是，汽车电子标识、ETC、车路协同。2015年的新能源客车市场呈爆发性增长，新能源客车销量达到37363辆，同比增长21319%，同时2015年国务院印发《新能源公交车推广应用考核办法（试行）》、《电动汽车充电基础设施发展指南》等等政策文件，可预见的是新能源汽车将会造就一个巨大的市场，建立在新能源汽车之上的车联网也将搭上顺风车。

平安城市也有很多已经成型的智慧交通案例。平安城市是基于GIS数字地图技术，高度整合治安监控、智能交通、数字城管、应急指挥等子系统，改变传统的静态管理和单点管理，实现实时、动态的联动管理新模式，实现了整个城市的治安、交通、城管、应急联动等各个职能部门的联动，建立了高效的城市部门联动机制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根据高清视频监控系统的特点和应用需求，结合当前与今后一定时期内图像监控系统与图像应用系统的发展需要，建设一套先进的平安城市综合应用平台，为指挥调度、调查取证、应急处置、交通管理等多种后台应用提供及时、可靠的视频图像信息，服务于实战。市面上常见的平安城市系统具备的主要功能大部分都有：人脸卡口功能；交通事件检测功能；智能检索功能；道路违法抓拍功能；车辆稽查布控功能；非现场执法；分析研判功能；交通事态监控功能；视频质量检测功能；智能应用管理功能；数据格式及通信功能；远程控制功能；指挥调度功能；勤务管理功能； 设备运行状态监测功能。

因为成为产品经理，能学到非常多的知识，在不同的层面
产品经理软技能：
个人魅力：包括沟通能力，领导能力，愿景能力，感染能力，审美能力等等；
产品修养：产品修养包括混迹产品社区，运营社区，优秀产品群；
互联网修养：了解互联网现状，跟踪互联网热点，跟踪互联网前沿，混迹互联网社区。
项目管理
产品经理的一个重要角色是项目经理，产品经理需要对整个项目的结果负责，包括按时交付，合格交付，成本控制。
项目经理需要熟练项目的5大过程组和10大工作领域，对于互联网产品经理来说，主要内容包括：
项目沟通：沟通是互联网开发中产品经理最重要的工作，包括和上级，开发人员，运营人员等等；
总体进度计划：项目的总体进度，例如产品设计，UI设计，各个模块开发，测试进度，部署等等，产品经理必须把握整体的进度，针对节点进行审核；
开发详细计划：开发详细计划是总体进度计划的一部分，一般来说开发计划是技术经理维护，但是产品经理必须进行整体把控；
项目控制：项目干系人，风险，进度，质量等等控制。
协助推广
产品开发出来必须推广到市场，否则产品就是一个实验品。产品经理不需要完全负责运营推广，但是必须对运营人员提供必备的支持。
基本工作如下：
基础运营数据：获取产品的基础运营数据，例如下载量，用户量，支付金额，留存；
埋点：埋点的一种获取产品运营数据的重要方法，他可以分析页面点击，页面转化等等；
业务数据：业务数据例如订单情况，售后订单，销量等等；
竞品分析：和市面上相似产品对比分析；
Swot分析：了解本产品的优势、弱势、机遇、挑战。
迭代开发
第一个版本做出来后，产品进入迭代开发阶段，一般迭代周期是2个星期；迭代开发就是将从产品规划到运营过程进行浓缩，每个迭代周期开发少量的功能。
基本的工作如下：
收集需求：收集产品的需求，哪些需求进行迭代开发；
需求排序：针对需求进行排序，高优先级的尽快开发，优先级低的稍晚开发；
细节功能设计：第一个版本的功能进行细化，例如效果细化，交互细化等等；
迭代计划：维护整个迭代过程的项目计划。
根植行业
产品都有很强的行业属性，必须熟悉本行业才能设计本行业需要的产品，否则就是空想。
我们需要了解行业现状，熟悉行业痛点，熟悉行业热点，并且还得了解相关行业，此外需要熟悉相关的法规，道德，加入行业圈子，多逛行业论坛。
个人魅力
上述讲的是产品经理硬技能，下面介绍一下软技能，软技能更多的是个人的修养问题，但是这些会影响到产品经理的整个职业生涯。
个人魅力包括个人领导能力，沟通能力，愿景能力，洞察能力，审美能力，感染能力。拥有强大个人魅力的产品经理才能成为整个产品的领导者，才能激励整个项目成员，提高团队效率。
产品修养
产品经理需要提高产品修养能力。
产品修养包括：
与高人为伍：有时高人的一句指点胜过你苦思冥想一个月，产品经理需要向前辈，向领导，同级组织成员请教，请教他们你不熟悉的内容；
与实践者为伍：不要和空想者为伍，而是和实践者为伍，产品的使用对象均是实践者，实践者的想法将会提高你整个产品的境界；
产品社区：例如产品壹佰，pmcaff，多看一下帖子提高自身修养，此外多加入一些QQ群；
运营工具：例如应用雷达，酷传，APP annie，ASO 100，百度指数等，运营工具可以用来分析产品的运营数据。
互联网修养
一个互联网人，必须熟悉互联网，有一定的互联网修养，多看新闻，多参加一些沙龙，提高自身的互联网修养。
了解互联网现状：熟悉当前中国和世界上优秀的互联网公司，多了解互联网当前现状，例如阿里巴巴，腾讯，百度，小米，华为，360等；
跟踪互联网热点：当前互联网热点，例如项目热点，投资热点这些，可以查看36kr，虎嗅，这些社区提高了互联网热点现状；
跟踪互联网前沿：例如vr/ar，物联网，智能设备等等；
大数据平台：常见的例如易观数据，talkingdata，这些互联网大数据平台会提供部分免费的行业分析报告，了解互联网大数据对产品整体把控有一定的帮助。
如果需要学习，可以看下这几个软件：
1脑图工具：百度脑图
2文档共享：蓝湖、Axure等软件
3项目管理：jira

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