区块链和数据挖掘

① 区块链平台有哪些

区块链平台，是要看区块链资讯的吗，这里安利个 密码财经，一般链圈币圈dapp等信息都能看到。

② 区块链技术是什么未来可能用于哪些方面

区块链是一种分布式共享记账的技术，它要做的事情就是让参与的各方能够在技术层面建立信任关系。区块链可以大致分成两个层面，一是做区块链底层技术;二是做区块链上层应用，即基于区块链的改造、优化或者创新应用。
区块链在几个领域已经开展应用了，第一个数字资产领域，除了我们看到的一些积分、入住卡，也包括各种其他的资产，有资产数据化的过程。
第二个领域是贸易金融领域，因为贸易金融领域本来是多环节参与、多方参与的方式，区块链可以极大提高中间的效率，使得原来很多达到替代品的效果。
第三个领域用到的是股权，是公司股权像一些区域性的股权交易中心，目的是解决股权对交易之间的便捷，是相对流通做一个便捷。目前来看，区块链多中心的体系确实能够提高效率降低成本的。
信链是垂直于区块链领域的新闻资讯与数据挖掘的信息资讯平台，希望对您有所帮助。

③ 什么是物联网，什么是大数据，什么是区块链

1.什么是物联网

其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征：

1.根本目的是服务于决策，大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力，做出更好的决策和判断;

2.量度大，大数据通常是指100T以上的数据量，这难以依靠传统的计算手段有效计算，而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3.频率高，大数据是用户参与与互动而产生的数据，根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据，这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低，很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4.速度快，大数据是实时性的数据，能够实时反应。例如，在网络搜索框输入一个关键词，能够瞬间呈现，而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5.永远在线。在线是大数据的前提条件，从这个角度来说，大数据是永远在线的，能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹，能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求，来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先，数据的可获得度。目前在国内，大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够，很多数据难以获得，导致难以实现真正的大数据挖掘和分析，这就要求政府及时开放更多的数据，以提高数据的可获得度。

其次，进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量，这就要求有高超的建模水平，当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三，利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点，高度依赖于高质量的数据解释，这就体现了行业专家的价值。

物联传媒提供

④ 数据挖掘大战 机器怎么做到“见信如面”

数据挖掘大战 机器怎么做到“见信如面”
大数据杀熟？隐私换便捷？一度被热捧的大数据挖掘，近日站在了舆论的风口浪尖：一些商家利用大数据挖掘技术“杀熟”被网友亲测证实；网络董事长兼CEO李彦宏一句“中国人对隐私问题没有那么敏感”，更是让它的处境雪上加霜。大数据挖掘技术就像一位有了负面新闻的明星，霎时间光彩暗淡，似乎变成了偷人隐私的小贼。
《大数据时代》一书畅销之后的几年，大数据虽不再那么当红，但并未隐退，它的持续发展已成为人工智能得以实现的基础之一。
那么，大数据挖掘究竟是怎样的技术？从诞生发展至今，那些埋头苦干的技术人员又让它长了哪些本领？面对大数据难以管理的问题，有没有技术手段加以控制？
用户画像：机器给人类贴标签
“通过打标签的方式建立用户画像，是数据挖掘常用的一种技术。”北京大学计算机科学技术研究所多媒体信息处理研究室主任彭宇新教授解释，建立用户画像就是利用社交网络的信息，根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息，抽象出一个标签化的用户模型，目标是使机器实现类似于人的“见信如面”的能力。社交网络数据是实现这一目标的基础，机器对人的“初相见”多是源自于对社交网络数据的挖掘。
标签，通常是通过对用户信息进行分析得到的高度精炼的特征标识，使得机器方便做信息提取、聚合分析等处理。标签本身无需再做过多文本分析等处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。
“有了标签，计算机就能够自动处理与人相关的信息，能够通过算法、模型逐步‘理解’ 人。”彭宇新介绍，多个标签共同完成画像，整个过程可分三步走：一是采集数据，即基于文本的信息抓取，口语称为“爬数据”；二是用户行为建模，通过机器学习技术，形成算法模型，判断用户可能的一些行为；三是可视化展现，把机器运算出来的结果，通过能让人类理解的方式展现出来。这三步是多轮调整的，在实际应用中，根据结果的反馈，以及业务需求，可能进行二次建模等调整。
整个过程的影响参数是相对多元的，不同的行为类型，对于标签信息的权重影响也不同。以应用最广的商品营销为例，比如网售红酒，如果“购买”权重计为5，仅“浏览”计为1，加上浏览间隔、驻留时长、生活习惯等，通过复杂的算法最终呈现出一个标签的权重，再形成画像。
基于用户画像技术，大数据挖掘进行分类和关联规则计算等分析：例如喜欢红酒的用户有多少，喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌等等。
跨媒体智能识别：为计算机装上慧眼
“以前文本信息占主流，现在图像、视频等多媒体数据铺天盖地而来。”彭宇新说，后者目前占据大数据的80%以上。
数据类型发生的巨大变化，使得智能识别的任务更加艰巨。“管不住”和“用不好”的问题日益凸显。“机器只能读懂自己的语言。”彭宇新说，人类世界的所有语言都要转化为机器理解的语言才能被识别，以前只处理文本相对简单，而现在要加上复杂的图像、视频等数据。
“例如，世界上有数千种鸟类，很多种的差异非常细微，即使是有专业知识的人类也很难准确辨认，计算机自动识别的难度就更大了。”彭宇新说，图像、视频内容理解的难点在于如何进行语义自动识别，这也是他们团队多年攻关的课题之一，为此团队发明了基于注意力模型和深度增量学习的识别方法。
注意力模型，顾名思义是让计算机自动定位图像的显著性区域，以此提高检测精度；深度增量学习，是指计算机能够利用已经学到的知识加速对新知识的学习，同时通过动态扩容以支持新概念的检测。
新模型新算法的发力，帮助机器快速识别图像、视频的语义信息。彭宇新团队近年来六次参加国际权威评测TRECVID的视频样例搜索比赛均获第一名，并在与卡内基梅隆大学、牛津大学、IBMWatson研究中心等参赛队伍的较量中胜出。其中一个题目就是在464个小时的视频中快速准确地找出所有的伦敦地铁标志，彭宇新团队仅用了不到1秒就成功胜出，获得第一名。
单媒体信息的分析与识别之上，如何进一步让机器像人类一样能看、能理解呢？
为达到跨媒体信息融合与一体化分析识别的目的，项目团队首先把数据按照不同媒体类型自动分发到对应的分析与识别模块。例如，对视频镜头进行分割、对关键帧进行提取，然后分发到镜头检索、片断检索、视频字幕识别等模块中，对单媒体分析结果进行跨媒体语义关联分析，实现跨媒体信息的语义协同。“一种常用的方法是构建第三方空间进行跨媒体关联。”彭宇新说，“计算机根据我们教它的模型分别为图像、视频、文本、音频抽取表征，再共同投射到一个第三方空间中，这样不同媒体的信息就可以对话了。”
技术的“抽丝剥茧”，让图像、视频中的信息可以如文本一般精确透明。“我们是瞄着应用去的，准确率、处理速度都经过多年的优化，已经可以进行实际应用了。”彭宇新介绍，这项技术不仅帮助新闻媒体等行业进行数据管理和检索，还在助力互联网管理部门对大数据进行分析与监测。
延伸阅读
匿名处理：可预期的隐私保护对策
打破信息控制权几乎不可能，但隐私保护却有个很便捷的方法。北京邮电大学教授杨义先的《安全简史》中有个形象的比喻，如果数据在网上“裸奔”，为了不被溯源，最便捷的安全手段是“把脸捂住”。这就是所谓的“匿名化处理机制”。
“用户隐私保护的相关规定要求，数据公司在售卖数据时，需要对数据进行匿名化处理。”北京大学计算机科学技术研究所研究员赵东岩说。但为了精准定位、推送服务，匿名化处理可能被忽视。“精准意味着目标客户群的ID指向，而不是向群体发送，因此，个性化推送和匿名化处理在目前的技术中是相互冲突的。”
针对上面的冲突，业界的先行者提出一种区块链的解决思路。“我称它为OF ID。”北京领主科技公司研究人员刘伟泰说，“大数据的本质是群体研究，但是群体粒度可以细一些，此外，区块链技术可以授予用户授权的方法。”
不难想象，随着新技术的不断创新，会有更多用于信息安全的技术突破，不是一门心思用于大数据挖掘，而是也能用于制衡“信息控制权”。

⑤ 区块链技术是如何与大数据结合起来应用的

重庆金窝窝分析：区块链以其可信任性、安全性和不可篡改性，让更多数据被解放出来，推进数据的海量增长。
区块链的可追溯特性使得数据从采集、交易、流通，以及计算分析的每一步记录都可以留存在区块链上，使得数据的质量获得前所未有的强信任背书，也保证了数据分析结果的正确性和数据挖掘的效果。

⑥ 金融科技专业学什么

金融科技专业主要学习：微观经济学、宏观经济学、Python程序设计、C++程序设计、数据结构与算法、金融学、经济学、统计学、计量经济学、会计学、金融科技基础、金融工程、数据分析与数据挖掘、区块链技术及应用、人工智能及应用、金融大数据、证券投资学、公司金融、国际金融、金融风险管理、金融衍生工具、计量学。

金融科技专业培养方向

金融科技专业学生应系统掌握经济学、金融学的基本理论和基础知识，掌握金融分析与现代信息科技，尤其是大数据、区块链、人工智能等前沿科技的基本技术，具备从事金融实务的科学素养和基本技能；把握金融学科的理论前沿和发展动态。

⑦ GAC智能区块链怎样

现在应用的领域还比较局限，是新的技术，难度比较高，但如果能普遍应用，那将又是一次革新。

⑧ 《2018全球区块链产业年鉴》什么时候出版

在湖南省高新区领导的见证下，由中国移动通信联合会、国际区块链应用联盟、自链学院与梧桐智库将联合出版首部《2018全球区块链产业年鉴》........详情如下：

自2016年10月，工信部发布了《中国区块链技术和应用发展白皮书（2016）》以来，区块链首次被确定为战略性前沿技术，被写入到2016年12月国务院发布的《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》。规划明确提出需加强区块链等新技术的创新、试验和应用，以实现抢占新一代信息技术主导权。

各地政府也也纷纷出台有关区块链的指导意见以及通知文件，据财经统计，截止到2018年3月，国内已经有北京、上海、广州、深圳、浙江、江苏、贵州、福建、广东、山东、江西、内蒙、重庆等省市就区块链发布了指导意见。

中国移动通信联合会教育与考试中心主任、中国移动通信联合会国际区块链创新应用联盟秘书长、北邮在线数字经济研究院院长陈晓华表示：”区块链技术的最大价值之一就是与大数据的结合。区块链技术将是构建社会化大数据平台的关键技术，区块链与大数据的结合将会解决数据互联互通、开放共享的深层次问题。而《2018全球区块链产业年鉴》正是一个区块链生态信息大数据库，通过调研聚合区块链全生态产业数据,为区块链爱好者们提供权威系统的数据挖掘分析、资料对接匹配、智能信息流、行业图谱，避免了学习盲点，普及区块链知识，推动区块链生态的健康发展。“

“近两年区块链的发展，大家是有目共睹的，各地政府对推动区块链技术和应用的发展也都较为积极，随着区块链革新升级，与云计算、大数据等前沿技术深度融合、集成创新，将促进区块链技术在医疗、司法、工业、媒体、游戏等各个细分领域的商业探索应用。区块链未来的健康发展与应用落地离不开行业生态的构建和完善。自2015年至2018年，中国成立区块链相关的行业协会 / 联盟近50多家，区块链媒体、机构更是层出不穷，并且随着区块链这一新领域的快速发展，未来还会有大量的爱好者、从业者、创业者及投资者参与进来，而《2018全球区块链产业年鉴》对于他们则是提供了一个能系统认知区块链行业的权威平台。”梧桐智库创新人才研究院院长唐誉泽相信《2018全球区块链产业年鉴》对未来区块链的发展会有重大的影响。

作为此次年鉴推出发起人之一，自链学院创始人简金秋表示：“技术创新是区块链行业深入发展的核心驱动力，中国区块链行业的技术创新正在经历着一个明显加速的过程。得益于区块链技术的持续创新，以及中国庞大的互联网消费群体，区块链应用在中国也呈现出多元广泛、积极活跃的特点。2016-2018年，中国区块链领域私募股权投资共计投向区块链人才培养、基础设施、底层技术、相关服务、区块链应用等多个领域，中国区块链产业链可谓基本成型。并且政府正在愈发正视和肯定区块链的价值，而本次《2018全球区块链产业年鉴》的推出正是为构建良好的区块链产业生态，推动区块链产业健康发展。“

随着区块链潜在价值的不断挖掘，重量级跨国行业巨头也纷纷以成立研究小组、投资区块链创业公司、开发区块链基础平台、研究未来的潜在应用场景等方式进军区块链领域，其示范与引领作用开始带动新一轮的区块链创业、创新浪潮。作为全球首部区块链年鉴，《2018全球区块链产业年鉴》将会邀请全球知名学者、企业专家一同倾心编著，并充分发挥区块链政策引导作用，更好地促进区块链产业健康发展。

⑨ 大数据挖掘工程师应具备哪些技能

首先，我们可以从数据获取、数据存取、数据清洗、数据挖掘分析、数据可视化、数据报告等几个方面入手。

具体涵盖以下技能：

1、Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

2、Java 开发，掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。

3、Zookeeper分布式协调服务、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大数据生态系统知识和技能。

6、Excel、Mysql、Python等数据采集，数据存取分析挖掘工具和技术。

7、Tableau、FineBI、Qlikview等可视化应用能力。

关于大数据挖掘工程师应具备哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑩ 《区块链技术指南》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《区块链技术指南》（邹均）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接：https://pan..com/s/1iz9YgnSCI1QkKSOGuhvupA 提取码：nzdw

书名：区块链技术指南

作者：邹均

豆瓣评分：6.4

出版社：机械工业出版社

出版年份：2016-11-1

页数：254

内容简介：

第1-2章为基础和入门内容，着重是区块链入门介绍，并讲解区块链的一些基础概念。本书详细、全面地介绍了区块链的基础知识与概念，剖析了区块链的架构、底层实现细节以及加密技术，并配合行业应用案例，常见问题等，全面解读大热的区块链技术实现与应用。第3-10章，着重是区块链架构剖析，并讲解区块链的关键技术，包括密码学和共识算法；提供比特币开发指南以及以太坊智能合同开发指南；同时介绍HyperLedger，讨论区块链的常见问题和典型的解决方案。第11章，从架构变革的角度探讨IT发展的原动力，并提供对区块链对未来IT发展的一些展望。

作者简介：

邹均，中关村区块链产业联盟专家、服务合约（ServiceContract）方向博士，关注与实践区块链技术与应用，现为海纳云CTO。曾任IBM澳洲金融行业首席软件架构师。擅长云计算、大数据、软件定义存储。融智北京高端外国专家，在国际会议期刊发表论文20余篇。

张海宁，VMware中国云原生应用首席架构师，Harbor企业级开源容器Registry项目负责人，CloudFoundry中国社区最早的技术布道师之一，多年软件开发经验。曾任IBM资深软件工程师、Sun公司资深架构师等。目前着重关注容器、云计算和区块链领域的研究和开发。

唐屹，广州大学教授、理学博士，专注于网络信息安全、分布式计算、区块链安全及应用等，为国外知名安全公司开发过椭圆曲线密码软件，获密码科技进步二等奖（省部级）。多次主持或参与完成国家*科技与人才项目基金工作。

李磊，合肥工业大学副教授，Macquarie大学博士。擅长数据挖掘、社会计算、智能计算。多次担任IEEE国际会议程序委员会委员与组织者，在社会计算和区块链等领域发表论文40余篇，被引用350余次。