高分系列數據有哪些

㈠ 遙感數據現在有哪些目前常用的遙感影像有哪些

遙感數據按解析度分類，如下：

• 高解析度（收費）

高分系列：高分一號2m、高分二號0.8m；
資源系列：資源三號、資源02C；
國外數據：wordview、planet

• 中低解析度：（遙感集市上免費）

高分一號16m
planet(PS0、PS1)
環境星30m
modis(250m+500m)

• 目前常用的遙感影像有：
  國產高分二號和評價較好的資源三號；高分二號影像數據由於是國產首個亞米級的，所以每景價格會比較貴，不過遙感集市提供「1平方公里起訂」服務，不需要整景買，最少幾十塊錢就能購買，很實在很實用，一點也不浪費。
  

㈡ 現在常用的高解析度遙感衛星影像數據有哪些

常用的高解析度遙感衛星影像數據有以下：
1、國產的：高分系列的高分二號0.8m、高分一號2m、資源三號2.1m、資源三號02C 2.3m（這幾種國產高分辨影像數據都可以在遙感集市www.rscloudmart.com上找到）
2、國外的：美國的Planet遙感衛星3-5m、wordview0.5米等
這些高解析度遙感衛星影像數據可用於國土資源、住房和城鄉建設、交通運輸、 林業、 國際救災等領域，具體參考這篇介紹：http://bbs.rscloudmart.com/thread-679-1.html

㈢ 生活中有哪些大數據

網路日誌、感測器網路、社會網路、社會數據、互聯網文體和文件、呼叫詳細記錄、天文學、醫療記錄，籃球比賽中利用大數據對球員的個人在比賽場上的數據分析。

通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒；通過對城市交通數據的收集處理，大數據技術能實現城市交通的優化。這些都是大數據在生活中的應用。

(3)高分系列數據有哪些擴展閱讀：

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

㈣ 高分衛星數據可應用於哪些領域

6月2日，我國在酒泉衛星發射中心成功發射高分專項高分六號衛星。這是一顆低軌光學遙感衛星，也是我國首顆精準農業觀測的高分衛星，具有高解析度和寬覆蓋相結合的特點。

當前高分衛星數據已在國土、海洋、環保、林業等20個行業1800多家單位得到了廣泛應用。童旭東舉例說，氣象和減災兩個行業正實現高分示範系統與原有衛星業務系統的集成，在汛期南方大雨和多次台風應對的防災減災方面，高分四號衛星拍攝的超高清雲圖成為中央氣象台研判台風路徑和損毀影響的重要信息源。交通行業應用高分影像數據，結合大數據分析方法，對春運期間火車站附近進行人群熱度分析，指導人流疏散，防止發生踩踏事件。來源：人民網－人民日報

㈤ 日常生活中的大數據有哪些

日常生活中的大數據主要包括以下幾個方面：
1. 社交媒體數據：包括各種社交媒體平台上的用戶信息、互動數據、話題熱度、廣告數據等。
2. 電商數據：包括各種電商平台上的商品信息、銷售數據、用戶行為數據、用戶評價數據等。
3. 健康數據：包括各種健康追蹤設備上的身體指標、運動數據、睡眠數據、飲食數據等。
4. 金融數據：包括各種金融機構的用戶數據、交易數據、投資數據、市場數據等。
5. 車聯網數據：包括各種車聯網設備上的車輛信息、駕駛行為數據、交通狀況數據等。
6. 天氣數據：包括各種氣象站和氣象衛星上的氣象數據、氣象預測數據、災害預警數據等。
7. 公共交通數據：包括各種公共交通工具上的乘客數據、運行數據、站點數據等。
8. 教育數據：包括各種教育機構的學生數據、教師數據、課程數據、成績數據等。
總之，日常生活中的大數據涵蓋了各種領域和行業，通過對這些數茄鍵燃據的收集、分析和應用，可以幫助人們更好地了亮皮解顫虛和應對現實生活中的各種問題和挑戰。

㈥ nba有哪些數據統計

- NBA歷史最高常規賽最高平均分: MJ 30.12
- NBA歷史最高季候賽平均分: MJ 33.4
- NBA歷史最高總決賽平均分: Rick Barry 36.3 （10場比賽）
- NBA歷史最高總決賽平均分: MJ 33.6 (標准：最少打了15場）
- NBA歷史最高常規賽單賽季平均分: Wilt 50.4
- NBA歷史最高單賽季季候賽平均分: MJ 43.7 (3場比賽）
- NBA歷史最高單賽季季候賽平均分: West 40.6（標准：最少打了10場比賽）
- NBA歷史最高季候賽單系列賽平均分: West 46.3
- NBA歷史最高總決賽系列平均分: MJ 41.0
- NBA歷史最高常規賽職業生涯總得分: Kareem 38387
- NBA歷史最高季候賽總得分: MJ 5987
- NBA歷史最高總決賽總得分: West 1679
- NBA歷史最高常規賽單賽季總得分: Wilt 4029
- NBA歷史最高季候賽單賽季總得分: MJ 759
- NBA歷史最高總決賽單賽季總得分: Elgin 284
- NBA歷史最多常規賽60分：Wilt 32
- NBA歷史最多常規賽50分: Wilt 118
- NBA歷史最多季候賽50分: MJ 8
- NBA歷史最多常規賽40分: Wilt 271
- NBA歷史最多季候賽40分: MJ 38
- NBA歷史最多常規賽30分：MJ 563
- NBA歷史最多季候賽30分：MJ 104
- NBA歷史最多常規賽單賽季50分: Wilt 45
- NBA歷史最多季候賽單賽季50分: MJ(2 times),AI tied at 2
- NBA歷史最多常規賽單賽季40分: Wilt 63
- NBA歷史最多季候賽單賽季40分: West 8
- NBA歷史最多總決賽單賽季40分: MJ 4
NBA歷史最高常規賽連續60分: Wilt 4
- NBA歷史最高常規賽連續50分: Wilt 7
- NBA歷史最高季候賽連續50分: MJ 2
- NBA歷史最高常規賽連續45分: Wilt 7
- NBA歷史最高季候賽連續45分: MJ 3
- NBA歷史最高常規賽連續40分: Wilt 14(2 times)
- NBA歷史最高常規賽新秀球員連續40分: AI 5
- NBA歷史最高季候賽連續40分: West 6
- NBA歷史最高總決賽連續40分: MJ 4
- NBA歷史最高常規賽連續35分: Wilt 33
- NBA歷史最高季候賽連續35分: West 6
- NBA歷史最高總決賽連續35分: Elgin 5
- NBA歷史最高常規賽連續30分: Wilt 65
- NBA歷史最高季候賽連續30分: Elgin 11
- NBA歷史最高總決賽連續30分: MJ 9
- NBA歷史最高常規賽連續20分: Wilt 126
- NBA歷史最高季候賽連續20分: MJ 60
- NBA歷史最高總決賽連續20分: MJ 35
- NBA歷史最高常規賽連續10分: MJ 866
- NBA歷史最高季候賽連續10分: MJ 179
- NBA歷史最高總決賽連續10分: West 55

㈦ 大數據技術有哪些

簡單以永洪科技的技術說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數據底層技術:

Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據:

跨粒度計算(In-DatabaseComputing)

Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。

並行計算(MPP Computing)

Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。

列存儲 (Column-Based)

Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。

內存計算

得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。