大數據專利哪個好

A. 哪家公司做大數據採集做的比較好最好有一些成功案例的

深圳視界信息技術有限公司是一家以大數據技術與服務為核心的高新技術型企業。多年來致力於企業級數據整合、數據採集、清洗、分析及挖掘，在大數據領域擁有多項國際領先的知識產權和專利。旗下的「八爪魚」大數據採集平台、「數多多」數據資源交易平台均處於行業領先地位。

典型客戶：

聯想、當當網、三星、中國建設銀行、每日經濟新聞、快樂購、國家統計局、國泰安、陝西省信息中心、IDC咨詢北京、艾瑞咨詢、中國科學院、國家統計局國際統計信息中心、澳門大學、四川大學、台灣長庚大學。

B. 大數據營銷公司哪家好

九一數榜這家公司專門做大數據營銷的，這個公司的九一互聯網數字資產評估系統，申請了國家知識產權局 4 項發明專利、 獲得了國家版權局 13 項軟體著作權登記證書、 獲得了國家版權局 1 項作品登記證書， 獲得了 27 個國家知識產權
局單發的商標證書。

C. 國內有哪些醫療大數據公司做得比較好的優勢在哪

武漢金豆數據是國內醫保/醫療數據增值服務一體化解決方案供應商。全國運營中心位於北京，研發中心位於武漢，在河南、河北、廣東、雲南等地共設有7家分、子公司，匯聚了140多名跨學科的醫療數據挖掘精英和1000多人的專家顧問團隊。公司在香河投建佔地50畝、建築面積80000餘平方米的醫療大數據產業園，並在深圳前海與恆大集團共同出資設立恆金健康科技有限公司。
作為國內最早開始專注醫療大數據技術與行業經驗積累的團隊之一，金豆擁有十年 的醫療數據分析和疾病編碼應用與轉換產品研發經驗，八年的醫保控費和支付方式改 革方面產品研究與開發的經驗。共積累了120多項數據分析模型和相關演算法，並對部分核心技術申請了專利。
金豆醫療數據始終密切把握中國醫療改革的脈搏。從國務院38號文件、到「十三五」規劃綱要、「健康中國2030」規劃綱要， 再到今年全國兩會政府工作報告，都明確指出推行DRG預付費制勢在必行。基於深厚的行業積淀，金豆提供一體化的解決方案。金豆是全國醫療服務價格與成本監測網路的中標建設及維護單位，並開發出了目前市場上可實現12個版本疾病診斷/操作編碼一鍵轉換的產品，實現了企業跨越式的發展。

D. 做知識產權大數據應用的網站有哪些

萬牛、專利匯等

E. 國內比較好的大數據 公司有哪些

「大數據」近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產，進行智能化決策，已成為企業脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業開始重視大數據戰略布局，並重新定義自己的核心競爭力。

4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數

據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

F. 大數據未來的前景怎麼樣

全文統計口徑說明：1)搜索關鍵詞：大數據及與之相近似或相關關鍵詞;2)搜索范圍：標題、摘要和權利說明;3)篩選條件：簡單同族申請去重、法律狀態為實質審查、授權、PCT國際公布、PCT進入指定國(指定期)，簡單同族申請去重是按照受理局進行統計。4)統計截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊統計口徑會在圖表下方備注。

1、全球大數據行業專利申請概況

(1)技術周期：處於成長期

2010-2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量均呈現高速增長態勢，2020年，全球大數據行業專利申請人數量及專利申請量分別達到28398人及65473項，均處於較高水平。整體來看，全球大數據技術處於成長期。

註：未剔除聯合申請數量。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

G. 大數據分析平台哪個好

大數據分析平台有很多，好的有以下幾個：

1、思邁特軟體Smartbi從取數、分析到報告，思邁特軟體Smartbi提供一體化的閉環工作方式。Office插件等同於一個媒介，安裝此插件可以將思邁特軟體Smartbi的報表資源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，進而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思邁特軟體Smartbi中的資源，生成帶有參數的動態分析報告

2、Lumify歸Altamira科技公司（以國家安全技術而聞名）所有，這是一種開源大數據整合、分析和可視化平台。你只要在Try.Lumify.io試一下演示版，就能看看它的實際效果。

3、Disco最初由諾基亞開發，這是一種分布式計算框架，與Hadoop一樣，它也基於MapRece。它包括一種分布式文件系統以及支持數十億個鍵和值的資料庫。

數據分析有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。

H. 國內的知識產權大數據公司有哪些啊

博雅立方，
網路說我的回答過於簡短，樓主你告訴他我回答錯了嗎

I. 大數據公司排名是什麼樣的

阿里雲、華為雲、網路、騰訊。

3、網路：作為國內綜合搜索的巨頭、行業老大，它擁有海量的數據，同時在自然語言處理能力和機器深度學習領域擁有豐富經驗。

4、騰訊：在大數據領域騰訊也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交領域，只是想想QQ和微信的用戶量就覺得可怕。

大數據是寶藏，人工智慧是工匠。大數據給了我們前所未有的收集海量信息的可能，因為數據交互廣闊，存儲空間近乎無限，所以我們再也不用因「沒地方放」而不得棄掉那些「看似無用」的數據。

當數據變得多多益善，當移動設備、穿戴設備以及其他一切設備都變成了數據收集的「介面」，我們便可以盡可能的讓數據的海洋變得浩瀚無垠，因為那裡面「全都是寶」。

J. 大數據發展的前景怎麼樣

大數據主要的三大就業方向：
大數據系統研發類人才；

大數據應用開發類人才；

大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：
一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數 據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作 將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗 和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證 市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。