大数据专利哪个好

A. 哪家公司做大数据采集做的比较好最好有一些成功案例的

深圳视界信息技术有限公司是一家以大数据技术与服务为核心的高新技术型企业。多年来致力于企业级数据整合、数据采集、清洗、分析及挖掘，在大数据领域拥有多项国际领先的知识产权和专利。旗下的“八爪鱼”大数据采集平台、“数多多”数据资源交易平台均处于行业领先地位。

典型客户：

联想、当当网、三星、中国建设银行、每日经济新闻、快乐购、国家统计局、国泰安、陕西省信息中心、IDC咨询北京、艾瑞咨询、中国科学院、国家统计局国际统计信息中心、澳门大学、四川大学、台湾长庚大学。

B. 大数据营销公司哪家好

九一数榜这家公司专门做大数据营销的，这个公司的九一互联网数字资产评估系统，申请了国家知识产权局 4 项发明专利、 获得了国家版权局 13 项软件着作权登记证书、 获得了国家版权局 1 项作品登记证书， 获得了 27 个国家知识产权
局单发的商标证书。

C. 国内有哪些医疗大数据公司做得比较好的优势在哪

武汉金豆数据是国内医保/医疗数据增值服务一体化解决方案供应商。全国运营中心位于北京，研发中心位于武汉，在河南、河北、广东、云南等地共设有7家分、子公司，汇聚了140多名跨学科的医疗数据挖掘精英和1000多人的专家顾问团队。公司在香河投建占地50亩、建筑面积80000余平方米的医疗大数据产业园，并在深圳前海与恒大集团共同出资设立恒金健康科技有限公司。
作为国内最早开始专注医疗大数据技术与行业经验积累的团队之一，金豆拥有十年 的医疗数据分析和疾病编码应用与转换产品研发经验，八年的医保控费和支付方式改 革方面产品研究与开发的经验。共积累了120多项数据分析模型和相关算法，并对部分核心技术申请了专利。
金豆医疗数据始终密切把握中国医疗改革的脉搏。从国务院38号文件、到“十三五”规划纲要、“健康中国2030”规划纲要， 再到今年全国两会政府工作报告，都明确指出推行DRG预付费制势在必行。基于深厚的行业积淀，金豆提供一体化的解决方案。金豆是全国医疗服务价格与成本监测网络的中标建设及维护单位，并开发出了目前市场上可实现12个版本疾病诊断/操作编码一键转换的产品，实现了企业跨越式的发展。

D. 做知识产权大数据应用的网站有哪些

万牛、专利汇等

E. 国内比较好的大数据 公司有哪些

“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。大数据对行业用户的重要性也日益突出。掌握数据资产，进行智能化决策，已成为企业脱颖而出的关键。因此，越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义自己的核心竞争力。

4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数

据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

F. 大数据未来的前景怎么样

全文统计口径说明：1)搜索关键词：大数据及与之相近似或相关关键词;2)搜索范围：标题、摘要和权利说明;3)筛选条件：简单同族申请去重、法律状态为实质审查、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国(指定期)，简单同族申请去重是按照受理局进行统计。4)统计截止日期：2021年9月17日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。

1、全球大数据行业专利申请概况

(1)技术周期：处于成长期

2010-2020年，全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量均呈现高速增长态势，2020年，全球大数据行业专利申请人数量及专利申请量分别达到28398人及65473项，均处于较高水平。整体来看，全球大数据技术处于成长期。

注：未剔除联合申请数量。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

G. 大数据分析平台哪个好

大数据分析平台有很多，好的有以下几个：

1、思迈特软件Smartbi从取数、分析到报告，思迈特软件Smartbi提供一体化的闭环工作方式。Office插件等同于一个媒介，安装此插件可以将思迈特软件Smartbi的报表资源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，进而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思迈特软件Smartbi中的资源，生成带有参数的动态分析报告

2、Lumify归Altamira科技公司（以国家安全技术而闻名）所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try.Lumify.io试一下演示版，就能看看它的实际效果。

3、Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapRece。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。

数据分析有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

H. 国内的知识产权大数据公司有哪些啊

博雅立方，
网络说我的回答过于简短，楼主你告诉他我回答错了吗

I. 大数据公司排名是什么样的

阿里云、华为云、网络、腾讯。

3、网络：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。

4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。

大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。

当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

J. 大数据发展的前景怎么样

大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；

大数据应用开发类人才；

大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：
一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。