8个公开大数据网站，网站优化是否越来越被大家所熟知？
网站优化是对网站是指在了解搜索引擎自然排名机制的基础之上，对网站进行内部及外部的调整优化，改进网站在搜索引擎中关键词的自然排名，获得更多的展现量，吸引更多目标客户点击访问网站，网站优化包括整站优化、站内优化、站外优化，就是网站设计时适合搜索引擎检索，满足搜索引擎排名的指标，从而在搜索引擎检索中获得流量排名靠前，增强搜索引擎营销的效果，使网站相关的关键词能有好的排名。
网站优化的目的就是使网站更容易被搜索引擎收录，提高用户体验（UE）和转化率进而创造价值。
大数据时代人们对于海量数据的挖掘和运用，使更多的知识被大家所运用熟知。
大家都在讲大数据？
“大数据的运用，汽车私人定制服务已经不远。”
这里仅从笔者比较熟悉的汽车行业举一个例子，分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子，抛砖引玉。
背景2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆，而且预计在未来的销量还会增加，到2020年达到3000万辆。
汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案，对于未来汽车的发展趋势，业界基本上有一个共识，未来的汽车会朝着“电动化，网联化，智能化，共享化”四个方向发展。
以用户为中心的生态链基于汽车网联化的发展，形成了以用户为中心的生态链，如下图：
围绕在车主周围，有不同层级的参与者。传统的主机厂，汽车制造商，硬件供应商，4S店，只是其中很一小部分。还有各种服务商，提供商，开发商，保险公司，传媒，甚至教育机构，也扮演着重要的角色。
车联网能够将这些参与者全部连接起来，靠什么？
大数据汽车产业数据，驾驶行为数据，汽车感知数据，外部环境数据，还有最重要的人的社会数据，都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。
围绕着车联网，以上的数据不断地更新，不断地累积，形成了庞大的数据库，可被收集，并进行分析和处理。
运用举例-私人定制服务通过数据处理，得到基于用户里程的分布，轨迹，行驶速度，超速违规事件一系列统计：
由此，构建出一个精准的用户画像，做什么，爱好是什么，习惯什么等等。
那么，针对于该用户，各种服务商就可以提供私人的“定制服务”，比如安全指导，保费个性化，出行效率提升等等。
据估计，车联网的市场规模从目前年250亿，到2020年能够达到4000亿元，又是一个巨大的蛋糕。
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大数据概念是怎样产生的？
大数据的概念的由来，首先这个问题我个人觉得意义不大。因为IT行业每隔5-10年会有1，2个新概念产生。下面我从几个角度来谈谈大数据的概念才哪里来的。
1、最早应用“大数据”的是不是Gartner公司，而是麦肯锡公司（McKinsey）
对“大数据”进行收集和分析的设想，来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司，以及2011年的大数据报告。麦肯锡公司投入大量人力物力进行调研，看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，在2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视，而后逐渐受到了各行各业关注。
2、未来学家托夫勒所著的《第三次浪潮》中可能是第一次谈到这个名词，大数据
早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注。而近期大数据这个词语的普及应该是从《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。
3、“大数据”凸显其真正价值直到云计算产生以后
最最典型的就是Google搜索引擎。面对海量Web数据，Google于2006年首先提出云计算的概念。支撑Google内部各种“大数据”应用的，正是Google公司自行研发的云计算服务器。自从有了云计算服务器，“大数据”才有了可以运行的轨道，才可以实现其真正的价值。有人就形象地将各种“大数据”的应用比作一辆辆“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算。
4、《“大数据”时代》中谈的大数据的特点，被人广为流传
“大数据”的4V特点：Volume（数据量大）、Velocity（输入和处理速度快）、Variety（数据多样性）、Value（价值密度低），这是维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·克耶编写的《大数据时代》中提出。这些特点基本上得到了大家的认可，凡提到“大数据”特点的文章，基本上采用了这4个特点。
从社会层面来看，大数据也是一个不断演变的概念，当前的兴起，是因为从IT技术到数据积累，都已经发生重大变化。仅仅数年时间，大数据就从大型互联网公司高管嘴里的专业术语，演变成决定我们未来数字生活方式的重大技术命题。我认为，2012年，联合国发表大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争，都有大数据的影子；各国政府纷纷投资大数据项目并开展研究工作，如美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，更将大数据上升到国家战略层面。，，
这样，大数据正由技术热词变成一股社会浪潮，将影响社会生活的方方面面。
个人大数据怎么查？
1.打开微信
2.点击搜索图标
3.点击小程序
4.在搜索栏输入通信行程卡，并打开搜索结果
5.输入手机号，点击获取验证码，然后输入验证码，点击圆圈，然后点击查询就可以了
新入学研究生想学大数据与人工智能方向？
要从事大数据与人工智能的学习与研究，首先要对大数据、人工智能的基本概念、研究范畴有一个概要性的认识。然后明确自己的学习目标，制订为实现这个目标的学习路线，按照既定路线有计划地进行学习。下面将围绕这几个方面进行介绍。
一、大数据的基本概念
数据是事实或观察的结果，不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。
大数据具有5V特点，即：Volume（数据量非常大）、Velocity（产生数据的速度非常高）、Variety（数据形式多样）、Value（数据价值密度低）、Veracity（数据具有真实性）。
大数据的起始计量单位至少是PB（1000多个TB）、EB（100多万个TB）或ZB（10亿多个TB）。数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，种类繁杂。
由于大数据的量非常大，具有结构化、半结构化、非结构化特征，无论从储存、计算等方面，传统的方法已难以处理。这就需要发展专门用于大数据处理的技术、系统、方法。
二、人工智能的基本概念
人工智能是对以人类为主的自然智能的功能、结构的模拟和延伸。要了解机器学习和人工智能，首先应知道什么是自然智能。
自然智能主要指人类智能，也包括一些生物的群体智能。对于人类智能，普遍认为应包括以下几种能力。
1. 通过眼睛、耳朵、鼻子、身体表面的末梢神经来感知与认识客观事物、客观世界与自我的能力；
2. 通过学习取得经验、积累知识的能力；
3. 运用知识和经验分析问题并解决问题的能力；
4. 推理、判断、决策的能力；
5. 行为能力。
此外，人类智能还包括：运用语言进行抽象、概括的能力；发现、发明、创造、创新的能力；实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能力；预测、洞察事物发展变化的能力，等等。
除了人类个体智能以外，人类个体间的协作还体现出群体智能。主要表现在不同个体间如何进行分工与协作、信息沟通与交换等能力。
一些生物也能够通过大量个体间的相互协作，表现出一定的群体智能，如蚂蚁觅食、鱼类觅食、蜜蜂采蜜等，都表现出惊人的群体智能。
智能行为具有试探性、不精确、甚至允许出现错误等特点，关于人类智能的研究，人们的观点具有不统一性，关于人类智能如何由物质产生，科学家还没有彻底研究清楚。
人工智能是使用机器模仿、延伸和扩展人的智能，根据人类智能的表现，则人工智能相应地要研究如何赋予机器感知、思维、学习、行为等能力。
机器感知，是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉。人们对机器感知的研究已在人工智能中形成了一些专门的研究领域，如计算机视觉、模式识别、自然语言理解等。
机器思维是让计算机能够对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维型加工。为了实现机器的思维功能，需要在知识的表示、组织及推理方法，各种启发式搜索及控制策略，神经网络、思维机理等方面进行深入研究。
机器学习是让计算机能够像人那样自动地获取新知识，并在实践中不断地完善自我和增强能力。机器学习是机器具有智能的重要标志，也是人工智能研究的核心问题之一。目前人们已经研究出了不少机器学习方法，如记忆学习、归纳学习、解释学习、发现学习、神经学习、遗传学习等。
机器行为是让计算机能够具有像人那样的行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写、画等。机器行为可看成智能系统的输出，如智能控制、智能制造、智能调度、智能机器人等。
有了以上对大数据和人工智能的基本理解，就可以明确目标，制订科学的学习路线。
三、大数据的建议学习路线
1. Java语言，以java语言为基础掌握面向对象编程思想；
2. 数据结构与算法；
3. 数据库原理与MYSQL数据库；
4. LINUX操作系统，掌握LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等，掌握SHELL脚本编程；
5. Hadoop，包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce；
6. 分布式数据库技术HBASE；
7. 数据仓库HIVE；
8. Python语言；
9. Spark高级编程技术；
10. 真实大数据项目实战。
四、人工智能的建议学习路线
人工智能涉及多学科交叉，研究和应用范畴非常广泛。大致来讲，人工智能的研究内容可以粗略地分为知识表示、搜索技术、自动推理、机器学习、专家系统、分布式人工智能、机器人学、自然语言处理等。
鉴于你要学习大数据和人工智能，应该把机器学习作为人工智能的一个主要学习内容。
机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习，以及其他算法。典型的机器学习方法有：回归分析、分类（决策树、支持向量机、神经网络）、聚类（K-means）、降维、特征抽取等。
建议使用Pythony语言和scikit-learn机器学习库进行机器学习的学习和练习。
Python可使用 Anaconda版本，它涵盖了NumPy, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image等许多常用的模块，不需要用户自己逐个安装，非常适合初学者。
scikit-learn提供一系列有监督和无监督的学习算法，提供数据预处理、回归、分类、聚类、降维、模型选择等功能。它提供大量的API，涵盖聚类、交叉验证、数据集、降维、集成学习、特征选择、特征抽取、参数调优、监督学习、流形学习，几乎涵盖了机器学习的每个领域。用户可以很方便的使用。
在熟悉了这些机器学习方法后，建议你再掌握一个深度学习框架。TensorFlow是Google推出的一款开源人工智能学习系统，是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页，并支持GPU和TPU高性能数值计算。
此外Facebook人工智能研究院（FAIR）提出的PyTorch也是一个开源的Python机器学习库，它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的的深度神经网络。
至于选择使用哪个深度学习框架，由你自己决定。
掌握了大数据技术、机器学习、深度学习等知识和实践技能，你的个人价值将会得到极大提升，就业前景将非常广阔。希望我的回答能够帮助你。
