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1，什么机器上能应用DTPAI

DTPAI是阿里云推出的人工智能平台，说白了是一套数据挖掘的工具集和可视化界面，再加上后台有阿里云的ODPS大数据平台，为数据应用开发者提供了很好的选择。国外也有类似的产品，比如微软的Azure Studio。针对你的问题，我的回答是：什么机器都用不上，DTPAI是部署在阿里云平台之上的一个组件，我们用的是它提供的数据挖掘服务。
期待看到有用的回答！

什么机器上能应用DTPAI

2，大数据AI智能营销系统怎么样是骗人的吗

人骗人证强
不一定是骗人的，选对了大数据平台对企业的帮助性是很大的，选不对的话就不好说了，现在做大数据的公司有很多，有些是针对精准营销的，有些是针对行情分析的，还有些是主要做风控的。其实无论选择什么样的产品都要有自己的定位，要知道自己想要通过这个平台要达到什么目的，当然，选择平台也是要选择知名度高的、实力强的，这样也会更放心。就我所了解的大数据平台有联通大数据、天翼大数据（也就是电信大数据）还有百度大数据，联通电信的不管是精准营销还是数据风控及行业分析都是比较全面的，百度大数据相对来说少了个精准营销，希望能帮助到你，若还有不清楚的可滑到头像处向我提问

大数据AI智能营销系统怎么样是骗人的吗

3，智慧家庭是什么意思

智慧家庭概念：智慧家庭又可称为智慧家庭服务平台，是综合运用物联网、云计算、移动互联网和大数据技术，结合自动控制技术，将家庭设备智能控制、家庭环境感知、家人健康感知、家居安全感知以及信息交流、消费服务等家居生活有效地结合起来，创造出健康、安全、舒适、低碳、便捷的个性化家居生活。智慧家庭在国外科幻场景中已经成为现实，如回家后热水已经烧好，回家之前空调或暖气已经开好，饭已经自动煮好，可以随时了解冰箱里面的菜品储备情况，下雨也会自动关窗户，还能随时监控家庭内部细节的情况，读取家庭数据中心的各种数据，那样我们的生活质量就会再上一个台阶。可以说，“智慧家庭”正替我们实现着这个愿望。智慧家庭的涵盖范围很广，除了常用家电设备外，还包括照明系统、监控系统、三表计量、供水供暖甚至开关插座等。国内智慧家庭形势：国内最近也出现不少企业研发的智慧家庭家具，相对比较知名的有海尔智慧家庭，技术比较完善。海尔智慧家庭改变了过去只能对家电实施控制的简单管理模式，通过数据的反馈，真正了解家的真实情况，并运用近距离通信技术将家中的产品实现了互联互通互控。
智慧家庭是智慧城市的最小单元，是以家庭为载体，以家庭成员之间的亲情为纽带，结合物联网、云计算、移动互联网和大数据等新一代信息技术，实现低碳、健康、智能、舒适、安全和充满关爱的家庭生活方式。智慧家庭是智慧城市的理念和技术在家庭层面的应用和体现。智慧家庭又可称为智慧家庭服务平台，是综合运用物联网、云计算、移动互联网和大数据技术，结合自动控制技术，将家庭设备智能控制、家庭环境感知、家人健康感知、家居安全感知以及信息交流、消费服务等家居生活有效地结合起来，创造出健康、安全、舒适、低碳、便捷的个性化家居生活。智慧家庭在国外科幻场景中已经成为现实，如回家后热水已经烧好，回家之前空调或暖气已经开好，饭已经自动煮好，可以随时了解冰箱里面的菜品储备情况，下雨也会自动关窗户，还能随时监控家庭内部细节的情况，读取家庭数据中心的各种数据，那样我们的生活质量就会再上一个台阶。可以说，“智慧家庭”正替我们实现着这个愿望。智慧家庭的涵盖范围很广，除了常用家电设备外，还包括照明系统、监控系统、三表计量、供水供暖甚至开关插座等。

智慧家庭是什么意思

4，社交零售会难做吗

新零售是一种新型的销售模式，其核心在于推动线上和线下的融合，使线上的互联网力量和线下的实体店终端形成真正意义上的合力，从而完善电商零售平台和实体零售店面在商业维度上的优化升级。 云计算、大数据、物联网、人工智能、vr 等新一代信息技术已经成为引领各领域创新不可或缺的重要动力和支撑，新一轮信息化浪潮已经显现出重塑产业生态链的巨大影响力。新零售对传统零售行业生态重构，通过线下与线上的融合，配合大数据的采集与应用，对客户进行个性、高效地服务，不再局限于强调产品的功能性，而更多的重视消费者体验。 据前瞻产业研究院《中国新零售行业商业模式创新与投资机会深度研究报告》数据显示，2013年我国超过美国成为全球第一大网络零售市场，2016年交易额已提升至5.16万亿元，2013-2016年cagr 将达 41.3%。 第一，新零售包含了以实现pc、移动端，以及微信上多渠道、小程序等的全渠道整合。第二是场景触发式，o2o的场景，类似订餐系统，上门服务，实际上也是在新零售下常见的场景。第三是围绕社交双微互动等领域，包括品牌建立、千人千面的深度定制化、ai方面的应用等。 大数据是新零售的核心。新零售模式下，大数据平台是整个新零售生态的大脑，是服务决策的关键所在。大数据应用涵盖销售分析、库存分析、消费者行为分析、精准营销等内容，可有效提高零售企业运营活动的效率，如利用客流量、点击量等数据，研究消费习惯，实现精准营销。 体验式消费时代逐渐到来。随着经济水平的不断提高、中产阶级的崛起以及 80 后&90 后等年轻一代逐渐步入消费高峰期，更加注重个性、品质、体验的消费习惯，使得消费逐渐从传统零售模式下的低价、耐用性、产品功能等基础性诉求向内容和服务转移，内容上主要包含社交体验感、自身参与感以及价值的认同感等，服务上主要包含场景化消费、个性化服务、灵活化的交付等，体验消费越来越受到重视。 智能手机的普及、移动互联网的发展、支付工具发达、rfid、自助收银、人脸识别等人工智能技术使得线下人货场可完全数据化、更加智能化，并衍生出诸如无人零售等新业态模式，使得效率改进、成本降低和体验优化等成为可能，这一点实际上已领先于国际同行。而与线上协同统一、维度更丰富的数据也具备更大价值。 （答案来自网络，个人认为还是要做的，毕竟要与时共进嘛）
新零售是2016年马云在杭州的云栖大会上提出的新零售概念出以来，新零售所提倡的线上+线下相结合，消费场景就是线下的体现，弥补线上消费带来的体验感不足带来的劣势，同时将线下的资源带到线上。与此同时，将线上的资源向线下引导，形成线上与线下资源的互补。目前社交新零售的应用十分广泛，特别在零售社区团购，同城配送，生鲜板块。目前新零售主要用线上商城、小程序、app等这些工具来实现线上+线下的互通，实现转型。如果你是零售店家，利用线上的商城以满足展示，选购，筛选，扫货购物等需求与浏览购买、结算、收藏、分享、物流查询、门店自提、线上客服等在线服务，成为方便满足客户在线上发起到结算一系列流程，之后便可以使用进销存系统对新的出入库商品进行扫描，日常仓库的入库、出库，到门店的入库、销售的整体流程通过小程序的方式转换为线上操作，实现了仓库扫码出/入库，门店下单进货，门店扫码销售，将繁琐的流程便捷化。省去了之前繁琐盘点核实库存，补货盘货的大量时间，同时可以根据云客系统将客户录入、客户标签化管理、订单跟踪、绩效管理整合到云端，在互联网大数据的精确计算分析下，给店主和企业主们提供了清晰的数据体现，方便店主在经营的同时更好的进货，铺货，销售高峰期，减少不必要的货物积存，为企业的发展减轻了压力，也可以了解一下龙屹科技的新零售解决方案。目前这种线上线下新零售的方式已经被无数的商家企业证明了成功，帮助越来越多的传统企业实现了转型，让越来越多的中小企业享受到互联网带来的商业红利期。小程序作为一个应用场景多，用户使用方便，接入端口丰富的平台，很好的起到了作为一个中间载体的功能，承接了线下到线上的渠道，搭建起了桥梁。且相较于传统软件app，小程序的造价成本和制作周期有比较大的优势，加快了企业公司的铺排进度，在一些中小企业主眼中，是一个很好的试金石，深得他们的心。如有进一步的需求，可以继续提问。望采纳。

5，大数据专业毕业后干啥

大数据专业是近几年开设的新专业，大数据的就业岗位还是很多的，大数据岗位高薪清单对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。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ETL2 Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。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。4 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。5 数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。6 OLAP开发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。7 数据科学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。8 数据预测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。8 数据预测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。9 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。10 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。
大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的，可以根据个人兴趣选择适合自己的工作岗位。大数据专业的毕业生就业方向有：大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有：大数据工程师、大数据分析师等等。
当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。大数据开发相关的岗位很多，比较热门的包括：1、大数据开发工程师主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。岗位要求：精通常用的数据结构和算法，理解面向对象设计的基本原则，熟悉常用的设计模式；掌握Hadoop生态体系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；2、大数据运维工程师主要负责数据平台的集群管理，机器优化，集群监控等；对现有集群的优化和性能调优，满足不断增长的业务需求等。岗位要求：熟悉主流开源数据组件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各组件的原理和实现；熟悉分布式原理、分布式系统设计等。3、大数据架构师主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型；负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。岗位要求：熟悉常用的数据结构和算法；具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。4、大数据分析师大数据分析方向的岗位，则主要以数据分析挖掘为主，通常需要负责常规业务数据分析需求开发，用户画像构建，推荐算法实现等。

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