大学生手机消费情况调查论文怎么写

摘要： 为啥最近失联这么多女孩，最后都遇难了？大数据的现状和发展如何？现在学习大数据还有出路吗？怎么简单理解“大数据”及其应用？为啥最近失联这么多女孩，最后都遇难了？既然是失联了，肯定结果...

1. 为啥最近失联这么多女孩，最后都遇难了？
2. 大数据的现状和发展如何？现在学习大数据还有出路吗？
3. 怎么简单理解“大数据”及其应用？

为啥最近失联这么多女孩，最后都遇难了？

既然是失联了，肯定结果也基本上等同于遇难了。毕竟现在二十一世纪了，网络通信如此的发达，若是没有失联早就有消息了。

所以说已经曝光失联的***，基本上都是遇难了。关键是若是有年轻女孩失联，大多数都是和身边的人作案有关。

要么为财，要么为情！

就好比南京失联的，到云南去的女大学生月月，她之所以失联就是因为她的男朋友伙同几个好友，把她给杀了。

据说月月的男朋友还是一个官二代，两个人是男女朋友的关系，并没有结婚。但是，不知道为何他会要***。

杀入总有理由的，为财？还是为情？

反正月月最终被男朋友的两个朋友，骗到了云南然后给***，埋尸荒野的。这个案件在曝光之前，谁都不会想到，杀月月的人竟然是她的男朋友。

但是，不是他男朋友又是谁呢？

只能说身边的人好作案，也有杀她的动机，毕竟两个人在一起的时候，是有矛盾和分歧的。但是，这不是***的理由呀。

还有江苏杭州来女士，她也是被自己的丈夫杀了，她的丈夫许某某制造了一个失联案。最终警方找到了证据，来女士被她的丈夫冲到了化粪池里。

失联女孩，最后都遇难了？不能这样理解，这是典型的结果论。

题主的问题，是人们经常容易犯的一种错误，叫思维定式。思维定式产生的原因很多，最关键的原因在于，习惯拿结果去倒推。

诚然，最近报道的几起失联女孩事故，结果都让人痛心。

从杭州来女士案，到四川女大学生黄雨蒙在可可西里遇难，再到南京失联女孩李倩月被男友在勐海***案。

结果都是遇难，就给人的思维造成一种定式：失联=遇难，那是因为以结果来概括整体本身就是错误的。

每个人关注的东西不一样，可以说，很多人并不知道这一系列的***，因为他们的关注点没有在这方面上。

比如一个对体育非常热爱的人，那么他对于体育类的新闻资讯，球星动态之类的信息，肯定会比常人掌握的多，也会在第一时间掌握最新的消息，就是因为他关注。

如果你问他关于失联女孩的信息，多半他是答不上来的。

而你比较关注失联女孩的新闻动态，那么就会跟踪***的进展，甚至下意识的去寻找类似的***，这属于正常的心理状态。

我们得到信息的方式有很多种，但是对于不关注的东西，你是会自动过滤掉的，只留下你感兴趣的信息。

统计学里面有一个很有趣的概念叫做幸存者偏差。

指的是当取得资讯的渠道，仅来自于幸存者时（因为死人不会说话），此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。

在这些女孩失联***中，充当幸存者的从个人变成了媒体。

如果这些失联女孩并没有遇害，没有被媒体报道，那你可能就无法接受到这些消息，也提不出这个问题，简单点说是现在无比发达的社交媒体让你觉得最近失联的女孩特别多，并且多数遇害了，那些没有遇害的，成功找回的只不过你没有关注到而已。

在现在这个时代，通信工具空前发达，只要身上有个手机，找不到人的可能是微乎其微的，再加上各种社交媒体，照片已发到网上基本上就有无数网民帮忙寻找，还有现代刑侦技术，找活人难度已经小很多了，但是如果找的人已经被人***了，那可能就很难找到。

谋杀的人肯定要考虑到反侦察措施，手机，电脑，等等一系列的可定位电子产品必定是要收走的，如果再拖动尸体，埋尸什么的，那这种失联肯定就是不好发现的。

换句话说其实恰恰是因为失联的人遇害了，才不容易被发现。

其实从来女士，黄雨萌和李倩月三人来说，炮制出的两个***的原因都是犯罪分子对侦查机关存在侥幸心理才造就了消失的表面现象。

黄雨萌我觉得纯属就是意外。如果说她真的珍惜自己的生命也不会想出去独自旅游。后来也不会带着帐篷在荒郊野外的无人区上演这场无人救援的野外求生。她的是轻生也就罢了，但是若是被环境气候压迫而死的那又能怎么样呢？关键在于这个女孩有点太异想天开了。我看的出来她是的挺天真的女孩，对于未知的危险没有预判性。

李倩月的死被人冤枉为拿了男朋友几万块跑了。其实这个男朋友洪某自称是官二代并且在一个秘密组织里工作。并且李倩月带着他见了父母，得到的结果也是一样，一直就像一个神秘人一样。最终被骗到西双版纳***。并且把尸体掩埋了起来。对于李倩月的闺蜜来说这件事她曾多次怀疑洪某得身份。在地铁里认识的男人，并且快速的确认恋人关系，然后同居。这一系列的操作都说明一个问题，这个女孩对待感情还很不成熟。并且不懂得保护知己，容易轻信他人。导致失联二十多天被发现已经受害。

来女士受害是因为许国利的内心的疯狂，初恋也能变仇人在这个***中领悟到相爱相杀的事实。不管怎么都受害了，楼上的其他邻居都争相搬走，可见这件事情的恶劣程度。

对于这三个女士消失的***象透露出了很多问题。

1.来女士***告诉我们，二婚家庭不容易，要懂得如何疏导感情。才不至于酿成悲剧。

2.黄雨萌***告诉我们，虽然“实践是检验真理的唯一标准”但是不能盲目的去实践，容易导致很多不可挽回的后果。

如果是轻生的原因，那就只能说是家长对孩子的关注不足够，导致孩子心理走偏。所以对孩子的关注不能小视。

3.李倩月***告诉我们，对于选择自己的男朋友不能过于盲目。对没有经历过感情的人容易冲动，很容易感觉自己遇到的是真爱，所以真正的社会鱼龙混杂，真的不一定会遇到什么人。所以告诫女同志们择偶需谨慎。

无论做什么安全第一，然后再去考虑别的。特别是女士，应该学会如何保护好自己是十分重要的。

杭州来女士和云南李倩月被男友***归根结底就是一个原因，识人不明。至于在可可西里被发现时只剩一堆白骨的黄雨蒙，我觉得是任性、抗压能力不强以及安全意识薄弱所致。

知人知面不知心的人最防不胜防。

杭州来女士因为背弃自己的婚姻，婚内出轨曾经的初恋，初恋虽然很美好，但过去十多年很多事情都发生了改变。当初义无反顾不惜和前夫打两次离婚官司，好不容易走到一起，最后悲剧收场，被自己最爱的人***并碎尸最后抛尸化粪池，真的是太悲惨了。从一定程度上讲，自己本身也有责任。

黄雨蒙因为学业压力，想出去散心，挑战诗和远方。警方推断她因为有轻生意向而服用安眠药致死最后被野兽吞噬。个人觉得她并不是***，租车杀价并买了很多礼物准备送给家人朋友，这些不像是一个一心求死的人会做的事情。在温室生长的花朵，没有任何野外求生技能，一心向往美丽的诗和远方，却忽略了潜在的安全风险。不能不让人引以为戒。

李倩月失联20多天，当时其实就已经有很多人猜到了结局。一个长得漂亮又年轻的女孩子，失联那么多天必定是凶多吉少的。只是没想到是她同居的男友策划杀死了她。不知道这之间有多大的隐情，一个女孩子就这样被自己满心爱慕的男朋友处心积虑***。很多人说现在的女孩子都比较喜欢坏坏的男生，觉得有性格才有感觉。似乎还真是这样，据说这个女孩子和她男朋友是在高铁搭讪认识的，同居后经常为一些琐事吵架，该男子有很强的掌控欲和操纵欲。

悲剧已经发生，留给我们的是警醒，从中吸取教训，避免自己和身边的人再发生类似的悲剧。

大数据的现状和发展如何？现在学习大数据还有出路吗？

大数据开发 就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科，无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看，它都有着非常核心的技术以及职位需求，那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开发方向都会 哪些对口的工作职位①：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程 师，大数据研发工程师，等；②：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等； ③：大数据运维工程师等等......

随着社会的进步和信息通信技术的发展，大数据被广泛应用在各行业、各领域。大数据的广泛应用也意味着数据存储量越来越大，因而，近年来全球数据存储量呈爆发式[_a***_]。在大数据行业的快速增长过程中，中美两国以先进的技术优势占据行业重要地位。未来大数据行业在经历爆发式增长后，增速将逐渐放缓。

全球大数据行业正处在高速增长阶段，不论是数据存储规模还是整个行业的市场规模都在迅速成长，行业发展潜力巨大。

大数据储量爆发式增长

近两年来，大数据发展浪潮席卷全球。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。

近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

2019年全球大数据整体市场规模达500亿美元

从市场规模来看，根据Wikibon发布的大数据市场报告数据显示。2014年以来，全球大数据硬件、软件和服务整体市场规模稳步提升。2019年全球大数据硬件、软件和服务整体市场规模达500亿美元。

中美两国在大数据储量方面占据重要地位

根据IDC最新发布的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。

大数据企业是资本追逐的热点

技术方面的学习的话，最快的方式莫过于直接学习相关的主流框架。

1.Hadoop基于google的论文的开源大数据框架实现，这是最早的大数据处理框架，后续hdfs、hive、hbase都是围绕Hadoop建立起来的社区，先从Hadoop入手，深入学习并尝试运用它处理一定规模的数据集，等你能比较熟练的运用Hadoop生态的几个框架进行数据处理的时候，你就基本算是入门大数据了。

2.Spark基于内存的大数据处理框架，使用有向无环图RDD为数据抽象单位，提供比Hadoop的MapReduce更加丰富的数据操作，并由于基于内存使得运算速度上升了几个数量级，hadoop适合做非实时计算的离线计算，而spark则更适合做实时数据处理系统。学习并运用上面两个主流的大数据处理框架处理数据之后基本上可以说是对大数据入门了，当然还有其他的一些框架有时间也可以学习一下，比如最近风头很盛的Flink(对标spark)。框架上手后还只是停留在『会』处理较大规模的数据这个层面上，之后就需要更深入的学习了，还是从框架入手，需要深入了解Hadoop的MapReduce原理、shuffle的完整过程以及优化点等等，相应的spark里面的rdd各类数据转化的过程和原理以及优化点等等，这时候建议从阅读源码开始:搭建Hadoop源码阅读环境搭建 Spark 源码研读和代码调试的开发环境这是要对整个大数据处理的过程有一个总体的认知，为你后续优化数据处理打好基础，当然这期间最好可以学习Hadoop&Spark生态中的其他框架入hbase、spark streaming等，加强个人的大数据技术栈。

在回答之前，得先说一下，大数据不光是有出路的，而且还是有门槛的。

一、学习大数据的条件

学习大数据是有门槛的，一般如下：

1、大专及以上学历

2、20-32岁最佳

3、理工科专业比较容易上手

如果你符合以上的条件，那么我们再接着往下看。

目前高校正在建设数据科学与大数据专业，包括本人也在高校课程体系建设和实验室建设的领域工作。我们国家人口基数大，互联网和移动互联网网民的基数大，首先在互联网领域大数据有广泛的应用场景，比如淘宝网通过海量得用户行为数据分析（用户的点击行为、浏览行为、收藏行为、购买行为、评价行为等数据），为用户推荐适合自己的商品，达到精准用户画像的目的。这次***状肺炎疫情我们国家就借助大数据分析无症状感染的全国患者分布情况，预测病人发病的概率，预测病毒是否是***状***等等。

怎么简单理解“大数据”及其应用？

怎样简单理解“大数据”及其应用？

“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

如今，大数据在互联网，电子商务领域得到了有效的应用，主要体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提***品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

在电商领域，大数据被企业充分挖掘并使用，比如淘宝的千人千面系统，每个进入淘宝的客户，淘宝根据其搜索浏览方向，内容，使用习惯等对每个人进行标签化，众多的淘宝客户标签便形成了淘宝大数据，淘宝方面可以根据客户特征，特点等标签，更为精准的向进入淘宝的客户推荐更符合该用户需求及预期的产品或服务。

头条系应用也多***用大数据标签化，针对性的向顾客推荐算法下更为优质且更符合访问者需求的素材。

1、大数据包括的内容很多，简单的说，人的一切行为活动的***可以被称作大数据。

2、大数据可应用的方面也很多，比如广告推送等等。

3、大数据的应用，以此次疫情为例，支付宝推出的“健康码”，就是大数据的成功应用

支付宝通过大数据分析用户的行程轨迹，比如“地域”“交通情况”等等，分析出一个用户是否有感染的可能，根据风险的高低分配“绿码”“黄码”“红码”。

“大数据”已经不远了，离我们很近，几乎已经深入生活了。