大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的運(yùn)用論文 大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的運(yùn)用論文題目(四篇)

在日常學(xué)習(xí)、工作或生活中，大家總少不了接觸作文或者范文吧，通過文章可以把我們那些零零散散的思想，聚集在一塊。范文書寫有哪些要求呢？我們?cè)鯓硬拍軐懞靡黄段哪?？以下是小編為大家收集的?yōu)秀范文，歡迎大家分享閱讀。

關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的運(yùn)用論文(推薦)一

1、負(fù)責(zé)基于hadoop/spark生態(tài)系統(tǒng)、億級(jí)別數(shù)據(jù)的全文檢索，搜索引擎的產(chǎn)品研發(fā);

2、基于海量用戶行為數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)，分析和研究數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并與實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用相結(jié)合開發(fā);

3、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)分析需求設(shè)計(jì)和開發(fā)，承擔(dān)數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)化等數(shù)據(jù)處理程序開發(fā)。

任職要求：

1、熟悉hadoop/hbase/spark/storm/redis/kafka/es/flume技術(shù)及其生態(tài)圈，具備相關(guān)項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

2、有搜索引擎全文檢索開發(fā)經(jīng)驗(yàn) ，如：elasticsearch、solr;

3、熟悉python、r任意一門開發(fā)語言;

4、有saas，paas企業(yè)級(jí)應(yīng)用平臺(tái)或者互聯(lián)網(wǎng)，金融等大型應(yīng)用平臺(tái)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮;

5、 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)/軟件工程/統(tǒng)計(jì)學(xué)/數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)/金融等行業(yè)3年以上工作經(jīng)驗(yàn);

6、擁有良好的代碼習(xí)慣，要求結(jié)構(gòu)清晰、命名規(guī)范、邏輯性強(qiáng)、代碼冗余率低，代碼注釋清晰;

7、熟悉使用svn，禪道等項(xiàng)目管理工具，有良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作開發(fā)經(jīng)驗(yàn).

關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的運(yùn)用論文(推薦)二

職責(zé)：

1. 從海量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，挖掘有效用戶特征。

2. 負(fù)責(zé)日常運(yùn)維維護(hù)工作，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)特征，監(jiān)控異常點(diǎn)。

3、參與設(shè)計(jì)開發(fā)模型、策略的監(jiān)控報(bào)表，對(duì)于模型進(jìn)行監(jiān)控并可以跟進(jìn)調(diào)優(yōu)。

4、對(duì)業(yè)界的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用有廣泛了解并且能夠跟蹤最新進(jìn)展。

5、上級(jí)交辦的其他工作。

應(yīng)聘要求：

1、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)等專業(yè)本科以上學(xué)歷，3年以上數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)。

2、熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、分類算法等金融量化分析有一定研究。

3、熟練掌握sql、sas、python及相關(guān)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分析的工具，coding能力較強(qiáng), 有java和kettle語言編程經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先。

4、良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，有一定的組織協(xié)調(diào)能力和較好的抗壓能力;

5、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，分析數(shù)據(jù)，抽象問題，對(duì)于把大數(shù)據(jù)和人工智能分析的結(jié)果能夠應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景商業(yè)價(jià)值具有強(qiáng)烈的熱情;

6、有消費(fèi)金融行業(yè)數(shù)據(jù)分析從業(yè)經(jīng)驗(yàn)或曾任職知名消費(fèi)金融企業(yè)者優(yōu)先。

關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的運(yùn)用論文(推薦)三

職責(zé)：

1、大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)規(guī)劃與設(shè)計(jì);

2、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)框架的選型與技術(shù)難點(diǎn)攻關(guān);

3、能夠獨(dú)立進(jìn)行行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的整體技術(shù)框架、業(yè)務(wù)框架和系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和調(diào)優(yōu)等工作，根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求，能夠指導(dǎo)開發(fā)團(tuán)隊(duì)完成實(shí)施工作;

4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理體系的升級(jí)和優(yōu)化，不斷提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率，為相關(guān)的業(yè)務(wù)提供大數(shù)據(jù)底層平臺(tái)的支持和保證;

5、培養(yǎng)和建立大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，對(duì)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)。

任職要求：

1、計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的背景專業(yè)一類院校畢業(yè)本科、碩士學(xué)位，8年(碩士5年)以上工作經(jīng)驗(yàn)(至少擁有3年以上大數(shù)據(jù)項(xiàng)目或產(chǎn)品架構(gòu)經(jīng)驗(yàn));

2、精通java，j2ee 相關(guān)技術(shù)，精通常見開源框架的架構(gòu)，精通關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(oracle mysql等)和nosql數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的原理和架構(gòu);

3、精通sql和mapreduce、spark處理方法;

4、精通大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)，熟悉業(yè)界數(shù)據(jù)倉庫建模方法及新的建模方法的發(fā)展，有dw，bi架構(gòu)體系的專項(xiàng)建設(shè)經(jīng)驗(yàn);

5、對(duì)大數(shù)據(jù)體系有深入認(rèn)識(shí)，熟悉kafka、hadoop、hive、hbase、spark、storm、greenplum、es、redis等大數(shù)據(jù)技術(shù)，并能設(shè)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)模型;

6、很強(qiáng)的學(xué)習(xí)、分析和解決問題能力，可以迅速掌握業(yè)務(wù)邏輯并轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，能獨(dú)立撰寫項(xiàng)目解決方案、項(xiàng)目技術(shù)文檔;

7、具有較強(qiáng)的內(nèi)外溝通能力，良好的團(tuán)隊(duì)意識(shí)和協(xié)作精神;

8、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能經(jīng)驗(yàn)豐富者優(yōu)先考慮;

9、 具有能源電力行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

關(guān)于大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的運(yùn)用論文(推薦)四

大數(shù)據(jù)模式下的精準(zhǔn)營銷

于大部份營銷者來說，網(wǎng)站再定向(onsite retargeting)是其中一個(gè)最重要的營銷手段，所謂網(wǎng)站再定向的意思是對(duì)曾訪問您網(wǎng)站的用戶進(jìn)行宣傳，在他們?yōu)g覽網(wǎng)絡(luò)時(shí)向其展示廣告。此手段之所以重要是因?yàn)樵诘谝淮谓佑|中真正轉(zhuǎn)化為購買的只占2%，而沒有產(chǎn)生購買就離開網(wǎng)站的人群體高達(dá)98%。網(wǎng)站再定向的威力在于它能夠幫助你吸引很多的潛在客戶，由于這些用戶之前已經(jīng)訪問了您的網(wǎng)站一次，這意味著他們確實(shí)對(duì)您的產(chǎn)品和服務(wù)感興趣。當(dāng)你不斷向這些用戶顯示相關(guān)的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購買。理論上，網(wǎng)站再定向技術(shù)聽起來完美，但執(zhí)行起來，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因?yàn)樗荒軌蚋采w到舊有的訪客，而無法接觸新訪客。對(duì)于廣告主來說，網(wǎng)站再定向是一把雙刃刀，它雖然能帶來絕佳的roi，卻由于覆蓋度不足，會(huì)在無形中扼殺銷售機(jī)會(huì)。

其實(shí)無論是廣告數(shù)據(jù)或購買行為數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)都能記錄下來，而網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)記錄特性，讓它成為當(dāng)下廣告主實(shí)現(xiàn)定位營銷的不二之選。隨著技術(shù)不斷革新，廣告主精細(xì)化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會(huì)簡單地對(duì)比幾大定位技術(shù)，并通過電商案例分析來討論如何讓這些數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)同起來，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購買的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)廣告主的收益最大化。

網(wǎng)絡(luò)營銷的精細(xì)化定位潛力只有在大數(shù)據(jù)的支持下才能完全發(fā)揮出來。圖中的數(shù)據(jù)金字塔劃分出了數(shù)據(jù)的四個(gè)層級(jí)。最底層是廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)，是關(guān)于廣告位置和其表現(xiàn)的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網(wǎng)頁的位置、以往的點(diǎn)擊率、可見曝光(viewable impreion)等指標(biāo)。

再上一層就是受眾分類數(shù)據(jù)。如今，市場(chǎng)上的數(shù)據(jù)提供商可以通過用戶的線上和線下的行為，來收集到廣告受眾的興趣、需求等數(shù)據(jù)。這些不會(huì)涉及個(gè)人真實(shí)身份的信息會(huì)被分析，并劃分為不同的群組，例如性價(jià)比追求者、網(wǎng)購達(dá)人等。有了受眾分類數(shù)據(jù)，廣告主可以在互聯(lián)網(wǎng)上按自己的需求和品牌的特性來投放。受眾分類數(shù)據(jù)的針對(duì)性更強(qiáng)，也能帶來比單純依賴廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)更好的點(diǎn)擊率與轉(zhuǎn)換率，因?yàn)樗峁┝讼M(fèi)者行為和偏好等寶貴信息。

第三層是搜索動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)。搜索再定向是個(gè)用于發(fā)掘新客戶的技術(shù)。它的出現(xiàn)讓我們能夠發(fā)掘出那些很可能會(huì)購物的用戶，因?yàn)樗麄円呀?jīng)開始搜索與廣告主產(chǎn)品相關(guān)的信息了。那些具有高商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步被篩選出來，廣告主可以將具有高購買意愿的人們?cè)俣ㄏ虻阶约旱漠a(chǎn)品信息上來。

而位居數(shù)據(jù)金字塔頂端的是站內(nèi)客戶數(shù)據(jù)，這指的是用戶在廣告主網(wǎng)站上的用戶行為數(shù)據(jù)，包括了用戶瀏覽的頁面，下載的信息，以及加入購物車的商品等數(shù)據(jù)。網(wǎng)站用戶通常是那些已經(jīng)了解過品牌并且對(duì)公司也熟悉的一群人。

對(duì)于廣告主來說，金字塔四層的數(shù)據(jù)都獨(dú)具價(jià)值。舉例而言，廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)是每個(gè)廣告主都首先會(huì)關(guān)注的信息，因?yàn)檫@些信息在大多數(shù)廣告管理平臺(tái)和廣告交易平臺(tái)都能輕易獲得的。同時(shí)，那些與用戶需求和偏好相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠助力廣告主更好地實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營銷。因此，要想針對(duì)性地影響消費(fèi)者購買路徑的每個(gè)過程，我們就需要把這四層的數(shù)據(jù)分析整合，才能制定一個(gè)更全面的營銷方案。

以下，我們將分享一個(gè)真實(shí)的案例，讓廣告主明白應(yīng)當(dāng)如何打通各層數(shù)據(jù)，制定覆蓋消費(fèi)者購買路徑的精準(zhǔn)定位的營銷方案。

案例分享

背景：愛點(diǎn)擊的客戶，國內(nèi)最知名的電子商務(wù)網(wǎng)站之一，希望能提高roi(投資回報(bào)率)和線上交易數(shù)量

挑戰(zhàn)：客戶已經(jīng)使用了網(wǎng)站再定向技術(shù)來實(shí)現(xiàn)一個(gè)較好的roi，但是，從再站內(nèi)定向所帶動(dòng)的交易數(shù)量開始有下降的趨勢(shì)。

優(yōu)化策略︰利用多重?cái)?shù)據(jù)的整合，提升轉(zhuǎn)化漏斗每一階段的人群數(shù)目，以提升總轉(zhuǎn)化量

第一步：網(wǎng)站再定向

廣告主會(huì)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站內(nèi)再定向帶來的購買轉(zhuǎn)化量有限，這是因?yàn)榇蟛糠輳V告主只會(huì)再定向曾經(jīng)將商品加入購物車的訪客。要想提升網(wǎng)站再定向的效果，最優(yōu)的方法是根據(jù)用戶瀏覽過的頁面進(jìn)行屬性分類，并呈現(xiàn)具有針對(duì)性的內(nèi)容。具體參考下圖：

有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數(shù)量的基數(shù)大幅增加。在短短兩個(gè)星期內(nèi)，交易數(shù)量顯著提升，尤其是來自老訪客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及購買第三方受眾分類數(shù)據(jù)

一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復(fù)進(jìn)入網(wǎng)站及購買的可能性。但同時(shí)，廣告主還應(yīng)該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉(zhuǎn)化漏斗有足夠的新增流量。

首先，我們利用搜索關(guān)鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲(chǔ)存有關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，最后，在交易平臺(tái)上將合適的廣告呈現(xiàn)給該用戶。此外，我們還會(huì)關(guān)注第三方受眾分類數(shù)據(jù)中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進(jìn)行精準(zhǔn)投放。

在進(jìn)行搜索再定向及購買受眾數(shù)據(jù)后，新客戶所帶來的成交大幅度上升254%，廣告效果花費(fèi)cpa下降29%，同時(shí)增加該網(wǎng)站整體的瀏覽量。

第三步：利用機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)進(jìn)一步擴(kuò)大客戶的數(shù)量

用戶來進(jìn)行定位廣告投放。xmo的算法可以對(duì)比客戶的crm消費(fèi)者數(shù)據(jù)與第三方受眾數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)出哪些網(wǎng)絡(luò)用戶會(huì)有特定的購買傾向。在這個(gè)案例中，xmo能通過機(jī)器學(xué)習(xí)來不斷產(chǎn)生新的受眾，平均每周能夠細(xì)分出一個(gè)有著230萬樣本的人群。通過將廣告投放到我們已有的目標(biāo)受眾群和由機(jī)器學(xué)習(xí)鎖定的新目標(biāo)受眾，我們可以看到非常喜人的廣告效果，雖然cpa輕微上升14%，但新客戶成交量大幅增長26%說明了機(jī)器學(xué)習(xí)能有效地為廣告主發(fā)掘新客戶。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)? (摘自維基百科wikipedia) 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，根據(jù)數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，通過設(shè)計(jì)算法來模擬背后機(jī)制和預(yù)測(cè)行為，并獲取新的數(shù)據(jù)。這是一個(gè)重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的過程。研究者可以

通過機(jī)器學(xué)習(xí)來抓取現(xiàn)有數(shù)據(jù)的特征來預(yù)測(cè)未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數(shù)據(jù)并加入庫中。機(jī)器學(xué)習(xí)中最關(guān)鍵的就是開發(fā)出能智能識(shí)別復(fù)雜模式并能智能化決策的算法。

觀點(diǎn)總結(jié)

多渠道數(shù)據(jù)的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現(xiàn)。

首先，此舉可以增加廣告受眾總數(shù)，并會(huì)為廣告主贏得源源不斷的訪問量。第二，多渠道數(shù)據(jù)整合后的定向還能促進(jìn)消費(fèi)者購買漏斗的每一個(gè)過程，廣告主通常利用網(wǎng)站再定向技術(shù)來召回“購物車放棄者”或者流失的老客戶，但實(shí)際上，廣告主應(yīng)該把注意力放在現(xiàn)有客戶和新客戶的比例。 總而言之，從搜索動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)，到受眾分類數(shù)據(jù)，到最終的機(jī)器學(xué)習(xí)，都能促進(jìn)購買漏斗的頂端訪客數(shù)量的增加。結(jié)合上創(chuàng)意的策略定制、精準(zhǔn)的位置選擇，客戶的轉(zhuǎn)化率將會(huì)提高，廣告主也將挖掘出更多的商機(jī)。