移動接入大數據
⑴ 移動開發和大數據開發哪個前景更好
首先，做牛了都好。具體就是：PC應用開發更關注的是後台、大數據、演算法類的專，移動開屬發更關注的是如何更好的交互、體驗。泛泛而論，感覺還是移動開發更好，因為和用戶有更直接的接觸，而且以後會更廣泛，以後移動設備還會延展人的感覺（觸覺等，如網上買衣服，可以通過移動終端感受布料）。移動畢竟是大勢所趨，以後會越來越多的。
⑵ 如何解決遠距離移動大數據量通信問題
目前看來只有4G可以做到。但是流量費有點貴,還要看網路的信號覆蓋情況。
⑶ 通過什麼渠道可以獲取移動互聯方面領域的大數據樣本
不同的設備需要用設備唯一標識進行區分，以統計該app每日的不重復活躍用戶數，以及累計的活躍用戶數。如果app1今日的啟動設備是A,B,而app2的啟動設備是B, C. 那麼如果一個統計分析平台只有app1和app2接入，從平台匯總的角度來講，今日的啟動設備就只有3個，A,B,C. 樓主需要指數化的數據，與具體的app無關，數據的「是否靠譜」就取決於數據統計平台收集數據的「能力」：1. 因為收集數據是要靠對接的app來完成的，那麼是否接入了能夠覆蓋足夠多不重復設備的app？2. 這些app是否有更加全面的行業覆蓋度？在這點上，友盟先入為主，覆蓋的app量是較多（據說有21萬款app）的，這21萬app是否能夠覆蓋足夠廣的設備呢？具體的可以分析下。另外，友盟的app可能以游戲居多，那麼在分析移動游戲行業的指數，個人認為還是比較靠譜的。如果要現成的數據報告、指數，而不是自己取原始數據分析的話（這種情況就只能想別的辦法了，比如購買，但是數據要分層有不同的私密性，要購買也是購買匯總計算好的數據，可以看看友盟的指數、報告或觀點等：網路、騰訊的移動分析，也有相應的報告、指數提供，但是覆蓋的設備量具體有多少，就不得而知了。艾瑞分析，應該不是直接的數據採集方，數據來源不清楚，或許也是直接購買或將自己的統計標示藉助第三方打點採集，不得而知。不做評論。親覺得無線數讀的數據「不靠譜」，主要是因為無線數讀對接的應用基本上是電商類的，而且目前基本上圍繞淘系的導購平台，除了淘寶以及阿里系的應用，其他導購類的應用體量可能較少，收集到的數據可以代表電商消費者用戶，但是可能還有一大批，永遠不上淘寶、不上已經對接的導購平台的用戶，比如網易新聞客戶端的用戶未必裝了淘寶客戶端。會缺失這部分數據。所以，需要一個接入更廣行業的app的數據統計平台(舉個例子，目前中國活躍的智能設備數量超過7億，有沒有一個平台接入的app覆蓋的不重復設備接近這個數字)，且這些app總共覆蓋的人群需要足夠的廣，那麼數據相對而言就更能代表整個移動行業指數。
⑷ 移動大數據的四個發展趨勢
1. 事務處理最重要
“移動”最關鍵的就是交互活動和對其的監控。用戶選擇應用是出於不同的目的：娛樂、購物、學習、分享等;而一旦有任何因素干擾或者減慢他們實現目的的體驗過程，用戶很容易就會產生消極情緒。利用應用軟體監控事務處理，讓企業能對用戶體驗進行評估和回應，盡量避免用戶卸載軟體或者給出差評。如今對事務性數據和功能性數據的監控都很重要，也不能沒有一個適應移動發展時代的戰略了。
2. 三駕馬車，三個“V”
Business Insider的最新報道指出，大數據有三個特點：大量(volume)、多樣(variety)、高速(velocity)，我們把它們概括成三個“V”。數據本身的產生非常快，而且形式多樣，大小不一，數量還很大。更別提移動數據了，數量都是成倍地增長。
3. 測度是關鍵
面對大數據用戶的一個挑戰是考慮經營的影響因素。如果定位不好、收益不好，大數據可能反而會成為一種牽絆。如何鑒別哪種信息能夠幫助更好地進行經營決策，而哪種信息卻毫無用處呢?在企業投身移動數據的熱潮之前，必須要弄清楚他們的關鍵度量指標是什麼，不然就會被困在一堆派不上用場的數據里，進退兩難。
4. 先監控，再提問
這聽來好像跟我們的直覺不一樣，但實際上企業都應該採用這種策略，先對應用進行監控並收集數據，然後回答關鍵的業務問題，再去探索從數據里發現的新的發展機會。去了解應用發展的情況是能否駕馭大數據的決定性的一步。
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⑸ 涉及移動大數據的專業
移動設備的是通訊技術；軟體開發，網頁設計的計算機網路技術
⑹ 點入dspan+dmp布局移動大數據解決方案 意欲何為
2012年以來，一些廣告平台、聯盟向DSP轉型，大型媒體和流量巨頭對Ad Exchange躍躍欲試，如網路BES交易服務、騰訊、阿里TanxADX、360聚效平台等，谷歌的AdX也出現在了國內。2014年上半年，中國移動廣告產業開始趨於成熟，從亦步亦趨美國模式、概念，到開始有了自己的考量。不同於大多數移動廣告技術平台，點入移動沒有選擇從Ad Network直接轉型為DSP，而是穩步布局DSPAN+DMP模式，意欲何為？
不止於DSP
獨立DSP的出現增強了Ad Network在流量、精準效果方面的火力，提高了廣告的投放效率，但同樣有痛點。例如，獨立DSP是通過接入Ad Exchange來完成程序化購買交易，廣告位及用戶數據標簽的質量、匹配性等因素就顯得很重要；競價演算法、中間利潤保證也是獨立DSP要面對的問題。對於接入的Ad Exchange而言，原本就高大上的黃金流量，如何藉助DSP去變現，如何更有效地商業化利用，也是非常現實的問題。
DSPAN應運而生
從媒體購買模式到受眾購買模式的演進，DSP、DMP、ADN、ADX等熱詞讓移動從業者看到了希望。DSP大行其道，但是數據收集不是DSP的強項，因為數據標簽需要Ad Exchange提供，且距離用戶較遠，因此獨立DSP在精準、有效方向的使命難免遭遇痛點。Ad Network的補充成為可能，可藉助自有平台和第三方數據採集用戶標簽，精準覆蓋各類目標人群，對給定的用戶進行廣告的轉化率預測，在這里還要補充一點，主流的Ad Network早已告別了盲投年代。
DSP是主流趨勢，但我們不可否認Ad Network將會是DSP流量、資源、數據及市場的絕佳增值保證，這也就是DSPAN產生的原因。DSPAN是Ad Network結合DSP進行組合的模式。點入移動考慮到一些大型廣告主的特殊媒體需求，Ad Exchange流量無法滿足它，把「自己買斷的媒體資源」形成一個「私有媒體池」，涵蓋多類別優質流量，將它作為私有流量接入到點入移動自有的DSP中，投放方式更簡便，優化效果更好。這是一個聰明的解決辦法：既擁有程序化的好處，享受大數據、演算法、自動化的福利，又滿足廣告主的KPI 需求，而且效果更佳；精準、有效的一手數據痛點迎刃而解。
破解精準營銷難題，DMP數據管理是靈魂
什麼是精準營銷？說太多了專業詞彙難免讓人雲里霧里。一句話：精準營銷，就是要在合適的時間，選擇合適的媒介，將合適的互動/曝光內容推送給廣告主的定位目標受眾。如何解決這個問題，用戶數據信息的收集、整理、優化迫在眉睫。因此，大數據的挖掘，數據管理平台DMP的建設被擺上檯面。
舉個簡單的例子，廣告主A的定位受眾是學生，因此廣告技術公司的投放策略一定是在合適的時間找到同樣是學生群體的用戶進行投放，這樣才算精準；而要如何達到有效，廣告技術公司還要藉助自己的DMP數據管理平台在學生群體中精準找到經常消費A或是A的競品的學生。道理顯而易見，DSPAN解決投放問題，私有DMP解決方向問題，二者缺一不可。對於點入移動的技術模式來說，DSPAN是標配，DMP數據管理平台是靈魂。
DMP的建設標准包含數據量級、深度、廣度三個層面。對於多數獨立DSP而言，主要藉助第三方數據管理平台和歷史沉澱數據而構建；對於個別定位DSPAN的平台來說，數據主要來源於廣告聯盟、自有歷史沉澱數據；無論是量級、深度還是廣度都有進一步增值的空間。點入移動則不同，其私有DMP的數據廣度來源於5個不同的領域，包含ADN廣告聯盟、歷史沉澱數據、游戲SDK數據、第三方數據公司及運營商的數據，日均數據吞吐量達到數十億次的級別，數據深度可細化到媒體使用行為、付費行為、廣告追蹤數據、點擊偏好、素材偏好、SLOGAN偏好、消費偏好、人口屬性等深度。點入DMP的數據量級、深度和廣度對於廣告主的移動精準需求起到了保駕護航的作用。
點入一直致力於私有DMP的建設以及與DSPAN的協同。除此之外，點入的數據來源還包含母公司久其體系打通的私有化數據，有效滲透民生、交通、通信、互聯網、金融、房地產、能源、旅遊、食品、日化等多領域。為了讓這些數據成為有價值的工具，點入私有DMP無縫整合跨不同接觸點的數據資源，並做有效串聯，從數據建模、整合、結構化處理到構成完整技術平台，形成具備行業指導優勢的大數據解決方案。
⑺ 貴州移動怎麼主動融入大數據時代
主要有三個方面，僅供您參考：
一、是圍繞智能城市建設的相關機會，如政府的專智能交通屬、智能路牌、網格化管理等；
二、是圍繞健康醫療領域的相關機會，如構建個人健康資料庫、如醫療衛生系統圍繞治療本源的雲中心和雲數據。
三、是圍繞移動用戶的精準營銷，如移動支付、資訊個性化定製等！
垂直領域的機會更適合中小型企業的創新發展，這幾年是好時機，建議好好把握！
祝事業順利！
⑻ 移動蜂巢大數據
不會吧，這種公開的話是屬於違法的行為，你可以告他們！不過大數據時代，是沒什麼秘密可言的
可以去找當地運營商的政企/集團客戶事業部客戶經理（有專門負責大數據業務的客戶經理，屬於創新業務），與公司簽訂合同，運營商可以根據你的需求定期提取後台數據。