移动接入大数据
⑴ 移动开发和大数据开发哪个前景更好
首先，做牛了都好。具体就是：PC应用开发更关注的是后台、大数据、算法类的专，移动开属发更关注的是如何更好的交互、体验。泛泛而论，感觉还是移动开发更好，因为和用户有更直接的接触，而且以后会更广泛，以后移动设备还会延展人的感觉（触觉等，如网上买衣服，可以通过移动终端感受布料）。移动毕竟是大势所趋，以后会越来越多的。
⑵ 如何解决远距离移动大数据量通信问题
目前看来只有4G可以做到。但是流量费有点贵,还要看网络的信号覆盖情况。
⑶ 通过什么渠道可以获取移动互联方面领域的大数据样本
不同的设备需要用设备唯一标识进行区分，以统计该app每日的不重复活跃用户数，以及累计的活跃用户数。如果app1今日的启动设备是A,B,而app2的启动设备是B, C. 那么如果一个统计分析平台只有app1和app2接入，从平台汇总的角度来讲，今日的启动设备就只有3个，A,B,C. 楼主需要指数化的数据，与具体的app无关，数据的“是否靠谱”就取决于数据统计平台收集数据的“能力”：1. 因为收集数据是要靠对接的app来完成的，那么是否接入了能够覆盖足够多不重复设备的app？2. 这些app是否有更加全面的行业覆盖度？在这点上，友盟先入为主，覆盖的app量是较多（据说有21万款app）的，这21万app是否能够覆盖足够广的设备呢？具体的可以分析下。另外，友盟的app可能以游戏居多，那么在分析移动游戏行业的指数，个人认为还是比较靠谱的。如果要现成的数据报告、指数，而不是自己取原始数据分析的话（这种情况就只能想别的办法了，比如购买，但是数据要分层有不同的私密性，要购买也是购买汇总计算好的数据，可以看看友盟的指数、报告或观点等：网络、腾讯的移动分析，也有相应的报告、指数提供，但是覆盖的设备量具体有多少，就不得而知了。艾瑞分析，应该不是直接的数据采集方，数据来源不清楚，或许也是直接购买或将自己的统计标示借助第三方打点采集，不得而知。不做评论。亲觉得无线数读的数据“不靠谱”，主要是因为无线数读对接的应用基本上是电商类的，而且目前基本上围绕淘系的导购平台，除了淘宝以及阿里系的应用，其他导购类的应用体量可能较少，收集到的数据可以代表电商消费者用户，但是可能还有一大批，永远不上淘宝、不上已经对接的导购平台的用户，比如网易新闻客户端的用户未必装了淘宝客户端。会缺失这部分数据。所以，需要一个接入更广行业的app的数据统计平台(举个例子，目前中国活跃的智能设备数量超过7亿，有没有一个平台接入的app覆盖的不重复设备接近这个数字)，且这些app总共覆盖的人群需要足够的广，那么数据相对而言就更能代表整个移动行业指数。
⑷ 移动大数据的四个发展趋势
1. 事务处理最重要
“移动”最关键的就是交互活动和对其的监控。用户选择应用是出于不同的目的：娱乐、购物、学习、分享等;而一旦有任何因素干扰或者减慢他们实现目的的体验过程，用户很容易就会产生消极情绪。利用应用软件监控事务处理，让企业能对用户体验进行评估和回应，尽量避免用户卸载软件或者给出差评。如今对事务性数据和功能性数据的监控都很重要，也不能没有一个适应移动发展时代的战略了。
2. 三驾马车，三个“V”
Business Insider的最新报道指出，大数据有三个特点：大量(volume)、多样(variety)、高速(velocity)，我们把它们概括成三个“V”。数据本身的产生非常快，而且形式多样，大小不一，数量还很大。更别提移动数据了，数量都是成倍地增长。
3. 测度是关键
面对大数据用户的一个挑战是考虑经营的影响因素。如果定位不好、收益不好，大数据可能反而会成为一种牵绊。如何鉴别哪种信息能够帮助更好地进行经营决策，而哪种信息却毫无用处呢?在企业投身移动数据的热潮之前，必须要弄清楚他们的关键度量指标是什么，不然就会被困在一堆派不上用场的数据里，进退两难。
4. 先监控，再提问
这听来好像跟我们的直觉不一样，但实际上企业都应该采用这种策略，先对应用进行监控并收集数据，然后回答关键的业务问题，再去探索从数据里发现的新的发展机会。去了解应用发展的情况是能否驾驭大数据的决定性的一步。
关于移动大数据的四个发展趋势，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑸ 涉及移动大数据的专业
移动设备的是通讯技术；软件开发，网页设计的计算机网络技术
⑹ 点入dspan+dmp布局移动大数据解决方案 意欲何为
2012年以来，一些广告平台、联盟向DSP转型，大型媒体和流量巨头对Ad Exchange跃跃欲试，如网络BES交易服务、腾讯、阿里TanxADX、360聚效平台等，谷歌的AdX也出现在了国内。2014年上半年，中国移动广告产业开始趋于成熟，从亦步亦趋美国模式、概念，到开始有了自己的考量。不同于大多数移动广告技术平台，点入移动没有选择从Ad Network直接转型为DSP，而是稳步布局DSPAN+DMP模式，意欲何为？
不止于DSP
独立DSP的出现增强了Ad Network在流量、精准效果方面的火力，提高了广告的投放效率，但同样有痛点。例如，独立DSP是通过接入Ad Exchange来完成程序化购买交易，广告位及用户数据标签的质量、匹配性等因素就显得很重要；竞价算法、中间利润保证也是独立DSP要面对的问题。对于接入的Ad Exchange而言，原本就高大上的黄金流量，如何借助DSP去变现，如何更有效地商业化利用，也是非常现实的问题。
DSPAN应运而生
从媒体购买模式到受众购买模式的演进，DSP、DMP、ADN、ADX等热词让移动从业者看到了希望。DSP大行其道，但是数据收集不是DSP的强项，因为数据标签需要Ad Exchange提供，且距离用户较远，因此独立DSP在精准、有效方向的使命难免遭遇痛点。Ad Network的补充成为可能，可借助自有平台和第三方数据采集用户标签，精准覆盖各类目标人群，对给定的用户进行广告的转化率预测，在这里还要补充一点，主流的Ad Network早已告别了盲投年代。
DSP是主流趋势，但我们不可否认Ad Network将会是DSP流量、资源、数据及市场的绝佳增值保证，这也就是DSPAN产生的原因。DSPAN是Ad Network结合DSP进行组合的模式。点入移动考虑到一些大型广告主的特殊媒体需求，Ad Exchange流量无法满足它，把“自己买断的媒体资源”形成一个“私有媒体池”，涵盖多类别优质流量，将它作为私有流量接入到点入移动自有的DSP中，投放方式更简便，优化效果更好。这是一个聪明的解决办法：既拥有程序化的好处，享受大数据、算法、自动化的福利，又满足广告主的KPI 需求，而且效果更佳；精准、有效的一手数据痛点迎刃而解。
破解精准营销难题，DMP数据管理是灵魂
什么是精准营销？说太多了专业词汇难免让人云里雾里。一句话：精准营销，就是要在合适的时间，选择合适的媒介，将合适的互动/曝光内容推送给广告主的定位目标受众。如何解决这个问题，用户数据信息的收集、整理、优化迫在眉睫。因此，大数据的挖掘，数据管理平台DMP的建设被摆上台面。
举个简单的例子，广告主A的定位受众是学生，因此广告技术公司的投放策略一定是在合适的时间找到同样是学生群体的用户进行投放，这样才算精准；而要如何达到有效，广告技术公司还要借助自己的DMP数据管理平台在学生群体中精准找到经常消费A或是A的竞品的学生。道理显而易见，DSPAN解决投放问题，私有DMP解决方向问题，二者缺一不可。对于点入移动的技术模式来说，DSPAN是标配，DMP数据管理平台是灵魂。
DMP的建设标准包含数据量级、深度、广度三个层面。对于多数独立DSP而言，主要借助第三方数据管理平台和历史沉淀数据而构建；对于个别定位DSPAN的平台来说，数据主要来源于广告联盟、自有历史沉淀数据；无论是量级、深度还是广度都有进一步增值的空间。点入移动则不同，其私有DMP的数据广度来源于5个不同的领域，包含ADN广告联盟、历史沉淀数据、游戏SDK数据、第三方数据公司及运营商的数据，日均数据吞吐量达到数十亿次的级别，数据深度可细化到媒体使用行为、付费行为、广告追踪数据、点击偏好、素材偏好、SLOGAN偏好、消费偏好、人口属性等深度。点入DMP的数据量级、深度和广度对于广告主的移动精准需求起到了保驾护航的作用。
点入一直致力于私有DMP的建设以及与DSPAN的协同。除此之外，点入的数据来源还包含母公司久其体系打通的私有化数据，有效渗透民生、交通、通信、互联网、金融、房地产、能源、旅游、食品、日化等多领域。为了让这些数据成为有价值的工具，点入私有DMP无缝整合跨不同接触点的数据资源，并做有效串联，从数据建模、整合、结构化处理到构成完整技术平台，形成具备行业指导优势的大数据解决方案。
⑺ 贵州移动怎么主动融入大数据时代
主要有三个方面，仅供您参考：
一、是围绕智能城市建设的相关机会，如政府的专智能交通属、智能路牌、网格化管理等；
二、是围绕健康医疗领域的相关机会，如构建个人健康数据库、如医疗卫生系统围绕治疗本源的云中心和云数据。
三、是围绕移动用户的精准营销，如移动支付、资讯个性化定制等！
垂直领域的机会更适合中小型企业的创新发展，这几年是好时机，建议好好把握！
祝事业顺利！
⑻ 移动蜂巢大数据
不会吧，这种公开的话是属于违法的行为，你可以告他们！不过大数据时代，是没什么秘密可言的
可以去找当地运营商的政企/集团客户事业部客户经理（有专门负责大数据业务的客户经理，属于创新业务），与公司签订合同，运营商可以根据你的需求定期提取后台数据。