数据条怎么弄好看，该如何学习大数据知识

本文目录

1. 大家有被大数据杀熟过吗
2. 股票60日均线走势图要怎么看
3. 该如何学习大数据知识
4. 拍视频用哪个软件好

大家有被大数据杀熟过吗

看到这个标题，感觉高大上的科技大数据被冤枉，被利用。大数据

大数据是近年来很流行，很热门，潮流的一个词，一项技术，被热传，热用。并且大数据技术给人们生活，生产带来便利，深受人们喜爱，喜欢，企业广泛使用，尤其互联网企业，政府公共基础设施等。

大数据给人们优势的同时，也被别有用心的企业利用，谋取利益，窗户开了，在新鲜空气进来的同时，苍蝇蚊子也飞进来。

以互联网购物为例，人们在购物的同时，被大数据画像。比如你喜欢买什么衣服，经常去的店家，什么时间段去，价格是多少等这些指标，都成为大数据画像的点，无形中你就有了一副购物画像，被互联网公司捕获，被推广或者卖给某些需要的公司，作为商业投递，类似于我们被贩卖的电话号码，个人信息。

这些公司得到这些信息后，对你做精准推荐。比如360网页推荐，淘宝推荐，各类APP推荐，同时还可以修改数据，价格等。

这时候大数据杀熟就成为网红名词，权威性的人民日报做了批评性报道。

我没有过多的网购，也没有高频旅游定酒店，网页浏览少，所以大数据杀熟，还没有冲过我的护城河。

要想人不知，除非己莫为，古语精辟概括。今天人们被大数据监控，成了现代版，精准的高科技警察，验证古人精髓。

要想不被大数据杀熟，给杀熟的机会，除非你不上网，不购物，不用各类APP，远离网络，回到传统时代。

股票60日均线走势图要怎么看

60日均线非常重要，是做中期波段的买卖线，也是牛熊趋势的转换线。

60日均线的方向，就是中期波段的方向。当60日均线方向改变时，往往是较大中级行情或牛熊转换的起止时段。

以上图上证指数为例，上图红色圆圈左侧，60日均线走平，说明趋势已经由原来的上升趋势进入转势阶段，红色圆圈右侧，60日均线开始下行，敏感的投资者就知道趋势已经发生改变，很可能进入熊市，应该果断清仓避险了。红色圈到黄色框一段，60日均线明显向下，这段时间就是熊市，空仓吧。至于上图黄色框内60日均线向下斜率减小，只能说明跌势变缓，可能在筑底，但只能当熊市看当熊市来做。

就是通过当日k线收盘价或者最高和最低价与60日均线的百分比大小，来判定当前价格偏离中期60日均线的程度，这就是60日乖离率BIAS，通过数值，可以大概推测盈亏比，制定中期进场和离场的大概价位。一般情况而言，当60日乖离率达到±12%时，趋势可能反转，向60日均线靠拢。当60日乖离率±3-5时，趋势可能反转，远离60日均线。个股不一样，股性不一样，乖离率值大小有点差别。

“K线是水，均线是舟，水能载舟，亦能覆舟”。经过上面拐点的大致判断后，要预想，如果乖离率达到拐点进入后趋势没有反转，而是向不利方向发展可能的空间，从而确立盈亏比（赔率）的大小，估计可能存在的风险。凡事盈亏比小于2，就不要进入，盈亏比达到3以上，才可以操作。另外，根据k线和60日均线位置以及k线技术组合，也能大概进行辅助判断。

再以上图上证指数为例，截止到今天2018年11月26日，60日乖离率位-3.36，按照以往下跌的反弹位置，大概乖离率要达到-8%到-10%，就算达到-6%到-7%，指数也相应到2505-2478点，所以目前还要耐心等待。如果在-6%开始进入，跌倒-8%，还有2个点空间，而向上可能有6个点空间里面，盈亏比可以达到3，那反弹就可以介入。

60日均线是关键的均线，是中期趋势的转折线，也是中期趋势拐点买卖的参考线。大道至简，如此而已。

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该如何学习大数据知识

谢谢邀请！

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向，比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向，而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向，不同的学习方向需要制定不同的学习计划。

虽然不同的学习方向往往需要学习不同的内容，但是对于零基础的学习者来说，以下三方面基础知识是都需要学习的：

第一：编程语言。不论是选择大数据分析方向还是大数据应用开发方向，掌握编程语言都是学习大数据的重要基础。目前在大数据领域应用比较广泛的语言包括Java、Python、Scala、R和Go等，其中Java在Hadoop平台应用比较多，而Scala在Spark平台应用比较普遍。从目前的应用趋势来看，学习Python则是不错的选择，既可以从事大数据开发，也可以从事大数据分析。

第二：大数据平台。学习大数据知识绕不过大数据平台，大数据平台承载了分布式存储和分布式计算的核心任务，所以大数据平台研发也是目前大数据领域的重要岗位。目前Hadoop和Spark是比较适合初学者学习的大数据平台，一方面是其开源的属性，另一方面Hadoop对于硬件的要求也比较低。

第三：算法。大数据技术的核心诉求是数据价值化，而目前数据价值化的主要方式就是数据分析，所以掌握算法不仅对于数据分析岗位非常重要，对于大数据开发岗位也具有现实的意义。可以说，大数据产业链内大量的岗位任务都要围绕算法展开，所以掌握算法是学习大数据技术的核心任务之一。学习算法可以从一些经典的算法开始，比如kNN、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

拍视频用哪个软件好

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