解读2020京东二季度财报：技术投入成京东逆境稳增秘诀

柔性化：对于电子商务物流来说，柔性化并不是主要特点。柔性大数据就业方向总结起来就是：三大方向，十大职业！化特指供应链中的响应能力和适应性，根据市场需求和供应链环境进行灵活调整和变革。虽然电子商务物流需要一定程度的柔性，但它并非其主要特点。

智慧物流的发展方向在哪

细节管理 精准作对货物采用电子标签的方式，管理者可以随时查看货物位置与信息，入库出库过程中，每一件货物都能得到合理的调配。解决分拣错误的问题，极大提高工作效率；一般电子标签错率少于万分之五，应用电子标签系统比手工分拣更为高效。

智能时代：在自动化基础上，结合数字化。通过物联网技术对货物信息进行采集处理，由云端分析并发出指令，实现无人作业。

人工智能电商仓库视频 人工智能电商仓库视频介绍

人工智能电商仓库视频 人工智能电商仓库视频介绍

大数据开发；系统研发；大数据分析。对应的基础岗位有：大数据开发工程师；R & amp大数据系统d工程师；大数据分析师。

在今年，突发使得新基建以及其他行业的智慧化、无人作业的优势更为亮眼。智慧化+数字化成为了仓储物流的发展新趋势，同时搭配 Hightopo 的可视化方案，让仓库全局“尽收眼底”。

自动化的仓库管理

运用自动化搬运设备对高层货架进行处理的立体仓库。通过作业设定控制面板进行任务下发和AGV任务下发。由输送机入库，堆垛机完成货物的上架。再由AGV机器人结合WMS仓库管理系统，借助MES信息化管理平台，进行高效、灵活的搬运工作。例如：排列优先的拣货路径、自动提示补货信息、上架信息提示、多种盘点和巡查方式，并可以查看任务的详细信息，跟踪货物状态。

有了这些设备和能力，仓储做到了精细化管理，并具备了实时优化的调度能力。

通过物联网以及传感器对货物属性、温度、等信息进行实时采集与分析，提供针对性的指令作。从入库到出库全流程可视，实现对货物的远程感知与控，云端可以形成三维数字服务以及仓库管理策略定制等更深层次的能力，同时支持仓储管理、订单管理、运输管理多个系统协同运行，优化了成本，提高效能。成为“仓储——分拣——配送”一站式服务。由此可见，自动化设备如同四肢一样，而数字化的运营系统相当于大脑，流程可视化则助力理清脉络。帮助管理人员“足不出户”掌握仓库全流程，实现了可视化、精细化监管。

全局掌控 节省成本对于不同类商品集中堆放的仓储空间，采用不同种类传感器（烟感、温度传感器），对仓库实时环境监测，通过3D场景中进行显示，及时调配人员处理问题，保障货物安全。

线上工作流程加快了事务处理周期，平均出入库节省67%~83%的时间；人力成本减少30%，车辆成本减少20%，运营成本大大降低。

投资未来因为物联网和5G技术的成熟，物流仓储行业也开始对自身进行智能化深度改造。不仅在技术、生产效率、节能环保等方面有了重要的突破。也改变了物流仓储行业的运营思维，从体力作业转变为技术作业，解放了人力成本。而 Hightopo 的立体仓库可视化，是为您提供更加完善的智慧管理方式。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

货不再是静态的形式在仓库里存放，一个分拣中心的货一两个小时必须出去，仓储库存周期越来越短。

大数据专业是学什么的

由于现在例如亚马逊等平台大规模裁员、很多知名平台卖家的品牌授权也被无故取消，而想要加入跨境电商的卖家呈上升趋势，要吸引批量的国外客户，不仅仅是要在产品上取胜，一个精美的进口跨境电商网站也是吸引买家的必需品。建站系统、网站页面搭建、多语言电商网站模式、网站随时进行更新、修改是网站搭建必备的技术。可作性、技术壁垒高、需求量大、专业人才少是目前急需解决的问题。这样以来，搭建网站的成本必将上升。针对以上问题，短期内人才培养和成本降低较难实现，选对合适的电商平台或可解决。Starday平台在近期推出了卖家扶持，不仅为商家们提供平台技术及流量支持，还对每个优质商家提供精细化运营培训指导，另外，Starday平台选品丰富，品牌认可度较高，每个想要投身电商事业的入局着都能找到适合自己的产品定位。三、及时入局，后来者恐难居上？

主要就业方向为大数据开发、大数据运营与云计算、数据挖掘、数据分析、机器学习。

大数据技术学什么：

大数据技术与应用专业旨在培养学生系统掌握数据管理和数据挖掘方法，成为具有大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台全面部署、大数据平台应用软件开发、数据产品可视化展示与分析能力的高级专业大数据技术人才。

计算机、互联网、电子商务专业。就业方向是大数据应大数据是指在一定时间内，其内容无法被常规软件工具捕获、管理和处理的数据。大数据具有特征，即数量大、速度快、多样性、价值密度低、真实性强。大数据的使用倾向于使用预测分析、用户行为分析或其他一些先进的数据分析方法。用开发工程师、数据ETL技术员、数据可视化工程师等。

大数据是指一般软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。目前大数据是热门专业，就业前景也很乐观。大数据可以帮助企业解决问题，为企业带来前所未有的商业价值和机遇，同时也可以更好地推动企业的进步。作为新时代的我们，一定要顺应时代的发展，选择自己的专业，这样才能更好地适应时代的需求

大数据行业人才稀缺，市场需求大。目前大数据行业人才只有50万，但实际上整个行业的人才需求超过100万，这是一个巨大的人才缺口。而且，大数据覆盖各行各业，应用广泛。金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都在使用大数据。近年来，人工智能和物联网也发展迅速，大数据也是这些新兴技术的基础。未来，大数据将成为整个行业的基石。

大数据的就业方向其实可以分为三类：

随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始。我们预计，未来二十年甚至更长一段时间是大数据的黄金发展阶段，相关产业将吸引巨大的发展机遇。大部分行业都需要，有很多和营销、营销、运营相关的需求。大数据不是职位。

完成大数据认证后，可以从事大数据挖掘专家、资深行业分析师、大数据业务架构师、大数据架构师、大数据算法工程师、大数据开发工程师、大数据运维工程师。无论是国内还是国外，大数据相关的人才都很紧缺。目前市场急需使用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

电子商务物流的特点不包括( ) a 信息化 b 智能化 c 柔性化 d 个性化

2、仓储与配送：电子商务物流需要高效的仓储和配送系统来满足消费者的需求。因此，仓储管理人员、配送员、快递员等职位的需求也将增加。

电子商务物流的特点不包括( ) a 信息化 b 智能化 c 柔性化 d 个性化，是C。

电子商务物流的特点不包括柔性化。其他选项都是电子商务物流的重要特点。

信息化：电子商务物流依赖信息技术，通过信息化手段实现订单管理、库存管理、运输跟踪等全程可视化和实时。

智能化：借助物联网、大数据、人工智能等技大数据专业主要学习大数据分析、挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等一些前沿技术。术，电子商务物流实现了自动化作、智能调度、智能仓储等功能，提高效率和准确性。

个性化：电子商务物流注重满足个体消费者的个性化需求，例如提供灵活的配送时段、个性化包装等服务，以提升消费者的满意度和忠诚度。

电子商务物流是指在电子商务环境下进行的商品配送和物流管理的过程。它是支撑电子商务运作的重要组成部分，包括订单处理、库存管理、仓储管理、配送和退货等环节。

电子商务物流的就业前景

1、物流管理：随着电子商务交易量的增长，物流管理成为了至关重要的环节。企业需要专业的物流团队来进行订单处理、库存管理、运输规划和货物配送等工作。因此，物流管理人员的需求会逐渐增加。

3、运输与配送技术：随着智能物流技术的不断进步，自动化仓储设备、智能配送系统和无人机等新技术将在电子商务物流中得到广泛应用。这将带来对物流技术专家和工程师的需求。

你认为人工智能能代替多少职业

针对以上现象，各个跨境电商卖家应考虑的是如何去主动出击，选对合适的市场进行开拓业务。例如抛弃成熟的市场，选择日本、等新兴电商地。日本虽然国土面积小，但是电商环境不逊于美国市场，消费额与线下消费市场可媲美。而且伴随着全球经济的恢复、“”的建设、RCEP协议的执行、跨境电商试点城市的发展，这一切政策和执行力都表明当前日本海外市场也远远没有达到饱和的地步。其次，近缘的日地理位置，相似的消费文化，智造的品牌认可度等都可以完美避免市场内卷。迄今为止，商业航班重新起飞，供应链释放产能，物流通道铺设增速。这一切都导致跨境电商市场又迈上一个新的台阶，其中引人瞩目的Starday平台在今年“黑色星期五”购物季上取得极为亮眼的成绩。对于实力较弱、资金不足的电商小白，可以选择日本市场作为海外掘金站，跟随Starday跨境电商服务平台，其门槛低、资源丰富、供应链充足，开展市场调研，积累出海经验。

人工智能作为科技创Linux命令：对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux作系统，Windows作系统是封闭的作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础作命令。新产物，在促进人类进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

大数据需要学什么技术 可以从事哪些工作

2、对接科技。大数据与人工智能、云计算的对接是趋势也是必然，当然，未来的无人车、无人机技术都将依托大数据来实现。

学习大数据，掌握好Ja是必不可少的。Hadoop生态体系、HDFS技术、HBASE技术、Sqoop运用流程、数据仓库东西HIVE、大数据离线剖析Spark、Python言语、数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类利用数据价值的另一个时代。

Ja编程技术：Ja编程技术是大数据学习的基础，Ja是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。

Hadoop：Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与作。

Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级作等。

学大数据就业前景如何 大数据是IT行业的新宠，前景好，薪资高，越来越多的人想要转行大数据，开始学习大数据，但是对于转型着来说，面对全新的行业。

大数据行业人才稀缺，市场需求量大。目前大数据行业人才仅为50万，而实际上整个行业人才需求超100万，可谓人才缺口巨大。而且，大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。大数据在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业都有应用。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。

大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。目前，大数据行业的平均月薪能够在15K-20K左右，非常的大数据人才月薪30K也是有的，所以说大数据也是个高薪的职业。

对于大数据的就业方向，实际上可以划分为三个大类：一、大数据开发；二、系统研发；三、大数据分析。而对应的基础岗位为：一、大数据开发工程师；二、大数据系统研发工程师；三、大数据分析师。

你所了解的大数据，是真正的大数据吗

要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断过程中，可能有用的数据仅一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，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的海量、人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。高增长率和多样化的信息资产。

大数据主要能从事哪些工作？

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类数字化运营方式人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

将来会有哪些职业被人工智能淘汰

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

人工智能作为科技创十大职业：ETL研发、Hadoop开发、可视化（前端展现）工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据科学研究、数据预测（数据挖掘）分析、企业数据管理、数据安全研究。新产物，在促进人类进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

大数据未来的前景怎么样？

2020年8月17日，京东发布了2020年第二季度财报。财报显示，京东第二季度营收为2014亿元，同比增长34.3%；净利润为16亿元，同比增长125.5%。值得注意的是，在影响下，线上零售业务大幅增长的同时，京东也在技术投入方面持续加大力度，这也成为了其逆境稳增的秘诀。首先，在研究和应用方面，京东已经建立了自己的云平台，并且将其应用于京东的各个业务场景中。例如，京东物流的化升级，京东金融的风控系统建设等等。通过这些技术创新，京东不仅提升了客户体验，也实现了对供应链的优化和提高了效率。其次，在制造和数字化升级方面，京东在物流、供应链、制造等方面已经取得了不少进展。例如，通过大数据和技术，京东实现了对物流网络的优化和化，提高了配送速度和效率；同时在制造方面，京东也在加快数字化转型，利用数字技术进一步提高产品品质和产能。，在云计算、物联网等方面，京东也在加速技术投入。例如，京东云已经成为了京东数字科技的重要业务板块之一，通过为企业和个人提供基础设施和应用服务，为京东未来的发展奠定了基础。同时，京东也在大力推进物联网方面的技术研发和应用，通过硬件和传感器技术，实现了对物流、仓储等环节的数字化升级和管理。总之，通过对技术投入的不断加强，京东在行业逆境中稳步前行，实现了强劲的增长和业务转型。未来，京东还将继续推进数字化升级，积极响应新经济时代的挑战和机遇。

大数据现状分析

为什么会出现大数据呢？

2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话、仓库、收银员、清洁工、销售等工作。的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。

3、电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。

4、进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。

5、电商户崛起产来了大量网上交易数据，包含支付数据，查询行为，物流运输、购买喜好，点击顺序，评价行为等，其是信息流和资金流数据。

6、传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。

02

大数据相关工作岗位

学完大数据之后能做什么，也是大家很关心的点！

三大方向指的是：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

03

大数据前景如何

全球最管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和的岗位缺口则将达1500000！

根据商业联合会数据分析专业委员会统计，未来基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业的职位里，60%以上都在招大数据人才。

关于大数据的前景我们大体上可以从三个方面来看待：

1、市场对于人才的需求度。目前市场上的从业人数为30万，但市场缺口却在300-500万，市场需求巨大。

3、与各个行业的对接。城市建设、交通优化、旅业、医疗行业、电商等行业都将与大数据相对接，可以说，大数据将促进很多行业的快速发展。

总而言之，数据驱动一切是时代的趋势，大数据的前景也非常值得期待。

关于大数据的前景我们大体上可以从三个方面来看待：

1、市场对于人才的需求度。目前市场上的从业人数为30万，但市场缺口却在300-500万，市场需求巨大。

3、与各个行业的对接。城市建设、交通优化、旅业、医疗行业、电商等行业都将与大数据相对接，可以说，大数据将促进很多行业的快速发展。

总而言之，数据驱动一切是时代的趋势，大数据的前景也非常值得期待。

大数据未来是很有前景的。

今后生活的方方面面都是有离不开大数据的，更是有大数据更大的提高和应用。

大数据这个行业在未来它的商用前景是非常好的。因为我们在通过对大数据的分析，可以做出很好的决策，所以以后好多公司都会用到这些数据的。

大数据未来的前景只会越来越好，现在是一个科技时代，也是一个机械时代，所以在大数据面前任何的行业都还是要靠大数据来支撑的。

大数据未来的前景还是不错的,具体原因分为以下几点::大数据自身能够创造出更多的价值。 第二:大数据推动科技领域的发展。第三:大数据产业链逐渐形成

大数据大数据未来的前景我认为大数据未来的前景我认为还是比较不错大数据未来的前景我认为还是比较不错的，以后什么东西都要靠大数据来进行分析。发展也是一样。

大数据未来的前景非常可观，现在发展的这么快，大数据代替了原始的一些计算，既省工又省力，还节省时间，效率还高

人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？

二、跨境网站搭建专业人才匮乏，成本上升？

作为人工智能最重要的技术——机器的深度学习，其价值就是能够做特征表达，通过一个数学的复杂结构来表达一些以往很在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。难描述的金融现象，因此特别适合处理风险、欺诈以及金融产品的营销这些依靠过往经验难以准确定量的。例如天云大数据为光大银行做过反欺诈模型