DMP将成为大数据金融2.0时代的典型应用，也是金融行业进入大数据金融时代必备的平台

一、项目背景： 2016年6月3日，麦可思研究院《2016年中国大学生就业报告》公布了2016年高薪职业类排行榜。数据显示，在2015届本科毕业生所从事的职业里，“计算机与数据处理”类职业薪酬最高，毕业生毕业半年后的平均月收入达5039元，“互联网开发及应用”类职业以平均月收入5017元紧跟其后。麦可思分析发现，从事这两大类职业的毕业生主要就读专业为“软件工程”和“计算机科学与技术”。此外，“经营管理”（4738元）、“房地产经营”（4673元）、“金融（银行/基金/证券/期货/理财）”（4663元）也是本科毕业生从事的薪资较高的职业类。而在2015届高职高专毕业生从事的职业类中，“经营管理”类职业（4148元）月收入较高，从事该类职业的3个主要专业分别为“物流管理”、“市场营销”、“工程造价”。“金融（银行/基金/证券/期货/理财）”（4141元）和“互联网开发及应用”（4101元）分列第二和第三。结合本科和高职高专高薪职业类榜单，结果显示，本科、高职高专的前5名高薪职业类完全一致。分析认为，这与近年来相关行业的发展密切相关。除了高薪职业类，涨薪最快的职业类也受到求职者关注。数据显示，2012届本科毕业生从事的3年后月收入涨幅最大的职业类是“美术/设计/创意”，从半年后的3117元涨至3年后的6703元，涨幅达115%。“建筑工程”和“销售”类职业分别以106%、103%的月收入涨幅，位列第二、第三位。在2012届高职高专毕业生从事的职业类中，“计算机与数据处理”3年后月收入涨幅最大，从半年后的2859元涨至3年后的6358元，涨幅为122%。从事“美术/设计/创意”类职业的高职高专毕业生月收入增长也较快，从半年后的2478元涨至3年后的5445元，涨幅为120%，位列第二。 二、目的： 增强学生对工资刚性与粘性理论的深刻理解，并能够运用该理论分析其对总供给的影响。 三、要点及评分标准（满分10分） 你对未来就业的工资待遇期望值是多少？说明理由（2分） 毕业三年后的期望值又是多少？说明理由（2分） 你觉得一家企业多久应该进行工资调整？说明理由（2分） 调整的依据有哪些？说明理由（2分） 工资调整怎样影响总供给？如果调整的过慢，会对经济有什么影响？（2分）

B、业务量大

C、涉及客户与银行双方的权益

D、是支付系统的基础，也是金融信息系统的数据源点

参考答案：错误

大数据时代下的今日头条 大数据场景应用下，以今日头条为代表的搜索、推荐、个性化定制的新闻客户端凭借技术优势成为业界焦点。通过数据分析、数据挖掘、信息检索、个性推荐算法、人工智能等技术手段，今日头条得以实现最精准的内容推荐。 今日头条作为最近年来最火的移动互联网产品之一，其成功在很大程度上取决于头条团队大胆地利用大数据和人工智能技术颠覆传统的内容传播形式。12月9日，今日头条算法架构师曹博士将首次全面介绍今日头条在内容创作、内容管理、以及内容分发方面的大数据与人工智能实践。通过众多详细的线上案例，介绍内容传播领域正在发生的大数据与人工智能革命。 截至2016年8月底，今日头条已有超过5.5亿的用户，日活跃用户超过6000 万，单用户日均启动次数约9次，单用户日均使用时长超过76分钟。 5.5亿头条用户中，女性用户占45%，男性用户占55%；从地域分布看，一线和二线城市的用户占到一半，三线及以下城市用户占比49.8%。 从用户年龄构成来看，头条用户中比重最大的是24-30岁的用户，接近47%，他们数量庞大，是目前最为接受互联网消费方式的人群。3/4的头条用户在1985年后出生，是现在和将来推动产生新兴消费方向、消费升级的主力。 算数中心是今日头条的数据部门，其数据全部由个性化推荐所积累。而今日头条是一款基于机器学习的个性化推荐引擎，其基本逻辑主要有两条： 第一，用户使用App越多时，发生的动作类型就越多，如用户的互动、阅读内容的数量、速度及场景等。通过这些动作收集而来的数据能够完整的描述用户画像，就像医生见到病人后从各个角度进行观察，并把其特征描述地很细。当细化的描述形成有结构的表格后，今日头条就能“认识”每一个人。然后再以同样的方法“认识”每篇文章、每个关键词后，系统就能够让他们在向量空间中拥有各自的位置，并通过算法进行匹配。当匹配度越高的时候，系统就认为这是该用户最想得到的信息，并进行推送。 第二，用户可能之前没有足够的历史信息提供给数据库。这种情况就需要第二条逻辑来为他们提供感兴趣的信息，即“越多的人用越懂你”。即便用户对推荐引擎来说是陌生的，但总会有相同特征的用户，比如使用苹果手机的男性、三十到四十岁年龄之间等人群画像是系统已经了解过的。它可以据此对类似人群进行解读，把用户最可能感兴趣的信息推送过去。因此，每个人的头条都是不一样的，即“你所关心的才是头条”。 按照以上两条逻辑，我们对文章和用户的匹配和连接对象进行了更细化的拆分。今日头条的推荐引擎按照关键词和分类先把文章分到具体的特征向量中，再对用户进行定位，并分配到具体的特征向量中。最后将这两者进行匹配，按照推荐引擎学习到的算法，把不同的信息推送到每位用户。 在整个推荐过程中，受众也会对文章进行反馈。对于反馈信息，会把它沉淀下来放到媒体实验室，而媒体实验室就是对今日头条后台数据进行提取和分析的数据产品。但媒体实验室现在最主要的功能就是来促进创作、服务创作者，用数据来告诉创作者，目前的内容的潮头在哪里？他们写什么样的东西可能会受欢迎？受众是什么样子的？等等。 目前，人工智能已经可以在财经报道，体育赛事报道等领域自动创作内容，可读性完全可以媲美人工编辑；智能算法还可以自动给出封面建议，以减少视频上传者的选择成本；智能算法也可以从体育比赛，MV等长视频中自动抽取精彩片段，甚至生成gif，可以节省用户时间和流量。 根据案例： （1）试从决策支持的角度分析今日头条的特点。 （2）试从大数据应用分析的角度分析今日头条的特点。 （3）从人工智能的角度，预测一下今日头条的发展趋势。

此题为判断题(对，错)。