一、数据行业分类？
归纳起来可以按照以下方式进行分类：
(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。
(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。
(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。
(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式
二、大数据技术行业分类？
大数据技术行业可以根据其应用领域和技术特点进行多重分类。根据应用领域划分，可以分为大数据分析、大数据存储、大数据处理等方面；根据技术特点划分，可以分为大数据平台、大数据工具、大数据算法等方面。此外，大数据技术行业还可以按照服务对象进行分类，比如大数据服务商、大数据咨询公司等。总的来说，大数据技术行业具有多种维度的分类，这些分类方式可以帮助人们更好地理解和应用大数据技术。
三、教育行业数据分类分级标准？
教育大数据可以分为四层，由内到外分别是基础层、状态层、资源层和行为层。
基础层：也就是我们国家最最基础的数据，是高度保密的数据；包括教育部2012年发布的七个教育管理信息系列标准中提到的所有数据，如学校管理信息、行政管理信息和教育统计信息等；
状态层，各种装备、环境与业务的运行状态的数据；必然设备的耗能、故障、运行时间、校园空气质量、教室光照和教学进度等；
资源层，最上层是关于教育领域的用户行为数据。比如PPT课件、微课、教学视频、图片、游戏、教学软件、帖子、问题和试题试卷等；
行为层：存储扩大教育相关用户（教师、学生、教研员和教育管理者等）的行为数据，比如学生的学习行为数据、教师的教学行为数据、教研员的教学指导行为数据以及管理员的系统维护行为数据等。
四、九大行业分类？
九大行业分别是水利、航天军工、电子信息、节能环保、证券、煤化工、大物流、智能电视、智能电网，证券的种类主要包括资本证券、货币证券和商品证券等。
所谓“大物流”，是指企业的自有物流（车队、仓库、人员等）和第三方物流企业的配送信息与资源的共享，以实现更大限度的利用社会各方面的资源。
五、14大行业怎么分类？
农林牧渔业
建筑业
服务业
仪器仪表及文化办公用机械制造业
化学工业
矿采选业
轻工业
通用、专用设备制造业
通信设备、计算机及其他电子设备制造业
石油加工、炼焦及核燃料加工业
交通运输设备制造业
金属冶炼及压延加工业
电气机械及器材制造业
公用事业
（某篇文献上的分类）
六、五大行业分类？
行业包括农业，林业，牧业，副业和渔业。行业包括制造业，裁决业，建筑业和公共工程，上下水道，煤气卫生部门。行业又称服务业，它是指第一，第二产业以外的其他行业，包括商业金融，保险，不动产业，运输，通信业。服务业以及其他非物质生产部门。这是行业，是前三大产业的延伸。第五行业又称文化产业。
七、十大行业分类？
中证的行业分类从一级行业上主要分为十大类：
00能源，01原材料，02工业，03可选消费，04主要消费、
05医药卫生、
06金融地产、
07 信息技术、
08电信业务、
09公用事业。
八、大数据行业分类
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业的热门话题。大数据的定义涉及到对海量数据的采集、处理和分析，通过挖掘数据中的规律和价值，为企业决策提供重要参考。大数据行业分类是对这一领域的进一步细分，根据不同的应用场景和技术特点将大数据行业划分为几大类别。
大数据行业分类概述
大数据行业分类是根据不同的需求和技术方向对大数据行业进行划分，主要包括但不限于以下几类：
- 金融行业： 金融行业是大数据应用的先行者，通过大数据分析，金融机构可以更准确地进行风险管理、精准营销和信用评估等。
- 医疗健康行业： 大数据在医疗健康领域的应用日益广泛，如疾病预测诊断、个性化治疗等方面发挥着重要作用。
- 零售行业： 零售行业利用大数据分析客户购买习惯、商品销售情况等信息，优化商品搭配、推广策略，提升销售效率。
- 制造业： 大数据在制造业的应用涵盖生产过程优化、设备预测性维护、供应链管理等方面，提高生产效率和产品质量。
- 能源行业： 能源行业利用大数据对能源消耗、供需情况进行分析，制定能源节约政策和资源优化方案。
大数据行业分类细分
除了按照行业领域划分外，大数据行业还可以根据技术应用和数据处理方式进行细分，主要包括以下几个方面：
- 数据采集与清洗： 这是大数据处理的第一步，包括数据源的选取、数据的清洗和去重等工作。
- 数据存储与管理： 大数据需要庞大的存储空间和高效的数据管理系统来支撑数据处理和分析。
- 数据处理与分析： 包括数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，用于从海量数据中发现规律和价值。
- 数据可视化与应用： 将数据处理结果以可视化的方式展示，帮助用户更直观地理解数据背后的信息。
大数据行业的发展趋势
随着人工智能、云计算、物联网等新技术的不断发展，大数据行业也在不断创新和演进，未来的发展趋势主要包括但不限于以下几个方向：
- 智能化应用： 大数据将更多地与人工智能结合，实现智能化决策、自动化分析等功能。
- 跨行业融合： 大数据行业将会与各行各业深度融合，共同推动各个领域的发展与进步。
- 隐私保护： 针对数据安全和隐私保护的需求，大数据行业将加强数据安全技术和法规法律的建设。
- 边缘计算： 大数据处理不再局限于中心服务器，边缘计算将会成为一种新的数据处理方式。
结语
综上所述，大数据行业分类对于深入理解大数据应用和发展具有重要意义。通过对大数据行业的分类和细分，可以更好地掌握不同行业的需求和技术趋势，为大数据应用和研究提供更准确的指导和支持。
九、行业分类？
行业分类：
A 农、林、牧、渔业
B 采矿业
C 制造业
D 电力、燃气及水的生产和供应业
E 建筑业
F 交通运输、仓储和邮政业
G 信息传输、计算机服务和软件业
H 批发和零售业
I 住宿和餐饮业
J 金融业
K 房地产业
L 租赁和商务服务业
M 科学研究、技术服务和地质勘查业
N 水利、环境和公共设施管理业
O 居民服务和其他服务业
我国经济成份划分为9种类型:
国有经济、集体经济、私营经济、个体经济、联营经济、股份制经济、外商投资经济、港澳台投资经济、其它经济。
行业分类，是指从事国民经济中同性质的生产或其他经济社会的经营单位或者个体的组织结构体系的详细划分，如林业，汽车业，银行业等。行业分类可以解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位。
解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位，分析影响行业发展的各种因素以及判断对行业的影响力度，预测并引导行业的未来发展趋势，判断行业投资价值，揭示行业风向，为各组织机构提供投资决策或投资依据。
十、IT行业分类？
IT行业总体来说分为三个方面
1.网络
2.软件
3.集成电路
三个方面的就业方向：
1.集成电路方向，这是一个非常专业的方向，需要求职者有很强的专业知识，这些专业知识很能通过培训来补充，需要很好的类似于大学教育的培养；这类人才就业面很窄，但如果就业了，其薪水很高（当然要看企业的情况）
2.软件方向，这个方面比集成电路设计在专业上相对宽一些，一个好的软件工程师，也需要有扎实的数学基础。常规的培训可以使一个没有软件基础的人成为一个软件蓝领，但要成为软件设计人员，还是需要相当的工作与学习时间；这类人才大多就业于软件企业；
3.网络方向，这个方面涉及的面就比前两者宽得多，通过培训可能从一个对网络技术不了解的人逐步成为网络的工程师，因为网络技术是一种更偏向于操作的技术。在就业面也宽得多，因为信息化是一个全社会的工程，政府、企业都在进行信息化，都需要在网络方面寻找合适的人才进行其网络系统的运行、管理、维护。
而不同网络工程师却是各行各业所需要的。
什么是网络工程师，我们可以从企业信息化的岗位体系中作一些了解。企业（或政府）信息化过程中需要以下四种人：
1.企业信息化主管：负责信息化建设中的目标与方案决策，信息化建设中的方向研究；
2.工程技术人员：负责信息化系统的设计、建设，包括设备、系统、数据库、应用系统的建设；
3.运行维护人员：负责信息化系统的运行、维护、管理以及基本的开发；
4.操作应用人员：主要应用信息化系统进行本职工作。
在企业信息化建设运行的过程来看，一个企业会把建设过程以外包方式交给专业的IT公司来完成，于是一般一个企业不会有IT系统的工程技术人员，可以说IT系统的工程技术人员都集中于专业的IT公司；而当信息化系统建成后，企业一般会有一个人，或一个组来负责信息化系统的运行、维护、管理，这部份人是企业必配的，而且从成本角度来看，企业会招聘一个对网络设备、网络系统、数据库、网络管理、网络安全以及基本网络开发都有所了解的人来负责其信息化系统，这类人一般叫网管。这类人的知识是水平性的，多方面的，但不是特别专业的。如果当企业真正遇到非常专业的技术问题，一般会让这个网管带着问题咨询专业的IT公司。
因此从这个角度来看，网络工程师的就业面会远大于其它两类工程师。
1.网络设备技术，这主要涉及网络的硬件建设，包括路由器、交换机、组局网、广网，这方面有代表性的是CISCO、NORTEL；
2.网络操作系统，这主要涉及操作系统的系统管理与网络管理，这方向有代表性的是WINDOWS 2000、UNIX、LINUX等；
3.网络数据库，这主要涉及应用于网络的数据库，这方面有代表性的是SQL和ORACLE等；
4.网络安全，大家不应把网络安全片面的想成对操作系统、应用系统的安全，其实安全问题在网络的各方面都存在，在这方面国内还没有出现比较好、比较全面的认证；
5.网络管理，这涉及一个局网、广网的综合管理、优化、计费等等，也没有一个综合性的认证；
6.网络应用开发，企业的网站的基本开发、互动性开发，技术有ASP等等。
