☑️نقشه راه هوش تجاری كلان داده:
· بخش زیر ساخت و ETL :
1- انتخاب و تسلط به ابزار های استخراج، پاکسازی و بارگذاری داده(ETL ) رایج ترین ابزارها ODI در پلتفرم اوراکل، SSIS در پلتفرم مایکروسافت، Sqoop و Flume در پلتفرم بیگ دیتا
2- انتخاب معماری و رویکرد مناسب جهت بارگذاری داده ها در انبار داده (Top down – Button up – Mix up)
نکته: برای اطلاعات بیشتر در مورد معماری های فوق کتابهای انبار داده Kimball و Inman مراجعه شود.برای انتخاب هر کدام از معماری های فوق فاکتورهای بسیار زیادی مطرح هست مثلا سرعت انجام پروژه، حجم و تنوع دیتا، مشخص بودن SCOPE پروژه و ... فاکتورهای تعیین کننده جهت انتخاب یکی از روشهای فوق الذکر است.
3- تسلط در استفاده از تکنولوژی های OLAP، MOLAP،ROLAP و HOLAP و براساس موضوعات مختلف و معماری مورد نیاز در ساخت انبار داده جهت ساخت کیوب
4- تسلط در ایجاد اتصال ابزارهای ETL به دیتا بیس های عملیاتی مانند Structure ,Unstructured DATA و همچنین به Data Warehouse
5- قابلیت استفاده از تکنولوژی های CDC(Change Data Capture) و SCD (Slowly Change Dimension)
6- اتصال ابزار ETL به انواع پایگاه داده ها مختلف مانند Socket ، DB Link ، Web service و ... جهت دریافت و ارسال
· بخش انبار داده:
1- انتخاب و تسلط به یکی از پایگاه داده های مطرح دنیا مانند ORACLE،DB2 ،Microsoft،Mongo DBو... و بر اساس نیازهای تعریف شده
2- ساخت کیوب شامل STAR ، Snow Flake ، Fact Consolation
3- تسلط به مفاهیم QUERY OPTIMIZATION از قبیل : ایجاد پارتیشن بندی ،نحوه ایندکس گذاری ترکیبی و چندتائی ،اکتیو کردن قابلیت IN-MEMORY در سطح SESSION،TABLE SPACE،TABLE و FIELD جهت افزایش کارائی و سرعت دسترسی به دیتای کیوب
4- تسلط MATERIALIZE VIEW،PROCEDURE،FUNCTION و QUERY نویسی در محیط های برنامه نویسی پایگاه داده
5- تسلط به ساخت FACT و DIMENSION برای ساخت FACT بایستی مواردی مثل NUMBER بودن تمامی فیلدها،وجود کلید خارجی،MEASURE ها شرط اولیه و مهم است. برای ایجاد DIMENSION بایستی به مواردی مثل قابلیت سلسله مراتبی بودن فیلدها مانند (سال،فصل، ماه و روز در جدول DATE)، داشتن کلید اصلی جز موارد مهم و اصلی آن به شمار می رود.
6- قابلیت ایجاد ARCHIVE Data در انبار داده جهت مدیریت داده های بلا استفاده و کم اهمیت در طول بازه زمانی(حذف تدریجی داده های بلااستفاده و کم اهمیت بصورت تدریجی و در بازه زمانی تعریف شده و انتقال به پایگاه داده آرشیو)
· بخش داده کاوی و داشبوردهای تحلیلی:
1- مطالعه و تسلط کافی به اسکریپت نویسی مبتنی بر تکنولوژی های MDX،DAX
2- انتخاب و تسلط بر یکی از ابزارهای OBIEE ،BI Microsoft ، Tableau ، Qlikview و ...
3- قابلیت اسکریپت نویسی و استفاده از فانکشن ها در ابزارهای هوش تجاری فوق الذکر
4- اتصال و فراخوانی داشبوردهای هوش تجاری به کیوب داده
5- توانائی ایجاد DRILL DOWN ، ROLL UP ، DICE و SLICE در ابزارهای هوش تجاری جهت تحلیل های چند بعدی
6- تهیه پروتوتایپ داشبوردهای طراحی شده برای استفاده کنندگان و با سطوح دسترسی و امکانات لازم در هر داشبورد مدیریتی و مورد نیاز کسب و کار
7- ایجاد AGENT و ACTION و ارسال گزارشات تحلیلی با شرایط خاص وسطح دسترسی
8- و خدمات متنوع دیگر مثل اتصال مستقیم ریپازیتوری به اکسل،قابلیت استفاده درست و بجا از انواع histogram برای نمایش اطلاعات توصیفی و ترندها،پیاده سازی scorecards ، watch List و ...
9- طراحی و پیاده سازی روش های داده کاوی شامل روش های پیش بینی و توصیفی در ابعاد مختلف
10- پیاده سازی روش های داده کاوی با استفاده از ابزارهای داده کاوی مثل R ، پایتون
11- تحلیل و شناخت کامل از فرایندهای کسب و کار،سیستمهای موجود در بخش های مختلف با همکاری کارشناس خبره کسب و کار
12- استخراج KPI (KEY PERFORMANCE INDICATOR) و CSF (CRITICAL SUCCESS FACTOR) مطابق با مسئله و نیاز تعریف شده توسط کارفرما
13- تعریف سطوح دسترسی کاربران جهت استفاده از داشبوردهای طراحی شده
14- امکان نمایش داشبوردها در ابزارهای موبایل،تبلت و ...
استفاده از قابلیت های prompt و لینک دیتا بین داشبوردهای Master و Slave
سپاس- عالیشاهی
@BIMining
· بخش زیر ساخت و ETL :
1- انتخاب و تسلط به ابزار های استخراج، پاکسازی و بارگذاری داده(ETL ) رایج ترین ابزارها ODI در پلتفرم اوراکل، SSIS در پلتفرم مایکروسافت، Sqoop و Flume در پلتفرم بیگ دیتا
2- انتخاب معماری و رویکرد مناسب جهت بارگذاری داده ها در انبار داده (Top down – Button up – Mix up)
نکته: برای اطلاعات بیشتر در مورد معماری های فوق کتابهای انبار داده Kimball و Inman مراجعه شود.برای انتخاب هر کدام از معماری های فوق فاکتورهای بسیار زیادی مطرح هست مثلا سرعت انجام پروژه، حجم و تنوع دیتا، مشخص بودن SCOPE پروژه و ... فاکتورهای تعیین کننده جهت انتخاب یکی از روشهای فوق الذکر است.
3- تسلط در استفاده از تکنولوژی های OLAP، MOLAP،ROLAP و HOLAP و براساس موضوعات مختلف و معماری مورد نیاز در ساخت انبار داده جهت ساخت کیوب
4- تسلط در ایجاد اتصال ابزارهای ETL به دیتا بیس های عملیاتی مانند Structure ,Unstructured DATA و همچنین به Data Warehouse
5- قابلیت استفاده از تکنولوژی های CDC(Change Data Capture) و SCD (Slowly Change Dimension)
6- اتصال ابزار ETL به انواع پایگاه داده ها مختلف مانند Socket ، DB Link ، Web service و ... جهت دریافت و ارسال
· بخش انبار داده:
1- انتخاب و تسلط به یکی از پایگاه داده های مطرح دنیا مانند ORACLE،DB2 ،Microsoft،Mongo DBو... و بر اساس نیازهای تعریف شده
2- ساخت کیوب شامل STAR ، Snow Flake ، Fact Consolation
3- تسلط به مفاهیم QUERY OPTIMIZATION از قبیل : ایجاد پارتیشن بندی ،نحوه ایندکس گذاری ترکیبی و چندتائی ،اکتیو کردن قابلیت IN-MEMORY در سطح SESSION،TABLE SPACE،TABLE و FIELD جهت افزایش کارائی و سرعت دسترسی به دیتای کیوب
4- تسلط MATERIALIZE VIEW،PROCEDURE،FUNCTION و QUERY نویسی در محیط های برنامه نویسی پایگاه داده
5- تسلط به ساخت FACT و DIMENSION برای ساخت FACT بایستی مواردی مثل NUMBER بودن تمامی فیلدها،وجود کلید خارجی،MEASURE ها شرط اولیه و مهم است. برای ایجاد DIMENSION بایستی به مواردی مثل قابلیت سلسله مراتبی بودن فیلدها مانند (سال،فصل، ماه و روز در جدول DATE)، داشتن کلید اصلی جز موارد مهم و اصلی آن به شمار می رود.
6- قابلیت ایجاد ARCHIVE Data در انبار داده جهت مدیریت داده های بلا استفاده و کم اهمیت در طول بازه زمانی(حذف تدریجی داده های بلااستفاده و کم اهمیت بصورت تدریجی و در بازه زمانی تعریف شده و انتقال به پایگاه داده آرشیو)
· بخش داده کاوی و داشبوردهای تحلیلی:
1- مطالعه و تسلط کافی به اسکریپت نویسی مبتنی بر تکنولوژی های MDX،DAX
2- انتخاب و تسلط بر یکی از ابزارهای OBIEE ،BI Microsoft ، Tableau ، Qlikview و ...
3- قابلیت اسکریپت نویسی و استفاده از فانکشن ها در ابزارهای هوش تجاری فوق الذکر
4- اتصال و فراخوانی داشبوردهای هوش تجاری به کیوب داده
5- توانائی ایجاد DRILL DOWN ، ROLL UP ، DICE و SLICE در ابزارهای هوش تجاری جهت تحلیل های چند بعدی
6- تهیه پروتوتایپ داشبوردهای طراحی شده برای استفاده کنندگان و با سطوح دسترسی و امکانات لازم در هر داشبورد مدیریتی و مورد نیاز کسب و کار
7- ایجاد AGENT و ACTION و ارسال گزارشات تحلیلی با شرایط خاص وسطح دسترسی
8- و خدمات متنوع دیگر مثل اتصال مستقیم ریپازیتوری به اکسل،قابلیت استفاده درست و بجا از انواع histogram برای نمایش اطلاعات توصیفی و ترندها،پیاده سازی scorecards ، watch List و ...
9- طراحی و پیاده سازی روش های داده کاوی شامل روش های پیش بینی و توصیفی در ابعاد مختلف
10- پیاده سازی روش های داده کاوی با استفاده از ابزارهای داده کاوی مثل R ، پایتون
11- تحلیل و شناخت کامل از فرایندهای کسب و کار،سیستمهای موجود در بخش های مختلف با همکاری کارشناس خبره کسب و کار
12- استخراج KPI (KEY PERFORMANCE INDICATOR) و CSF (CRITICAL SUCCESS FACTOR) مطابق با مسئله و نیاز تعریف شده توسط کارفرما
13- تعریف سطوح دسترسی کاربران جهت استفاده از داشبوردهای طراحی شده
14- امکان نمایش داشبوردها در ابزارهای موبایل،تبلت و ...
استفاده از قابلیت های prompt و لینک دیتا بین داشبوردهای Master و Slave
سپاس- عالیشاهی
@BIMining
کارگاه بیگ دیتا در روزهای 8 و 9 شهریور97 ارائه دهنده : محمد عالیشاهی **اطلاعات تکمیلی: @BIRegister
BIG-DATA&BI_n2.pdf
468.9 KB
اطلاعات تکمیلی کارگاه کلان داده شامل هزینه کارگاه،مدت زمان،سرفصلها ، ابزارها و پلتفرم های مورد استفاده و مکان برگزاری و اطلاعات دیگر
♻️چهارتا وبسایت عالی برای دریافت رایگان پایان نامه های خارجی
1️⃣ http://oaktrust.library.tamu.edu/handle/1969.1/2
2️⃣ http://www.diva-portal.org/smash/search.jsf?dswid=-2422
3️⃣ http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/7582
4️⃣ http://www.essays.se/
👁🗨 @BIMining
1️⃣ http://oaktrust.library.tamu.edu/handle/1969.1/2
2️⃣ http://www.diva-portal.org/smash/search.jsf?dswid=-2422
3️⃣ http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/7582
4️⃣ http://www.essays.se/
👁🗨 @BIMining
www.essays.se
ESSAYS.SE: Swedish university essays
Search and download thousands of Swedish university essays. In full text. And free of charge.
📣 استخدام متخصص پایگاه داده اوراکل در شرکت توسن تکنو
Oracle Database Administrator
شرایط و ویژگی ها:
1- رشته تحصلی: کامپیوتر / نرم افزار
2- آشنا با زبان Oracle SQL
3- آشنا با نصب و راه اندازی Oracle DataBase
4- آشنایی با ابزارهای SQL Plus و SQL Developer
5- آشنایی با سیستم عامل لینوکس
6- آشنایی با مفاهیم بانک های رابطه ای و مفاهیم پایه ای بانک اطلاعاتی Oracle
7- آشنا با Oracle RAC و Oracle DB Guard
8- حداقل دو سال سابقه کار مرتبط
✉️ ارسال رزومه به:
recruitment@tosantechno.com
Oracle Database Administrator
شرایط و ویژگی ها:
1- رشته تحصلی: کامپیوتر / نرم افزار
2- آشنا با زبان Oracle SQL
3- آشنا با نصب و راه اندازی Oracle DataBase
4- آشنایی با ابزارهای SQL Plus و SQL Developer
5- آشنایی با سیستم عامل لینوکس
6- آشنایی با مفاهیم بانک های رابطه ای و مفاهیم پایه ای بانک اطلاعاتی Oracle
7- آشنا با Oracle RAC و Oracle DB Guard
8- حداقل دو سال سابقه کار مرتبط
✉️ ارسال رزومه به:
recruitment@tosantechno.com
oraclesadvancedanalytics12-161201202107.pdf
7.6 MB
Oracle’s Advanced Analytics - Machine Learning Platform , NewFeatures& Road Map ; Bigger,Better,Faster, More!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
مفهوم و کاربرد Big Data @BIMining
فهرست.pdf
1.1 MB
فهرست مطالب كتاب هوشمندسازي كسب و كار
لینک سفارش خرید: s.yaghoubi68@gmail.com @BIMining
لینک سفارش خرید: s.yaghoubi68@gmail.com @BIMining
👍1
انواع DataSet ها
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
دیتاست مربوط به یو تیوب
http://netsg.cs.sfu.ca/youtubedata
دیتاست مربوط به داده های شبکه
http://networkdata.ics.uci.edu/netdata/html/bkHam.html
مجموعه داده های طبقه بندی شده در دیتاپول در موضوعات مختلف
http://www.datapool.ir
دیتاست مربوط به تشخیص چهره
http://www.face-rec.org/databases
دیتاست مربوط به دسته بندی حملات شبکه
http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html
دیتاست مربوط به وام های داده شده ، دیر کرد و غیره به مشتریان است
https://www.lendingclub.com/info/download-data.action
دیتاست مربوط به تصادفات جاده ای
http://www.nyc.gov/html/nypd/html/traffic_reports/motor_vehicle_collision_data.shtml
دیتاست مربوط به گربه ها
http://137.189.35.203/WebUI/CatDatabase/catData.html
دیتاست مربوط به حراجی آنلاین eBay
http://www.modelingonlineauctions.com/datasets
دیتاست مربوط به موسیقی و صدا
http://labrosa.ee.columbia.edu/millionsong/
دیتاست مربوط به انواع شبکه های موجود و وب سایت ها – دانشگاه استنفورد
http://snap.stanford.edu/data/index.html
دیتاست های مربوط به یادگیری ماشین
http://archive.ics.uci.edu/ml
گروه داده کاوی دانشگاه تگزاس
http://www.cs.utexas.edu/users/dmg/
وب سایت های مجموعه داده:
http://aws.amazon.com/public-data-sets
http://stackoverflow.com/questions/381806/large-public-datasets
https://archive.org/details/stackexchange
https://networkdata.ics.uci.edu/resources.php
https://www.kaggle.com
http://www.data.gov
http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html
http://socialcomputing.asu.edu/pages/datasets
http://nodexlgraphgallery.org/Pages/Default.aspx
http://konect.uni-koblenz.de
@BIMining كانال
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
دیتاست مربوط به یو تیوب
http://netsg.cs.sfu.ca/youtubedata
دیتاست مربوط به داده های شبکه
http://networkdata.ics.uci.edu/netdata/html/bkHam.html
مجموعه داده های طبقه بندی شده در دیتاپول در موضوعات مختلف
http://www.datapool.ir
دیتاست مربوط به تشخیص چهره
http://www.face-rec.org/databases
دیتاست مربوط به دسته بندی حملات شبکه
http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html
دیتاست مربوط به وام های داده شده ، دیر کرد و غیره به مشتریان است
https://www.lendingclub.com/info/download-data.action
دیتاست مربوط به تصادفات جاده ای
http://www.nyc.gov/html/nypd/html/traffic_reports/motor_vehicle_collision_data.shtml
دیتاست مربوط به گربه ها
http://137.189.35.203/WebUI/CatDatabase/catData.html
دیتاست مربوط به حراجی آنلاین eBay
http://www.modelingonlineauctions.com/datasets
دیتاست مربوط به موسیقی و صدا
http://labrosa.ee.columbia.edu/millionsong/
دیتاست مربوط به انواع شبکه های موجود و وب سایت ها – دانشگاه استنفورد
http://snap.stanford.edu/data/index.html
دیتاست های مربوط به یادگیری ماشین
http://archive.ics.uci.edu/ml
گروه داده کاوی دانشگاه تگزاس
http://www.cs.utexas.edu/users/dmg/
وب سایت های مجموعه داده:
http://aws.amazon.com/public-data-sets
http://stackoverflow.com/questions/381806/large-public-datasets
https://archive.org/details/stackexchange
https://networkdata.ics.uci.edu/resources.php
https://www.kaggle.com
http://www.data.gov
http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html
http://socialcomputing.asu.edu/pages/datasets
http://nodexlgraphgallery.org/Pages/Default.aspx
http://konect.uni-koblenz.de
@BIMining كانال
face-rec.org
Face Recognition Homepage - Databases
Face Recognition - Databases
حداقل توان محاسباتی مغز انسان ۳۰برابر بیشتر از سکویا(قویترین هوش مصنوعی) است ,توان برقراری ارتباط و تحلیل بین یافته های حواس مختلف, مهمترین نقطه قوت مغز انسان است. @BIMining
✅هوش مصنوعی و آینده ما
اخیراً در رقابتی میان چند شرکت و مؤسسه تحقیقاتی، آزمایشگاه هوش مصنوعی دانشگاه استنفورد موفق شد در کویر نِوادای آمریکا، وسیله نقلیه ای را بدون راننده برای ۲۱۱ کیلومتر آزمایش کند. این مؤسسه از طرف آژانس پروژه های عالی پنتاگون، دو میلیون دلار جایزه گرفت.
پیش بینی میشود تا سال ۲۰۳۵، ۲۸ درصد مشاغل با وجود هوش مصنوعی در خطر باشند. به عنوان مثال، اگر کامیون های بدون راننده در آمریکا عملیاتی شوند، دو میلیون شغل از بین میرود. هم اکنون یک میلیون خودرو در چین بدون بنزین و با باطری کار میکند و صد شرکت چینی در تولید خودرو و کامیون برقی در حال فعالیت هستند.شرکت Ping An از طریق ۵۰ عکس از صورت متقاضیان وام، تصمیم میگیرد به آنها وام بدهد یا خیر. شرکت بزرگ مواد شوینده جانسون و جانسون از طریق نرم افزار، متقاضیان را استخدام میکند. در علوم پزشکی و اعمال جراحی نیز، هوش مصنوعی پیشرفت های قابل توجهی ایجاد کرده است.
یکی از زمینه های هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز و انرژی است. چینی ها با شدت بالا در پی انرژی های جایگزین هستند. هم اکنون ۲۴ درصد انرژی چین از این نوع صنایع است؛ در آمریکا ۱۵ درصد. چینی ها ۴۷ میلیارد دلار برای بهره برداری از انرژی خورشیدی سرمایه گذاری کرده اند و این در حالی است که چین ۸۰ درصد نیازهای انرژی خود را وارد میکند. چینی ها در صنعت گاز آلاسکا، ۴۳ میلیارد و شرکت Rosneft روسی، ۹ میلیارد دلار سرمایه گذاری کرده اند. با توجه به اینکه در ۲۵ سال گذشته، ۲۵۰۰۰ رودخانه در چین خشک شده است، برای انتقال آب از جنوب به شمال، ۴۸ میلیارد دلار هزینه شده و هوش مصنوعی در صرفه جویی و کارآمدی آب با دقت بالا به کار گرفته شده است.
رقابت اصلی در جهان در هوش مصنوعی میان آمریکا و چین است. بسیاری از شرکت های آمریکایی که فعالیت آنها کارگر محور است، به خرید شرکت های هوش مصنوعی روی آوردهاند تا در آینده عقب نمانند.طی سال های ۲۰۱۶-۲۰۱۳، چینی ها سعی کردند ۲۷ شرکت آمریکایی را در حوزه هوش مصنوعی نقداً خریداری کنند که با مخالفت خزانه داری آمریکا با عنوان تهدید علیه امنیت ملّی روبرو شدند. دسترسی به فناوری و هوش مصنوعی در آمریکا برای چینی ها بسیار تعیین کننده است. ۳۰ سال پیش تجارت این دو کشور ۸ میلیارد دلار بود، هم اکنون به حدود ۶۳۶ رسیده است. در سال ۲۰۱۱ کنگره آمریکا، پروژه های مشترک با چین برای سازمان ناسا را غیر قانونی اعلام کرد. دولت آمریکا مراقب شرکت های آمریکایی در چین نیز میباشد.
@BIMining
اخیراً در رقابتی میان چند شرکت و مؤسسه تحقیقاتی، آزمایشگاه هوش مصنوعی دانشگاه استنفورد موفق شد در کویر نِوادای آمریکا، وسیله نقلیه ای را بدون راننده برای ۲۱۱ کیلومتر آزمایش کند. این مؤسسه از طرف آژانس پروژه های عالی پنتاگون، دو میلیون دلار جایزه گرفت.
پیش بینی میشود تا سال ۲۰۳۵، ۲۸ درصد مشاغل با وجود هوش مصنوعی در خطر باشند. به عنوان مثال، اگر کامیون های بدون راننده در آمریکا عملیاتی شوند، دو میلیون شغل از بین میرود. هم اکنون یک میلیون خودرو در چین بدون بنزین و با باطری کار میکند و صد شرکت چینی در تولید خودرو و کامیون برقی در حال فعالیت هستند.شرکت Ping An از طریق ۵۰ عکس از صورت متقاضیان وام، تصمیم میگیرد به آنها وام بدهد یا خیر. شرکت بزرگ مواد شوینده جانسون و جانسون از طریق نرم افزار، متقاضیان را استخدام میکند. در علوم پزشکی و اعمال جراحی نیز، هوش مصنوعی پیشرفت های قابل توجهی ایجاد کرده است.
یکی از زمینه های هوش مصنوعی در صنعت نفت و گاز و انرژی است. چینی ها با شدت بالا در پی انرژی های جایگزین هستند. هم اکنون ۲۴ درصد انرژی چین از این نوع صنایع است؛ در آمریکا ۱۵ درصد. چینی ها ۴۷ میلیارد دلار برای بهره برداری از انرژی خورشیدی سرمایه گذاری کرده اند و این در حالی است که چین ۸۰ درصد نیازهای انرژی خود را وارد میکند. چینی ها در صنعت گاز آلاسکا، ۴۳ میلیارد و شرکت Rosneft روسی، ۹ میلیارد دلار سرمایه گذاری کرده اند. با توجه به اینکه در ۲۵ سال گذشته، ۲۵۰۰۰ رودخانه در چین خشک شده است، برای انتقال آب از جنوب به شمال، ۴۸ میلیارد دلار هزینه شده و هوش مصنوعی در صرفه جویی و کارآمدی آب با دقت بالا به کار گرفته شده است.
رقابت اصلی در جهان در هوش مصنوعی میان آمریکا و چین است. بسیاری از شرکت های آمریکایی که فعالیت آنها کارگر محور است، به خرید شرکت های هوش مصنوعی روی آوردهاند تا در آینده عقب نمانند.طی سال های ۲۰۱۶-۲۰۱۳، چینی ها سعی کردند ۲۷ شرکت آمریکایی را در حوزه هوش مصنوعی نقداً خریداری کنند که با مخالفت خزانه داری آمریکا با عنوان تهدید علیه امنیت ملّی روبرو شدند. دسترسی به فناوری و هوش مصنوعی در آمریکا برای چینی ها بسیار تعیین کننده است. ۳۰ سال پیش تجارت این دو کشور ۸ میلیارد دلار بود، هم اکنون به حدود ۶۳۶ رسیده است. در سال ۲۰۱۱ کنگره آمریکا، پروژه های مشترک با چین برای سازمان ناسا را غیر قانونی اعلام کرد. دولت آمریکا مراقب شرکت های آمریکایی در چین نیز میباشد.
@BIMining