大數據不採用

1. 大數據准不準

毫不誇張地講，大數據是准確的。否則大數據還有什麼意義呢?大數據的關鍵在於這個"大"字。這個大字，不是大小的大。而是指數量大，樣本大，規模大。大數據之所以能夠得到重視，並且能夠得到廣泛的應用，最根本的一點就是它從本質上反映了統計學的規律。就個例而言，大數據可能不準確。但從宏觀上看，大數據一定是准確的。

新冠病毒剛開始出現時，包括醫療機構在內，並不知道是怎麼回事。也因此沒有相應的治療方法。莫名其妙的發熱，乃至病亡，引起疾控部門的重視。統計數據更是提醒新冠肺炎來勢兇猛，傳播極快。此時此刻，正是大數據為決策者提供了依據。在沒有相應的有效治療辦法的情況下，為了控制疫情蔓延，只能封城。強制性地減少人與人之間的接觸。封閉，隔離，使大家都感到不便。但強制性的隔離措施大大減少了病毒感染的人數，這是不爭的事實。可見，大數據提供的信息是准確的，有益的。

當今社會時代是一個開放的時代。每時每刻都有大量的人流，物流，信息流在快速流動傳播。如何從這些大量的快速的流動中找到基本的規律，在更高的層次上進行梳導和管理，是管理者不可推卸的責任。而要真正做到這一點，大數據是必不可少的管理手段和技術。大數據如此重要，不準確顯然是不允許的。

大數據的准確性是有一系列的技術保障的。從數據的收集，統計，到最終做出科學合理的決策，都不能馬虎敷衍，它有一整套嚴格的操作流程，確保數據可靠有效。

一般情況下，大數據分析，是提供概率的，比如，同一時間、同一氣候條件下，吃午飯點某個炒菜的概率是多少！

我感覺正如你所說的大數據不太准。大數據是指數據的真實性、准確性、可信賴度和數據質量等。資料庫是獲取、存儲、管理、分析，工具軟體，信息數據集合。

大數據特點是：1、多樣；2、大量；3、高速；4、低價值密度；5、真實性。

大數據管理在變化，不斷地提高數據質量。現在是信息時代，各行各業都在研發和使用資料庫模塊，實現數字化。網上購物用得吃的早已普遍大眾化，網上法院、辦公、教學、培訓，醫療保險等等都是新模式，辦事需要身份證，現在掃碼變成數字化這是方式的變革，駕駛證變成電子證也就是數字化管理模式，疫情期間掃吉祥碼終端就知道的疫情期間行蹤軌跡路線。掃碼是能夠知道身份證號、家庭住址、配偶、子女、工作單位、父母和親屬等一系列需要的信息，想要了解這些信息只是集合權力而已。

現在隨著變化適應時代，大資料庫需要不斷變化適應時代發展需要，換句話說，通過大資料庫不出門就能從你出生到現在和想要知道的一切信息。可以說數字化給我們帶來便利，改變生活、消費方式都是變革式的。未來建立更多的資料庫，譬如，建立完善醫療看病資料庫，病源追溯，醫療責任，金融、 社會 保險更體現人性化，建立完善食品安全追溯系統等等，都須要建立完善大資料庫和質量，提高數據准確性、可信賴度。今天，我們想引用一些大數據共享大數據帶給我們的便利，必須要以官方公布的數據為准，官方公布的數據是受法律法規保護，有知情權和解釋權。總之，引用使用大數據按照規定去做，否則是要負法律責任的。我們處在信息變革的時代，攜手共進，擁抱明天。

大數據是全量數據統計，它不準，難道抽樣數理統計結果更准嗎？

先回答大數據准不準的問題：

可以肯定地說大數據是非常准確 地 ，這個毋庸置疑，大數據的分析能力以及速度是非常急速的，假如你感覺大數據不準，那隻有一個可能就是，有人在引導你的思維。。。。

對於為什麼說大數據准確，我們首先了解一下大數據的概念：
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。他是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，

大數據的 特點 ：

海量的數據規模、 快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度 低 四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

有很多數據不一定真實。

2. 為什麼處理大數據需要專門的技術,以往的技術不再適用

因為新的技術更加快速的處理信息。
傳統數據處理方法的不足：傳統的數據採集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多採用關系型資料庫Q和並行數據倉庫即可處理。對依靠並行計算提升數據處理速度方面而言，傳統的並行資料庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。傳統的數據處理方法是以處理器為中心，而大數據環境下，需要採取以數據為中心的模式，減少數據移動帶來的開銷。因此，傳統的數據處理方法，已經不能適應大數據的需求！

3. 滴滴美團等承諾不用大數據殺熟，這些企業是如何利用大數據「殺熟」的

在這一次的反壟斷調查當中，很明顯已經刺激到了很多的互聯網巨頭，它們已經表示將不會再採用大數據殺熟的方式來進行營銷。之所以會有這樣的調查，主要就是很多人在日常的生活當中已經遇到了大數據殺熟。因為他們通過相同的方法得到的花費確實不一樣的，比如不同的手機以及不同的消費模式被推送的內容是不一樣的。在這樣的情況下，企業利用大數據殺熟的方式取得更高的利潤，對於很多消費者而言，已經侵犯到他們的權益。那麼今天我們就來探討一下這些企業到底是如何利用大數據來進行殺熟的。

第三，如何看待這一次的平台承諾？

在我看來，他們的平台承諾還是具有一定可信度的。要知道，我們現在的繁榮的調查是非常嚴厲的。阿里巴巴已經得到了一個天價罰單，我想和任何一個互聯網公司都不會想要跟反壟斷再有任何的關系。所以在這樣的情況下做出這個承諾對於這些公司來說就是要明哲保身。大數據殺熟已經是一個過時的時代，他們已經不需要通過這樣的手段來提高自身的利潤。當然，對於這些公司也要不斷地保持警惕，對他們的一些所作所為也要進行嚴格的監管才可以。

4. 不是所有企業都適用大數據

不是所有企業都適用大數據
泡沫未裂，但大數據應用在國內已顯雛形。
伊利乳業採用終端管理技術，聚合零售終端店面銷售所帶來的零散數據，讓銷售計劃不再靠拍腦袋完成；山東省一批以「大數據」為標簽的旅遊網站，能夠根據旅遊者此前的購買行為，為不同的旅遊者提供針對性的服務；國內高科技公司同方股份有限公司正計劃為大數據研究成立一個專項部門……
然而，不是所有企業都適用大數據。上不上大數據要從企業實際情況和具體需求出發，企業只有具備人才培養、資金投入、技術平台等全面保障才能獲取數據價值。
首先，數據分析師的培養是最重要的。「大數據的炒作已達高峰。大數據泡沫的存在不是因為數據的作用被誇大，而是真正具備分析能力的數據分析師鳳毛麟角，故未讓大數據更好地發揮價值。」同方數據資源事業部副總經理席壯華在接受記者采訪時說。《哈佛商業評論》認為數據分析師是「21世紀最性感的職業」，海量數據刨金的誘惑、超高的技能需求讓數據分析師成為緊缺人才。「同方股份的專項大數據計劃，除了資金投入，更關鍵的是培養人才，扶植大數據產業的發展。」席壯華說。
金融、醫療等領域植入大數據，復合型人才更是不可或缺。中國工程院院士韋鈺曾表示，生物醫學引入大數據，當務之急是解決生物醫學和信息科學兼通的復合型人才缺乏問題。
其次，大數據真的很貴，企業要衡量決定是否投入大數據。據了解，Facebook每天存儲約100TB的用戶數據；NASA每天要處理約24TB的數據。驚人數據背後是高昂的費用按照亞馬遜Redshift定價，NASA需要為45天數據存儲服務支付超過100萬美元。
筆者曾采訪過幾家企業的CIO，他們多數表示企業日常所需要處理的數據並不是很大，而且數據存儲和處理的成本實在太高，按他們的預算無法承受大數據部署的成本。
最後，若應用大數據，企業要選擇成熟的大數據平台，且要和數據倉庫有高性能的連接，易於讓不同人員應用，根據業務需求讓技術人員利用平台去快速提升數據的價值。這是企業需要資金、技術投入的「大頭」，也是企業值得做功課的地方。
大數據擅長的是錦上添花而非雪中送炭，如果企業該做的事情沒做好，就別指望大數據能幫忙。正如席壯華告訴記者的，只有重視技術平台、恰當地投入資金、能吸引優秀數據分析人才的企業，才能在大數據時代有所斬獲。

5. 大數據的顯著特徵不包括什麼

你好 很高興回答你的問題
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。
(5)大數據不採用擴展閱讀：
一、具體特徵
容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。
種類（Variety）：數據類型的多樣性。
速度（Velocity）：指獲得數據的速度。
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量。
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。
二、運用
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
望採納 謝謝

6. 人力資源大數據分析時採用的外部數據不包括什麼

人力資源大數據分析時採用的外部數據不包括什麼：
人力資源大數據分析時採用的外部數據不包括ERP系統數據。
人力資源大數據指的是以人力大數據為基礎依託，通過聚合多種人力維度信息並進行分類，從新組合，從而形式的一整套完整的人力資源大數據服務體系。
人力資源大數據服務包括了勞動力資源調查及更新、人力資源市場信息化建設、人力資源產業園建設與運營等。目前由德生科技提供的人力資源大數據服務具有「證據鏈」、「多元化」、「可視化」「數字化」、等特點。可為人們提供高效、精準、個性化的服務，有效地滿足人們服務需求。

7. 什麼是大數據

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

8. 大數據 特點

一、大數據特徵
1、數據類型繁多：對數據的處理能力提出了更高的要求，例如網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據。
2、處理速度快和時效性要求高：是區分於傳統的數據挖掘，也這是大數據最顯著的特徵。
3、數據價值密度相對較低：隨著物聯網的廣泛應用，無處不在的信息感知和信息海量，但是價值密度卻較低。大數據時代亟待解決的難題是：如何通過強大的機器演算法可以更迅速地完成數據的價值「提純」。
二、大數據的四大特點
1、海量性：有IDC 最近的報告預測稱，在2020 年，將會擴大50 倍的全球數據量。現在來看，大數據的規模一直是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍可以從幾十TB到數PB不等。也就是說，存儲1 PB數據是需要兩萬台配備50GB硬碟的個人電腦。而且，很多你意想不到的來源都能產生數據。
2、高速性：指數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，創建實時數據流成為了流行趨勢，主要是通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器。企業一般需了解怎麼快速創建數據，還需知道怎麼快速處理、分析並返回給用戶，來滿足他們的一些需求。
3、多樣性：由於新型多結構數據，導致數據多樣性的增加。還包括網路日誌、社交媒體、手機通話記錄、互聯網搜索及感測器網路等數據類型造成。
4、易變性：大數據會呈現出多變的形式和類型，是由於大數據具有多層結構，相比傳統的業務數據，大數據有不規則和模糊不清的特性，導致很難甚至不能使用傳統的應用軟體來分析。隨時間演變傳統業務數據已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟體識別。現在來看，要處理並從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值，成為了企業面臨的挑戰。

9. 為什麼不採用大數據跟蹤現金流向反腐

真正的送錢，都是現金來往，根本不經過銀行系統，怎麼追查？
你不看電視上，貪官家中查出多少現金，堆成小山一樣嗎？
這種脫離線上的現金流，是沒法查明的。

10. 大數據平台的三個重要的技術部分不包括哪些

1.數據分析成為大數據技術的核心 數據分析在數據處理過程中占據十分重要的位置，隨著時代的發展，數據分析也會逐漸成為大數據技術的核心。大數據的價值體現在對大規模數據集合的智能處理方面，進而在大規模的數據中獲取有用的信息。要想逐步實現這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘。而數據的採集、存儲、和管理都是數據分析步驟的基礎，通過進行數據分析得到的結果，將應用於大數據相關的各個領域。未來大數據技術的進一步發展，與數據分析技是密切相關的
2.廣泛採用實時性的數據處理方式 在現如今人們的生活中，人們獲取信息的速度較快。為了更好地滿足人們的需求，大數據處理系統的處理方式也需要不斷地與時俱進。目前大數據的處理系統採用的主要是批量化的處理方式，這種數據處理方式有一定的局限性，主要是用於數據報告的頻率不需要達到分鍾級別的場合，而對於要求比較高的場合，這種數據處理方式就達不到要求。傳統的數據倉庫系統、鏈路挖掘等應用對數據處理的時間往往以小時或者天為單位。這與大數據自身的發展有點不相適應。大數據突出強調數據的實時性，因而對數據處理也要體現出實時性。如在線個性化推薦、股票交易處理、實時路況信息等數據處理時間要求在分鍾甚至秒極。要求極高。在一些大數據的應用場合，人們需要及時對獲取的信息進行處理並進行適當的舍棄，否則很容易造成空間的不足。在未來的發展過程中，實時性的數據處理方式將會成為主流，不斷推動大數據技術的發展和進步。
3.基於雲的數據分析平台將更加完善 近幾年來，雲計算技術發展的越來越快，與此相應的應用范圍也越來越寬。雲計算的發展為大數據技術的發展提供了一定的數據處理平台和技術支持。雲計算為大數據提供了分布式的計算方法、可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源，這些都是大數據技術發展中十分重要的組成部分。此外，雲計算具有十分豐富的IT資源、分布較為廣泛，為大數據技術的發展提供了技術支持。隨著雲計算技術的不斷發展和完善，發展平台的日趨成熟，大數據技術自身將會得到快速提升，數據處理水平也會得到顯著提升。
4.開源軟體的發展將會成為推動大數據技術發展的新動力 開源軟體是在大數據技術發展的過程中不斷研發出來的。這些開源軟體對各個領域的發展、人們的日常生活具有十分重要的作用。開源軟體的發展可以適當的促進商業軟體的發展，以此作為推動力，從而更好地服務於應用程序開發工具、應用、服務等各個不同的領域。雖然現如今商業化的軟體也是發展十分迅速，但是二者之間並不會產生矛盾，可以優勢互補，從而共同進步。開源軟體自身在發展的同時，為大數據技術的發展貢獻力量。