1. 大數據思維是哪四個
總體思維、容錯思維、相關思維、智能思維。
大數據的4個明顯的特徵，即數據量大、多維度、完備性和在一些場景下的實時性。特別強調了光是數據量大還不能構成大數據，因為它可能無法得出有效的統計規律，而多維度的特徵則可以交叉驗證信息，提高准確性。
今天大部分人所理解的大數據，是從大量的、看似雜亂無章的數據點，總結出原來找不到的相關性。在這個過程中各種數據如同百川入海一般匯聚到一起。
2. 大數據定義、思維方式及架構模式
大數據定義、思維方式及架構模式
一、大數據何以為大
數據現在是個熱點詞彙，關於有了大數據，如何發揮大數據的價值，議論紛紛，而筆者以為，似乎這有點搞錯了原因與結果，就象關聯關系，有A的時候，B與之關聯，而有B的時候，A卻未必關聯，筆者還是從通常的4個V來描述一下我所認為的大數據思維。
1、大數據的量，數據量足夠大，達到了統計性意義，才有價值。筆者看過的一個典型的案例就是，例如傳統的，收集幾千條數據，很難發現血緣關系對遺傳病的影響，而一旦達到2萬條以上，那麼發現這種影響就會非常明顯。那麼對於我們在收集問題時，是為了發現隱藏的知識去收集數據，還是不管有沒有價值地收集，這還是值得商榷的。其實收集數據，對於數據本身，還是可以劃分出一些標准，確立出層級，結合需求、目標來收集，當然有人會說，這樣的話，將會導致巨大的偏差，例如說喪失了數據的完整性，有一定的主觀偏向，但是筆者以為，這樣至少可以讓收集到的數據的價值相對較高。
2、大數據的種類，也可以說成數據的維度，對於一個對象，採取標簽化的方式，進行標記，針對需求進行種類的擴充，和數據的量一樣，筆者認為同樣是建議根據需求來確立，但是對於標簽，有一個通常採取的策略，那就是推薦標簽和自定義標簽的問題，分類法其實是人類文明的一大創舉，採取推薦標簽的方式，可以大幅度降低標簽的總量，而減少後期的規約工作，數據收集時擴充量、擴充維度，但是在數據進入應用狀態時，我們是希望處理的是小數據、少維度，而通過這種推薦、可選擇的方式，可以在標准化基礎上的自定義，而不是毫無規則的擴展，甚至用戶的自定義標簽給予一定的限制，這樣可以使維度的價值更為顯現。
3、關於時效性，現在進入了讀秒時代，那麼在很短的時間進行問題分析、關聯推薦、決策等等，需要的數據量和數據種類相比以前，往往更多，換個說法，因為現在時效性要求高了，所以處理數據的方式變了，以前可能多人處理，多次處理，現在必須變得單人處理、單次處理，那麼相應的信息系統、工作方式、甚至企業的組織模式，管理績效都需要改變，例如筆者曾經工作的企業，上了ERP系統，設計師意見很大，說一個典型案例，以往發一張變更單，發出去工作結束，而上了ERP系統以後，就必須為這張變更單設定物料代碼，設置需要查詢物料的存儲，而這些是以前設計師不管的，又沒有為設計師為這些增加的工作支付獎勵，甚至因為物料的缺少而導致變更單不能發出，以至於設計師工作沒有完成，導致被處罰。但是我們從把工作一次就做完，提升企業的工作效率角度，這樣的設計變更與物料集成的方式顯然是必須的。那麼作為一個工作人員，如何讓自己的工作更全面，更完整，避免王府，讓整個企業工作更具有時間的競爭力，提高數據的數量、種類、處理能力是必須的。
4、關於大數據價值，一種說法是大數據有大價值，還有一種是相對於以往的結構化數據、少量數據，現在是大數據了，所以大數據的單位價值下降。筆者以為這兩種說法都正確，這是一個從總體價值來看，一個從單元數據價值來看的問題。而筆者提出一個新的關於大數據價值的觀點，那就是真正發揮大數據的價值的另外一個思路。這個思路就是針對企業的問題，首先要說什麼是問題，筆者說的問題不是一般意義上的問題，因為一說問題，大家都以為不好、錯誤等等，而筆者的問題的定義是指狀態與其期望狀態的差異，包括三種模式，
1）通常意義的問題，例如失火了，必須立即撲救，其實這是三種模式中最少的一種；
2）希望保持狀態，
3）期望的狀態，這是比原來的狀態高一個層級的。
我們針對問題，提出一系列解決方案，這些解決方案往往有多種，例如員工的培訓，例如設備的改進，例如組織的方式的變化，當然解決方案包括信息化手段、大數據手段，我們一樣需要權衡大數據的方法是不是一種相對較優的方法，如果是，那麼用這種手段去解決，那麼也就是有價值了。例如筆者知道的一個案例，一個企業某產品部件偶爾會出現問題，企業經歷數次後決定針對設備上了一套工控系統，記錄材料的溫度，結果又一次出現問題時，進行分析認為，如果工人正常上班操作，不應該有這樣的數據記錄，而經過與值班工人的質詢，值班工人承認其上晚班時睡覺，沒有及時處理。再往後，同樣的問題再沒有再次發生。
總結起來，筆者以為大數據思維的核心還是要落實到價值上，面向問題，收集足夠量的數據，足夠維度的數據，達到具有統計學意義，也可以滿足企業生產、客戶需求、甚至競爭的時效要求，而不是一味為了大數據而大數據，這樣才是一種務實、有效的正確思維方式，是一線大數據的有效的項目推進方式，在這樣的思維模式基礎上，採取滾雪球方式，把大數據逐步展開，才真正贏來大數據百花齊放的春天。
二、大數據思維方式
大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：
1）人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；
2）由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；
3）人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相關關系。
事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。筆者認為，大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。
1、總體思維
社會科學研究社會現象的總體特徵，以往采樣一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。
正如舍恩伯格總結道：「我們總是習慣把統計抽樣看作文明得以建立的牢固基石，就如同幾何學定理和萬有引力定律一樣。但是，統計抽樣其實只是為了在技術受限的特定時期，解決當時存在的一些特定問題而產生的，其歷史不足一百年。如今，技術環境已經有了很大的改善。在大數據時代進行抽樣分析就像是在汽車時代騎馬一樣。
在某些特定的情況下，我們依然可以使用樣本分析法，但這不再是我們分析數據的主要方式。」也就是說，在大數據時代，隨著數據收集、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從樣本思維轉向總體思維，從而能夠更加全面、立體、系統地認識總體狀況。
2、容錯思維
在小數據時代，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」，因此，就必須十分注重精確思維。然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的非結構化、異構化的數據能夠得到儲存和分析，這一方面提升了我們從數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。
舍恩伯格指出，「執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用於傳統資料庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶」。也就是說，在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。
3、相關思維
在小數據世界中，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在機理。小數據的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的相關關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據技術挖掘出事物之間隱蔽的相關關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在相關關系分析基礎上的預測正是大數據的核心議題。
通過關注線性的相關關系，以及復雜的非線性相關關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，相關關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。舍恩伯格指出，大數據的出現讓人們放棄了對因果關系的渴求，轉而關注相關關系，人們只需知道「是什麼」，而不用知道「為什麼」。我們不必非得知道事物或現象背後的復雜深層原因，而只需要通過大數據分析獲知「是什麼」就意義非凡，這會給我們提供非常新穎且有價值的觀點、信息和知識。也就是說，在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。
4、智能思維
不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「機器人」研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能水平仍不盡如人意。
但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，因為大數據將有效推進機器思維方式由自然思維轉向智能思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。
「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。
舍恩伯格指出，「大數據開啟了一個重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測到微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發」。
大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。
3. 以下說法正確的有哪些 大數據是一種思維方式
2013年稱為「大數據元年」
2010年9月全國計算機等級考試二級C語言筆試試題及答案 一、選擇題（專（1）-（10）每題2分，（屬11）-（50）每題1分.共60分）） （1）下列選項中不屬於生命周期開發階段任務的是 A）詳細設計 B）概要設計 C）維護 D）測試 （2）樹是結點。
4. 什麼是大數據思維
大數據思維能使我們在決策中超越原有思維的局限，每個人根據自己對事物的認識和判斷而不是事物本身作出行動決策的，第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策(不行動也是一種決策)。行動決策會受到決策者價值取向的影響。
利用大數據進行決策，人為的經驗還是不可或缺的，權值的設定，參數的調整，初值的設定等這些都是經驗得來的，但是即使是這些經驗，也不能太過依賴，因為數據在變化，世界在變化，以前正確的下一秒隨時錯誤。總的來說，數據與人為經驗相結合，互為促進，至於之間的尺度，估計只能在接觸到該行業多年後才會有所想法吧，現在還是太年輕……
隨著科技的發展。智能設備越來越普及，數據也無處不在，谷歌等都差異數據共享，建立人人都可以利用的資料庫，然而，一些惡意黑客當然也會因此入侵，獲取用戶數據，對人們生活帶來很多干擾及安全隱患。
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5. 數據時代的大數據思維特徵,主要有哪些
1、大數據思維的整體性
近年來，我們進入大數據時代的同時，一定程度上帶動著大數據思維由一元思維升級至二元思維，現在根據人類思維的轉變模式進行分析，其依然進行至多元思維狀態，即追求和諧穩定社會的模式。但是研究大數據思維的發展進程發現，大數據的二元思維模式是一種高效率並適合現今社會發展的思維模式，其追求效率性、相關性、概率性，為創新發展提高了效率。
根據當下社會的需求及其社會的快節奏發展，大數據思維已然在各領域發展處於主導地位，由其基本特徵層面分析，大數據思維主要特徵為整體性。整體性的理論基礎在於人類認識世界的能力在自然觀中的不斷變革而體現，現今社會通過人類對於整體數據的整合及分析能力進行體現。
2、大數據思維的互聯性
相對微觀層面分析大數據思維特徵，較為典型的為切合現今社會及科技發展的量化互聯思維，量化為具體或明確目標的一種表述。而互聯代表著兩種事物間的連接，其作為大數據思維微觀層面的一種表達方式，更加說明大數據思維的重要性。知名投資人孫正義對於大數據時代的發展提出：“要麼數字化，要麼死亡。”直接地表達出大數據思維目前所處的地位。
研究發現，數字信息成為時代發展的代表已成為必然趨勢，而量化思維為數字化特徵帶來的必然思維結果。換言之，量化可以解釋為共性語言描述和解釋世界的一種方式。
3、大數據思維的價值性
由大數據思維的本質進行分析，大數據思維具有價值化特徵。大數據時代信息的不斷整合及分析已然使得信息及數據量化及互聯轉變為多維度的發展狀態。
換句話說，大數據思維滲透至各個領域及行業的不同維度是大數據發展的初始動機和直接目的，現今社會看待其價值化特徵將其價值性總結為大數據思維的本質，同時，萬物的量化互聯性及其整體性使得其價值性影響了多維度的發展，由此凸顯了數據及大數據思維的創造性及重要性。
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6. 正確的數據思維觀包括
正確的數據思維觀包括：
B.大數據思維對我們今天的社會非常重要；
D.大數據是一種新的方法，工具和解決問題的能力，
大數據思維模式正確認識大數據是實現大數據應用的前提。 大數據應用不僅僅是對海量規模的數據進行 存儲、處理和分析,更重要的是採用新的角度去看問題。
7. 什麼叫大數據思維大數據思維解釋
大數據思維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。
大數據與「小數據」的根本區別在於大數據採用全樣思維方式，小數據強調抽樣。抽樣是數據採集、數據存儲、數據分析、數據呈現技術達不到實際要求，或成本遠超過預期的情況下的權宜之計。隨著技術的發展，在過去不可能獲取全樣數據，不可能存儲和分析全樣數據的情況都將一去不復返。大數據年代是全樣的年代，抽樣的場景將有利於小，最終消失在歷史長河中。