生態學大數據

『壹』 大數據時代有哪些主要特點

最早提出"大數據"時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱:"數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。"
"大數據"在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
1.數據量大
大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。
2.類型繁多
包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
3.價值密度低
如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
4.速度快、時效高
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。[6]

『貳』 時機已經成熟！利用大數據解決地球生物多樣性問題！

佛羅里達自然 歷史 博物館(Florida Museum of Natural History)的一組科學家發出了一項「行動呼籲」，呼籲利用大數據來解決長期以來有關植物多樣性和進化的問題，並預測植物生命將如何在一個日益由人類主宰的星球上生存。在2019年1月1日發表在《自然植物》(Nature Plants)上的一篇評論文章中，科學家們敦促同事在他們的研究中利用大量開放獲取的數據資源，並通過填補剩餘的數據缺口來幫助增加這些資源。佛羅里達博物館館長，也是佛羅里達大學生物學系的傑出教授研究作者Doug Soltis說：利用大數據在全球范圍內解決主要的生物多樣性問題具有巨大的實際意義，從保護努力到預測和緩沖氣候變化的影響。

博科園-科學科普：就在十年前，我們現在看到的大數據資源之間的聯系是不可想像的。利用這些工具和應用的時機已經成熟，不僅適用於植物，而且適用於所有生物群體。幾個世紀以來，自然 歷史 博物館收集了數十億個標本及其相關數據，其中大部分現在可以在網上找到。遠程感測器和無人機等新技術使科學家能夠監測植物和動物，並實時傳輸數據。公民科學家通過記錄和報告他們通過數字工具(如iNaturalist)的觀察結果來貢獻生物數據。這些數據資源為科學家和自然資源保護者提供了關於地球上生命的過去、現在和未來的豐富信息。隨著這些資料庫的發展，不僅需要分析而且需要連接大量數據集的計算工具也越來越多。

由於資料庫的發展，以前專注於少數物種或單一植物群落的研究現在可以擴展到全球水平，例如存儲DNA序列的GenBank資料庫、佛羅里達大學(University of florida)領導的數字化美國自然 歷史 館藏的iDigBio資料庫，以及物種位置信息存儲庫——全球生物多樣性信息設施(global persity Information Facility)。內華達大學雷諾分校(University of Nevada-Reno)生物系助理教授、聯合首席作者朱莉·艾倫(Julie Allen)說：這些資源對廣泛的使用者來說可能是有價值的，從尋求植物進化和生態學基本見解的科學家，到尋找最需要保護的地區的土地管理者和決策者。如果地球上的植物生命是一個病人，小規模的研究可能會檢查植物等效的感冒瘡或向內生長的趾甲。

利用大數據，科學家可以更清楚地了解全球植物的整體 健康 狀況，做出及時的診斷，制定正確的治療方案，這樣的計劃是迫切需要的。前佛羅里達博物館博士後研究員、佛羅里達大學博士研究生艾倫說：我們正處於一個令人興奮和恐懼的時代，可以獲得的空前數量的數據與全球生物多樣性面臨的威脅，如棲息地喪失和氣候變化，交織在一起。了解那些塑造我們世界的過程——植物是如何生長的，它們現在在哪裡，為什麼會生長——可以幫助我們了解它們如何應對未來的變化。為什麼跟蹤這些區域和全球變化如此重要？

該研究報告的共同作者、博物館研究員萊恩·福克說：沒有植物我們就無法生存，許多群體在開花植物的陰影下進化。隨著這些植物的傳播和多樣化，螞蟻、甲蟲、蕨類植物和其他生物也在傳播和多樣化。它們是我們今天在地球上看到的生物多樣性的基礎。除了使用和種植植物數據資源，作者希望科學界能夠解決使用生物大數據仍然存在的最困難障礙之一：使資料庫能夠順利地相互協作。這仍然是一個巨大的限制，每個系統中的數據通常以完全不同的方式收集，將這些集成起來以無縫連接是一個重大挑戰。

『叄』 什麼是大數據時代

大數據時代是數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在，卻因為來自互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數大數據時代來臨據，並命名與之相關的技術發展與創新。

大數據時代已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

(3)生態學大數據擴展閱讀：

大數據時代特徵：

1、數據量大（Volume）

第一個特徵是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

2、類型繁多（Variety）

第二個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

3、價值密度低（Value）

第三個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。

4、速度快、時效高（Velocity）

第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。

『肆』 大數據產生的背景哪些

「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。

動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業，企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。

人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

(4)生態學大數據擴展閱讀：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big
data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big
data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，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。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

『伍』 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。
從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控。

『陸』 大數據需要學什麼

目前市場上有python大數據和java大數據兩種說法,前期到底學python好還是java好勒?如果想在大數據行業走專得更遠,作為一個IT行業呆屬了五年多的職場運營者建議0基礎的朋友最好先學java,因為大部分大數據組件的底層語言是java,不懂java,後面很難理解大數據技術原理,尤其是javase部分的知識,最好先先自學一下;
有了java基礎後,大數據主要涉及的技術有linux,maven,hadoop,hbase,hive,spark,scala,flink等,最近兩年企業常用的技術主要是hive,spark,flink
希望我的回答可以採納!

『柒』 什麼是大數據時代

（1）大數據時代的提出
最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，他認為數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。
（2）大數據時代的來臨
隨著互聯網快速發展、智能手機以及「可佩帶」計算設備的出現，我們的行為、位置，甚至身體生理數據等每一點變化都成為了可被記錄和分析的數據。這些新技術推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB來衡量。
（3）大數據時代的特點
如果簡單來理解什麼是大數據，我們只要抓住大數據的四個特點，大量、高速、多樣、價值。具體來講就是數據體量巨大，數據的爆發性增長迫切的需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據；數據類型繁多，廣泛的數據來源決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統的應用；價值密度低，現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據；數據分析處理速度快，主要通過互聯網傳輸。大數據對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平台都需要做到實時分析。

『捌』 大數據時代,對生態學研究帶來哪些挑戰與機遇

最早提抄出「大數據」時代到來的襲是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。