一位大數據

⑴ 什麼是大數據定位啊

大數據的定位，主要體現在以下幾個方面：

• 理解客戶、滿足客戶服務需求，企業極度喜歡搜集社內交方面容的數據、瀏覽器的日誌、剖析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。

• 業務流程優化，比如說可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預告挖掘出有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。

• 大數據正在改善我們的生活，例如我們可以利用穿著的裝備(如智能手錶或者智能手環)生成最新的數據，這讓我們可以憑據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。

• 提高醫療和研發，大數據剖析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。而且讓我們可以制訂出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。

⑵ 大數據指的是什麼

大數據是什麼？
在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即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。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。

如圖：

衡量單位一覽表
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？

大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

⑶ 如何定義大數據的大小

大數據有四個特徵：
第一，數據體量巨大。
數據量大是大數據的基本屬性。大數據的大小從TB級別到PB級別（1PB=1024TB,1TB=1024GB）不等，其中非結構化數據的規模占總數據量的80%~90%。
第二，價值密度低。
大量的不相關信息降低了數據的價值密度，必須對大量數據進行價值「提純」，才能真正獲取其潛在價值。
第三，數據類型繁多。
數據類型繁多、復雜多變是大數據的重要特徵。數據類型不僅僅是單一的文本以及便於存儲、處理的結構化數據，還包括越來越多的非結構化、半結構化的異構數據（如網路日誌、音頻、圖片、視頻、地理位置信息等）
第四，處理速度快。
這是大數據技術和傳統的數據挖掘技術的本質不同。數據呈爆炸性增長，需要數據處理的速度相應地提升，並要求對數據進行快速、實時地處理。

⑷ 大數據是一個什麼行業

問題一：什麼是大數據產業 大數據概念包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。
很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。
隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
大數據產業包括新興的數據分析行業，或者廠商。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或國內Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

問題二：大數據 哪些行業 很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。
隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。
不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。

問題三：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

問題四：大數據屬於什麼專業？ 應該歸於計算機（軟體）方面的專業吧

問題五：目前大數據在哪些行業有案例或者說應用？ 1、體育行業預測
世界盃期間,谷歌、網路、微軟和高盛等公司都推出了比賽結果預測平台。其中,網路在小組賽階段的表現最為亮眼,而進入淘汰賽階段,網路與微軟則以16場比賽15場准確預測的成
績讓人們見識到大數據在預測領域的魅力。從互聯網公司的經驗來看,只要有體育賽事相關的歷史數據,並且與指數公司進行多方合作,就可以在賽事預測領域取得不錯的成績。
2、經濟、金融行業預測
2013年,英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發現,用戶通過谷歌搜索的金融關鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應的投資戰略收益高達326%。而此前,也有專家嘗試
通過Twitter博文情緒來預測股市波動。從預測的原理上來看,穩定發展的美國股市是比較適合大數據預測發揮其作用的。
對國內而言,網路推出的中小企業景氣指數預測,應用網路海量的搜索數據來刻畫我國中小企業運行發展的景氣狀態,以期能夠及時、有效地反映中小企業運行狀況,提高經濟監測的
全面性和及時性。目前該功能已經上線投入應用。
3、市場物價預測
CPI表徵已經發生的物價浮動情況,但統計局數據並不權威。但大數據則可能幫助人們了解未來物價走向,提前預知通貨膨脹或經濟危機。單個商品的價格預測更加容易,尤其是機票
這樣的標准化產品,去哪兒提供的「機票日歷」就是價格預測,可以告知你幾個月後機票的大概價位。商品的生產、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩定的,與價格相
關的變數相對固定,商品的供需關系在電子商務平台可實時監控,因此價格可以預測,基於預測結果可提供購買時間建議,或者指導商家進行動態價格調整和營銷活動以利益最大化。
後面還有用戶行為預測、個人健康預測、交通行為預測等領域都有涉及，你可以自己好好看看，希望對你有幫助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

問題六：大數據能做什麼 如果說砍樹是一個職業，那你手中的斧頭就是大數據。大數據是一種覆蓋政商等領域的超大型平台，你可以用大數據來瞄準你所關心領域的長短點並很快很准地得出預判，升華概念，你能通過數據預測未來，行業的未來你能掌握了，就能賺錢。

問題七：大數據是一個什麼時代 10分 大數據時代，應指當前我們所處的以大數據等技術為潮流的技術時代。
大數據包含幾個方面的內涵：
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4.
價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。
很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。
隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。
不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。

問題八：國內比較好的大數據 公司有哪些 你好，說的是什麼領域？數據挖掘、數據研發、數據應用方面都有佼佼者。像商業智能領域的話，國內我比較了解的帆軟，一開始做報表軟體，做得很好，有比較深的行業基礎，後來出的FineBI商業智能軟體也延續了FineReport的精華，在行業內比較有代表性，具體的，有官網，可以去了解一下。

問題九：什麼是大數據時代 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從 *** 到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

一：大數據的定義。
1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，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。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
3、大數據應用，是 指對特定的大數據 *** ，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。

二：大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類：
1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。
3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

三：大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新......>>

問題十：大數據指的是什麼？有哪些跟大數據相關的工作 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。

⑸ 關於大數據的作文

在第86屆奧斯卡頒獎典禮上，萊昂納多·迪卡普里奧又一次落選影帝的那一刻，你有沒有為直播鏡頭中眼含淚光的他感到心疼？這已經是他第四次獲得提名而希望落空了。
但你本沒必要懷揣期待—萊昂納多本人也是，因為微軟紐約研究院的經濟學家大衛·羅斯柴爾德在此前就宣布，最佳男主角花落《達拉斯買傢俱樂部》主演馬修·麥康納的概率高達90.9%。
這個數字是在收集了賭博市場、好萊塢證券交易所、用戶自動生成信息等大量公開數據後，建立的預測模型所分析出來的結果。事實證明，大數據贏了：在本屆奧斯卡共24個獎項中，大衛預測中了21個，包括競爭最激烈的「最佳原創劇本獎」。
事實上，大衛去年就「猜」到了第85屆奧斯卡的19個獎項；2012年，他用一個數據驅動模型正確預測了美國51個行政區中50個的總統大選結果；其他「業務」還包括預測一年一度的「超級碗」（美國國家橄欖球聯盟年度冠軍賽）賽事結果……以至於每當此類事件發生，人們都會去他的官方網站PredictWise上看看「先知」怎麼說。
大數據時代，驚喜已死。
不過，相比於影迷和體育比賽觀眾，政客與商人更歡迎大數據。他們需要的不是驚喜，而是洞察力，然後「對症下葯」。
最成功的案例大概是位於芝加哥的牛排連鎖餐廳Morton。
當一位顧客開玩笑地通過Twitter要求它在自己乘飛機抵達紐約時准時送上外賣，一場品牌營銷就開始了。首先分析推特數據，發現該顧客是本店常客，再根據以往的訂單記錄推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者提前抵達機場，為客戶呈上晚餐—一炮而紅。
如此突破想像力而實用的技能，為數據分析師們帶來了更多的工作機會。大數據領域最優秀的科學家們紛紛轉行股票、期貨，乃至賭博。如果你能准確預測九成英超足球聯賽的比賽結果，情況會怎樣？Betegy會告訴你：一夜暴富不再是夢想。這家波蘭在線撲克游戲公司正將勃勃野心擴展到更廣闊的博彩業，它為全球21個國家的職業聯賽提供結果預測服務，並宣稱對英超的預測准確率高達90%。

如何做到這一點？利用雙層數據。第一層包括基本統計信息，如最近表現、兩隊對抗歷史、陣容以及平均進球數。第二層則更深一步，將天氣及其他可能影響球員發揮的因素考慮在內。不過，該公司對其他一些比賽的預測成功率僅有50%。
被稱為美國「演算法之神」、曾為棒球網站寫比賽預測的奈特·西爾弗也給賭徒們潑了一盆冷水。他曾在采訪中說：「我一般都在下注時賭相反的結果，因為其他人會按我說的來，如果我跟他們一樣，估計贏不了。」
那麼，被大數據奪走了「驚喜」的普通人，能獲得怎樣的補償呢？或許奈特的這項研究比較易於操作—通過分析想要維持長期戀愛關系和想要一夜情的人在一周中不同時間外出約會的比例，他建議：想尋找刺激的話，在周三出去碰碰運氣吧。

⑹ 一個合格的大數據工程師需要具備哪些能力

【導讀】隨著大數據時代的降臨，越來越多的公司開始注重數據，希望能從數據中找到具有價值的信息，幫助公司做出正確的決策，使其發展的更加順利。那麼，一個合格的大數據工程師需要具備哪些能力呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

業務能力

數據分析工作的重中之重就是業務能力，只要真正的在實踐領域從事過，就會真正的明白業務知識是你分析的根本。而業務知識的學習是需要時間積累的。業務知識的培養是將遠遠超過技術工具的學習。數據分析其實就是基於業務之上的更深層次的思考和總結。對業務學習，我們可以根據以前的報告和案例拿來研究，這是一個需要時間沉澱的過程，也是最需要不斷提升的能力，沒有之一。

思考能力

當我們拿到一份數據報表的時候，整個數據就擺在面前，它不會主動開口告訴你。這就需要我們去推演和分析，從中找到規律，迅速評估問題的關鍵屬性和決定因素，形成自己的獨有見解，總結報告。所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯，就沒有分析思維。我們培養思考能力，可以通過跨領域的知識來帶給我們不同的思維方式和問題的角度;另外也要養成愛思考的習慣。「學而不思則罔，思而不學則殆」，思考本身就是一種實踐，將你所學的知識更系統和深入。

溝通能力

數據分析貫穿企業整個工作流程鏈，你需要面對不同的崗位，不同的角色，這個時候，就需要你良好的溝通能力，採用不同的語言和表達方式，來獲取你想要的東西。溝通能力就是數據和業務的橋梁。再溝通中，我們不要固執己見，要採取他人的意見，尤其是智者的意見，可以幫我們降低犯錯率，提高分析正確率，這樣我們的分析才會更有說服力。

技術能力

我們自己了解到的，相關技術像Excel，MySql，Python，SPSS等這些工具。我們如果剛剛步入數據分析工作，其實Excel就已經足夠了。如果我們想更深層次的掌握，可以學習Python，R，SPSS等這些。他們提供的強大的挖掘功能和圖形能力。尤其是R，Python引用他們的庫非常方便，而已技術也很成熟。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「一個合格的大數據工程師需要具備哪些能力?」的全部內容，希望對大家有所幫助。所謂不做不打無准備之仗，總的來說隨著大數據在眾多行業中的應用，大數據技術工作能力的工程師和開發人員是很吃香的。希望各位大家在備考或者學習之前做好准備，下足功夫不要憑空想像的想要取得優異的成績。