大數據理

1. 大數據倫理的概念

1.大數據倫理：「大數據倫理問題」，屬於科技倫理的范疇，指的是由於大數據技術的產生和使瞎賀用而引發的社會問題，是集體和人與人之間關系的行為准則問題。

4.大數據撞庫：「撞庫」是黑客通過收集互聯網已泄露的用戶和密碼信息，生成對應的字典表，嘗試批量登陸其他網站後，得到一系列可以登錄的用戶。

5.大數據「殺熟」 ：所謂大數據殺熟，指的是同樣的商品或服務，不同用戶看到的價格或搜索到的結果是不同的，從而導致用戶權益受損的現象。通常是老用戶看到的價格反而比新用戶要貴，或搜索到的結果比新用戶要少。

6.什麼是「信息繭房」 ：「信息繭房」，是指傳播體系個人化所導致的信息封閉的後果。當個體只關注自我選擇的或能夠愉悅自身的內容，而減少對其他信息的接觸，久而久之，便會像蠶一樣逐漸桎梏於自我編織的「繭房」之中。

7.大數據倫理產生的原因：1)人類社會價值觀的轉變2)數據倫理責任主體不明確3)相關主體的利益牽涉4)道德規范的缺失；5)法律體系不健全6)管理機制不培神粗完善7)技術烏托邦的消極影響8)大數據技術本身的缺陷

8.大數據倫理問題的治理：1)提高保護個人隱私數據的意識；2)加強大數據倫理規約的構建；3)努力實現以技術治理大數據；4)完善大數據立法；5)完善大數據倫理管理機制；6)努力弘揚共享精神化解數字鴻溝。

2. 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

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。

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。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：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，具有海量的數據規模、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。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

3. 什麼是大數據處理技術

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。

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據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。
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。

4. 大數據處理一般有哪些流程

第一，數據收集

定義：利用多種輕型資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理工作。

特色和應戰：並發系數高。

運用的產品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，並且這些產品的特色各不相同。

第二，統計剖析

定義：將海量的來自前端的數據快速導入到一個集中的大型分布式資料庫 或者分布式存儲集群，利用分布式技術來對存儲於其內的集中的海量數據 進行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數常見的剖析需求。

特色和應戰：導入數據量大，查詢涉及的數據量大，查詢懇求多。

運用的產品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做離線剖析為主之外，其他產品可做實時剖析。

第三，發掘數據

定義：基於前面的查詢數據進行數據發掘，來滿足高檔其他數據剖析需求。

特色和應戰：演算法復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都大。

運用的產品：R，Hadoop Mahout。

關於大數據處理一般有哪些流程，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

5. 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

6. 大數據處理有哪些關鍵技術

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。
1、大數據採集技術
大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。

1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

7. 大數據處理

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

8. 對大數據的原理

大數據原理如下：
大數據平台運維：大數據平台的搭建和維護。對應技能：運維的一些技能，以及hadoop，hive等等。

數據開發：主要涉及到數據的抽取、轉換、清洗，即：ETL。對應的技能：sql，hive，hadoop，shell，python(其他編程語言也行)、數據倉庫的理論；其中數據倉庫的理論尤為重要，需要大量的實踐和學習才能建設良好的數據倉庫模型，否則數據一團亂麻，很難找到自己想要的數據，也會出現這樣的情況：天天疲於奔命，根據不同的需求，進行跑數據的操作。當然你如果想再接觸的更深入一些，可以了解一下離線數據和實時數據開發(離線數據倉庫、准實時數據倉庫)。

數據平台開發：主要設計大數據平台的開發，為了數據開發的方便便捷自動化而存在的。對應的技能：java，scala，sql，大數據的一些開發平台(MR，Spark，Hbase等等)。

數據分析：主要是對大數據進行跑數據，做報表。對應技能：sql，excel，tableau，python，R等。數據分析崗位，我認識的很多女生從事該崗位，因為該崗位對於要求或許稍微低一些或者說入門簡單一些。但是要想做好也不容易，如果做到自動化數據報表也是大家可以考慮的。

演算法：主要是對演算法模型進行應用，開發。對應的技能：演算法基礎，sql，python、數學理論。當然現在很多的開發工具包以及平台都提供很多演算法，包括python，spark，因此需要我們掌握演算法原理的情況和場景的情況下進行調用。加入大數據技術學習交流扣扣群：數字522數字189數字307，私信管理員即可免費領取開發工具以及入門學習資料