Ⅰ 大數據技術是干什麼的
大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、企業找客戶的時候根據條件和線索進行有規律的挖掘，這樣在大海里也能找到屬於企業所需要的那根「針」。
它的運作模式主要是通過根據目標客戶的標簽屬性，結合大數據應用技術，在數以萬計的資料庫中挖掘出符合需求的企業客戶，最後進行精準觸達從而提升銷售業績。
大數據營銷只是大數據應用功能中的一種，人類社會發展迅速，傳統營銷模式已經滿足不了當下的業績需求，大數據技術將會帶來新的營銷思考。
想要了解更多關於大數據的信息，可以到CDA認證機構咨詢一下，CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。
Ⅱ 數博會為什麼在貴陽舉行
由國家發改委、貴州省政府主辦的中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會(簡稱"數博會")，那麼數博會為什麼在貴陽舉行呢?下面是我為大家收集整理的有關數博會的信息，如果大家喜歡可以關注實用資料欄目。
貴陽市政府8日在北京宣布，2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會(數博會)將於5月26日至29日舉行。組委會並透露，阿里巴巴董事長馬雲、富士康科技集團董事長郭台銘等世界著名企業家已明確表示將出席本次活動。
作為舉辦此次數博會的最先發起方，貴陽市市長劉文新認為，貴陽發展大數據產業具有很多優勢。他重點提到，貴陽自然條件與有印度“矽谷”之稱的班加羅爾相似，氣候涼爽，清新的空氣稍微過濾鬧宏鋒就可以直接進入機房，符合精密製造業研究發展的要求和創新創業者的宜居選擇。此外，貴陽的地質構造穩定，地震、台風等災害罕見，信息網路設備的“安全系數”很高，對大數據產業企業和高智商、高知識、高投資、高收入群體的吸引力很強。
與此同時，貴陽磷、鋁絕納、煤等礦產資源儲量豐富，特別是作為“西電東送”的起源，電力水火互濟，穩定可靠，電力價格具有相對的優勢，而發展大數據產業需要電力作為保障，在這方面貴陽具有獨特的優勢支撐。
有鑒於此，2014年3月，貴陽被中國數據中心產業聯盟授予“最適合投資數據中心的城市”稱號。
劉文新介紹，即將召開的數博會將呈現出四個特點：一是展示前沿技術。將設國際精英館、大數據應用館、大數據設備館、大數據軟體和服務館四個展館，面積約4萬平方米。其中，國際精英館是本次展覽的主題館，將匯聚世界頂尖企業以特裝方式展示新成果、新產品、新技術。大數據應用館集中展示以大數據為核心支撐的熱門行業，重點是智慧城市、大數據金融、大數據營銷、移動互聯網、車聯網、大數據健康等。大數據設備館將吸引大數據產業硬體設備及其製造商和解決方案提供商，包括存儲及伺服器板塊、網路通信設備板塊、大數據信息安全板塊、機房設備板塊、可穿戴設備板塊等。大數據軟體和服務館定位在大數據軟體和數據處理技術、數據交易平台及關聯服務等方面的展覽展示。
二是探討發展趨勢。將舉辦1個峰會和若干分論壇。邀請國內外大數據領域知名企業家、專家學者，在峰會上發表主旨演講並展開高峰互動對話交流。將圍繞“大數據的交易和互換”、“大數據時代下政府的‘智’與‘治’”、“大數據驅動金融創新”、“民生與健康大數據”、“大數據技術發展趨勢和產業變革”、“大數據的戰略與方向”等專題開展分論壇。
三是催生新興業態。將以“雲上貴州·數聚貴陽”為主題，圍繞政務數據開放和數據交易，舉辦大數據創新應用大賽，並揭曉貴陽正在策劃開展的“大數據推動政府改革”、“大數據改善民生”應用創意徵集活動首批成果。同時，率先在世界發布數據確權、數據定價、數據保險、數據貨幣，以及數據的登記、交割等一系列大數據交易及相關標准，將促進大數據應用由“條數據”向“塊數據”突破，打破傳統的信息不對稱和物理區域、行業領域對信息流動的限制，培育一批基於大數據的信息消費、金融服務、先進製造等新興業態。
四是雲集業界精英。舉辦以大數據為主題的博覽會和峰會在全球尚屬首次，除了前文提到的馬雲、郭台銘，惠普公司、趨勢科技、神州數碼等也已接受了組委會的邀請，目前組委會正在向IBM、微軟、蘋果等全球領先的大數據企業發出邀請。
由國家發改委、貴州省政府主辦的中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會(簡稱"數博會")，
2015年5月26日至29日，”2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會”在貴陽國際會議展覽中心舉辦。主題為“互聯網+時代的數據安全與發展”，以“專業展會、國際平台、促進合作、共謀未來”為目標液晌，定位於全球化、專業化，吸引全球大數據領先企業和領軍人物參與，展示國際大數據發展最新成果、最新技術，探討大數據未來發展趨勢，聚焦大數據發展過程中的關鍵和共性問題，挖掘全球大數據產業商機，推動國際性資源和要素向貴州聚集。
2016數博會主辦單位“升格”，由國家發改委、貴州省政府共同主辦。全稱變為“2016中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會”，主題為“大數據開啟智能時代”。
第一屆2015年5月26日至29日，”2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會”在貴陽國際會議展覽中心舉辦。
本屆數博會由貴陽市人民政府、遵義市人民政府、貴安新區管委會、貴州省經濟和信息化委員會、中國國際貿易促進委員會北京市分會、中國互聯網協會共同主辦。 主題為“互聯網+時代的數據安全與發展”，以“專業展會、國際平台、促進合作、共謀未來”為目標，定位於全球化、專業化，吸引全球大數據領先企業和領軍人物參與，展示國際大數據發展最新成果、最新技術，探討大數據未來發展趨勢，聚焦大數據發展過程中的關鍵和共性問題，挖掘全球大數據產業商機，推動國際性資源和要素向貴州聚集。
本屆數博會設置展覽展示、論壇會議、展期活動三大活動板塊。展覽展示板塊邀請國內外大數據相關領域優秀企業，展示最新技術、新產品、新成果、應用和解決方案，包含以下展示區：國際精英館、大數據應用館、大數據設備館、大數據軟體與服務館。峰會及論壇板塊由一個峰會和若干個分論壇組成。峰會邀請國內外大數據行業知名企業家、行業機構、專家學者代表，發表主旨演講並展開高峰互動對話交流，形成最新思想成果。論壇邀請專題領域專家學者和企業家代表，就大數據領域細分專題進行探討。論壇期間將發布大數據產業方面的最新觀點、政策、標准、規范等，集合成冊。展期活動以省經信委大數據商業模式創新大賽為基礎，以“雲上貴州.數聚貴陽”為主題，圍繞數據開放和數據交易，吸引國內、國際優秀企業、團隊參加。
第二屆2016數博會主辦單位“升格”，由國家發改委、貴州省政府共同主辦。
活動期間，將有國家領導人出席，英、美等國家也有代表參加。隨著大數據上升成為國家戰略，數博會上升為“國家級”，由國家發改委、貴州省政府共同主辦，貴陽市、貴安新區、省經信委等單位承辦，全稱也由去年的“2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會”變為“2016中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會”，今年的主題為“大數據開啟智能時代”。數博會期間，將有國家領導人出席開幕式，英、美等國家將派出代表參加，國家部委領導、國內外企業家、專家學者以及具有重要影響力和行業代表性的協會組織、機構、媒體將聚集貴陽，共話大數據、發展新未來。相較於上屆，2016數博會更加國際化，不僅獲得聯合國國際電信聯盟的支持，英國、美國及東盟等國家和組織也與組委會合作籌辦相關專題論壇，其中，英國駐華使館將承辦中英大數據合作2016貴陽“英國日”分論壇，美國駐華使館將承辦“探數據深海，贏全球商機”分論壇。屆時，來自全球的嘉賓和專業觀眾將達到2萬人，一場全球大數據領域的思想盛宴將精彩呈現。
Ⅲ 大數據在哪兒學比較好
大數據這個專業當然是在首都學習最好。因為在那兒你遇到真正的神級大數據講師的概率會大幅提高。
Ⅳ 哪位高手了解大數據怎麼操作，越詳細越好
你這個問題問的太泛了一點兒，首先，你的數據有多大，其次，你想用這個來幹啥。其次才是工具的選擇。如果你想自己學的話，有個PPV課的大數據的網站，可以去了解看看。
Ⅳ 求中英文對照的論文文獻，關於「大數據」的，只要是我要的就給分！
論文寫作，先不說來內容，首先格式要源正確，一篇完整的論文，題目，摘要（中英文），目錄，正文（引言，正文，結語），致謝，參考文獻。規定的格式，字體，段落，頁眉頁腳，開始寫之前，都得清楚的，你的論文算是寫好了五分之一。
然後，選題，你的題目時間寬裕，那就好好考慮，選一個你思考最成熟的，可以比較多的閱讀相關的參考文獻，從裡面獲得思路，確定一個模板性質的東西，照著來，寫出自己的東西。如果時間緊急，那就隨便找一個參考文獻，然後用和這個參考文獻相關的文獻，拼出一篇，再改改。
正文，語言必須是學術的語言。一定先列好提綱，這就是框定每一部分些什麼，保證內容不亂，將內容放進去，寫好了就。
參考文獻去中國知網搜索，校園網免費下載。
不懂可追問
合適請採納
給你一份
供參考
Ⅵ 如何利用hadhoop構建物聯網平台
常見的大數據術語表(中英對照簡版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合並、顯示數據的過程
演算法(Algorithms) – 可以完成某種數據分析的數學公式
分析法(Analytics) – 用於發現數據的內在涵義
異常檢測(Anomaly detection) –
在數據集中搜索與預期模式或行為不匹配的數據項。除了「Anomalies」,用來表示異常的詞有以下幾種：outliers, exceptions,
surprises, contaminants.他們通常可提供關鍵的可執行信息
匿名化(Anonymization) – 使數據匿名，即移除所有與個人隱私相關的數據
應用(Application) – 實現某種特定功能的計算機軟體
人工智慧(Artificial Intelligence) –
研發智能機器和智能軟體，這些智能設備能夠感知周遭的環境，並根據要求作出相應的反應，甚至能自我學習
B
行為分析法(Behavioural Analytics) –
這種分析法是根據用戶的行為如「怎麼做」，「為什麼這么做」，以及「做了什麼」來得出結論，而不是僅僅針對人物和時間的一門分析學科，它著眼於數據中的人性化模式
大數據科學家(Big Data Scientist) – 能夠設計大數據演算法使得大數據變得有用的人
大數據創業公司(Big data startup) – 指研發最新大數據技術的新興公司
生物測定術(Biometrics) – 根據個人的特徵進行身份識別
B位元組 (BB: Brontobytes) – 約等於1000 YB(Yottabytes)，相當於未來數字化宇宙的大小。1
B位元組包含了27個0!
商業智能(Business Intelligence) – 是一系列理論、方法學和過程，使得數據更容易被理解
C
分類分析(Classification analysis) – 從數據中獲得重要的相關性信息的系統化過程; 這類數據也被稱為元數據(meta
data),是描述數據的數據
雲計算(Cloud computing) – 構建在網路上的分布式計算系統，數據是存儲於機房外的(即雲端)
聚類分析(Clustering analysis) –
它是將相似的對象聚合在一起，每類相似的對象組合成一個聚類(也叫作簇)的過程。這種分析方法的目的在於分析數據間的差異和相似性
冷數據存儲(Cold data storage) – 在低功耗伺服器上存儲那些幾乎不被使用的舊數據。但這些數據檢索起來將會很耗時
對比分析(Comparative analysis) – 在非常大的數據集中進行模式匹配時，進行一步步的對比和計算過程得到分析結果
復雜結構的數據(Complex structured data) –
由兩個或多個復雜而相互關聯部分組成的數據，這類數據不能簡單地由結構化查詢語言或工具(SQL)解析
計算機產生的數據(Computer generated data) – 如日誌文件這類由計算機生成的數據
並發(Concurrency) – 同時執行多個任務或運行多個進程
相關性分析(Correlation analysis) – 是一種數據分析方法，用於分析變數之間是否存在正相關，或者負相關
客戶關系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用於管理銷售、業務過程的一種技術，大數據將影響公司的客戶關系管理的策略
D
儀錶板(Dashboard) – 使用演算法分析數據，並將結果用圖表方式顯示於儀錶板中
數據聚合工具(Data aggregation tools) – 將分散於眾多數據源的數據轉化成一個全新數據源的過程
數據分析師(Data analyst) – 從事數據分析、建模、清理、處理的專業人員
資料庫(Database) – 一個以某種特定的技術來存儲數據集合的倉庫
資料庫即服務(Database-as-a-Service) – 部署在雲端的資料庫，即用即付，例如亞馬遜雲服務(AWS: Amazon Web
Services)
資料庫管理系統(DBMS: Database Management System) – 收集、存儲數據，並提供數據的訪問
數據中心(Data centre) – 一個實體地點，放置了用來存儲數據的伺服器
數據清洗(Data cleansing) – 對數據進行重新審查和校驗的過程，目的在於刪除重復信息、糾正存在的錯誤，並提供數據一致性
數據管理員(Data custodian) – 負責維護數據存儲所需技術環境的專業技術人員
數據道德准則(Data ethical guidelines) – 這些准則有助於組織機構使其數據透明化，保證數據的簡潔、安全及隱私
數據訂閱(Data feed) – 一種數據流，例如Twitter訂閱和RSS
數據集市(Data marketplace) – 進行數據集買賣的在線交易場所
數據挖掘(Data mining) – 從數據集中發掘特定模式或信息的過程
數據建模(Data modelling) – 使用數據建模技術來分析數據對象，以此洞悉數據的內在涵義
數據集(Data set) – 大量數據的集合
數據虛擬化(Data virtualization) –
數據整合的過程，以此獲得更多的數據信息，這個過程通常會引入其他技術，例如資料庫，應用程序，文件系統，網頁技術，大數據技術等等
去身份識別(De-identification) – 也稱為匿名化(anonymization)，確保個人不會通過數據被識別
判別分析(Discriminant analysis) –
將數據分類;按不同的分類方式，可將數據分配到不同的群組，類別或者目錄。是一種統計分析法，可以對數據中某些群組或集群的已知信息進行分析，並從中獲取分類規則。
分布式文件系統(Distributed File System) – 提供簡化的，高可用的方式來存儲、分析、處理數據的系統
文件存貯資料庫(Document Store Databases) – 又稱為文檔資料庫(document-oriented database),
為存儲、管理、恢復文檔數據而專門設計的資料庫，這類文檔數據也稱為半結構化數據
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在沒有標準的流程或方法的情況下從數據中發掘模式。是一種發掘數據和數據集主要特性的一種方法
E位元組(EB: Exabytes) – 約等於1000 PB(petabytes), 約等於1百萬 GB。如今全球每天所製造的新信息量大約為1
EB
提取-轉換-載入(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一種用於資料庫或者數據倉庫的處理過程。即從各種不同的數據源提取(E)數據，並轉換(T)成能滿足業務需要的數據，最後將其載入(L)到資料庫
F
故障切換(Failover) – 當系統中某個伺服器發生故障時，能自動地將運行任務切換到另一個可用伺服器或節點上
容錯設計(Fault-tolerant design) – 一個支持容錯設計的系統應該能夠做到當某一部分出現故障也能繼續運行
G
游戲化(Gamification) –
在其他非游戲領域中運用游戲的思維和機制，這種方法可以以一種十分友好的方式進行數據的創建和偵測，非常有效。
圖形資料庫(Graph Databases) –
運用圖形結構(例如，一組有限的有序對，或者某種實體)來存儲數據，這種圖形存儲結構包括邊緣、屬性和節點。它提供了相鄰節點間的自由索引功能，也就是說，資料庫中每個元素間都與其他相鄰元素直接關聯。
網格計算(Grid computing) – 將許多分布在不同地點的計算機連接在一起，用以處理某個特定問題，通常是通過雲將計算機相連在一起。
H
Hadoop – 一個開源的分布式系統基礎框架，可用於開發分布式程序，進行大數據的運算與存儲。
Hadoop資料庫(HBase) – 一個開源的、非關系型、分布式資料庫，與Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系統(Hadoop Distributed File
System);是一個被設計成適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統
高性能計算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超級計算機來解決極其復雜的計算問題
I
內存資料庫(IMDB: In-memory) –
一種資料庫管理系統，與普通資料庫管理系統不同之處在於，它用主存來存儲數據，而非硬碟。其特點在於能高速地進行數據的處理和存取。
物聯網(Internet of Things) – 在普通的設備中裝上感測器，使這些設備能夠在任何時間任何地點與網路相連。
J
法律上的數據一致性(Juridical data compliance) –
當你使用的雲計算解決方案，將你的數據存儲於不同的國家或不同的大陸時，就會與這個概念扯上關系了。你需要留意這些存儲在不同國家的數據是否符合當地的法律。
K
鍵值資料庫(KeyValue Databases) –
數據的存儲方式是使用一個特定的鍵，指向一個特定的數據記錄，這種方式使得數據的查找更加方便快捷。鍵值資料庫中所存的數據通常為編程語言中基本數據類型的數據。
L
延遲(Latency) – 表示系統時間的延遲
遺留系統(Legacy system) – 是一種舊的應用程序，或是舊的技術，或是舊的計算系統，現在已經不再支持了。
負載均衡(Load balancing) – 將工作量分配到多台電腦或伺服器上，以獲得最優結果和最大的系統利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日誌文件(Log file) – 由計算機系統自動生成的文件，記錄系統的運行過程。
M
M2M數據(Machine2Machine data) – 兩台或多台機器間交流與傳輸的內容
機器數據(Machine data) – 由感測器或演算法在機器上產生的數據
機器學習(Machine learning) –
人工智慧的一部分，指的是機器能夠從它們所完成的任務中進行自我學習，通過長期的累積實現自我改進。
MapRece – 是處理大規模數據的一種軟體框架(Map: 映射，Rece: 歸納)。
大規模並行處理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同時使用多個處理器(或多台計算機)處理同一個計算任務。
元數據(Metadata) – 被稱為描述數據的數據，即描述數據數據屬性(數據是什麼)的信息。
MongoDB – 一種開源的非關系型資料庫(NoSQL database)
多維資料庫(Multi-Dimensional Databases) – 用於優化數據聯機分析處理(OLAP)程序，優化數據倉庫的一種資料庫。
多值資料庫(MultiValue Databases) – 是一種非關系型資料庫(NoSQL),
一種特殊的多維資料庫：能處理3個維度的數據。主要針對非常長的字元串，能夠完美地處理HTML和XML中的字串。
N
自然語言處理(Natural Language Processing) –
是計算機科學的一個分支領域，它研究如何實現計算機與人類語言之間的交互。
網路分析(Network analysis) – 分析網路或圖論中節點間的關系，即分析網路中節點間的連接和強度關系。
NewSQL – 一個優雅的、定義良好的資料庫系統，比SQL更易學習和使用，比NoSQL更晚提出的新型資料庫
NoSQL –
顧名思義，就是「不使用SQL」的資料庫。這類資料庫泛指傳統關系型資料庫以外的其他類型的資料庫。這類資料庫有更強的一致性，能處理超大規模和高並發的數據。
O
對象資料庫(Object Databases) –
(也稱為面象對象資料庫)以對象的形式存儲數據，用於面向對象編程。它不同於關系型資料庫和圖形資料庫，大部分對象資料庫都提供一種查詢語言，允許使用聲明式編程(declarative
programming)訪問對象.
基於對象圖像分析(Object-based Image Analysis) –
數字圖像分析方法是對每一個像素的數據進行分析，而基於對象的圖像分析方法則只分析相關像素的數據，這些相關像素被稱為對象或圖像對象。
操作型資料庫(Operational Databases) –
這類資料庫可以完成一個組織機構的常規操作，對商業運營非常重要，一般使用在線事務處理，允許用戶訪問 、收集、檢索公司內部的具體信息。
優化分析(Optimization analysis) –
在產品設計周期依靠演算法來實現的優化過程，在這一過程中，公司可以設計各種各樣的產品並測試這些產品是否滿足預設值。
本體論(Ontology) – 表示知識本體，用於定義一個領域中的概念集及概念之間的關系的一種哲學思想。(譯者注:
數據被提高到哲學的高度，被賦予了世界本體的意義，成為一個獨立的客觀數據世界)
異常值檢測(Outlier detection) –
異常值是指嚴重偏離一個數據集或一個數據組合總平均值的對象，該對象與數據集中的其他它相去甚遠，因此，異常值的出現意味著系統發生問題，需要對此另加分析。
P
模式識別(Pattern Recognition) – 通過演算法來識別數據中的模式，並對同一數據源中的新數據作出預測
P位元組(PB: Petabytes) – 約等於1000 TB(terabytes), 約等於1百萬 GB
(gigabytes)。歐洲核子研究中心(CERN)大型強子對撞機每秒產生的粒子個數就約為1 PB
平台即服務(PaaS: Platform-as-a-Service) – 為雲計算解決方案提供所有必需的基礎平台的一種服務
預測分析(Predictive analysis) –
大數據分析方法中最有價值的一種分析方法，這種方法有助於預測個人未來(近期)的行為，例如某人很可能會買某些商品，可能會訪問某些網站，做某些事情或者產生某種行為。通過使用各種不同的數據集，例如歷史數據，事務數據，社交數據，或者客戶的個人信息數據，來識別風險和機遇
隱私(Privacy) – 把具有可識別出個人信息的數據與其他數據分離開，以確保用戶隱私。
公共數據(Public data) – 由公共基金創建的公共信息或公共數據集。
Q
數字化自我(Quantified Self) – 使用應用程序跟蹤用戶一天的一舉一動，從而更好地理解其相關的行為
查詢(Query) – 查找某個問題答案的相關信息
R
再識別(Re-identification) – 將多個數據集合並在一起，從匿名化的數據中識別出個人信息
回歸分析(Regression analysis) –
確定兩個變數間的依賴關系。這種方法假設兩個變數之間存在單向的因果關系(譯者註：自變數，因變數，二者不可互換)
RFID – 射頻識別; 這種識別技術使用一種無線非接觸式射頻電磁場感測器來傳輸數據
實時數據(Real-time data) – 指在幾毫秒內被創建、處理、存儲、分析並顯示的數據
推薦引擎(Recommendation engine) – 推薦引擎演算法根據用戶之前的購買行為或其他購買行為向用戶推薦某種產品
路徑分析(Routing analysis) –
針對某種運輸方法通過使用多種不同的變數分析從而找到一條最優路徑，以達到降低燃料費用，提高效率的目的
S
半結構化數據(Semi-structured data) –
半結構化數據並不具有結構化數據嚴格的存儲結構，但它可以使用標簽或其他形式的標記方式以保證數據的層次結構
情感分析(Sentiment Analysis) – 通過演算法分析出人們是如何看待某些話題
信號分析(Signal analysis) – 指通過度量隨時間或空間變化的物理量來分析產品的性能。特別是使用感測器數據。
相似性搜索(Similarity searches) – 在資料庫中查詢最相似的對象，這里所說的數據對象可以是任意類型的數據
模擬分析(Simulation analysis) –
模擬是指模擬真實環境中進程或系統的操作。模擬分析可以在模擬時考慮多種不同的變數，確保產品性能達到最優
智能網格(Smart grid) – 是指在能源網中使用感測器實時監控其運行狀態，有助於提高效率
軟體即服務(SaaS: Software-as-a-Service) – 基於Web的通過瀏覽器使用的一種應用軟體
空間分析(Spatial analysis) – 空間分析法分析地理信息或拓撲信息這類空間數據，從中得出分布在地理空間中的數據的模式和規律
SQL – 在關系型資料庫中，用於檢索數據的一種編程語言
結構化數據(Structured data)
-可以組織成行列結構，可識別的數據。這類數據通常是一條記錄，或者一個文件，或者是被正確標記過的數據中的某一個欄位，並且可以被精確地定位到。
T
T位元組(TB: Terabytes) – 約等於1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存儲約300小時的高清視頻。
時序分析(Time series analysis) –
分析在重復測量時間里獲得的定義良好的數據。分析的數據必須是良好定義的，並且要取自相同時間間隔的連續時間點。
拓撲數據分析(Topological Data Analysis) –
拓撲數據分析主要關注三點：復合數據模型、集群的識別、以及數據的統計學意義。
交易數據(Transactional data) – 隨時間變化的動態數據
透明性(Transparency) – 消費者想要知道他們的數據有什麼作用、被作何處理，而組織機構則把這些信息都透明化了。
U
非結構化數據(Un-structured data) – 非結構化數據一般被認為是大量純文本數據，其中還可能包含日期，數字和實例。
V
價值(Value) – (譯者註：大數據4V特點之一)
所有可用的數據，能為組織機構、社會、消費者創造出巨大的價值。這意味著各大企業及整個產業都將從大數據中獲益。
可變性(Variability) – 也就是說，數據的含義總是在(快速)變化的。例如，一個詞在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多樣(Variety) – (譯者註：大數據4V特點之一)
數據總是以各種不同的形式呈現，如結構化數據，半結構化數據，非結構化數據，甚至還有復雜結構化數據
高速(Velocity) – (譯者註：大數據4V特點之一) 在大數據時代，數據的創建、存儲、分析、虛擬化都要求被高速處理。
真實性(Veracity) – 組織機構需要確保數據的真實性，才能保證數據分析的正確性。因此，真實性(Veracity)是指數據的正確性。
可視化(Visualization) –
只有正確的可視化，原始數據才可被投入使用。這里的「可視化」並非普通的圖型或餅圖，可視化指是的復雜的圖表，圖表中包含大量的數據信息，但可以被很容易地理解和閱讀。
大量(Volume) – (譯者註：大數據4V特點之一) 指數據量，范圍從Megabytes至Brontobytes
W
天氣數據(Weather data) – 是一種重要的開放公共數據來源，如果與其他數據來源合成在一起，可以為相關組織機構提供深入分析的依據
X
XML資料庫(XML Databases) –
XML資料庫是一種以XML格式存儲數據的資料庫。XML資料庫通常與面向文檔型資料庫相關聯，開發人員可以對XML資料庫的數據進行查詢，導出以及按指定的格式序列化
Y
Y位元組 (Yottabytes) – 約等於1000 ZB (Zettabytes),
約等於250萬億張DVD的數據容量。現今，整個數字化宇宙的數據量為1 YB, 並且將每18年翻一番。
Z
Z位元組 (ZB: Zettabytes) – 約等於1000 EB (Exabytes), 約等於1百萬
TB。據預測，到2016年全球范圍內每天網路上通過的信息大約能達到1 ZB。
附：存儲容量單位換算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(位元組)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
Ⅶ 中礦大數據(重慶)有限公司正規嗎
中礦大數據(重慶)有限公司正規，中礦大數據(重慶)有限公司是一家有著正規手續的公司，是合法化經營，無違法違規行為，在網站上可以查詢到相關企業信息，所以中礦大數據(重慶)有限公司正規。中礦大數據（重慶）有限公司，注冊資本1億元人民幣，注冊地址重慶市南岸區亞太路9號7幢38-16號，法定代表人楊永發。
Ⅷ 什麼是大數據時代
大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
編輯
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。
產生背景
編輯
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。它已經上過《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。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」[2]
影響
編輯
大數據
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。[3]
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。[2]
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。[4]
「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。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。[5] 每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。
這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。[5]
大數據的精髓
大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。[6]
A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);
B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;
C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。
數據價值
大數據時代，什麼最貴?
十年前，葛大爺曾說過，「21世紀什麼最貴?」——「人才」，深以為然。只是，十年後的今天，大數據時代也帶來了身價不斷翻番的各種數據。由於急速拓展的網路帶寬以及各種穿戴設備所帶來的大量數據，數據的增長從未停歇，甚至呈井噴式增長。[7]
一分鍾內，微博推特上新發的數據量超過10萬；社交網路「臉譜」的瀏覽量超過600萬……
這些龐大數字，意味著什麼？
它意味著，一種全新的致富手段也許就擺在面前，它的價值堪比石油和黃金。
事實上，當你仍然在把微博等社交平台當作抒情或者發議論的工具時，華爾街的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的「數據財富」，先人一步用其預判市場走勢，而且取得了不俗的收益。
讓我們一起來看看——他們是怎麼做的。
這些數據都能幹啥。具體有六大價值：
●1、華爾街根據民眾情緒拋售股票；
●2、對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況；
●3、銀行根據求職網站的崗位數量，推斷就業率；
●4、投資機構搜集並分析上市企業聲明，從中尋找破產的蛛絲馬跡；
●5、美國疾病控制和預防中心依據網民搜索，分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況；
●6、美國總統奧巴馬的競選團隊依據選民的微博，實時分析選民對總統競選人的喜好。[1]
可視化
「數據是新的石油。」亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend說。Instagram以10億美元出售之時，成立於1881年的世界最大影像產品及服務商柯達正申請破產。
大數據是如此重要，以至於其獲取、儲存、搜索、共享、分析，乃至可視化地呈現，都成為了當前重要的研究課題[1] 。
「當時時變幻的、海量的數據出現在眼前，是怎樣一幅壯觀的景象？在後台注視著這一切，會不會有接近上帝俯視人間星火的感覺？」
這個問題我曾請教過劉建國，中國著名的搜索引擎專家。劉曾主持開發過國內第一個大規模中英文搜索引擎系統「天網」。
要知道，劉建國曾任至網路的首席技術官，在這樣一家每天需應對網民各種搜索請求1.7億次（2013年約為8.77億次）的網站中，如果只是在後台靜靜端坐，可能片刻都不能安心吧。網路果然在提供搜索服務之外，逐漸增添了網路指數，後又建立了基於網民搜索數據的重要產品「貼吧」及網路統計產品等。
劉建國沒有直接回答這個問題，他想了很久，似乎陷入了回憶，嘴角的笑容含著詭秘。
倒是有公司已經在大數據中有接近上帝俯視的感覺，美國洛杉磯就有企業宣稱，他們將全球夜景的歷史數據建立模型，在過濾掉波動之後，做出了投資房地產和消費的研究報告。
在數據可視化呈現方面，我最新接收到的故事是，一位在美國思科物流部門工作的朋友，很聰明的印度裔小夥子，被Facebook高價挖角，進入其數據研究小組。他後來驚訝地發現，裡面全是來自物流企業、供應鏈方面的技術人員和專家，「Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用戶的路徑和行為。」