① 大數據技術有哪「5V」
容量（Volume）：容量是指大規模的數據量，並且數據量呈持續增長趨勢。
速率（Velocity）：速率即數據生成、流動速率快。數據流動速率指對數據採集、存儲以及分析具有價值信息的速度。
多樣性（Variety）：多樣性是指大數據包括多種不同格式和不同類型的數據。
真實性（Veracity）：真實性是指數據的質量和保真性。
價值（Value）：價值即低價值密度。
② 煤礦企業大數據中心裡的人都在干什麼工作
ETL研發，Hadoop開發，可視化工具開發，信息架構開發，數據倉庫研究，OLAP開發，數據科學研究，數據預測分析，企業數據管理，數據安全研究
③ 煤炭大數據應用有哪些
主要由以下三點作用： 第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。
④ 大數據時代 如何成為「煤老闆」
大數據時代 如何成為「煤老闆」_數據分析師考試
在大數據時代下，數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。
數據挖掘
大數據是最近兩年提出來，也是媒體忽悠的一個概念。有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰(一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算)。Google提出了分布式存儲文件系統，發展出後來的雲存儲和雲計算的概念。
大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。
此外，大數據處理能力的提升也對統計學提出了新的挑戰。統計學理論往往建立在樣本上，而在大數據時代，可能得到的是總體，而不再是總體的不放回抽樣。
以山西開礦的煤老闆為例：
開礦的前提是有礦，包括煤礦的儲藏量，儲藏深度，煤的成色。
之後是挖礦，要把這些埋在地下的礦挖出來，需要挖礦工，挖礦機，運輸機。
之後是加工，洗煤，煉丹，等等。
最後才是轉化為銀子。
數據行業十分類似：
挖掘數據的前提是有數據，包括數據的儲藏量，儲藏深度，數據的成色。
之後是數據挖掘，要把這些埋藏的數據挖掘出來。
之後是數據分析輸出，要把這些數據可視化輸出，指導分析、商業實踐。
直到這一步，才創造了價值。
所謂的大數據，大約就是說現在有座正在形成的巨型礦山，快去搶占成為煤老闆吧，下一個蓋茨興許將在這里誕生。
接下來好好說。如果說硬要說相似度的話，那麼重合度的確是有很高。因為大數據乾的事情其實就是數據挖掘做的事情。
數據挖掘之前叫 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining, 或者也可以是 Knowledge Discovery in Database)，這樣說就很好解釋了。數據挖掘就是從海量的數據中發現隱含的知識和規律。那麼說，這個東西是啥時候提出來的?上個世紀。大數據啥時候提出來的?也就這幾年的事情吧。所以說，大數據很大程度上是數據挖掘的一個好聽的名字。
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⑤ 信息技術和大數據在煤礦哪個好
大數據好。
1、安全得到保障。大數據技術已被廣泛地應用在煤礦安全管理中，煤礦的安全已經得到了行之有效的保障，大數據好。
2、大數據好，為煤礦工人健康保駕護航。在井下復雜作業環境下，動態監測職工生命體征，准確了解職工健康狀況，實現精準定位、無線語音通話，對於提升安全生產效率，減少災害發生具有重要意義。
⑥ "煤炭大數據"網站提供什麼信息
以下由「煤炭信息資源網」為您提供
價格分析、KPI監測、煤炭庫存、煤炭進出口、國際煤炭流向、數據資源
、企業信用信息、企業運營狀態、煤企分布、鐵路貨運、水運物流、全國鐵路示意圖、配煤計算器、全國鐵路裝車、煤炭調入調出、預測模型、能源經濟、煤炭需求企業、煤炭消費、港口動態、市場資訊、在線客服等
⑦ 什麼是大數據有什麼特徵與性質
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。大數據也是具備有一定的特徵與性質的。以下是由我整理的大數據的內容，希望大家喜歡!
大數據的主要介紹
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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產，
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)、Veracity(真實性)。
大數據的特徵
容量(Volume)：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;
種類(Variety)：數據類型的多樣性;
速度(Velocity)：指獲得數據的速度;
可變性(Variability)：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性(Veracity)：數據的質量
復雜性(Complexity)：數據量巨大，來源多 渠道
價值(value)：合理運用大數據，以低成本創造高價值
大數據的意義
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。[7] 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在“大”，而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷
2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值
不過，“大數據”在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。”這確實是需要警惕的。
在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:
1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的結構
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
大數據的應用
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
大數據的主要特點
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。