大數據的優缺點

⑴ 就目前來說身處大數據時代的我們有何利弊關系

在大數據時代，每個人都會享受到大數據所帶來的便利。買東西可以足不出戶；有急事出門可內以不用容再隨緣等計程車；想了解天下事只需要動動手指。雖然大數據會產生個人隱私問題，但總的來說，大數據還是在不斷的改善我們的生活，讓生活更加方便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。
海量信息】專注於大數據實踐20年，提供數字化轉型頂層設計、數據中台（內置用戶畫像核心引擎），業務中台建設、數據獲取、治理、分析服務，是您值得信賴的企業數字化轉型專業服務商。

⑵ 大數據魔鏡的優缺點是什麼

優點：

1，首先是又免費版本 的和付費的版本的，版本比較的多，適合不同的層次的需求，

2，其次可視化的效果比較的多，（有人可能會吐槽使用的是網路的Echarts和D3.js，但是可視化的效果還不錯），渲染的速度比較的快。

3，使用簡單，導入數據，或者鏈接好資料庫，簡單的拖拽就能生成圖表。不懂技術的業務人員也能很快的上手。

4，付費的版本具備上鑽下卷，數據預測和聚類分析等功能。

缺點：

5，免費版粗糙，細節不夠精細，完善。

6，免費版現在只支持Excel和MySQL數據源（這個不算缺點吧），對Excel數據源的限制比較多，容錯做的還不夠完善。

7，還是免費版的，給人的感覺過於簡陋，就是一個作圖工具。數據分析的能力沒有得到很好的體現。

8，付費版問題待補充。

9，互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，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。

⑶ 數據可視化的優缺點有哪些

下面我們就給大家介紹一下數據可視化的優點。

1：動作更快，這是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。所以說，數據可視化是一種非常清晰的溝通方式，使業務領導者能夠更快地理解和處理他們的信息。大數據可視化工具可以提供實時信息，使利益相關者更容易對整個企業進行評估。對市場變化更快的調整和對新機會的快速識別是每個行業的競爭優勢。正是由於這個優點，數據可視化越來越受到了大家的關注。

2：用建設性方式討論結果。一般來說，當我們向高級管理人員提交的許多業務報告的時候，都是規范化的文檔，這些文檔經常被靜態表格和各種圖表類型所誇大。也正是因為它製作的太過於詳細了，以致於那些高管人員也沒辦法記住這些內容，因此對於他們來說是不需要看到太詳細的信息。而使用大數據可視化的工具報告就可以使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似於熱圖、fever charts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。

3：能夠理解運營和結果之間的連接，具體就是數據可視化允許用戶去跟蹤運營和整體業務性能之間的連接。在競爭環境中，找到業務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。我們可以用一個案例來說明，比如說一家軟體公司的執行銷售總監可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產品在西南地區的銷售額下降百分比。然後，相關主管可以深入了解這些差異發生在哪裡，並開始制定計劃。通過這種方式，數據可視化可以讓管理人員立即發現問題並採取行動從而及時止損。

缺點：就目前而言，數據可視化缺點在我眼裡還不存在，數據可視化就是為了幫助我們更直觀的看到數據。可能唯一的缺點就是有些人還不能熟練使用吧

談論起 數據可視化設計 ，許多人會產生一個疑問：什麼是數據可視化？我們由此問題著手，來談論下數據可視化設計。

經研究表明，人類大腦對視覺信息的處理優於對文本的處理。因此，數據可視化是使用圖表、圖形和設計元素把數據進行可視化，把相對復雜、抽象的數據通過可視的方式以人們更易理解的形式展示出來的一系列手段。數據可視化可以使人們更有效率的完成某些任務，我們可以理解為三點 優勢 ：

> 美觀展示: 用數據展示企業特色，大會展台，媒體現場展示等

> 數據驅動： 實時查看業務概況、監控預警、驅動內部快速響應

> 發掘價值： 可視化數據呈現後，帶來的視覺感受會幫助人發現新的因素

在 HT 技術支持下，數據可視化除了「可視」，還有可交流、可互動的特點。設計帶來的不僅是瞬息處理海量數據搭配酷炫的可視化樣式所引起的視覺震撼，更應注重為業務需求服務，設計出符合不同行業需求的個性定製可視化，利於企業做出正確的商業決策，以有根據的數據呈現而幫助企業進行更科學的判斷而避免決策的失誤。

缺點： 數據可視化的應該有更多豐富的表現形式，以滿足簡單易懂的需求。

當然在缺點上，我們也有了更多的創新，比如2.3D可視化的結合打造更加豐富多彩的數據可視化形式：

⑷ 大數據時代下生活的利與弊

——夏日午後

對於大數據時代，我相信大家都不是很陌生，我們的一舉一動，包括我們的出行，我們的購物，我們的交際等等，這些都被所謂的大數據記錄著。這件事聽起來是不是覺得很不可思議呢，是的，但是這些事確實真實的發生在我們身邊。

互聯網在改變著我們的生活，例如淘寶以及京東等購物軟體在改變著我們的生意模式，改變著我們的購物方式；微信以及陌陌等聊天軟體在改變著我們的溝通方式；滴滴以及高德地圖等打車軟體在改變著我們的出行方式；抖音以及快手等短視頻軟體在改變著我們的傳播方式；津津樂道以及樊登讀書等讀書軟體在改變著我們的讀書方式；也許未來還有軟體的開發在改變著我們的工作方式，等等等等吧。互聯網的快速發展，我們終究是摸不透它的走向，只能隨機應變，以不變應萬變了。

為什麼要說互聯網呢，因為大數據最主要的數據來源就是來自於互聯網。

首先，問一個問題：我們在大數據時代下，生活的利是如何體現的呢？

也許你的心中已經有了明確的答案，也許還是很模糊。我們舉一些簡單的例子來說明一下。您知道，我們在購買一件衣服或者一本書又或者其他什麼東西時，我們經常採取的方式就是在互聯網上搜索，這時軟體上就會出現你所要購買的東西。你便瀏覽著查看，有些樣式或者簡介感覺與心中所要的東西挺相符的，於是就點進去仔細查看，瀏覽之後，或者差強人意，或者根本不是，或者情投意合正是；假如說，您所要購買的東西，並不是搜索結果里給出的答案，或者是明明就是我要購買的，但是查看半天，花了時間不說，還沒有找到中意的物品，這是令人特別不愉快的，甚至有些痛苦的體驗；也許是因為猶豫不決，拿不定主意；也許是花費時間太多；也許是還有更要緊的事情要處理，您就暫時退出搜索；此時，大數據已經在悄無聲息中記錄下來了你的一舉一動，更確切的說，是你想要購買的東西的名字。當你處理完其他事情，再次打開軟體的時候，就會在首頁顯示你所要購買的東西，供你隨時瀏覽；這也許是大數據時代下，生活的一種利。還有，就像出行，出門前直接在軟體上預定好，等車過來，直接下樓坐車出發，省去了等待尋找的時間；再例如，讀書不用跑書店特意去買一本書，直接在軟體上，收聽自己想聽的書籍，並且還有相關推薦；等等，這里就不在一一贅述了。

大數據時代下的弊呢，也許你很感興趣，大數據時代下，還有弊端嗎。答案是有的。今天我們只講一講發生在我們身邊的弊端，淺顯易懂。

現在，我又要詢問一個問題，這個問題是：你是如何打發無聊或者閑暇的時間的？你說你去看書，沒問題，對知識的渴求，提高知識素養，很有意義；你說你去運動，也沒什麼問題，加強身體鍛煉，提高身體素質，同樣很有意義；但是，我覺得給出這兩種答案的人，應該所佔比例應該不到百分之二十吧；在這個金錢第一，物質欲充斥著的時代，可以與眾不同，特立獨行，或者說獨善其身，出淤泥而不染，濯清漣而不妖的人應該不多吧。這是我個人的理解，不代表大眾的思想。我猜想，更多的答案應該是去刷一刷小視頻，逛一逛淘寶，聊一聊微信，來打發一下無聊或者閑暇的時間吧。

那麼，我再問一個問題，在你睡覺之前你一般在做什麼事情，是不是在刷一下小視頻來釋放一下工作的壓力，彌補一下今天對沒有玩手機的虧欠呢。如果你是一個自我約束力很強的人，刷小視頻也許可以讓你快速的到達睡覺的時間點；但是，對於大部分自我約束力欠佳的人，經歷更多的也許是，說好的看到十一點睡覺，結果不知不覺看到了十二點，而且帶著困意打著哈欠，心理暗示著自己再看一小會就睡，結果不知不覺又過了一個小時。忽然一驚，哎呀，確實該睡覺了，不然明天上班又遲到了，只剩扼腕嘆息，感嘆時間飛逝。大家有沒有這種感覺呢。不管你們的答案如何，我是有的，也許我是一個自我約束力欠佳的人。我真心希望你們不要跟我一樣。

在這里，我想打一個大大的問號。自問也在問大家，為什麼會這樣呢？有沒有想過呢。也許你自我約束力很強，那麼你能不能幫助我分析一下，這到底是什麼原因導致的呢？之前也許，我們有意要看某一部動畫片，要追某一部電視劇，要刷某一部電影，一直看到結尾或者眼皮打架才肯睡覺。但是現在只是在刷一個小小的短視頻，一個視頻也就二三分鍾而已，長的也就十幾分鍾而已，為什麼還會熬著這么長的夜呢？有沒有問過自己，或者有沒有分析過這樣的原因何在。這里給大家一些思考的時間。

這就是大數據時代下的弊之一；大數據會讓你對一件事上癮，因為這件事正是你特別感興趣的一件事。為什麼這么說呢，我們來分析一下，以我為例，我在睡覺之前會在優酷或者瀏覽器上刷一些搞笑的小視頻，打發一下睡覺前的時間，例如大鵬的《屌絲男士》，於莎莎的《極品女士》，還會看一些DOTA游戲小視頻，在我瀏覽第一個視頻看到不到一半的時候，後續與之相關的視頻就已經出現在下一個視頻的位置了，假如我在看大鵬的屌絲男士，結果剛看不到一半的時候，與屌絲男士相關視頻就出現在下一個視頻的位置，替換了本該有的短視頻。這就是一種誘惑，會令人上癮。正如我想看屌絲男士，看一個沒有看過癮啊，怎麼辦？擱以前的話，湊活著看點其他的吧，或者放下手機睡覺吧，對吧。可是現在呢，你沒看過癮吧，再給你推薦一個屌絲男士，你看不看，肯定看對吧，既然看了，那肯定還想看吧，再給你推薦一個主題一樣的短視頻，並且短視頻的時間很短又很感興趣，心裡就會想，這么短不會影響到睡覺，再看一個就睡覺。後果可想而知了，就這樣一直刷著短視頻，等你再次回過神的時候，已經不是十一點了，或許已經是十二點甚至是一點了。就這樣，睡覺的時間在無意間被短視頻偷走了，晚睡又導致明天的工作狀態低迷，長期下去精神狀態也會出現各種各樣的問題。請問，您有沒有同感呢？

不知道您有沒有被我說中痛點呢。說了這么多關於我的這么一個例子，為了就是得出，罪魁禍首就是大數據這一科技的誕生；大數據的影響，已經在神不知鬼不覺中霸佔了我們的時間，影響了我們的工作和生活；大數據時代你的隱私將不再是隱私。這就是大數據的弊之一吧！

其實，按照哲理的理論來解釋的話，大數據本身並無對錯之別；大數據代表著一種新科技的誕生，科技本身就是一把雙刃劍；這把劍的好壞，取決於使用的人；如果你懂得如何使用，它便是一種利器；如果你無法克制自己，不懂得正確使用，那麼它將是一種凶器。

⑸ 大數據的優勢和特點是什麼

1、 數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、 數據類型繁多，涉及網路日誌、視頻、圖片、地理位置等信息。
3、 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。
4、 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。
 
 

⑹ 大數據的特點主要有什麼

大數據的特點主要有什麼？

大數據的特點：

1. 數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

概念：

「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。

優勢：

在大數據和大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。

大數據的特點主要包括哪些

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

大數據的特點包括

大數據具有4V特點，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如微碼鄧白氏通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息，推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。

bat大數據的特點是？

就是大，第一：數據體量巨大。第二：數據類型繁多。第三：價值的密度比較低。第四：處理的四度快。檸檬學院大數據。

大數據與海量數據的特點

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 *** ，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。
魔方（大數據模型平台）
大數據模型平台是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
大數據平台數據抽取工具
大數據平台數據抽取工具實現db到hdfs數據導入功能，藉助Hadoop提供高效的集群分布式並行處理能力，可以採用資料庫分區、按欄位分區、分頁方式並行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。數據處理伺服器為每個作業分配獨立的作業任務處理工作線程和任務執行隊列，作業之間互不幹擾靈活的作業任務處理模式：可以增量方式執行作業任務，可配置的任務處理時間策略，根據不同需求定製。採用非同步事件驅動模式來管理和分發作業指令、採集作業狀態數據。通過管理監控端，可以實時監控作業在各個數據處理節點作業任務的實時運行狀態，查看作業的歷史執行狀態，方便地實現提交新的作業、重新執行作業、停止正在執行的作業等操作。
互聯網數據採集工具
網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網路數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。
未至·雲（互聯網推送服務平台）
雲計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，並在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據雲計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據採集維護人員、平台系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向 *** 和面向企業的解決方案。
顯微鏡（大數據文本挖掘工具）
文本挖掘是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術, 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對, 在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
數據立方（可視化關系挖掘）
大數據可視化關系挖掘的展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

何謂大數據?大數據的特點,意義和缺陷.

大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
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。
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成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
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。

閉幕詞的特點主要有什麼原則?

閉幕詞是一些大型會議結束時由
有關領導人或德高望重者向會議所作的講話。
具有總結性、評估性和號召性。

關於旅遊大數據，主要有哪些數據的收集

旅遊人數的變化，旅遊時間，旅遊地點，旅遊習慣，過程中的消費習慣，團的還是個人的，等等數據。—檸檬學院大數據，線上大數據學習平台。

⑺ 大數據的優與劣

《與大數據同行》一書告訴我們大數據的優與劣。

大數據的優點。大數據為學習帶來了三大改變：一是我們能夠收集對過去而言，既不現實也不可能集聚起來的反饋數據；二是我們實現迎合學生個體需求的，而不是為一組類似的學生定製的個性化學習；三是我們可以通過概率預測優化學習內容、學習時間和學習方式。

反饋、個性化和概率預測是大數據的三個核心要素。

大數據的劣勢。主要是濫用大數據會帶來危害。因為大數據永久地保留了學生的過去。這些數據將永遠儲存學生表現、喜好、習慣及其它回憶，包括那些不願意提及的過往。還有大數據可以進行概率性的預測，但是這種預測可能將學生的未來引到「歧路」上去。

但無論怎樣，大數據將把教育帶入一個嶄新的未來！

⑻ 大數據的優勢在哪裡

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。大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。

目前大數據幾乎每個企業都在使用，大數據分析提供了一個真正具有潛在利益的礦藏，但它也帶來了可能抵消潛在收益的重大挑戰。

• 更精準的決策 ：在NewVantage Partners公司調查中，36.2%的受訪者表示更好的決策是他們大數據分析工作的首要目標。此外，84.1%的受訪者表示已開始朝著這一目標努力，59.0%的受訪者表示取得了一些可衡量的成功，其總體成功率為69.0%。大數據分析可以為業務決策者提供他們所需的數據驅動的洞察力，以幫助企業開展競爭和業務發展。

• 提高生產力 ：來自供應商Syncsort公司的另一項調查發現，59.9%的受訪者使用Hadoop和Spark等大數據工具來提高業務的工作效率。現代大數據工具使分析師能夠更快地分析更多數據，從而提高個人生產力。此外，從這些分析中獲得的見解通常使組織能夠在整個公司內更廣泛地提高生產力。

• 降低成本 ：Syncsort公司和NewVantage公司的調查均發現大數據分析正在幫助企業降低成本。近五分之三(59.4%)的受訪者表示Syncsort公司的大數據工具幫助他們提高了運營效率，並降低了成本，NewVantage公司的調查中，約三分之二(66.7%)的受訪者表示他們已開始使用大數據來降低成本。然而有趣的是，只有13.0%的受訪者選擇降低成本作為大數據分析的主要目標，這表明對於許多人而言，這只是一個非常受歡迎的附帶好處。

• 改善客戶服務 ：在NewVantage公司調查的受訪者中，改善客戶服務是大數據分析項目的第二個最常見的主要目標，53.4%的受訪者表示在這方面取得了一些成功。社交媒體、客戶關系管理(CRM)系統、其他客戶為當今的企業提供了大量有關其客戶的信息，他們很自然地會使用這些數據來更好地為這些客戶提供服務。

• 欺詐檢測 ：大數據分析的另一個常見用途用於欺詐檢測，特別是在金融服務行業。依賴於機器學習的大數據分析系統的一大優勢是它們在檢測模式和異常方面非常出色。這些能力可以讓銀行和信用卡公司能夠發現被盜信用卡或欺詐性購買，並且通常是在持卡人知道出現問題之前發現問題。

• 增加收入 ：當組織使用大數據來改善決策並改善客戶服務時，增加收入通常是一個自然的結果。在Syncsort公司的調查中，超過一半的受訪者(54.7%)表示他們正在使用大數據工具來增加收入，並根據更好的洞察力加速增長。

• 提高靈活性 ：同樣，從Syncsort公司的調查報告中，41.7%的受訪者表示大數據的好處之一是能夠提高業務/IT敏捷性。許多組織正在使用其大數據來更好地調整其IT和業務工作，並且他們正在使用他們的分析來支持更快、更頻繁地更改其業務戰略和策略。

• 更好的創新 ：創新是大數據的另一個共同利益，NewVantage公司的調查發現，11.6%的高管正在投資分析，主要是作為創新和顛覆市場的手段。他們認為，如果他們能夠收集競爭對手所沒有的見解，他們就可以通過新產品和服務領先於其他企業。

• 上市速度 ：在這些方面，很多企業表示將使用大數據來加快產品上市速度。只有8.8%的受訪者表示這是大數據的首要目標，但53.6%受訪者已經開始朝著這個目標努力，其中54.1%的受訪者表示取得了一些成功。大數據的這種優勢也可能帶來額外的好處，例如更快的增長和更高的收入。

更多資訊請關註： 辰宇智搜

⑼ 大數據對生活的利與弊

大數據對生活有利也有弊。
大數據出現可能加快我們的研究疑難問題，比如癌症，回交通，環境問題等答。這些結果，當然，間接地使得普通人獲利，但是如果某些集團利用大數據研究我們的社會或購買行為，可能反而增加了經營者的談判能力，我們普通百姓或許更沒有了話語權。

所以，我們在利用做大數據做什麼，方向性應用很重要。如果是研究公眾的事情，應該更多偏重於公益性質的活動，而科研部分要有合理的保障機制。比如我們生病的數據，醫療數據，用於新葯研究，貢獻數據的人群是不是應該分享醫療進步的直接好處呢？

這些權益如何分配，就有賴於區塊鏈技術的應用，大數據時代，如果只是數據的多寡，不是真正的大數據，大數據在於數據的共享，而共享數據的前提是數據安全和隱私保護，同時要有好的利益分配機制。

區塊鏈時代+5G+物聯網+大量數據共享=大數據時代

⑽ 何謂大數據大數據的特點,意義和缺陷.

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。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

大數據，更多的功能是分析過去，提醒現在，展望未來。廣泛應用於商業領域，藉以實現精準營銷，預測趨勢，實現商業利益的最優與最大。體現的價值為：

（1）利用大數據針對大量消費者的消費習慣，精準提供產品或服務；

（2）利用大數據做服務轉型，做小而美模式；

（3）不能充分利用大數據價值的企業，將會在互聯網壓力之下搖搖欲墜。

國家通過結合大數據和高性能的分析，是指效率更加提高，同時也能降低國家運行成本。如：

（1）為成千上萬的車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵；

（2）及時解析問題和缺陷的根源，是制度更加完善。

（3）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

大數據的缺陷：

企業遭到黑客攻擊，客戶的資料大量非法流出，再利用大數據分析挖掘，人群進行分類排除，從而讓人更容易受騙。

(10)大數據的優缺點擴展閱讀：

2016年3月17日，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布，其中第二十七章「實施國家大數據戰略」提出：把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。

具體包括：加快政府數據開放共享、促進大數據產業健康發展。