大數據通常指

❶ 大數據是指什麼

大數據是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。大數據的五大特徵：1、大量；2、高速；3、多樣；4、低價值密度；5、真實性。
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。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的四大特徵。
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）。
大數據最核心的價值就是在於對於海量數據進行存儲和分析；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」。
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、網路的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。

❷ 大數據是什麼意思

大數據（英語：Bigdata），又稱為巨量資料，指的是在傳統數據處理應用軟體不足以處理的大或復雜的數據集的術語。

大數據也可以定義為來自各種來源的大量非結構化或結構化數據。從學術角度而言，大數據的出現促成廣泛主題的新穎研究。這也導斗純致各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有統計學的抽樣方法；它只是觀察和追蹤發生的事情。因此，大數據通常包含的數據大小超出傳統軟體在可接受的時間內處理的能力。由於近期的技術進步，發布新數據的便捷性以及全球大多數政府對高透明度的要求，大數據分析在現代研究中越來越突出。

應用:

大數據的應用示例包括大科學、RFID、感測設備網路、天文學、大氣學、交通運輸、基因組學、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、製作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、金融大數據，醫療蠢襲大數據，社交網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和影像封存、大規模的電子商務等。

1.大型強子對撞機中有1億5000萬個感測器，每秒發送4000萬次的數據。實驗中每秒產生將近6億次的對撞，在過濾去除99.999%的撞擊數據後，得到約100次的有用撞擊數據。

將撞擊結果數據過濾處理後僅記錄0.001%的有用數據，全部四個對撞機的數據量復制前每年產生空檔咐25拍位元組（PB），復制後為200拍位元組。

如果將所有實驗中的數據在不過濾的情況下全部記錄，數據量將會變得過度龐大且極難處理。每年數據量在復制前將會達到1.5億拍位元組，等於每天有近500艾位元組（EB）的數據量。這個數字代表每天實驗將產生相當於500垓（5×1020）位元組的數據，是全世界所有數據源總和的200倍

2.大數據產生的背景離不開Facebook等社交網路的興起，人們每天通過這種自媒體傳播信息或者溝通交流，由此產生的信息被網路記錄下來，社會學家可以在這些數據的基礎上分析人類的行為模式、交往方式等。美國的塗爾干計劃就是依據個人在社交網路上的數據分析其自殺傾向，該計劃從美軍退役士兵中揀選受試者，透過Facebook的行動app收集資料，並將用戶的活動數據傳送到一個醫療資料庫。收集完成的數據會接受人工智慧系統分析，接著利用預測程序來即時監視受測者是否出現一般認為具傷害性的行為。

3.運用數據挖掘技術，分析網路聲量，以了解客戶行為、市場需求，做營銷策略參考與商業決策支持，或是應用於品牌管理，經營網路口碑、掌握負面事件等。如電信運營商透過品牌的網路討論數據，即時找出負面事件進行處理，減低負面討論在網路擴散後所可能引發的形象危害。又如具有大量商店交易數據的第三方服務業者(Third-partyServiceProviders,TSP)可以集成手中交易數據、公開的顧客評論數據(例如:GoogleMap評論)、法院的店家訴訟數據等，評估與預測店家運營情形，進一步進行商業顧問服務。

❸ 大數據指的是什麼

大數據是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。

大數據具體含義

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。

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。

大數據就業方向

大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析、物聯網和人工智慧演算法訓練領域，都有著核心技術和職位訴求，那麼開發方向都有哪些對口的工作職位呢？

1、大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程師，大數據研發工程師，大數據架構師等；

2、大數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據演算法師等；

3、大數據運維工程師等。

隨著國家重視大數據，政府扶持大數據，大數據在企業中生根發芽，開花結果。未來三至五年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。所以市場需求大，就業前景也很好。

❹ 什麼是大數據

大數據是指規模巨大、復雜度高、處理速度快的數據集合。這些數據集合通常無法使用傳統的數據處理方法和工具進行處理和分析。

大數據通常具有以下特點：

數據量巨大：大數據集合的大小通常超過傳統數據處理工具所能處理的范圍，可能達到數十TB、數百TB或甚至更大。

數據類型多樣：大數據集合中的數據類型通常包括結構化數據、半結構皮遲化數據和非結構化數據，如文本、音頻、視頻等。

處理速度快：大數據集合的處理速度需要在實時或接近實時的時孫握基間內完成，這需要高效的數據處理和分析技術。

數據來源廣泛：大數據集合的數據來源包括感測器、社交媒體、互聯網、移動設備等多種渠道，數據形態也是多樣的。大數據的處理和分析需要使用大數據技術，包括分布式存儲、分布式計算、機器學習、數據挖掘等技術。大數據可以用於各種領域，如金融、醫療、電商、物流等，為企業提供了更精準的決策和更高效的業務流程。

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❺ 大數據指的是什麼

大數據屬於計算機科學學科領域，指的是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策，是近年來一種新興技術，在各行各業中都有著非常廣泛的應用價值，下面我就帶領大家詳細盤點一下。

什麼是大數據技術

大數據技術指的是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」。

大數據技術的應用前景

一是機器學習、人工智慧繼續成為大數據智能分析的核心技術，大數據預測和決策支持仍是主要應用。在學術上，深度分析繼續扮演技術主角，推動整個大數據智能的應用。通過像神經網路模型的深度學習，讓計算機自動學習產生特徵的方法，並將特徵學習融入建立模型的過程中，增加設計特徵的完備性。深度學習將在圖像分類、語音識別、問答系統等應用取得重大突破，並有望得到成功商業應用。

二是數據科學帶動多學科融合。隨著社會的數字化程度逐步加深，更為寬泛、更為包容大數據的邊界不斷完善，使得越來越多的學科在數據層面趨於一致，為類比科學研究創造了條件。「數據科學」的基礎研究與成果將源源不斷地注入技術研究和應用范疇中。

三是開源是主流技術，公測促良好研發生態。大數據的處理模式更加多樣化，Hadoop不再成為構建大數據平台的唯一選擇。隨著開源項目Spark不斷被大規模應用，正成為大數據領域最大的開源社區。開源系統將成為大數據領域的主流技術和系統選擇，並將引領著大數據生態系統的發展。各類大數據應用公測將促進大數據技術取得突破性進展。

四是基於知識圖譜的大數據應用成為熱門應用場景。近年來，大數據成為大眾媒體的熱詞，大眾需要可視化的大數據，背後是基於知識圖譜的大數據應用。可視化是通過把復雜的數據轉化為可以交互的圖形，幫助用戶更好地理解分析數據對象，發現、洞察其內在規律。讓對信息技術不熟悉的普通民眾和非技術專業的常規決策者也能夠更好地理解大數據及其分析的效果和價值，進而從國計、民生兩方面都充分發揮大數據的價值。