A. 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。
B. 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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C. 《大數據》閱讀答案
所謂‘大數據’,是指數據規模巨大,大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理」「在‘大數據’時代,我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念,沿襲此前的知識生產方式,就會被遠遠地甩在時代後面。我在這里整理了《大數據》閱讀答案,希望能幫助到那您。
大數據
近年來,「大數據」這個概念突然火爆起來,成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂「大數據」,是指數據規模巨大,大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理。「大數據」概念是「信息」概念的3.0版,主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。
我們一直有這樣的成見:信息是個好東西。對於人類社會而言,信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由於我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭,於是就拚命追逐信息、佔有信息。我們甚至還固執地認為,佔有的信息越多,就越好,越有力量。但是,在「大數據’時代,信息不再稀缺,這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時,就會成為一種負擔,我們會不堪重負。
信息的超速繁殖源自於信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子,數字化的信息失速狂奔,使人類主宰信息的能力遠遠落在後面。美國互聯網數據中心指出,互聯網上的數據每兩年翻一番,目前世界上的90%以上數據是近幾年才產生的。2000年,數字存儲信息佔全球數據量的四分之一,另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。2007年,只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據,其餘都是數字數據。到2013年,世界上存儲的數據中,數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容,我們只能望洋興嘆。
「大數據」時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大,我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以「一場革命」來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化,認為「大數據」時代會引爆一場「哥白尼式革命」:它改變的不僅僅是信息生產力,更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容,更是其生產與傳播方式。
我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的「哥白尼式革命」,它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷,開啟了知識傳播的大眾時代,同時,也確立了「機械復制時代」的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比,互聯網新媒體開啟的「大數據」時代,則是一場更為深廣的革命。在「大數據」時代,信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花,打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局,改變了自上而下的知識傳播模式,將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在「大數據」時代,我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念,沿襲此前的知識生產方式,就會被遠遠地甩在時代後面。
(節選自2013.2.22《文匯讀書周報》,有刪改)
《大數據》閱讀題目:
9.下列對「大數據時代」的特點解說正確的一項是
A.數據規模巨大,信息嚴重過剩,總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。B.信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播,信息傳播方式不再是自上而下,而是相反。
C.精英與貴族的知識壟斷被沖破,傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。 D.「機械復制時代」知識生產和傳播方式被顛覆,呈動態、多向和空前的不確定性。 10.下列理解,不符合原文意思的一項是
A.人們在信息稀缺時代形成的佔有信息越多越好、越有力量的認識,將隨著「大數據」時代的到來而改變。
B.人類主宰信息的能力遠遠落後於信息的產生,是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。
C.從2000年數字存儲信息佔全球數據量的四分之一,到2013年超過98%,說明了傳統媒體被新媒體取代。
D.印刷革命開啟了知識傳播的大眾時代, 與印刷時代相比,互聯網新媒體開啟的「大數據」時代,則是一場更為深廣的革命。
《大數據》參考答案:
9.D【試題分析:論述類文體閱讀的命題主要從概念、判斷、推理三個角度命題,概念注意「答非所問」「內涵、外延不準」「誤劃類別」「張冠李戴」;判斷類注意「范圍不當」「偷換概念」「曲解文意」;推理注意「強加因果」「強行推理」等錯誤。答題的關鍵是審清題干、找准區位、對讀原文、尋找細微的差別。選項A原文「信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時,就會成為一種負擔,我們會不堪重負」現在是「大數據」時代,但還沒有到「當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時」,時間范圍混淆;選項B 原文「新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局,改變了自上而下的知識傳播模式,將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中」選項「信息傳播方式不再是自上而下,而是相反」,偷換了文中的概念「拋入空前的不確定之中」為「自下而上」;選項C對應的原文「印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的‘哥白尼式革命’,它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」讓「知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」是「印刷革命」,選項是「大數據時代」,犯了張冠李戴的錯誤。】
10.C【試題分析:選項「說明了傳統媒體正被新媒體取代」,文中沒有依據,屬於無中生有。】
D. 大數據是指什麼如何解釋
大數據(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。(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)這樣的捷徑,而採用所有數據的方法)大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實性)。大數據需要特殊的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘電網、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。
大數據的4個「V」,或者說特點有四個層面: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。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三,數據的來源,直接導致分析結果的准確性和真實性。若數據來源是完整的並且真實,最終的分析結果以及決定將更加准確。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。業界將其歸納為4個「V」
從某種程度上說,大數據是數據分析的前沿技術。簡言之,從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力,就是大數據技術。明白這一點至關重要,也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。
搜索下各種網路,上面都有。說白了,就是數據量非常龐大。這確實是近幾年的熱點問題。
E. 什麼是大數據 大數據是什麼意思
大數據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。
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。
(5)大數據是指數據規模巨大擴展閱讀
大數據的價值體現在以三方面:
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。
F. 大數據是什麼
大數據是什麼意思呢?
如果從字面意思來看,大數據指的是巨量數據。那麼可能有人會問,多大量級的數據才叫大數據?不同的機構或學者有不同的理解,難以有一個非常定量的定義,只能說,大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB級別。
最早提出「大數據」這一概念的 是全球知名咨詢公司麥肯錫,它是這樣定義大數據的: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、多樣的數據類型以及價值密度低四大特徵。
研究機構Gartner是這樣定義大數據的:「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流轉優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。若從技術角度來看,大數據的戰略意義不在於掌握龐大的數據,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理,換言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業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」。
G. 大數據是什麼意思
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。
(7)大數據是指數據規模巨大擴展閱讀:
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。
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。
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。
H. 什麼是「大數據」,如何理解「大數據」
大數據的定義。大數據,又稱巨量資料,指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。