關於大數據的信息

① 什麼是大數據它有哪些特點

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。通俗來說，大數據就是不同來源、不同類型、不同含義的海量數據，大數據是動態變化的，能夠通過研究發現規律產生價值。

大數據的4個特點

1、大量

隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新辯祥的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

2、多樣

廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。

3、高速

大數據的產生非常迅速，主要攔灶悶通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。並且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對於一個平台而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。

4、價值

這也是大數據的核心特徵。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

學大數據有出路嗎

大數據是時代進步的產物，它的出現是突然的，也是必然的。現在生活中的方方面面都有大數據的痕跡，它活在我們身邊。這個行業是不會被淘汰的，而且發展前景非常好，各行各業都需要一個資深的大數據專業的人才，社會需求量大。所以，進入大數據開發領域，就意味著你將站在時代的最前沿。

現簡彎今，企業的營銷模式都在從粗獷式營銷轉型向精準式營銷，因此大數據的人才需求量非常龐大，利用大數據找到自己精準用戶，而用戶利用大數據找到自己真正想要的，這或許是大數據存在的真正含義吧。

對於企業而言，通過微信連接用戶和商家已是企業重要的發展方向，大數據將為你的企業帶來優勢。對於一般的企業而言，大數據的作用主要表現在兩個方面，分別是數據的分析使用與進行二次開發項目，大數據的運用，不僅標志著時代的進步，同時還激勵著人們進行更深領域的探究。

② 十個有關大數的信息

十個有關大數的信息：

1）大數據計算提高數據處理效率，增加人類認知盈餘 

大數據技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。大數據技術平台的出現提升了數據處理效率。其效率的提升是幾何級數增長的，過去需要幾天或更多時間處理的數據，現在可能在幾分鍾之內就會完成。

大數據的高效計算能力，為人類節省了更多的時間。我們都知道效率提升是人類社會進步的典型標志，可以推斷大數據技術將帶領人類社會進入另外一個階段。通過大數據計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，幫助人類更好地改造世界。 

2）大數據通過全局的數據讓人類了解事物背後的真相 

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大數據將使用全局的數據，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，幫助科學家了解事物背後的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。

有利於政府、企業、科學家對過去人類社會的各種歷史行為真正原因的了解，大數據統計將糾正樣本統計誤差，為統計結論不斷糾錯。大數據可以讓人類更加接近了解大自然，增加對自然災害原因的了解。 

3）大數據有助於了解事物發展的客觀規律，利於科學決策 

大數據收集了全局的數據，准確的數據，通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相，通過數據分析出解人類社會的發展規律，自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策，大數據時代的精準營銷就是典型的應用。 

4）大數據提供了同事物的連接，客觀了解人類行為 

在沒有大數據之前，我們了解人類行為的數據往往來源於一些被動的調查表格及滯後的統計數據。擁有了大數據技術之後，大量的感測器如手機APP、攝像頭、分享的圖片和視頻等讓我們更加客觀的了解人類的行為。

大數據技術連接了人類行為，通過大數據將人類的行為數據收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，幫助我們了解人類的行為。可以說大數據的一個重要作用就是將人類行為數據進行收集分析，了解人類行為特點，為數據價值的商業運用提供基礎資產 

5）大數據改變過去的經驗思維，幫助人們建立數據思維 

人類社會的發展一直都在依賴著數據，無論是各國文明的演化，農業的規劃，工業的發展，軍事戰役及政治事件等。

但是出現大數據之後，我們將會面對著海量的數據，多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。這些數據是過去沒有了解到的，通過大數據計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。

依靠大數據提供的數據分析報告，人們將會發現決定一件事、判斷一件事、了解一件事不再變得困難。各國政府和企業將藉助於大數據來了解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。

大數據發展趨勢：

1）趨勢一：數據的資源化 

何謂資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。   

2）趨勢二：與雲計算的深度結合 

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。   

3）趨勢三：科學理論的突破 

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。   

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立 

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

大數據分析： 

現在的大數據分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關系性的數據。而且往往是取一個很小的數據集，來對整個數據進行預測和判斷。但現在是大數據時代，理念已經完全改變了，現在的大數據分析，是對整個數據全集直接進行存儲和管理分析。

(2)關於大數據的信息擴展閱讀：

大數含義

1. 交易員術語，指匯率的頭幾位數字。

2. 數學用語，指兩個數中較大的數。

3.代表十的七十二次方。

4.大數在編程中表示超過32位二進制位的數。

③ 大數據的內容是什麼

問題一：大數據都包括什麼內容？ 你好，
第一，你可以直接網路搜索。
第二，根據我的理解，所有你在互聯網上留下的痕跡就是大數據。
比如很多購物網站，會根據你以前的購買記錄，在你再次到該網站的時候，在頁面底部出現「猜你喜歡」，推薦幾個你可能喜歡的東西。比如淘寶、天貓、京東這些購物網站。
有時候，還會定期發郵件給你，推薦你一些商品，比如做的比較好的，像亞馬遜。
希望能對你有所幫助，有什麼問題我們可以繼續交流

問題二：什麼是大數據？大數據是什麼意思？ 「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，大數據時代怎麼理解呢，一起來看看吧。
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。
大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
大 數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到 其內在規律。
大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，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。
大 數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關 的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對， 挖掘主效基因。例子還有很多。
大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運 用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本 質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。
數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據 *** ，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。
數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
商業智能的應用范圍
1.采購管理
2.財務管理
3.人力資源管理
4.客戶服務
5.配銷管......>>

問題三：什麼是大數據 大數據是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 大數據首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機理解自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念，首先要從大入手，大是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
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......>>

問題四：什麼是大數據 大數據是什麼意思 「大數據」不是「數據分析」的另一種說法！大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，具體地說，是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎，針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的，生產線上普通的藍領員工，前台電話員，等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分，數據的產生除了來自社交網路，網站，電子商務網站，郵箱外，智能手機，各種感測器，和物聯網，智能可穿戴設備。
大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節，使營銷無處不在。如用戶的偏好？上網的時間段？上網主要瀏覽頁？對頁面和產品的點擊次數？網站上的用戶評價對他的影響？他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗？這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析，可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。
大數據徹底改變企業內部運作模式，以往的管理是「領導怎麼說？」現在變成「大數據的分析結果」，這是對傳統領導力的挑戰，也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程，還要成為數據專家，跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上，如今熟練掌握大數據分析工具，善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。
當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量，有句話叫「垃圾進，垃圾出」指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外，企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。
而隨著大數據時代的到來，對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱，電商企業通過大數據應用，可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更 多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。

問題五：大數據到底是什麼東西？ 基於大數據→企業網上支付與結算
基於大數據→銀行的融資參考依據
基於大數據→優化庫存周轉
基於大數據→按需按量按地定產，高效自營

問題六：大數據時代：大數據是什麼？ 大數據是什麼？是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據 *** 的統稱？今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡？大數據的來源又有哪些？等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從「大數據」與「數據」的區別說起吧，過去我們說的「數據」很大程度上是指「數字」，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案（如資料庫或商業智能技術）就能輕松應對；而今天我們所說的「大數據」則不單純指「數字」，可能還包括「文本，圖片，音頻，視頻……」等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，「數據」是結構化的，而「大數據」則包括了「結構化數據」「半結構化數據」和「非結構化數據」。關於「結構化」「半結構化」「非結構化」可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來：由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額；而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以准確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給「大數據」這樣一個定義，「大數據」指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據里找到過去不容易昭示的規律。相比「數據」，「大數據」有兩個明顯的特徵：第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據；第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些？或者這個問題這樣來表達會更清晰「大數據的數據來源有哪些？」對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標准化、結構化的。（若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是「基幹類系統」，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率；另一類是「信息類系統」，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。）傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。具體包括了：如，呼叫詳細記錄、設備和感測器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息（或說數據）......>>

問題七：大數據是什麼，干什麼用的？包含哪些內容？哪些技術？解決什麼問題？ 大數據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。通過大數據分析，可以預測交通路況實況，比如網路地圖的實時公交，了解客戶信用，比如支付寶實名認證大數據背後的花唄借唄信用積累大數據研究顯示，我國的數據總量正在以年均50%以上的速度持續增長，預計到2020年在全球的佔比將達到21%。產業新形態不斷出現，催生了個性化定製、智慧醫療、智能交通等一大批新技術新應用新業態。大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

問題八：大數據可以做什麼 用處太多了
首先，精準化定製。
主要是針對供需兩方的，獲取需方的個性化需求，幫助供方定準定位目標，然後依據需求提 *** 品，最終實現供需雙方的最佳匹配。
具體應用舉例，也可以歸納為三類。
一是個性化產品，比如智能化的搜索引擎，搜索同樣的內容，每個人的結果都不同。或者是一些定製化的新聞服務，或者是網游等。
第二種是精準營銷，現在已經比較常見的互聯網營銷，網路的推廣，淘寶的網頁推廣等，或者是基於地理位置的信息推送，當我到達某個地方，會自動推送周邊的消費設施等。
第三種是選址定位，包括零售店面的選址，或者是公共基礎設施的選址。
這些全都是通過對用戶需求的大數據分析，然後供方提供相對定製化的服務。
應用的第二個方向，預測。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。
從具體的應用上，也大概可以分為三類。
一是決策支持類的，小到企業的運營決策，證券投資決策，醫療行業的臨床診療支持，以及電子政務等。
二是風險預警類的，比如疫情預測，日常健康管理的疾病預測，設備設施的運營維護，公共安全，以及金融業的信用風險管理等。
第三種是實時優化類的，比如智能線路規劃，實時定價等。

問題九：大數據的內容和基本含義？ 「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，什麼是大數據概念呢，大數據概念怎麼理解呢，一起來看看吧。
1、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。
2、大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
3、大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
4、大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
5、大數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
6、大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

問題十：大數據具體學習內容是啥？ HADOOPP 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是HADOOPP 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。HADOOPP 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。HPCC高性能計算與 通信」的報告。開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理HADOOPP的批量數據。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快HADOOPP數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。IT JOB

④ 什麼是大數據，大數據時代怎麼理解

大數據的定義

大數據（Bigdata）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。

大數據的特點

數據量大、數據種類多、要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復陪答雜的，需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。

大數據時代的影響

越來越多的政府、企業等機構開始意識到數據正在成為組織最重要的資產，數據分析能力正在成為組織的核心競爭力。如2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將「大數據戰略」上升為國家意志。聯合國也在2012年發布了大數據政務白皮書，指出大數據對於聯合國和各國政府來說是一個歷史性的機遇，人們如今可以使用極為豐富的數據資源，來對社會經濟進行前所未有的實時分析，幫助政府更好地響應社會和經濟運行。

大數據的意義和前景

大數據是對大量、動態、能持蘆游慧續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可磨配能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在大家面前。

大數據分析的目的

大數據分析的核心目的就是預測，在海量數據的基礎上，通過機器學習相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。

預測事情發生的可能性繼續往下延伸，就可以通過適當的干預，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦商品，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為精準營銷，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

⑤ 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)關於大數據的信息擴展閱讀

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。

⑥ 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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