航空大數據指的是什麼

㈠ 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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㈡ 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。

㈢ 航空公司如何利用大數據增加輔助收入

我們都知道，現今的航空業非常關注兩個主要趨勢，即大數據和輔助收入。 每個人都似乎在談論大數據，但大數據究竟是什麼？它如何幫助航空公司贏利呢？當然，乘客和航空公司在輔助收入和顧客體驗方面一直存在著分歧。 現在很多航空公司都堅決認為，它們只有通過針對瑣碎的附加要求來向乘客收取大筆費用，才能從乘客身上獲取更多利潤，一些航空公司甚至在乘客沒有仔細閱讀條款以致需要支付額外費用的情況下稱這些乘客是「愚蠢的」。 事實上，航空業創造了顧客體驗的概念，並將這一概念整合到航班起飛前的階段、航程中的服務以及一些最成功的顧客忠誠度計劃（首先是航空公司里程數）當中。（筆者想起了有關美聯航在上世紀30年代聘用了首批乘務員、航空公司的機上餐飲服務以及乘務員的工作充滿著浪漫和探險的元素。）但遺憾的是，由於不斷上升的油價以及工會的影響，航空業正在苦苦掙扎。 然而就像其它行業一樣，航空業也是時候需要更為創新，而不是持續處在爭斗之中。 根據現在大多數人所理解和接受的定義，大數據即擁有數量大、傳播速度快和種類多等特徵的信息資產， 這些資產能產生巨大的經濟價值，並為企業的運營、決策、風險管理和顧客服務提供支持。 但對於一個自1993年來就不能為股東創造價值的行業而言，大數據將如何助其創造「經濟價值」呢？ 正如IBM所堅信的那樣，大數據在信息和數據管理領域是「下一個變革的先機」，因此讓我們先來看看一些成功的案例。 背景 在所有行業當中，零售業是其中一個大力度地利用和開發（在某種情況下）技術來通過建設性的數據分析方法以增加銷售業務的行業。 在過去，亞馬遜和Netflix在電子商務領域一直以推薦商品的演算法而著名，正如塔吉特百貨和沃爾瑪也因其使用先進的數據挖掘技術來提供比價服務和通過貨架擺放的方式而獲得了巨大的成功。 然而，所謂的數據倉庫指的就是從交易系統中選取交易數據，並在其它系統儲存這些數據，以在線下渠道（或非實時渠道）使用。大數據的著重點在於近乎實時處理大量數據，以創造即時價值。 你需要記住，數據是易損耗品。它的儲藏壽命與其它產品的儲藏壽命一樣，然而數據倉庫長期以來都無法應對數據的價值暫時有所降低的問題，而大數據則旨在通過實時操作來解決這一問題。 那麼一家航空公司實際上能做些什麼呢？首先，我認為航空公司不應該再思考應如何從乘客身上獲取更多利潤，而應該在如何採取策略增加其顧客價值方面改變其思維。 其次，大數據和實時操作功能使得單一模式的時代一去不復返。 通過創造更多價值和增加個性化元素，航空公司的定價能力無疑將有所提升。綜觀在線商務領域的發展，該領域一直都是根據企業所要吸引的受眾群，來向出價最高者銷售其網站的版面。 解決方案 因此按照這種思路，機上產品兜售和機上廣告就是兩個必要的元素，而不僅僅是隨意的、千篇一律的廣告。 機上社交網路和機上娛樂同樣也是重要的元素，「時常處於在線狀態」是人類的主要需求，它促使通訊領域從固定電話轉變為手機和智能手機，這種需求是另一個價值驅動力。 因此航空公司的輔助收入不應僅僅是行李費或非捆綁式產品的費用，而是應該注重於根據有關顧客偏好和需求的實時信息來創造價值定位，並使用這些信息來提供具有針對性的服務。 航空公司還可以開始詢問自己以下問題： �6�1 我的所有顧客在進行出境游時是否都需要使用其手機設備上的漫遊服務？我能否幫助他們降低漫遊費用？我是否能提前儲存航班即將飛往的目的地的本地SIM卡？（思考英國航空和捷星航空的做法） �6�1 對於那些進行商務旅行的乘客而言，我是否能幫助他們安排好當地的交通工具（如計程車）？或者提供手機充電器和國際標准插頭？我是否能預先支付從機場到酒店的計程車費用，為乘客提供接機服務？ �6�1 航空公司必須注意通過有品味的、非植入式的方法來提供機上廣告，它們可以將免費無線上網、優質的機上娛樂系統以及機上廣告相結合，以使這些廣告看上去更為合理。在為高價值的乘客提供個性化的服務之前，航空公司可以先針對青少年旅客和購買低價機票的乘客提供服務。 �6�1 我能否為商務旅行者爭取優先入境許可（這些旅行者的身份已經由他們的僱主所核實，並已經付費）？（思考一下國際航協的「簡化商務」計劃） �6�1 航空公司是否知道某位乘客搭乘航班的當天碰巧是他/她與其配偶的結婚周年紀念日，因此這位乘客可能需要為其配偶購買禮物？航空公司是否能為這位乘客提供幫助？航空公司是否知道那些在情人節攜帶愛人一起進行出境游的所有乘客的姓名？那些在聖誕節或者其它節假日出遊的乘客呢？航空公司應採取哪些舉措才能讓這些在節假日出遊的乘客同樣能享受到節假日的氣氛，而不是讓他們因不在所愛的人身邊而感到失落？ �6�1 假設你在運營一家航空公司，而你只想要專注於你在運營航班方面的核心能力，那你是否能將航程前後和航程中的輔助業務運營外包給其它最有潛力的企業？當你可以將後勤辦公室的運營業務外包給其它企業時，那你為什麼不能將輔助收入的運營業務外包給其它企業呢？美聯航與DirectTV進行合作，新加坡航空的機上KrisShop免稅商店是由DFASS運營，這兩個絕佳例子很好地反映了一些潛在機遇。航空公司不斷收集更多有價值的乘客信息，相比航空公司通過自行運營業務所創造的價值，這些外包商往往能創造更高的價值。

㈣ 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。

㈤ 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。

(5)航空大數據指的是什麼擴展閱讀：

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。

㈥ 大數據時代背景下航空領域的思考

大數據時代背景下航空領域的思考
據美國《航空周刊》網站報道，飛機的線上連接可能成為航空產業歷史上一項重大的變革。飛機提供的大量數據對於飛行操作、飛機可靠性、飛機維修以及安全等方面大有裨益。
但是，我們面臨的問題是如何利用技術對海量數據進行分析。我們才剛剛開始了解飛機上的「大數據」能夠做什麼。就如同我們有一片花海卻不知道到底應該採摘哪些花來籌備一場宴會。如何將現代化飛機能夠提供的所有信息和操作指南、可靠性信息、培訓等其他信息源相結合是我們亟待解決的問題。
當然，大數據能帶給我們的好處是很誘人的。我們必須防止使當前法規、傳統阻礙大數據的發展。但是，在我們開始享受大數據帶來的好處之前我們必須對以下關鍵問題作出回答。
l、我們應該連接什麼？這是首要問題。我們可以想到很多可以相連接的東西，但是我們連接的目的是什麼呢？「將飛機所有的操作數據都下載下來」，這個說起來好像很容易，但是這些海量數據中只有少部分是有用的。數據實在太多，但是能夠為我們所用的的確有限。
2、我們應該上傳些什麼東西為飛機上的數據提供背景資料？我們必須明白哪些是有用的，哪些是可以被直接忽視的。
3、我們具備收集有價值分析信息的能力嗎？數據的好處是我們可以將其轉化為有價值的信息。那麼這部分的工作由誰負責呢？各大航空公司擁有合格員工對所有數據進行分析嗎？如果沒有，是否應該讓原始設備製造商（OEM）等第三方介入？或者將其分配給其它獨立的責任方？這又引發了諸多和控制、法規、分析標准、監管、保密等相關的一系列問題。
我們應該分步驟來解決問題。首先，盡管飛機可以給我們提供很多有用的信息，但是大部分數據都是和飛機的實時飛行操作有關。剛開始我們可以著手解決當前的功能失效，但是只有通過飛機上的數據才能了解飛機的真實狀況。分析盡可能多的飛行日誌、對設備進行實時追蹤、發動機檢測等是不錯的開端。
除了以上3個問題之外，我們必須加深對飛機配置在以下3個領域的了解：
l、首先，我們應該通過零部件序列號來對飛機上的關鍵零部件進行追蹤。這些數據是地面控制記錄而非飛機本身能提供的。
2、其次，我們要了解這些關鍵部件的可靠性狀況，例如拆裝歷史、更換次數等等諸如此類。我們需要有關飛機維修的所有信息。這些數據的上傳再加上飛機自身的飛行數據記錄能為租賃公司、維修部門及監管部門提供幫助。
3、最後，所有的數據並非都要通過飛機衛星系統相連，但是這些數據必須通過更簡單的地面系統相連。之後我們通過分析就可以得到很多有用信息。這才是大數據將發揮的作用。
我們急需探索新的方法來對數據、分析、可靠性項目的負責人進行監管。按照目前的操作慣例，航空公司既是數據的保存方，同時又負責對數據進行監管、分析，這個明顯已經不符合當前打造高可靠性飛機的這一現實。我們必須對信息的透明及信息獲取、技術能力等進行重新定義。
隨著大數據時代的到來，我們面臨著新的機遇，當前的挑戰是如何更好地利用技術來提高航空飛行的安全性、可靠性以及效率。這個追求永無止境！