大數據是描述什麼的行為

Ⅰ 什麼是大數據大數據能幹什麼

什麼是大數據？
在英文里被稱為big data,或稱為巨量資料，就是當代海量數據跡擾構成的一個集合，包括了我們在互聯網上的一切信息。
大數據能幹什麼？
通過對大數據的抽取，管理，處理，並整理成為幫助我們做決策。列如：應用以犯罪預測，流感趨勢預測，選舉預測，商品推薦預測等等
大數據專業需要學什麼？
因為涉及對海量數據的分析，離不開的就是數學，很多很多的數學。按照我們學習計劃的安排來看，我在大一大二期間就學了有：數學分析，線性代數，概率統計，應用統計學，離散數學，常微分。相比起其他計算機專業來說，我們確實要學很多數學。然後什麼公共課就不用多說了，如：大學英語，大學物理，思想政治，毛概等等。在專業課上，我們首先要學的就是C語言基礎，然後就是數據結構，Python基礎，歷碧Java面向對象程序設計，數據結構與演算法，數學建模，大數據等，簡直不要太多了，留給圖看看吧
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學大數據能做什麼工作？
分為三個大類，第一是大數據系統研發類，第二是大數據應用開發類，第三是大數據分析類
大數據分析師：大數據分析師要學會打破信息孤島利用各種數據源，在海量數據中尋找數據規律，在海量數據中發現數據異常。負責大數據數據分析和挖掘平台的規劃、開發、運營和優化；根據項目設計開發數據模型、數據挖掘和處理演算法；通過數據探索和模型的輸出進行分析，給出分析結果。
大數據工程師： 主要是偏開發層面，指的是圍繞大數據系平台系統級的研發人員， 熟練Hadoop大數據平台的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用演算法， 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平台姿爛旦監控、輔助運維系統的開發。
數據挖掘師/演算法工程師： 數據建模、機器學習和演算法實現，需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機編程 。
數據架構師： 高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，有垂直行業經驗最佳，需要平台級開發和架構設計能力。
數據科學家：據科學家是指能採用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，並能尋找新的數據洞察的工程師或專家(不同於統計學家或分析師)。一個優秀的數據科學家需要具備的素質有：懂數據採集、懂數學演算法、懂數學軟體、懂數據分析、懂預測分析、懂市場應用、懂決策分析等。
薪資待遇方面：
數據科學家->數據架構師==演算法工程師>大數據工程師>數據分析師

Ⅱ 大數據是做什麼的

目前大數據已經在營銷、金融 、工業、醫療、教育、交通、保險、執法、體育、政府、旅遊、物流等領域廣泛應用。
一句話 大數據就是管理和利用大量數據的。
分開來講就是數據如何產生、數據如何搬運、數據如何存儲、數據有效的整理起來方便使用、數據如何進行加工提高價值、數據怎麼使用，管理這整個生命周期。
數據的產生：就是數據的源頭，我們怎麼來生產數據。有業務上用的數據比如MySQL中的用戶表，有前端埋點(監控用戶的每個操作)，有程序輸出的日誌數據，有爬蟲爬來的數據。這么多數據的源頭，我們需要一個數據該怎麼產生數據。
數據接入：數據怎麼從這么多源頭搬運到數據中心進行統一處理。用什麼方法搬運，搭建個管道讓它一直進來，還是隔段時間搬運一次，這都是要考慮的。
數據存儲：大量數據如何存，才能不會丟，而且讀取快。
數據倉庫：數據怎麼進行有效的管理就是數據倉庫該考慮的事情了。
數據計算：大量的數據要進行加工，才能產生價值，那麼加工工具的效率就影響著你的效率。
數據應用：數據能用來做什麼。

Ⅲ 大數據是什麼概念

世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。

所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

七：最後北京開運聯合給您總結一下

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1)手握大數據，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數據，又有大數據思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;

2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。

大 數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不
斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於
數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

Ⅳ 大數據體現在哪些方面

1、疫情期間的大數據

就比如疫情期間我們所用的健康碼，其實也就是基於大數據，採集每位用戶的行動軌跡，然後自動生成綠碼或者紅碼。又比如說，在疫情爆發時，浙江通過使用交通流大數據技術，排查分析從疫情嚴重地區駛入的車輛，幫助提高疫情防控效率。另外，大數據也被廣泛應用到語音智能識別、智慧城市和信息安全、醫療、交通等方方面面。

2、業務流程優化

大數據還會更多的幫助業務流程的優化。我們可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報等等去挖掘出大量的有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。從這兩個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。

3、更了解用戶需求

大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。舉一個比較簡單的例子就是通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則會更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

4、提高醫療和研發

大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。

5、金融交易

大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

6、改善安全和執法

大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。

Ⅳ 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。

Ⅵ 「大數據」是什麼意思請舉例說明。

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。
大數據歷史和當前考慮因素
雖然術語「大數據"相對較新,但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經很久了。這個概念在
21世紀初獲得了動力,當時行業分析師Doug Laney將現在主流的大數據定義表達為三個V :
1.卷，組織從各種來源收集數據,包括業務交易,社交媒體和來自感測器或機器到機器數據的信息。在過
去,存儲它將是-一個問題-但新技術(如Hadoop)減輕了負擔。
2.速度,數據以前所未有的速度流入,必須及時處理。RFID 標簽,感測器和智能電表正在推動近乎實時
處理數據的需求。
3.品種,數據有各種格式-從傳統資料庫中的結構化數字數據到非結構化文本文檔,電子郵件,視頻,
音頻,股票報價數據和金融交易。