大數據導論什麼是數據

⑴ 什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。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。

具體來說，大數據具有4個基本特徵：

一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。

二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

⑵ 大數據是什麼

什麼是大數據？
列舉三個常用的大數據定義:
(1)具有較強決策、洞察和流程優化能力的海量、高增長、多樣化的信息資產需要新的處理模式。
——Gartner
(2)海量數據量、快速數據流和動態數據速度、多樣的數據類型和巨大的數據價值。
—— IDC
(3)或者是海量數據、海量數據、大數據，是指所涉及的數據太大，無法在合理的時間內被截取、管理、處理、整理成人類可以解讀的信息。
—— Wiki
大數據的其他定義也差不多，可以用幾個關鍵詞來定義大數據。
首先是「大尺度」，可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列中積累大量數據，二是對數據進行深度提煉。
其次，「多樣化」可以是不同的數據格式，比如文字、圖片、視頻等。，可以是不同的數據類別，如人口數據、經濟數據等。，也可以有不同的數據源，如互聯網和感測器等。
第三，「動態」。數據是不斷變化的，它可以隨著時間迅速增加大量的數據，也可以是在空間不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞定義了大數據的形象。
但是，需要一個關鍵能力，就是「處理速度快」。如果有這樣的大規模、多樣化、動態的數據，但是需要很長時間的處理和分析，那就不叫大數據。從另一個角度來說，要實現這些數據的快速處理，肯定沒有辦法手工實現，所以需要藉助機器來實現。

⑶ 大數據導論是學什麼

大數據導論涉及廣泛，它不僅關注數據的處理和分析，更注重演算法效率與預測准確性。相較於傳統統計學，大數據分析更加強調高效演算法的應用，追求預測結果的高度精確性。

統計學則更多地側重於研究方法是否符合統計學的基本性質，如正態分布、置信區間等。盡管應用統計學能夠為大數據研究提供堅實的理論基礎，但要更好地處理和分析大數據，掌握編程技能同樣是不可或缺的。

編程技能在大數據處理中扮演著至關重要的角色。通過編程，可以實現數據清洗、處理、存儲、分析和可視化等任務。編程語言如Python、R、SQL等，因其強大的數據處理能力，在大數據領域得到廣泛應用。

大數據處理過程中，還需要掌握一些特定的演算法和技術。例如，分布式計算框架如Hadoop、Spark等，可以幫助處理大規模數據集；機器學習演算法能夠從大量數據中挖掘出有價值的信息和模式；數據挖掘技術則有助於從數據中提取知識和洞察。

因此，大數據導論涵蓋了多個方面，包括理論知識、編程技能和實際應用技術。它幫助學習者理解大數據的本質，掌握處理大數據的方法和工具，從而在實際工作中更好地利用數據資源。

學習大數據導論，不僅能夠提升理論水平，還能夠培養解決實際問題的能力。在掌握相關知識和技術後，可以將大數據應用於各個領域，如金融、醫療、交通等，為決策提供有力支持。

總之，大數據導論是一門綜合性的學科，它關注數據處理的效率和預測准確性，強調編程技能的重要性，並涵蓋了多種演算法和技術。通過學習大數據導論，可以為未來的數據科學職業生涯打下堅實的基礎。

⑷ 什麼是大數據

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。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

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⑸ 什麼是大數據

大數據（big data），IT行業術語，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。
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）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。
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）。