大数据不采用

1. 大数据准不准

毫不夸张地讲，大数据是准确的。否则大数据还有什麼意义呢?大数据的关键在於这个"大"字。这个大字，不是大小的大。而是指数量大，样本大，规模大。大数据之所以能够得到重视，并且能够得到广泛的应用，最根本的一点就是它从本质上反映了统计学的规律。就个例而言，大数据可能不准确。但从宏观上看，大数据一定是准确的。

新冠病毒刚开始出现时，包括医疗机构在内，并不知道是怎麼回事。也因此没有相应的治疗方法。莫名其妙的发热，乃至病亡，引起疾控部门的重视。统计数据更是提醒新冠肺炎来势凶猛，传播极快。此时此刻，正是大数据为决策者提供了依据。在没有相应的有效治疗办法的情况下，为了控制疫情蔓延，只能封城。强制性地减少人与人之间的接触。封闭，隔离，使大家都感到不便。但强制性的隔离措施大大减少了病毒感染的人数，这是不争的事实。可见，大数据提供的信息是准确的，有益的。

当今社会时代是一个开放的时代。每时每刻都有大量的人流，物流，信息流在快速流动传播。如何从这些大量的快速的流动中找到基本的规律，在更高的层次上进行梳导和管理，是管理者不可推卸的责任。而要真正做到这一点，大数据是必不可少的管理手段和技术。大数据如此重要，不准确显然是不允许的。

大数据的准确性是有一系列的技术保障的。从数据的收集，统计，到最终做出科学合理的决策，都不能马虎敷衍，它有一整套严格的操作流程，确保数据可靠有效。

一般情况下，大数据分析，是提供概率的，比如，同一时间、同一气候条件下，吃午饭点某个炒菜的概率是多少！

我感觉正如你所说的大数据不太准。大数据是指数据的真实性、准确性、可信赖度和数据质量等。数据库是获取、存储、管理、分析，工具软件，信息数据集合。

大数据特点是：1、多样；2、大量；3、高速；4、低价值密度；5、真实性。

大数据管理在变化，不断地提高数据质量。现在是信息时代，各行各业都在研发和使用数据库模块，实现数字化。网上购物用得吃的早已普遍大众化，网上法院、办公、教学、培训，医疗保险等等都是新模式，办事需要身份证，现在扫码变成数字化这是方式的变革，驾驶证变成电子证也就是数字化管理模式，疫情期间扫吉祥码终端就知道的疫情期间行踪轨迹路线。扫码是能够知道身份证号、家庭住址、配偶、子女、工作单位、父母和亲属等一系列需要的信息，想要了解这些信息只是集合权力而已。

现在随着变化适应时代，大数据库需要不断变化适应时代发展需要，换句话说，通过大数据库不出门就能从你出生到现在和想要知道的一切信息。可以说数字化给我们带来便利，改变生活、消费方式都是变革式的。未来建立更多的数据库，譬如，建立完善医疗看病数据库，病源追溯，医疗责任，金融、 社会 保险更体现人性化，建立完善食品安全追溯系统等等，都须要建立完善大数据库和质量，提高数据准确性、可信赖度。今天，我们想引用一些大数据共享大数据带给我们的便利，必须要以官方公布的数据为准，官方公布的数据是受法律法规保护，有知情权和解释权。总之，引用使用大数据按照规定去做，否则是要负法律责任的。我们处在信息变革的时代，携手共进，拥抱明天。

大数据是全量数据统计，它不准，难道抽样数理统计结果更准吗？

先回答大数据准不准的问题：

可以肯定地说大数据是非常准确 地 ，这个毋庸置疑，大数据的分析能力以及速度是非常急速的，假如你感觉大数据不准，那只有一个可能就是，有人在引导你的思维。。。。

对于为什么说大数据准确，我们首先了解一下大数据的概念：
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。他是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，

大数据的 特点 ：

海量的数据规模、 快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度 低 四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

有很多数据不一定真实。

2. 为什么处理大数据需要专门的技术,以往的技术不再适用

因为新的技术更加快速的处理信息。
传统数据处理方法的不足：传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库Q和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求！

3. 滴滴美团等承诺不用大数据杀熟，这些企业是如何利用大数据“杀熟”的

在这一次的反垄断调查当中，很明显已经刺激到了很多的互联网巨头，它们已经表示将不会再采用大数据杀熟的方式来进行营销。之所以会有这样的调查，主要就是很多人在日常的生活当中已经遇到了大数据杀熟。因为他们通过相同的方法得到的花费确实不一样的，比如不同的手机以及不同的消费模式被推送的内容是不一样的。在这样的情况下，企业利用大数据杀熟的方式取得更高的利润，对于很多消费者而言，已经侵犯到他们的权益。那么今天我们就来探讨一下这些企业到底是如何利用大数据来进行杀熟的。

第三，如何看待这一次的平台承诺？

在我看来，他们的平台承诺还是具有一定可信度的。要知道，我们现在的繁荣的调查是非常严厉的。阿里巴巴已经得到了一个天价罚单，我想和任何一个互联网公司都不会想要跟反垄断再有任何的关系。所以在这样的情况下做出这个承诺对于这些公司来说就是要明哲保身。大数据杀熟已经是一个过时的时代，他们已经不需要通过这样的手段来提高自身的利润。当然，对于这些公司也要不断地保持警惕，对他们的一些所作所为也要进行严格的监管才可以。

4. 不是所有企业都适用大数据

不是所有企业都适用大数据
泡沫未裂，但大数据应用在国内已显雏形。
伊利乳业采用终端管理技术，聚合零售终端店面销售所带来的零散数据，让销售计划不再靠拍脑袋完成；山东省一批以“大数据”为标签的旅游网站，能够根据旅游者此前的购买行为，为不同的旅游者提供针对性的服务；国内高科技公司同方股份有限公司正计划为大数据研究成立一个专项部门……
然而，不是所有企业都适用大数据。上不上大数据要从企业实际情况和具体需求出发，企业只有具备人才培养、资金投入、技术平台等全面保障才能获取数据价值。
首先，数据分析师的培养是最重要的。“大数据的炒作已达高峰。大数据泡沫的存在不是因为数据的作用被夸大，而是真正具备分析能力的数据分析师凤毛麟角，故未让大数据更好地发挥价值。”同方数据资源事业部副总经理席壮华在接受记者采访时说。《哈佛商业评论》认为数据分析师是“21世纪最性感的职业”，海量数据刨金的诱惑、超高的技能需求让数据分析师成为紧缺人才。“同方股份的专项大数据计划，除了资金投入，更关键的是培养人才，扶植大数据产业的发展。”席壮华说。
金融、医疗等领域植入大数据，复合型人才更是不可或缺。中国工程院院士韦钰曾表示，生物医学引入大数据，当务之急是解决生物医学和信息科学兼通的复合型人才缺乏问题。
其次，大数据真的很贵，企业要衡量决定是否投入大数据。据了解，Facebook每天存储约100TB的用户数据；NASA每天要处理约24TB的数据。惊人数据背后是高昂的费用按照亚马逊Redshift定价，NASA需要为45天数据存储服务支付超过100万美元。
笔者曾采访过几家企业的CIO，他们多数表示企业日常所需要处理的数据并不是很大，而且数据存储和处理的成本实在太高，按他们的预算无法承受大数据部署的成本。
最后，若应用大数据，企业要选择成熟的大数据平台，且要和数据仓库有高性能的连接，易于让不同人员应用，根据业务需求让技术人员利用平台去快速提升数据的价值。这是企业需要资金、技术投入的“大头”，也是企业值得做功课的地方。
大数据擅长的是锦上添花而非雪中送炭，如果企业该做的事情没做好，就别指望大数据能帮忙。正如席壮华告诉记者的，只有重视技术平台、恰当地投入资金、能吸引优秀数据分析人才的企业，才能在大数据时代有所斩获。

5. 大数据的显著特征不包括什么

你好 很高兴回答你的问题
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
(5)大数据不采用扩展阅读：
一、具体特征
容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。
种类（Variety）：数据类型的多样性。
速度（Velocity）：指获得数据的速度。
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量。
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
二、运用
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
望采纳 谢谢

6. 人力资源大数据分析时采用的外部数据不包括什么

人力资源大数据分析时采用的外部数据不包括什么：
人力资源大数据分析时采用的外部数据不包括ERP系统数据。
人力资源大数据指的是以人力大数据为基础依托，通过聚合多种人力维度信息并进行分类，从新组合，从而形式的一整套完整的人力资源大数据服务体系。
人力资源大数据服务包括了劳动力资源调查及更新、人力资源市场信息化建设、人力资源产业园建设与运营等。目前由德生科技提供的人力资源大数据服务具有“证据链”、“多元化”、“可视化”“数字化”、等特点。可为人们提供高效、精准、个性化的服务，有效地满足人们服务需求。

7. 什么是大数据

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

8. 大数据 特点

一、大数据特征
1、数据类型繁多：对数据的处理能力提出了更高的要求，例如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据。
2、处理速度快和时效性要求高：是区分于传统的数据挖掘，也这是大数据最显著的特征。
3、数据价值密度相对较低：随着物联网的广泛应用，无处不在的信息感知和信息海量，但是价值密度却较低。大数据时代亟待解决的难题是：如何通过强大的机器算法可以更迅速地完成数据的价值“提纯”。
二、大数据的四大特点
1、海量性：有IDC 最近的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量。现在来看，大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。也就是说，存储1 PB数据是需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。而且，很多你意想不到的来源都能产生数据。
2、高速性：指数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。企业一般需了解怎么快速创建数据，还需知道怎么快速处理、分析并返回给用户，来满足他们的一些需求。
3、多样性：由于新型多结构数据，导致数据多样性的增加。还包括网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等数据类型造成。
4、易变性：大数据会呈现出多变的形式和类型，是由于大数据具有多层结构，相比传统的业务数据，大数据有不规则和模糊不清的特性，导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析。随时间演变传统业务数据已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。现在来看，要处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值，成为了企业面临的挑战。

9. 为什么不采用大数据跟踪现金流向反腐

真正的送钱，都是现金来往，根本不经过银行系统，怎么追查？
你不看电视上，贪官家中查出多少现金，堆成小山一样吗？
这种脱离线上的现金流，是没法查明的。

10. 大数据平台的三个重要的技术部分不包括哪些

1.数据分析成为大数据技术的核心 数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展，与数据分析技是密切相关的
2.广泛采用实时性的数据处理方式 在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性，因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的应用场合，人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃，否则很容易造成空间的不足。在未来的发展过程中，实时性的数据处理方式将会成为主流，不断推动大数据技术的发展和进步。
3.基于云的数据分析平台将更加完善 近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为广泛，为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。
4.开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力 开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。虽然现如今商业化的软件也是发展十分迅速，但是二者之间并不会产生矛盾，可以优势互补，从而共同进步。开源软件自身在发展的同时，为大数据技术的发展贡献力量。