生态学大数据

『壹』 大数据时代有哪些主要特点

最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称:"数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。"
"大数据"在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
1.数据量大
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
2.类型繁多
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3.价值密度低
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
4.速度快、时效高
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[6]

『贰』 时机已经成熟！利用大数据解决地球生物多样性问题！

佛罗里达自然 历史 博物馆(Florida Museum of Natural History)的一组科学家发出了一项“行动呼吁”，呼吁利用大数据来解决长期以来有关植物多样性和进化的问题，并预测植物生命将如何在一个日益由人类主宰的星球上生存。在2019年1月1日发表在《自然植物》(Nature Plants)上的一篇评论文章中，科学家们敦促同事在他们的研究中利用大量开放获取的数据资源，并通过填补剩余的数据缺口来帮助增加这些资源。佛罗里达博物馆馆长，也是佛罗里达大学生物学系的杰出教授研究作者Doug Soltis说：利用大数据在全球范围内解决主要的生物多样性问题具有巨大的实际意义，从保护努力到预测和缓冲气候变化的影响。

博科园-科学科普：就在十年前，我们现在看到的大数据资源之间的联系是不可想象的。利用这些工具和应用的时机已经成熟，不仅适用于植物，而且适用于所有生物群体。几个世纪以来，自然 历史 博物馆收集了数十亿个标本及其相关数据，其中大部分现在可以在网上找到。远程传感器和无人机等新技术使科学家能够监测植物和动物，并实时传输数据。公民科学家通过记录和报告他们通过数字工具(如iNaturalist)的观察结果来贡献生物数据。这些数据资源为科学家和自然资源保护者提供了关于地球上生命的过去、现在和未来的丰富信息。随着这些数据库的发展，不仅需要分析而且需要连接大量数据集的计算工具也越来越多。

由于数据库的发展，以前专注于少数物种或单一植物群落的研究现在可以扩展到全球水平，例如存储DNA序列的GenBank数据库、佛罗里达大学(University of florida)领导的数字化美国自然 历史 馆藏的iDigBio数据库，以及物种位置信息存储库——全球生物多样性信息设施(global persity Information Facility)。内华达大学雷诺分校(University of Nevada-Reno)生物系助理教授、联合首席作者朱莉·艾伦(Julie Allen)说：这些资源对广泛的使用者来说可能是有价值的，从寻求植物进化和生态学基本见解的科学家，到寻找最需要保护的地区的土地管理者和决策者。如果地球上的植物生命是一个病人，小规模的研究可能会检查植物等效的感冒疮或向内生长的趾甲。

利用大数据，科学家可以更清楚地了解全球植物的整体 健康 状况，做出及时的诊断，制定正确的治疗方案，这样的计划是迫切需要的。前佛罗里达博物馆博士后研究员、佛罗里达大学博士研究生艾伦说：我们正处于一个令人兴奋和恐惧的时代，可以获得的空前数量的数据与全球生物多样性面临的威胁，如栖息地丧失和气候变化，交织在一起。了解那些塑造我们世界的过程——植物是如何生长的，它们现在在哪里，为什么会生长——可以帮助我们了解它们如何应对未来的变化。为什么跟踪这些区域和全球变化如此重要？

该研究报告的共同作者、博物馆研究员莱恩·福克说：没有植物我们就无法生存，许多群体在开花植物的阴影下进化。随着这些植物的传播和多样化，蚂蚁、甲虫、蕨类植物和其他生物也在传播和多样化。它们是我们今天在地球上看到的生物多样性的基础。除了使用和种植植物数据资源，作者希望科学界能够解决使用生物大数据仍然存在的最困难障碍之一：使数据库能够顺利地相互协作。这仍然是一个巨大的限制，每个系统中的数据通常以完全不同的方式收集，将这些集成起来以无缝连接是一个重大挑战。

『叁』 什么是大数据时代

大数据时代是数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在，却因为来自互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临据，并命名与之相关的技术发展与创新。

大数据时代已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

(3)生态学大数据扩展阅读：

大数据时代特征：

1、数据量大（Volume）

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

2、类型繁多（Variety）

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

3、价值密度低（Value）

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

4、速度快、时效高（Velocity）

第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

『肆』 大数据产生的背景哪些

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。

动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业，企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。

人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

(4)生态学大数据扩展阅读：

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big
data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big
data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，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。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

『伍』 大数据都体现在哪些方面

在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。
从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

『陆』 大数据需要学什么

目前市场上有python大数据和java大数据两种说法,前期到底学python好还是java好勒?如果想在大数据行业走专得更远,作为一个IT行业呆属了五年多的职场运营者建议0基础的朋友最好先学java,因为大部分大数据组件的底层语言是java,不懂java,后面很难理解大数据技术原理,尤其是javase部分的知识,最好先先自学一下;
有了java基础后,大数据主要涉及的技术有linux,maven,hadoop,hbase,hive,spark,scala,flink等,最近两年企业常用的技术主要是hive,spark,flink
希望我的回答可以采纳!

『柒』 什么是大数据时代

（1）大数据时代的提出
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他认为数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
（2）大数据时代的来临
随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。
（3）大数据时代的特点
如果简单来理解什么是大数据，我们只要抓住大数据的四个特点，大量、高速、多样、价值。具体来讲就是数据体量巨大，数据的爆发性增长迫切的需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据；数据类型繁多，广泛的数据来源决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统的应用；价值密度低，现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据；数据分析处理速度快，主要通过互联网传输。大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。

『捌』 大数据时代,对生态学研究带来哪些挑战与机遇

最早提抄出“大数据”时代到来的袭是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。