关于大数据的素材

⑴ 大数据具有哪些特征

1、数来据拥有巨大的体量

大数自据所拥有的数据规模非常大，随着各种技术的发展，人们的轨迹都能够以数据的形式被记录下来，而这些数据将会以更大的数据体量来进行记录和储存，这些庞大的数据体量只有大数据才能够有效的进行处理。

2、数据类型多种多样

目前，所有的数据类型并不仅仅是文本或是数字的形式，还增加了更多的类型，包括音频、视频、图片甚至是地理位置信息等数据，其中，个性化的数据占到了大多数。

3、更快的处理速度

大数据的处理所遵循的定律是一秒定律，能够在不同类型的数据当中将更具有价值的信息，有效的进行获得。

4、真实性

大数据的重要性，就在于是否能够有效的对决策进行支持，而大数据的真实性，是获得有效思路和正确内容的因素之一，也是决策得以成功进行制定的基础。

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⑵ 大数据的作用及其用途有哪些

1、变革价值的力量

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。

2、变革经济的力量

生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值;只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。

3、变革组织的力量

随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。

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⑶ 大数据分析所需的五个资源是什么

1.完成MATLAB Mastery Bundle

MATLAB或Matrix是一个多范型数字计算空间和编程语言。用外行人的话来说，它是一种工具，它使得编写代码，运行脚本以及执行数据分析和可视化等任务变得轻松易懂，从而解决复杂问题，而这些代码还不那么复杂。

2.Python Power Code BONU SBundle

市场上有许多重要的编程语言可供选择，数据分析师使用其日常任务和职责中的很多。但是，如果有人要先学习，那就是Python。Python语言被誉为用户友好型以及直观性。此外，它拥有众多的功能，这使它能够处理数据争夺。70小时的培训通过展示如何下载，提取，清理，汇总，分析和可视化数据，开始了编程教育。

3.大数据和分析主工具包

数据分析师和高级分析咨询人员使用大量的语言和工具来获取角色，这并不足为奇。这四个模块集合为数据库添加了四个重要的分析工具，即Minitab，SPSS，SAS和RStudio。

4.使用Tableau Desktop9 Bundle进行数据可视化

通过交互式仪表板分析和呈现数据以完全挖掘信息的主要工具之一是Tableau9.这个收集将使您了解Tableau。因此，可以开始创建自己的可视化数据。

5.完整介绍R编程包

R的核心是一种统计编程语言，它非常适合挖掘和分析数据。但是，它也具有高级图形和机器学习功能，也在数据可视化和集成复杂算法上提供了一些独一无二的优势。在五门课程和三本电子书中，收集指导通过要点使用R来充分发挥潜力。

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⑷ 生活中的大数据例子

1、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。

目前位于美国加利福尼亚州的PredPol公司在某种程度上把利用大数据预测犯罪变成了现实。

PredPol 推出的犯罪活动预测软件主界面是一张城市地图，看起来与谷歌地图相似。它会根据某一地区过往的犯罪活动统计数据，借助特殊算法，计算出某地发生犯罪的概率、犯罪类型，以及最有可能犯罪的时间段。

它还可以用红色方框表示需要提高警惕的犯罪“热点”地区，警方可以通过个人电脑、手机或平板电脑对其进行在线查看。

犯罪预测软件实际上是从地震预测软件进化而来的，它能处理大量犯罪数据，尤其是犯罪地点和犯罪时间，然后再联系已知的犯罪行为，比如窃贼通常倾向于在他们最熟悉的社区犯罪等，最终给出一个较为完善的结果。

每次运算结束后，犯罪预测软件会给出一张画出了红色方框的地图，这些红色方框代表盗窃行为可能发生的“热点”地区，有些时候这些区域能准确地缩小至很小的范围。

警察局的上司会吩咐属下，当他们没在处理报警电话时，就应该花时间在这些高危区域中巡逻，最好是每两小时巡逻至少15分钟。这样做的重点更在于通过在软件画出的高危区中高调巡逻而降低犯罪，而非等案子发生后破案。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

Google流感趋势（Google Flu Trends，GFT）是Google于2008年推出的一款预测流感的产品。Google认为，某些搜索字词有助于了解流感疫情。Google流感趋势会根据汇总的Google搜索数据，近乎实时地对全球当前的流感疫情进行估测。

3、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。

目前手机移动网络实现了城乡空间区域的全覆盖,城乡人口中手机终端的持有率和使用率已经达到相当高的比例,手机定位数据契合了城乡人口空间分布与活动规律的分析需求。

根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况,将手机用户时间序列的移动信号数据,映射至现实的地理空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘得到人口空间分布与活动联系特征信息。

4、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。

(4)关于大数据的素材扩展阅读

经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。

《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

⑸ 大数据在日常生活中有哪些应用

大数据技术渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。大数据依仗于无处不在的传感器，通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。

随着科学技术的发展，人类必将实现数千年的机器人梦想。事实上，今天人们已经享受到了部分家用智能机器人给生活带来的便利。比如，智能吸尘器以及广泛应用于汽车工业领域的机器手等等。目前，科学家研发出的智能微型计算机只和雪花一样大，却能够执行复杂的计算任务，将来可以把这些微型计算机安装在任何物件上用以监测环境和发号施令。

在大数据时代，人脑信息转换为电脑信息成为可能。科学家们通过各种途径模拟人脑，试图解密人脑活动，最终用电脑代替人脑发出指令。正如今天人们可以从电脑上下载所需的知识和技能一样，将来也可以实现人脑中的信息直接转换为电脑中的图片和文字，用电脑施展读心术。

大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。因为，计算机技术将一切信息无论是有与无、正与负，都归结为0与1，原来一切存在都在于数的排列组合，在于大数据。

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⑹ 关于大数据的作文

在第86届奥斯卡颁奖典礼上，莱昂纳多·迪卡普里奥又一次落选影帝的那一刻，你有没有为直播镜头中眼含泪光的他感到心疼？这已经是他第四次获得提名而希望落空了。
但你本没必要怀揣期待—莱昂纳多本人也是，因为微软纽约研究院的经济学家大卫·罗斯柴尔德在此前就宣布，最佳男主角花落《达拉斯买家俱乐部》主演马修·麦康纳的概率高达90.9%。
这个数字是在收集了赌博市场、好莱坞证券交易所、用户自动生成信息等大量公开数据后，建立的预测模型所分析出来的结果。事实证明，大数据赢了：在本届奥斯卡共24个奖项中，大卫预测中了21个，包括竞争最激烈的“最佳原创剧本奖”。
事实上，大卫去年就“猜”到了第85届奥斯卡的19个奖项；2012年，他用一个数据驱动模型正确预测了美国51个行政区中50个的总统大选结果；其他“业务”还包括预测一年一度的“超级碗”（美国国家橄榄球联盟年度冠军赛）赛事结果……以至于每当此类事件发生，人们都会去他的官方网站PredictWise上看看“先知”怎么说。
大数据时代，惊喜已死。
不过，相比于影迷和体育比赛观众，政客与商人更欢迎大数据。他们需要的不是惊喜，而是洞察力，然后“对症下药”。
最成功的案例大概是位于芝加哥的牛排连锁餐厅Morton。
当一位顾客开玩笑地通过Twitter要求它在自己乘飞机抵达纽约时准时送上外卖，一场品牌营销就开始了。首先分析推特数据，发现该顾客是本店常客，再根据以往的订单记录推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者提前抵达机场，为客户呈上晚餐—一炮而红。
如此突破想象力而实用的技能，为数据分析师们带来了更多的工作机会。大数据领域最优秀的科学家们纷纷转行股票、期货，乃至赌博。如果你能准确预测九成英超足球联赛的比赛结果，情况会怎样？Betegy会告诉你：一夜暴富不再是梦想。这家波兰在线扑克游戏公司正将勃勃野心扩展到更广阔的博彩业，它为全球21个国家的职业联赛提供结果预测服务，并宣称对英超的预测准确率高达90%。

如何做到这一点？利用双层数据。第一层包括基本统计信息，如最近表现、两队对抗历史、阵容以及平均进球数。第二层则更深一步，将天气及其他可能影响球员发挥的因素考虑在内。不过，该公司对其他一些比赛的预测成功率仅有50%。
被称为美国“算法之神”、曾为棒球网站写比赛预测的奈特·西尔弗也给赌徒们泼了一盆冷水。他曾在采访中说：“我一般都在下注时赌相反的结果，因为其他人会按我说的来，如果我跟他们一样，估计赢不了。”
那么，被大数据夺走了“惊喜”的普通人，能获得怎样的补偿呢？或许奈特的这项研究比较易于操作—通过分析想要维持长期恋爱关系和想要一夜情的人在一周中不同时间外出约会的比例，他建议：想寻找刺激的话，在周三出去碰碰运气吧。

⑺ 大数据时代带来哪些变化

一、思维方式改变

所谓思维方式，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式，并由此对我们的行为方式产生直接的影响。然而，如今大数据正影响着我们的思维方式。随着网络、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富，数据致富成了新的致富神话。先前那些房地产、电器大亨费了九牛二虎之力才取得的亿万财富，而这些网络数据商则在短短的几年时间就迅速超越了这些实体公司的财富，并且所费人力、物力和财力甚少。

二、教育的改变

传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式：铃声、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。虽然这种教育也培养出了很多人才，然而大数据教育将呈现另外的特征，例如弹性学习、个性化辅导等。学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用，利用松散耦合的数据收集工具和分析技术，研究并分析学生学习参与、学习表现和学习过程的相关数据，进而对课程、教学进行实时修正并预测学习者未来的学习趋势。

三、经济的改变

虽然我们在政治课上学到的是，生产决定消费，消费对生产有重要的反作用力。然而我认为，在如今这个极为宣扬个性与创造力的社会中，消费很大程度地决定着生产。消费者不认同的，就卖不出去，只有消费者认同的，才卖得出去。然而，大数据可以在较短的时间内，通过对数据的全面感知、筛选、收集、分析、共享等为生产者提供可靠的、及时的信息，让生产者生产出更为畅销、更具个性化的物品。

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⑻ 大数据相关的技术都有哪些

云技能

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集剖析需求分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。能够说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。大数据需求的云技能，比方虚拟化技能，分布式处理技能，海量数据的存储和管理技能，NoSQL、实时流数据处理、智能剖析技能(类似模式识别以及自然语言理解)等。

分布式处理技能

分布式处理系统能够将不同地址的或具有不同功用的或具有不同数据的多台计算机用通讯网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，和谐地完成信息处理使命。比方Hadoop。

存储技能

大数据能够抽象地分为大数据存储和大数据剖析，这两者的联系是：大数据存储的意图是支撑大数据剖析。到目前为止，还是两种天壤之别的计算机技能领域：大数据存储致力于研制能够扩展至PB甚至EB等级的数据存储平台;大数据剖析关注在最短时刻内处理大量不同类型的数据集。

感知技能

大数据的采集和感知技能的开展是紧密联系的。以传感器技能，指纹识别技能，RFID技能，坐标定位技能等为根底的感知才能提高同样是物联网开展的基石。

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⑼ 大数据有哪些意义

大数据的价值体现在以下几个方面：

(1)对大量顾客提供产品或服务的企业能够使用大数据进行精准营销;

(2)做小而美形式的中小微企业能够使用大数据做服务转型;

(3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需求与时俱进充分使用大数据的价值。

在这个快速开展的智能硬件时代，困扰使用开发者的一个重要问题便是如安在功率、掩盖规模、传输速率和成本之间找到那个奇妙的平衡点。企业安排使用相关数据和剖析能够协助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更正确的事务决策等等。例如，经过结合大数据和高性能的剖析，下面这些对企业有利的状况都可能会发生：

(1)及时解析毛病、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，逃避拥堵。

(3)剖析一切SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)依据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。

(6)使用点击流剖析和数据发掘来躲避欺诈行为。

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⑽ 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：