大数据双语解析

㈠ 大数据起源，给你解析到底什么是大数据

大数据，英文名big data。因为传播已经成为习惯，我们并没有过多的去思考为什么用big data去描述，但是现在我们仔细回味一下，会发现大数据这个大为什么不用large为什么不用海量vast呢？归根结底我们可能就需要从语法上，来分析一下，它们三个之间的区别。big形容大小。更多的时候，是一种比较行为上的大，是种相对来说的感觉，而large和vast更多的时候形容的是的是一种形体上的巨大。
那么现在来推敲一下big data这个词，大数据这个大其实是一种相对的说法是相对于传统的数据体量来说的，过去任何时候的数据相对于现在来说都显得太过于渺小，而现在我们所说的大数据是一种量变最后达到了质变的概念。
数据这个词最早在媒体上风靡应该是2007年左右。往上追溯应该就是05年谷歌参加有美国官方举办的一个机器翻译大赛，最终由于使用了海量的相关数据而夺得第一，在那之后大数据这个概念渐渐的被业内人士所传播。那么到底什么是大数据呢？
大数据顾名思义，最表象的特征就是数据量够大。但是仅仅数据量够大，并不能构成大数据整体的含义。如果是海量杂乱无章，互之间没有关联的数据，即便再怎么定义，它也算不上是大数据。就譬如一个人体内的基因图谱，详细的基因图谱数据如果记录出来是一个很大体量的，但是没有意义。
大数据而且还有个概念，那就是多维度。在十年前，如果说国内哪一家公司最有资格说大数据的，那无疑是网络了。作为一个独占13亿用户专属的搜索公司来说，网络对于用户画像的记录，无疑是多维的。网络搜索，至今记录了无数用户每天在互联网上搜索的问题，或者说知识。在时间维度上用户对某些词汇搜索的频次高低这些都是数据。它可以通过对注册用户的甄别就可以知道搜索这个词汇或者是这个问题的用户是男生还是女生？年龄分布是是小孩、青年抑或是一个中年大叔？再到后来个人电脑开始普及，通过记录ip等信息，根据ip搜索的网络的问题的分类，可以判断中国各个区域，是南方富裕一点，还是北方富裕点？是江苏人更爱吃，还是闽南人更喜欢谈论吃？网络完全可以根据自己的数据生成得到国内各种关于此类的数据，普查之后所能得到的答案这就是因为网络所具有的数据是一个多维度的数据。他的数据收集过程，是一个长期的持续性的工作。
除了网络之外，腾讯的qq确实每年都会有一个关于qq的城市报告。它会根据qq的用户数据，甚至于至于活跃地点。在一个大的范围内青年QQ用户的占比，最终可以得到中国城市年轻度排行榜。可以根据这些数据判断，哪一个城市是，年轻人毕业之后最愿意去的。可以判断哪一个城市的，年轻人毕业之后，是回归率最高的。也可以判断哪一个城市的人才流失率更低，更容易留住外来人才。这些都是大数据多维度的应用。
大数据还有一个非常重要的特点，那就是全面性。经常在某些大型活动之前我们都会遇到。某些公司对于这件事情，会做出预测。然后最终的结果让我们大失所望。预测无疑是需要基于数据基础的预测，如果这个数据不够全面的话，最终的预测结果肯定相差甚大。
关于数据全面性有一个最经典的案例这是12年美国大选大选事件。一个名叫斯威尔的年轻人，利用大数据预测。成功预测出了51个州的选举果，要知道这在之前是从来没有发生过的事情。美国大选在之前就一直有专业的预测机构做预测，但是就连这种长期做数据，分析的公司都从来没有如此成功的预测过。那是因为斯威尔将网上所有关于选举的数据，包括新闻稿，以及facebook和推特上面人们关于选举的言论，所有的数据都做了甄选处理。这份数据反映的是网民全面几乎没有遗漏的想法，最终得到了某种程度上来说，比较具有完备性的数据，所以能够如此成功的预测13年美国大选的结果。

㈡ 大数据是什么

大数据是什么意思呢?
如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。
最早提出“大数据”这一概念的 是全球知名咨询公司麦肯锡，它是这样定义大数据的：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,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。
研究机构Gartner是这样定义大数据的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业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”。

㈢ 什么是大数据分析

1、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
2、Analytic Visualizations（可视化分析
3、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
4、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
5、Semantic Engines（语义引擎）
6、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。
1. 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为高信行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据技术挖掘训练，王道海。下面是大数据分析的五个基本方面
2. Analytic Visualizations（可视化分析），管是对数据分析专家还是普通用户枝老，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数戚搭轮据自己说话，让观众听到结果。
3. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
4. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
5. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
6. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

㈣ 大数据是什么意思,大数据概念怎么理解

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。

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。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：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，具有海量的数据规模、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。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

㈤ 什么是大数据 大数据是什么意思

大数据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，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

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。

(5)大数据双语解析扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微企业可以利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要与时俱进充分利用大数据的价值。

㈥ “大数据”是什么意思请举例说明。

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。例如：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。

大数据理论：

1、理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

2、技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。