正路大数据

⑴ 大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据，在近几年越来越受到人们的关注，尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来，但是对于大多数的人来说，大数据概念在他们眼里还是模糊不清的，那么，什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料，希望能够帮助到大家！

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要，人类对数据探寻的脚步从未停歇，从原始数据的出现，到科学数据的形成，再到大数据的诞生，走过了漫漫长路。

2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日，国务院《促进大数据发展行动纲要》指出：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称：“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观;从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看，大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前，业界公认的大数据有“4V特征，即：Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上，通过算法模型，得出有意义的结果，进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据，主要包括以下几个领域：

1、黑匣子数据：它是直升机，飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音，麦克风和耳机的录音，以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据：Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据：证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据：电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据：运输数据包括车辆的型号，容量，距离和可用性。

6、搜索引擎数据：搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此，大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据，其中，数据有三种类型：

（1）结构化数据：关系数据。

（2）半结构化数据：XML数据。

（3）非结构化数据：Word，PDF，文本，媒体日志

⑵ 大数据时代，如何提升自己的大数据职业道路

大数据是一个大领域，充满了各种可能性。因此，你有很多机会提升自己的职业水平，而现在正是时候去思考这个问题了。即使你对目前的职位还不熟悉，你也应该考虑一下职业生涯的下一步，这样当机会来临时你就能做好升职的准备。

一方面是因为大数据岗位的数量将继续增长，另一方面，由于我们还处于初级阶段，企业需要受过专门培训的专业人士来掌握大数据。根据一项研究，很多组织都在使用大数据，但他们还没有成功:超过85%的受访者表示，他们已经启动了创建数据驱动文化的项目，但只有37%的人表示看到了成功。他们将不可避免地取得成功，这将推动对能够承担更专业化任务和角色的熟练工人的更大需求。

然而，在此之前，你有很多类型的大数据职业可以选择，包括大数据架构师、大数据工程师、数据分析师、数据库管理员、数据科学家、数据架构师、数据库经理等等。你还可以掌握大数据中的各种技术。简而言之，你处在一个充满可能性的职业领域。

现在就把自己定位到这些角色中的一个，是一个非常明智的职业选择。

⑶ 什么是大数据技术大数据的概念

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

大数据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。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据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。

(3)正路大数据扩展阅读：

大数据的三个层面：

1、理论，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，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，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。

参考资料来源：网络-大数据

⑷ 大数据如何改变我们的工作,学习和生活

精准的广告投放
过去我们看电视广告，其针对性并不是很强，但是在互联网时代，我们逐渐发现互联网广告的精准度出奇意外的高。这一切都是数据挖掘和分析的结果，过去对于我们不喜欢的产品广告我们会觉得厌烦，但是有了数据分析之后，互联网广告商会根据收集到的你的信息和数据来给你推送你满意的广告。
更加智能的语音助手
曾记否，语音助手刚刚诞生之际的火爆，许多人惊讶于机器竟然能够和人类进行交流。如今，随着信息技术和大数据的深入发展，语音助手的学习分析能力正越来越高。

医疗保健

过去我们习惯于去医院来检查诊断病情，如今远程医疗正在兴起。法国电信发起了一个项目叫做“Gluconet”的项目来远程管理糖尿病患者，用一个特殊的仪器用于定期阅读病人的血糖数据。这些信息自动传输到管理中心通过移动设备。 医生可以通过互联网访问信息。 根据分析,医生通过短信或语音消息给病人医疗建议，这在过去简直就是天方夜谭，而今却已经成为了事实。
大数据与交通

汽车、火车等交通工具的发明极大方便了人类的出行和运输，随之而来的问题是每年都有人发生交通事故。交通系统借助于大数据可以通过以往的数据分析出具体哪些时间段、哪些路段发生事故的频率更高，从而制定更有针对性的措施。通过已经积累的大量交通数据，大数据还能够有效解决交通拥堵等让人困扰的问题。

⑸ 大数据技术包括哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。