航空大数据指的是什么

㈠ 什么是大数据

大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。这些数据集合通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。

大数据通常具有以下特点：

数据量巨大：大数据集合的大小通常超过传统数据处理工具所能处理的范围，可能达到数十TB、数百TB或甚至更大。

数据类型多样：大数据集合中的数据类型通常包括结构化数据、半结构皮迟化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。

处理速度快：大数据集合的处理速度需要在实时或接近实时的时孙握基间内完成，这需要高效的数据处理和分析技术。

数据来源广泛：大数据集合的数据来源包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等多种渠道，数据形态也是多样的。大数据的处理和分析需要使用大数据技术，包括分布式存储、分布式计算、机器学习、数据挖掘等技术。大数据可以用于各种领域，如金融、医疗、电商、物流等，为企业提供了更精准的决策和更高效的业务流程。

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㈡ 大数据是什么意思

大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。

大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导斗纯致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。

应用:

大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗蠢袭大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。

1.大型强子对撞机中有1亿5000万个传感器，每秒发送4000万次的数据。实验中每秒产生将近6亿次的对撞，在过滤去除99.999%的撞击数据后，得到约100次的有用撞击数据。

将撞击结果数据过滤处理后仅记录0.001%的有用数据，全部四个对撞机的数据量复制前每年产生空档咐25拍字节（PB），复制后为200拍字节。

如果将所有实验中的数据在不过滤的情况下全部记录，数据量将会变得过度庞大且极难处理。每年数据量在复制前将会达到1.5亿拍字节，等于每天有近500艾字节（EB）的数据量。这个数字代表每天实验将产生相当于500垓（5×1020）字节的数据，是全世界所有数据源总和的200倍

2.大数据产生的背景离不开Facebook等社交网络的兴起，人们每天通过这种自媒体传播信息或者沟通交流，由此产生的信息被网络记录下来，社会学家可以在这些数据的基础上分析人类的行为模式、交往方式等。美国的涂尔干计划就是依据个人在社交网络上的数据分析其自杀倾向，该计划从美军退役士兵中拣选受试者，透过Facebook的行动app收集资料，并将用户的活动数据传送到一个医疗资料库。收集完成的数据会接受人工智能系统分析，接着利用预测程序来即时监视受测者是否出现一般认为具伤害性的行为。

3.运用数据挖掘技术，分析网络声量，以了解客户行为、市场需求，做营销策略参考与商业决策支持，或是应用于品牌管理，经营网络口碑、掌握负面事件等。如电信运营商透过品牌的网络讨论数据，即时找出负面事件进行处理，减低负面讨论在网络扩散后所可能引发的形象危害。又如具有大量商店交易数据的第三方服务业者(Third-partyServiceProviders,TSP)可以集成手中交易数据、公开的顾客评论数据(例如:GoogleMap评论)、法院的店家诉讼数据等，评估与预测店家运营情形，进一步进行商业顾问服务。

㈢ 航空公司如何利用大数据增加辅助收入

我们都知道，现今的航空业非常关注两个主要趋势，即大数据和辅助收入。 每个人都似乎在谈论大数据，但大数据究竟是什么？它如何帮助航空公司赢利呢？当然，乘客和航空公司在辅助收入和顾客体验方面一直存在着分歧。 现在很多航空公司都坚决认为，它们只有通过针对琐碎的附加要求来向乘客收取大笔费用，才能从乘客身上获取更多利润，一些航空公司甚至在乘客没有仔细阅读条款以致需要支付额外费用的情况下称这些乘客是“愚蠢的”。 事实上，航空业创造了顾客体验的概念，并将这一概念整合到航班起飞前的阶段、航程中的服务以及一些最成功的顾客忠诚度计划（首先是航空公司里程数）当中。（笔者想起了有关美联航在上世纪30年代聘用了首批乘务员、航空公司的机上餐饮服务以及乘务员的工作充满着浪漫和探险的元素。）但遗憾的是，由于不断上升的油价以及工会的影响，航空业正在苦苦挣扎。 然而就像其它行业一样，航空业也是时候需要更为创新，而不是持续处在争斗之中。 根据现在大多数人所理解和接受的定义，大数据即拥有数量大、传播速度快和种类多等特征的信息资产， 这些资产能产生巨大的经济价值，并为企业的运营、决策、风险管理和顾客服务提供支持。 但对于一个自1993年来就不能为股东创造价值的行业而言，大数据将如何助其创造“经济价值”呢？ 正如IBM所坚信的那样，大数据在信息和数据管理领域是“下一个变革的先机”，因此让我们先来看看一些成功的案例。 背景 在所有行业当中，零售业是其中一个大力度地利用和开发（在某种情况下）技术来通过建设性的数据分析方法以增加销售业务的行业。 在过去，亚马逊和Netflix在电子商务领域一直以推荐商品的算法而著名，正如塔吉特百货和沃尔玛也因其使用先进的数据挖掘技术来提供比价服务和通过货架摆放的方式而获得了巨大的成功。 然而，所谓的数据仓库指的就是从交易系统中选取交易数据，并在其它系统储存这些数据，以在线下渠道（或非实时渠道）使用。大数据的着重点在于近乎实时处理大量数据，以创造即时价值。 你需要记住，数据是易损耗品。它的储藏寿命与其它产品的储藏寿命一样，然而数据仓库长期以来都无法应对数据的价值暂时有所降低的问题，而大数据则旨在通过实时操作来解决这一问题。 那么一家航空公司实际上能做些什么呢？首先，我认为航空公司不应该再思考应如何从乘客身上获取更多利润，而应该在如何采取策略增加其顾客价值方面改变其思维。 其次，大数据和实时操作功能使得单一模式的时代一去不复返。 通过创造更多价值和增加个性化元素，航空公司的定价能力无疑将有所提升。综观在线商务领域的发展，该领域一直都是根据企业所要吸引的受众群，来向出价最高者销售其网站的版面。 解决方案 因此按照这种思路，机上产品兜售和机上广告就是两个必要的元素，而不仅仅是随意的、千篇一律的广告。 机上社交网络和机上娱乐同样也是重要的元素，“时常处于在线状态”是人类的主要需求，它促使通讯领域从固定电话转变为手机和智能手机，这种需求是另一个价值驱动力。 因此航空公司的辅助收入不应仅仅是行李费或非捆绑式产品的费用，而是应该注重于根据有关顾客偏好和需求的实时信息来创造价值定位，并使用这些信息来提供具有针对性的服务。 航空公司还可以开始询问自己以下问题： �6�1 我的所有顾客在进行出境游时是否都需要使用其手机设备上的漫游服务？我能否帮助他们降低漫游费用？我是否能提前储存航班即将飞往的目的地的本地SIM卡？（思考英国航空和捷星航空的做法） �6�1 对于那些进行商务旅行的乘客而言，我是否能帮助他们安排好当地的交通工具（如出租车）？或者提供手机充电器和国际标准插头？我是否能预先支付从机场到酒店的出租车费用，为乘客提供接机服务？ �6�1 航空公司必须注意通过有品味的、非植入式的方法来提供机上广告，它们可以将免费无线上网、优质的机上娱乐系统以及机上广告相结合，以使这些广告看上去更为合理。在为高价值的乘客提供个性化的服务之前，航空公司可以先针对青少年旅客和购买低价机票的乘客提供服务。 �6�1 我能否为商务旅行者争取优先入境许可（这些旅行者的身份已经由他们的雇主所核实，并已经付费）？（思考一下国际航协的“简化商务”计划） �6�1 航空公司是否知道某位乘客搭乘航班的当天碰巧是他/她与其配偶的结婚周年纪念日，因此这位乘客可能需要为其配偶购买礼物？航空公司是否能为这位乘客提供帮助？航空公司是否知道那些在情人节携带爱人一起进行出境游的所有乘客的姓名？那些在圣诞节或者其它节假日出游的乘客呢？航空公司应采取哪些举措才能让这些在节假日出游的乘客同样能享受到节假日的气氛，而不是让他们因不在所爱的人身边而感到失落？ �6�1 假设你在运营一家航空公司，而你只想要专注于你在运营航班方面的核心能力，那你是否能将航程前后和航程中的辅助业务运营外包给其它最有潜力的企业？当你可以将后勤办公室的运营业务外包给其它企业时，那你为什么不能将辅助收入的运营业务外包给其它企业呢？美联航与DirectTV进行合作，新加坡航空的机上KrisShop免税商店是由DFASS运营，这两个绝佳例子很好地反映了一些潜在机遇。航空公司不断收集更多有价值的乘客信息，相比航空公司通过自行运营业务所创造的价值，这些外包商往往能创造更高的价值。

㈣ 大数据指的是什么

大数据属于计算机科学学科领域，指的是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策，是近年来一种新兴技术，在各行各业中都有着非常广泛的应用价值，下面我就带领大家详细盘点一下。

什么是大数据技术

大数据技术指的是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。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”。

大数据技术的应用前景

一是机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术，大数据预测和决策支持仍是主要应用。在学术上，深度分析继续扮演技术主角，推动整个大数据智能的应用。通过像神经网络模型的深度学习，让计算机自动学习产生特征的方法，并将特征学习融入建立模型的过程中，增加设计特征的完备性。深度学习将在图像分类、语音识别、问答系统等应用取得重大突破，并有望得到成功商业应用。

二是数据科学带动多学科融合。随着社会的数字化程度逐步加深，更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善，使得越来越多的学科在数据层面趋于一致，为类比科学研究创造了条件。“数据科学”的基础研究与成果将源源不断地注入技术研究和应用范畴中。

三是开源是主流技术，公测促良好研发生态。大数据的处理模式更加多样化，Hadoop不再成为构建大数据平台的唯一选择。随着开源项目Spark不断被大规模应用，正成为大数据领域最大的开源社区。开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择，并将引领着大数据生态系统的发展。各类大数据应用公测将促进大数据技术取得突破性进展。

四是基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景。近年来，大数据成为大众媒体的热词，大众需要可视化的大数据，背后是基于知识图谱的大数据应用。可视化是通过把复杂的数据转化为可以交互的图形，帮助用户更好地理解分析数据对象，发现、洞察其内在规律。让对信息技术不熟悉的普通民众和非技术专业的常规决策者也能够更好地理解大数据及其分析的效果和价值，进而从国计、民生两方面都充分发挥大数据的价值。

㈤ 大数据是什么意思

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。

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。

(5)航空大数据指的是什么扩展阅读：

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

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。

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。

㈥ 大数据时代背景下航空领域的思考

大数据时代背景下航空领域的思考
据美国《航空周刊》网站报道，飞机的线上连接可能成为航空产业历史上一项重大的变革。飞机提供的大量数据对于飞行操作、飞机可靠性、飞机维修以及安全等方面大有裨益。
但是，我们面临的问题是如何利用技术对海量数据进行分析。我们才刚刚开始了解飞机上的“大数据”能够做什么。就如同我们有一片花海却不知道到底应该采摘哪些花来筹备一场宴会。如何将现代化飞机能够提供的所有信息和操作指南、可靠性信息、培训等其他信息源相结合是我们亟待解决的问题。
当然，大数据能带给我们的好处是很诱人的。我们必须防止使当前法规、传统阻碍大数据的发展。但是，在我们开始享受大数据带来的好处之前我们必须对以下关键问题作出回答。
l、我们应该连接什么？这是首要问题。我们可以想到很多可以相连接的东西，但是我们连接的目的是什么呢？“将飞机所有的操作数据都下载下来”，这个说起来好像很容易，但是这些海量数据中只有少部分是有用的。数据实在太多，但是能够为我们所用的的确有限。
2、我们应该上传些什么东西为飞机上的数据提供背景资料？我们必须明白哪些是有用的，哪些是可以被直接忽视的。
3、我们具备收集有价值分析信息的能力吗？数据的好处是我们可以将其转化为有价值的信息。那么这部分的工作由谁负责呢？各大航空公司拥有合格员工对所有数据进行分析吗？如果没有，是否应该让原始设备制造商（OEM）等第三方介入？或者将其分配给其它独立的责任方？这又引发了诸多和控制、法规、分析标准、监管、保密等相关的一系列问题。
我们应该分步骤来解决问题。首先，尽管飞机可以给我们提供很多有用的信息，但是大部分数据都是和飞机的实时飞行操作有关。刚开始我们可以着手解决当前的功能失效，但是只有通过飞机上的数据才能了解飞机的真实状况。分析尽可能多的飞行日志、对设备进行实时追踪、发动机检测等是不错的开端。
除了以上3个问题之外，我们必须加深对飞机配置在以下3个领域的了解：
l、首先，我们应该通过零部件序列号来对飞机上的关键零部件进行追踪。这些数据是地面控制记录而非飞机本身能提供的。
2、其次，我们要了解这些关键部件的可靠性状况，例如拆装历史、更换次数等等诸如此类。我们需要有关飞机维修的所有信息。这些数据的上传再加上飞机自身的飞行数据记录能为租赁公司、维修部门及监管部门提供帮助。
3、最后，所有的数据并非都要通过飞机卫星系统相连，但是这些数据必须通过更简单的地面系统相连。之后我们通过分析就可以得到很多有用信息。这才是大数据将发挥的作用。
我们急需探索新的方法来对数据、分析、可靠性项目的负责人进行监管。按照目前的操作惯例，航空公司既是数据的保存方，同时又负责对数据进行监管、分析，这个明显已经不符合当前打造高可靠性飞机的这一现实。我们必须对信息的透明及信息获取、技术能力等进行重新定义。
随着大数据时代的到来，我们面临着新的机遇，当前的挑战是如何更好地利用技术来提高航空飞行的安全性、可靠性以及效率。这个追求永无止境！