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大数据的理解

如何理解大数据概念

大数据的采集。科学技术及互联网的发展,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,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、
GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到
其内在规律。


大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

大数据的应用。大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相
关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比
对,挖掘主效基因。例子还有很多。

如何理解大数据

1、我理解的大数据就是:数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、 要求实时性强(Velocity) 。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的,叫大数据。
2、对它关注一个原因就它的大价值,比方ebay,建立的大数据分析平台可以准确分析用户的购物行为。通过对顾客的行为进行跟踪、对搜索关键字广告的投入产出进行衡量,优化后eBay 产品销售的广告费降低了99%,顶级卖家占总销售额的百分比却上升至32%。就大数据价值这一块,例子很多,详情可以再自己查查。
再一个对它关注的原因就是因为这么大量和复杂的数据确实不好管理,这样就有了处理大数据的一些技术,比如Hadoop。Hadoop是个开源的,像百度做搜索,就用Hadoop管理数据。淘宝在2011年11月11日,搞得优惠活动,你想想在零点的时候,淘宝点击有多高,每一笔买卖算一个数据请求,那怎么保证网站的正常运转啊?这些就是一些技术方面的关注了。
3、它的作用更多,拿球赛说,我们现在可以通过比赛录像找出对手缺点了。有个大数据应用是视频教练工具,用这个工具,球员可以比较和对比同一投球手的不同投球,或是几天或几周的投球情况的时间序列数据。
4、解决的问题。你问的大数据解决什么问题,应该是处理大数据的技术解决什么问题。通过我上面说的,你大概也能知道一点了,管理大规模的复杂数据需要用到大数据的技术,通过大数据的技术把这些大数据管理分析好了,可以使企业领导对各方面有更明确的认识,做出更好的决策。
总结下:大数据更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多,在大数据情况下,如何保障业务的顺畅,有效的管理分析数据,能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据技术要解决的问题。
这些都是我自己写的我个人的理解,供你参考。再有不明白的可以百度,或者加追问咱们共同探讨。嘿嘿。

大数据的通俗解释

现在各行各业每天都在产生大量的数据,个人理解大数据时代就是信息爆炸的时代,如何从海量数据中寻找出自己有用的信息才是关键。

大数据是指什么?如何解释?

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中,大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法)大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、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。
大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,数据的来源,直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实,最终的分析结果以及决定将更加准确。第四,处理速度快,1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”
从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
搜索下各种百科,上面都有。说白了,就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。

大数据可以做什么?

现在大家可能都听说过大数据,大数据的出现使得各个行业的发现具有了方向性,为推动社会做出了巨大的贡献,大数据离不开数据挖掘,那么大家知道不知道大数据可以做什么呢?简单来说,大数据可以让预测未来。
一、大数据可以预测未来
简而言之,大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了,我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来,就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说,大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在,随着可穿戴设备的兴起,大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。
二、如果模式保持不变,那么未来就不再是未来
现在,我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说,一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行,在周末到某个地方游玩,这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间,这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入,这种模式不太可能改变。
由此,计算机通过终端去进行搜集到这些数据,就去分析这些数据,然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间,例如,如果这个人每周五的星期五都要洗车,或者是优惠券,那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假,那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测,然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测,我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起,因为大数据支持大量数据集,从而为所有预测提供了基础。

三、机器学习是什么?
刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为,包括购买的商品总数,每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系,或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好,或者甚至预测任何购物者的性别或年龄,我们将需要更多复杂的模型,通过录入的数据,我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法,方便我们的生活。
四、数据挖掘是什么?
通过计算机去学习算法,用现有数据去预测未知数,这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而,任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂,都不能从几行数据中做出预测,需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提,通过计算机的学习,我们能够从现有数据集中获得有价值的见解,这就是数据挖掘。
以上的内容就是对于大数据可以做什么?这两个问题的具体的解释了,大数据的出现能够让我们更好的预测未来,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。

大数据能用来做什么?

大数据为我们提供了巨大的机遇,帮助我们开发新的创意产品和服务,例如手机APP或企业商业智能产品。它可以促进经济的增长和就业机会,可以大大提高人们的生活质量。
一、 医疗:提高诊断和治疗的水平
大数据为提高医疗信息处理效率提供了解决方案,从而为企业、公共部门和公民创造价值。对大型临床数据集的分析可以优化新药和治疗的临床和成本效益,患者可以受益于更及时和适当的护理。数据互操作性至关重要,因为数据来自不同的和异构的来源,如生物信号流、健康记录、基因组学和临床实验室测试等。
二、 商业:企业无形资产,助力企业决策
如今,大数据非常重要,它可以直接影响企业的估值。大数据已经成为企业一种关键的无形资产,可以通过数据收集加以衡量,并计入估值。企业如何使用数据以及基于数据做出的决策也将影响企业决策的成功率。
三、 数据:数据市场的价值
在过去十几年里,信息技术直接或间接地推动了中国的经济增长,数据的作用已经从简单支持商业决策转变为自身的价值存在。在新的网络经济中,开放的数据市场已变得至关重要。
四、 交通:减少事故和交通堵塞
交通部门可以从道路传感器收集大量的数据。智能利用这些大数据,可以支持优化交通流管理。市民和公司可以通过使用路线规划大大节约出行时间。
五、 环境:降低能源消耗
大数据革命带来了应对环境挑战的新方式。更好地利用全球可用的数据集有助于科学家开展研究,并使决策者能够就洪水等自然灾害作出知情和决策,以应对气候变化和降低成本。智能城市还设有数据中心,根据可再生能源和其他有用指标的可用性,调整公共建筑的电力消耗。
六、 农业:更安全的食品和更高的生产力
在农业领域智能地使用大数据,可以同时提高生产率、粮食安全和农民收入。通过对传感器和地球观测数据的智能和广泛使用,可以有效改善我们今天的耕作方式。这包括可以在我们的农业实践中更有效地利用自然资源(包括水或阳光)。有了先进的技术,农民也可以获得他们的农业机械正在如何工作的实时数据,以及历史上的天气模式、地形和作物表现。...
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