几个大数据|大数据指的是什么

A. 大数据包括什么

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。

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。

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。

(1)几个大数据扩展阅读：

大数据的应用

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。

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

3、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。

4、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。

5、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。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

B. 大数据的概念要从哪几个方面进行分析理解

大数据概念包来含几个方面的自内涵吧1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。随着互联网和移动的快速发展，大数据在各个领域不断增加应用。也越来越面向个人大数据应用。

C. 大数据指的是什么

大数据是什么？在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。那么“大数据”到底是什么呢？在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即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。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。如图：衡量单位一览表其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？大数据从整体上看分为四个特点，第一，大量。衡量单位PB级别，存储内容多。第二，高速。大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。第二，多样。数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。第三，价值。大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

D. 大数据四大特征

说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西

《大数据时代》提到了大数据的4个特征：

1.大量

大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2.高速

就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

3.多样

如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

4.价值

这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。大数据运用之广泛，如运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。

所以现在加入大数据的行列，前景是很不错的，找一个专业的机构去学习也是可以

E. 关于大数据你必须了解的几个关键词

关于大数据你必须了解的几个关键词大数据分析的定义：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测，以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法，意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲，大数据分析技术就是大数据的收集、存储、分析和可视化的技术，是一套能够解决大数据的4V【海量(Volume)、高速(Velocity)、多变(Variety)、真实(Veracity)】问题，分析出高价值(Value)的信息的工具集合。 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，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。数据量:这个参数表示数据的数量，随着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。数据类型:传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata)：包括呼叫记录(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digitalexhaust)，交易数据等。社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。处理速度: 1秒定律，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同，物联网，云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据分析工具：数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，几款好用的处理工具如Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill、RapidMiner和Pentaho BI。工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。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。营销:主要用于管理和优化各种营销活动，如交叉销售、追加销售以及基于位置的一对一营销，并及时对客户需求进行完整评估等。财政:使用大数据技术可以预防欺诈检查、进行风险估计和管理、贸易监视、反洗钱、防止信贷风险等。保险:为规避风险，防止欺诈行为，由大数据分析师及时分析调整工作负荷，客户价值等。零售:1、分析商品2、供应链管理分析3、优化消费通讯:推进网络优化规划，满足不同客户需求，研发并推出新产品。分析引擎:提供连接器，处理数据库。支持大数据分析法：面对庞杂而复杂的数据，必须有许多有效的解决方案，普通分析和高级分析都可以轻松提供集成，集中分析数据，在一个单一的平台上，满足分析引擎对营销方案的需求。电子表格工具：ODBC连接器将客户与Microsoft Excel连接在一起，利用精湛的分析工具如Qlik，MicroStrategy，TIBCO、Jaspersoft，Tableau等，在ODBC/REST APIS的帮助下，将协调R统计编程语言添加到金属板。CRM和在线营销方案:Salesforce.com提供的着名的CRM和在线营销解决方案适合处理业务，并及时提供必要的网络分析对策。大数据的意义和前景：总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型进行挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在人们面前。

F. 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据内库、容数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

G. 小调查:请你收集几个有关大数的信息,并把它们写下来。

小调查:请你收集几个有关大数的信息,并把它们写下来。构成一个人体需要500万亿个细胞，一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟31536000秒，中国的土地面积960万平方公里(9600000)，中国是世界上人口最多的国家，人口有1,300,000,000（十三亿)。大数据：大数据（big data），IT行业术语，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。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》[1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[2]中文名大数据外文名big data,mega data提出者维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶提出时间2008年8月中旬应用学科计算机，信息科学，统计学快速导航特征结构应用意义趋势IT分析工具促进发展定义对于“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。

H. 关于大数据的几个问题！

大数据就是大量数据了，比如淘宝网存储的用户信息，用户购买记录等，这个版数据量达权到PB级了。

大数据带来的优势不好说啊，见过这样的大数据才有感觉。

大数据应用：最直观还是淘宝、京东这些，有没有注意到你浏览过、买过一些产品之后，有些广告推送就会给推送相关产品，这就是大数据的应用，通过分析你的购买记录，分析你可能感兴趣的商品，比如你买过婴儿奶粉，那你对纸尿裤、湿纸巾可能就感兴趣，这些都是后台大数据分析平台干的事情。

同上。

理解不够深刻，觉得可做的事情挺多，尤其是政府，大数据很有用，比如城市交通状况的预测、停车引导等等，比如犯罪嫌疑人的追踪（这个需要多方面的技术配合）。

I. 大数据时代，几个例子告诉你什么叫大数据

例子：比如，阿里来每天都在收集源每一个淘宝用户的各个方面的信息参考（千人千面）。然后再用大数据算法来推荐给你现在需要的产品，或者广告，这个就是大数据。我说的是最浅显的一种大数据。 大数据就没有隐私，手机里的APP都回收集你的一切的数据，一切的数据，这样呢，你在淘宝上看了看一款手机，那么当你关了淘宝，打开了今日头条，你如果注意的话，你会发现，头条今日推荐你的广告就是手机，文章内容也会偏向手机之内的。这就是大数据。

所谓大数据无非就是一大堆数据。

只不过，这个数据有点大：

小的 1、2 G，多的上千、上万 G

然后企业利用这些数据 + 程序 code，分析出自己想要的东西：

用户行为

用户习惯

怎么才能从用户身上赚到钱。

J. 大数据分析具体包括哪几个方面

【导读】越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么，大数据分析具体包括哪几个方面呢?今天就跟随小编具体来了解下吧!

1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，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，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

关于大数据分析具体包括哪几个方面，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。