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什么是大數(shù)據(jù)概念，什么是大數(shù)據(jù)

來源：整理 時(shí)間：2023-02-04 20:29:59 編輯：金融知識(shí) 手機(jī)版

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1，什么是大數(shù)據(jù)

初高中學(xué)生學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)專業(yè)是一個(gè)很好的選擇大數(shù)據(jù)具有五大特點(diǎn)，稱為5V。1. 多樣（Variety）大數(shù)據(jù)的多樣性是指數(shù)據(jù)的種類和來源是多樣化的，數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的以及非結(jié)構(gòu)化的，數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式包括但不僅限于文本，圖像，視頻，HTML頁面等等。2. 大量（Volume）大數(shù)據(jù)的大量性是指數(shù)據(jù)量的大小，這個(gè)就是上面筆者介紹的內(nèi)容，不再贅述。3. 高速（Velocity）大數(shù)據(jù)的高速性是指數(shù)據(jù)增長快速，處理快速，每一天，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)都在呈現(xiàn)指數(shù)性爆炸增長。在許多場景下，數(shù)據(jù)都具有時(shí)效性，如搜索引擎要在幾秒中內(nèi)呈現(xiàn)出用戶所需數(shù)據(jù)。企業(yè)或系統(tǒng)在面對快速增長的海量數(shù)據(jù)時(shí)，必須要高速處理，快速響應(yīng)。4. 低價(jià)值密度（Value）大數(shù)據(jù)的低價(jià)值密度性是指在海量的數(shù)據(jù)源中，真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)少之又少，許多數(shù)據(jù)可能是錯(cuò)誤的，是不完整的，是無法利用的?？傮w而言，有價(jià)值的數(shù)據(jù)占據(jù)數(shù)據(jù)總量的密度極低，提煉數(shù)據(jù)好比浪里淘沙。5. 真實(shí)性（Veracity）大數(shù)據(jù)的真實(shí)性是指數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和可信賴度，代表數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

什么是大數(shù)據(jù)

2，什么是大數(shù)據(jù)

簡單說，大數(shù)據(jù)一般指數(shù)據(jù)多（一般多到人類要很費(fèi)勁很費(fèi)勁才能用計(jì)算機(jī)過一遍），而且常常不僅多，其中還大部分都沒什么價(jià)值……大數(shù)據(jù)技術(shù)就是從這些大部分都沒用的數(shù)據(jù)里找出有用的東西的技術(shù)?，F(xiàn)在的發(fā)展，可能技術(shù)層面上談不上有什么巨大的，算法似乎還是那些算法，只是應(yīng)用層面上比較熱乎，所以大家經(jīng)常都愿意來談一談。一個(gè)詞變熱乎，經(jīng)常并不是因?yàn)榧夹g(shù)突破，而是因?yàn)橛^念突破，是其中蘊(yùn)含的商業(yè)價(jià)值受到了產(chǎn)業(yè)界廣泛的接受、認(rèn)可和重視。大數(shù)據(jù)面臨的主要問題（和挑戰(zhàn)）是規(guī)模大到一定程度之后，“小數(shù)據(jù)”時(shí)可以輕松處理的問題常常會(huì)一下子變得寸步難行，于是各種工程上的決策往往都必須精打細(xì)算。以前“小數(shù)據(jù)”常常只關(guān)心算法的數(shù)量級(jí)就行，而大數(shù)據(jù)開始必須關(guān)心算法的時(shí)間常數(shù)（因?yàn)榘肽旰鸵荒瓿３Ｓ斜举|(zhì)區(qū)別）、通訊復(fù)雜度（因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)和硬盤經(jīng)常太慢了）、以及是否能有效并行（因?yàn)樘砑訖C(jī)器數(shù)量常常是最容易的事情）。于是凡是常數(shù)太大的，通訊復(fù)雜度太大的，或者不能有效并行的算法，想要用在大數(shù)據(jù)上，常常必須重新設(shè)計(jì)。目前國內(nèi)有不錯(cuò)的大數(shù)據(jù)工具，比如，大數(shù)據(jù)魔鏡，一款很實(shí)用的大數(shù)據(jù)可視化分析工具。

什么是大數(shù)據(jù)

3，什么叫大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)包含幾個(gè)方面的內(nèi)涵吧 1. 數(shù)據(jù)量大，TB，PB，乃至EB等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要分析處理。 2. 要求快速響應(yīng)，市場變化快，要求能及時(shí)快速的響應(yīng)變化，那對數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對速度要求有些“大”。 3. 數(shù)據(jù)多樣性：不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。 4. 價(jià)值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時(shí)，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會(huì)失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實(shí)全面的反饋。很多行業(yè)都會(huì)有大數(shù)據(jù)需求，譬如電信行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等等容易產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)，很多傳統(tǒng)行業(yè)，譬如醫(yī)藥，教育，采礦，電力等等任何行業(yè)，都會(huì)有大數(shù)據(jù)需求。隨著業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)張和歷史數(shù)據(jù)的不斷增加，數(shù)據(jù)量的增長是持續(xù)的。如果需要分析大數(shù)據(jù)，則可以Hadoop等開源大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，或Yonghong Z-Suite等商業(yè)大數(shù)據(jù)BI工具。
百度一下可以得到的答案我就不在這里寫了。 個(gè)人理解：大數(shù)據(jù)就是“大”+“數(shù)據(jù)”。 大到什么程度——海量。數(shù)據(jù)過“大”的同時(shí)就會(huì)變得非常“復(fù)雜”，量大且復(fù)雜就不是簡單可以人工統(tǒng)計(jì)、計(jì)算、分析處理的，而需要科技加持，利用科技產(chǎn)品例如爬蟲技術(shù)等獲取海量數(shù)據(jù)，并進(jìn)步不通過其它渠道進(jìn)行整合處理，最終得到人可以直觀進(jìn)行分析的信息。 現(xiàn)在是一個(gè)信息化時(shí)代，各種各樣的人、部門、信息，都需要量化處理，這一系列信息的量化便是一種大數(shù)據(jù)。（大數(shù)據(jù)不僅限于該類數(shù)據(jù)的量化）。 所以也可以這么解釋：大數(shù)據(jù)——海量的數(shù)字量化的數(shù)據(jù)。

什么叫大數(shù)據(jù)

4，什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。什么是大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)歷史和當(dāng)前考慮因素雖然術(shù)語“大數(shù)據(jù)”相對較新，但收集和存儲(chǔ)大量信息以進(jìn)行最終分析的行為已經(jīng)很久了。這個(gè)概念在 21 世紀(jì)初獲得了動(dòng)力，當(dāng)時(shí)行業(yè)分析師 Doug Laney 將現(xiàn)在主流的大數(shù)據(jù)定義表達(dá)為三個(gè) V：1.卷，組織從各種來源收集數(shù)據(jù)，包括業(yè)務(wù)交易，社交媒體和來自傳感器或機(jī)器到機(jī)器數(shù)據(jù)的信息。在過去，存儲(chǔ)它將是一個(gè)問題 – 但新技術(shù)（如 Hadoop）減輕了負(fù)擔(dān)。2.速度，數(shù)據(jù)以前所未有的速度流入，必須及時(shí)處理。RFID 標(biāo)簽，傳感器和智能電表正在推動(dòng)近乎實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的需求。3.品種，數(shù)據(jù)有各種格式 – 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)和金融交易。在 SAS，我們在大數(shù)據(jù)方面考慮兩個(gè)額外的維度：1.變化性，除了速度和數(shù)據(jù)種類的增加之外，數(shù)據(jù)流還可能與周期性峰值高度不一致。社交媒體中有什么趨勢嗎？每日，季節(jié)性和事件觸發(fā)的峰值數(shù)據(jù)負(fù)載可能難以管理。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更是如此。2.復(fù)雜，今天的數(shù)據(jù)來自多個(gè)來源，這使得難以跨系統(tǒng)鏈接，匹配，清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。但是，有必要連接和關(guān)聯(lián)關(guān)系，層次結(jié)構(gòu)和多個(gè)數(shù)據(jù)鏈接，否則您的數(shù)據(jù)可能會(huì)迅速失控。為什么大數(shù)據(jù)很重要？大數(shù)據(jù)的重要性不在于您擁有多少數(shù)據(jù)，而在于您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，以找到能夠降低成本，減少時(shí)間，新產(chǎn)品開發(fā)和優(yōu)化產(chǎn)品，以及智能決策的答案。將大數(shù)據(jù)與高性能分析結(jié)合使用時(shí)，您可以完成與業(yè)務(wù)相關(guān)的任務(wù)，例如：1.近乎實(shí)時(shí)地確定故障，問題和缺陷的根本原因；2.根據(jù)客戶的購買習(xí)慣在銷售點(diǎn)生成優(yōu)惠券；3.在幾分鐘內(nèi)重新計(jì)算整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組合；4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。
5G大數(shù)據(jù)專業(yè)。5G時(shí)代已經(jīng)來臨，信息傳播的速度更快，在這樣的時(shí)代環(huán)境下，傳播行業(yè)無疑是最好的發(fā)展行業(yè)，也最適合女生，因?yàn)橄啾扔谄渌?jì)算機(jī)專業(yè)，新媒體技術(shù)專業(yè)比較創(chuàng)意和策劃，對于女生來說，這些都是強(qiáng)項(xiàng)。關(guān)于就業(yè)，畢業(yè)生可從事新聞出版行業(yè)書刊、雜志、報(bào)紙的數(shù)字化出版與傳播工作或者是從事新媒體、網(wǎng)絡(luò)與電子商務(wù)企業(yè)信息的采集、組織與印制工作等，這些工作崗位也是非常適合女生的。

5，什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。定義對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。 隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它們按照進(jìn)率1024（2的十次方）來計(jì)算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全稱：1 Bit（比特） =Binary Digit8 Bits = 1 Byte（字節(jié)）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000 Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)向生活滲透的幅度是很大的，未來只會(huì)越來越大，更多的頁面需要有設(shè)計(jì)，更多的軟件、小程序需要有程序員來做，各種各樣的工作對人的需求量只會(huì)加大，互聯(lián)網(wǎng)對社會(huì)的滲透面，滲透深度也只會(huì)加大。打開手機(jī)，打開電腦，能看到的所有的都是程序員做的，所以，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)未來的發(fā)展還是很有前景
1、大數(shù)據(jù)（bigdata），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。2、在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。
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