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  • 大数据数据展示

    2017-11-18 13:18:23
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  • 其他网址 大数据量的五种处理方式_大数据_越来越好ing的博客-CSDN博客在海量数据中统计出现次数最多的n个_longzuo-CSDN博客
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  • 大数据与数据挖掘实验糸统 北京红亚华宇科技有限公司 大数据的特点 大数据首先是数据量其次大数据的来源最后大数据的数据 ,典型的大数据系复杂,数据质量差关系复杂,难以用 统所管理的数据可达 异较 传统的关系型...
  • 大数据数据量打底有多

    千次阅读 2015-05-05 11:31:54
      先看下计量单位之间的换算: ... 到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB。并预计到2020年全球数据使用量将会达到35.2ZB。
    

          先看下计量单位之间的换算:

           1KB (Kilobyte 千字节)=1024B,

           1MB (Megabyte 兆字节 简称“兆”)=1024KB,

           1GB (Gigabyte 吉字节 又称“千兆”)=1024MB,

           1TB (Trillionbyte 万亿字节 太字节)=1024GB,

           1PB (Petabyte 千万亿字节 拍字节)=1024TB,

           1EB (Exabyte 百亿亿字节 艾字节)=1024PB,

           1ZB (Zettabyte 十万亿亿字节 泽字节)= 1024 EB,

           1YB (Yottabyte 一亿亿亿字节 尧字节)= 1024 ZB,

           1BB (Brontobyte 一千亿亿亿字节)= 1024 YB.

            注:“兆”为百万级数量单位.

            到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB。并预计到2020年全球数据使用量将会达到35.2ZB。

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  • 大数据简介与大数据分析

    千次阅读 2014-11-21 22:37:33
    大数据概念  "大数据"是一个体量特别,数据...规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety),数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,

    最近几年,大数据热得像烫手山芋!什么是大数据?通过查阅资料,整理一番,博文将给您带来福利了!

    大数据概念

            "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

    百度知道—大数据概念

              大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。

    研究机构Gartner—大数据概念

            "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的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。"Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。


    大数据分析

           从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?


             1可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

            2数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

      3预测分析能力:大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

      4语义引擎:大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。

      5数据质量和数据管理:大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。


    大数据技术

              数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
      数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。
      基础架构:云存储、分布式文件存储等。
      数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
      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。
      数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
      模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
      结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

    参阅资料:http://bbs.pinggu.org/bigdata/

    大数据特点

            要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

      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,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
      第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
      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。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。

      大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。

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  • 这是一个注定要被拍砖的问题,但是这样拍着改着也可能就真明确了。所以无论如何,还是先抛出块砖头吧。我们都在说大数据时代来临,...但是,真的说到大数据,我们身边到底有多少数据量,它们都分布在哪些行业,哪些...

    这是一个注定要被拍砖的问题,但是这样拍着改着也可能就真明确了。所以无论如何,还是先抛出块砖头吧。

    我们都在说大数据时代来临,信息和数据大爆炸。从2013年初开始,对于大数据爆发的焦虑感,紧迫感,不由自主地被卷入的甚至无力的感觉,驱动众多行业、企业和团体去关注和开始接触和了解大数据,自觉或不自觉的,主动或不得已地去融入这波洪流。但是,真的说到大数据,我们身边到底有多少数据量,它们都分布在哪些行业,哪些数据是目前可用的,哪些行业已经在使用数据,进入产业互联网和数据引导的变革了?

    可能看到的版图依旧模糊。因此,我们怀抱很好的希望,以第一个吃螃蟹并期待来自行业的矫正和拍砖的态度,首先尝试对于国内各个领域,行业以及机构的数据拥有情况,使用情况以及未来路径做一个粗犷地调研、梳理和判断,对大数据时代我国各个领域数据资产的拥有和使用情况,也就是我们数据资产的家底做个盘点,也对各个行业、系统进军大数据,以及拥抱产业互联网的进度和未来做个简单判断。事实上,大数据之题无疑繁若星辰,然而只有在相对完整的视图下,繁星若尘,我们才可得以一窥天机。


    从我们手头掌握的数据来看,2013年度,中国存储市场出货容量超过1个EB,存储总量而IDC曾经发布的预测表明在未来的3-4年,中国存储总容量可能达到18个EB。从数据存储市场的需求来看,互联网、医疗健康、通信、公共安全以及军工等行业的需求是主要的,且上升态势明显。

    鉴于存储和服务器的紧密相关,我们从已经获得的资料可以知道,目前全球运行的服务器总量超过5000万台,美国国内运行的服务器总体容量接近1000万台。从各种市场公开数据来看,2013年中国内地服务器销售总数接近为100万台。大体估算,截止到2013年底,中国内地整体在运行的服务器总数量在300万台以上。

    从现有存储容量看,中国目前可存储数据容量大约在8EB-10EB左右,现有的可以保存下来的数据容量大约在5EB左右,且每两年左右会翻上一倍。这些被存储数据的大体分布为:媒体/互联网占据现有容量的1/3,政府部门/电信企业占据1/3,其他的金融、教育、制造、服务业各部分占据剩余1/3数据量。

    公开数据显示,互联网搜索巨头百度2013年拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。此外,电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。

    在目前被广泛引用的IDC和EMC联合发布的“2020年的数字宇宙”报告预测到2020年,全球数字宇宙将会膨胀到40000EB,均摊每个人身上是5200GB以上,这个量将会如何被有效存储和应用,我们眼下还很难想象。然而我们看到该报告指出,从现在起到2020年,全球数字宇宙的膨胀率大约为每两年翻一番。事实上,根据上述调查结论和服务器容量调查,我们也能做出个相对合理的推断:目前,全球产生的数据量中仅有1%左右的数据能够被保存下来,也就是说今天全球能够被保存下来的数据也就是在50EB左右,而其中被标记并用于分析的数据更是不到10%。

    作为全球人口和计算设备保有量的大国,我国每年所能产生的数据量也极为庞大,有数据说2014年甚至可能达到ZB级别,但是真正被有效存储下来的数据仅仅是其中极微少部分,中国保存下来数据占全球数据的比例大约在10%左右,也就是上面说的5EB。这些数据中,目前已被标记并用于分析的数据仅达到500PB左右,也是接近10%的一个比例。

    伴随着云计算迅速普及和各行业,各企业和部门对于数据资产保存和利用意识的增强,以及通过互联网、大数据对产业进行变革的意愿,未来2-3年一定会有越来越多的行业、大企业步入到PB、百PB、甚至EB级别数据俱乐部,未来3-3年中国的数据总量也将呈翻倍上升态势,我们预测2015年中国就可能突破10EB数据保有量,被标签和分析利用数据量也将上升到EB级别,这些数据增长中互联网、政务、医疗、教育、安全等行业和领域所做贡献最大,而相对传统的物流、生产制造、甚至农业等领域数据拥有量的增长将更加明显。

    Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。

    北京优网助帮信息技术有限公司(简称优网助帮)是以大数据为基础,并智能应用于整合营销的大数据公司,隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、百度、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖,兼有互联网与通信运营商两种基因,为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。

     

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  • 大数据算法-处理大量数据

    千次阅读 2018-11-05 22:29:21
    转自 https://www.cnblogs.com/simonote/articles/3087185.html
  • 数据中台和大数据数据仓库的区别

    千次阅读 2020-03-09 11:48:26
    (2)从存储上看:都是解决大数据量的问题 (3)从技术上看:要解决质量问题,规范问题,标准问题,元数据管理,主数据管理,等数据治理,再到数据分层,数据建模和前端可视化展现。 (4)从工具上看:hadoop生态 ...
  • 详解大数据数据仓库分层架构

    万次阅读 2016-05-10 23:06:08
    大数据数据仓库是基于HIVE构架的数据仓库,分布文件系统为HDFS,资源管理为Yarn,计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等,分层架构如下:
  • 用于大数据数据提取,将文件中的数据提取至另一文件,中间不读取至内存,以满足数据处理需要,本代码用于负荷曲线大数据提取。
  • 大数据的基本概念 ...数据量单位与换算关系 大数据的特征 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)这样捷径,而采用所有数据...
  • 大数据数据信息化

    千次阅读 2019-09-15 21:30:40
    大数据”是一种信息资产,需要新的处理模型才能拥有更的决策,洞察力和流程优化能力,以适应规模,高增长率和多样化。 麦肯锡全球研究院给出的定义是一个足以捕获,存储,管理和分析传统数据库软件工具功能的...
  • 大数据开发好还是大数据分析比较好一些?哪个薪资高? 零基础学习大数据开发,还是大数据分析?哪方面比较好? 今天我们来从技术角度和薪资角度全面进行分析,方便你的选择。 技术区别 在做选择之前,需要了解...
  • 未来几年,全球数据量将呈指数级增长。据国际数据公司(IDC)统计,全球数据总量预计2020年达到44ZB,中国数据量将达到8060EB,占全球数据总量的18%。如今,大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务,因为它能够对全球整合...
  • 越梦想 大数据平台数据治理和挖掘解决方案 大数据治理框架 大数据治理框架由三部分组成:大数据类型大数据治理领域行业与功能 理領域同 大数治理 信于数本 圣市保健业情绪分析患者监测黨分析基因测试电子病历 智能...
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    万次阅读 多人点赞 2019-01-21 14:38:51
    基于大数据挖掘----浅谈大数据大数据挖掘 一、大数据技术 1.1大数据的定义 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...
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  • 现代大数据的8特点

    千次阅读 2018-11-13 01:03:29
    这个领域的一个众所周知的谚语是用字母V开头的三个单词来描述大数据数据量大,速度和变化。但分析和数据科学界已经看到数据在其他方面有所不同,除了大数据的三个基础,如准确性,可变性,波动性,可视化和价值。...
  • 很多没有接触过大数据的人,都很难清楚地知道,究竟多数据量才可以称之为大数据。那么,根据数据收集的端口,企业端与个人端之间,大数据的数量级别是不同的。 大数据是什么? 多的数据叫大数据? 很多没有...
  • 数据挖掘和大数据可以做什么? 简而言之,它们赋予我们预测能力。 我们的生活已经数字化了 我们每天所做的许多事情都可以记录下来。 每张信用卡交易都是数字化和可追溯的。 我们的公众形象一直受到许多中央电视台...
  • 如果你没有接触过大数据,那么你就不知道大数据究竟有多到什么样的数据才能称之为大数据。那么,根据数据收集的端口,企业端与个人端之间,大数据的数量级别是不同的。 大数据开发学习有一定难度,零基础...
  • 在工业大数据领域的从业者有很一部分是传统IT从业人员,对于工业控制协议比较陌生,因此再做工业大数据采集时,对于各类工业协议有时容易搞不清楚,我简单把在做工业大数据采集时常见的几种工业协议整理了一下,...
  • 大数据数据质量

    千次阅读 2013-02-06 10:59:41
     也有一些人开始谈论大数据数据质量,认为在大数据时代,对数据质量缺乏管理,就无法挖掘大数据的价值。但到目前为止,我还没有看到有人提到大数据数据质量有什么特点,其处理方式与传统数据有什么不同。我试着...
  • 大数据数据分析、数据挖掘的区别是,大数据是互联网的海量数据挖掘,而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘,数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断,大数据需要分析的是趋势和发展,数据挖掘主要...
  • 大数据与传统数据

    万次阅读 多人点赞 2017-01-24 16:43:49
    在这个人人都说大数据的时代,许多人对大数据的印象只是停留在仰望的阶段,其实大数据没人们说得那么神奇、玄乎或者是无所不能,今天我们就以传统数据作为比对,看看大数据究竟有什么特点让其处于时代的浪潮之巅。...
  • 了解传统数据大数据

    千次阅读 2020-10-09 21:20:00
    数据量 传统数据gb-tb 大数据tb-pb以上 增长速度 传统数据数据量稳定 增长缓慢 大数据 持续实时生产数据 多样化 传统数据主要为结构化数据 大数据 半结构化,非结构化,多维数据 价值 传统数据 统计和报表 大数据 ...
  • 物联网所产生的大量数据不仅会驱动现在的数据中心发生根本性的变化,同时也会驱动相关企业采用新的大数据策略。物联网的价值在于数据:企业对数据的分析工作启动地越快,挖掘出的业务价值就越多。而大数据服务提供商...
  • 很多没有接触过大数据的人,都很难清楚地知道,究竟多数据量才可以称之为大数据。那么,根据数据收集的端口,企业端与个人端之间,大数据的数量级别是不同的。 企业端(B端)数据近十万的级别,就可以称为大数据;...
  • 1.1 规模性(Volume):即大数据具有相当的规模,其数据量非常巨大。数据的数量级别可划分为B 、KB 、MB 、GB 、TB 、PB 、EB 、ZB 等,而数据的数量级别为PB 级别的才能称得上是大数据。 1.2 多样性(Variety):即...

空空如也

空空如也

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大数据数据量大