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  • 大数据入门-大数据什么

    千次阅读 2021-07-26 23:06:36
    什么叫大的数据,首先数据量大,种类多,增长快,价值密度低,需要分析处理得出有价值的数据。我们技术人员一般讲大数据是指大数据技术,例如Hadoop等技术。 二、特点 1.数据量大 Volume:表示大数据的数据体量...

    目录

    一、概念

    二、特点

    1.数据量大

    2.数据时效性

    3.数据多样性

    4.数据价值低

    三、国家发展促进

    四、大数据岗位


    一、概念

    百度百科这样写道

    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。

    其实大数据可以理解为大的数据。什么叫大的数据,首先数据量大,种类多,增长快,价值密度低,需要分析处理得出有价值的数据。我们技术人员一般讲大数据是指大数据技术,例如Hadoop等技术。

    二、特点

    1.数据量大

    Volume:表示大数据的数据体量巨大。

    数据集合的规模不断扩大,已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级,近年来,数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。例如微信,淘宝等网站的数据,全球几十亿人的数据都要处理。

    2.数据时效性

    Velocity:表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。

    加速的原因是数据创建的实时性特点,以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快,处理模式已经开始从批处理转向流处理。例如我们每天都要聊微信,每时每刻都要视频,这个数据都要实时进行传输,时效性在不断加快。

    3.数据多样性

    Variety:表示大数据的数据类型繁多。

    传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一,大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现,产生的数据类型无以计数。例如图片,视频等非结构化数据,都需要进行存储。

    4.数据价值低

    Value:表示大数据的数据价值密度低。

    大数据由于体量不断加大,单位数据的价值密 度在不断降低,然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例,在一小时的视频中,有用的数据可能仅仅只有一两秒,但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油,这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。例如淘宝可以利用大数据来做推荐,百度可以利用大数据做竞价排名等。

    三、国家发展促进

    经李克强总理签批,2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。

    四、大数据岗位

    大数据运维,大数据开发,数据仓库开发,数据分析等。

    备注:以上资料来源于百度百科及网络,如有侵权请通知删除。

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  • 什么大数据

    2021-10-10 11:27:05
    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,因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解...

    什么是大数据
    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,因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,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》提到了大数据的4个特征:


    一个是数量大
    一个是价值大
    一个是速度快
    一个是多样性
    第一个是数量比较大,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。

    第二个是价值大,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。

    第三个就是多样性,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,所以说大数据还需要是多样性的,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。

    第四个是速度快,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。

    大数据的行业应用

    大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

    制造业,利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

    金融行业,大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

    汽车行业,利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。

    互联网行业,借助于大数据技术,可以分析客户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。

    电信行业,利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施。

    能源行业,随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。

    物流行业,利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。

    城市管理,可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

    生物医学,大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

    体育娱乐,大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种题财的影视作品,以及预测比赛结果。

    安全领域,政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系,企业可以利用大数据抵御网络攻击,警察可以借助大数据来预防犯罪。

    个人生活, 大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为习惯,为其提供更加周到的个性化服务。

    大数据的价值,远远不止于此,大数据对各行各业的渗透,大大推动了社会生产和生活,未来必将产生重大而深远的影响。

    大数据使用的技术
    说起大数据,大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。


    第一个是数据采集层,以App、saas为代表的服务。

    大数据基础阶段需掌握的技术有:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。


    第二个数据存储层,比如云存储,需掌握的技术有:hbase、hive、sqoop等。

    比如:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。

    HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。


    第三个是数据计算应用层,以数据为基础,为将来的移动社交、交通、教育,金融进行服务,涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有:Flume分布式、Zookeeper、Kafka等,以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有:Mahout、Spark、storm。

    大数据的岗位

    1.数据分析师Data analyst

    指熟悉相关业务,熟练搭建数据分析框架,掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法,进行数据搜集、整理、分析,针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

    2.数据架构师Data architect

    对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导,包括需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

    3.大数据工程师Big DataEngineer

    收集和处理大规模的原始数据(包括脚本编写,网页获取,调用APIs,编写SQL查询等);将非结构化数据处理成适合分析的一种形式,然后进行分析;根据所需要的和专案分析商业决策。

    4.数据仓库管理员

    Data warehousemanager:指定并实施信息管理策略;协调和管理的信息管理解决方案;多个项目的范围,计划和优先顺序安排;管理仓库的各个方面,比如数据外包,移动,质量,设计和实施。

    5.数据库管理员Database manager

    提高数据库工具和服务的有效性;确保所有的数据符合法律规定;确保信息得到保护和备份;做定期报告;监控数据库性能;改善使用的技术;建立新的数据库;检测数据录入程序;故障排除。

    6.商业智能分析员Businessintelligence analyst

    就工具,报告或者元数据增强来进行传播信息;进行或协调测试,以确保情报的定义与需求相一致;使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户;综合目前的商业只能和趋势数据,来支持采取行动的建议;维护或更新的商业智能工具,数据库,仪表板,系统或方法;及时的管理用户流量的商业情报。
     

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  • 什么大数据

    2021-06-10 20:30:02
    这是一个变化的世界,我们谁都没想到我们今天可以聚在这里,可以继续畅想未来,我跟大家都认为电脑够快,互联网还要快,很多人还没搞清楚什么是PC互联网,移动互联来了,我们还没搞清楚移动互联的时候,大数据时代又...

    这是一个变化的世界,我们谁都没想到我们今天可以聚在这里,可以继续畅想未来,我跟大家都认为电脑够快,互联网还要快,很多人还没搞清楚什么是PC互联网,移动互联来了,我们还没搞清楚移动互联的时候,大数据时代又来了

    –马云辞职演讲

    大数据这个词想必大家都耳熟能详,可是大数据是什么?大数据有哪些特点?大数据的应用?

    我们先来看下一些搜索引擎对大数据的定义:

    大数据(英语:Big data),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。

    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。

    –维基百科

    大数据(big data)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》 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)

    –百度百科

    大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变,截至2012年,单一数据集的大小从数太字节(TB)至数十兆亿字节(PB)不等。

    在一份2001年的研究与相关的演讲中,麦塔集团(META Group,现为高德纳)分析员道格·莱尼(Doug Laney)指出数据增长的挑战和机遇有三个方向:量(Volume,数据大小)、速(Velocity,数据输入输出的速度)与多变(Variety,多样性),合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司,都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义:“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外,有机构在3V之外定义第4个V:真实性(Veracity)为第四特点。

    大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据,奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中,更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘(data mining)则是在探讨用以解析大数据的方法。

    –MBA智库百科

    大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产,它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。

    Big data is high volume, high velocity, and/or high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making, insight discovery and process optimization.

    –研究机构Gartner

    大数据到底是什么,如果简单来理解大数据就是 4V 的特征:

    Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值),即 数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快。

    但是这样理解会显得太浅显,要想更加全面了解大数据概念可以查看 资料《大数据时代》。

    了解一个东西,我们要了解它是因何而生,

    大数据的发展
    早在1980年,著名未来学家阿尔文・托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。从2009年开始,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。2012年,大数据概念炙手可热,2013年,大数据走向实践,有的专家称之为“大数据元年”。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

    最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

    大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……

    仅根据2013年的统计,互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近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。

    大数据特点
    大数据的4V的特征:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值);

    第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

    第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求,例如在传统的关系型数据库中,所存储的数据都是结构化的,例如:

    但是在现实生活中,信息往往并没有严格的结构限制。比如一个电商网站需要记录如下用户行为:

    用户小申, 于某某时间在商品搜索栏搜索了“PS4”一词,然后进入 XXX 商铺进行浏览,经过与店家沟通,讨价还价,最终以2000元的价格购买了PS4 “炫酷黑”PS4一部。

    诸如此类的用户行为数据属于非结构化数据,很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库(例如 MongoDB)成为了存储大数据的更好选择。

    第三个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

    第四个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。

    大数据带来的变革
    当数据的处理技术发生翻天覆地的变化时,大数据时代,我们的思维也要变革。

    第一个思维变革:利用所有的数据,而不再仅仅依靠部分数据,即不是随机样本,而是全体数据。

    第二个思维变革:我们唯有接受不精确性,才有机会打开一扇新的世界之窗,即不是精确性,而是混杂性。

    第三个思维变革:不是所有的事情都必须知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”,即不是因果关系,而是相关关系。

    大数据的应用
    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。

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

    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。

    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。

    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。 [9]

    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。

    讲个经典小故事

    20世纪90年代,美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时,发现了一个令人难以理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品,会经常出现在同一个购物篮中,且大多出现在年轻的父亲身上。

    分析背后原因是,在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲去超市买尿布。父亲在购买尿布的同时,往往会顺便为自己购买啤酒。

    由此,沃尔玛就在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物,从而极大提升商品销售收入。

    再举个例子, 关于姿势 你们现在坐着的姿势 你坐着的姿势 你坐着的姿势 你坐着的姿势 这些都不一样 这是一个关于腿长 你的背部和背部轮廓的函数 如果我现在放一些传感器 或许100个 在你的椅子里 我可以算出你的独一无二的参数 就像你的指纹 但不是针对你的手指

    那我们能用它来干什么呢? 东京的研究者把它 运用在一个汽车防盗设施的雏形上,它的设想是盗贼坐在驾驶座上 企图把车开走 但是汽车识别出 驾驶座上的是个未授权驾驶人 那汽车可能就会熄火 除非你在仪表盘上输入密码 来表明“我已获得授权” 。

    如果欧洲的每辆汽车 都装备了这项技术会是怎样的情形? 我们还能做些什么呢? 或许如果我们整合数据 我们可以识别示警信号 对于在下一个五秒钟内 可能发生的意外做出最佳预判 我们也可以进行数据化的是 司机的疲劳度 当汽车侦测到司机的坐姿 倒成某一特定姿势时 这个设备感知到并发出车内警告 可能是震动方向盘或语音提示 “嗨,醒醒 集中精神在路况上” 这就是生活的更多方面数据化后 我们能做的事情。

    大数据在机器学习的应用,深蓝战胜何洁。

    机器学习是许多 网上在线应用的基础 搜索引擎 亚马逊的个性化算法 电脑智能翻译 语音识别系统 研究者最近在研究 关于活组织检查的问题 关于肿瘤活组织检查 他们让电脑 通过 (历史) 数据和存活率 来判断这些细胞 是否是癌症细胞 果不其然 当你把数据交给电脑 电脑通过自主学习 可以寻找出 12个最佳的鉴别特征用来预测 乳腺癌细胞的活检切片 确实是癌症细胞 问题是医学文献 只知道其中的九个鉴别特征 其他三个 人们不会去寻找 但是电脑把它们找了出来 。

    我们会给机器一堆数据,让它们去发现规律而不是我们去告诉它怎么做。

    好像说的有点不太平易近人,支付宝的年底的集五福,大家想必都玩过,我们为什么扫一扫手机就能知道是个福字?原因显而易见。

    大数据带来的挑战
    在科技的快速发展推动下,在 IT 领域,企业会面临两个方面的问题。

    一是如何实现网站的高可用、易伸缩、可扩展、高安全等目标。为了解决这样一系列问题,迫使网站的架构在不断发展。从单一架构迈向高可用架构,这过程中不得不提的就是分布式。

    二是用户规模越来越大,由此产生的数据也在以指数倍增长,俗称数据大爆炸。海量数据处理的场景也越来越多。

    大数据黑暗一面
    大数据也有黑暗的一面 ,它可以改善我们的生活但也会带来一些我们需要注意的问题。首先就是, 我们可能因为预测的结果而受到惩罚 。警察可能会用大数据来实现目标 ,有点像“少数派报告” 现在有个词叫做预见性监管或者叫算法犯罪学 这个想法是如果我们掌握了大量数据。比如以往犯罪发生的地点,我们可以就知道把警力派到哪里,这很合理 但问题是 数据分析不会仅限于地点数据 。它会进一步深入到个人层面 ,为什么我们不去分析 ,某人的中学成绩单 或者我们可以了解他们的就职情况、信用记录 、他们的上网行为 、他们是否熬夜、 当可以通过健康腕带读取生化数据时。 就可以知道他们是否有激进的想法,我们可以用算法来预测我们将要做什么, 可能有些事情还没做, 我们就要承担责任 ,个人隐私在小数据时代是主要挑战 。在大数据时代 这个挑战将会成为保卫自由意愿 道德选择 、人类意志 人类的能动性 。

    还有另一个问题 :大数据会偷走我们的工作, 在21世纪大数据和算法会威胁到白领和需要专业知识的工作 。就像在20世纪工厂自动化和装配生产线的应用,威胁到了蓝领们的工作岗位 。想象一下一个研究室技术员 ,他的工作就是通过一个显微镜,观察一个癌症活检组织 ,来判定它是不是癌症的 。这个人上大学、 买房子、 他/她投票选举 ,他/她是这个社会的一份子。 然后这个人的工作还有其他像他一样的专业人员, 将会发现他们的工作被彻底改变了或者彻底废除了。 我们一直以为在短时或者暂时的就业调整期后, 一段时间内科技会创造就业机会, 这对于我们所处的参考工业革命来说就是这样。因为在工业革命时期事情就是这样的,但是我们忘记了一件事情,有些类型的职业已经彻底消失了并且再也不会回来 。如果你是一匹马,工业革命不是一件好事,所以我们必须非常小心,根据我们的需求和整个人类的需求来利用和适应大数据。我们必须是技术的主人而不是技术的仆人。我们正在步入大数据时代,老实说, 我们并不能很好地处理所有我们现在能够收集到的数据,这不仅仅是国家安全局的问题,许多企业也搜集并不恰当地使用数据,我们需要时间来纠正这个问题。这有点像原始人类面对火时所面临的挑战, 火是一种工具 但是如果使用不当就会引火烧身。

    大数据即将改变我们的生活方式,我们的工作方式和思考方式它可以帮助我们管理事业。帮助我们过想要的满足、充满希望、幸福和健康的生活 但是在过去, 对于信息技术(IT) 我们经常只看到了T 就是技术、硬件。因为这是切实可见的东西 现在我们需要把目光放在 I 上 信息。它不是那么切实可见但某种程度上却更加重要。在人类永无止境的探索过程中,我们可以从我们能收集的信息中来了解这个世界 以及人类在这个世界中所处的地位。

    互联网的世界,逐步从IT阶段步入DT阶段,如何处理个人隐私是个很严重的问题,李彦宏在中国高层发展论坛上针对用户数据隐私的问题表示,“我想中国人可以更加开放,对隐私问题没有那么敏感,如果他们愿意用隐私交换便捷性,很多情况下他们是愿意的。”虽然对这个看法嗤之以鼻,但是我们的隐私数据确实是在四处泄露。

    数据时代已经来临,既然抗拒不了它,那便勇敢去接受它,去拥抱它。

    《大数据时代》

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  • 现在的智能基本上是用大数据驱动的,所以我把它大数据智能”。其中一个很重要的基础技术是机器学习,在很多领域都有广泛的应用。第三个层次,就是大数据在行业中的一些创新应用。——————————————...

    从技术上看,互联网大数据有三个层次:

    一是用于数据管理的底层技术,比如“云”的概念,很多科技公司对“云”的投入都是非常巨大的。

    第二个层次就是人工智能技术。现在的智能基本上是用大数据驱动的,所以我把它叫“大数据智能”。其中一个很重要的基础技术是机器学习,在很多领域都有广泛的应用。

    第三个层次,就是大数据在行业中的一些创新应用。

    ————————————————————————————————————————

    从大数据的发展上看,将来主要会有三个趋势。

    第一个趋势是“个性化”

    我们谈到的大数据,包括很多大数据的书籍都会讲到这个趋势,就是大数据使我们深入了解每一个人。有一个很经典的案例是美国零售公司target,给一位父亲发推销邮件,说他女儿怀孕了什么的。然后他就很生气找到公司经理说:我的女儿还没有结婚。经理只能说:“这个我们可能错了”。但是实际上最后发现自己公司的数据分析是对的,而那位父亲是错了。从这个例子上,我们可以得知:用数据大家能够非常精准的知道每个人的情况,甚至可能比身边的人知道更多。

    第二个趋势是“智能化”

    智能化在整个大数据发展中起到非常重要的作用,因为智能化技术是一个有很多应用的底层技术。

    第三个趋势是“产业化”

    比如:互联网+、工业4.0等一系列思想都和这个有关,也可以把产业化理解得更广泛。所以说,在这个报告中,我会着重讲这三方面。“个性化”是针对用户的;“产业化”是针对企业的,而“智能化”算是一个底层的技术。大数据在“个性化”的应用也包括三个方向。个性化营销在互联网的应用是互联网广告技术,而这里“个性化”起到了非常重要的作用。还有在将来,“个性化医疗”会是一个很重要的方向。美国也推出了一系列“个性化医疗”的计划。 另一个方向是“个性化服务”,就是怎么去利用个性化技术为每个人做更加全面的定制化服务。

    ————————————————————————————————————————

    以上回答,希望能够让大家对于大数据有一个更为深刻的认识。

    前嗅大数据,致力于为企业提供定制化大数据服务整套方案,在数据采集、筛选、清洗、分类、可视化等一系列大数据技术中,有着非常丰富的经验和成熟的技术,想了解更多大数据相关内容,点击下方链接:http://www.forenose.com/

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  • 大数据Clickhouse(CK)

    2021-06-30 15:30:49
    Clickhouse在国外简称CH,在国内简称CK,因起来有AK的感觉。 1. Ubuntu下安装 环境:Ubuntu16.04,其他版本应该也可以(未测) 1)下载 官方下载地址: https://repo.clickhouse.tech/deb/stable/main/。或 ...
  • 多大的数据叫大数据? 很多没有接触过大数据的人,都很难清楚地知道,究竟多大的数据量才可以称之大数据。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...
  • 大数据从哪里来?

    千次阅读 2020-12-29 08:47:31
    现代商业市场是一个数据驱动的环境,可以说不论技术怎么更新换代,数据都有着不可替代的地位,而且抛开数据谈大数据就是瞎扯,没有数据作支撑的大数据平台就是一个空壳。无论是公司内部的数据还是外部的数据都可以...
  • 大数据课程导论

    千次阅读 2021-02-25 14:34:22
    这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 在讲什么大数据之前,我们首先需要厘清数据的基本概念。 ...
  • 大数据为何值钱

    2021-10-17 10:33:46
    什么叫计算,网络,存储资源呢?就说你要买台笔记本电脑吧,你是不是要关心这台电脑什么样的CPU啊?多大的内存啊?这两个我们称为计算资源。 这台电脑要能上网吧,需要有个网口可以插网线,或者有无线网卡可以连接...
  • 你知道“杀熟”是什么意思吗? 大数据杀熟是指同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。 经营者运用大数据收集消费者的信息,分析其消费偏好、消费习惯、收入水平等信息,将同一商品或...
  • 文章目录前言Hadoop大数据平台搭建一.Hadoop原理和功能介绍二.Hadoop安装部署三.Hadoop常用操作总结 此文章摘自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷先生的新书《分布式机器学习实战》(人工智能科学与技术丛书)。更...
  • 刚才李德毅院士讲的非常好,现在的智能基本上是用大数据驱动的,所以我把它大数据智能”。其中一个很重要的基础技术是机器学习,在很多领域都有广泛的应用。大数据驱动的人工智能是和我们这个会议比较相关的。第...
  • 文章目录一、什么大数据二、谷歌的“三架马车”01、GFS:分布式文件系统02、MapReduce:超大集群数据处理03、BigTable结构化数据的分布式存储系统小结、 一、什么大数据 ​ 我们先来看一个简单的换算: 1字节...
  • 大数据基础

    2021-07-29 17:14:17
    文章目录一、大数据基础1. 大数据的概念2. 大数据的产业二、大数据存储与管理1. 分布式文件系统HDFS1.1 HDFS体系结构1.2 HDFS存储原理1.3 HDFS 2.02. 分布式数据库HBase2.1 HBase数据模型2.2 HBase实现原理2.3 HBase...
  • 对比报表统计的区别:不但需要知道产品是否健康,还需要知道为什么健康、为什么不健康,做对了什么事情、做错了什么事情,要从数据中去找到根本原因。 驱动了很多多维分析软件应运而生。 数据分析工作,最后要产出...
  • • 抽象:程序员看到的框架是什么样的? • API:程序员如何使用框架? • 系统架构:系统有哪些模块? • 基本数据操作:如何操作数据?如何高效实现? • 流程优化:如何将一个计算任务转化基本数据操作执行过程...
  • 大数据平台架构设计

    千次阅读 2021-02-18 14:34:46
    大数据架构 大数据架构,如下图: 1、通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储; 2、通过Hive清洗、处理和计算原始数据;...3、Hive清洗处理后的结果,如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase...1.数据源主要 M...
  • 下面是小编专门为大数据求职者整理的面试攻略,希望对大家找工作有所帮助。一、大数据面试的自我介绍。面试一开始,面试官肯定会让大家想简单介绍一下自己。大家千万别小看这几分钟的自我介绍,它是十分重要的第一...

空空如也

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