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什么是大數(shù)據(jù)原則小數(shù)據(jù)原則，教科書式的解釋什么是大數(shù)據(jù)

來源：整理 時間：2023-06-15 08:10:46 編輯：金融知識 手機版

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1，教科書式的解釋什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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)。
1、大數(shù)據(jù)是相對于傳統(tǒng)"小數(shù)據(jù)"的，大數(shù)據(jù)，官方定義是指那些數(shù)據(jù)量特別大、數(shù)據(jù)類別特別復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，這種數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進行存儲，管理和處理。大數(shù)據(jù)的主要特點為數(shù)據(jù)量大（Volume），數(shù)據(jù)類別復(fù)雜（Variety），數(shù)據(jù)處理速度快（再看看別人怎么說的。

教科書式的解釋什么是大數(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勁很費勁才能用計算機過一遍），而且常常不僅多，其中還大部分都沒什么價值……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。一個詞變熱乎，經(jīng)常并不是因為技術(shù)突破，而是因為觀念突破，是其中蘊含的商業(yè)價值受到了產(chǎn)業(yè)界廣泛的接受、認可和重視。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)”時可以輕松處理的問題常常會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算。以前“小數(shù)據(jù)”常常只關(guān)心算法的數(shù)量級就行，而大數(shù)據(jù)開始必須關(guān)心算法的時間常數(shù)（因為半年和一年常常有本質(zhì)區(qū)別）、通訊復(fù)雜度（因為網(wǎng)絡(luò)和硬盤經(jīng)常太慢了）、以及是否能有效并行（因為添加機器數(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。目前國內(nèi)有不錯的大數(shù)據(jù)工具，比如，大數(shù)據(jù)魔鏡，一款很實用的大數(shù)據(jù)可視化分析工具。

什么是大數(shù)據(jù)

3，大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)的關(guān)系

大數(shù)據(jù)技術(shù)與小數(shù)據(jù)技術(shù)恰恰相反，它更多是一種宏觀的技術(shù)思維，是讓我們從“盤子里”跳出來，以更寬闊的視野尋找答案的動力，是幫助我們從各種類型的數(shù)據(jù)中綜合而且快速獲得有價值信息的能力。就像操作系統(tǒng)一樣。如果說小數(shù)據(jù)是安卓（只能用于手機），大數(shù)據(jù)就是XP。它承載更多，速度更快，分析更準，容量更多元，且能引發(fā)一場技術(shù)性的變革。在技術(shù)準備上，與小數(shù)據(jù)的單一相比，大數(shù)據(jù)也更為廣泛，幾乎窮盡現(xiàn)今的一切互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計算平臺，互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)等。
1.大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個重要的區(qū)別是在用途上，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。使數(shù)據(jù)從原來停留在說明過去變?yōu)轵?qū)動現(xiàn)在，我以為預(yù)測對企業(yè)的作用從兩個方向：a.宏觀是對趨勢的預(yù)測，給企業(yè)做大勢分析，b.微觀是對個體的精準分析，給企業(yè)做個性化精準營銷3.從結(jié)構(gòu)上，大數(shù)據(jù)更多的體現(xiàn)在海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本身與處理方法的整合大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)判斷原則：a.數(shù)據(jù)的量b.數(shù)據(jù)的種類、格式c.數(shù)據(jù)的處理速度d.數(shù)據(jù)復(fù)雜度4.分析基礎(chǔ)不同，大數(shù)據(jù)是只有在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上才可以做的事情，而這需要有從量變到質(zhì)變的過程，也正因為科技的創(chuàng)新在方法上打下基礎(chǔ)，而利用互聯(lián)網(wǎng)展開的新的生活與工作方式，讓信息積累到可以引發(fā)變革的程度，而很多事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無法完成的也就是說，數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)是一個數(shù)據(jù)積累從量變到質(zhì)變的過程，不是工具問題，是數(shù)據(jù)積累問題。一切以為做個好的信息化工具就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)，都會出問題。大數(shù)據(jù)帶來的改變？前面所有的文章都在談改變。這個話題要不停地談。其最主要的是其讓我們獲得新認知，創(chuàng)造新的價值；從而改變市場、組織機構(gòu)，政府與企業(yè)。改變企業(yè)的商業(yè)模式與運營模式、改變目前的所有行業(yè)，目前已經(jīng)在天文學(xué)和基因?qū)W得到廣泛利用。

大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)的關(guān)系

4，什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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，但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經(jīng)很久了。這個概念在 21 世紀初獲得了動力，當時行業(yè)分析師 Doug Laney 將現(xiàn)在主流的大數(shù)據(jù)定義表達為三個 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器到機器數(shù)據(jù)的信息。在過去，存儲它將是一個問題 – 但新技術(shù)（如 Hadoop）減輕了負擔。2.速度，數(shù)據(jù)以前所未有的速度流入，必須及時處理。RFID 標簽，傳感器和智能電表正在推動近乎實時處理數(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)字數(shù)據(jù)到非結(jié)構(gòu)化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報價數(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)和多個數(shù)據(jù)鏈接，否則您的數(shù)據(jù)可能會迅速失控。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)并進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，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，您可以完成與業(yè)務(wù)相關(guān)的任務(wù)，例如：1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；2.根據(jù)客戶的購買習(xí)慣在銷售點生成優(yōu)惠券；3.在幾分鐘內(nèi)重新計算整個風(fēng)險組合；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時代已經(jīng)來臨，信息傳播的速度更快，在這樣的時代環(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，因為相比于其他計算機專業(yè)，新媒體技術(shù)專業(yè)比較創(chuàng)意和策劃，對于女生來說，這些都是強項。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，想要了解什么是大數(shù)據(jù)嗎

"大數(shù)據(jù)"是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理。 "大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實時處理。最后一個特點是指數(shù)據(jù)真實性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存取：關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等?；A(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模仿真。結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關(guān)系圖等。要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個V來總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。第二，數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。第三，價值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前所說的"大數(shù)據(jù)"不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)并將其應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域，通過解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進其突破性發(fā)展。因此，大數(shù)據(jù)時代帶來的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價值的信息，也體現(xiàn)在如何加強大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)，搶占時代發(fā)展的前沿。
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