大数据(big data)是指传统软件开发工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据技术的集合。它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。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。它可以应用于各种领域,如商业智能、医疗健康、社交媒体等。以下是一些大数据的实例:
商业智能:商家可以通过分析大量用户数据,了解消费者的购买习惯和偏好,以便更好地调整产品和服务。比如亚马逊的推荐系统就是基于大数据分析的典型案例。
医疗健康:大数据可以用于疾病诊断和治疗。比如通过对大量病例数据进行分析,医生可以更准确地诊断疾病并制定治疗方案。此外,大数据还可以帮助研究人员发现新的药物和治疗方法。
社交媒体:社交媒体平台可以收集和分析用户的言论和行为数据,以了解用户的需求和偏好。比如各类APP的猜你喜欢。
金融行业:金融机构可以通过分析大量交易数据,发现异常交易行为和欺诈行为,以保护企业和个人的财产安全。此外,大数据还可以帮助金融机构预测市场趋势和风险,以便更好地进行投资和风险管理。
智慧城市:智慧城市可以利用大数据技术来优化城市管理和服务。例如,通过分析交通流量数据,城市规划者可以制定更加合理的交通规划方案,以缓解城市交通拥堵问题。此外,大数据还可以帮助城市管理部门预测自然灾害和公共安全事件,以便更好地应对突发事件。
2021-07-25 · 百度认证:陕西新华电脑软件培训学校官方账号
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)。
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”。
大数据的定义是:指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。
大数据有5个特点:
Volume(大量)、
Velocity(高速)、
Variety(多样)、
Value(价值密度)、
Veracity(真实性)。
这5个特点是在大数据工作中必不可少,是重要的判断因素。
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2020-09-21 · 大数据人才培养的机构
1、大数据是海量的数据
2、大数据处理无捷径,对分析处理技术提出了更高的要求