Question

什么是大数据

Answer 1

大数据分析的具体内容可以分为四步：1、数据获取：需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。2、数据处理：数据的处理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的；其次是Oracle和SQLsever。这是企业大数据分析不可缺少的技能。还有Hadoop之类的分布式数据库，也应该掌握。3、分析数据：分析数据需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS…

Answer 2

大数据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。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等

Answer 3

Answer 4

大数据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。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等

Answer 5

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

Answer 6

　　什么是大数据
　　大数据通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。

　　大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。

　　以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。

　　大数据时代特征

　　数据量大（Volume）
　　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）。

　　类型繁多（Variety）
　　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。

　　价值密度低（Value）
　　第三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。

　　速度快时效高（Velocity）
　　第四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。
　　既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。（摘自：中国客户关系网）