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十方融海
2022-03-14 广告
2022-03-14 广告
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...
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大数据技术主要包括以下作用:
第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。
第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。
第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
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2020-11-04 · 百度认证:河南新华电脑学院有限公司官方账号
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大数据这个词相信大家已经很熟悉了,每天接触手机都会接触到,但是我们感觉不到,
可是大数据究竟是什么东西呢?是用来做什么的?目前有哪些应用呢?
大数据的概念?
渗透在每一个行业和业务领域的数据。
通过人们对这些海量数据的挖掘和运用,
产生出
一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。是麦肯锡公司最早提出的大数据的定义。
麦肯锡全球研究所后来给出的定义:
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。
研究机构
Gartner
给出了的定义是这样的:
“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来适应海量,高增长率和多样化的信息资产。
百度百科给出的定义是:
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,
所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,
在合理时
间内达到摘取
,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,
可以简单理解为:
“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,简单的说就是超级存储,
海量数据上传到云平台,大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。
大数据基本要具备以下三点:
1.
有海量数据
2.
有对海量数据进行挖掘的需求
3.
有对海量数据进行挖掘的技术和工具(如
hadoop
,
spark
)
大数据是一个抽象的概念,
度当前无论是企业还是政府,
高校等单位面临的数据无法存
储,无法计算的状态,大数据,在于海量,单击无法快速处理,需要通过垂直扩展,水平扩
展
即大数据的大内存高效能和大磁盘大集群等进行处理。
大数据可以做什么?
大数据里面的内容,分为
3
种类型:
1.
结构化的数据:既有固定格式和有限长度的数据。
2.
非结构化的数据:
现在非结构化的数据越来越多,
就是不定长,
无固定格式的数据,
如:视频,语音,网页,等。
3.
半结构化数据:是一些
XML
或者
HTML
的格式的数据。
获取大数据后,用这些数据做:数据采集,数据存储,数据清洗,数据分析,数据可视
化。
大数据的核心作用是数据价值化,简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”
,这个
数据价值化的过程就是大数据主要做主的事情,
说简单点。大数据可以做的是。记录一切,描述一切,预测一切,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。
大数据的主要应用场景?
大数据的应用对象可以简单的分给人类提供辅助服务,
以及智能体提供决策服务。
大数
据包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业,产业的深度融合,具体场景包括:互
联网行业,政府行业,金融行业,传统企业中的地产,医疗,能源,制造,典型行业等等,
可是大数据究竟是什么东西呢?是用来做什么的?目前有哪些应用呢?
大数据的概念?
渗透在每一个行业和业务领域的数据。
通过人们对这些海量数据的挖掘和运用,
产生出
一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。是麦肯锡公司最早提出的大数据的定义。
麦肯锡全球研究所后来给出的定义:
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。
研究机构
Gartner
给出了的定义是这样的:
“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来适应海量,高增长率和多样化的信息资产。
百度百科给出的定义是:
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,
所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,
在合理时
间内达到摘取
,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,
可以简单理解为:
“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,简单的说就是超级存储,
海量数据上传到云平台,大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。
大数据基本要具备以下三点:
1.
有海量数据
2.
有对海量数据进行挖掘的需求
3.
有对海量数据进行挖掘的技术和工具(如
hadoop
,
spark
)
大数据是一个抽象的概念,
度当前无论是企业还是政府,
高校等单位面临的数据无法存
储,无法计算的状态,大数据,在于海量,单击无法快速处理,需要通过垂直扩展,水平扩
展
即大数据的大内存高效能和大磁盘大集群等进行处理。
大数据可以做什么?
大数据里面的内容,分为
3
种类型:
1.
结构化的数据:既有固定格式和有限长度的数据。
2.
非结构化的数据:
现在非结构化的数据越来越多,
就是不定长,
无固定格式的数据,
如:视频,语音,网页,等。
3.
半结构化数据:是一些
XML
或者
HTML
的格式的数据。
获取大数据后,用这些数据做:数据采集,数据存储,数据清洗,数据分析,数据可视
化。
大数据的核心作用是数据价值化,简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”
,这个
数据价值化的过程就是大数据主要做主的事情,
说简单点。大数据可以做的是。记录一切,描述一切,预测一切,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。
大数据的主要应用场景?
大数据的应用对象可以简单的分给人类提供辅助服务,
以及智能体提供决策服务。
大数
据包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业,产业的深度融合,具体场景包括:互
联网行业,政府行业,金融行业,传统企业中的地产,医疗,能源,制造,典型行业等等,
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在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念,但是,在日常生活中大数据有离我们很近,我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利,个性化,人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义,结构特点,我们身边有哪些大数据,大数据带来了什么,这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢?
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出:大数据即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。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢?1GB=1024MB ,1PB=1024GB才足以称为大数据。
如图:
衡量单位一览表
其次,大数据具有什么样的特点和结构呢?
大数据从整体上看分为四个特点,
第一,大量。
衡量单位PB级别,存储内容多。
第二,高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二,多样。
数据的来源是各种渠道上获取的,有文本数据,图片数据,视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三,价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值,还拥有商业价值。大数据在结构上还分为:结构化,半结构化,非结构化。结构化简单来讲是数据库,是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
那么“大数据”到底是什么呢?
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出:大数据即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。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢?1GB=1024MB ,1PB=1024GB才足以称为大数据。
如图:
衡量单位一览表
其次,大数据具有什么样的特点和结构呢?
大数据从整体上看分为四个特点,
第一,大量。
衡量单位PB级别,存储内容多。
第二,高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二,多样。
数据的来源是各种渠道上获取的,有文本数据,图片数据,视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三,价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值,还拥有商业价值。大数据在结构上还分为:结构化,半结构化,非结构化。结构化简单来讲是数据库,是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
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2021-09-27 · 电脑培训、IT教育、职业技能培训。
石家庄新华电脑学院
石家庄新华电脑学校隶属于新华教育集团,是经河北省人力资源和社会保障厅批准成立的一所大型互联网教育学校,是河北省专业的互联网人才培养基地,位于石家庄市南二环西路199号,交通便利,学风醇厚
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什么是大数据?
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据,是指所涉及的数据太大,无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多,可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”,可以从两个维度来衡量,一是从时间序列中积累大量数据,二是对数据进行深度提炼。
其次,“多样化”可以是不同的数据格式,比如文字、图片、视频等。,可以是不同的数据类别,如人口数据、经济数据等。,也可以有不同的数据源,如互联网和传感器等。
第三,“动态”。数据是不断变化的,它可以随着时间迅速增加大量的数据,也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是,需要一个关键能力,就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据,但是需要很长时间的处理和分析,那就不叫大数据。从另一个角度来说,要实现这些数据的快速处理,肯定没有办法手工实现,所以需要借助机器来实现。
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据,是指所涉及的数据太大,无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多,可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”,可以从两个维度来衡量,一是从时间序列中积累大量数据,二是对数据进行深度提炼。
其次,“多样化”可以是不同的数据格式,比如文字、图片、视频等。,可以是不同的数据类别,如人口数据、经济数据等。,也可以有不同的数据源,如互联网和传感器等。
第三,“动态”。数据是不断变化的,它可以随着时间迅速增加大量的数据,也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是,需要一个关键能力,就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据,但是需要很长时间的处理和分析,那就不叫大数据。从另一个角度来说,要实现这些数据的快速处理,肯定没有办法手工实现,所以需要借助机器来实现。
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