什么是大数据概念，什么是大数据

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1，什么是大数据
2，什么是大数据
3，什么叫大数据
4，什么是大数据
5，什么是大数据

1，什么是大数据

初高中学生学习大数据专业是一个很好的选择大数据具有五大特点，称为5V。1. 多样（Variety）大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。2. 大量（Volume）大数据的大量性是指数据量的大小，这个就是上面笔者介绍的内容，不再赘述。3. 高速（Velocity）大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。4. 低价值密度（Value）大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。5. 真实性（Veracity）大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。

什么是大数据

2，什么是大数据

简单说，大数据一般指数据多（一般多到人类要很费劲很费劲才能用计算机过一遍），而且常常不仅多，其中还大部分都没什么价值……大数据技术就是从这些大部分都没用的数据里找出有用的东西的技术。现在的发展，可能技术层面上谈不上有什么巨大的，算法似乎还是那些算法，只是应用层面上比较热乎，所以大家经常都愿意来谈一谈。一个词变热乎，经常并不是因为技术突破，而是因为观念突破，是其中蕴含的商业价值受到了产业界广泛的接受、认可和重视。大数据面临的主要问题（和挑战）是规模大到一定程度之后，“小数据”时可以轻松处理的问题常常会一下子变得寸步难行，于是各种工程上的决策往往都必须精打细算。以前“小数据”常常只关心算法的数量级就行，而大数据开始必须关心算法的时间常数（因为半年和一年常常有本质区别）、通讯复杂度（因为网络和硬盘经常太慢了）、以及是否能有效并行（因为添加机器数量常常是最容易的事情）。于是凡是常数太大的，通讯复杂度太大的，或者不能有效并行的算法，想要用在大数据上，常常必须重新设计。目前国内有不错的大数据工具，比如，大数据魔镜，一款很实用的大数据可视化分析工具。

什么是大数据

3，什么叫大数据

大数据包含几个方面的内涵吧 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。 3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。 4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

百度一下可以得到的答案我就不在这里写了。个人理解：大数据就是“大”+“数据”。大到什么程度——海量。数据过“大”的同时就会变得非常“复杂”，量大且复杂就不是简单可以人工统计、计算、分析处理的，而需要科技加持，利用科技产品例如爬虫技术等获取海量数据，并进步不通过其它渠道进行整合处理，最终得到人可以直观进行分析的信息。现在是一个信息化时代，各种各样的人、部门、信息，都需要量化处理，这一系列信息的量化便是一种大数据。（大数据不仅限于该类数据的量化）。所以也可以这么解释：大数据——海量的数字量化的数据。

什么叫大数据

4，什么是大数据

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，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。什么是大数据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，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。大数据历史和当前考虑因素虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 Hadoop）减轻了负担。2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。在 SAS，我们在大数据方面考虑两个额外的维度：1.变化性，除了速度和数据种类的增加之外，数据流还可能与周期性峰值高度不一致。社交媒体中有什么趋势吗？每日，季节性和事件触发的峰值数据负载可能难以管理。非结构化数据更是如此。2.复杂，今天的数据来自多个来源，这使得难以跨系统链接，匹配，清理和转换数据。但是，有必要连接和关联关系，层次结构和多个数据链接，否则您的数据可能会迅速失控。为什么大数据很重要？大数据的重要性不在于您拥有多少数据，而在于您使用它做了多少。您可以从任何来源获取数据并进行分析，以找到能够降低成本，减少时间，新产品开发和优化产品，以及智能决策的答案。将大数据与高性能分析结合使用时，您可以完成与业务相关的任务，例如：1.近乎实时地确定故障，问题和缺陷的根本原因；2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；3.在几分钟内重新计算整个风险组合；4.在欺诈行为影响您的组织之前检测它。

5G大数据专业。5G时代已经来临，信息传播的速度更快，在这样的时代环境下，传播行业无疑是最好的发展行业，也最适合女生，因为相比于其他计算机专业，新媒体技术专业比较创意和策划，对于女生来说，这些都是强项。关于就业，毕业生可从事新闻出版行业书刊、杂志、报纸的数字化出版与传播工作或者是从事新媒体、网络与电子商务企业信息的采集、组织与印制工作等，这些工作岗位也是非常适合女生的。

5，什么是大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、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。定义对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。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”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它们按照进率1024（2的十次方）来计算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全称：1 Bit（比特） =Binary Digit8 Bits = 1 Byte（字节）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000 Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

现在互联网技术向生活渗透的幅度是很大的，未来只会越来越大，更多的页面需要有设计，更多的软件、小程序需要有程序员来做，各种各样的工作对人的需求量只会加大，互联网对社会的渗透面，渗透深度也只会加大。打开手机，打开电脑，能看到的所有的都是程序员做的，所以，计算机相关专业未来的发展还是很有前景

1、大数据（bigdata），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。2、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）。

大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、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。