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作者：李李
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“大数据”是一个具有特别大卷和特别大的数据类别的数据集，并且此类数据集无法使用传统的数据库工具来捕获，管理和处理其内容。“大数据”是所有索引（卷）中的首先？大，指的是大数据集，通常约为10TB？实际应用程序，许多公司用户将多个数据集放在一起，并形成了FERMATIONPB级别数据。其次，数据类别很大。数据来自各种数据源。数据类型和格式变得越来越丰富。数据处理速度很快。在大量数据的情况下，也可以实时实现数据。最后一个功能是高真实性。由于新数据源的兴趣，例如社交数据，公司内容，交易和应用程序数据，传统数据源的局限性被破坏了。有效的信息越来越需要企业。确保其真实性和安全性。
“大数据”要求新的处理模型具有强大的决策，洞察力发现和流程优化功能，高增长率和多元化信息资产。从数据类别的角度来看，“大数据”是指无法使用传统流程的信息或用于处理或分析的工具，它定义了超过正常处理范围和大小的数据集，并强迫用户采用非传统处理方法。
亚马逊网络服务（AWS）和大数据科学家Johnrauser提到了一个简单的定义：大数据是超过计算机处理功能的大量数据。
大数据研发团队的定义：“大数据是最大的促销技术，也是最时尚的技术。当出现这种现象时，定义就会变得非常混乱。”凯利说：“大数据可能并不包括所有这些。aws。当您的技术达到极限时，它也是限制。DATA限制“ .big数据不是关于如何定义的，最重要的是如何使用它。最大的挑战是哪些技术可以更好地使用数据和使用传统数据库（开源大数据分析工具（例如Hadoop）的兴起）应用大数据。这些非结构化数据服务的价值在哪里。
2.大数据分析
众所周知，大数据不再是数据很大的事实，最重要的现实是分析大数据。只有通过分析，我们才能获得大量的智能，深厚和有价值的信息。因此，越来越多的应用程序涉及大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等。大数据，因此大数据领域中大数据的分析方法是在大数据字段的领域中。尤其重要，可以说这是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于这样的理解，大数据分析的方法理论是什么？
1.视觉分析
具有大数据分析的用户具有大数据分析专家和普通用户，但是大数据分析的最基本要求是视觉分析，因为视觉分析可以假装直观地呈现大数据特征。请讲
2.数据挖掘算法
大数据分析的核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘的算法可以根据不同的数据类型和格式更科学地介绍数据本身的特征。各种统计方法（可以称为真理）可以渗透到内部数据并挖掘出公认的价值。其他方面也是因为另一个方面是因为在这些数据挖掘算法中，以更快地处理大数据。如果算法花费数年的时间来得出结论，那么大数据的价值就无法说。
3.预测分析能力
大数据分析中的最终应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘出特征，并通过科学建立模型，然后可以将新数据带入模型中以预测未来的数据。
4.数据质量和数据管理
大数据分析与数据质量和数据管理密不可分。高质量的数据和有效的数据管理可以确保分析的真实性和宝贵性导致学术研究领域或业务应用领域。
大数据分析的基础是上述五个方面。当然，如果您更多地参与了深度大数据分析，那么有很多更独特，更深，更专业的大数据分析方法。
3.大数据技术
1.数据收集：ETL工具负责分布式，异构数据源，例如关系数据，图形数据文件等数据挖掘。
2.数据访问：关系数据库，NOSQL，SQL等。
3.基础架构：云存储，分布式文件存储等。
4.数据处理：自然语言处理（自然征服过程）是一门与计算机互动与计算机互动的学科。处理自然语言的关键是使计算机“理解”自然语言，因此自然语言处理也称为NLU，自然语言，理解），也称为计算语言学。一方面，它是一种语言信息处理。另一方面，它是人工智能的核心主题之一（AI，人工智能）。
5.统计分析：假设检查，重大测试，差分分析，相关分析，相关分析，t检验，方形分析，卡片分析，部分分析，距离分析，回归分析，简单回归分析，多元回归分析，逐渐回归，回归福克斯以及剩余分析，脊回报，逻辑回归分析，曲线估计，因子分析，聚类分析，主要成分分析，因子分析，快速聚类方法和聚类方法，判断分析，相应的分析，多样化的相应分析（最多最多的 - 标准分析最多的分析）），引导技术等。
6.数据挖掘：分类
（分类），估计，预测，相关组或相关规则（亲和力组或
关联规则，聚类，描述和可视化，描述和可视化），复杂的数据类型挖掘（文本，文本，
网络，图形，视频，音频等）
7.模型预测：预测模型，机器学习，建筑模拟。
8.结果演示：云计算，标签云，关系图等。
第四，大数据特征
要了解大数据的概念，我们必须首先从“大”开始。“大”是数据的比例。大数据通常是指超过10TB（1TB = 1024GB）的数据量。BIG数据与过去的大量数据不同。它的基本特征可以用4 V（Vol-um，品种，价值和速度）总结，即大体积，多样性，低值密度和快速速度。
1，
数据量很大。从结核病水平，跳到PB级别。
2，，
有许多类型的数据，例如网络日志，视频，图片，地理位置信息等。
3，，
低值密度。以连续和不间断的监视过程为例，视频可能只有一两秒钟。
4，，
快速处理速度。1第二定律。最后一点也不同于传统数据挖掘技术。物联网，云计算，移动互联网，汽车网络，移动电话，平板电脑，PC和各种传感器都是所有数据源或载体。
大数据技术是指从各种大量数据中迅速获得有价值的信息技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前，“大数据”不仅提到了数据本身的规模，还提到收集数据的工具，平台和数据分析系统。大数据研发的目的是开发大数据技术并将其应用于相关领域，并通过解决大量数据处理问题来促进其突破性开发。大数据时代带来的挑战不仅反映在如何处理大量数据中，还反映了如何加强大数据技术的研发并抓住《时代发展》的最前沿。
5.大数据处理
大数据处理之一：收集
大数据的收集是指使用多个数据库从客户端接收数据（Web，App或Sensor表单等），用户可以使用这些数据库进行简单的查询和处理工作。例如，E -Commerce将使用传统的关系数据库MySQL和Oracle存储每个交易数据。此外，NOSQL数据库（例如Redis和MongoDB）也通常用于数据收集。
在收集大数据的过程中，其主要特征和挑战平行很高，因为可能有成千上万的用户可以访问和运营，例如火车票票务销售网站和淘宝。当峰值价值达到100万时，它是在集合端部署大量数据库以进行支持所必需的，以及如何在这些数据库之间进行负载平衡和碎片确实需要彻底思考和设计。
大数据处理2：导入/预处理
尽管该集合端将有很多数据库，但是如果您想有效地分析这些大量数据，则仍应从前端导入这些数据到集中式的大型分布式数据库或分布式存储群集，并可以导入基础基础。进行一些简单的清洁和预处理工作。还有一些用户使用Twitter中的Storm执行流数据以满足某些企业的真实计算要求。
引言和预处理过程的特征和挑战主要是进口数据。每秒进口量通常达到100m，甚至千兆位水平。
大数据处理3：统计/分析
统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算簇来制作存储在其中的大量数据的一般分析和分类摘要，以满足最常见的分析需求。在这方面，一些真正的时间需要Willemc的绿色，Oracle的exadata以及基于MySQL的存储的Infobright，以及Hadoop可以使用一些批处理处理或半结构数据需求。
统计和分析的主要特征和挑战是涉及大量数据，其系统资源，尤其是I/O，将具有很大的职业。
大数据处理第四：挖掘
与以前的统计和分析过程不同，数据挖掘通常没有任何预集主题，主要基于基于各种算法的现有数据计算，以预测效果（预测），从而实现某种高级数据分析需求。更典型的算法是用于聚类的Kmeans，用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes。所使用的主要工具是Hadoop的Mahout。此过程的特征和挑战主要因采矿算法而复杂化，而所涉及的计算的数量和计算非常大。常用的数据挖掘算法主要是单线线程。
整个大数据处理的一般过程至少应符合这四个步骤，以便被视为相对完整的大数据处理
6.大数据应用和案例分析
大数据应用的关键也是它的必要条件，即“ IT”和“操作”的集成。当然，这里的运营含义可能非常宽，与零售商店在城市运营中的运营一样小。以下案例有关在大数据应用中应用不同组织和不同组织的应用。在这里，我们指出以下情况来自互联网。仅引用本文，并基于此，简单地对其进行了分类和分类。
大数据申请案例：医疗行业
[1] Seton Healthcare是第一个使用IBM最新的Watson技术医疗保健内容分析和预测的客户。这项技术使企业可以找到大量与临床医疗信息有关的患者，并通过大数据处理更好地分析患者信息。
[2]在加拿大多伦多的一家早产婴儿中，每秒读取3,000多个数据。通过这些数据分析，医院可以知道哪些早产儿都会提前有问题，并采取有针对性的措施以避免死亡的早产儿。
[3]它使更多的企业家更加方便地开发产品，例如通过社交网络收集数据。也许在接下来的几年中，他们收集的数据可以使医生的诊断更加准确。例如，它不是每天每天一次普通成年人，但是对您的血液中药剂的检测被代谢，并会自动提醒您您会自动提醒您。您再次服药。
大数据申请案例：能源行业
[1] Smart Grid现在已经在欧洲实现了终端，即So call smart Meter。在德国，为了鼓励使用太阳能，将安装太阳能。除了出售电力外，您还可以在太阳能有过多的电力时回购。收集到的数据可用于预测客户的电力习惯等，以推断未来2到3个月的整个电网将需要多少电力。在此预测中，您可以购买一定数量的电力从发电或电源公司开始。因为电力有点像期货。如果您提前购买，它将更便宜，并且购买该位置会更昂贵。此预测后，购买成本可以降低。
[2]维斯塔斯风系统依靠BiginSights软件和IBM超级计算机，然后分析气象数据以找出安装风力涡轮机和整个风电场的最佳地点。使用大数据，过去需要数周的分析，现在可以在不到一个小时的时间内完成。
大数据应用程序案例：通信行业
[1] XO通信通过使用IBM SPSS预测分析软件降低了客户损失的近一半损失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势并找出缺点，从而帮助公司及时采取措施此外，IBM的新Netezza网络分析加速器将通过提供扩展平台的单一端网络，服务和客户分析来帮助通信公司做出更科学和合理的决策。
[2]电信运营商可以通过数千万客户信息分析各种用户行为和趋势，并将其出售给需要它的公司。这是一种新的数据经济。
[3]中国移动行为针对监视，预警和通过大数据分析进行跟踪。系统会尽快捕获市场变化，然后以最快的方式将其推向指定的负责人，以便他知道市场在最短的时间内。
[4] NTT DOCOMO将手机位置信息与Internet信息结合在一起，为客户提供附近的餐馆信息，当接近最后的公交时间时，提供了最后的巴士信息服务。
有很多类别；例如，计算天体运动的过程必须计算数百个浮点数据操作；尽管数据量不大；
另一个示例，应要求网站在1秒内与相应的数万用户登录；这些数据不是很大，但是需要即时响应速度；
另一个例子；服务器需要备份数据库，备份大小达到数十个G；从一般意义上讲，这是大数据
大数据是指传统软件工具无法在一定时间内捕获，管理和处理的数据集。它是一个庞大的，高的增长和多元化的信息资产，该资产需要一个新的处理模型才能制定更强的决策，洞察力和过程优化功能。
大数据技术的战略意义不是掌握大量数据信息，而是要处理这些有意义的数据。换句话说，如果您将大数据与行业进行比较，那么该行业盈利能力的关键是改善“处理”通过“处理”的数据和“添加值”的能力。
从技术上讲，大数据和云计算之间的关系与硬币的正面和背面一样密不可分。BIG数据不能用一台计算机处理，并且必须采用分布式体系结构。它的特征是大规模分布式数据挖掘的特征数据。但是它必须依靠云计算分布式处理，分布式数据库，云存储和虚拟化技术。
扩展信息：
大数据在此阶段只是互联网的特征或特征。无需保持神话或敬畏。在以云计算代表的技术创新的背景下，这些似乎很难收集和使用数据已经开始很容易通过持续的各种行业的创新，大数据将逐渐为人类创造更多价值。
这是一种反映大数据和进度基石的价值的手段。在这里，云计算，分布式处理技术，存储技术和感知技术的开发解释了来自收集，处理和存储的大数据的整个过程为了形成。
实践是大数据的最终价值。在这里，我们描绘了互联网大数据，政府大数据，公司大数据和个人大数据的四个方面的大数据的美丽图片。
大容量数据未得出结论。实际上，没有结论。SO被称为大数据的规模根本没有具体的标准，也不能被视为大数据。但另一方面，我们需要注意，当前数据确实越来越大。根据国际公司的IBM研究，截至2020年，世界的数据量表将达到今天的数十个次数。Data只能用像ZB这样的庞大计算单元来计算。
因此，由于大数据不是通过大数据来衡量的，所以什么是大数据？
这必须引用前面提到的IBM公司。它们具有大数据的5V理论的众所周知的集合：音量（大），速度，多样性（多样性），价值（价值）和真实性（AuthenticityTo）。
1.音量（大量）
也有人说，大数据不是通过大容量来衡量的，但是大数据必须代表此数据中的一定量顺序，因此不能在机器上处理。
2.速度（高速）
ZB级别的数据不仅带来了数据存储问题。它还表示，数据处理的速度必须达到一定的边界值。否则，对于我们来说，很难获得第二千级广告。
3.多样性（多样性）
目前，这种爆炸性增长数据实际上是更非结构的数据，并且该数据与我们传统印象中存储在Excel中的两个维表不同。未结构的数据以声音，图像，地理位置，地理位置，地理位置，地理位置，地理位置，视频和其他形式。使用的数据表示更高的数据处理要求。
4.值（值）
大数据是否具有高价值的代名词？不是，但大数据代表具有较低价值密度的数据。使用一个成语来描述当前的数据分析或数据挖掘，也就是说，大浪被冲进。大数据，我不得不说这是一个机会和挑战。
5.可耐力（真实）
大数据是真的吗？根本不是。为什么要说，想象当前的作弊流量，您敢于确保您的用户数据不是错误的吗？因此，大数据也可以被伪造。我们必须有一对明智的眼睛，但要区分大数据的质量。
中国开发门户网络新闻随着新一代信息技术的快速发展和深入应用，数据的数量和规模一直在扩大。数据已成为土地和资本的另一个重要生产因素。重要的资源可以掌握数据的主动性和主导地位，可以赢得未来。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并认为一个国家有一个国家解释数据使用的规模，活动和能力将成为全国实力的重要组成部分。，在空中以外的国家以外的核心力量。然后，从新的概念中，-BIG数据开始席卷全球。
大数据的概念和含义
长期以来，“大数据”的概念一直存在。1980年，这位著名的未来学者Alvine Toffler热情地称赞了大数据，因为“第三次启动的第三次感觉的第三次感觉。”。但是，近年来，“大数据”已成为互联网信息中的流行词汇具有“云计算”和“物联网”的技术行业。在2008年，在Google成立10周年之际，著名的“自然”杂志发表了一个专刊，讨论了一系列与未来大数据处理相关的技术问题和挑战。其中，提出了“大数据”的概念。在2011年5月，在EMC World 2011会议上以“云计算符合大数据”为主题，EMC还提出了大数据概念。因此，许多人认为2011年这个2011年是大数据的第一年。
从那时起，许多专家和机构就从不同角度提出了对大数据的了解。系统或数据库管理工具处理能力，处理时间超过了客户可以忍受时间的大型复杂数据集。世界第一公司数据集成软件公司Informatica认为，大数据包括大量数据和复杂的数据类型，这超出了传统数据库系统管理和处理IT的能力。AmazonNetwork Services（AWS）和大数据科学家Johnrauser提到了一个简单的定义：大数据是超过计算机处理能力的大量数据。BIADU的定义搜索是：“大数据”是一个数据集，该数据集具有特别大的数量和特别大的数据集数据类别以及此类数据集不能使用传统的数据库工具来捕获，管理和处理其内容。互联网周的定义是：“大数据”的概念远不止大量数据（TB）和技术处理大量数据或SO所谓的简单概念，例如“ 4 V”，但是在大型数据中涵盖大型数据中的人。换句话说，大数据使我们能够通过前所未有的方法来分析大规模数据并最终形成变化的变化，从而获得了巨大的价值产品和服务或深刻的见解。
基于上述不同的定义，我们认为大数据至少应包括以下两个方面：一个是巨大的数字，另一个是不能使用传统工具。因此，大数据与如何如何定义，最重要的是如何使用它。它不仅强调了数据的规模，还强调了快速从大量数据中获取有价值的信息和知识的能力。
大数据4V功能
通常认为，大数据主要具有以下四个典型特征：体积，各种速度，速度和价值，即SO被称为“ 4V”。
1.规模。大数据的特征首先反映在“大量”中，从过去的GB到TB再到PB和EB。随着信息技术的快速开发，数据已经开始爆炸。社会网络（微博，Twitter，Twitter，Twitter，，Facebook），移动网络和各种智能终端都已成为数据的来源。TAOBAO的4亿成员每天拥有约20TB的产品交易数据；Facebook用户的大约10亿用户每天具有超过300TB的日志数据。
2.多样性。广泛的数据来源确定了大数据表格的多样性。BIG数据可以分为三类：一个是结构性数据，例如金融系统数据，信息管理系统数据，医疗系统数据等，以牢固的因果关系为特征；其次，非结构化数据，例如视频和图片，音频等，其特征是没有因果关系的数据。第三个是半结构化数据，例如HTML文档，电子邮件，网页等。它的特点是数据质质的薄弱原因和影响。
3.高-speed.nigh。过去的传统数据载体，例如档案，广播和报纸，通过互联网和云计算实现大数据的交换和通信。它比传统媒体的信息交换和传播更快。大数据和大量数据之间的重要差异。除了大数据的较大数据外，大数据还对处理数据的响应更为严格。真实时间分析而不是批处理分析。数据输入，处理和丢弃是立即有效的，几乎没有延迟。数据的增长率和处理速度是高速大数据的重要体现。
4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界中生成的有价值数据的比例很小。各种类型的数据，对于预测未来趋势和模式很有价值的数据，以及通过机器学习方法，人工智能方法的数据挖掘方法中的人工智能方法，找到新法律和新知识，并将其用于各个领域，例如农业，金融和医疗保健，从而最终达到改善社会治理，提高生产效率和促进科学研究的效果。
大数据的六个主要发展趋势
尽管大数据仍在开发的开始，但仍然存在许多困难和挑战，但是我们认为，随着时间的流逝，大数据的未来发展前景是相当大的。
1.DATA将呈现指数水平的增长
近年来，随着社交网络的兴起，移动互连，电子商务，互联网和云计算，各种类型的数据，例如音频，视频，图像和日志正在索引级别增长。根据相关信息，2011年，全球数据量表为1.8zb，它可能填充575亿台32GB iPad，这些iPad可以在中国建造两个大墙。到2020年，全球数据将达到40zb。如果它们全部存储在Blu -Ray光盘中，则这些CD等于424台Nimitz航空母舰。目前，近年来仅生产了世界上90％以上的数据。
2. Data将成为最有价值的资源
在大数据时代，数据已成为土地，劳动力和资本的新因素，构成了企业未来发展的核心竞争力。“华尔街日报”在一份名为“大数据，大影响力”的报告中报道的“华尔街日报””。数据已成为一种新型的资产，例如货币或黄金。人类的重要自然资源。”随着大数据应用程序的持续开发，我们有理由相信大数据会相信大数据将成为大数据。成为机构和企业的重要资产和竞争的重点。诸如Google，Apple，Amazon，Alibaba，Tencent和Tencent之类的互联网巨头正在使用大数据力量来取得更大的商业成功，并将继续通过大数据评估来提高其竞争力
3. -big数据和传统行业智能整合
通过对大数据的收集，分类，分析和发掘，我们不仅可以找到城市治理的问题，掌握经济运营的趋势，还可以推动准确的设计和准确的生产模型，领导服务的准确和欣赏行业，并创建互动创意行业的形式。麦当劳，肯德基和苹果公司等旗舰商店的位置是基于数据分析的准确网站。Baidu，Ali，Tencent等。分析大量数据。在智能城市的构建背景下，大数据将在智能城市中发挥越来越重要的作用。从城市数字化到智能城市，关键是要实现数字信息的智能处理。核心是引入大数据处理技术。大数据将成为智能城市的核心智能引擎。智能金融，智能安全，智能医疗，智能教育，智能运输，智能城市管理等都是大数据和传统行业整合的重要领域。
4. Data将变得越来越开放
大数据是人类的共同资源和财富。数据开放共享是一种不可逆转的历史趋势。随着政府和企业在各个国家和企业中带来的社会利益和业务价值的持续改善，全世界将很快引发一波数据开放。数据需要全世界和全人类的共同协作，并将私人大数据更改为公共大数据。最后，全球大数据与私人，企业和行业的集成。价值“数据岛”。大数据越有价值，开放越越来越开放，尤其是公共机构和互联网公司的数据将越来越多，并且会越来越多。在目前的情况下，美国和欧洲等发达国家和地区的政府以政府和公共业务为例。一方面，中国政府将领导促进数据披露。另一方面，它还通过促进各种大数据服务交易平台的构建来为数据用户提供丰富的数据源和数据应用程序。
5. -big数据安全将在当天重视
尽管大数据在经济和社会中广泛使用，但大数据的安全性也将受到更多评价。还可以使用这些大数据技术来收集更多有用的信息来最大化它。“精确”攻击。近年来，已经发生了个人隐私，公司业务信息，甚至发生了国家秘密泄漏。各州和欧洲已经制定并改善了相关法律和法规，例如保护信息安全和防止隐私泄漏。可以预见的是，在不久的将来，其他国家将迅速跟进以更好地确保该国的数据安全，企业甚至居民。
6. -big数据才能将很受欢迎
随着大数据的持续开发以及越来越广泛的应用程序，包括大数据分析师，数据管理专家，大数据算法工程师，数据产品经理等，具有丰富的经验丰富的数据分析师等。著名的国际咨询公司Gartner的预测，全球大数据人才需求将在2015年达到440万，人才市场只能满足三分之一的需求。深度数据到2018年，差距为140,000至190,000。在这一观点中，通过国家科学基金会，美国鼓励研究大学建立跨学科学位，为培训下一代数据科学家和工程师以及培训建立一个培训基金，以支持大学生的相关技术培训，召集有关Researchperso的各种学科的研究nnel讨论了大数据如何变化教育和学习。英国，澳大利亚，法国和其他国家类似地部署了对大数据才能的培训。诸如IBM之类的企业也开始全面促进与大数据领域的大学合作，试图培养需要了解商业知识和分析技能的复合数据才能。（Wu Feng：国家信息中心）
什么是大数据？
在许多人的眼中，大数据可能是一个非常模糊的概念，但是在日常生活中，大数据与我们非常接近。我们不再享受便利，个性化，人性，人性，人类和人类。改变。我们应该在对大数据的全面理解中理解大数据。定义，结构性特征，周围的大数据，大数据带来什么，这四个理解的方面。
那么“大数据”到底是什么？
在麦肯锡全球研究所给出的定义中：大数据是一个数据集，与传统数据库软件工具范围的获取，存储，管理和分析一样大。作为爆炸性表。BIG数据单元通常由PB测量。因此Pb？1GB = 1024MB，1pb = 1024GB足以称为大数据。
结论：以上是为每个人编写的主要CTO注释，内容是大数据的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?