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作者：李李
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资料来源：Zhihu
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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，并且当数据量非常大时可以实时实现数据。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。
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。
世界上包含的数字信息变得越来越难以想象……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师为这种现象创建了一个新的术语：“大数据”。
SO称为大数据，大数据到底是什么，他的来源在哪里，定义是什么？
一：大数据的定义。
1.大数据（也称为大量数据）是指涉及的大量数据，以至于它无法通过人脑甚至主流软件工具。确定更多积极的信息。
2.大数据技术是指从各种类型的大数据中快速获取有价值的信息技术的能力，包括数据收集，存储，管理，分析，可视化和其他技术及其集成。技术适用于大数据，包括大数据并行处理（MPP）数据库，数据挖掘功率网格，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，Internet和可扩展存储系统。
互联网是一个神奇的大网络，大数据开发也是一个模型。如果您真的想知道大数据，可以来这里。这款手机的开始号是187的中间。您可以按顺序找到它。我想说的是，除非您想做或理解此内容，否则如果您只是开心，就不要来。
3.大数据应用程序，是
指的是特定的大数据收集，集成大型数据技术并获得有价值的信息。对于不同领域和不同企业的不同业务，甚至是同一领域的不同企业的同一业务，因为他们的业务
需求，数据集和发掘目标的分析存在差异，而所使用的大数据技术和大数据信息系统也可能大不相同。仅通过遵守“对象，技术，应用程序，应用程序，”三个-in -in -in同时发展
可以完全实现大数据的价值。
当您的技术达到极限时，即数据限制。“大数据不是关于如何定义它的，最重要的是如何使用它。最大的挑战是技术可以更好地使用数据和大数据的应用。数据分析工具（例如Hadoop）是这些非结构性数据服务的价值。
两个：大数据的类型和价值挖掘方法
1.大数据的类型可以大致分为三类：
1）销售款式：包括CRM
系统消费者数据，传统ERP数据，库存数据和帐户数据。
2）机器和传感器数据（机器基因播/传感器数据）：包括呼叫记录尾巴
记录，智能仪器，工业设备传感器，设备日志（通常数字排气），交易数据等。
3）socialdata：包括用户行为记录，反馈数据等。社会媒体平台，例如Twitter，Facebook。
2.大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1）客户组细分，然后为每个组数量定制特殊服务。
2）模拟真实环境，发现新需求并增加投资回报率。
3）加强部门的联系并提高整个管理链和工业链的效率。
4）降低服务成本并找到用于产品和服务创新的隐藏线索。
3：大数据的特征
该行业通常使用4 V（IE卷，品种，价值，速度）来总结大数据的特征。特别是，大数据具有4个基本特征：
1.这是巨大的数据量
卷很大，指的是大数据集，通常大约为10TB，但是在实际应用中，许多企业用户将多个数据集放在一起，并形成了PB级数据。
百度信息显示，其新的首页导航每天需要超过1.5pb（1pb = 1024TB）。如果印刷了这些数据，将打印超过5000亿张A4纸。
到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200pb。
2.这是一种多样化的数据类别
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。
数据类别包括半结构和非结构性数据。当前数据类型不仅是文本形式，而且还包括图片，视频，音频和地理位置信息等各种数据。个性化数据是绝对多数的。
3.快速处理速度
在大量数据的情况下，可以实时处理数据。数据处理遵循“ 1第二定律”，并且可以从各种类型的数据中迅速获得高价值信息。
4.高价值和低密度的价值
数据真实性很高。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。企业需要越来越有效的信息来确保其真实性和努力。举例来说，在不间断监视的过程中，一个小时的视频只有一两秒钟。
四：大数据的作用
1.大数据的处理分析已成为新一代信息技术集成应用的节点
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式。这些应用程序继续生成大数据。CloudComputing为这些庞大而多样的大数据提供了存储和计算平台。通过管理，处理，分析和优化不同数据源的管理，处理，分析和优化，结果将被送回上述应用程序，并将将创造巨大的经济和社会价值。
大数据具有产生社会变革的能量。但是释放这种能量需要严格的数据治理，有见地的数据分析和管理创新的刺激环境（Ramayya
卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）海因兹学院（Hainz College）的院长克里希南（Krishnan）。
2.大数据是信息行业连续高速增长的新引擎
新技术，新产品，新服务和大型数据市场的新格式将继续出现。在硬件和集成设备的领域，大数据将对芯片和存储行业产生重要影响，也将使集成数据存储处理服务器，内存计算和其他市场。在软件和服务领域，大数据将触发数据快速处理分析，数据挖掘技术和软件产品的开发。
3.大数据使用将成为提高核心竞争力的关键因素
各行各业的决定都来自“商业驱动”
过渡“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出反应；它可以制定更准确，更有效的营销策略，为商人提供决策支持；它可以帮助企业消费量
那些提供更及时和个性化服务的人；在医疗领域，它们可以提高准确性和药物效率。在公共事业领域，大数据也开始在促进经济发展和维持社会稳定方面发挥重要作用。
4.大数据时代的科学研究的方法和手段将发生重大变化
例如，抽样调查是社会科学的基础研究方法。在大数据时代，通过实时监控和跟踪研究对象，可以在互联网上进行大量的行为数据，并分析以揭示常规事物并提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1.客户群的细分
“大数据”可以细分客户群，然后对每个集团采取独特的行动。在特定客户群中进行营销和服务是对商家的追求。对云存储的质量数据和“大数据”分析技术使得真实 -具有高成本效率的消费者的时间和极端细分。
2.模拟现实
使用“大数据”来模拟现实，发现新需求并增加投资回报率。作为博客，Twitter，Facebook和Weibo也正在生产大量数据。
在高成本效率的情况下，云计算和“大数据”分析技术使商人能够实时存储和分析这些数据。交易过程，产品使用和人类行为可用
数字化。“大数据”技术可以将此数据集成到数据挖掘中，以确定通过模型仿真确定哪种解决方案以确定不同的变量（例如不同区域的不同促销解决方案）
最高回报。
3.提高投资回报率
增加“大数据”导致各个相关部门的共享水平，并增加整个管理链和工业链的回报。“大数据”有能力的部门可以通过云计算，互联网和内部搜索引擎共享以共享具有“大数据”功能的“大数据”结果具有较弱的数据功能，可以帮助他们使用“大数据”来创建业务价值。
4.数据存储空间租赁
企业和个人有大量信息存储。只有通过适当的数据存储才有可能进一步利用其潜在价值。特别是，该业务模型可以细分为个人文件存储和企业
两类家庭。这主要是通过API易于使用的。用户可以轻松地将各种数据对象放在云中，然后根据水和电力（如水和电力）的数量来充电。许多公司已经推出了相应的服务，例如亚洲
Maxin，Netease，Nokia等。操作员还推出了相应的服务，例如中国移动的Caiyun业务。
5.管理客户关系
客户管理应用程序的目的是根据客户的属性（包括自然属性和行为属性）分析客户并从不同角度了解客户，以增加新客户，提高客户的忠诚度，降低客户忠诚度
费率，增加客户的消费等。对于中小型客户，特殊的CRM显然很大且昂贵。许多中小型企业将fetion用作主要CRM。在小组的朋友圈子里
产品预告片，特殊销售通知，完整销售和 - 销售后服务等。
6.个性化和精确的建议
在操作员中，通常根据用户偏好推荐各种业务或应用程序，例如应用程序商店软件建议，IPTV视频程序建议等以及智能点，例如相关算法，文本摘要和情感分析以及其他智能分析点
在分析算法后，它可以将其扩展到商业化服务，并使用数据挖掘技术来帮助客户执行精确的营销。将来，利润可能来自客户价值添加的部分的份额。
以每日“垃圾短信”为例，信息并非全部“垃圾”，因为他们收到的人不被视为垃圾。分析用户行为数据后，您可以将所需的信息发送给您需要的人，以便“垃圾邮件SMS”成为有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，然后去餐厅使用操作员DOCOMO的移动钱包来付款。操作员和麦当劳收集的相关消费信息，例如汉堡包经常的东西购买，哪个商店消费，多少消费，然后将优惠券准确地推向用户。
7.数据搜索
数据搜索是一个非fresh应用程序。随着“大数据”时代的出现，对真实时间和完整范围搜索的需求变得越来越强大。我们需要能够搜索诸如各种社交网络，用户行为等数据。是将真实的 - 时间数据处理与分析和广告联系起来，即应用程序中应用程序中的真实时间广告业务和社会服务。
操作员用户在线行为的在线行为信息使数据获得了“更全面的维度”和更商业价值。
6：大数据对经济和社会的重要影响
1.可以促进实现巨大的经济利益
例如，对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造产品和组装成本的开发。全球大数据有望直接和间接驱动的信息技术支出在2013年将达到1200亿美元。
2.可以促进社会管理的增强水平
大数据在公共服务领域的应用可以有效地促进相关工作的发展，提高决策水平 - 制定效率和相关部门的社会管理，并产生巨大的社会价值。通过分析收集的流量数据实时，许多欧洲城市指导驾驶乘客选择最佳路径，从而改善城市的交通状况。
3.如果没有高性能分析工具，则不会发布大数据的价值
有必要保持对大数据应用的清醒理解，既不迷信分析结果，也不能否认由于准确性不完整而否认其重要作用。
1）由于各种原因，被分析的数据对象不可避免地包含各种错误数据和无用的数据，再加上数据分析和人工智能作为大数据技术的核心，而人工智能并不完全成熟，对吗？
计算机完成的大数据分析处理的结果不能完全准确。
干扰，此类预测也已多次不准确。
2）必须明确定位，大数据的重点和价值是指导和激发大数据申请人的创新思维并协助决策。简单的术语，如果解决问题，人们通常可以想到一种方法，大数据可以提供十种参考方法，即使其中只有三个可行，解决问题的想法将被扩展三遍。
因此，客观理解和播放大数据的作用并没有被夸大和减少。它是准确认知和应用大数据的先决条件。
七：最后，北京Caichang将总结并给您摘要
不管是否预测了大数据的核心价值，但是基于大数据的决策模型为许多公司带来了盈利和声誉。
1.从大数据的价值链分析，有三种模式：有三种模式：
1）持有大数据，但不能很好地使用；最典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2）没有数据，但是知道如何帮助患有数据的人使用它；典型的IT咨询和服务公司，例如Essezhe，IBM，Oracle等。
3）既有数据和大数据思维；更典型的是Google，Amazon，MasterCard等。
2.将来，大数据领域中最有价值的是两件事：
1）具有大数据思维的人，这样的人可以将大数据的潜在价值转换为实际兴趣；
2）有一些业务领域尚未被大数据触及。这些是没有被挖掘出来的油井和金矿，因此被称为蓝色海洋。
大数据是信息技术和专业技术，信息技术行业和各个行业的紧密整合的典型领域。它具有强大的应用需求和广泛的应用程序前景。为了抓住这个新兴领域带来的新机会，它不需要
突破跟踪研究大数据，不断提高对大数据的认识和理解，遵守技术创新和应用创新的协调，加速和利用经济和社会领域的各个领域的大数据，并促进该国，行业，和企业相互对待。
数据应用程序要求和应用程序级别已进入新阶段。
大数据或大量信息是指涉及的大量数据，以至于无法通过主流软件工具来实现它来实现帮助企业的运营决策的信息 - 在合理的时间内实现更积极的目的
大数据需要特殊技术才能有效地处理大量数据以在时间内耐受数据。技术技术，包括大数据，包括大型平行处理（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，Internet和可扩展的存储系统。
结论：以上是为每个人编写的有关临床科学研究的首席CTO注释，以成为大数据的相关内容答案。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?