bigdata数据大爆炸
big data《大数据时代》读书笔记——精华观点和核心语句
big data《大数据时代》精华观点和核心语句不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系。
如同工业革命要开放物质交易、流通一样，开放、流通的数据是时代趋势的要求。
开放所带来的改变远远大于拥有权和隐私性保护所带来的问题。
要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
作者认为相关关系比因果关系重要，译者表示反对，认为放弃因果等于放弃人类的智力优势，是末日之始。
导致相关关系比因果关系重要的原因在于，我们机器学习和以结果为导向的研究思路误导人类。
公共医疗：Google通过分析03到08的流感相关搜索词条，将45中词条组合输入一个数学模型之后，得到的流感预测数据和官方统计数据有97%吻合。
09年判断准确，及时预报流感。
商业：farecast利用十万亿条飞机票价记录，预测飞机票价准确度高达75%，利用farecast购买机票的旅客平均每张机票节省50美元。
不再需要一致性的数据库和僵化的层次结构，不再需要结构化查询语言sql，最新的数据库为非关系型数据库nosql。
美国股市每天成交量高达70亿股，其中三分之二都是由数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的，这些程序利用海量数据来预测利益和降低风险。
数据爆炸式增长，绝大部分为数字信息，极少部分为模拟数据。
数据每三年多翻一番。
数据规模的量变产生质变，就比如万有引力对生物体大小的关系，纳米技术对现实生活物质的性质有所改变一样，空气阻力和重量和形状关系一样。
大数据的核心在于预测，把数学算法运用到海量数据中来预测事情发生的可能性。
不再依赖于随机采样，不在热衷于追求精确度。
并非完全放弃精确度，只是不再沉迷于此。
不在热衷于寻找因果关系，而是寻找事物之间的相关性。
数据化意味着从一切事物中汲取数据，甚至包括我们以前认为和“信息”搭不上边的事情。
比方说，一个人所在的位置、引擎的振动、桥梁的承重等等。
如同电影《点石成金》中，棒球球探们在统计学家面前相形见绌——直觉的判断被迫让位于精准的数据分析。
大数据的起源
大数据的起源大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。
大数据的起源可以追溯到20世纪90年代末和21世纪初，当时互联网的快速发展和智能手机的普及使得数据的产生量呈指数级增长。
1. 互联网的快速发展：互联网的普及和快速发展是大数据的重要起源。
随着互联网的普及，越来越多的人开始使用互联网进行各种活动，如浏览网页、在线购物、社交媒体等。
这些活动产生了大量的数据，包括用户的浏览记录、购买行为、社交关系等。
2. 科技的进步：科技的不断进步也是大数据的起源之一。
随着计算机技术、存储技术和通信技术的不断发展，人们可以更容易地获取和存储大量的数据。
同时，数据处理和分析的算法和工具也在不断改进，使得对大数据的处理和分析变得更加高效和准确。
3. 物联网的兴起：物联网的兴起也为大数据的产生提供了重要的来源。
物联网是指通过互联网连接各种物理设备，使它们能够相互通信和交换数据。
物联网的发展使得各种设备和传感器能够实时地产生大量的数据，如智能家居设备、智能车辆、工业设备等。
4. 社交媒体的普及：社交媒体的普及也为大数据的产生提供了重要的来源。
人们在社交媒体上发布和分享大量的信息，包括文字、图片、视频等。
这些信息的产生量庞大，同时也包含了大量的用户行为数据，如点赞、评论、分享等。
社交媒体的普及使得人们能够更加方便地获取和分享信息，同时也为大数据的分析提供了丰富的信息来源。
5. 数据的应用需求：随着互联网和挪移互联网的发展，人们对数据的应用需求也越来越高。
企业希翼通过分析大数据来了解用户的需求和行为，以便更好地定制产品和服务。
政府部门希翼通过分析大数据来改善城市管理和公共服务。
学术界希翼通过分析大数据来发现新的知识和规律。
这些应用需求推动了大数据的发展和应用。
总结起来，大数据的起源可以追溯到互联网的快速发展、科技的进步、物联网的兴起、社交媒体的普及以及数据的应用需求等多个因素。
大数据资讯简编
大数据时代（IT行业又称为巨量信息）转自/百度文科最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
进入21世纪，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
”大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。
A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
大数据的起源
大数据的起源大数据是指规模庞大、复杂多样、难以处理的数据集合。
它的起源可以追溯到20世纪90年代，当时互联网的发展和智能手机的普及导致了数据的爆炸式增长。
大数据的起源可以从以下几个方面来探讨。
1. 数据爆炸式增长随着互联网的普及，人们开始在网上进行各种活动，如购物、社交、娱乐等。
这些活动产生了大量的数据，包括用户的个人信息、浏览记录、购买记录等。
同时，智能手机的普及也导致了挪移数据的爆炸式增长，人们可以随时随地产生和访问数据。
这种数据的爆炸式增长为大数据的产生奠定了基础。
2. 技术的进步大数据的产生离不开技术的进步。
在过去，存储和处理大量数据是一项巨大的挑战。
然而，随着硬件技术的进步，存储设备的容量不断增加，处理速度也大幅提升。
同时，云计算和分布式计算等技术的发展，使得大规模数据的存储和处理变得更加容易和高效。
这些技术的进步为大数据的产生和应用提供了有力支持。
3. 数据挖掘和机器学习大数据的价值不仅仅在于数据本身，更在于对数据的挖掘和分析。
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程，而机器学习则是通过构建和训练模型来实现自动化的数据分析和预测。
这些技术的发展使得人们能够从大数据中提取有价值的信息，并做出更准确的决策。
数据挖掘和机器学习的应用推动了大数据的发展。
4. 互联网公司的崛起互联网公司的崛起也是大数据的重要推动力之一。
互联网公司拥有海量的用户数据，通过对这些数据的分析，它们能够更好地了解用户需求，提供个性化的服务。
同时，互联网公司也利用大数据来进行广告定向投放、风险控制等业务。
这些应用不仅提升了互联网公司的竞争力，也推动了大数据的发展。
总结起来，大数据的起源可以归结为数据爆炸式增长、技术的进步、数据挖掘和机器学习的发展，以及互联网公司的崛起。
这些因素相互作用，共同推动了大数据的产生和应用。
随着技术的不断进步和数据的不断增长，大数据将继续发展，并在各个领域发挥越来越重要的作用。
big data英文解释
big data英文解释摘要：1.大数据的英文解释2.大数据的概念与特点3.大数据的产生背景及发展4.大数据在各领域的应用5.大数据对我国经济社会发展的影响6.我国大数据产业的发展现状及挑战7.我国发展大数据产业的策略建议正文：【1.大数据的英文解释】大数据（Big Data）是一个源自英文的概念，英文原词为"Big Data"，用来描述在传统数据处理软件难以处理的庞大数据集。
大数据具有海量的数据规模、快速的数据生成和处理速度，以及多样化的数据类型。
【2.大数据的概念与特点】大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大数据集，具有海量的数据规模、快速的数据生成和处理速度，以及多样化的数据类型。
大数据技术通过对这些数据进行采集、存储、处理和分析，挖掘出有价值的信息，为政府决策、企业运营和个人生活提供智能支持。
【3.大数据的产生背景及发展】大数据的产生背景主要归因于互联网的快速发展和智能设备的普及。
随着网络带宽的提高、数据存储能力的增强以及计算能力的提升，大数据技术得到了快速发展。
同时，政府、企业和个人对大数据的需求也日益旺盛，推动了大数据在各领域的广泛应用。
【4.大数据在各领域的应用】大数据技术已经在多个领域得到广泛应用，包括金融、医疗、教育、交通、智慧城市等。
例如，在金融领域，大数据技术可以用于信用评级、风险控制和精准营销；在医疗领域，可以通过大数据分析实现疾病预测和个性化医疗。
【5.大数据对我国经济社会发展的影响】大数据对我国经济社会发展具有重要意义。
首先，大数据技术可以提高政府决策效率，促进公共服务优化。
其次，大数据技术有助于企业实现精细化管理，提高市场竞争力。
最后，大数据技术丰富了个人信息获取途径，提升了民众的生活品质。
【6.我国大数据产业的发展现状及挑战】我国大数据产业发展迅速，已经形成了一批具有竞争力的大数据企业和产业园区。
然而，我国大数据产业仍面临诸多挑战，如数据资源开放程度不高、关键技术研发能力不足、人才短缺等。
大数据论文
大数据与计算机摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联，社交网络，电子商务大大扩展了互联网的疆界与应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，大数据在社会经济、政治、文化、人们生活等方面产生深远的影响，大数据对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。
一、大数据产生的背景早几年人们把大规模数据称为“海量数据”，但实际上，大数据(Big Data)这个概念早在2008年就已被提出。
2008年，在Google成立10周年之际，著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题与挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。
进入2012年以来，大数据(Big Data)一次越来越多地被提及与使用，人们用它来描述与定义信息爆炸时代产生的海量数据，它已经出现过在《纽约时报》、《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国君证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告、，大数据时代来临了。
有人说21世纪是数据信息时代，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界与应用领域，我们在享受便利的同时，也无偿地贡献了自己的“行踪”。
现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物，几点出去遛弯，几点回窝睡觉。
我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入冬大数据时代时，都将是透明的存在。
各种数据政治迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性带来问题的隐患，按时随着时间的推移，人们将越来越多地意识到数据对企业的重要性，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起那所谓有的空间与潜力。
正如《纽约时报》2012年2月的一片专栏中所称：“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，越策将日益基于数据与分析而做出，而并非基于经验与直觉。
大数据时代：数据分析对日常生活的影响和价值
大数据时代：数据分析对日常生活的影响和价值引言1.1 概述随着科技的飞速发展和互联网的普及，我们正处于一个大数据时代。
大数据是指海量、复杂且快速增长的数据资源。
这些数据可以来自各个领域，如金融、医疗、社交媒体等。
然而，仅仅拥有大量的数据还不足以发挥其潜力，关键在于对这些数据进行分析和解读。
数据分析是一种通过统计学和算法等方法来探索、识别和提取有用信息的过程。
1.2 重要性数据分析在日常生活中扮演着至关重要的角色。
它可以帮助我们更好地理解与改善各个方面的生活品质，包括健康、购物和交通等。
通过对大量数据的收集和分析，我们能够揭示隐藏在背后的模式、趋势和洞察力。
1.3 目的本文旨在探讨大数据时代下，数据分析对日常生活产生的影响与价值，并呈现其具体应用案例。
首先，我们将介绍大数据时代背景下出现的问题与挑战，包括面临的海量数据爆炸现象以及技术发展带来的趋势。
接着，我们将重点关注数据分析在健康领域、零售业和交通运输行业中的应用实例。
然后，我们将详细讨论数据分析对日常生活的影响与价值，包括提升效率与便利性以及数据驱动决策的重要性。
最后，我们将总结主要观点和发现，并对未来发展趋势进行展望，同时探讨数据伦理与隐私保护等问题。
通过本文的阐述，读者将深入了解大数据时代下数据分析的意义和作用，以及它如何改变和影响我们日常生活的方方面面。
同时也能够认识到在享受数据带来便利和价值的同时，我们也需要关注隐私保护与伦理道德等重要问题。
2. 大数据时代的背景2.1 数据爆炸现象大数据时代指的是在信息技术高速发展和智能设备普及的背景下，大量海量的数据被产生和积累。
这种现象称为“数据爆炸”。
随着互联网、移动设备、社交媒体等技术的广泛应用，人们每天都在产生大量的数据，包括文字、图片、视频、音频等各种形式。
快速增长的数字化内容给我们带来了前所未有的挑战和机遇。
2.2 技术发展趋势为了有效管理和利用海量数据，人们开始积极寻找解决方案，以便从中获取有价值的信息。
对大数据的理解
对大数据的理解现代社会信息的爆炸式增长，使得人们面临着大量的数据。
而大数据作为一种新兴的技术和概念，已经渗透到人们的生活和各个行业中。
本文旨在深入探讨大数据的概念及其应用，以期增加对大数据的理解。
一、概念解析大数据（big data）是指在传统的数据处理软件和方法难以处理的大规模、高复杂性的数据集合。
它具有三个基本特征：大、快、多。
大指的是数据的规模庞大，远远超过人类日常所能接触的数量。
快指的是数据的生成速度之快，以至于传统的数据处理方式已经不再适用。
多指的是数据的多样性，大数据不仅包含结构化数据，还包括文本、音频、图片等非结构化数据。
二、应用领域大数据的应用涉及方方面面，以下是几个典型的应用领域：1. 商业和市场分析大数据分析可以有效地帮助企业进行市场调研和产品定位。
通过分析消费者的购买记录和行为模式，企业可以更好地了解市场需求，提供个性化的产品和服务，从而提升竞争力。
2. 医疗健康大数据技术能够帮助医疗机构分析患者的病历、基因信息和药物反应等大量数据，为临床决策提供科学依据。
此外，大数据还可以用于疾病的预测和预防，通过分析群体的健康数据，提前预警和干预疾病的发生。
3. 交通与城市规划大数据分析与智能交通系统相结合，可以实现交通拥堵的监测和预测，优化交通信号控制，提高交通效率。
在城市规划方面，大数据可以帮助政府了解城市居民的出行需求和习惯，优化公共交通路线和设施规划，提升城市的可持续发展。
4. 金融风控大数据分析可以帮助金融机构进行风险评估和欺诈检测。
通过分析用户的消费行为和借贷记录，及时预警潜在的风险，减少金融风险的发生。
大数据还可以帮助银行制定个性化的营销策略，提高用户的满意度。
三、面临的挑战与问题尽管大数据在各个领域展现出巨大的潜力，但同时也面临着一些挑战和问题：1. 数据隐私与安全大数据中包含着大量的个人隐私信息，如何保护用户数据的安全和隐私成为一个重要问题。
同时，大数据的应用也可能带来信息泄露和黑客攻击的风险。
数据大爆炸 大数据时代的信息爆炸
数据大爆炸大数据时代的信息爆炸数据大爆炸：大数据时代的信息爆炸随着科技的不断发展和互联网的普及，人类社会进入了一个全新的时代——大数据时代。
大数据，指的是庞大的数据集合，这些数据来自于各个领域和各个方面，包含了丰富的信息和见解。
在这个信息快速蔓延的时代，我们目睹了数据的爆炸性增长，也面临着如何处理和利用大数据的挑战。
一、大数据的定义及特点大数据是指在规模、多样性、速度和价值方面超过传统数据处理能力的数据集合。
它具有以下几个特点：1. 规模庞大：大数据以TB或甚至PB级别的数据量来衡量，其中包含了海量的信息和数据记录。
2. 多样性：大数据来源广泛，包括人们的日常生活记录、社交媒体、传感器、全球位置数据等，涵盖了多种数据类型。
3. 速度快：大数据的收集、传输和处理速度非常快，有时几乎是实时的。
4. 价值巨大：大数据潜藏着巨大的商业和科学价值，通过对数据的分析和挖掘，可以得出有意义的结论和发现。
二、大数据的影响和挑战大数据时代，数据的爆炸性增长给人们生活和工作带来了深远的影响。
首先，大数据使得信息的共享和获取更加便捷。
人们通过互联网可以随时随地获取各种数据和信息，从而提高了信息的利用率和效率。
其次，大数据促使了商业模式的变革。
通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解消费者需求，优化产品设计和市场推广策略，提高市场竞争力。
然而，与大数据时代带来的机遇和便利相伴随的，还有一些挑战和问题需要我们去应对。
其中之一是数据的安全性问题。
大数据中包含了大量的个人隐私信息，如果这些数据泄露或被滥用，将可能给个人和企业带来严重的损失和风险。
另外，大数据的处理和分析也面临着技术和人才的挑战。
处理海量的数据需要强大的计算能力和高效的算法，而这需要专业的技术支持和人才培养。
三、大数据时代的应用领域大数据的到来为各个领域带来了新的机遇和突破。
以下是一些典型的大数据应用领域：1. 市场营销：通过对大数据的分析，企业可以更准确地洞察市场需求和趋势，从而制定出更精细化的市场营销策略。
大数据时代：信息爆炸背后的价值与风险
大数据时代：信息爆炸背后的价值与风险引言大数据时代的到来，为我们带来了前所未有的信息爆炸。
随着科技的不断进步，数据的产生和采集速度愈发迅猛，数据量呈现出指数级增长的趋势。
然而，在信息大爆炸的背后，我们迎来了巨大的价值和风险。
本文将深入探讨大数据的概念、价值以及与之相关的风险，并提出应对之策。
一、大数据的概念与特点大数据是指因传统数据处理工具无法管理和处理而激增的数据量。
与传统数据不同，大数据具有三个主要特点：数据量大、速度快、种类多。
1.1 数据量大随着互联网、物联网以及各类数字化应用的普及，数据呈现出爆炸式增长的态势。
从传统的数十兆、数百兆，到如今的几十兆、几百兆，再到未来的几个百兆，数据量的巨大增长正迅速改变着我们的生活方式和社会运行机制。
1.2 速度快在信息时代，数据的生成和传输速度极快。
无论是各类社交媒体的实时动态更新，还是物联网设备的实时监测，数据都以超乎想象的速度不断产生。
这迫使我们需要更高效的方式去获取、存储和分析这些数据。
1.3 种类多大数据并不仅仅指传统的结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指具有固定格式的数据，例如数据库中的表格数据；半结构化数据是指有一定格式，但不同字段不一致的数据，例如XML文件；非结构化数据是指没有固定格式的数据，例如文本、音频、视频等。
二、大数据的价值大数据的快速发展给我们带来了巨大的价值。
以下是大数据时代的几个典型应用领域。
2.1 商业决策与市场营销大数据在商业领域的价值不言而喻。
通过对大数据的收集和分析，企业能够更好地了解市场趋势、消费者需求和竞争对手情报，从而制定更科学、精准的商业决策和市场营销策略。
2.2 金融风险管理金融机构面临着巨大的风险管理挑战，而大数据分析可以帮助金融行业更好地预测和管理风险。
通过对大数据的分析，可以发现潜在的风险因素，并及时采取措施进行风险控制。
2.3 医疗健康管理大数据在医疗健康领域的应用也十分广泛。
现代科学技术社会运行的新特点
现代科学技术社会运行的新特点1. 科技深度融合助力产业升级随着科技的快速发展，不同行业之间的融合越来越紧密，在工业、医疗、农业等领域中已经有了很多成功的案例。
比如，智能化制造业中的机器人技术、物联网技术、人工智能技术等，不仅提高了企业的生产效率，也优化了产品品质和安全性。
在医疗领域，基因编辑技术、人工智能诊疗技术等的应用，大大提高了医疗诊断的准确性和治疗效果。
而在农业领域，物联网技术、无人机技术等的应用，则为农业生产带来了革命性的变化。
2. 全球化加速科技创新现在的科技创新已经不再局限于地域和国界。
全球化的交流和合作，为科技创新提供了更多的机会和平台。
各国科学家可以在共同的课题下进行合作，及时分享知识和技术，加速创新和发现。
一些大型国际性科研项目，如欧洲核子研究中心（CERN）、国际空间站、人类基因组计划等，都是多国共同合作的成果。
3. Big Data时代信息爆炸随着信息技术的飞速发展，我们现在生活在一个Big Data的时代，可以获得比以往更多、更及时的信息。
但是，信息的过载也给我们带来了很多挑战，如如何识别和消化大量信息，避免信息泛滥和滥用等问题。
此外，随着AI技术的发展，人工智能已经逐渐成为数据分析和决策的基础，如何保护个人隐私和数据安全也成为了一个重要的话题。
4. 科技创新要面对的伦理道德问题科技创新虽然为我们带来了很多便利和福利，但同时也涉及到一些伦理道德问题。
如基因编辑技术、人工智能、大数据等的发展，都会伴随着对个人隐私、人类尊严等问题的讨论和思考。
在进行科技创新时，我们需要思考技术的可持续性与社会发展的可持续性之间的平衡问题，做出有利于全人类的决策。
5. 数字化转型赋能社会数字化转型是现代社会的发展趋势，无论是企业、政府还是民生领域，都希望通过数字化手段实现高效便捷的协作和管理。
移动支付、在线医疗和教育、智能化家居等领域数字化转型的创新案例层出不穷。
数字化转型为社会衍生出了很多新的职业和工作机会，也为人们提供了更多的自我创造和实现的机会。
如何进行大数据分析
如何进行大数据分析随着科技的不断发展，数据的产生量呈现出爆炸性的增长，例如在全球每天生成的数据量达到2.5亿个亿字节，可见数据已成为当前社会中不可忽视的一部分。
而在这个数据量不断飙升的时代，如何利用数据进行分析和挖掘便成为了一种有用的技术手段。
因此，本文将探讨如何进行大数据分析。
一、Big Data概述Big Data，即大数据，是指数据规模较大，类型多样化，难以使用传统数据处理工具进行分析处理的数据。
它是由云计算、物联网、社交媒体等技术的发展，导致数据量急剧增加所带来的问题。
对于Big Data，如何进行高效地分析已成为热门话题。
二、大数据分析的流程大数据分析的流程一般分为数据采集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化四个阶段。
1. 数据采集在数据采集阶段，需要使用诸如Web爬虫、API调用和传感器等技术手段，从不同渠道获取相关数据。
其中，数据的来源丰富多样，可以是社交媒体、搜索引擎、网络论坛等。
数据的质量和多元化直接影响到后续的分析工作，因此这一步显得尤为关键。
2. 数据清洗在数据采集完毕后，就需要进行数据清洗，即是通过对数据进行筛选、去重、格式规范化等操作，确保数据的准确性和质量。
数据清洗的目的是剔除一些无效数据，过滤掉错误数据，提高数据的准确性和真实性。
3. 数据挖掘数据挖掘是大数据分析的重要组成部分，这一步是分析数据的核心，需要运用机器学习等算法进行深入挖掘和分析，以寻找数据中存在的有用信息。
数据挖掘包括聚类分析、关联规则挖掘、分类预测等算法，这些算法可以采用OPEN-SOURCE的工具库。
4. 数据可视化数据分析后的结果通常需要进行可视化处理，以便更好地展示或传达数据分析的结论。
数据可视化分为静态可视化和动态可视化，静态的可视化方式包括统计图表、地图、散点图等方法，而动态的数据可视化则可以实现对数据的更深入挖掘，可以应用于追踪数据的变化、交互式数据分析等领域。
三、大数据分析的常用工具与技术1. HadoopHadoop是开源的大数据处理框架，它可以在集群中并行处理大规模数据。
信息爆炸时代的新概念_大数据
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企业经营的风险，最后大数据分析在研发过程中的应用，还能够缩短产品研发时间，提高企业在商业模式、产品和服务上的创新能力。
大数据技术除了为各个行业带来显著的财务价值以外，在企业内部的应用也将极大提高各个企业的运营效率和营收能力。
研究显示，如果企业数据使用率提升 10%，零售、咨询服务、航空等行业人均产出将分别提升49%、39%和21%。
财富1000 强中的中位数企业，数据使图表2数据质量提升10%对行业ROE 的中位数提升幅度而数据质量的提升，将会对企业产生更为显著的影响，根据德州研究提供的数据，如果企业数据质量提升10%，公用事业、航空、电信、石油石化等行业受益最为明显，ROE 提升幅度将会超过200%，财富1000 强企业中ROE 的提升幅度中位数约为76%。
四、国内大数据产业发展中的案例未来大数据的产业规模将会至少以万亿美元来进行衡量，大数据将有可能给IT 行业开拓一个新的黄金时代。
六、国内大数据概念的投资机会IBM 架构师Stephen Watt 曾阐述大数据的生态系统就是贯穿数据的整个生命周期：从产生，到存储，
到处理，再到价值提取，最后被应用掉，这整个过程就构成了大数据的生态系统。
参考其生态系统，然后以产品为维度，按照硬件、基础软件、应用软件、信短期调整形态良好，可谨慎关注。
风险：（1）行业拓展不及预期；（2）政府需求不及预期。
大数据时代互联网企业面临的机遇与挑战论文
.学年论文大数据时代互联网企业面临的机遇与挑战学生：学号：所在系部：专业班级：指导教师：日期：摘要伴随着互联网的快速发展，全球数据量出现爆炸式增长。
2013年全球每天产生25PB数据，相当于1500个国家图书馆信息量总和，中国网名数量已超6亿，百度搜索引擎每天响应60亿次搜索需求。
数据已经渗透到每一个行业和领域，成为企业发展的风向标，大数据时代正在汹涌来袭，越来越多的行业正试图挖掘大数据的价值，然而，对海量且庞杂的数据进行储存、管理、挖掘乃至可视化的呈现都是新的挑战。
大数据时代的到来，不仅给我们的生活带来许多便捷，而且能够创造一定的商业价值，所以当今社也开始加大对大数据的研究。
比如现在的金融行业、政府、教育等多个方面的行业也开始利用大数据来提高工作效率。
企业也开始投身于对大数据的技术研究与挖掘，因为大数据能够给商业行业创造一定的价值。
所以本文就从大数据的发展和应用来剖析大数据到底是如何对我们社会造成影响的，同时分析大数据当前所面临的一些挑战。
关键词：大数据互联网企业挑战商业价值AbstractWith the rapid development of Internet, global explosive growth in thevolume of data. Pb 25 global produced every day, 2013, equivalent to 1500 countries, library information combined Chinese netizens number has more than 600 million, baidu search engine search demand response 6 billion times a day. Data has been penetrated into every industry and field, as an indicator of enterprise development, big data era is rough, more and more industry is trying to dig the value of big data, however, the mass and a vast amount of data storage, management, mining and visualization rendering is a new challenge. The advent of the era of big data, not only bring many convenience to our life, but also can create certain commercial value, so the club began to intensify the study of large data. Such as today's financial industry, government, education, and other aspects of the industry also began to use big data to improve the work efficiency. Enterprise also has been heavily involved in the research on big data technology and mining, because of big data can create a value for the commercial industry. So this article from the development and application of big data to analyze the large data is how to contribute to our society, and analyzing large data currently facing some challenges.Keywords:Big dataInternet companieschallenge Commercial value目录摘要……………………………………………………………………………………Abstract……………………………………………………………………………目录 (I)1 绪论 02 大数据概述 (1)2.1大数据时代产生的背景………………………………………………………错误!未定义书签。
大数据的起源
大数据的起源简介：大数据（Big Data）是指以传统数据处理软件无法处理的规模、速度和多样性的数据集合。
它不仅仅是一种数据量的概念，更是一种数据处理和分析的方法论。
大数据的起源可以追溯到20世纪90年代，随着互联网的发展和智能设备的普及，大数据开始成为一个热门话题，并逐渐引起了人们的关注。
1. 互联网的兴起大数据的起源可以追溯到互联网的兴起。
20世纪90年代，互联网开始进入人们的生活，人们开始使用电子邮件、浏览网页、在线购物等。
这些活动产生了大量的数据，但传统的数据处理方法已经无法胜任。
互联网的兴起为大数据的发展提供了基础。
2. 科技的进步科技的进步也是大数据起源的重要因素之一。
随着计算机技术和存储技术的发展，计算能力和存储容量大幅提升，使得处理大规模数据成为可能。
同时，各种传感器的发展和智能设备的普及，也为大数据的产生提供了源源不断的数据流。
3. 数据爆炸随着互联网的普及和科技的进步，数据量呈指数级增长，产生了数据爆炸的现象。
人们在互联网上产生的数据包括文本、图片、音频、视频等各种形式，这些数据的规模巨大，速度快，种类繁多，传统的数据处理方法已经不再适用。
4. 大数据技术的崛起为了应对数据爆炸的挑战，大数据技术应运而生。
大数据技术包括数据采集、存储、处理和分析等方面，通过利用分布式计算、云计算和机器学习等技术，可以高效地处理和分析大规模数据。
大数据技术的崛起，为人们从海量数据中挖掘出有价值的信息提供了可能。
5. 大数据的应用大数据不仅仅是一种技术，更是一种思维方式。
大数据的应用已经渗透到各个领域，如金融、医疗、交通、能源等。
通过对大数据的分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，帮助人们做出更准确的决策和预测。
例如，利用大数据分析，可以预测股市的走势，改善医疗服务，优化交通流量等。
结论：大数据的起源可以追溯到互联网的兴起和科技的进步。
随着互联网的普及和科技的发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
引用关系预测
引言最近几年，大数据（Big Data）一词越来越多地被人提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
随着数据迅速膨胀并变大，在公司的发展中，数据所扮演的角色越来越重要，当前很多企业也越来越感觉到数据对于一个公司的重要性，近些年来，很多公司都开始举行一些大数据方向的比赛，来获取、发掘新的思想以及发掘大数据方向的人才，如阿里巴巴大数据竞赛。
在以前，由于产生的数据量跟现在的数据量不能相提并论，那时对数据的处理、驾驭也相对容易一些。
现在，庞大的数据量对人类的数据驾驭、处理能力提出了新的挑战，同时也为人们获得了更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
2012年8月，KDD 2012在北京举行，这次大会的主题是Big Data，随着数据采集（各种移动、多媒体设备）和存储（巨大的网络空间，或者云端技术）的发展，我们所面临的数据越来越多，同时也越来越复杂。
随着数据的复杂度不断增加，使得之前的简单模型变得不再实用。
因此数据挖掘界领军人物伊利诺伊大学香槟分校的Jiawei Han教授做了一个Keynote，名为《异构网络挖掘：新的前沿》[1]，介绍了其科研小组在异构数据上的数据挖掘工作。
在这之前，对于在网络上进行的图挖掘问题，传统的做法都是将其建模为同构网络，即所有节点以及边都是同一种类型；而现实世界中往往都是异构的数据，即节点和边都可以有多种类型。
很多现实生活中的应用都需要处理异构数据，包括相互关联的社会媒介以及社交网络，科学、工程、医疗信息系统，在线电子商务系统以及大多数的数据库系统，他们都能被构建为异构信息网络。
比如，在一个医疗网络中，节点可以包括病人、医生、疾病和药物；边可以包括访问、诊断、以及治疗。
这样的网络往往提供了很丰富的信息，并且形成了异构的信息网络，在不引起混淆的前提下，在下文中将“异构信息网络”简称为“异构网”。
可以看到，传统数据挖掘方法是基于同构数据的。
如何应对数据信息爆炸
如何应对数据信息爆炸随着科技的发展，我们生活中所接触到的数据信息已经达到了一个可观的数量。
每天我们在使用电脑、手机等设备时所接收到的信息有多少不计其数。
尽管数据信息给我们的生活和工作带来了便利和效率提升，但是随之而来的问题也是显而易见的——数据信息爆炸。
在这篇文章中，我们将探讨如何应对这一问题。
一、认知数据信息爆炸在探讨如何应对数据信息爆炸之前，我们需要认知这一现象的发生原因。
一个人每天所接收到的信息量往往是有限的，但是在如今的社会中，信息源更加广泛和多样化，人们于是开始从各个渠道接收信息。
可数据量越来越庞大的同时，人们的关注程度也难免有所降低。
另外由此产生的另一个问题是大量的信息未经过筛选，存在质量参差不齐的情况。
二、如何应对数据信息爆炸？1、筛选信息对于大量的信息进行筛选是我们应对数据信息爆炸的重要手段之一。
我们需要明确关注的领域，并在这些领域中挑选高质量的信息源，以此避免大量的无用信息。
在这里我推荐使用 RSS 。
RSS是RSS（Rich Site Summary，缩写RSS）的简称，一种用于提供新闻或其他内容摘要的网络摘要技术。
除了在 RSS 中设置筛选条件外，我们还可以使用类似 Flipboard，Inoreader 等工具进行定制信息推送。
2、增强信息管理意识随着我们接收信息的频率和数量的不断增加，良好的信息管理意识也是很重要的。
具体来说，我们应当养成以下好习惯：1. 定义全面的信息存储系统：最好在电脑或手机中创建文件夹进行存储，以免不同应用的信息杂乱无章。
2. 根据优先级标记信息：对于不同重要性级别的信息进行分类标记，以便重要信息更加容易被注意到。
3. 定时整理、清理信息：定期整理并删除已经过时或重复的信息，以避免造成混乱和重复处理。
3、提高信息处理能力对于大量的信息处理，我们需要不断优化处理环节的效率。
这包括：1. 快速阅读技能：采用扫描、略读等能够提高阅读速度的技巧。
2. 尽可能回避分散注意力：采取例如 Pomodoro 时间管理技巧等来集中注意力和提高效率。
大学综合教程Unit原文及翻译大数据时代下的隐私保护
大学综合教程Unit原文及翻译大数据时代下的隐私保护With the rapid development of technology in the digital age, big data has become a powerful tool that drives various aspects of our society, including businesses, government, and academia. While big data brings tremendous opportunities and benefits, it also raises concerns about privacy protection.In this unit, we will explore the challenges and strategies for safeguarding privacy in the age of big data.随着数字时代技术的快速发展，大数据已经成为推动社会各个方面发展的强大工具，涵盖了商业、政府和学术界等多个领域。
尽管大数据带来了巨大的机遇和好处，但它也引发了人们对于隐私保护的担忧。
在本单元中，我们将探讨在大数据时代保护隐私所面临的挑战和策略。
1. The Power of Big Data大数据的力量In recent years, the sheer volume, variety, and velocity of data generated have surged exponentially. This explosion of data enables us to gain insights and knowledge that were once unimaginable. Big data analytics allows us to identify patterns, predict trends, and make informed decisions. Industries such as healthcare, finance, and marketing have greatly benefited from big data, leading to advancements and innovations.近年来，数据量的激增、种类的多样化以及速度的迅猛增长。
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我们应该如何利用大数据？ 大数据包含几个方面的内涵 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
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。
不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据 转换为价值。
hadoop如何维护30天数据的问题？
建一个池子放30天数据，属于可能要更新的
如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库，特别 是并行数据库、分布式数据库，最好了解点。至于机器学习和模式识别 ，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外。
总之，概念挺热，但大数据还很不成熟，无论从研究上还是商业化上。我目 前在作大数据背景下的算法研究，说实பைடு நூலகம்，目前基本没有拓展性非常强 的算法，所以未来大数据的发展方向，我也挺迷茫。
杂特性的信息中挖掘出用户所需的情报,难度较以往有了很大的提升.要在发 展中抢 占先机,在大数据时代获取竞争优势,就必须对原有的情报分析思路进 行必要的升级改造,以满足信息的情报属性.文章在介绍了大数据以及大数据 环境下情报内涵 转变的原因之后,提出了一种在
基于情报分析的“大数据”现象研究.pdf 本文首先对国内外期刊、报纸上发表的大数据相关文献进行分析，以关键词为
大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《 计算机学报》刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平 台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台———并行数据库、 MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足， 同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未 来研究做了展望。
数据挖掘：从数据中提取潜在知识，这些知识可以描述或者预测数据的特性 。有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等 ，这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区 别：数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据，或者如 今商业领域所说的大数据，实际上指的就是数据挖掘，其实真正所谓大 数据，或者Science杂志中提到的大数据，或者奥巴马提出的大数据发展 战略，我的理解是，这些都远远大于数据挖掘的范畴，当然数据挖掘是 其中很重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。
给你解释一下这些术语：
云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到服 务器端，用户只需要个显示器就行了，不过服务器的计算资源可以转包 。当然，要想大规模商业化，这里还有些问题，特别是隐私保护问题。
大数据：说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但 如今所说的大数据特殊在哪呢？如今的问题是数据实在是太多了，这已 经超过了传统计算机的处理能力（区别与量子计算机），所以对于大数 据我们不得不用一些折衷的办法（比如数据挖掘），就是说没必要所有 数据都需要精确管理，实际上有效数据很有限，用数据挖掘的方法把这 些有限的知识提取出来就行了。·此外，数据抽样，数据压缩也是解决 大数据问题的一些策略。
机器学习：这个词很虚，泛指了一大类计算机算法。重点是学习这个词，如 果想让计算机有效学习，目前绝大多数方法都采用了迭代的方法。所以 在科研界，只要是采用了这种迭代并不断逼近的策略，一般都可以归到 机器学习的范畴。此外，所谓学习，肯定要知道学什么，这就是所谓训 练集，从训练集数据中计算机要学到其中的某个一般规律，然后用一些 别的数据（即测试集）来看看学得好不好，之后才能用于实际应用。所 以，选取合适的训练集也是个学问。
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB 级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视 频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视 频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四 ，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本 质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value， Velocity。
最近再学习JSP ，现在涉及到了数据库，请问要是Mysql还是sql server 比较好 ？
如果你是学习用，看自己对那个更熟悉一点就选择哪个
如果公司商务上应用，请考虑成本，SQLSERVER是微软的，部署要收费的 ，mysql不同了，免费。
云计算，大数据，数据挖掘，机器学习，模式识别。这些概念之间的关系是 怎么样的？
主要对象进行文献计量。发现这些文献出现的高频关键词中，实体机构占较 重的比例。因此以这些机构、企业为重点对象，结合它们的观点以及具体行 为进行重点研究。之后又提取了一些不属于业界机构的关键词，分别从学术 以及政府行为角度对大数据带来的变化进行了分析。
找到自己的消费者。过去单纯用年龄、性别、教育程度、月收入去描述消费 者犹如面对一张曝光不足的照片，情景十分模糊；听了10个品牌的消费者细 分报告之后，我们往往会发现他们希望勾勒的竟然是同一类人。
连线杂志：创意才是大数据时代的关键？.pdf 资诚企管顼问执行董事刘镜清，曾经担仸IBM工商事业群怪经理，是Big Data在
，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。
模式识别：意思就是模式的识别。模式多种多样，可以是语言，可以是图像 ，可以是事物一些有意义的模块，这些都算。所以总体来说，模式识别 这个词我是觉得有点虚，倒是具体的人脸图像识别、声音识别等，这些 倒是挺实在的。也许是我不太了解吧。
另外说说你的其他问题。
传统分析方法不包括数据挖掘。对于数据分析这块我不是很了解，不过可以 肯定的是，传统分析都有一定的分析方向，比如我就想知道这两个商品 的关联情况，那我查查数据库就行了。数据挖掘虽说有些历史，不过也 挺时髦的，它是自动将那些关联程度大的商品告诉你，这期间不需要用 户指定数据分析的具体对象。
bigdata数据大爆炸
资讯： 大数据大价值 爱尔兰新建国家大数据分析研究中心 大数据2014年五大趋势 人生，就是一场数据挖掘 大数据人才紧缺 拥抱大数据，盘点全球大数据公司 大数据时代 ，"数"中自有黄金屋 ——大数据与农业 ”新的石油“——怎样搭上“大数据”这班快车
问答：
大数据是什么？
“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数 据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士 争相追捧的利润焦点。大数据[1]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”。且中国物联网校 企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据提供足够有利的 资源。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地 球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
什么叫大数据，与云计算有何关系？
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。 大数据的4V特点：Volume、 Velocity、Variety、Veracity。大的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，数据挖掘电网，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。
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 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时 ，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的 大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布， 大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分 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。
大数据时代的挑战、价值与应对策略.pdf 随着全球数据量爆炸式的增长，大数据时代已经到来。文章从大数据时代的基
本特征入 手，引出了大数据日寸代面临的挑战以及大数据带来的价值，提 出了以创新为核心的务实应 对策略。
大数据时代下的情报分析与挖掘技术研究——电信客户流失情况分析.pdf 大数据时代下的信息具有体量大、复杂性高、更新速度快的特点,从具有如此复
国内推展的先头部队。他可以分享的Big Data成功应用案例，丌可胜数；但 他也提醒，「Idea」才是最重要的分母。
大数据之数据挖掘导论.pdf 大数据；智慧城市；大数据解决方案；数据挖掘