数据基础知识及数据处理
人工智能数据处理基础
人工智能数据处理基础人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门前沿科学技术，正在改变着我们的生活方式和工作方式。
在人工智能的应用中，数据处理起着至关重要的作用。
本文将介绍人工智能数据处理的基础知识与技术，包括数据获取、数据清洗、数据转换和数据存储等方面。
一、数据获取数据获取是人工智能数据处理的第一步，也是最重要的一步。
人工智能需要大量的数据作为基础，以进行模型的训练和学习。
数据获取的方式多种多样，可以通过传感器、监控设备、数据库、互联网等途径进行。
其中，互联网成为了人工智能数据获取的主要渠道之一，通过网络爬虫技术可以获取到各种类型的数据，如文本、图像、音频等。
二、数据清洗数据清洗是指对获取到的原始数据进行处理，去除其中的噪声、异常值和重复数据等，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗的过程包括数据预处理、缺失值处理、异常值处理和重复值处理等。
数据清洗的目的是为了提高数据的可靠性和可用性，为后续的数据分析和建模提供准确的数据基础。
三、数据转换数据转换是指将清洗后的数据转换成适合人工智能算法处理的形式。
数据转换的过程包括特征选择、特征提取和特征变换等。
特征选择是指从原始数据中选择出与问题相关的特征，以减少数据维度和降低模型复杂度；特征提取是指从原始数据中提取出新的特征，以提高模型的表达能力和预测性能；特征变换是指将原始数据通过某种变换方式转换成新的数据形式，以改变数据的分布和结构。
四、数据存储数据存储是指将处理后的数据保存起来以备后续使用。
人工智能处理的数据量通常很大，因此需要选择合适的存储方式和技术。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
在选择数据存储方式时，需要考虑数据的规模、访问速度、数据一致性和安全性等因素。
人工智能数据处理是人工智能的重要基础，涉及到数据获取、数据清洗、数据转换和数据存储等方面。
只有通过有效的数据处理，才能为人工智能算法提供准确可靠的数据基础，从而实现更准确、更智能的人工智能应用。
计算机数据处理基础
计算机数据处理基础计算机数据处理是指将原始数据经过一系列操作和转换，以达到整理、存储、检索、分析和呈现等目的的过程。
在现代社会中，计算机数据处理已经成为各行各业的核心工作之一。
本文将介绍计算机数据处理的基础知识，包括数据的表示与存储、数据的转换与操作以及数据的分析与应用等内容。
一、数据的表示与存储在计算机中，数据以二进制形式表示和存储。
计算机使用二进制数字0和1来表示各种信息，包括文字、图像、视频、音频等。
数据的表示方式包括原码、反码和补码等。
原码是最简单的表示方法，即用二进制数直接表示数据的数值。
反码是对原码取反得到的表示方法。
补码是对反码加1得到的表示方法。
计算机内存是用来存储数据的地方。
内存通常被分为字节(Byte)、字(Word)和位(Bit)等不同的单位。
每个字节由8个位组成，每个字由若干个字节组成。
计算机使用地址来寻址内存中的数据，每个地址对应一个存储单元。
二、数据的转换与操作为了方便对数据进行处理和运算，计算机需要进行数据的转换和操作。
常见的数据转换包括进制转换和字符编码转换。
进制转换是将数据从一种进制表示转换为另一种进制表示的过程。
常见的进制包括二进制、八进制、十进制和十六进制等。
计算机内部使用二进制进行运算，但在实际应用中，常常需要将数据以其他进制表示，如十进制表示金额、十六进制表示颜色等。
字符编码转换是将字符从一个编码系统转换为另一个编码系统的过程。
不同的编码系统使用不同的编码方式表示字符。
常见的字符编码包括ASCII编码、Unicode编码和UTF-8编码等。
ASCII编码是最早的字符编码，用一个字节表示一个字符。
Unicode编码是全球范围内通用的字符编码，用两个字节表示一个字符。
UTF-8编码是Unicode的一种变长编码方式，可以根据字符的不同自动选择使用1到4个字节进行表示。
数据的操作包括常见的逻辑操作、算术操作和位操作等。
逻辑操作包括与、或、非和异或等。
算术操作包括加、减、乘和除等。
大数据的基础知识
大数据的基础知识大数据是指规模庞大，传统数据库处理能力无法胜任的数据集合。
随着互联网和移动设备的普及，全球每天都在产生大量的数据，这就需要一种全新的技术和方法来处理这些大规模的数据集合。
在这篇文章中，我们将深入探讨大数据的基础知识，包括大数据的定义、特征、处理技术、应用领域以及未来发展趋势等方面。
一、大数据的定义和特征1.定义：大数据可以简单地理解为规模庞大的数据集合。
通常情况下，大数据是指由传感器、移动设备、社交媒体等各种渠道采集得到的数据，这些数据可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点在于数据量大、数据来源复杂、数据类型多样等。
2.特征：大数据的特征主要包括四个方面：即量大、速度快、多样化和价值密度低。
量大指的是数据集合的规模非常庞大，常常是以亿计或甚至更多；速度快指的是数据的产生速度很快，需要实时或近实时的处理能力；多样化指的是大数据可能包含结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据类型可能会混合在一起；价值密度低则表示数据中包含很多无用的信息，需要进行筛选和加工才能提取有用的信息。
二、大数据的处理技术1.存储技术：传统的关系型数据库在处理大数据时会遇到存储能力不足的问题，因此出现了一系列新的存储技术，比如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）和内存数据库（Redis、Memcached等）等。
2.处理技术：由于大数据的处理需要大规模的并行计算和分布式处理，因此出现了一系列用于大数据处理的技术和框架，比如MapReduce、Spark、Hadoop等。
3.分析技术：大数据分析通常涉及数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，这些技术需要用到各种算法和工具，比如K-means、支持向量机、随机森林等。
三、大数据的应用领域1.金融行业：金融行业是大数据应用的一个典型领域，在金融行业，大数据可以应用于风险管理、反欺诈、智能投资、智能营销等方面。
数据处理初中数学知识点之数据的整理与处理
数据处理初中数学知识点之数据的整理与处理数据在我们日常生活中无处不在，通过将数据进行整理和处理，可以帮助我们更好地理解和分析问题。
在初中数学中，学习数据的整理和处理是非常重要的一部分。
本文将介绍一些关于数据整理和处理的基本知识点。
一、数据的整理数据的整理是将杂乱无章的数据按照一定规则进行排列和分类，便于我们观察和分析。
常用的数据整理方法包括制表法、频数表和频数分布图。
1. 制表法制表法是将一组数据按照一定的顺序排列在表格中，以便于观察和比较。
表格通常有行和列两个方向，行表示数据的不同分类或者个体，列表示数据的不同属性或者特征。
通过制表法，我们可以更清晰地了解数据之间的关系。
2. 频数表频数表是将一组数据按照不同的取值分类，并统计每个分类下的数据个数。
通常将分类列出，并在旁边列出对应分类下的频数。
频数表可以帮助我们直观地了解数据的分布状况。
3. 频数分布图频数分布图是将频数用柱状图或者条形图进行可视化展示。
通常将不同分类在横轴上表示，频数在纵轴上表示，每条柱或者条的高度表示频数的大小。
频数分布图可以更加直观地展示数据的分布情况，有助于我们观察数据的特点。
二、数据的处理数据的处理是对收集到的数据进行加工和分析，以得到更有用的信息。
常用的数据处理方法包括平均数、中位数、众数和范围等。
1. 平均数平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
平均数可以帮助我们了解数据的整体水平。
当数据中存在极端值时，平均数可能不太准确，因此需要结合其他指标进行分析。
2. 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数可以帮助我们了解数据的中间水平。
与平均数相比，中位数更能反映数据的集中趋势，对极端值的影响较小。
3. 众数众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以帮助我们了解数据中的典型值。
一个数据集可以有一个众数或者多个众数，也可能没有众数。
4. 范围范围是一组数据中最大值与最小值之差。
范围可以帮助我们了解数据的全部变化范围。
1.数据库基础知识
数据库基础知识一、数据库基础知识（一）计算机数据管理的发展1.数据与数据处理数据是指存储在某一种媒体上能够识别的物理符号。
数据的概念包括两个方面:其一是描述事物特性的数据内容;其二是存储在某一种媒体上的数据形式，数据形式可以是多种多样的。
信息：一种已经被加工为特定形式的数据。
对人们而言是可理解、可用于指导决策的数据数据处理是指将数据转换成信息的过程。
从数据处理的角度而言，信息是一种被加工成特定形式的数据，这种数据形式对于数据接收者来说是有意义的。
三者之间的关系：▪ 数据是信息的载体和具体表现形式▪ 信息不随着数据形式的变化而变化▪ 信息＝数据＋数据处理2.计算机数据管理数据处理的中心问题是数据管理。
计算机对数据的管理是指对数据的组织、分类、编码、存储、检索和维护提供操作手段。
计算机在数据管理方面也经历了由低级到高级的发展过程。
计算机数据管理随着计算机硬件、软件技术和计算机应用范围的发展而不断发展，多年来经历了以下几个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段、分布式数据库系统阶段和面向对象数据库系统阶段。
1、人工管理阶段（1）这一阶段是指20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算，当时的计算机硬件状况是：外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备；软件状况是：没有操作系统，没有管理数据的软件，数据处理方式是批处理。
（2）人工管理阶段的特点是：数据不保存、数据无专门软件进行管理（数据冗余）、数据不共享、数据不具有独立性、数据无结构。
2、文件系统阶段（1）这一阶段从20世纪50年代后期到60年代中期，计算机硬件和软件都有了一定的发展。
计算机不仅用于科学计算，还大量用于管理。
这时硬件方面已经有了磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。
在软件方面，操作系统中已经有了数据管理软件，一般称为文件系统。
处理方式上不仅有了文件批处理，而且能够联机实时处理。
（2）文件系统阶段的特点：数据管理由文件管理系统完成；数据共享性差、冗余度大；数据独立性差；数据可长期保存。
数据分析基础知识(精选)
数据分析基础知识(精选)数据分析基础知识(精选)现代社会越来越重视数据的价值，数据分析的能力也日益受到重视。
掌握数据分析的基础知识对于从事数据相关工作的人来说至关重要。
本文将介绍几个数据分析的基础知识，希望能帮助读者快速入门。
1. 数据类型在数据分析中，我们会遇到不同的数据类型。
常见的数据类型包括：- 数值型（Numerical）：代表实际的数值，可以进行数值运算。
如年龄、体重等。
- 类别型（Categorical）：表示某个特定类别的数据，通常用文本描述。
如性别、地区等。
- 顺序型（Ordinal）：类似类别型数据，但具有顺序关系，可进行排序。
如评分等级、学历等。
- 时间型（Temporal）：表示时间或日期的数据类型。
如出生日期、交易时间等。
了解数据类型对于选择合适的数据处理方法至关重要。
2. 数据收集在进行数据分析之前，需要先收集数据。
数据收集可以通过多种途径实现，例如：- 实地调查：直接到实地进行调查和观察，获得准确的数据。
- 问卷调查：通过设计问卷并发放给目标群体，收集大量数据。
- 数据库查询：通过查询数据库获取已经存在的数据。
- 网络爬虫：利用程序自动从网页上抓取数据。
不同的数据收集方法适用于不同的场景，需要根据实际情况选择。
3. 数据清洗在收集到数据后，通常会发现数据存在一些问题，例如缺失值、离群值等。
数据清洗是指对这些问题进行处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗的常见步骤包括：- 删除重复值：对于数据集中出现的重复数据，可根据特定字段进行去重。
- 处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除含有缺失数据的行或列，或者采用填充的方法进行处理。
- 异常值处理：对于异常值（离群值），可以选择删除或替换为合理的值。
数据清洗可以保证数据的质量，提高后续分析的准确性。
4. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展现出来，以直观地表达数据的特征和规律。
常见的数据可视化工具包括：- 柱状图：用于比较多个类别的数值。
程序编辑中的数据处理和分析基础
程序编辑中的数据处理和分析基础在程序编辑中，数据处理和分析是至关重要的基础。
正是通过对数据的处理和分析，程序才能得出准确的结果，并为决策提供有效的支持。
本文将就数据处理和分析的基础知识进行探讨，并介绍一些常用的数据处理和分析方法。
一、数据处理的基础知识数据处理是指对原始数据进行整理、清洗、转换和整合的过程，以便进行后续的分析。
在程序编辑中，数据处理是数据分析的前提，只有经过处理的数据才能用于后续的分析工作。
1. 数据整理：在数据处理过程中，首先需要对原始数据进行整理。
这包括对数据进行筛选、删除重复值、填补缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：数据清洗是指对数据中的噪声、错误、异常值进行识别和修正的过程。
通过清洗数据，可以排除数据中的干扰因素，提高数据的准确性和可靠性。
3. 数据转换：数据转换是指将原始数据转换为适合分析的形式。
这包括对数据进行归一化、缩放、重编码等操作，以确保数据在分析过程中能够被正确地解读和比较。
4. 数据整合：在程序编辑中，通常需要从不同的数据源中获取数据，并将其整合到一个统一的数据集中。
数据整合可以通过合并、连接、拼接等方式实现，以便将不同来源的数据进行统一处理和分析。
二、数据分析的基础方法数据分析是指通过对数据进行统计、计算和建模等方法，提取出数据中的有用信息，并为决策提供有效的支持。
在程序编辑中，数据分析是根据问题需求，运用相应的方法对数据进行解读和预测的过程。
1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行整体的概括和统计分析。
通过描述性统计指标，如均值、中位数、标准差等，可以对数据的中心趋势、离散程度、分布形态等进行描述，从而初步了解数据的特征和规律。
2. 探索性分析：探索性分析是对数据进行更深层次的探索和发现。
通过数据可视化、关联分析、聚类分析等方法，可以挖掘数据中的潜在关联、异常点、群体特征等，进一步理解数据的内在结构和规律。
3. 预测性分析：预测性分析是根据已有的历史数据，对未来趋势和可能发生的事件进行预测和预测。
大数据基础知识点
大数据基础知识点一、什么是大数据随着互联网的快速发展和各种智能设备的普及，人们产生的数据呈现爆炸式增长的趋势。
这些数据体量庞大、种类繁多，涵盖了各个领域的信息。
大数据就是指这些海量、高速、多样化的数据集合，它们对于传统的数据处理技术和工具来说存在着无法处理的挑战。
因此，大数据的处理和分析是当今科技领域的热点问题。
二、大数据的特点1. 体量巨大：大数据的体量往往以PB（1PB=1024TB=1048576GB）或EB（1EB=1024PB）为单位，远远超过了传统数据处理的能力范围。
2. 高速性：大数据的产生速度非常快，要求对数据进行及时的采集、存储和分析。
3. 多样性：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，包括文本、图像、音视频等多种形式。
4. 来源广泛：大数据的来源多样，包括社交媒体、传感器、移动设备等各种渠道。
三、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据可以用来进行风险评估、信用评分、个性化推荐等，提供精准的金融服务。
2. 医疗行业：大数据可以用来进行疾病预测、基因分析、医疗资源优化等，提高医疗效率和质量。
3. 零售行业：大数据可以用来进行消费者行为分析、商品推荐、供应链管理等，提升销售业绩和客户满意度。
4. 交通运输行业：大数据可以用来进行交通流量预测、路况优化、智能导航等，提高交通效率和安全性。
5. 媒体行业：大数据可以用来进行内容推荐、舆情监测、营销策划等，增强媒体的影响力和竞争力。
四、大数据的处理方法1. 数据采集：通过各种方式收集数据，包括传感器、网络爬虫、日志文件等。
2. 数据存储：将采集到的数据存储到分布式文件系统（如Hadoop）或数据库中，以便后续处理和分析。
3. 数据清洗：对数据进行清理和去重，排除无效的数据和异常值，保证数据的质量和准确性。
4. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等方法，对数据进行统计分析和模式识别，以发现隐藏在数据中的规律和趋势。
5. 数据可视化：通过图表、图像等形式，将分析结果以直观的方式展示出来，帮助用户理解和利用数据。
+第20+章数据的整理与初步处理基础复习++2023—2024学年华东师大版数学八年级下册+
第20 章数据的整理与初步处理基础复习知识点 1 平均数1. 为了增强学生对新型冠状病毒的认识与防控能力，某学校组织了“抗击疫情，我们在行动”学生手抄报比赛活动.其中八年级五个班收集的作品数量(单位：幅)分别为：42，48，45，46，49，则这组数据的平均数是 ( )A.44B.45C.46D.472. 某快递公司快递员张山某周每日投放快递物品件数为：有4天是30件，有2天是35件，有1天是41件，这周张山日平均投递物品件数为 ( )A.35.3件B.35件C.33件D.30件3. 八年级某班五个合作学习小组的人数如下：5，7，6，x，7.已知这组数据的平均数是6，则x的值为 ( )A.7B.6C.5D.44. 一次演讲比赛中，评委将从演讲内容、演讲能力、演讲效果三方面为选手打分，并分别按5：3：2的比例计入总评成绩，小明的三项成绩(单位：分)分别是90、95、90，他的总评成绩是 ( )A.91分B.91.5分C.92分D.92.5分5.如果公司分别赋予面试和笔试7和3的权.根据甲、乙两人的平均成绩，公司将录取 .7. 某班有50名学生，平均身高为166 cm，其中20名女生的平均身高为160 cm，则30名男生的平均身高为cm.8. 某公司招聘职员两名，对甲、乙、丙、丁四名候选人进行了笔试和面试，各项成绩满分均为100分，然后再按笔试占60%(1)这四名候选人面试成绩的平均数为 .(2)现得知候选人丙的综合成绩为87.6分，则表中x的值等于 .(3)求其余三名候选人的综合成绩，并以综合成绩排序确定所要招聘的前两名人选.知识点 2数据的集中趋势1. 一般地，将一组数据按由小到大的顺序排列(即使有相等的数据也要全部参加排列)，处于正中间位置的一个数据(或中间位置两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数.2. 一组数据中出现次数最多的数据称为这组数据的众数，一组数据可以有不止一个众数，也可以没有众数.3. 平均数、中位数和众数的选用：平均数能充分利用各数据的信息，但易受极端值的影响；当一组数据中的个别数据波动较大时，一般用中位数来描述这组数据的集中趋势，但中位数不能充分地利用各数据的信息；当一组数据中某些数据多次重复出现时，众数往往更能反映问题，但当各数据重复出现的次数大致相同时，它往往没有什么特别意义.9. 在一次女子跳水比赛中,八名运动员的年龄(单位:岁)分别为:12,13,13,14,15,13,13,15.这组数据的众数是( )A.12B.13C.14D.1510. 新冠肺炎疫情爆发以来，山西共派出13 批医疗队支援湖北，共计1516人，白衣逆行，千里驰援.如表是山西11A.33人B.86人C.91人D.98人11. 若一组数据:2,2,x,5,7,7的众数为7,则x为 ( )A.2B.5C.6D.712. 通过测试从9位书法兴趣小组的同学中，择优挑选5位去参加中学生书法表演，若每位同学的测试成绩各不相同.则被选中同学的成绩肯定不少于这9位同学测试成绩统计量中的 ( )A.平均数B.众数C.中位数D.加权平均数13.该班此次英语听力口语考试成绩众数比中位数多分.14. 在一次数学答题比赛中，六位同学答对题目的个数分别为：7，5，3，7，5，10，则这组数据的众数是 .15. 为了保障人民群众的身体健康，在预防新型冠状病毒期间，进入超市购物人员都需要测量体温，某8位顾客已知这8位顾客的平均体温为37C.求:(1)表中a的值.(2)这组数据的中位数和众数.16. 某公司销售部有营业员15人，该公司为了调动营业员的积极性，决定实行目标管理，根据目标完成的情况对营业员进行适当的奖励，为了确定一个适当的月销售目标，公司有关部门统计了这15人某月的销售量，如下(1)直接写出这15名营业员该月销售量数据的平均数、中位数、众数.(2)如果想让一半左右的营业员都能达到月销售目标，你认为(1)中的平均数、中位数、众数中，哪个最适合作为月销售目标? 请说明理由.温馨提示：确定一个适当的月销售目标是一个关键问题，如果目标定得太高，多数营业员完不成任务，会使营业员完不成任务，进而失去信心；如果目标定得太低，不能发挥营业员的潜力。
大数据基础知识
大数据基础知识在当今数字时代，数据变得异常庞大和复杂，为了应对这样的挑战，大数据技术应运而生。
大数据指的是规模之大以至于传统的数据处理工具无法处理的数据集合。
对于许多人来说，大数据可能是一个陌生的概念，因此本文将介绍一些大数据的基础知识，希望能为读者提供一个全面的了解。
一、大数据的定义大数据的定义可以从不同的角度进行解释。
从技术层面来看，大数据是指具有极大体积、复杂性和多样性的数据集合，这些数据需要进行高效的处理和分析以从中发现有价值的信息。
此外，大数据还具有高速性和实时性，即数据的快速产生和处理。
从应用层面来看，大数据可用于各种领域，如金融、医疗、电子商务等。
通过对大数据的分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为并作出相应决策，从而提高效率和竞争力。
二、大数据的特点大数据有以下几个典型的特点：1. 体积大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过个人电脑或传统数据库的处理能力。
2. 多样性：大数据来自不同的来源，包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像和音频等），并且以不同的格式呈现。
3. 速度快：大数据的产生速度极快，企业需要实时处理和分析数据以及做出快速决策。
4. 真实性：大数据的真实性是指数据必须准确无误，并且具有可靠性和可信度。
三、大数据的处理和分析针对大数据的处理和分析，一般有以下几个步骤：1. 数据采集：大数据的采集可以通过传感器、网络爬虫、日志文件等方式进行。
为了确保数据的质量和准确性，采集过程需要遵循一定的规范和标准。
2. 数据存储：大数据的存储一般采用分布式文件系统，如Hadoop 和HDFS。
这些系统能够高效地存储和管理大量的数据。
3. 数据清洗：由于大数据的多样性和来源的不同，其中可能会包含一些无效或冗余的数据。
因此，为了减少误差和提高分析的准确性，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理。
4. 数据分析：数据分析是对大数据进行挖掘和发现有价值信息的过程。
数据分析基础
数据分析基础数据分析是一项重要的技能，它利用统计学和计算机科学的原理和方法，从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
本文将介绍数据分析的基础知识，包括数据的收集和整理、数据的可视化和解读、数据的分析方法和数据分析的应用领域。
数据分析的第一步是数据的收集和整理。
数据可以通过不同的方式收集，例如调查问卷、实验观察、互联网数据和传感器数据等等。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据整理的过程包括数据的去重、缺失值和异常值的处理，以及数据的格式转换和归一化等操作。
数据整理完成后，接下来是数据的可视化和解读。
可视化是通过图表、图形和可交互的界面展示数据，以直观地呈现数据的分布、趋势和关系。
常用的可视化工具包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
通过可视化，可以帮助人们更好地理解数据的特征和规律，并从中获取有用的信息。
除了数据的可视化，数据还需要进行进一步的分析。
数据分析的方法有很多种，包括描述性统计、推断统计、机器学习和深度学习等。
描述性统计通过计算数据的均值、方差、中位数等统计指标，来描述数据的分布和变异性。
推断统计则通过假设检验和置信区间等方法，从样本数据中推断总体的特征和差异。
机器学习和深度学习则利用算法和模型来从数据中发现隐藏的模式和规律，并进行预测和决策。
数据分析的应用领域非常广泛。
在商业领域，数据分析可以帮助企业了解客户需求和市场趋势，优化产品和服务，提高营销策略和预测销售额。
在医疗健康领域，数据分析可以帮助医生诊断疾病和制定治疗方案，优化医疗资源配置和提高医疗服务质量。
在金融领域，数据分析可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈监测，改善投资策略和预测市场趋势。
总的来说，数据分析是一项重要的技能，它可以帮助我们从海量的数据中发现有意义的信息和洞察力。
数据分析的过程包括数据的收集和整理、数据的可视化和解读、数据的分析方法和数据分析的应用领域。
通过数据分析，我们可以更好地理解和利用数据，为决策和创新提供有力的支持。
大数据分析知识：数据处理基础——数据清洗、重构、和整合
大数据分析知识：数据处理基础——数据清洗、重构、和整合在当今大数据时代，数据处理是非常重要的一个环节，如何处理好数据，将数据转化为有用的信息，对于企业的商业决策、产品研发、市场营销以及客户服务等方面都起着至关重要的作用。
数据处理的基本流程可以分为三个步骤，即数据清洗、数据重构和数据整合。
其中，数据清洗是数据处理的第一步，其目的是从原始数据中删除无用或冗余的信息，去除数据中的噪声和错误，以确保数据的准确性和完整性。
数据重构的主要任务是将数据从不同源头进行整合，建立起一个一致且有用的数据集。
而数据整合则是在数据清洗和数据重构的基础上，对各种数据进行配对、合并、综合或者统计分析，将多个数据源的信息整合为一个全面的分析框架。
1.数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，通过这一步将数据中的错误和缺失项删除或更正，来改善数据的质量，并为随后的分析提供更好的数据基础。
在进行数据清洗时，我们需要结合对数据的特性和结构进行审查，分析这些数据在生成或处理过程中可能遇到的问题，特别是关于数据异常的问题。
数据清洗面临的主要问题是如何判断和识别数据中的错误和缺失项。
数据清洗的方法很多，比较常用的方法有：（1）去重：由于采集数据的方法多样，有可能会出现重复的数据。
因此，对于重复的数据，需要进行去重处理。
（2）补全缺失值：在采集数据和录入数据的过程中，数据可能出现缺失问题，而缺失值不能直接在数据分析时被忽略，需要进行填充。
（3）数据类型转化：有时候，数据录入的格式会发生错误，需要将不同数据类型（比如字符串和数字）进行转换。
（4）异常删除：在数据采集和录入的过程中，信息可能会包含一些异常或错误信息，需要尽可能地验证并删除这些错误的记录。
2.数据重构数据重构指的是将来自不同数据源的数据合并在一起，并创建统一的数据路径和编码规范，建立一个一致的数据格式，以方便后续数据分析。
在进行数据重构时，需要考虑数据的来源、格式、结构等因素，并选择合适的数据结构进行处理。
一年级数学知识点认识简单的数据处理
一年级数学知识点认识简单的数据处理在一年级的数学学习中，数据处理是一个相对简单但也非常重要的知识点。
通过对数据的收集、整理和分析，孩子们能够培养观察和分析问题的能力，为日后更深入的数学学习打下基础。
本文将介绍一年级数学中认识简单的数据处理方法。
一、数据的收集数据的收集是数据处理的第一步，也是一个培养学生观察力和沟通能力的过程。
在一年级的数学学习中，我们可以通过简单的问答和观察来收集数据。
例如，教师可以让学生们举手回答一个问题，然后记录每个选项的人数。
另外，教师也可以让学生们观察周围的事物，并记录相关的数据，比如每个同学的身高、体重等。
通过这样的活动，学生们能够建立起对数据的意识，并学会如何收集数据。
二、数据的整理数据的整理是指将收集到的数据按照一定的规则进行分类和排序。
在一年级的数学学习中，我们可以通过简单的图表来整理数据。
最常用的图表是条形图和饼状图。
1. 条形图条形图是用来表示不同类别的数据的图表。
在一年级的数学学习中，学生们可以用条形图来整理自己收集到的数据。
比如，他们可以统计一天中不同颜色的小石子的数量，并用条形图来表示每种颜色的石子数量。
这样，学生们不仅能够对数据进行整理和分类，还能够通过比较条形的长度来了解不同类别的数据的数量差异。
2. 饼状图饼状图是用来表示比例关系的图表。
在一年级的数学学习中，学生们可以用饼状图来展示自己收集到的数据。
比如，他们可以统计一天中吃水果的人数，并用饼状图来表示各种水果所占的比例。
这样，学生们能够通过观察饼状图来了解不同种类水果的受欢迎程度。
三、数据的分析数据的分析是指根据整理好的数据，找出其中的规律和特点。
在一年级的数学学习中，我们可以通过简单的比较和总结来进行数据的分析。
1. 比较比较是最常用的数据分析方法之一。
在一年级的数学学习中，学生们可以通过比较整理好的数据，找出数据中的最大值、最小值等。
比如，他们可以比较每个同学的身高，找出身高最高和身高最矮的同学。
大数据必备基础知识
大数据必备基础知识随着互联网时代的到来，数据量的爆炸式增长已经成为常态。
这种现象也在一定程度上推动了大数据的发展和应用。
但是，要想深入研究和应用大数据领域，并不仅仅需了解大数据的概念及其应用场景，更需要掌握一些基础知识。
下面，我们来介绍一些大数据必备的基础知识。
一、数据格式与数据结构1.1 数据格式数据格式是数据的组织形式，决定了数据可以被如何存储、传输和处理。
不同的数据格式有不同的应用场景，例如：XML（可扩展标记语言）用于Web上数据交换；JSON （JavaScript 对象表示法）用于客户端和服务器端的数据传输等。
数据结构是数据在内存中存储的形式，是一种逻辑关系的表示方式。
具体而言，数据结构分为线性结构和非线性结构，每个结构又包含许多具体的类型。
常见的线性结构有：数组、栈、队列等；常见的非线性结构有：二叉树、图、堆等。
二、数学知识2.1 概率论概率论是研究随机事件及其规律的数学分支，它包含了随机事件的经验规律及其数学描述。
在大数据领域，概率论被广泛应用于数据采样、数据清洗、数据预测等方面。
2.2 统计学统计学是研究如何从数据中获得有用信息的一门学科。
在大数据领域，统计学被广泛应用于数据分析、数据建模等方面，例如：回归分析、卡方检验、t检验等。
2.3 线性代数线性代数是研究向量空间和线性变换的一门数学分支。
在大数据领域，线性代数被广泛应用于矩阵分解、PCA分析等方面。
三、编程语言3.1 PythonPython是一种免费、开源、高级程度的解释型编程语言，广泛应用于数据挖掘、机器学习、自然语言处理等方面。
其优点在于语法简单易学、拓展性强、库丰富等。
R是一种免费、开源的编程语言和软件环境，广泛应用于统计学和数据分析领域。
其优点在于利用R包可以快速实现各种数据分析和可视化功能。
3.3 SQLSQL是结构化查询语言的缩写，用于管理关系型数据库。
在大数据领域，SQL语言被广泛应用于数据存储、数据清理等方面。
秋季六年级 第五讲 数据处理 基础版
第5讲 数据处理知识点一：扇形统计图-认识扇形统计图扇形统计图是用整个圆的面积表示总数量，用圆内各扇形的面积表示各部分数量占总数量的百分比。
知识点二：统计图的选择-三种统计图的特点要正确选择合适的统计图进行统计，首先要掌握三种统计图的不同特点，再根据不同的特点结合实际情况在反复实践中加强对比，这样才能选择合适的统计图。
知识点三：身高的情况 1.分段整理数据并解决问题在分组整理数据时，要根据实际情况来确定每一段的数量，以便清楚地表达信息。
2.绘制复式折线统计图、选择合适的比较方法分析两组数据的区别 在同等情况下，折线越陡，数量变化越大，反之，数量变化越小。
题型一：扇形统计图【典例1】（•广东模拟）某班男、女生情况如图，男生人数占全班人数的（ ）。
A ．26%B ．48%C ．52%【典例2】（•广东模拟）如图是根据淘气家上个月各项支出分配情况绘制的统计图。
如果他家的生活费支出是750元，那么教育支出是（ ）A．2000元B．1000元C．600元D．1500元【典例3】（勃利县期末）如图是六（1）班同学进行体能检测成绩统计图。
（1）六（1）班体能检测成绩优秀的同学比良好的同学少7人，六（1）班在体能检测中几人成绩为待提高？（2）你还能提出哪些数学问题并解答？题型二：统计图的选择【典例1】（广安期末）如果要反映某城市一天24小时内的气温变化，采用（）比较合适。
A．单式折线统计图B．复式折线统计图C．条形统计图【典例2】（临漳县期末）要同时表示运城和北京两地一周内气温的变化情况，应选用（）A．单式折线统计图B．复式折线统计图C．复式条形统计图【典例3】（永城市期末）要表示学校六个年级男、女生的人数情况，应该选用（）统计图比较合适。
A．条形B．复式条形C．折线D．复式折线题型三：统计图表的填补【典例1】（武安市期末）（1）班同学最喜欢的小动物如图所示。
根据图填写下表。
乌龟 猴子 小猫 小狗 熊猫 人数喜欢 的人最多，喜欢 的人最少，喜欢 和 的人一样多。
大数据基本知识点
大数据基本知识点一、知识概述《大数据基本知识点》①基本定义：大数据呢，就是好多好多数据，这些数据多得一般电脑软件处理不了了。
它不是一小堆数据，而是海量的，像大海里数不清的水滴。
数据类型还特别多，有数字、文字、图像、声音等各种各样的。
②重要程度：在现在这个时代可太重要了。
不管是电商平台分析咱们的购物喜好，还是交通部门规划道路这些都离不开大数据。
可以说很多行业要是没有大数据的分析，就像是盲人摸象，只能知道一点，不能看到全貌。
③前置知识：得知道一些基础的统计知识，像平均数是啥，还得对电脑存储有点概念，知道数据怎么在电脑里存起来的。
④应用价值：比如说购物网站通过我们的浏览和购买记录（这就是大数据），给我们推荐可能喜欢的商品，这样我们能更快找到想要的东西，商家也能卖更多东西。
再比如医疗领域，分析大量病人的数据，能找到疾病的发病规律，更好地治疗和预防疾病。
二、知识体系①知识图谱：大数据在计算机科学以及商业分析这个大圈圈里位置很核心呢。
它跟很多其他的小知识点都连着，像数据挖掘、机器学习都是围着它转的。
②关联知识：和数据挖掘密切相关，数据挖掘就像是在大数据这个宝藏里找宝贝。
还有云计算，云计算可以给大数据提供强大的计算能力，就像给马拉松运动员提供好鞋子一样。
③重难点分析：- 掌握难度：比较难。
因为要处理的数据量太大了，要理解好多不同类型数据的处理方式不容易。
比如说图像数据和数字数据处理方法就不一样。
- 关键点：数据的采集、整理和分析。
就像做菜，要先选好材料（采集数据），洗干净切好（整理数据），再用适当的方法炒熟（分析数据）。
④考点分析：- 在计算机相关考试里很重要。
- 考查方式：会让你解释大数据概念，或者给出一个数据分析的场景，让你选择合适的大数据处理方法。
三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析：大数据就是海量的、多种类型的数据集合。
这些数据的特点就是量特别大、增长速度快、类型多样，还很有价值但需要特殊方法处理。
比如说一个城市里所有人的出行轨迹数据，又多又杂，这就是大数据。
大数据基础知识
大数据基础知识一、引言1、背景介绍2、目的和范围3、本文档的结构二、概述1、什么是大数据1.1 定义1.2 特点1.3 应用领域2、大数据的重要性2.1 对决策的影响2.2 对企业的影响2.3 对社会的影响三、数据存储与处理技术1、数据存储技术1.1 关系型数据库 1.2 NoSQL数据库1.3 文件系统2、数据处理技术2.1 批处理技术2.2 流式处理技术2.3 图计算技术四、数据采集与清洗1、数据采集1.1 传感器数据采集 1.2 网络数据采集1.3 日志数据采集2、数据清洗2.1 数据去重2.2 数据过滤2.3 数据转换五、数据分析与挖掘1、数据分析基础1.1 统计分析1.2 数据可视化1.3 数据探索2、数据挖掘算法2.1 分类算法2.2 聚类算法2.3 关联规则挖掘算法六、数据隐私与安全1、数据隐私保护1.1 匿名化技术1.2 加密技术1.3 访问控制技术2、数据安全2.1 数据备份与恢复 2.2 网络安全2.3 数据安全管理七、案例研究1、电子商务领域的大数据应用 1.1 用户行为分析1.2 推荐系统1.3 个性化营销2、医疗健康领域的大数据应用 2.1 基因组学研究2.2 医疗图像分析2.3 疾病预测与预防八、附件1、相关图表2、数据样本九、法律名词及注释1、数据隐私法律名词及注释2、数据安全法律名词及注释附件：1、相关图表和数据样本法律名词及注释：1、数据隐私法律名词及注释：包括个人信息保护法、数据保护条例等相关法律法规和注释说明。
2、数据安全法律名词及注释：包括网络安全法、数据安全管理方法等相关法律法规和注释说明。
大一大数据导论必备知识点
大一大数据导论必备知识点导论内容简介本文将介绍大一大数据导论中的必备知识点，涵盖了数据概念、数据处理、数据可视化、统计学基础和机器学习等方面的内容。
通过对这些知识点的学习，你将能够全面了解大数据领域的基础知识，并为今后的学习和工作打下坚实的基础。
一、数据概念1. 数据的定义和类型数据是对客观事物进行观测、测量或者描述所得到的信息。
它可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数量表示的数据，如身高、体重等；定性数据是用性质或特征进行描述的数据，如性别、颜色等。
2. 数据的采集与清洗数据采集是指通过各种手段获取数据的过程。
常见的数据采集方法包括问卷调查、实地观察、传感器监测等。
数据清洗是指对采集到的数据进行处理，去除噪声、填补缺失值等，确保数据的质量和准确性。
3. 数据的存储与管理大数据时代，数据量庞大，对数据的存储和管理提出了更高的要求。
常见的数据存储技术包括关系数据库、NoSQL数据库等，而数据管理则需要依托数据库管理系统进行。
二、数据处理1. 数据预处理数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行清洗和整理的过程。
它包括数据去重、数据变换、数据平滑和数据规范化等步骤，旨在提高数据质量和准确性，并为后续的数据分析提供可靠的数据基础。
2. 数据分析方法数据分析是指通过运用统计学和数学等方法对数据进行解释和探索的过程。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和数据挖掘等。
这些方法可以帮助我们从数据中提取有意义的信息和规律。
三、数据可视化1. 数据可视化的重要性数据可视化是将抽象的数据通过图表、图形等方式转化为直观可见的形式，以便更好地理解和传达数据。
通过数据可视化，我们可以清晰地展示数据的分布、趋势和关联关系，从而更好地进行决策和分析。
2. 常见的数据可视化工具在大数据导论中，常用的数据可视化工具有Tableau、matplotlib和D3.js等。
这些工具可以帮助我们快速地生成各种类型的图表和可视化效果，提升数据探索和分析的效率。
数据处理基本知识
数据处理基本知识
数据处理是实验中对数据的加工及运算过程。 包括求不确定度， 列表， 作图， 求未知量等等。
第一节 有效数字
有效数字是正确表达数据精度的近似数字。要求只有其末位包含随机误差。 现在我们用最小单位为 cm 的尺子测量一个物体长度，可以得到 3.8cm 的结果， 其中，3 是准确数字，8 是估计数字，是可疑的。这个结果的有效位数为 2。
3.2 逐差法
逐差法应用前提： （1）自变量等间隔变化； （2）函数关系可以写为多项式关系。 逐差法的作用和应用举例： （1） 逐项逐差 ------- 求取函数关系 格式： j y
i
i-----所隔项数
j
----- 逐差次数
y
-----逐差对象
例：对 y=f(x)，测得测量列 xi（ i=1,2,…,n） 、yi（ i=1,2,…n） 1 若 yi yi 1 基本相等，则
……..
Δ yn= y2n – yn 再求上面差值的平均值
地址： 常州市钟楼区
数据处理基本知识
1 (y1 y 2 y n ) n 应该注意的是，测量 y 的总次数为 2n。 y
第四节 线性函数的最小二乘法
4.1 最小二乘法原理
测量所得各值与拟合直线相应点之间的偏离的平方和为最小， 则拟合曲线为 最佳曲线。依此为条件，进而求出的物理量最佳值的方法。 最小二乘法应用非常广泛，不仅适用于线性函数，也可应用于非线性函数， 由于本教材中涉及的大多为线性问题， 而且一些非线性的问题也可以转化为线性 问题，所以我们只讨论线性函数的最小二乘法。
0
1
2
3
4
我们把测量结果中可靠的几位数字加上可疑的一位数字， 统称为测量结果的有效 数字。显然，有效数字的位数和被测量大小与仪器精度是相关的。一个物理量的 测量值和数学上的一个数有着不同的意义。在数学上15 ．5 cm和l5．50 cm没有 区别，但是从测量的意义上看，15．50 cm表示十分位上这个“5”是准确测量出 来的，而1 cm的百分位这个“０”才是存疑的。 有效数字的位数是仪器精度和被测量大小的客观反映，不能任意增减。在单 位换 算或变换小数点位置时，不能改变有效数字的位数。为避免含混，应采用科学记 数法， 即在小数点前只写一位数字，用10的几次幂来表示其数量级。科学记数法不仅 简洁明了，而且使有效数字的定位和运算变得简单。 由于有效数字的最后一位是有误差的， 因此， 大体上说， 有效数字位数越多， 相对误 差就越小，有效数字位数越少，相对误差就越大。同一个物理量的测量来说，有 效数字的位数越多，表示测量的精度越高。
大数据处理系统：探讨大数据处理系统的基础知识、技术和应用
大数据处理系统：探讨大数据处理系统的基础知识、技术和应用引言大数据处理系统是当今信息时代中的关键技术之一。
随着互联网的快速发展和数字化信息的爆炸增长，我们面临着海量的数据，传统的数据处理方法已经无法满足我们的需求。
大数据处理系统充分发挥了其优势，旨在高效地管理、分析和处理这些海量数据，帮助我们从中提取有价值的信息以支持决策和创新。
本文将探讨大数据处理系统的基础知识、技术和应用，以期对读者有所启发和帮助。
什么是大数据处理系统?大数据处理系统是一种利用分布式计算和存储技术来管理和处理大规模数据的系统。
它主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
在大数据处理系统中，数据通常以海量、多样和高速的形式存在，而且数据的来源也多种多样，包括传统的结构化数据、非结构化数据(如文本、图像和音频等)、实时数据和社交媒体数据等。
大数据处理系统的目标是通过合理的数据处理和分析来挖掘数据中蕴含的价值，为决策和应用提供支持。
大数据处理系统的技术基础大数据处理系统的核心技术主要包括分布式计算、分布式存储和并行计算等。
下面我们将逐一介绍这些技术的基本原理和应用。
分布式计算分布式计算是大数据处理系统的基础和核心技术之一。
它通过将计算任务划分成多个子任务分配给多个计算节点并行处理，以提高计算效率和性能。
分布式计算可以根据任务的性质和需求进行不同的调度策略和分配方式，如任务划分、任务调度、数据调度和负载均衡等。
常见的分布式计算框架包括Hadoop、Spark、Storm等。
分布式存储分布式存储是大数据处理系统的另一个关键技术。
它通过将数据分散存储在多个计算节点上，以实现高效的数据存储和访问。
分布式存储通常采用分布式文件系统和分布式数据库两种方式。
分布式文件系统可以将数据划分成多个分区并存储在不同的计算节点上，以提高存储的容量和性能。
常见的分布式文件系统包括HDFS、Ceph等。
分布式数据库则可以将数据划分成多个表并存储在不同的计算节点上，以实现高效的数据访问和查询。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据处理（从小数据到大数据）一、小数据1、信息的度量在计算机中：最小数据单位：位（bit）Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B）1B=8bit1KB=1024B1MB=1024KB1GB=1024MB1TB=1024GB。
……2、不同数制的表示方法十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H3、不同数制之间的转换方法（1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。
例如：10110.101B=1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D347.6O=3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1=231.75DD5.6H=D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D（2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。
（除倒取，乘正取）例，十进制数59转换为二进制数111011B例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H（3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。
(8421法)例如：3107.46O= 3 1 0 7 . 4 6 O=011 001 000 111 . 100 110 B=11001000111.10011B（4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。
（8421法）例如：4A7.1CH= 4 A 7 . 1 C H= 0100 1010 0111 . 0001 1100 B=10010100111.000111B（5）二进制数转换成八进制数，可按“三位合一位，分节转换”的方法。
（8421法，三位时为421法）例如：11010101.1101B= 011 010 101 . 110 100 B= 3 2 5 . 6 4 O=325.64 O（6）二进制数转换成十六进制数，可按“四位合一位，分节转换”的方法。
例如：1011010101.11101B=0010 1101 0101. 1110 1000 B= 2 D 5 . E 8 H=2D5.E8H二、大数据大数据（big data），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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据特征：（Volume大量）、（Variety多样）（Velocity高速）、（Value（价值）核心特征）（一）Volume（大量，>1PB）1PB= 1,024 TB = 1,048,576 GB 1EB= 1,024 PB = 1,048,576 TB 1ZB= 1,024 EB = 1,048,576 PB 1YB= 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1BB= 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1NB= 1,024 BB = 1,048,576 YB 1DB= 1,024 NB = 1,048,576 BB（二）Variety（多样）在大数据这个房间里，住着各种各样的“人”，它们分别叫做视频、聊天记录、人口普查结果、天气预报……（三）Velocity（高速）以一个存储1PB的数据为例，即使带宽（网速）能达到1G/s，且电脑的容量足够且24小时运行，要将1PB的数据存入电脑也需要12天。
大数据通过云计算，可以实现将12天才能存储完毕的数据，在20分钟之内完成。
4、Value（价值）这是大数据的核心特征，其最大价值在于从大量不相关的各类数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习（Machine Learning）、人工智能（Artificial Intelligence）或数据挖掘（Data Mining）等方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于社会各领域，从而达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
云计算云计算，作为一个新兴的技术时尚名词，正受到计算机软件和互联网技能人员及商业模式研究人员的高度追捧，他们百折不回地认为云计算能把他们带出创新枯竭的互联网应用沙漠，并让他们跃升到同行中更高的岗位。
他们视其为救命稻草，他们计划抓住云计算这根看起来模模糊糊的稻草，正是如此，云计算文章铺天盖地，种种格局的研讨会此起彼伏，以致已经生长到以讹传讹、神乎其神、不能自拔的田地了。
到底什么才是云计算呢？来看看下面这段对话吧！最开始，人们使用算盘后来，人们用电脑再后来，人们有了网络再后来，中国人口大爆炸，男女比例：男的比女的多3700万，这三千多万人没事干，都去上网。
于是服务器吃不消了。
于是人们就发明了很牛的技术，用更好更多的服务器再后来，人更多了，于是服务器也更多了但事实上这样的效果并不好，过度繁重的结构加大了网站设计和构架的难度，而且越是复杂的系统越是不稳定。
有可能一个出问题，这样一个完整的系统就彻底挂掉。
如果考虑到系统的崩溃情况，那势必要引入一个更复杂的方案来保证不同的服务器可以做不同的支援。
这是一个无解的循环，大量的计算资源被浪费在无限制的互相纠结中，很快到了瓶颈。
人们想，那我不用这么乱七八糟复杂的系统，我上个极其牛的服务器不就好了?可是，太贵了……而且最牛的也还没制造出来……于是人们突然想到了一个好办法：把所有计算资源集结起来看成是一个整体(一朵云)，通过并发使用资源完成操作请求。
每个操作请求都可以按照一定的规则分割成小片段，分发给不同的机器同时运算，每个机器其实只要做很小的计算就可以，哪怕286机器都轻松完成的。
最后将这些机器的计算结果整合，输出给用户。
对用户看来，他其实根本面对的不是许多机器，而是一个似乎真正存在的计算能力巨牛无比的单个服务器。
事实上这个服务器是不存在的，但它拥有着成千上万台服务器的能力。
大数据技术基础知识1. 大数据的概念“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据商业价值的利用，已逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
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，必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和或虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据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。
对于“大数据”，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。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。
工程和科学问题尚未被重视。
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
2. 大数据的特征大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：（1）数据体量巨大从TB级别，跃升到PB级别。
最小的基本单位是Byte，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1 024（2的十次方）来计算。
1 Byte= 8 bit1 KB= 1 024 Bytes1MB= 1 024 KB = 1 048 576 Bytes1 GB = 1 024 MB = 1 048 576 KB1 TB = 1 024 GB = 1 048 576 MB1PB= 1 024 TB = 1 048 576 GB1EB= 1 024 PB = 1 048 576 TB1ZB= 1 024 EB = 1 048 576 PB1YB= 1 024 ZB = 1 048 576 EB1BB= 1 024 YB = 1 048 576 ZB1NB= 1 024 BB = 1 048 576 YB1 DB = 1 024 NB = 1 048 576 BB（2）数据类型繁多诸如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。