什么是大数据及大数据技术

发布网友 发布时间：2022-04-20 06:07

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共7个回答

懂视网 时间：2022-04-12 15:23

//纯属记录实习面试准备过程中学到的东西 PII: Personally identifiable information. 在美国法律中指可以用来验证，联系和定位个体的信息，如名字，地址，电话号码，生日，驾照，IP，电子邮箱等等等。 Lotame: Data management platform. Audience Manageme

//纯属记录实习面试准备过程中学到的东西

PII: Personally identifiable information. 在美国法律中指可以用来验证，联系和定位个体的信息，如名字，地址，电话号码，生日，驾照，IP，电子邮箱等等等。

Lotame: Data management platform. Audience Management Platform

The era of smart data is here. Smart data from eXelate is accurate, actionable, and agile.

What is a cookie ?

A cookie is a piece of data issued in an HTTP response (for example, an ad response) for future use by the HTTP client (for example, a web browser). The client then re-supplies the cookie in subsequent requests to the same server. This mechanism allow the server to store user preferences and identify individual users.

美国最大风险投资公司KPCB（Kleiner Perkins Caufiedl & Byers）以及红杉资本（Sequoia Capital）

热心网友 时间：2022-04-12 12:31

别再忽视大数据了，努力固然重要，但是把握住时代发展潮流，选择好方向也必不可少，甚至更重要。

目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：

①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。

大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。
目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低，如图 1 所示。下面分别对每个特征作简要描述。

1）Volume：表示大数据的数据体量巨大。
数据集合的规模不断扩大，已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级，近年来，数据量甚至开始以 EB 和 ZB 来计数。

例如，一个中型城市的视频监控信息一天就能达到几十 TB 的数据量。百度首页导航每天需要提供的数据超过 1-5PB，如果将这些数据打印出来，会超过 5000 亿张 A4 纸。图 2 展示了每分钟互联网产生的各类数据的量。

2）Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。

加速的原因是数据创建的实时性特点，以及将流数据结合到业务流程和决策过程中的需求。数据处理速度快，处理模式已经开始从批处理转向流处理。

业界对大数据的处理能力有一个称谓——“ 1 秒定律”，也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。

3）Variety：表示大数据的数据类型繁多。

传统 IT 产业产生和处理的数据类型较为单一，大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新的渠道和技术不断涌现，产生的数据类型无以计数。

现在的数据类型不再只是格式化数据，更多的是半结构化或者非结构化数据，如 XML、邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流、 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。

4）Value：表示大数据的数据价值密度低。

大数据由于体量不断加大，单位数据的价值密 度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。以监控视频为例，在一小时的视频中，有用的数据可能仅仅只有一两秒，但是却会非常重要。现在许多专家已经将大数据等同于黄金和石油，这表示大数据当中蕴含了无限的商业价值。

通过对大数据进行处理，找出其中潜在的商业价值，将会产生巨大的商业利润。

热心网友 时间：2022-04-12 13:49

大数据和传统数据最重要的区别在于数据量。
传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况，而在大数据时代，数据分析是“向前分析”，具有预测性。

大数据技术是基于云计算处理与分析的技术、知识发现技术，可运用于企业的战略决策。

热心网友 时间：2022-04-12 15:40

大数据对我们的普通人的意义到底是什么呢?最近一两年，“大数据时代”、“互联网思维”在微博和微信上非常火爆，有一股“分享不谈大数据，读尽诗书也枉然”的势头。对于企业公关，广告行业来说，大数据和互联网思维确实是一种全新的理念，对于个人而言，大数据时代究竟意味着什么呢?下面就从身边的案例着手，用逆向思维的来分析下大数据对我们有什么样的改变和意义。
第一，广告主用媒体资源价值制定广告投放策略，普通人可以通过广告投放来判断媒体资源价值。我们大多数人都有这样的情况，某某电视台新出了一档火爆的电视栏目，朋友推荐了一本自己不怎么清楚的专业杂志，我们到底怎么样判断这个栏目或者杂志的专业度呢?很多朋友是通过百度，通过百科、相关宣传介绍了解该栏目或者杂志的专业度、人群。
这有没有错?没有错。毕竟很多基本信息都可以通过百度、官网了解，但是你有没有发现这种情况，比如重庆的三家报纸，《重庆晨报》、《重庆晚报》、《重庆时报》、《重庆商报》，每一家都宣传自己是重庆最好的报纸，无论是发行还是广告收入都是第一，这种情况下，我们应该如何判断呢?
媒体自己宣传可能会夸大，但是在媒体上的广告投放都是真金白银。企业选择在一个电视栏目投放广告，一定是认真了解了受众学历、年龄、收入、爱好、收视率的基础上，所以，你通过一个电视节目中植入广告的水平，就可以判断该节目的水平，以此类推。
笔者非常喜欢杨澜访谈录，它的冠名单位基本上都是奥迪、招商银行、华晨汽车等，中国好声音的冠名商加多宝就是看中了该节目在年轻人群体中的影响，香飘飘、步步高、韩束冠名非诚勿扰，说明该节目的收视人群偏年轻、偏女性化，等等。
第二，企业通过大数据分析了解消费者行为进行相关产品和服务的推荐，普通人可以通过推送和推荐信息来判断自身行为。现代生活中，社交活动越来越多，认识的朋友也越来越多，但是对于自己的认识却越来越觉得不够，很多人反映，经常莫名的郁闷和苦恼，不知道自己最近学习和工作思路对不对，那么，大数据时代的逆向思维或许可以给你一些启发。

热心网友 时间：2022-04-12 17:48

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。
大数据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。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。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MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

热心网友 时间：2022-04-12 20:13

大数据分析行业是最近这几年比较火，比较高薪的行业了，很多人都想分一杯羹，经常同学问我什么是大数据分析?什么是python?这些能学到什么技能?以后能学到什么知识?有太多的疑问，小编姐姐今天就简单写出来出来，分享给大家!

很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。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、数据挖掘等等围绕大数据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。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据分析是什么 

大数据分析师有两种岗位定位：

1、大数据科学家，Data Scientist，DS

2、大数据工程师，Data Engineer，DE

从这两个单词里，你就能看出端倪了，后面小编姐姐会详细的讲解，这两者的区别，以及工作内容划分。今天我们先初步认识一下大数据分析是什么?

在不同行业中，那些专门从事行业数据的搜集、对收集的数据进行整理、对整理的数据进行深度分析，并依据数据分析结果做出行业研究、评估和预测的工作被称为数据分析。如果是熟悉行业知识、公司业务及流程，对自己的工作内容有一定的了解，比如熟悉行业认知和公司业务背景，该工作人员分析结果就会有很大的使用价值。

首先我们要列出搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。大数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和大数据分析后的结果做出一些预测性的推断。

2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

3、不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

4、大数据分析已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

传统的数据分析就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在的大数据在方向上是一致的。大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点。

热心网友 时间：2022-04-12 22:54

大数据就是各行业的数据，技术就是你知道怎么搞弄这些数据