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1，什么是大數據
2，什么是大數據
3，什么叫大數據
4，什么是大數據
5，什么是大數據

1，什么是大數據

初高中學生學習大數據專業是一個很好的選擇大數據具有五大特點，稱為5V。1. 多樣（Variety）大數據的多樣性是指數據的種類和來源是多樣化的，數據可以是結構化的、半結構化的以及非結構化的，數據的呈現形式包括但不僅限于文本，圖像，視頻，HTML頁面等等。2. 大量（Volume）大數據的大量性是指數據量的大小，這個就是上面筆者介紹的內容，不再贅述。3. 高速（Velocity）大數據的高速性是指數據增長快速，處理快速，每一天，各行各業的數據都在呈現指數性爆炸增長。在許多場景下，數據都具有時效性，如搜索引擎要在幾秒中內呈現出用戶所需數據。企業或系統在面對快速增長的海量數據時，必須要高速處理，快速響應。4. 低價值密度（Value）大數據的低價值密度性是指在海量的數據源中，真正有價值的數據少之又少，許多數據可能是錯誤的，是不完整的，是無法利用的。總體而言，有價值的數據占據數據總量的密度極低，提煉數據好比浪里淘沙。5. 真實性（Veracity）大數據的真實性是指數據的準確度和可信賴度，代表數據的質量。

什么是大數據

2，什么是大數據

簡單說，大數據一般指數據多（一般多到人類要很費勁很費勁才能用計算機過一遍），而且常常不僅多，其中還大部分都沒什么價值……大數據技術就是從這些大部分都沒用的數據里找出有用的東西的技術。現在的發展，可能技術層面上談不上有什么巨大的，算法似乎還是那些算法，只是應用層面上比較熱乎，所以大家經常都愿意來談一談。一個詞變熱乎，經常并不是因為技術突破，而是因為觀念突破，是其中蘊含的商業價值受到了產業界廣泛的接受、認可和重視。大數據面臨的主要問題（和挑戰）是規模大到一定程度之后，“小數據”時可以輕松處理的問題常常會一下子變得寸步難行，于是各種工程上的決策往往都必須精打細算。以前“小數據”常常只關心算法的數量級就行，而大數據開始必須關心算法的時間常數（因為半年和一年常常有本質區別）、通訊復雜度（因為網絡和硬盤經常太慢了）、以及是否能有效并行（因為添加機器數量常常是最容易的事情）。于是凡是常數太大的，通訊復雜度太大的，或者不能有效并行的算法，想要用在大數據上，常常必須重新設計。目前國內有不錯的大數據工具，比如，大數據魔鏡，一款很實用的大數據可視化分析工具。

什么是大數據

3，什么叫大數據

大數據包含幾個方面的內涵吧 1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些“大”。 3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。 4. 價值密度低，由于數據采集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫藥，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

百度一下可以得到的答案我就不在這里寫了。個人理解：大數據就是“大”+“數據”。大到什么程度——海量。數據過“大”的同時就會變得非常“復雜”，量大且復雜就不是簡單可以人工統計、計算、分析處理的，而需要科技加持，利用科技產品例如爬蟲技術等獲取海量數據，并進步不通過其它渠道進行整合處理，最終得到人可以直觀進行分析的信息。現在是一個信息化時代，各種各樣的人、部門、信息，都需要量化處理，這一系列信息的量化便是一種大數據。（大數據不僅限于該類數據的量化）。所以也可以這么解釋：大數據——海量的數字量化的數據。

什么叫大數據

4，什么是大數據

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。什么是大數據大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據歷史和當前考慮因素雖然術語“大數據”相對較新，但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經很久了。這個概念在 21 世紀初獲得了動力，當時行業分析師 Doug Laney 將現在主流的大數據定義表達為三個 V：1.卷，組織從各種來源收集數據，包括業務交易，社交媒體和來自傳感器或機器到機器數據的信息。在過去，存儲它將是一個問題 – 但新技術（如 Hadoop）減輕了負擔。2.速度，數據以前所未有的速度流入，必須及時處理。RFID 標簽，傳感器和智能電表正在推動近乎實時處理數據的需求。3.品種，數據有各種格式 – 從傳統數據庫中的結構化數字數據到非結構化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報價數據和金融交易。在 SAS，我們在大數據方面考慮兩個額外的維度：1.變化性，除了速度和數據種類的增加之外，數據流還可能與周期性峰值高度不一致。社交媒體中有什么趨勢嗎？每日，季節性和事件觸發的峰值數據負載可能難以管理。非結構化數據更是如此。2.復雜，今天的數據來自多個來源，這使得難以跨系統鏈接，匹配，清理和轉換數據。但是，有必要連接和關聯關系，層次結構和多個數據鏈接，否則您的數據可能會迅速失控。為什么大數據很重要？大數據的重要性不在于您擁有多少數據，而在于您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據并進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；3.在幾分鐘內重新計算整個風險組合；4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。

5G大數據專業。5G時代已經來臨，信息傳播的速度更快，在這樣的時代環境下，傳播行業無疑是最好的發展行業，也最適合女生，因為相比于其他計算機專業，新媒體技術專業比較創意和策劃，對于女生來說，這些都是強項。關于就業，畢業生可從事新聞出版行業書刊、雜志、報紙的數字化出版與傳播工作或者是從事新媒體、網絡與電子商務企業信息的采集、組織與印制工作等，這些工作崗位也是非常適合女生的。

5，什么是大數據

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。定義對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它們按照進率1024（2的十次方）來計算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全稱：1 Bit（比特） =Binary Digit8 Bits = 1 Byte（字節）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000 Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

現在互聯網技術向生活滲透的幅度是很大的，未來只會越來越大，更多的頁面需要有設計，更多的軟件、小程序需要有程序員來做，各種各樣的工作對人的需求量只會加大，互聯網對社會的滲透面，滲透深度也只會加大。打開手機，打開電腦，能看到的所有的都是程序員做的，所以，計算機相關專業未來的發展還是很有前景

1、大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。2、在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。