怎麼用一句話證明大數據

❶ 什麼是java大數據

大數據就是無法通過人工的方式來完成數據分析和處理，需要藉助工具才能完成相應的數據處理。大數據通常有3個特徵：數量，種類，速度。准確的來說可以用大量，多樣性，速度快以及價值高和密度低這四大特徵來描述大數據。
一、大量性，數據量的級別從GB至、PB、乃至ZB上升，可稱為海量，巨量甚至超量。並且以很快的速度在增長。最為典型的就是我們使用的微信，每天都會產生上億級別的數據，來自不同領域，不同平台的用戶都會產生大量的數據，這些數據是在不斷的增長的，並態薯且每個時間點都是不一樣的，面對這樣高速的增加，緩閉缺需要支撐的服務也是有要求的，這就需要有高並發高吞吐量的伺服器來支撐。

二、多樣性。數據信息由原來的簡單數值、字元和文本向網頁、圖片、視頻、圖像和位置信息等半結構化和非結構化的數據類型發展，並且有一個通過的特徵，信息大多分布在不同的地理位置、不同的存儲設備以及不同的數據管理平台。簡單的總結為三點：(1)數據來源多，和我們生活密切相關的社交應用像微博、微信、社交網站等等。（2）數據類型繁多，來自同一個平台可能就有不同的數據類型，圖片，視頻等等。（3）數據之間的關聯性強，交互頻繁，大型電子商務網站和社交網路中，一些用戶的點擊行為在一定程度上反映了該用戶潛在的興趣愛好和需求，鏈接之間的關聯性是很強的。

三、快速化，大數據多數據的處理也是有一定的要求的，有的應用要求對數據的處理做到實時、快速。比較常見的就是我們最好的1元購，每次都有來自不同區域的海量數據，要在一定的時間內完成數據的計擾辯算和分析，這就需要將分布式計算、並行計算等等深度的結合才能滿足需求的。

四、價值高密度低，我們經常會看到很多虛假的信息，通常情況下正在有價值的信息還是很分散的、密度非常低的，要在海量中尋求有價值的信息還是很有技術要求的。

❷ 什麼是大數據大數據具體有什麼用大數據到底能幹什麼

什麼是大數據？

一句話快答：一是大數據是一個很大的海量的數據集；二是指的新型處理海量數據的技術體系。

大數據是一個抽象的概念，可以簡單理解為"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

大數據有什麼價值？

一句話快答：將海量數據價值化。

大數據的核心作用是數據價值化，簡單地說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個將數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

大數據有哪些作用？

一句話快答：給人類提供輔助服務，為智能體提供決策服務。

大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。

對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。

對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。加米穀大數據培訓。

❸ 大數據是做什麼的

目前大數據已經在營銷、金融 、工業、醫療、教育、交通、保險、執法、體育、政府、旅遊、物流等領域廣泛應用。
一句話 大數據就是管理和利用大量數據的。
分開來講就是數據如何產生、數據如何搬運、數據如何存儲、數據有效的整理起來方便使用、數據如何進行加工提高價值、數據怎麼使用，管理這整個生命周期。
數據的產生：就是數據的源頭，我們怎麼來生產數據。有業務上用的數據比如MySQL中的用戶表，有前端埋點(監控用戶的每個操作)，有程序輸出的日誌數據，有爬蟲爬來的數據。這么多數據的源頭，我們需要一個數據該怎麼產生數據。
數據接入：數據怎麼從這么多源頭搬運到數據中心進行統一處理。用什麼方法搬運，搭建個管道讓它一直進來，還是隔段時間搬運一次，這都是要考慮的。
數據存儲：大量數據如何存，才能不會丟，而且讀取快。
數據倉庫：數據怎麼進行有效的管理就是數據倉庫該考慮的事情了。
數據計算：大量的數據要進行加工，才能產生價值，那麼加工工具的效率就影響著你的效率。
數據應用：數據能用來做什麼。

❹ 大數據的介紹語20字

2. 大數據用一句話總結
數據（big data）指承受間范圍內用規軟體工具進行捕裂擾捉、管理處理數據集合
數據比喻蘊 藏能量煤礦煤炭按照性質焦煤、煙煤、肥煤、貧煤等類露煤礦、深山煤礦挖掘本與類似數據並於用價值含量、挖掘本比數量更重要於行業言何利用些規模數據贏競爭關鍵
數據價值體現幾面：
1）量消費者提供虛源皮產品或服務企業利差差用數據進行精準營銷；
2） 做美模式尾企業利用數據做服務轉型；
3） 面臨互聯網壓力必須轉型傳統企業需要與俱進充利用數據價值

❺ 到底什麼是大數據，你是真的了解大數據

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、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，簡單來說大數據就是海量的數據，就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻)，大到PB級別，現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。

大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性

隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。

很多情況下大數據來源於生活。
比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。

大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。

❻ 教你如何看懂旅遊大數據

教你如何看懂旅遊大數據_數據分析師考試

有時候，一句話、一張圖片都會蘊含巨大的數字商機，但這是一門需要高度精準性的技術活兒，並非人人都看得懂大數據。

看懂遊客行為

大家都在說大數據，攜程近期投資專攻大數據研究的眾薈信息技術有限公司（下稱「眾薈」）、阿里系的去啊旅行則與石基信息合作，而東呈酒店、如家酒店等也紛紛推出智能化管理。

每個旅遊業者都會有自己的會員和消費數據記錄，這些記錄就是大數據的基礎信息，然而在一堆數字和消費者行為面前究竟該如何分析處理並得出結論呢？

「首先要知道什麼是大數據，大數據分為兩大類，即結構化數據和非結構化數據，前者就是大家看到的一系列數字，後者則可能是一張圖、一句話等並非直接體現為數字的信息。因此真正意義上的大數據分析不僅要做直接的數字分析，還要懂得建立數學模型，將非結構化數據轉變為結構化數據並得出結論，這些並不簡單。」眾薈數據智能事業部總經理焦宇告訴記者。

焦宇給記者舉了一個例子，現在很多遊客會在OTA（在線旅遊代理商）上比價和預訂酒店，那麼其搜索的關鍵詞和瀏覽痕跡就會體現在OTA的記錄里，如果客人瀏覽過這家酒店的頁面卻跳轉了，並未下訂單，則可以通過這個記錄分析該客人不下單的原因，當這個客人通過價格、品牌、區域等關鍵詞排序查找酒店信息後，其留下的瀏覽記錄則可以統計出人們是對於價格敏感還是品牌敏感。

「經過研究，大部分人還是看重價格因素，由於價格的選擇是有區間的，這就可以用瀏覽痕跡得出一個最讓遊客接受的價格區間數字。只有11%的人在意品牌，說明同類酒店可替代性很強。如果以區域關鍵詞搜索，則代表地理位置數據，若可以精準到具體方位，並將這一信息傳達給該區域的酒店，則無疑提高了酒店的入住率還能根據消費者行為適當調整房價，當供大於求時下調房價，反之則提升房價。還有一個頗有意思的研究，即遊客瀏覽記錄中若有A酒店的競爭對手酒店，則可以推理這個客人對於A這一類酒店有需求，該客人就是A酒店應該關注的潛在客人。」焦宇指出，要將海量的瀏覽記錄變成有效數據，還得依靠數學模型，模型分為收斂型和發散型，大數據通常要經過收斂型模型將非結構化數據轉化成結構化數據並得出結論。

一位連鎖酒店經營者告訴記者，這些涵蓋了消費者較能接受的價格區間、品牌等信息的大數據可以讓酒店對價格、定位和營銷等做出策略性調整，以提升入住率，提高酒店整體收益管理。

神奇的語言分析

除了價格、品牌，語言文字也是一種非結構化數據，尤其是如今當客人預訂酒店旅遊產品時一定會先看一下點評，或者自己體驗後也會留言評價，這些語言背後也大有大數據學問。

記者多方采訪和觀察後了解到，不少客人會對已經入住的酒店進行評估，這些點評中經常會出現對酒店環境、客房設施、餐飲和服務的評價，比如「房間很乾凈，但是送餐服務比較慢」、「前台的服務差評」、「洗浴感受不錯」等。這需要用專業的語義分析進行精準細分化分析並轉換成結構化數據反饋給酒店經營者。

在人工智慧和計算語言學中，語義分析為知識推理和語言提供了方法，也是未來搜索引擎發展的方向。比如，輸入「蘋果」通過語義分析，能夠知道用戶想找的是手機而不是水果。

「首先我們會通過專業的語義分析去除一批虛假點評或無實質內容的點評，而將真正對酒店有實質內容的點評留下，並對於每一句話進行斷句和多維度切割。舉個簡單的例子，比如『這個酒店很乾凈，但是送餐服務比較慢』，經過我們的斷句和多維度切割分析後可以知道客房清潔度不錯，但送餐有問題，那麼我們接下來就要把結論進行細化分類並反饋給各部門。這里的問題就是速度，有時還涉及口味或者服務態度等。有時一段話的分析是非常復雜的，其中還有糾錯比例。」眾薈市場部高級副總裁胡凡表示。

從事酒店業超過15年的李先生告訴記者，比起簡單的「好」或「不好」，經過多維度語義分析後得出的結論可以反饋到酒店各個相關部門，並且細化到是哪個細節好，或哪個細節有問題需要改進，那麼管理層開例會時就能明確知道接下來的工作方向，而經過改善服務態度、速度甚至裝飾風格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每間可供租出客房產生的平均實際營業收入）有約15%的增加。

據悉，一些科技信息公司對於語義分析的維度已經可以達到1000個。

跨界與圖片信息怎麼玩

有時候，對於旅遊大數據的分析還涉及跨界合作。

「國外是跨領域研究的，結合了多領域，比如地理信息、IT、商學院、社會學等。我舉個跟蹤遊客的例子，現在我們採用跨界合作的多方位社交媒體來跟蹤遊客行為。社交媒體上有很多遊客留下的痕跡，比如flickr，flickr上的圖片留下了照片的地理坐標、拍攝時間、評論信息等，這些都是非常可貴的旅遊大數據。」長期在澳大利亞研究旅遊大數據分析的學者程明明告訴記者，用地理坐標來追蹤軌跡則需要懂地理學的專家來幫忙，而商業管理方面的專才則可以分析遊客去哪兒、是什麼時間去等具有商業價值的數據。

在多方跨界分析研究後，業者可以知道哪些景點受歡迎、哪些是新的景點、遊客在幾點左右在景點甚至每次停留多久等。掌握這些大數據信息分析結果後，相關的旅遊業者可以有效做到分流，不會造成景點承載力過於飽和。同時，對比景點信息和遊客屬性，可以知道不同國家遊客對景點有什麼不同需求，比如亞洲人是否更喜歡文化景點，如果是，則當地旅遊推廣營銷時就要更多推出人文景點。

記者在采訪中獲悉，目前中國不少景區也正在與相關大數據分析公司合作，希望通過分析來預測未來一段時間的客流量，尤其是旺季黃金周的客流量預計，能幫助景區控制進入人數，提高安全性和服務質量。

頗有意思的是，圖片也屬於大數據。

「比如一些大型旅遊預訂網站上有大量圖片，對於圖片，我們需要IT技術人員來幫忙進行機器人訓練（machinelearning）幫助我們識別不同的圖片。比如究竟是人物還是風景效果好，然後我們再通過數學模型和旅遊局、旅行社宣傳的圖片進行對比，得出遊客感興趣的圖片和旅遊局、旅行社所宣傳的是否一致。如果不一致，那麼不一致在什麼方面，並需要如何改進。」程明明說道。

據悉，另有一種腦電波測試方式，能測試出人們看到圖片時眼球第一秒會注視的地方即最吸引點，以及人們對於被測試圖片的喜好或厭惡程度等。業者通過這些分析可以決定是否在銷售時更換樣圖，餐廳或景點的宣傳圖片究竟是有人好還是空景好，合適的樣圖能夠促進銷量。

「當然，要做好旅遊大數據研究並不簡單，其數學模型比較復雜，比如包含線性回歸之類的。其實，大數據研究是一個數據不斷整合和多學科交叉的過程，未來還有很多商機可以依靠大數據被挖掘出來。」程明明如是說。

以上是小編為大家分享的關於教你如何看懂旅遊大數據的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❼ 什麼叫大數據 與雲計算有何關系

如今，兩種主流技術已成為IT領域關注的焦點-大數據和雲計算。根本不同的是，大數據只涉及處理海量數據，而雲計算則涉及基礎架構。但是，大數據和雲技術提供的簡化功能是其被大量企業採用的主要原因。例如，亞馬遜的「 Elastic Map Rece」演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能進行大數據處理。

兩者的結合為組織帶來了有益的結果。更不用說，這兩種技術都處於發展階段，但是它們的結合在大數據分析中利用了可擴展且具有成本效益的解決方案。

那麼，我們可以說大數據與雲計算完美結合嗎？好吧，有數據點支持它。除此之外，還需要處理一些實時挑戰。

大數據與雲計算的關系

大數據和雲計算這兩種技術本身都是有價值的。 此外，許多企業的目標是將兩種技術結合起來以獲取更多的商業利益。兩種技術都旨在提高公司的收入，同時降低投資成本。盡管Cloud管理本地軟體，但大數據有助於業務決策。

讓我們從這兩種技術的基本概述開始！

大數據與雲計算

大數據處理大量的結構化，半結構化或非結構化數據，以進行存儲和處理以進行數據分析。大數據有五個方面，通過5V來描述

• 數量–數據量

• 種類–不同類型的數據

• 速度–系統中的數據流率

• 價值 –基於其中包含的信息的數據價值

• 准確性 –數據保密性和可用性

雲計算以按需付費的模式向用戶提供服務。雲提供商提供三種主要服務，這些服務概述如下：

• 基礎架構即服務（IAAS）

在這里，服務提供商將提供整個基礎架構以及與維護相關的任務。

• 平台即服務（PAAS）

在此服務中，Cloud提供程序提供了諸如對象存儲，運行時，排隊，資料庫等資源。但是，與配置和實現相關的任務的責任取決於使用者。

• 軟體即服務（SAAS）

此服務是最便捷的服務，它提供所有必要的設置和基礎結構，並為平台和基礎結構提供IaaS。


大數據與雲計算的關系模型雲計算在大數據中的作用

大數據和雲計算的關系可以根據服務類型進行分類：

• IAAS在公共雲中

IaaS是一種經濟高效的解決方案，利用此雲服務，大數據服務使人們能夠訪問無限的存儲和計算能力。對於雲提供商承擔所有管理基礎硬體費用的企業而言，這是一種非常經濟高效的解決方案。

• 私有雲中的PAAS

PaaS供應商將大數據技術納入其提供的服務。因此，它們消除了處理管理單個軟體和硬體元素的復雜性的需求，而這在處理TB級數據時是一個真正的問題。

• 混合雲中的SAAS

如今，分析社交媒體數據已成為公司進行業務分析的基本參數。在這種情況下，SaaS供應商提供了進行分析的出色平台。

大數據與雲計算有何關系？

因此，從以上描述中，我們可以看到，Cloud通過可伸縮且靈活的自助服務應用程序抽象了挑戰和復雜性，從而啟用了「即服務」模式。從最終用戶提取海量數據的分布式處理時，大數據需求是相同的。

雲中的大數據分析有多個好處。

• 改進分析

隨著雲技術的進步，大數據分析變得更加完善，從而帶來了更好的結果。因此，公司傾向於在雲中執行大數據分析。此外，雲有助於整合來自眾多來源的數據。

• 簡化的基礎架構

大數據分析是基礎架構上一項艱巨的艱巨工作，因為數據量大，速度和傳統基礎架構通常無法跟上的類型。由於雲計算提供了靈活的基礎架構，我們可以根據當時的需求進行擴展，因此管理工作負載很容易。

• 降低成本

大數據和雲技術都通過減少所有權來為組織創造價值。雲的按用戶付費模型將CAPEX轉換為OPEX。另一方面，Apache降低了大數據的許可成本，該成本應該花費數百萬美元來構建和購買。雲使客戶無需大規模的大數據資源即可進行大數據處理。因此，大數據和雲技術都在降低企業成本並為企業帶來價值。

• 安全與隱私

數據安全性和隱私性是處理企業數據時的兩個主要問題。此外，當您的應用程序由於其開放的環境和有限的用戶控制安全性而託管在Cloud平台上時，這成為主要的問題。另一方面，像Hadoop這樣的大數據解決方案是一個開源應用程序，它使用了大量的第三方服務和基礎架構。因此，如今，系統集成商引入了具有彈性和可擴展性的私有雲解決方案。此外，它還利用了可擴展的分布式處理。

除此之外，雲數據是在通常稱為雲存儲伺服器的中央位置存儲和處理的。服務提供商和客戶將與之一起簽署服務水平協議（SLA），以獲得他們之間的信任。如果需要，提供商還可以利用所需的高級安全控制級別。這可確保涵蓋以下問題的雲計算中大數據的安全性：

• 保護大數據免受高級威脅。

• 雲服務提供商如何維護存儲和數據。

有一些與服務級別協議相關的規則可以保護

• 數據

• 容量

• 可擴展性

• 安全

• 隱私

• 數據存儲的可用性和數據增長

另一方面，在許多組織中，大數據分析被用來檢測和預防高級威脅和惡意黑客。

• 虛擬化

基礎架構在支持任何應用程序中都起著至關重要的作用。虛擬化技術是大數據的理想平台。像Hadoop這樣的虛擬化大數據應用程序具有多種優勢，這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的，但它簡化了大數據管理。大數據和雲計算指出了各種技術和趨勢的融合，這使IT基礎架構和相關應用程序更加動態，更具消耗性和模塊化。因此，大數據和雲計算項目嚴重依賴虛擬化

❽ 擁抱大數據 「數」中自有黃金屋

擁抱大數據：「數」中自有黃金屋
新的石油」、「類似貨幣或黃金的新型經濟資產」、「未來的自然資源」……
今天，當人們在評價種類廣泛、數量龐大、產生和更新速度驚人的大數據時，幾乎沒有人會吝嗇這些極富有渲染性甚至有些聳人聽聞的話語。伴隨著大數據在各行各業的探索之路的啟程，其蘊含的巨大價值所顯露出的「冰山一角」就已然擁有足以令世人驚嘆的力量。

大數據究竟價值幾何？
「當前，數據就是生產資料，對大數據的合理共享和利用，就會創造出巨大的財富。」中國工程院院士鄔賀銓在接受《人民郵電》報記者采訪時如是說。正因為大數據有著公認的「生產資料」的屬性，因此其創造財富的空間，幾乎是不受任何限制的，其觸角可以延伸至各行各業。
從宏觀經濟到微觀經濟，從工業到農業，從製造業到服務業，大數據就如同埋藏在沙漠中的金子一樣，正在散發出迷人的光芒。
正如鄔賀銓所說：「大數據技術可以運用到各行各業，引發新的產業變革，帶動新的產業發展。」來自美國研究機構的統計數據也有力地證明了這一點：大數據能夠為美國醫療服務業每年帶來3000億美元的價值，為歐洲的公共管理每年帶來2500億歐元的價值，幫助美國零售業提升60%的凈利潤，幫助美國製造業降低50%的產品開發和組裝成本。
誰率先把握住了大數據的機遇，誰就擁有了創造新的財富的可能，擁有了在激烈的市場競爭中傲視群雄的可能。
因為通過對海量數據的分析，可以發現行業的運行規律、市場的偏好與機會等這些最為寶貴的信息，從而讓企業決策變得更加有的放矢。以一瓶價格並不貴、看似不起眼的礦泉水為例，基於對一線銷售數據的實時分析與更新進行的經營戰略和業務策略調整，居然能夠帶來銷售額從20億元到百億元的提升，這正是發生在農夫山泉身上的真實案例。類似的案例越來越多，與此同時，大數據的價值也在各行各業中顯露出來。現在，幾乎無人會質疑大數據的價值，如何獲取價值，則成為人們當前關注的焦點。
如何從沙漠中淘到黃金？
盡管大數據有著巨大的價值，但面對廣闊的數字沙漠，如何才能發現埋藏於其中星星點點的黃金呢？
「今天的數據是泛濫的，低密度、雜亂無章、海量的大數據本身，並沒有什麼太多的價值，只有對大數據的挖掘和處理，才能產生價值。」北京航空航天大學校長、中科院院士懷進鵬向《人民郵電》報記者拋出了如是觀點，而這正代表了時下業界的主流思潮。從大數據「不僅如此多，而且變化也如此快」的現狀出發，「怎麼才能挖掘出有價值的東西」，就成為淘金的必由之路了。對此，懷進鵬認為，必須依靠技術、科學的手段，例如尋找到最優的演算法和最簡單的演算法。
事實上，大數據的興起，與技術的進步幾乎是相伴而生的。正如中國聯通信息化事業部副總經理耿向東在接受記者采訪時再三強調的那樣：「過去，對數據的處理成本比較高，因此當人們在考慮到整體擁有成本這一巨大代價時，就會放棄對數據的處理；現在，不僅數據處理的手段變得豐富起來，而且成本也得到了降低，從而令人們能夠方便、規模地應用大數據。」正是因為計算、存儲等技術的飛速發展和成本的降低以及軟硬體一體機等創新產品的出現，促使過去數據挖掘的兩大難題迎刃而解，即存在著無法處理的數據和處理成本過高問題，最終讓大數據實現了今天的價值化。
值得注意的是，應對數據挖掘的挑戰，將圍繞數據價值化的全過程。鄔賀銓表示，從數據收集、數據存儲到數據處理和結果的可視化呈現這四個環節，大數據技術的運用都面臨著挑戰。與此同時，一個全新的職業——數據科學家也正在誕生，而《哈佛商業評論》甚至稱其為21世紀「最性感」的工作。
誰來保衛我們的「財富」？
與大數據創造的財富相伴的是人們自然而然產生的對於安全的渴望。因為缺少安全保證的財富，並不是真正地「抓」在了手中。可以說，安全是大數據不能迴避而且在應用之初就必須給出解決方案的課題。
「沒有壞數據，只有對數據的不合理使用。」微軟研究及策略部門主管克瑞格·蒙迪用簡單的一句話道出了大數據安全的核心所在。今天，當誰都可以利用數據挖掘工具獲取、分析數據時，如同「皇冠上明珠」的大數據就面臨著誰都可以觸摸的危險。在大數據時代，如何避免數據被竊取和不合理使用？答案同樣是依靠技術進步。例如，世界經濟論壇在2013年2月即提出要通過高端科技來保護隱私，將安全策略的重心從管理轉移到對數據的限制使用上來。
確保數據的合理使用，離不開技術和制度的「雙管齊下」。例如，世界經濟論壇就提出所有對於數據的使用都應該登記，同時對於那些違反規定濫用數據的人要採取處罰措施。而耿向東也表示，中國聯通目前正在從技術和制度兩方面入手確保數據的安全，例如對用戶信息進行加密、為信息傳輸提供通道保護等。
不容忽視的是，對於「財富」的保護，反過來也會催生出新的商機。大數據正在重構信息安全市場，而那些能夠率先切入這場變革的安全廠商，無疑會為未來搶佔新的制高點奠定一個好的基礎。

❾ 有誰能用一句話來說明大數據的概念

大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法畢喚通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內緩盯達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更手哪凱積極目的的資訊。