什麼樣才稱為大數據舉例

❶ 大數據的定義是什麼

大數據首先是一個非常大的數據集，可以達到TB(萬億位元組)甚至ZB(十萬億億位元組)。這裡面的數據可能既有結構化的數據，也有半結構化和非結構化的數據，而且來自於不同的數據源。

結構化的數據是什麼呢？對於接觸過關系型資料庫的小夥伴來說，應該一點都不陌生。對了，就是我們關系型資料庫中的一張表，每行都具有相同的屬性。如下面的一張表：

（子標簽的次序和個數不一定完全一致）

那什麼又是非結構化數據呢?這類數據沒有預定義完整的數據結構，在我們日常工作生活中可能更多接觸的就是這類數據，比如，圖片、圖像、音頻、視頻、辦公文檔等等。

知道了這三類結構的數據，我們再來看看大數據的數據源有哪些呢?歸納起來大致有五種數據源。

一是社交媒體平台。如有名氣的Facebook、Twitter、YouTube和Instagram等。媒體是比較受歡迎的大數據來源之一，因為它提供了關於消費者偏好和變化趨勢的寶貴依據。並且因為媒體是自我傳播的，可以跨越物理和人口障礙，因此它是企業深入了解目標受眾、得出模式和結論、增強決策能力的方式。

二是雲平台。公有的、私有的和第三方的雲平台。如今，越來越多的企業將數據轉移到雲上，超越了傳統的數據源。雲存儲支持結構化和非結構化數據，並為業務提供實時信息和隨需應變的依據。雲計算的主要特性是靈活性和可伸縮性。由於大數據可以通過網路和伺服器在公共或私有雲上存儲和獲取，因此雲是一種高效、經濟的數據源。

三是Web資源。公共網路構成了廣泛且易於訪問的大數據，個人和公司都可以從網上或「互聯網」上獲得數據。此外，國內的大型購物網站，淘寶、京東、阿里巴巴，更是雲集了海量的用戶數據。

四是IoT(Internet of Things)物聯網數據源。物聯網目前正處於迅猛發展勢頭。有了物聯網，我們不僅可以從電腦和智能手機獲取數據，還可以從醫療設備、車輛流程、視頻游戲、儀表、相機、家用電器等方面獲取數據。這些都構成了大數據寶貴的數據來源。

五是來自於資料庫的數據源。現今的企業都喜歡融合使用傳統和現代資料庫來獲取相關的大數據。這些數據都是企業驅動業務利潤的寶貴資源。常見的資料庫有MS Access、DB2、Oracle、MySQL以及大數據的資料庫Hbase、MongoDB等。

我們再來總結一下，什麼樣的數據就屬於大數據呢？通常來大數據有4個特點，這就是業內人士常說的4V，volume容量、 variety多樣性、velocity速度和veracity准確性。

❷ 什麼叫大數據

大數據概述
專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，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。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。
希望對您有所幫助！~

❸ 「大數據」是什麼意思請舉例說明。

大數據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。
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,社交媒體和來自感測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,感測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-從傳統資料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。

❹ 什麼是大數據,通俗的講

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。

❺ 大數據是什麼意思舉例說明

大數據（big data），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。例如：洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生；google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布；統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

大數據理論：

1、理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

2、技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

3、實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

❻ 大數據的四個特點舉例

大數據是什麼？其實很簡單，大數據其實就是海量資料巨量資料，這些巨量資料來源於世界各地隨時產生的數據，在大數據時代，任何微小的數據都可能產生不可思議的價值。大數據有4個特點，為別為：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值），一般我們稱之為4V。
大數據

所謂4V，具體指如下4點：

1．大量。大數據的特徵首先就體現為「大」，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

2．多樣。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。
大數據

3．高速。大數據的產生非常迅速，主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。並且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對於一個平台而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。基於這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平台都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

4.價值。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

大數據

在大數據時代，每個人都會享受到大數據所帶來的便利。買東西可以足不出戶；有急事出門可以不用再隨緣等計程車；想了解天下事只需要動動手指。雖然大數據會產生個人隱私問題，但總的來說，大數據還是在不斷的改善我們的生活，讓生活更加方便

❼ 大數據時代，幾個例子告訴你什麼叫大數據

例子：比如，阿里每天都在收集每一個淘寶用戶的各個方面的信息參考（千人千面）。然後再用大數據演算法來推薦給你現在需要的產品，或者廣告，這個就是大數據。我說的是最淺顯的一種大數據。 大數據就沒有隱私，手機里的APP都回收集你的一切的數據，一切的數據，這樣呢，你在淘寶上看了看一款手機，那麼當你關了淘寶，打開了今日頭條，你如果注意的話，你會發現，頭條今日推薦你的廣告就是手機，文章內容也會偏向手機之內的。這就是大數據。

• 所謂大數據無非就是一大堆數據。

• 只不過，這個數據有點大：



• 小的 1、2 G，多的上千、上萬 G

• 然後企業利用這些數據 + 程序 code，分析出自己想要的東西：



• 用戶行為

• 用戶習慣

• 怎麼才能從用戶身上賺到錢。