哪些是大數據

⑴ 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。

⑵ 大數據是指什麼

什麼是大數據？
列舉三個常用的大數據定義:
(1)具有較強決策、洞察和流程優化能力的海量、高增長、多樣化的信息資產需要新的處理模式。
——Gartner
(2)海量數據量、快速數據流和動態數據速度、多樣的數據類型和巨大的數據價值。
—— IDC
(3)或者是海量數據、海量數據、大數據，是指所涉及的數據太大，無法在合理的時間內被截取、管理、處理、整理成人類可以解讀的信息。
—— Wiki
大數據的其他定義也差不多，可以用幾個關鍵詞來定義大數據。
首先是「大尺度」，可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列中積累大量數據，二是對數據進行深度提煉。
其次，「多樣化」可以是不同的數據格式，比如文字、圖片、視頻等。，可以是不同的數據類別，如人口數據、經濟數據等。，也可以有不同的數據源，如互聯網和感測器等。
第三，「動態」。數據是不斷變化的，它可以隨著時間迅速增加大量的數據，也可以是在空間不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞定義了大數據的形象。
但是，需要一個關鍵能力，就是「處理速度快」。如果有這樣的大規模、多樣化、動態的數據，但是需要很長時間的處理和分析，那就不叫大數據。從另一個角度來說，要實現這些數據的快速處理，肯定沒有辦法手工實現，所以需要藉助機器來實現。

⑶ 大數據包括一些什麼

大數據（big data），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。
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》 [1] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採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）。
大數據包括一些什麼？
首先，數據收集
ETL工具負責從分布式異構數據源（如關系數據和平面數據文件）中提取數據到臨時中間層進行清理，轉換，集成，最後載入到數據倉庫或數據集市成為在線分析過程。數據挖掘的基礎。
第二，數據訪問
關系資料庫，NOSQL，SQL等
第三，基礎設施
雲存儲，分布式文件存儲等。
四是數據處理
自然語言處理（NLP）是一門研究人與計算機之間語言問題的學科。處理自然語言的關鍵是讓計算機「理解」自然語言，因此自然語言處理也稱為自然語言理解（NLU），也稱為計算語言學。一方面，它是語言信息的處理。另一方面，一個分支是人工智慧（AI）的核心主題之一。
五，統計分析
假設檢驗，顯著性檢驗，差異分析，相關分析，T檢驗，方差分析，卡方分析，偏相關分析，距離分析，回歸分析，簡單回歸分析，多元回歸分析，逐步回歸，回歸預測和殘差分析嶺回歸，邏輯回歸分析，曲線估計，因子分析，聚類分析，主成分分析，因子分析，快速聚類和聚類，判別分析，對應分析，多元對應分析（最佳尺度分析），Bootstrap技術等。
六，數據挖掘
分類，估計，預測，親和力分組或關聯規則，聚類，描述和可視化，Deion和可視化，復雜數據類型挖掘（文本），Web，圖形圖像，視頻，音頻等）。
第七，模型預測
預測模型，機器學習，建模模擬。

⑷ 大數據具體是什麼

二、什麼是大數據（大數據是什麼？）

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通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

三、發展歷程（大數據發展是否成熟？）

目前，我國大數據產業正處於高速發展期，多種商業模式得到市場印證，新產品和服務不斷推出，細分市場走向差異化競爭。

四、和傳統數據的區別（跟傳統數據有什麼區別？）

1、傳統數據信息化：

傳統數據信息化大多是存貯在本地，非全部公開數據資源，例如市場調研數據、企業數據、生產數據、製造數據、消費數據、醫療數據、金融數據等數據資源；把握數據資源的企業或行業也必然成為大數據的直接受益者。

2、大數據之移動互聯網：

移動互聯網的快速發展，搜索引擎及智能手機等移動設備成為重要的數據入口。社交網路、電子商務以及各類應用APP等將分散的"小數據"變成"大數據"。

3、大數據之物聯網：

物聯網的發展能夠實現"萬物互聯"，所有事物產生的信息都是數據，所有事物之間都具有"數據化"的聯系。

五、應用領域（大數據用在哪些地方？）

⑸ 什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。

⑹ 大數據是什麼

大數據的概念可能不同的人會有不同的理解，我自己從08年開始從事大數據相關的工作，那個時候我們是覺得自己搞的是雲計算和數據倉庫，而到了2011、2012年的時候，國內大數據的概念才興起來，之後就是炒了三年的概念。

因為從事這一方向，這幾年不斷會有人問我什麼是大數據？我一直都回答不好。在最近的幾個月，我對這一概念思考的更多一些，結合看過的一些資料（如《大數據時代》、《數學之美》第二版、《矽谷之謎》、吳軍的演講材料等）和實際的經歷，算是有了一些認識。與其說認識，還不如說是總結，換個角度看待這個問題，分為大數據概念和大數據思維。

我把大數據的概念總結為四個字：大、全、細、時。

大數據之大

我們先來看一組數據：
網路每天採集的用戶行為數據有1.5PB以上
全國各地級市今天的蘋果價格數據有2MB
1998年Google抓取的互聯網頁面共有47GB（壓縮後）
一台風力發電機每天產生的振動數據有50GB

網路每天的行為數據1.5個PB夠大吧？我們毫無懷疑這是大數據。但全國各個地級市今天的蘋果價格只有2MB大小，是典型的小數據吧？但如果我們基於這個數據，做一個蘋果分銷的智能調度系統，這就是個牛逼的大數據應用了。Google在剛成立的時候，佩奇和布林下載了整個互聯網的頁面，在壓縮後也就47GB大小，現在一個U盤都能裝的下，但Google搜索顯然是個大數據的應用。如果再來看一台風機每天的振動數據可能都有50GB，但這個數據只是針對這一台風機的，並不能從覆蓋面上，起到多大的作用，這我認為不能叫大數據。

這里就是在強調大，是Big不是Large，我們強調的是抽象意義的大。

⑺ 生活中有哪些大數據

網路日誌、感測器網路、社會網路、社會數據、互聯網文體和文件、呼叫詳細記錄、天文學、醫療記錄，籃球比賽中利用大數據對球員的個人在比賽場上的數據分析。

通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒；通過對城市交通數據的收集處理，大數據技術能實現城市交通的優化。這些都是大數據在生活中的應用。

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。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

2、 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

⑻ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。