『壹』 根據圖中的數據,你還能想到什麼
我想到你肯定忘記貼圖了！
『貳』 什麼是大數據，看完這篇就明白了
什麼是大數據
如果從字面上解釋的話，大家很容易想到的可能就是大量的數據，海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂，但如果用專業知識來描述的話，就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。
大數據的特點
海量化
這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。
MB，全稱MByte，計算機中的一種儲存單位，含義是「兆位元組」。
1MB可儲存1024×1024=1048576位元組（Byte）。
位元組（Byte）是存儲容量基本單位，1位元組（1Byte）由8個二進制位組成。
位（bit）是計算機存儲信息的最小單位，二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。
通俗來講，1MB約等於一張網路通用圖片（非高清）的大小。
1GB=1024MB，約等於下載一部電影（非高清）的大小。
1TB=1024GB，約等於一個固態硬碟的容量大小，能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像（200MB/個）長達半年左右。
1PB=1024TB，容量相當大，應用於大數據存儲設備，如伺服器等。
1EB=1024PB，目前還沒有單個存儲器達到這個容量。
多樣化
大數據含有的數據類型復雜，超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據，非結構化數據，半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。
①結構化數據
結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲，表現為二維形式的數據。一般特點是：數據以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的。所以，結構化的數據的存儲和排列是很有規律的，這對查詢和修改等操作很有幫助。
但是，它的擴展性不好。比如，如果欄位不固定，利用關系型資料庫也是比較困難的，有人會說，需要的時候加個欄位就可以了，這樣的方法也不是不可以，但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的，這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位，但這樣的話，時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態，即哪個欄位保存有哪些數據。
②半結構化數據
半結構化數據是結構化數據的一種形式，它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構，但包含相關標記，用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬於同一類實體可以有不同的屬性，即使他們被組合在一起，這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。
③非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。
快速化
隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展，全球大數據儲量迅猛增長，成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年，全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下，大數據產業將會不斷豐富商業模式，構建出多層多樣的市場格局，具有廣闊的發展空間。
核心價值
大數據的核心價值，從業務角度出發，主要有如下的3點：
a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；
b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等。
c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等。
大數據能做什麼？
1、海量數據快速查詢(離線)
能夠在海量數據的基礎上進行快速計算，這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下，使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。
2.海量數據實時計算（實時）
在海量數據的背景下，對於實時生成的最新數據，需要立刻、馬上傳遞到大數據環境，並立刻、馬上進行相關業務指標的分析，並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。
3.海量數據的存儲（數據量大，單個大文件）
大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)
大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件，甚至更大。
4.數據挖掘（挖掘以前沒有發現的有價值的數據）
挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果，使用大數據能夠計算出。
挖掘（演算法）有價值的數據。在海量數據背景下，使用數據挖掘演算法，挖掘有價值的指標（不使用這些演算法無法算出）
大數據行業的應用？
1.常見領域
2.智慧城市
3.電信大數據
4.電商大數據
大數據行業前景(國家政策)？
2014年7月23日，國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例（草案）》
2015年6月19日，國家主席、總理同時就「大數據」發表意見：《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》
2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號
2016年12月18日，工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》
2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》
2018年7月1日，國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》
2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。」
總結
我國著名的電商之父，阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過，未來10年，乃至20年，將是人工智慧的時代，大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說，未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。
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『叄』 看到統計表中的數據,你想到了什麼
根據統計表中的數據分析一下切合實際的情況，有數據說話是比較有力的，光是口說是沒有說服力的。
『肆』 地球大約只能養活80億人口，看到這個數據你想到了什麼
人類必須移民火星。這個數據應該是根據地球上的生產者(植物)數量得出的
『伍』 數據的作用
就我想到的，有以下的幾點:
1.記錄作用。用數據記錄下來我們可以在很久之後依然能找到
2.數據分析。基於數據來分析對應現象，或者說現象可以由數據抽象出來
3.數據挖掘。可以通過分析數據後，進行同步比對，來發現數據提供源的潛在信息
『陸』 林則徐虎門銷煙銷毀的數據可以讓我們想到什麼
虎門銷煙，是指1839年（道光十九年）中國清朝欽差大臣林則徐在廣東省從外商手中收繳鴉片、從中國民間收繳煙膏煙具，並在東莞虎門集中銷毀的歷史事件。1839年6月3日（即清宣宗道光十九年，歲次己亥四月廿二），林則徐下令在虎門海灘當眾銷毀鴉片，至6月25日結束，共歷時23天，銷毀鴉片19187箱和2119袋，總重量2376254斤。繳煙過程中，林則徐對英人「不公強辦」，及隨後林維喜案的中英司法和軍事沖突，成為次年中英第一次鴉片戰爭的直接導因，並令戰敗的清政府簽訂了中國近代史上第一個不平等條約《南京條約》。
『柒』 什麼是數據觀念
數據觀念主要表現在以下的這么幾個方面：通過收集數據、描述數據、分析數據的過程，作出合理的決策；能對數據的來源、收集和描述數據的方法、由數據得到的結論進行合理的質疑。
具體來說，數據觀念包括以下幾個方面：
(1）數據的意識。能想到用數據來處理問題。實際上用數據來進行推斷是一種重要的思維方式
(2)體會數據中是蘊含著信息的。所以我們要經歷收集數據、描述數據、分析數據的過程，即數據處理的過程，把信息提取出來。
(3)根據背景來選擇合適的方法。
『捌』 一個滴水的水龍頭，多長時間能滴一杯水根據你所收集到的數據，你能想到什麼數學問題
你需要獲取一些必要數據，以下兩個工具不可少：
一個量杯，一個秒錶。
數據獲取：
水滴的速度。數10滴水滴或20滴，用秒錶掐時間，多次測量，取平均值，獲得水滴速度n，單位滴/秒。
水滴體積。數50、100滴或更多水滴，用空量杯接住，求出每滴水體積v，單位毫升。也是多次測量求平均。
杯子的容積。杯子裝滿水，藉助量杯量出杯子容積V，單位毫升。考慮到倒水可能灑出，也是多次測量取平均。
獲得以上三個數據，結果就出來了：
滴滿一杯水時間為：
t=V/(nv），單位秒
『玖』 什麼是數據思維
數據思維是指把營銷過程中的各項因素轉化成數據進行研究。數據實際上是營銷的科學導向的自然演化。
1.定量思維，即提供更多描述性的信息，其原則是一切皆可測。不僅銷售數據、價格這些客觀標准可以形成大數據，甚至連顧客情緒（如對色彩、空間的感知等）都可以測得，大數據包含了與消費行為有關的方方面面。
2.相關思維，一切皆可連，消費者行為的不同數據都有內在聯系。這可以用來預測消費者的行為偏好。
3.實驗思維，一切皆可試，大數據所帶來的信息可以幫助制定營銷策略。
這就是三個數據運用遞進的層次：首先是描述，然後是預測，最後產生攻略。
第一步：進行數據的基本管理，先得有數，這裡面第一個要有數據意識，看到一些重要的數據要把它記下來，不管是記在頭腦當中還是電腦裡面，要有這種意識。同時也要求門店或者下屬，或者代理商要實時准確客觀地傳遞數據，對企業來講如果門店沒有實時管理這些數據，談數據化管理就是白談。
第二步：是要有養數據的意識，我們常常到數據都會想到數據，但是現在很多零售企業都誤解了數據這個詞，運用數據並不一定就是大數據。傳統領域的數據往往都是小數據，離大數據還有很遠的距離。特別是很多零售店鋪連最基本的數據都沒有，現在相當多的零售店鋪採用手工輸入存儲數據的方式。所以數據思維歸根結底先得有數據，再去積累數據，最後把數據運用到業務中去，我們才能談得上去做分析，去做績效考核，去做管理。