大數據有哪些

① 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。

② 大數據的特徵有哪些

大數據的特徵都有哪些
數據量大（Volume）
第一個特徵是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。
類型繁多（Variety）
第二個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低（Value）
第三個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
速度快、時效高（Velocity）
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭

③ 大數據技術包括哪些

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

④ 大數據有哪些類型

1、結構化數據

可以以固定格式存儲，訪問和處理的數據稱為“結構化數據”。由於此數據採用類似的格式，因此企業可以通過執行分析來獲得最大的收益。還發明了各種先進技術來從結構化數據中提取數據驅動的決策。但是，由於結構化數據的創建已經達到Zettabytes標記，因此世界正朝著這樣一個程度發展。

2、非結構化數據

任何以未知形式或結構出現的數據都屬於非結構化數據。處理非結構化數據並對其進行分析以獲取數據驅動的答案是一項艱巨的任務，因為它們來自不同類別，將它們放在一起只會使情況變得更糟。包含簡單文本文件，圖像，視頻等的組合的異構數據源是非結構化數據的示例。

3、半結構化數據

半結構化數據中同時具有結構化和非結構化數據。我們可以看到半結構化數據是形式化的結構，但實際上它不是在關系DBMS中用表定義來定義的。Web應用程序數據是半結構化數據的示例。它具有非結構化數據，例如日誌文件，事務歷史記錄文件等。OLTP系統旨在與結構化數據一起工作，其中數據存儲在關系中。

⑤ 常見大數據應用有哪些

大數據早已成為流行詞，但究竟何為大數據，卻不是人人都能說清楚的。簡而言之，大數據就是需要利用專業的處理工具進行分析，從而有利於做出更科學，更合理決策的信息資產。大數據的應用已深深嵌入到我們的日常生活中，影響著我們生活的方方面面，本文將列舉幾個方面，一起管中窺豹，讓人們對大數據有更直觀的認識。

一、購物營銷

當我們打開淘寶，京東等購物APP時，總是會發現，這些APP比我們自己還懂自己，能夠未卜先知地知道我們最近需要什麼。

籃球迷在湖人贏了比賽的時候打開淘寶，會發現詹姆斯的球衣就在首頁;

一個懷孕的媽媽，打開京東，發現進口的奶粉已經在召喚她購買;

一個經常聽神曲的大媽，廣場舞音響的推薦總在眼前。

這就是商家通過手機瀏覽的數據分析，知道我們近期的需求，之後精準地向我們進行推銷。

如今人們網路購物的行為越來越頻繁，網路購物的體驗也越來越好。而影響網路購物體驗的一個最重要的方面就是物流的速度。

雙11十多年前就火爆中國，但人們記憶猶新的就是雙11買的物品很長時間才能拿到，少則一周，多則半個月，嚴重影響購物者的體驗。而如今雙十一的成交量增加了上百倍，但送貨的速度卻提升了不少。很多物品能保證晚上下單，第二天就送達，即使購買的是新疆的葡萄乾，也能在24小時到貨。

速度提升的背後，離不開大數據的賦能。物流倉儲與購物平台合作，通過分析用戶的瀏覽數據，購物車，下定金情況，預知某一地區的購買量，進行提前備貨。當用戶付款之後，貨物是從離用戶100公里內的倉儲中心發貨，而不是千里之外的新疆發貨。

通過大數據中心的調控，物流分揀系統能最科學合理的進行裝車。在智慧系統的指引下，快遞員也能按照最優的線路進行高效的配送。

二、交通出行

如今網路地圖、高德地圖已經成了我們出行必不可少的工具。沒了地圖，很多時候我們將寸步難行。有了地圖，即使在九曲回腸的復雜道路中，也可以順利的抵達我們想去的一個網紅美食店。

手機地圖能夠做到精準的導航和實時的路況預測得益於大數據的分析。

一是地圖公司有自己數據採集車，前期採集了海量的數據存儲在資料庫中。

二是每一個使用地圖的用戶，都共享了自己的位置，貢獻了自己的數據。通過對同一時間段同一路段用戶的使用情況進行分享，地圖很容易就能得知哪裡堵車，哪裡暢通，提前告知使用者。

三、政務處理

大數據在助力政府的政務處理方面同樣發揮著重要的作用。近年來精準扶貧是各級政府的首要工程，扶貧如何做到精準，考驗著政府的執政能力。

精準扶貧首先要做到的就是精準，貧困戶是不是真正的貧困戶，這在過往是一件很難解決的難題。上級政府只有依靠下級政府的統計上報進行撥款，於是關系戶成了貧困戶，真正貧困的人卻難以得到實質性的幫助。

現如今有了大數據的加持，政府通過建檔立卡，通過網路數據分析，對每一個貧困戶進行核實。家裡老人的就醫記錄，子女的工資水平，養殖等副業的收入等等都將進行評估，以確保精準扶貧落實到位。

電信詐騙無孔不入，但當電信詐騙遇上大數據，詐騙分子也將插翅難逃。如今利用大數據分析，詐騙簡訊，詐騙網站很容易被識別攔截。通過分析詐騙分子的「偽基站」地址，登錄網址等信息也能很快鎖定詐騙分子的藏身之處。

四、信用體系

俗話說民無信不立，國無信不強。可見信用對於個人，對於國家都有非常重要的意義。但如何識別一個人是否有信用，卻不是一件容易的事。

在熟人社會里，我們可以通過一個人過往的表現，言行來判斷他的信用。但在陌生人社會里，想要判定一個人是否有信用就很難了。這也影響了整個社會的運行，例如信用系統不完善，個人去銀行貸款很難，網路購物也難以發展。

但如今有了大數據，這些難題都迎刃而解了。例如支付寶的芝麻積分，就是通過分析用戶的學歷、存款、購物行為、交友特徵、履約歷史等等數據來賦予用戶對應的分數，表示用戶的信用等級，同時將特定的特權開放給對應等級的用戶。

現在支付寶、微信等信用數據都已並入央行主導的國民信用體系裡，成為國家隊。中國也正式建立了自己的信用體系，真正實現了有信用走遍天下都不怕，無信用則寸步難行。

20世紀最重要的資源是石油，誰掌握了石油，誰就統治了世界。21世紀最重要的資產則是數據，誰能在數據這座金礦中挖出黃金，誰就能掌握話語權，造福社會，創造財富。

⑥ 大數據包括什麼

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。

大數據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資料庫軟體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徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於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，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲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台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(6)大數據有哪些擴展閱讀：

大數據的應用

1、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。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、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。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

⑦ 大數據的主要特徵有哪些

大量化(Volume)指數據的數量巨大。日新月異的信息存儲技術使得存儲大量數據的成本越來越低，特別是分布式存儲技術的日益成熟，逐漸使得存儲 PB、EB 甚至 ZB 級別的數據成為可能。

多樣性(Variety)指數據的種類繁多。只需要連上互聯網，就可以隨時隨地查看並獲取想要的數據，但與此同時也面臨了一系列的挑戰。互聯網上的數據雖多，但大部分數據的呈現形式為非結構化或半結構化的。如何將不同的數據結構歸結到統一的結構中是一個重要的問題。

快速化(Velocity)是指目前大數據時代，數據越來越實時化，數據的產生與處理速度逐漸能夠滿足人們的需求。

價值密度低(Value)是大數據中最為關鍵的一點， 雖然真實世界中的數據量極大，但真正有價值的內容 卻較少。以監控視頻為例，雖然監控視頻的內容極其之大，但實際有價值的部分可能不過幾分鍾。如何利用雲計算等技術從大量的數據中提取出最為關鍵、最有價值的部分，並將信息轉換成知識是值得研究的內容。

⑧ 大數據有哪些相關技術

雲技能

大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集剖析需求分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。能夠說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。大數據需求的雲技能，比方虛擬化技能，分布式處理技能，海量數據的存儲和管理技能，NoSQL、實時流數據處理、智能剖析技能(類似模式識別以及自然語言理解)等。

分布式處理技能

分布式處理系統能夠將不同地址的或具有不同功用的或具有不同數據的多台計算機用通訊網路連接起來，在控制系統的統一管理控制下，和諧地完成信息處理使命。比方Hadoop。

存儲技能

大數據能夠抽象地分為大數據存儲和大數據剖析，這兩者的聯系是：大數據存儲的意圖是支撐大數據剖析。到目前為止，還是兩種天壤之別的計算機技能領域：大數據存儲致力於研製能夠擴展至PB甚至EB等級的數據存儲平台;大數據剖析關注在最短時刻內處理大量不同類型的數據集。

感知技能

大數據的採集和感知技能的開展是緊密聯系的。以感測器技能，指紋識別技能，RFID技能，坐標定位技能等為根底的感知才能提高同樣是物聯網開展的基石。

⑨ 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。