肉雞大數據是從哪裡來的

1. 大數據從哪裡來該怎麼用

我認為，在目前階段，這兩類數據都有不可替代的價值，共同構成大數據的基礎。數據獲取的關鍵是數據的「在線化」，除了原本就在網路活動中產生的數據，有的數據是線下生產的，這就存在一個上線的問題。正是由於數據在線，大大提高了數據使用的便宜性和便利性，大數據應用才得以發生。到哪裡去，就是數據的處理和應用。技術上的關鍵是演算法，人們談論大數據，往往忽略這一點，認為有數據就夠了，但其實如果找不到

2. 大數據來自哪裡大數據會去哪裡

大數據來自哪裡?大數據會去哪裡?
初識大數據，首先我們需要知道什麼是大數據呢？用通俗一點的話來說就是一堆一堆又一堆的、海量的數據。通過網路我們知道「大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，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。」
在當下的互聯網飛速發展的時代，任何一個技術都是為了達到某種目的而發展的，而大數據從根本上來說就是為了做決定存在的，大數據為企業的決策提供有力的依據。比如市場方針的制定，精準營銷的目標群體、營銷數據等等。大數據的存在不僅是為企業提供了數據支撐，而且為用戶提供了更為便捷的信息和數據服務。
大數據體現的是數據的數量多，數據類型豐富。我們需要通過對數據的關系的的挖掘，才能最終將數據進行更好地利用。
誰是物聯網？
物聯網是什麼呢？通俗的概念來講，物聯網就是通過網路信息技術和工業自動化控制技術將硬體和網路進行有效的集合並通過感測器進行對應的信息控制，以此達到對物件的自動控制的混合網路。通過網路我們知道「物聯網（The Internet of things）就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網路的融合應用。」
隨著工業控制、信息識別和互聯網網路的發展，物聯網將是下一個信息浪潮。
大數據與物聯網的聯系既有區別也關聯。以小編的個人愚見，物聯網行業如果需要有較好的發展，那麼需要大數據強力的支持，而針對物聯網行業的大數據，則是不斷來源於物聯網超級終端的數據採集。所以，物聯網對大數據的要求相比於大數據對物聯網的依賴更為嚴重。
大數據來自哪裡？大數據會去哪裡？
淺談大數據的來源
大數據的來源這個問題其實很簡單，大數據的來源無非就是我們通過各種數據採集器、資料庫、開源的數據發布、GPS信息、網路痕跡（購物，搜索歷史等）、感測器收集的、用戶保存的、上傳的等等結構化或者非結構化的數據。
淺談大數據能夠帶給我們什麼
大數據能給我們帶來什麼？很多公司現在都在炒大數據的概念，但是真正能做好的有幾個呢？大數據重在積累、強在分析、利於運用。沒有經過多年的有意的數據收集、沒有經過嚴謹細心的數據分析。那麼，如何來談論大數據能給企業或者個人來帶來便捷呢？
大數據能帶給企業的項目立項的數據支撐、精準化營銷、電商的倉位儲備等等。但是針對個人用戶有時候就是麻煩了，因為你隨時都可以接收到很多的營銷簡訊、隱私暴露太多。另外對於個人用戶大數據的好處是可以快速找到自己想要東西、為用戶提供信息服務、獲取消費指導等等。換個角度看問題的話，小編認為應該是利大於弊。
大數據是怎麼帶給我們想要的支撐？
龐大的數據需要我們進行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作，通過這些動作後，我們開始建立數據分析的維度，通過對不同的維度數據進行分析，最終我們才能得到我們想到的數據和信息。
1、 項目立項前的市場數據分析為決策提供支撐；
2、 目標用戶群體趨勢分析為產品提供支撐和商務支撐；
3、 通過對運營數據的挖掘和分析為企業提供運營數據支撐；
4、 通過對用戶行為數據進行分析，為用戶提供生活信息服務數據支撐和消費指導數據支撐。
如何通過大數據挖掘潛在的價值？
模型對於大數據的含義
模型有直觀模型，物理模型，思維模型，符合模型等。我們在進行數據挖掘前需要考慮我們需要用這些數據來干什麼？需要建立怎麼樣的模型？然後根據模型與數據的關系來不斷優化模型。
只有建立了正確的模型才能讓數據的挖掘和分析更有便捷。

3. 大數據的中的數據是從哪裡來的

大數據應用中的關鍵點有三個，首要的就是大數據的數據來源，我們在分析大數據的時候需要重視大數據中的數據來源，只有這樣我們才能夠做好大數據的具體分析內容。那麼大家知不知道大數據的數據來源都是通過什麼渠道獲得的？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
對於數據的來源很多人認為是互聯網和物聯網產生的，其實這句話是對的，這是因為互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累並持續產生海量數據。而物聯網設備每時每刻都在採集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據的數據來源，正在不斷產生各類應用。國外關於大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，是我們常用的數據來源。
而數據的來源是我們評價大數據應用的第一個關注點。首先需要我們看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是好數據還是壞數據，能否保障這個應用的實效。對於來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要藉助其他資源渠道。對於從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對於從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪裡來是分析大數據應用的起點，只有我們找到了好的數據來源，我們就能夠做好大數據的工作。這句需要我們去尋找數據比較密集的領域。
一般來說，我們獲取數據的時候需要數據密集的行業中挖掘數據，主要就是金融、電信、服務行業等等，而金融是一個特別重要的數據密集領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。
我們在這篇文章中為大家介紹了大數據的數據來源以及數據密集的領域，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

4. 大數據主要來源於什麼

來源：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。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

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。

(4)肉雞大數據是從哪裡來的擴展閱讀：

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，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。

第二層面是技術，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。

第三層面是實踐，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。

5. 大數據信息來源於哪裡為什麼有虛假

• 大數據概念最初起源於美國，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡議發展起來的。大約從2009年始，「大數據」成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。

• 大數據是一個不斷演變的概念，當前的興起，是因為從IT技術到數據積累，都已經發生重大變化。當今世界，大數據無處不在，它影響到了我們的工作、生活和學習，並將繼續施加更大的影響。

關於「大數據」概念產生的來龍去脈:

• 「大數據」的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》

  盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙.

• 最早應用「大數據」的是麥肯錫公司（McKinsey）.對「大數據」進行收集和分析的設想，來自於世界著名的管理咨詢公司麥肯錫公司。麥肯錫公司看到了各種網路平台記錄的個人海量信息具備潛在的商業價值，於是投入大量人力物力進行調研，在2011年6月發布了關於「大數據」的報告，該報告對「大數據」的影響、關鍵技術和應用領域等都進行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視，而後逐漸受到了各行各業關注。

• 「大數據」的特點由維克托•邁爾-舍恩伯格和肯尼斯•庫克耶在《「大數據」時代》中提出維克托•邁爾-舍恩伯格和肯尼斯•克耶編寫的《大數據時代》中提出：「大數據」的4V特點：

• Volume（數據量大）

• Velocity（輸入和處理速度快）

• Variety（數據多樣性）

• Value（價值密度低）

6. 大數據「掃黃」來了，什麼是「大數據掃黃」你還敢去「賣淫嫖娼」嗎

很多人認為，食色性也。在古代，有些機構專門培養像杜十娘、李師師這樣的人，但是，在當下，這種事情是不允許的。為了防止這種情況出現，相關部門採用了大數據來鑒別。在這種情況下，還是不要去做這種無意義的事情了。

要是兜里的錢多了，那就多孝敬一下父母，讓他們的生活，越來越好。要是沒有錢，那就跟王寶強那樣，使勁拼搏，讓自己的生活，有了質的改觀，這也算是對得起自己，對得起父母。大家對此，是怎麼看的？

7. 大數據從哪裡來

大數據的定義。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。

大 數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到 其內在規律。

8. 「大數據殺手」事件登上熱搜，各大平台被質疑，事件背後的根源問題是什麼

實則而外電商購物，點外賣、訂酒家、訂機票，買假票都可能產生殺熟。而上述旁及的這些，差一點美團都有關系，大數目殺熟的引發莫過於太大，於是美團不久前兩天淪落大數目殺熟質詢的贅。

中原裁判文書網頒布一份判詞出示，京師某網路公司負責人朱某找到金立分公司致璞科技，由朱某開銷木馬病毒，金立肩負在部手機出廠前植入到手機中。植入病毒之後，無繩機就成為了方可被黑客遠距離操控的肉雞。用戶心有餘而力不足想像，部分非法定廠商，曾經把在部手機出廠前植入病毒奉為一種好端端操作。一邊是無良廠商採集甚或並未下線的竊取用戶數據，單向是一部分人還在用綜采來的額數開展演算法支配。這鬼祟是境內隱衷數據保護的短斤缺兩，索要無微不至。

9. 肉雞下蛋嗎.肉雞從哪來

去牧場購買幼崽，然後養殖，可以去加工房，加工雞肉。

10. 肉雞是什麼啊

所謂肉雞就是指專門用於生產雞肉的仔雞，它是食用肉仔雞的總稱。現代肉雞的概念與傳統肉雞截然不同。50年代以前，傳統肉雞主要來源於淘汰的小公雞和產蛋雞，而現代肉雞則是指通過專門化品系配套雜交生產的專門用於食肉的雞。根據屠宰期和體重大小的不同，一般分為肉用仔雞、炸用仔雞和烤用仔雞。肉用仔雞一般2千克左右屠宰，炸用仔雞較大一些，烤用仔雞則更大。現在各國生產的肉雞都以肉仔雞為主。東、西方各國由於消費習慣和烹調方式的不同，肉仔雞出售的體重和日齡也有所不同。美國所說的肉用仔雞，大部分為6～7周齡，體重在1.90～2.25千克出售的肉雞。在加工雞肉產品中，作1/2或1/4分割的約佔50%，加工成凈肉的約有30%，加工白條、凈膛和胴體的肉雞約佔20%，這些加工雞肉產品中約有30%用作快餐。而北歐、東歐各國及荷蘭生產的肉用仔雞，大部分4～5周齡、體重在1.3～1.5千克出售，且多以整雞或1/2或1/4分割後作烤雞用。西班牙、義大利、法國等南歐各國生產的肉用仔雞，一般在6～7周齡、體重1.8～2.2千克出售，多用於帶骨烤或煮菜用。日本則很特殊，大部分肉雞加工成凈肉用，約佔80%，帶骨用的只佔20%左右。在世界上肉雞出售體重最大的，一般在1.9～2.7千克。這是因為雞大，出肉率高，凈肉成本低，且零售店歡迎腿肉和胸肉。日本生產的體重在1.1～1.5千克的小型肉用仔雞，主要是供旅館、飯店、菜館等業務用，這種小型雞一般養4～5周齡出售，數量約占總產量的20%左右。