❶ 关于大数据的来源 以下理解正确的是哪些
数据（big data）指定间范围内用规软件工具进行捕捉、管理处理数据集合需要新处理模式才能具更强决策力、洞察发现力流程优化能力海量、高增率化信息资产
维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写《数据代》 数据指用随机析（抽调查）捷径采用所数据进行析处理数据5V特点（IBM提）：Volume（量）、Velocity（高速）、Variety（）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）
❷ 关于大数据的特征理解正确
这个你的看谁去理解了，外行人去理解大数据的话，肯定是以为大数据就是很多很大的数据，内行人去理解的话可能就是很多很多的工具和代码了。这就是内行和外行的区别了。不过没有对错，都是有道理的解释。大数据培训柠檬学院。
❸ 关于大数据的内涵，以下理解正确的是.标记 a.大数据还是一种思维方
大数据的计算需要软件工具，包括各种汇集和智能算法和各种框架如MapRece，和硬件包括各种集群设备，以及中间件如各种虚拟系统
❹ 大数据的三重内涵
大数据的三重内涵
大数据在业内并没有统一的定义。不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。赛迪智库指出，大数据是一个相对的概念，并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才称得上是大数据。事实上，随着时间推移和数据管理与处理技术的进步，符合大数据标准的数据集合的规模也在并将继续增长。同时，对于不同行业领域和不同应用而言，“大数据”的规模也不统一。
虽然“大数据”直接代表的是数据集合这一静态对象，但赛迪智库经过深入研究认为，目前所提到的“大数据”，并不仅仅是大规模数据集合本身，而应当是数据对象、技术与应用三者的统一：
1.从对象角度看，大数据是大小超出典型数据库软件采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。需要注意的是，大数据并非大量数据简单、无意义的堆积，数据量大并不意味着一定具有可观的利用前景。由于最终目标是从大数据中获取更多有价值的“新”信息，所以必然要求这些大量的数据之间存在着或远或近、或直接或间接的关联性，才具有相当的分析挖掘价值。数据间是否具有结构性和关联性，是 “大数据”与“大规模数据”的重要差别。
2.从技术角度看，大数据技术是从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术及其集成。“大数据”与“大规模数据”、“海量数据”等类似概念间的最大区别，就在于“大数据”这一概念中包含着对数据对象的处理行为。为了能够完成这一行为，从大数据对象中快速挖掘更多有价值的信息，使大数据“活起来”，就需要综合运用灵活的、多学科的方法，包括数据聚类、数据挖掘、分布式处理等，而这就需要拥有对各类技术、各类软硬件的集成应用能力。可见，大数据技术是使大数据中所蕴含的价值得以发掘和展现的重要工具。
3.从应用角度看，大数据是对特定的大数据集合、集成应用大数据技术、获得有价值信息的行为。正由于与具体应用紧密联系，甚至是一对一的联系，才使得“应用”成为大数据不可或缺的内涵之一。
需要明确的是，大数据分析处理的最终目标，是从复杂的数据集合中发现新的关联规则，继而进行深度挖掘，得到有效用的新信息。如果数据量不小，但数据结构简单，重复性高，分析处理需求也仅仅是根据已有规则进行数据分组归类，未与具体业务紧密结合，依靠已有基本数据分析处理技术已足够，则不能算作是完全的“大数据”，只是“大数据”的初级发展阶段。
❺ 对大数据的理解，哪些是正确的
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？
大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。
衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。
数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
那我们身边有哪些东西是大数据呢？
在生产生活中常见的有电信数据：通话数据、短信数据、手机浏览数据。银行数据，微信聊天数据等。
最后，大数据能做什么？
人们的生活离不开它，因为他在日常生活中发挥的作用逐渐加强。例如：用户画像，帮助人们制定个性化的需求，知识图谱。人工智能例如:谷歌的“阿尔法狗”在围棋大赛中赢得、阿里巴巴的ET、网络的无人驾驶汽车等。数字货币，物联网等。
❻ 大数据的内容和基本含义
“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，什么是大数据概念呢，大数据概念怎么理解呢，一起来看看吧。
1、大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
6、大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
❼ 关于大数据的特征以下理解正确的是什么
大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
特点：
1.数据量大；
2.数据类型多；
3.数据处理实时性强；
4.数据真实性。
意义：大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。
缺陷：对处理能力要求高，存在隐私安全问题。
❽ 什么是“大数据”的真正含义
如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。也许，“解构”是最好的方法。
怎样结构大数据?
首先，大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我们着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论?
1、 特征定义
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量;Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，
“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”
“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”
“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白