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统计中的大数据主要是哪些方面

发布时间:2023-03-08 17:15:52

大数据都体现在哪些方面

大数据体现在方方面面。以今年疫情防控为例,大数据把海陆空交通、医院,政府,公安,安检信息全部整合到一起,比如一架飞机落地后,其中一名乘客被确诊为疑似病例。 其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到,主要是通过他们订票信息,得知他们的联系方式,头像,行走路径,就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些,都去过哪儿,等等。 另外,现在所有的交通事故,安全生产事故都可以通过大数据来统一调度,救援,等。 你对这个回答的评价是? 成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。 公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。 面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

② 大数据都体现在哪些方面

大数据技术和传统的数据挖掘技术的本质不同,大数据处理速度快,数据呈爆炸性增长,需要数据处理的速度相应地提升,并要求对数据进行快速、实时地处理。大数据的作用:挖掘数据价值。简单地说,大数据让数据产生各种“价值”,这个将数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。主要体现在两个方面:第一个是 帮助企业了解用户,第二个是帮助企业了解自己。简单来介绍大数据的十大应用领域:1.了解和定位客户2.了解和优化业务流程3.提供个性化服务4.改善医疗保健和公共卫生5.提高体育运动技能6.提升科学研究7.提升机械设备性能8.强化安全和执法能力9.改善城市和国家建设10.金融交易安全性
大数据现在已经开始和我们的生活日益息息相关了,并且国家发展中也急需大数据人才,所以我们现在就是生活在一个大数据时代。

③ 大数据包括什么

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据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,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(3)统计中的大数据主要是哪些方面扩展阅读:

大数据的应用

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析

④ 大数据都体现在哪些方面

大数据体现在方方面面,今两年疫情防控为例,大数据把海陆空交通、医院,政府,公安,安检信息全部整合到一起,比如一架飞机落地后,其中一名乘客被确诊为疑似病例。其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到,主要是通过他们订票信息,得知他们的联系方式,头像,行走路径,就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些,都去过哪儿,等等。另外,现在所有的交通事故,安全生产事故都可以通过大数据来统一调度,救援,等。
我们生活中也很多啊,我们平时点的外卖,点过一次,或者多次,就会出现在点单的最上面,这都是大数据分析出来的数据。
我们平时搜索过什么,广告推送都会崩出来,特别是淘宝和京东,直接广告就出现弹框,吸引你去购买,打开这些app,你会发现最近搜的东西推送的不光多,类似的一些也会推送。
公安领域的大数据应用,可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理;实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理,满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力,提升警务资源利用和服务价值,为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用,可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理;支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理,发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用,可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理;满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性,更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用,可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理;从而全面加强园区创新、服务和管理能力,促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用,能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测,帮助用户快速掌握网络状况,识别网络异常、入侵,把握网络安全事件发展趋势,全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟,取得成果最多的领域,航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索,其总量更多,要求更高。因此,航天大数据不仅具有一般大数据的特点,更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制;航天指挥作战体系模拟推演、作战评估;航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

⑤ 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件:Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集,数据管理,数据分析,数据可视化,数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集,系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术,nosql技术,以及对于针对大规模数据的大数据平台,例如hadoop,spark,storm等。数据分析的核心是机器学习,当然也包括深度学习和强化学习,以及自然语言处理,图与网络分析等。

⑥ 大数据都体现在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用:

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。

9、分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

⑦ 大数据包括一些什么

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据包括一些什么?
首先,数据收集
ETL工具负责从分布式异构数据源(如关系数据和平面数据文件)中提取数据到临时中间层进行清理,转换,集成,最后加载到数据仓库或数据集市成为在线分析过程。数据挖掘的基础。
第二,数据访问
关系数据库,NOSQL,SQL等
第三,基础设施
云存储,分布式文件存储等。
四是数据处理
自然语言处理(NLP)是一门研究人与计算机之间语言问题的学科。处理自然语言的关键是让计算机“理解”自然语言,因此自然语言处理也称为自然语言理解(NLU),也称为计算语言学。一方面,它是语言信息的处理。另一方面,一个分支是人工智能(AI)的核心主题之一。
五,统计分析
假设检验,显着性检验,差异分析,相关分析,T检验,方差分析,卡方分析,偏相关分析,距离分析,回归分析,简单回归分析,多元回归分析,逐步回归,回归预测和残差分析岭回归,逻辑回归分析,曲线估计,因子分析,聚类分析,主成分分析,因子分析,快速聚类和聚类,判别分析,对应分析,多元对应分析(最佳尺度分析),Bootstrap技术等。
六,数据挖掘
分类,估计,预测,亲和力分组或关联规则,聚类,描述和可视化,Deion和可视化,复杂数据类型挖掘(文本),Web,图形图像,视频,音频等)。
第七,模型预测
预测模型,机器学习,建模仿真。

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