怎么用一句话证明大数据

❶ 什么是java大数据

大数据就是无法通过人工的方式来完成数据分析和处理，需要借助工具才能完成相应的数据处理。大数据通常有3个特征：数量，种类，速度。准确的来说可以用大量，多样性，速度快以及价值高和密度低这四大特征来描述大数据。
一、大量性，数据量的级别从GB至、PB、乃至ZB上升，可称为海量，巨量甚至超量。并且以很快的速度在增长。最为典型的就是我们使用的微信，每天都会产生上亿级别的数据，来自不同领域，不同平台的用户都会产生大量的数据，这些数据是在不断的增长的，并态薯且每个时间点都是不一样的，面对这样高速的增加，缓闭缺需要支撑的服务也是有要求的，这就需要有高并发高吞吐量的服务器来支撑。

二、多样性。数据信息由原来的简单数值、字符和文本向网页、图片、视频、图像和位置信息等半结构化和非结构化的数据类型发展，并且有一个通过的特征，信息大多分布在不同的地理位置、不同的存储设备以及不同的数据管理平台。简单的总结为三点：(1)数据来源多，和我们生活密切相关的社交应用像微博、微信、社交网站等等。（2）数据类型繁多，来自同一个平台可能就有不同的数据类型，图片，视频等等。（3）数据之间的关联性强，交互频繁，大型电子商务网站和社交网络中，一些用户的点击行为在一定程度上反映了该用户潜在的兴趣爱好和需求，链接之间的关联性是很强的。

三、快速化，大数据多数据的处理也是有一定的要求的，有的应用要求对数据的处理做到实时、快速。比较常见的就是我们最好的1元购，每次都有来自不同区域的海量数据，要在一定的时间内完成数据的计扰辩算和分析，这就需要将分布式计算、并行计算等等深度的结合才能满足需求的。

四、价值高密度低，我们经常会看到很多虚假的信息，通常情况下正在有价值的信息还是很分散的、密度非常低的，要在海量中寻求有价值的信息还是很有技术要求的。

❷ 什么是大数据大数据具体有什么用大数据到底能干什么

什么是大数据？

一句话快答：一是大数据是一个很大的海量的数据集；二是指的新型处理海量数据的技术体系。

大数据是一个抽象的概念，可以简单理解为"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据有什么价值？

一句话快答：将海量数据价值化。

大数据的核心作用是数据价值化，简单地说就是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。

大数据有哪些作用？

一句话快答：给人类提供辅助服务，为智能体提供决策服务。

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。

对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。

对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。加米谷大数据培训。

❸ 大数据是做什么的

目前大数据已经在营销、金融 、工业、医疗、教育、交通、保险、执法、体育、政府、旅游、物流等领域广泛应用。
一句话 大数据就是管理和利用大量数据的。
分开来讲就是数据如何产生、数据如何搬运、数据如何存储、数据有效的整理起来方便使用、数据如何进行加工提高价值、数据怎么使用，管理这整个生命周期。
数据的产生：就是数据的源头，我们怎么来生产数据。有业务上用的数据比如MySQL中的用户表，有前端埋点(监控用户的每个操作)，有程序输出的日志数据，有爬虫爬来的数据。这么多数据的源头，我们需要一个数据该怎么产生数据。
数据接入：数据怎么从这么多源头搬运到数据中心进行统一处理。用什么方法搬运，搭建个管道让它一直进来，还是隔段时间搬运一次，这都是要考虑的。
数据存储：大量数据如何存，才能不会丢，而且读取快。
数据仓库：数据怎么进行有效的管理就是数据仓库该考虑的事情了。
数据计算：大量的数据要进行加工，才能产生价值，那么加工工具的效率就影响着你的效率。
数据应用：数据能用来做什么。

❹ 大数据的介绍语20字

2. 大数据用一句话总结
数据（big data）指承受间范围内用规软件工具进行捕裂扰捉、管理处理数据集合
数据比喻蕴 藏能量煤矿煤炭按照性质焦煤、烟煤、肥煤、贫煤等类露煤矿、深山煤矿挖掘本与类似数据并于用价值含量、挖掘本比数量更重要于行业言何利用些规模数据赢竞争关键
数据价值体现几面：
1）量消费者提供虚源皮产品或服务企业利差差用数据进行精准营销；
2） 做美模式尾企业利用数据做服务转型；
3） 面临互联网压力必须转型传统企业需要与俱进充利用数据价值

❺ 到底什么是大数据，你是真的了解大数据

大数据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，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。

大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性

随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。

很多情况下大数据来源于生活。
比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。

大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

❻ 教你如何看懂旅游大数据

教你如何看懂旅游大数据_数据分析师考试

有时候，一句话、一张图片都会蕴含巨大的数字商机，但这是一门需要高度精准性的技术活儿，并非人人都看得懂大数据。

看懂游客行为

大家都在说大数据，携程近期投资专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司（下称“众荟”）、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作，而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理。

每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录，这些记录就是大数据的基础信息，然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢？

“首先要知道什么是大数据，大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图、一句话等并非直接体现为数字的信息。因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析，还要懂得建立数学模型，将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论，这些并不简单。”众荟数据智能事业部总经理焦宇告诉记者。

焦宇给记者举了一个例子，现在很多游客会在OTA（在线旅游代理商）上比价和预订酒店，那么其搜索的关键词和浏览痕迹就会体现在OTA的记录里，如果客人浏览过这家酒店的页面却跳转了，并未下订单，则可以通过这个记录分析该客人不下单的原因，当这个客人通过价格、品牌、区域等关键词排序查找酒店信息后，其留下的浏览记录则可以统计出人们是对于价格敏感还是品牌敏感。

“经过研究，大部分人还是看重价格因素，由于价格的选择是有区间的，这就可以用浏览痕迹得出一个最让游客接受的价格区间数字。只有11%的人在意品牌，说明同类酒店可替代性很强。如果以区域关键词搜索，则代表地理位置数据，若可以精准到具体方位，并将这一信息传达给该区域的酒店，则无疑提高了酒店的入住率还能根据消费者行为适当调整房价，当供大于求时下调房价，反之则提升房价。还有一个颇有意思的研究，即游客浏览记录中若有A酒店的竞争对手酒店，则可以推理这个客人对于A这一类酒店有需求，该客人就是A酒店应该关注的潜在客人。”焦宇指出，要将海量的浏览记录变成有效数据，还得依靠数学模型，模型分为收敛型和发散型，大数据通常要经过收敛型模型将非结构化数据转化成结构化数据并得出结论。

一位连锁酒店经营者告诉记者，这些涵盖了消费者较能接受的价格区间、品牌等信息的大数据可以让酒店对价格、定位和营销等做出策略性调整，以提升入住率，提高酒店整体收益管理。

神奇的语言分析

除了价格、品牌，语言文字也是一种非结构化数据，尤其是如今当客人预订酒店旅游产品时一定会先看一下点评，或者自己体验后也会留言评价，这些语言背后也大有大数据学问。

记者多方采访和观察后了解到，不少客人会对已经入住的酒店进行评估，这些点评中经常会出现对酒店环境、客房设施、餐饮和服务的评价，比如“房间很干净，但是送餐服务比较慢”、“前台的服务差评”、“洗浴感受不错”等。这需要用专业的语义分析进行精准细分化分析并转换成结构化数据反馈给酒店经营者。

在人工智能和计算语言学中，语义分析为知识推理和语言提供了方法，也是未来搜索引擎发展的方向。比如，输入“苹果”通过语义分析，能够知道用户想找的是手机而不是水果。

“首先我们会通过专业的语义分析去除一批虚假点评或无实质内容的点评，而将真正对酒店有实质内容的点评留下，并对于每一句话进行断句和多维度切割。举个简单的例子，比如‘这个酒店很干净，但是送餐服务比较慢’，经过我们的断句和多维度切割分析后可以知道客房清洁度不错，但送餐有问题，那么我们接下来就要把结论进行细化分类并反馈给各部门。这里的问题就是速度，有时还涉及口味或者服务态度等。有时一段话的分析是非常复杂的，其中还有纠错比例。”众荟市场部高级副总裁胡凡表示。

从事酒店业超过15年的李先生告诉记者，比起简单的“好”或“不好”，经过多维度语义分析后得出的结论可以反馈到酒店各个相关部门，并且细化到是哪个细节好，或哪个细节有问题需要改进，那么管理层开例会时就能明确知道接下来的工作方向，而经过改善服务态度、速度甚至装饰风格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR（RevenuePerAvailableRoom，每间可供租出客房产生的平均实际营业收入）有约15%的增加。

据悉，一些科技信息公司对于语义分析的维度已经可以达到1000个。

跨界与图片信息怎么玩

有时候，对于旅游大数据的分析还涉及跨界合作。

“国外是跨领域研究的，结合了多领域，比如地理信息、IT、商学院、社会学等。我举个跟踪游客的例子，现在我们采用跨界合作的多方位社交媒体来跟踪游客行为。社交媒体上有很多游客留下的痕迹，比如flickr，flickr上的图片留下了照片的地理坐标、拍摄时间、评论信息等，这些都是非常可贵的旅游大数据。”长期在澳大利亚研究旅游大数据分析的学者程明明告诉记者，用地理坐标来追踪轨迹则需要懂地理学的专家来帮忙，而商业管理方面的专才则可以分析游客去哪儿、是什么时间去等具有商业价值的数据。

在多方跨界分析研究后，业者可以知道哪些景点受欢迎、哪些是新的景点、游客在几点左右在景点甚至每次停留多久等。掌握这些大数据信息分析结果后，相关的旅游业者可以有效做到分流，不会造成景点承载力过于饱和。同时，对比景点信息和游客属性，可以知道不同国家游客对景点有什么不同需求，比如亚洲人是否更喜欢文化景点，如果是，则当地旅游推广营销时就要更多推出人文景点。

记者在采访中获悉，目前中国不少景区也正在与相关大数据分析公司合作，希望通过分析来预测未来一段时间的客流量，尤其是旺季黄金周的客流量预计，能帮助景区控制进入人数，提高安全性和服务质量。

颇有意思的是，图片也属于大数据。

“比如一些大型旅游预订网站上有大量图片，对于图片，我们需要IT技术人员来帮忙进行机器人训练（machinelearning）帮助我们识别不同的图片。比如究竟是人物还是风景效果好，然后我们再通过数学模型和旅游局、旅行社宣传的图片进行对比，得出游客感兴趣的图片和旅游局、旅行社所宣传的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改进。”程明明说道。

据悉，另有一种脑电波测试方式，能测试出人们看到图片时眼球第一秒会注视的地方即最吸引点，以及人们对于被测试图片的喜好或厌恶程度等。业者通过这些分析可以决定是否在销售时更换样图，餐厅或景点的宣传图片究竟是有人好还是空景好，合适的样图能够促进销量。

“当然，要做好旅游大数据研究并不简单，其数学模型比较复杂，比如包含线性回归之类的。其实，大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程，未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。

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❼ 什么叫大数据 与云计算有何关系

如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的“ Elastic Map Rece”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

那么，我们可以说大数据与云计算完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

让我们从这两种技术的基本概述开始！

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述

• 数量–数据量

• 种类–不同类型的数据

• 速度–系统中的数据流率

• 价值 –基于其中包含的信息的数据价值

• 准确性 –数据保密性和可用性

云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：

• 基础架构即服务（IAAS）

在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

• 平台即服务（PAAS）

在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

• 软件即服务（SAAS）

此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。


大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用

大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：

• IAAS在公共云中

IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。

• 私有云中的PAAS

PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。

• 混合云中的SAAS

如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

大数据与云计算有何关系？

因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。

云中的大数据分析有多个好处。

• 改进分析

随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。

• 简化的基础架构

大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。

• 降低成本

大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

• 安全与隐私

数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。

除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：

• 保护大数据免受高级威胁。

• 云服务提供商如何维护存储和数据。

有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

• 数据

• 容量

• 可扩展性

• 安全

• 隐私

• 数据存储的可用性和数据增长

另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

• 虚拟化

基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化

❽ 拥抱大数据 “数”中自有黄金屋

拥抱大数据：“数”中自有黄金屋
新的石油”、“类似货币或黄金的新型经济资产”、“未来的自然资源”……
今天，当人们在评价种类广泛、数量庞大、产生和更新速度惊人的大数据时，几乎没有人会吝啬这些极富有渲染性甚至有些耸人听闻的话语。伴随着大数据在各行各业的探索之路的启程，其蕴含的巨大价值所显露出的“冰山一角”就已然拥有足以令世人惊叹的力量。

大数据究竟价值几何？
“当前，数据就是生产资料，对大数据的合理共享和利用，就会创造出巨大的财富。”中国工程院院士邬贺铨在接受《人民邮电》报记者采访时如是说。正因为大数据有着公认的“生产资料”的属性，因此其创造财富的空间，几乎是不受任何限制的，其触角可以延伸至各行各业。
从宏观经济到微观经济，从工业到农业，从制造业到服务业，大数据就如同埋藏在沙漠中的金子一样，正在散发出迷人的光芒。
正如邬贺铨所说：“大数据技术可以运用到各行各业，引发新的产业变革，带动新的产业发展。”来自美国研究机构的统计数据也有力地证明了这一点：大数据能够为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的价值，为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的价值，帮助美国零售业提升60%的净利润，帮助美国制造业降低50%的产品开发和组装成本。
谁率先把握住了大数据的机遇，谁就拥有了创造新的财富的可能，拥有了在激烈的市场竞争中傲视群雄的可能。
因为通过对海量数据的分析，可以发现行业的运行规律、市场的偏好与机会等这些最为宝贵的信息，从而让企业决策变得更加有的放矢。以一瓶价格并不贵、看似不起眼的矿泉水为例，基于对一线销售数据的实时分析与更新进行的经营战略和业务策略调整，居然能够带来销售额从20亿元到百亿元的提升，这正是发生在农夫山泉身上的真实案例。类似的案例越来越多，与此同时，大数据的价值也在各行各业中显露出来。现在，几乎无人会质疑大数据的价值，如何获取价值，则成为人们当前关注的焦点。
如何从沙漠中淘到黄金？
尽管大数据有着巨大的价值，但面对广阔的数字沙漠，如何才能发现埋藏于其中星星点点的黄金呢？
“今天的数据是泛滥的，低密度、杂乱无章、海量的大数据本身，并没有什么太多的价值，只有对大数据的挖掘和处理，才能产生价值。”北京航空航天大学校长、中科院院士怀进鹏向《人民邮电》报记者抛出了如是观点，而这正代表了时下业界的主流思潮。从大数据“不仅如此多，而且变化也如此快”的现状出发，“怎么才能挖掘出有价值的东西”，就成为淘金的必由之路了。对此，怀进鹏认为，必须依靠技术、科学的手段，例如寻找到最优的算法和最简单的算法。
事实上，大数据的兴起，与技术的进步几乎是相伴而生的。正如中国联通信息化事业部副总经理耿向东在接受记者采访时再三强调的那样：“过去，对数据的处理成本比较高，因此当人们在考虑到整体拥有成本这一巨大代价时，就会放弃对数据的处理；现在，不仅数据处理的手段变得丰富起来，而且成本也得到了降低，从而令人们能够方便、规模地应用大数据。”正是因为计算、存储等技术的飞速发展和成本的降低以及软硬件一体机等创新产品的出现，促使过去数据挖掘的两大难题迎刃而解，即存在着无法处理的数据和处理成本过高问题，最终让大数据实现了今天的价值化。
值得注意的是，应对数据挖掘的挑战，将围绕数据价值化的全过程。邬贺铨表示，从数据收集、数据存储到数据处理和结果的可视化呈现这四个环节，大数据技术的运用都面临着挑战。与此同时，一个全新的职业——数据科学家也正在诞生，而《哈佛商业评论》甚至称其为21世纪“最性感”的工作。
谁来保卫我们的“财富”？
与大数据创造的财富相伴的是人们自然而然产生的对于安全的渴望。因为缺少安全保证的财富，并不是真正地“抓”在了手中。可以说，安全是大数据不能回避而且在应用之初就必须给出解决方案的课题。
“没有坏数据，只有对数据的不合理使用。”微软研究及策略部门主管克瑞格·蒙迪用简单的一句话道出了大数据安全的核心所在。今天，当谁都可以利用数据挖掘工具获取、分析数据时，如同“皇冠上明珠”的大数据就面临着谁都可以触摸的危险。在大数据时代，如何避免数据被窃取和不合理使用？答案同样是依靠技术进步。例如，世界经济论坛在2013年2月即提出要通过高端科技来保护隐私，将安全策略的重心从管理转移到对数据的限制使用上来。
确保数据的合理使用，离不开技术和制度的“双管齐下”。例如，世界经济论坛就提出所有对于数据的使用都应该登记，同时对于那些违反规定滥用数据的人要采取处罚措施。而耿向东也表示，中国联通目前正在从技术和制度两方面入手确保数据的安全，例如对用户信息进行加密、为信息传输提供通道保护等。
不容忽视的是，对于“财富”的保护，反过来也会催生出新的商机。大数据正在重构信息安全市场，而那些能够率先切入这场变革的安全厂商，无疑会为未来抢占新的制高点奠定一个好的基础。

❾ 有谁能用一句话来说明大数据的概念

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毕唤通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内缓盯达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更手哪凯积极目的的资讯。