什么是大数据仿真

❶ 大数据是什么意思

问题一：大数据是什么意思 大数据是指整个分析运营的各个方面的数据整合。特别是指互联网带来的整个方方面的物流 信息流 资金流都在数据分析下整合
希望你能接受这个答案。

问题二：大数据是什么意思？ 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。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的海量、高增长率和多样化的信息资产。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。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。

问题三：现在说的大数据是什么意思 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“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。” “大数据”并枝高在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
中文名：大数据时代
外文名：Big data

问题四：什么是大数据，大数据的意义是什么？ 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。

问题五：移动大数据是什么意思 从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯

电影《纸牌屋》的成功就是其中一个例子，Netflix（引进纸牌屋的公司）作为世界上最大的在线影片租恁服务商，从其网站点击率、下载量、搜索请求和评论等众多海量数据中进行分析与预测后，认为纸牌屋能火，因此选择引进《纸牌屋》

问搭滚题六：什么是大数据 大数据是什么意思 “大数据”不是“数据分析”的另一种说法！大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点，具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。由于物联网和智能可穿戴的普及带来的，生产线上普通的蓝领员工，前台电话员，等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分，数据的产生除了来自社交网络，网站，电子商务网站，邮箱外，智能手机，各种传感器，和物联网，智能可穿戴设备。
大数据营销与传统营销最显着的区别是大数据可以深入到营销的各个环节，使营销无处不在。如用户的偏好？上网的时间段？上网主要浏览页？对页面和产品的点击次数？网站上的用户评价对他的影响？他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验？这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析，可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。
大数据彻底改变企业绝尺内部运作模式，以往的管理是“领导怎么说？”现在变成“大数据的分析结果”，这是对传统领导力的挑战，也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程，还要成为数据专家，跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上，如今熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。
当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量，有句话叫“垃圾进，垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外，企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛，数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力，导致数据不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
而随着大数据时代的到来，对大数据商业价值的挖掘和利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。业内人士称，电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性 化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更 多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。

问题七：什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?

一：大数据的定义。
1、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、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新......>>

问题八：大数据，是指什么?_?怎么解释 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

问题九：征信大数据是什么意思？ 大数据是指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、处理、并整理成为服务于 经营决策的资讯。大数据征信是指什么呢？简单的说，例如电商行业京东做出判断的消费数据信息就是大数据征信。大数据征 信是伴随互联网金融发展起来的。目前征信机构有很多，不乏后起之秀如立木征信，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信 数据，并且可以接入央行征信。随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的 完整性，可以更加全面地评估信用，为企业或个人提供决策分析、风险评估以及生活场景的应用。

❷ 大数据是什么

你好，大数据是指巨量的数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

当下，大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需，以华为为例。

1、华为云推出大数据稽核方案解决偷逃费

很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。

部分车主偷逃费方式多样化,包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变,给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。

以华为为例，华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪，在其他大厂的招聘中30k-60k的大数据开发工程师，也只要1-3年工作经验，可以说大数据、云计算仍是当下的红利岗位。

希望我的回答对你有所帮助！

❸ 大数据建模一般有哪些步骤

1、数据测量

数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。

2、大数据管理与分析

目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下，人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。

正如前文所述，ETAS数据测量环节获取了大量的ECU内部以及模拟量数据，如何存储并有效地利用这些数据，并从中发掘出目标系统的潜力，用以指引进一步的研发过程，成为极其重要的课题。

3、虚拟车辆模型建模与校准

基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析，我们得到了一些参数之间的相互影响关系，以及相关物理变量的特性曲线。如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?

模型是一个比较好的保存方式，我们可以通过建立虚拟车辆及虚拟ECU模型库，为后续车辆及ECU的开发验证提供标准化的仿真模型。ETAS除提供相关车辆子系统模型，还提供基于数据的建模和参数校准等完整解决方案。

4、测试与验证(XiL)

在测试与验证环节，通常包含模型在环验证(MiL)，软件在环验证(SiL)，虚拟测试系统验证(VTS)以及硬件在环验证(HiL)四个阶段，ETAS提供COSYM实现在同一软件平台上开展四个环节仿真验证工作。

关于大数据建模一般有哪些步骤，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❹ 大数据是什么

大数据的概念可能不同的人会有不同的理解，我自己从08年开始从事大数据相关的工作，那个时候我们是觉得自己搞的是云计算和数据仓库，而到了2011、2012年的时候，国内大数据的概念才兴起来，之后就是炒了三年的概念。

因为从事这一方向，这几年不断会有人问我什么是大数据？我一直都回答不好。在最近的几个月，我对这一概念思考的更多一些，结合看过的一些资料（如《大数据时代》、《数学之美》第二版、《硅谷之谜》、吴军的演讲材料等）和实际的经历，算是有了一些认识。与其说认识，还不如说是总结，换个角度看待这个问题，分为大数据概念和大数据思维。

我把大数据的概念总结为四个字：大、全、细、时。

大数据之大

我们先来看一组数据：
网络每天采集的用户行为数据有1.5PB以上
全国各地级市今天的苹果价格数据有2MB
1998年Google抓取的互联网页面共有47GB（压缩后）
一台风力发电机每天产生的振动数据有50GB

网络每天的行为数据1.5个PB够大吧？我们毫无怀疑这是大数据。但全国各个地级市今天的苹果价格只有2MB大小，是典型的小数据吧？但如果我们基于这个数据，做一个苹果分销的智能调度系统，这就是个牛逼的大数据应用了。Google在刚成立的时候，佩奇和布林下载了整个互联网的页面，在压缩后也就47GB大小，现在一个U盘都能装的下，但Google搜索显然是个大数据的应用。如果再来看一台风机每天的振动数据可能都有50GB，但这个数据只是针对这一台风机的，并不能从覆盖面上，起到多大的作用，这我认为不能叫大数据。

这里就是在强调大，是Big不是Large，我们强调的是抽象意义的大。

❺ 大数据的内容是什么

问题一：大数据都包括什么内容？ 你好，
第一，你可以直接网络搜索。
第二，根据我的理解，所有你在互联网上留下的痕迹就是大数据。
比如很多购物网站，会根据你以前的购买记录，在你再次到该网站的时候，在页面底部出现“猜你喜欢”，推荐几个你可能喜欢的东西。比如淘宝、天猫、京东这些购物网站。
有时候，还会定期发邮件给你，推荐你一些商品，比如做的比较好的，像亚马逊。
希望能对你有所帮助，有什么问题我们可以继续交流

问题二：什么是大数据？大数据是什么意思？ “大数据”是近年来IT行业的悄悄拿热词，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，那么启搭，什么是大数据呢，大数据时代怎么理解呢，一起来看看吧。
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。
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。
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。
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。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
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，比如在奶运亏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。
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。
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。
数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据 *** ，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。
在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
商业智能的应用范围
1.采购管理
2.财务管理
3.人力资源管理
4.客户服务
5.配销管......>>

问题三：什么是大数据 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。 大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
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、回归预测与残差分析、岭回归、logistic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、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的......>>

问题四：什么是大数据 大数据是什么意思 “大数据”不是“数据分析”的另一种说法！大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点，具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。由于物联网和智能可穿戴的普及带来的，生产线上普通的蓝领员工，前台电话员，等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分，数据的产生除了来自社交网络，网站，电子商务网站，邮箱外，智能手机，各种传感器，和物联网，智能可穿戴设备。
大数据营销与传统营销最显着的区别是大数据可以深入到营销的各个环节，使营销无处不在。如用户的偏好？上网的时间段？上网主要浏览页？对页面和产品的点击次数？网站上的用户评价对他的影响？他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验？这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析，可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。
大数据彻底改变企业内部运作模式，以往的管理是“领导怎么说？”现在变成“大数据的分析结果”，这是对传统领导力的挑战，也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程，还要成为数据专家，跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上，如今熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。
当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量，有句话叫“垃圾进，垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外，企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛，数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力，导致数据不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
而随着大数据时代的到来，对大数据商业价值的挖掘和利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。业内人士称，电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性 化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更 多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。

问题五：大数据到底是什么东西？ 基于大数据→企业网上支付与结算
基于大数据→银行的融资参考依据
基于大数据→优化库存周转
基于大数据→按需按量按地定产，高效自营

问题六：大数据时代：大数据是什么？ 大数据是什么？是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据 *** 的统称？今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里？大数据的来源又有哪些？等等。当然，我不是专家学者，我无法给出一个权威的，让所有人信服的定义，以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳，只求表达出我个人的理解，并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧，过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”，如我们所说的客户量，业务量，营业收入额，利润额等等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，过去传统的数据解决方案（如数据库或商业智能技术）就能轻松应对；而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”，可能还包括“文本，图片，音频，视频……”等多种格式，其涵括的内容十分丰富，如我们的博客，微博，轻博客，我们的音频视频分享，我们的通话录音，我们位置信息，我们的点评信息，我们的交易信息，互动信息等等，包罗万象。用正规的语句来概括就是，“数据”是结构化的，而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解，在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来：由于数据是结构化的，数据分析可以遵循一定现有规律的，如通过简单的线性相关，数据分析可以大致预测下个月的营业收入额；而大数据是半结构化和非结构化的，其在分析过程中遵循的规律则是未知的，它通过综合方方面面的信息进行模拟，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此，或许我们可以给“大数据”这样一个定义，“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”，“大数据”有两个明显的特征：第一，上文已经提到，数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据；第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么，接下来还有一个问题，大数据的来源有哪些？或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些？”对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。（若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率；另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。）传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了：如，呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同，类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息（或说数据）......>>

问题七：大数据是什么，干什么用的？包含哪些内容？哪些技术？解决什么问题？ 大数据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 *** ，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。通过大数据分析，可以预测交通路况实况，比如网络地图的实时公交，了解客户信用，比如支付宝实名认证大数据背后的花呗借呗信用积累大数据研究显示，我国的数据总量正在以年均50%以上的速度持续增长，预计到2020年在全球的占比将达到21%。产业新形态不断出现，催生了个性化定制、智慧医疗、智能交通等一大批新技术新应用新业态。大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

问题八：大数据可以做什么 用处太多了
首先，精准化定制。
主要是针对供需两方的，获取需方的个性化需求，帮助供方定准定位目标，然后依据需求提 *** 品，最终实现供需双方的最佳匹配。
具体应用举例，也可以归纳为三类。
一是个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务，或者是网游等。
第二种是精准营销，现在已经比较常见的互联网营销，网络的推广，淘宝的网页推广等，或者是基于地理位置的信息推送，当我到达某个地方，会自动推送周边的消费设施等。
第三种是选址定位，包括零售店面的选址，或者是公共基础设施的选址。
这些全都是通过对用户需求的大数据分析，然后供方提供相对定制化的服务。
应用的第二个方向，预测。
预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。
从具体的应用上，也大概可以分为三类。
一是决策支持类的，小到企业的运营决策，证券投资决策，医疗行业的临床诊疗支持，以及电子政务等。
二是风险预警类的，比如疫情预测，日常健康管理的疾病预测，设备设施的运营维护，公共安全，以及金融业的信用风险管理等。
第三种是实时优化类的，比如智能线路规划，实时定价等。

问题九：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。

问题十：大数据具体学习内容是啥？ HADOOPP 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是HADOOPP 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。HADOOPP 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。HPCC高性能计算与 通信”的报告。开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理HADOOPP的批量数据。为了帮助企业用户寻找更为有效、加快HADOOPP数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。IT JOB

❻ 大数据是什么

大数据是什么意思呢?
如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。
最早提出“大数据”这一概念的 是全球知名咨询公司麦肯锡，它是这样定义大数据的：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、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。
研究机构Gartner是这样定义大数据的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业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”。

❼ 基于大数据的尾矿库安全三维仿真推演系统有什么优势

尾矿库安全三维仿真推演系统（威海晶合）除了可以实现尾矿库在线监测的基本功能——

浸润线、渗流量、渗流压力、排水流量、库水位、降水量、干滩（包括干滩长度、滩顶高程、干滩坡度）、排水井前水区澄清距离、坝体表面位移（水平位移和竖向位移）、坝体内部位移（内部变形和竖向位移）、岸坡位移、环境水质、三维调洪库容

之外，还可以利用大数据分析技术，根据气象数据，地理信息数据对尾矿库未来一段时间的情况进行推演模拟。

同时，系统支持省市县企四级联网，政府相关部门可通过全省GIS图实时查看各企业尾矿库当前状态，第一时间接收尾矿库异常状态报警信息，还可利用推演模拟功能制作应急预案。

总的来说，核心优势就是：

实时监测；省市县企四级联网；基于GIS图的操作界面，看哪里点哪里；独特算法，模拟推演，精准预测。

❽ 什么是大数据技术大数据的概念

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

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。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

(8)什么是大数据仿真扩展阅读：

大数据的三个层面：

1、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。在这里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；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。

2、技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、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。

3、实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里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。

参考资料来源：网络-大数据

❾ 大数据是指什么

大数据(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。(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》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
搜索下各种网络，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。