大数据有哪些数据

A. 大数据主要特征有哪些

大数据并不只是数据量大而已，它是数据存储+分布式调度+数据分析的结合
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。

B. 大数据分析平台有哪些

1、国家数据： http://data.stats.gov.cn可以查询到国家统计局调查统计的各专业领域的主要指标时间序列数据。

2、阿里指数： https://index.1688.com最权威专业的行业价格、供应、采购趋势分析。

3、微指数： https://data.weibo.com/index微指数是对提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，更加全面的体现关键词在微博上的热度情况。

4、微信指数： 微信里面搜一搜“微信指数”就能直接找到。立足于微信生态，依托海量用户数据，微信指数具有天生优势。

5、淘宝生意参谋： https://sycm.taobao.com生意参谋基于“支付金额=访客数*转化率*客单价”这一公式，帮你快速定位生意波动的核心因素。

6、搜狗指数： http://shu.sogou.com/全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化.

7、头条指数： https://index.toutiao.com/头条指数是巨量引擎云图推出的一种数据产品。

8、360指数： http://index.haosou.com360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台。

C. 生活中有哪些大数据

网络日志、传感器网络、社会网络、社会数据、互联网文体和文件、呼叫详细记录、天文学、医疗记录，篮球比赛中利用大数据对球员的个人在比赛场上的数据分析。

通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒；通过对城市交通数据的收集处理，大数据技术能实现城市交通的优化。这些都是大数据在生活中的应用。

大数据（big data），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。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

2、 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

D. 大数据有哪些相关技术

云技能

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集剖析需求分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。能够说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。大数据需求的云技能，比方虚拟化技能，分布式处理技能，海量数据的存储和管理技能，NoSQL、实时流数据处理、智能剖析技能(类似模式识别以及自然语言理解)等。

分布式处理技能

分布式处理系统能够将不同地址的或具有不同功用的或具有不同数据的多台计算机用通讯网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，和谐地完成信息处理使命。比方Hadoop。

存储技能

大数据能够抽象地分为大数据存储和大数据剖析，这两者的联系是：大数据存储的意图是支撑大数据剖析。到目前为止，还是两种天壤之别的计算机技能领域：大数据存储致力于研制能够扩展至PB甚至EB等级的数据存储平台;大数据剖析关注在最短时刻内处理大量不同类型的数据集。

感知技能

大数据的采集和感知技能的开展是紧密联系的。以传感器技能，指纹识别技能，RFID技能，坐标定位技能等为根底的感知才能提高同样是物联网开展的基石。

E. 生活中的大数据有哪些例子

一、在金融行业的应用

金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。

金融行业面临的行业挑战有很多，证券欺诈预警，超高金融分析，信用卡欺诈和企业信用风险等一系列数据数据风险挑战，行业内面临的种种问题，都需要大数据发挥其预测的核心功能，有效规避风险。

二、在娱乐媒体的运用

大数据行业在各个行业都有涉足，举一个简单的例子，通过社交媒体明星粉丝数量分析和行业内新闻动态，可以预测影视视频的播放量和受喜爱程度;通过智能产品的点击数量和浏览量，可以推测用户的个性偏好，并且推荐其喜爱的产品。

前段时间大火的美剧《纸牌屋》，通过大数据分析，选取适合网友的视频偏好和明星选择，造成轰动的播放量。大数据在社交媒体和娱乐行业的大数据分析，一部分也在引导观众和粉丝，让其为娱乐产业消费。

三、在医疗行业的运用

iPhone用户手机上都有这个功能，通过健康APP里的健康步数统计和锻炼情况，为你记录你的健康状况，并且预测可能发生的疾病，这就是在运用大数据技术，通过一系列的记录分析，预测可能要发生的事情并且及时解决。

医疗行业可以通过用户的身体情况和大量病例数据，分析提高医疗行业的监控力度，并且进行有效检测，降低用户的患病率。

四、提高体育成绩

现在很多运动员在训练的时候应用大数据技术来分析。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，以及社交对话来监控其情感状况。

五、医疗保健

大数据可以更好的去理解和预测疾病。人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。

F. 大数据的类型都有哪些

大数据的类型大致可分为三类： 传统企业数据 (Traditional enterprise data)：包括 CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

G. 大数据分析都有哪些类型

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据，这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析，不仅仅包含POS或电子商务购物数据，还包含行为买卖数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及经过博客、维基，尤其是交际媒体产生的数据流。这些数据为运用文本剖析功用进行剖析供给了丰富的数据源泉。

3.移动数据

能够上网的智能手机和平板越来越遍及。这些移动设备上的App都能够追踪和交流很多事情，从App内的买卖数据(如搜索产品的记录事情)到个人信息材料或状况陈述事情(如地址改变即陈述一个新的地理编码)。

4.机器和传感器数据

这包含功用设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备能够配置为与互联网络中的其他节点通信，还能够自意向中央服务器传输数据，这样就能够对数据进行剖析。

关于大数据具有哪些特征，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。

H. 常见大数据应用有哪些

大数据早已成为流行词，但究竟何为大数据，却不是人人都能说清楚的。简而言之，大数据就是需要利用专业的处理工具进行分析，从而有利于做出更科学，更合理决策的信息资产。大数据的应用已深深嵌入到我们的日常生活中，影响着我们生活的方方面面，本文将列举几个方面，一起管中窥豹，让人们对大数据有更直观的认识。

一、购物营销

当我们打开淘宝，京东等购物APP时，总是会发现，这些APP比我们自己还懂自己，能够未卜先知地知道我们最近需要什么。

篮球迷在湖人赢了比赛的时候打开淘宝，会发现詹姆斯的球衣就在首页;

一个怀孕的妈妈，打开京东，发现进口的奶粉已经在召唤她购买;

一个经常听神曲的大妈，广场舞音响的推荐总在眼前。

这就是商家通过手机浏览的数据分析，知道我们近期的需求，之后精准地向我们进行推销。

如今人们网络购物的行为越来越频繁，网络购物的体验也越来越好。而影响网络购物体验的一个最重要的方面就是物流的速度。

双11十多年前就火爆中国，但人们记忆犹新的就是双11买的物品很长时间才能拿到，少则一周，多则半个月，严重影响购物者的体验。而如今双十一的成交量增加了上百倍，但送货的速度却提升了不少。很多物品能保证晚上下单，第二天就送达，即使购买的是新疆的葡萄干，也能在24小时到货。

速度提升的背后，离不开大数据的赋能。物流仓储与购物平台合作，通过分析用户的浏览数据，购物车，下定金情况，预知某一地区的购买量，进行提前备货。当用户付款之后，货物是从离用户100公里内的仓储中心发货，而不是千里之外的新疆发货。

通过大数据中心的调控，物流分拣系统能最科学合理的进行装车。在智慧系统的指引下，快递员也能按照最优的线路进行高效的配送。

二、交通出行

如今网络地图、高德地图已经成了我们出行必不可少的工具。没了地图，很多时候我们将寸步难行。有了地图，即使在九曲回肠的复杂道路中，也可以顺利的抵达我们想去的一个网红美食店。

手机地图能够做到精准的导航和实时的路况预测得益于大数据的分析。

一是地图公司有自己数据采集车，前期采集了海量的数据存储在数据库中。

二是每一个使用地图的用户，都共享了自己的位置，贡献了自己的数据。通过对同一时间段同一路段用户的使用情况进行分享，地图很容易就能得知哪里堵车，哪里畅通，提前告知使用者。

三、政务处理

大数据在助力政府的政务处理方面同样发挥着重要的作用。近年来精准扶贫是各级政府的首要工程，扶贫如何做到精准，考验着政府的执政能力。

精准扶贫首先要做到的就是精准，贫困户是不是真正的贫困户，这在过往是一件很难解决的难题。上级政府只有依靠下级政府的统计上报进行拨款，于是关系户成了贫困户，真正贫困的人却难以得到实质性的帮助。

现如今有了大数据的加持，政府通过建档立卡，通过网络数据分析，对每一个贫困户进行核实。家里老人的就医记录，子女的工资水平，养殖等副业的收入等等都将进行评估，以确保精准扶贫落实到位。

电信诈骗无孔不入，但当电信诈骗遇上大数据，诈骗分子也将插翅难逃。如今利用大数据分析，诈骗短信，诈骗网站很容易被识别拦截。通过分析诈骗分子的“伪基站”地址，登录网址等信息也能很快锁定诈骗分子的藏身之处。

四、信用体系

俗话说民无信不立，国无信不强。可见信用对于个人，对于国家都有非常重要的意义。但如何识别一个人是否有信用，却不是一件容易的事。

在熟人社会里，我们可以通过一个人过往的表现，言行来判断他的信用。但在陌生人社会里，想要判定一个人是否有信用就很难了。这也影响了整个社会的运行，例如信用系统不完善，个人去银行贷款很难，网络购物也难以发展。

但如今有了大数据，这些难题都迎刃而解了。例如支付宝的芝麻积分，就是通过分析用户的学历、存款、购物行为、交友特征、履约历史等等数据来赋予用户对应的分数，表示用户的信用等级，同时将特定的特权开放给对应等级的用户。

现在支付宝、微信等信用数据都已并入央行主导的国民信用体系里，成为国家队。中国也正式建立了自己的信用体系，真正实现了有信用走遍天下都不怕，无信用则寸步难行。

20世纪最重要的资源是石油，谁掌握了石油，谁就统治了世界。21世纪最重要的资产则是数据，谁能在数据这座金矿中挖出黄金，谁就能掌握话语权，造福社会，创造财富。

I. 大数据的特征有哪些

大数据所包含特征，具体如下：

第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显着的特征。

大数据的作用及其用途

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。

1、变革价值的力量

2、变革经济的力量，生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。

3、变革组织的力量，随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。

J. 大数据的主要特征有哪些

大量化(Volume)指数据的数量巨大。日新月异的信息存储技术使得存储大量数据的成本越来越低，特别是分布式存储技术的日益成熟，逐渐使得存储 PB、EB 甚至 ZB 级别的数据成为可能。

多样性(Variety)指数据的种类繁多。只需要连上互联网，就可以随时随地查看并获取想要的数据，但与此同时也面临了一系列的挑战。互联网上的数据虽多，但大部分数据的呈现形式为非结构化或半结构化的。如何将不同的数据结构归结到统一的结构中是一个重要的问题。

快速化(Velocity)是指目前大数据时代，数据越来越实时化，数据的产生与处理速度逐渐能够满足人们的需求。

价值密度低(Value)是大数据中最为关键的一点， 虽然真实世界中的数据量极大，但真正有价值的内容 却较少。以监控视频为例，虽然监控视频的内容极其之大，但实际有价值的部分可能不过几分钟。如何利用云计算等技术从大量的数据中提取出最为关键、最有价值的部分，并将信息转换成知识是值得研究的内容。