“大数据”核心知识精粹!

大数据就是指规模巨大、复杂多样的数据集合,无法用传统的数据处理工具进行捕捉、管理、处理和分析的数据。简而言之,就是规模巨大、类型繁多、处理速度要求高的数据集合,它不仅仅是大,更显著的作用是在于其背后的价值挖掘与智能决策能力,是需要运用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。

一、大数据的定义

广义定义:指物理世界到数字世界的映射和提炼,通过发现其中的数据特征,激活数据价值,从而做出提升效率的决策行为。

狭义定义:指通过对数据的获取、存储、分析,从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。

二、大数据的特点

Volume(大量):数据规模庞大,以PB、EB甚至ZB为单位。

Velocity(高速):数据产生和处理的速度非常快,要求实时分析。

Variety(多样):数据类型繁多,包括结构化、半结构化和非结构化数据。

Value(价值):虽然数据量大,但真正有价值的信息需要深度挖掘。

Veracity(真实性):数据的准确性和可靠性是数据分析的前提。

三、大数据的类型

结构化数据:以关系型数据库表形式管理的数据,例如企业ERP、OA、HR里的数据。

非结构化数据:数据结构不完整或者不规则,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,例如Word、PDF、PPT及各种格式的图片、视频等。

半结构化数据:非关系模型的、有基本固定结构模式的数据,例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等。

四、大数据的关键技术

数据采集与存储:通过ETL(Extract,Transform,Load)等技术,从各种源头收集数据,并利用分布式存储系统(如HadoopHDFS)进行高效存储。

数据治理与分析:利用MapReduce、Spark等分布式计算框架,对数据进行清洗、转换和聚合,再通过机器学习、数据挖掘等技术挖掘数据背后的价值。

数据可视化:通过图表、仪表盘等工具,将复杂的数据分析结果以直观的方式展现出来,帮助非技术人员理解数据。

数据管理:指应用数据库管理、数据仓库等信息系统技术和其他数据管理工具,完成组织数据资源管理任务。

数据安全与隐私保护:在享受大数据带来便利的同时,必须重视数据的安全与隐私保护,采用加密、脱敏等技术手段确保数据安全。

五、大数据的应用场景

在产业经济领域:大数据被用于产业监测、产业规划、政策制定、资源调度等方面。

在商业市场领域:大数据被用于市场营销、客户关系管理、风险监控、供应链管理等方面。

在医疗健康领域:大数据被用于疾病预测、医疗诊断、药物研发等方面。

在城市规划领域:大数据被用于交通管理、资源配置、环境监测、公共安全等方面。

在科学研究领域:大数据被用于天文学、生物学、物理学等各个学科。

六、大数据的价值

趋势预测:通过对沉淀下来的大量的数据分析,可以发现隐藏在数字背后的规律和趋势,以此来预测未来发展的动态和趋势,这在政府管理和企业决策方面至关重要。

决策优化:通过对大数据分析后制定出的经营管理的策略,具有客观性、科学性等特征,为决策者提供依据,改变过去决策的主观臆断和不及时性。

创新经营模式,提升服务体系质量:通过全面的、科学的分析数据,充分了解用户需求及行为习惯,企业实现为用户提供定制化的产品及服务体系,提升用户的满意度。转变企业商业模式,提质增效,提升企业的竞争优势。

七、大数据的发展演进

第一阶段(起步阶段):数据库被发明之后,使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据,从而被记录在数据库中。这个阶段的数据,以结构化数据为主。数据的产生方式,也是被动的。

第三阶段(加速阶段):是万物互联和数字化转型阶段。随着物联网的发展,各种各样的感知层节点(传感器、摄像头等)开始自动产生大量的数据,实现物理世界向数字世界的映射。

八、大数据未来发展趋势

资产化:大数据价值不断提升,在企业和社会层面成为重要的战略资源、无形资产。

智能化:大数据将更加智能化,可以自动进行数据处理和分析,提高数据处理效率和质量。

安全性:大数据将更加注重数据安全,采用更加严格的数据保护措施,确保数据的安全性和隐私性。

THE END
1.大数据机器学习算法概论腾讯云开发者社区大数据 机器学习 算法概论 ?算法概述? 算法是计算机科学领域最重要的基石之一,计算机语言和开发平台日新月异,但万变不离其宗的是那些算法和理论,数据结构和算法是软件开发必备的核心基础,是内功心法。下面举例拿推荐算法和分类算法的实际场景做下举例:https://cloud.tencent.com/developer/article/2479107
2.大数据算法一文掌握大数据算法之:概述特点类型及难点等,值得2.1 什么是大数据算法 2.2 大数据算法特点 2.3 大数据算法类型 2.4 大数据算法难点 3、总结 1、引言 小屌丝:鱼哥,大数据开篇反馈不错哦。 小鱼:嗯,是的呢, 咱这个专栏,同样也是跟大家详细介绍大数据算法的知识。 小屌丝:那鱼哥,还是老样子,理论+实例相结合吗? https://blog.csdn.net/wuyoudeyuer/article/details/141284911
3.java大数据算法java大数据是什么意思jacksky的技术博客java 大数据 算法 java大数据是什么意思 一、 大数据 背景:随着科技的发展,智能手机、智能穿戴设备越来越普及,数据量越来越庞大,大数据应运而生。 1M=1024KB 1G=1024M 1T=1024G 1P=1024TB… 大数据:大(海量)+数据(论文、视频、游戏战绩、购买记录等等)https://blog.51cto.com/u_14125/6788081
4.大数据要学算法吗?大数据算法怎么学?开发技术发展越来越成熟,学习大数据开发的小伙伴也越来越多,同时,在这些小伙伴中有大部分的人会选择参加大数据培训的方式来学习因为大数据开发技术所包含的编程技术知识比较复杂,只有选择一个比较适合自己的学习方式,才能更快地的入门学习,掌握大数据的开发技术基础知识,然而,算法的学习是比较头疼的一件事,那大数据算法https://m.edu.iask.sina.com.cn/jy/gfOUVBWajX.html
5.算法是指什么?算法概述二、传统算法与大数据算法 传统的数据算法可被称为数据分析,数据分析的目的在于对已有的数据进行描述性分析,其重点在于发现数据隐含的规律,进行商业分析和处理。 大数据时代的数据算法可被称为数据科学,与数据挖掘和机器学习相关。 机器学习是交叉学科,机器学习涉及的学科包括概率论、统计学、逼近论、图分析、算法复杂度https://m.elecfans.com/article/2008707.html
6.大数据常用的算法大数据常用的算法 引言概述: 随着大数据时代的到来,大数据算法变得越来越重要。大数据算法是指在处理海量数据时,能够高效地提取有用信息的一种数学模型和方法。本文将介绍几种常用的大数据算法,并详细阐述它们的原理和应用。 正文内容: 一、聚类算法 1.1 K-means算法:通过计算数据点之间的距离,将数据点划分为不同的簇https://wenku.baidu.com/view/fc343a77adf8941ea76e58fafab069dc50224791.html
7.大数据分析是什么通过大数据分析算法,应该对于数据进行一定的推断,这样的数据才更有指导性。 在大数据时代,大数据分析价值不可估量。在防伪行业中,大数据分析可为企业实现更优质的服务;在企业中,大数据分析为企业决策者以及监管部门提供决策参考,也可帮助企业更准确找到自身定位和发展方向。https://www.linkflowtech.com/news/2090
8.我去算了一卦。最后的结论,让自己大吃一惊我在百度搜索的时候,发现往往各个流派对关键变量的解释往往大有不同。这也可以理解。每个大数据系统的变化也会因为输入数据不同而相差甚远,淘宝的推荐系统,必然跟京东的,亚马逊的完全不同。例如现在流行的大数据算法体系:人工智能,经过算法训练的准确性,跟输入数据的数量和质量也是息息相关的。 https://www.jianshu.com/p/72dbf8527107
9.什么是大数据数据挖掘6帆软数字化转型知识库什么是大数据 数据挖掘6 大数据和数据挖掘是两者之间既有联系又有区别的概念。大数据指的是体量巨大、结构复杂且增长速度快的数据集合,通常用来描述企业和组织所面临的数据挑战。数据挖掘则是从大数据中提取有价值的信息和知识的过程,通过应用各种算法和技术发现隐藏的模式和关系。大数据强调的是数据的规模和多样性、数据https://www.fanruan.com/blog/article/602195/
10.算法工程师软件工程师大数据工程师,傻傻分不清楚这个类别中的大数据算法,其实我们基本上可以理解算法工程师。 这是唯一跟算法工程师有交叉的部分 系统类 偏向于系统开发,比如我们经常听到的hadoop、云计算,就是属于这个类型。这里其实主要是hadoop(一个分布式系统,简单理解为另外一种和Windows或者是MacOS一样的东西)偏多,开发语言一般是Java。而另外数据管理员(DBA)和https://maimai.cn/article/detail?fid=845613115&efid=fwunO1cSXu6ZrJpdACNWjA
11.不懂这25个名词,好意思说你懂大数据?01 算法(Algorithm) 算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。那么,「算法」又是何以与大数据扯上关系的呢?要知道,尽管算法这个词是一个统称,但是在这个流行大数据分析的时代,算法也经常被提及且变得越发流行。 02 分析(Analyticsanalyze) https://gxq.guiyang.gov.cn/zjgxq/zjgxqxyzs/zjgxqxyzsdsjqy/201710/t20171013_17120534.html
12.焦点分析把大数据和算法关进笼子里从伦敦到旧金山,从布鲁塞尔到北京,大数据和算法要像权力一样被关进笼子里——这已是这个时代前所未有的全球新命题。 法律赋予用户拒绝算法的权利 那么,中国的《个人信息保护法》生效后,到底会产生什么影响呢? 前两天有一起信息泄露事件被炒得很火。据浙江省通信管理局文件,2019年双十一阿里云未经用户同意擅自将用户注https://36kr.com/p/1366804411008390
13.《大数据时代》的读后感范文大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点,我也不能完全赞同。”不是因果关系,而是相关关系。“不需要知道”为什么“,只需要知道”是什么“。传播即数据,数据即关系。 在小数据时代人们只关心因果关系,对相关关系认识不足,大数据时代相关关系举足轻重,如何https://www.unjs.com/dhg/3133302.html
14.大数据日知录(豆瓣)大数据是当前最为流行的热点概念之一,其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象,作为最明确的技术发展趋势之一,基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 《大数据日知录:架构与算法》从架构与算法角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多https://book.douban.com/subject/25984046/
15.你知道“算法”吗你知道“算法”吗网络时代,大数据至热。当你在网网络时代,大数据至热。当你在网上购物时,系统会根据你的喜好推荐商品,当你在刷抖音时,平台会不断推送你喜欢的视频,这正是现代网络的一大特征:“投你所好,定向投喂”,而这一切皆源于一项技术――“算法”。 “算法”一词源于波斯数学家花拉子密,公元9世纪,他在书中讨论如何用纸笔解决数学问题的技巧。比如:求https://xueqiu.com/1937519565/234818687
16.多拉快跑更安全?看G7智能挂的神级操作1、大数据算法,智能配货 拉货永远遵循一个原则,那就是多拉快跑,这句话用在快递快运领域尤其适合。 大家都知道,在快递快运领域多用的是厢式车。那么,如何在国家法律法规的允许下获得更大容积的厢式车,在同样容积的箱体里摆放更多的货物则成为现代运输人亟待解决的问题。 http://www.360che.com/news/190228/106757.html
17.大数据“杀熟”套路太深!多位法学专家建言破解之道南方plus作为一个普通消费者,可能很多次都遇到过这样的情况,互联网平台利用大数据的算法分析,进行“杀熟”。 10月23日,北京理工大学法学院主办的“第五届全国智能科技法治论坛”举办,南开大学法学院教授许光耀在会上指出,“所谓大数据杀熟是指互联网商家利用大数据技术,通过算法分析处理收集到的用户信息并做出数据画像,对每个用户https://static.nfapp.southcn.com/content/202110/27/c5875937.html
18.《新闻知识》用户传播行为带来了多少虚假降信息?(三)借助大数据算法,提高真实健康信息传播率和个性化推送 现代互联网技术的发展使得信息推送更加个性化,利用算法,可以在各大平台中给信息可信度分级,再将可信度较高的真实健康信息推荐给相应健康信息需求者,会极大提高真实健康信息的传播范围,抑制虚假健康信息的扩散。 https://www.hubpd.com/hubpd/rss/zaker/index.html?contentId=2882303761519408435
19.互联网江湖二十年:本质赛道和演化逻辑2)数字化产生的“生产资料”:2C+2B+2C背后三张网数字化所产生的大数据资源。 3)硬软件系统构成“生产力”:算力(芯片)+算法(操作系统)+网络构成基础设施。 4)能支配万物的“万有引力”:网络效应是支配三张网的主导力量,是整个竞争的底层逻辑。 风险提示:网络效应下的各个巨头的天然极强垄断毁灭创新,被AI算法https://www.huxiu.com/article/284279.html
20.科学网—[转载]武新:大数据架构及行业大数据应用而招标书中对数据挖掘的需求更是关系型数据很难解决的:“大数据平台具备非结构化数据处理能力(文本分词),支持多维社交网络分析、路径分析等大数据深度分析功能,支持经典数据挖掘算法,包括:逻辑回归、聚类、决策树。”从上面标书内容可以看出,无论是对数据处理平台的技术,还是业务需求都跟上一代数据分析平台有了巨大的差https://blog.sciencenet.cn/blog-887780-1358813.html