大数据的概念

1、一、大数据概念"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、治理和处理."大数据首先是指数据体量volumes7% 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Veraci

2、ty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保证其真实性及 平安性.百度知道一大数据概念大数据bigdata,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内到达撷取、治理、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 4V 特点：Volume、Velocity> Variety> Veracity.互 联网周刊一大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据TB和处理大量数据的技术,或者所谓的"4个V"之类的简单概念,而是

3、 涵盖了人们在大规模数据的根底上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的根底上是无法实现的.换句话说,大数据让我们以一种前所 未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力 研究机构Gartnei-大数据概 念"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水平的海量、高增长率和多样化的信息资产.从数据的 类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信 息.它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处 理方法的数据集.亚马逊网络效劳AWS、大数据科学家JohnRauser

4、 提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理水平的 庞大数据量.研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、 是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱."Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大局部是正确的.对大数据的一局部认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负 载,这是AWS的定义.当你的技术到达极限时,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

5、,这些非结构 化的数据效劳的价值在哪里.二、大数据技术数据采集：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.根底架构：云存储、分布式文件存储等.数据处理：自然语言处理NLP,NaturalLanguageProcessingfb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

6、Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics o 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、显著性检验、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

7、挖掘：分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)相关性分组或关联规那么( 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.三、大数据开展趋势能、机器学习、博弈论将在大数据分析方面发挥更大的作用.个人(自我)分析将崛起.越来越多的公司将提供消费者可以分析的数 据方式,让他们限制自己的行为和个人生活.企业将制定更明确的隐私政策,给消费者更多的他们的分享内容的限制权.特定的消费者将会积极治理他们与人分享的内容.各行业的大数据分析将迎来更多的应用.越来越多的企业将不满足于大数据治理水平而寻求外部专家.移动分析显着增加.移动推动分析会改变消费者的消费信息和消费习惯.更智能的设备和器具的出现很大程度的嵌入式分析. 更侧重于实时分析,虽然我不不看好其在今年内 会有很大的进展.无法处理大量数据、品种或速度的产