大数据时代的四个特征
大数据时代的四个特征
1、大量
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大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB 级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
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2、多样
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广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。
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3、高速
大数据的基本特点
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。那么，大数据的基本特点有哪些呢？ 首先是体量巨大，种类繁多。互联网搜索的发展、电子商务交易平台的覆盖和微博等社交网站的兴起，产生了无穷无尽的各种数据内容。数据类型日益繁多，例如视频、文字、图片、符号等各种信息，发掘这些形态各不相同的数据流之间的相关性是大数据的最大优点。比如供水系统数据与交通状况比较可以发现清晨洗浴和早高峰的时间密切相关，电网运行数据和堵车时间地点有相关性，交通事故率关联睡眠质量等。 其次是开放公开，容易获得。大数据不仅存在于特定的政府机构和企业组织，而是社会生活生产过程中自动产生存储的。电信公司积累客户的电话沟通记录，电子商务网站整合消费者的各种信息，企业通过挖掘海量数据可以增强自身能力，改善运营服务，提供决策支持，
实现商业智能进而为企业带来高额经济效益回报，发现企业发展的特殊规律。例如在今天，越来越多的商业组织和政府机构大量组织收集微博上的海量信息，分析个人特征和属性标签，预测社会舆情、电影票房或者商业机会。开放公开容易获得的数据源成为大数据时代的基本特征，产生巨大的社会影响。 再次是重视社会预测。预测是大数据的本质特征。在大数据时代，预见行业未来的能力成为企业追求的目标。最近美国Netflix公司推出《纸牌屋》，即通过采集其3000万用户的播放动作，包括打开、暂停、快进、倒退等动作，分析其注册用户的几百万次评级与搜索。 最后是重视发现而非实证。大数据则重视数据，创造知识，预测前景，探索未知，关注现象，发现机遇。预见未来依靠自下而上的数据收集处理，不依赖理论假设的前提下去发现知识，预知未来，洞察趋势，找到规律。例如沃尔玛超市经过大数据技术分析海量交易数据，察觉周末如果男人买婴儿尿布的同时会顺便买啤酒的独特现象。通常数据挖掘不做刻板假设，具有未知性，但结果有效并且实用。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
大数据的4V特征
大数据的4V特征 近几年很多领域都在讨论如何发展和运用大数据，那么什么是大数据？大数据的特征是什么？好多人不怎么了解，下文对这些方面进行简单的阐述。 （一）大数据（Big Data） 大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 （二）大数据的4V特征 大量化(V olume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值化（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等） 蚁坊软件在舆情大数据处理中注重大量化、多样化、快速化、价值化，凭借自身的大数据平台为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，正是基于这四个维度，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；而蚁坊软件旗下的另外一款典型产品，则是从多样性（全网）、快速性方面独有优势——鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。
互联网时代的四个特点
互联网时代的四个特点 现在关于互联网，有互联网思维、互联网技术革命、互联网创新，各种提法很多。但是我认为互联网不单是一种思维、一种技术，它是一个时代。置身于这个时代，不管你了解不了解,喜欢不喜欢，你都难以回避它的影响：它在改变我们的生活方式，颠覆我们的商业模式，冲击我们固有的思维方式，它迫使我们重新认识外部环境，重新认识客户，重新认识自己；要求我们自我否定、自我超越！ 互联网作为一个时代，它具有什么特点？我认为这个时代有四个鲜明特点。 第一个特点:这是一个“通融互联”时代。 通，就是互联互通。互联互通超越时空差距，使组织与客户、人与人之间的距离零成本趋近，无障碍沟通与交流价值倍增。 融，就是整个世界的多元要素融为一体了。各种要素交织，形成了你中有我，我中有你；不知道敌人是谁，也不知道朋友是谁。人与人之间无距离融合后，界限就模糊了。 通融互联给企业带来的最大影响是信息对称和平衡了，由此形成了你中有我、我中有你的状态，这就把过去靠信息不对称进行“暗箱操作”来获取利益的盈利模式彻底颠覆了。互联网时代，企业要从不对称竞争走向对称竞争，利益都要摊到一个共同的桌面上，而且必须有新规则。由此，企业跟客户的关系、企业内部的管理模式，统统都将发生一场革命。 通融对称，这是互联网时代的一个突出特点，它带来的变化就是使得透明、规则、价值观这些东西变得更加重要。 第二个特点:这是一个“网状价值结构”时代。即以客户为中心的价值交互网和以人为中心的价值创造网。这里面又有几个关键特点：一个是先有客户价值才有企业价值。第二个就是组织从串联到并联，在内部呈网状结构，在外部也是如此。你中有我，我中有你，由无数个微型组织、自主经营体所编织而成的一个价值创造交互网。 网状结构的突出特点是：抓住一个点施力就可能迅速布满全局。在网状结构下，一个微创新可能会像“蝴蝶效应”一样引发巨大的价值创造能量。在网状价值结构的前提条件下，员工的创新精神和潜能的激发是组织活力的核心。所以也可以说，这将是一个围绕客户和人的价值来进行价值创造的时代。 第三个特点:这是一个大数据和高流动时代。互联网产生大数据，而大数据的特点是不精确和动态的。有人说，这是个“大明星也去吃大排档，小老百姓去买奢侈品”的时代，也就是说，客户的需求是不确定的、很多数据也变为不确定。但同时，大数据实际上也是大样本、全样本，可能比之前的抽样还要精准，从小数据、小样本中可预测到大趋势。因此，企业不能再单纯依靠精确定量化的数据来做理性分析，还需要基于大数据来分析趋势、捕捉机会。 同时，在互联网时代，资金、人、知识和信息等各种要素都将是高速流动的。这种情况下，企业最大的财富不再是简单的人才了，而是所拥有的数据与知识，以及如何使得你的数据和知识能够在各利益相关方之间进行应用、转换与创新。
大数据的概念、特征及其应用
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推
大数据预测：4个特征,11个典型行业
在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震 预测，还有双色球彩票。 大数据预测的典型应用领域 互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索 过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站
大数据时代的挑战--价值与应对策略
2012中国国际信息通信展专刊 14 2012年第17期 大数据时代的挑战、价值与应对策略 随着全球数据量爆炸式的增长，大数据时代已经到来。文章从大数据时代的基本特征入手，引出了大数据时代面临的挑战以及大数据带来的价值，提出了以创新为核心的务实应对策略。 【摘 要】 【关键词】大数据时代 “四V ”特征 流量经营 安全威胁 收稿日期：2012-08-14 责任编辑：左永君 zuoyongjun@https://www.360docs.net/doc/0e13466808.html, 随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长62%，达到80万PB（1015字节），2010年增至120万PB。据IDC预测，至2020年全球以电子式形存储的数据量将达32ZB （1021字节）。以120万PB数据为例，如果将其刻录在DVD上，再将这些盘片堆叠起来，可从地球到月球垒一个来回！ 在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。 1 大数据时代的基本特征 据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而 且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！ 对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征： （1）量大（V o l u m e B i g ）。数据量级已从T B （1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。 （2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。 （3）快速化（Velocity Fast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。 （4）价值高和密度低（V a l u e H i g h a n d L o w Density）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。 2 大数据时代面临的挑战 （1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－ 端”的有效装备也均面临新挑战。 （2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、
大数据及其特点(1)
大数据及其特点（1） 胡经国 一、大数据定义 据了解，目前大数据这一概念尚无大家公认的统一定义。下面仅介绍关于大数据定义的一些常见表述，供读者参考。 1、表述1 大数据（Big Data）是指一个数据集，它的尺寸大到已经无法由传统的数据库软件工具去采集、存储、管理和分析。 Big Data referes to datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. MGI May，2011 大数据是指一个数据集，它的尺寸的增长已经让现有的数据库管理工具相形见绌，这些困难包括：数据采集、存储、搜索、分享、分析和可视化。 Big data are datasets that grow so large that they become awkward to work with using on-hard database management tools. Difficulties include capture, storage, search, sharing, analytics, and visualizing. Wikipedia 2、表述2 大数据是指需要用新的处理模式处理才能使其具有更强的决策力、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。从数据的类别上看，大数据是指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。 3、表述3 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，在合理时间内达到掘取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策达到更积极目的的资讯。 4、表述4 美国咨询公司麦肯锡给出的大数据定义：大数据是指其大小超出常规数据库工具的采集、存储、管理和分析能力的数据集。 由于传统数据库有效工作的数据上限一般为10～100TB；因而10～100TB 通常成为大数据的“门槛”。 无独有偶，IDC（国际数据公司）在给大数据做定义时，也把大数据的“门槛”设在100TB。其实，这种方法未必科学。不管怎样，有一个简单明晰的数值来指导对大数据的判断总是好事。
《我们的大数据时代》考试题目及答案
我们的大数据时代 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D） A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是（C） A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。 A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算 9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。
A. 因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关 D. 因果；并列 10. 下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）。 A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物 B. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场 C. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助 D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物 11. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。 A. 1KB<1MB<1GB B. 基本单位是字节（Byte） C. 一个汉字需要一个字节的存储空间 D. 一个字节能够容纳一个英文字符 12. 当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。 A. 微软 B. 百度 C. 谷歌 D. 阿里巴巴 13. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（D）。 A. 美国 B. 日本 C. 中国 D. 韩国 14. 下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（D）。 A. 柱状图 B. 饼状图 C. 曲线图 D. 网络图 15. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。 A. 互联网 B. 物联网 C. 综合国力 D. 自然资源 16. 可以对大数据进行深度分析的平台工具是（C）。 A. 传统的机器学习和数据分析工具 B. 第二代机器学习工具 C. 第三代机器学习工具 D. 未来机器学习工具 17. 智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。 A. 统计报表 B. 网络爬虫 C. API接口 D. 传感器 18. 过一系列处理，在基本保持原始数据完整性的基础上，减小数据规模的是（C）。 A. 数据清洗
大数据时代的特征
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。那么，大数据有哪些特征呢？ 1、多元化。大数据时代，数据类别和格式多样，使得海量数据能够凸显出事物的多方面关联性，显示出多方面的信息内涵。大数据时代，全媒体趋势、信息媒体化趋势进一步加强，从而体现出多元化和多样性。 2、可量化。大数据时代，文字可以变成数据、方位可以变成数据、沟通可以变成数据、人从身体到心理可以实现自我量化，世间万物都可以变成数据，世间一切事物都可以作为“变量”。庞大的数据资源使得学术界、商业界、政府等各个领域开始量化进程。 3、个性化。海量数据是一种共享性、开放性的公共信息资源，大数据时代的文化共享、民主平权，使得每个人都可以从“云”中海量的共享性数据资源中调用、择取自己所需要的数据进行挖掘、分析，为己所用，从而真正地实现个性化发展、满足个性化需求。
4、互动性。大数据时代，人-人、人-机、机-机之间将实现全面互动。互联网实现了无距离互动，移动终端实现了时空互动，物联网实现了设备互动。信息和数据在各种互动中实现交流和共享，在不断传播中相互影响和相互作用。而人们则可以根据自己的需要和偏好，随时控制信息、信息量和信息呈现的秩序。 5、开放性。大数据时代是一个开放的时代，一切都被置于“第三只眼”中，分享、共享成为共识，社会将呈现出透明、公开、有序和生机的特征。移动终端、智能手机、摄像头以及其他诸多的信息采集设备和存储设备将海量数据置于公共空间，数据的对外开放为公众共享信息提供了基础。 6、预测性。大数据时代，依托多维度、多来源、多形式的海量数据和挖掘工具与分析技术的深度、广度与精度，通过海量交叉验证征兆与变化规律、发掘事件概率，做出较为精准的预判、预测，将引领人类无限接近控制未来的终极梦想。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
大数据的定义及基本特征
大数据的定义及基本特征 无论是2001年梅塔集团分析师道格〃莱尼提出的大数据技术萌芽，还是2008年IBM公司的史密斯首次以“BIG DATA”的名词初步定义了大数据的含义，时至今日，科学届对大数据还没有给出一个完整准确的定义，不同领域的科学家们都从不同的视角诠释了大数据的基本含义。但是，纵观大数据发展的前世今生，以及今后的发展趋势，大数据的含义可以归结为： 大数据是人类认知世界的技术理念，是在信息技术支撑下，利用全新的数据分析处理方法，在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程，其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘，并发挥其作用。 有人说世界的本质就是数据，在当今充满数字化数据的时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的海量数据，为了在数据中理解信息内容，发现信息与信息之间的关系，人类从没有像今天这样对数据有那么深刻的认识，实际上，我们应该重新认识数据的特征：（1）海量的数据规模（Volume）。具有当前任何一种单体设备难以直接存储、管理和使用的数据量，大数据中所说的“大”也包括数据的全面性。 （2）快速的数据流转和动态的数据变化（Velocity）。数据会随着时间和环境发生变化。
（3）多样的数据类型（Variety）。刻画特定事物特征或规律的数据是以多种形式存在的。 （4）巨大的数据价值（Value）。数据就是资源，许多看似杂乱无章的数据，其潜在蕴含着巨大的价值，数据的价值是由不同的应用目的而体现。 （5）智能化数据挖掘（Intelligence）。无论数据有多少，还是以何种形式呈现，人类要想从数据中发现事物的真相，必须应用全新的方法分析数据，以得到有价值的信息。
大数据的定义和特征
大数据的定义和特征 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透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。 我们从权威的定义可以看到，大数据的特征有四点，分别为： 数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别; 数据类型繁多。提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等； 价值密度低，商业价值高。 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。 处理速度快。1秒定律。 车联网的大数据在预测方面可以发挥到极致。如，预测交通堵塞的地段，实时交通信息，主动安全，公交的排班。驾驶者驾驶行为分析。
大数据的核心在于预测，这在车联网行业非常有用，例如，对于交通流量的预测，就非常需要大数据。 对于交通流量，目前我们的仿真系统更加重视交通流量大，拥堵的原因，而大数据时代，不再在乎因果关系，而重视相关性，也就是不去分析产生拥堵的原因，但确实某个时段某个路段会发生拥堵。也可以根据车联网的大数据对车友的兴趣进行分析。 大数据在商用车领域已经有相当多的应用，如公交领域的运营排班管理、出租车领域的浮动车数据，物流行业的大物流。 如何解决公交企业面临的三大问题：运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少?如何分析各时间段、各站点的客流分布情况呢?如何实现运营的安全智能化、运营排班的智能化?在公交行业，以上问题普遍存在，通过车联网的大数据，可以解决公交行业所面临的这些问题。根据各个时间段，各站点的客流量大小，线路配备的运营车辆数、线路配备驾驶人员、线路长度、车辆运行速
度等大数据，可确定一条线路各个时间段的配车数及发车间隔，从而解决运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少三大问题。 根据客流量、节假日、气候、节气、自然灾害、道路、车况事故、历史同期数据、售票方式、居民小区建设等条件建立计划模型，从而用最快的速度对这些影响运营计划的因素做出反映。比如增加线路，增加车辆，增加司机，有效地制定公交运营计划。同时可对于运营排班精准管理，可通过大数据可以自动排班，对行车作业计划进行优化，并快速地对运行线路进行调整和优化。 自从菜鸟网络公司出现以后，大物流的概念终于被业界提及。 什么叫大物流呢?是指企业的自有物流系统(由车队、仓库、人员等组成)，和第三方物流企业的配送信息与资源进行共享，从而能充分地利用各方面资源，减少物流总支出、降低运营成本。 目前物流行业随着业务的扩大，车辆数日益增多，而且
《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
大数据时代简介
大数据时代 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”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 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，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MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。 大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB （1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM 的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
《探索大数据与人工智能》习题库
创作编号： GB8878185555334563BT9125XW 创作者：凤呜大王* 《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？
解析大数据的定义与特征
解析大数据的定义与特征 大数据研究专家维克托·迈尔-舍恩伯格曾经说过：世界的本质是数据。在他看来，认识大数据之前，世界原本就是一个数据时代；认识大数据之后，世界不可避免地分为大数据时代、小数据时代。 随着社会不断发展的脚步，各类数据不断累积，如果说小数据时代的各类分析调研更多的是靠样本采集，那么现在，不管从数据的维度还是层次来看，数据体量的累积已经到了一个非常夯实的阶段。 在这两个时代的过渡中，人们也自然而然的从先前的样本思维转变成大数据时代需要具备的整体思维，以更好的运用大数据，或者说，抽样调查将成为过去时，对所有数据进行分析处理才是大数据时代应有的思维方式。 对于大数据的具体定义和价值，大多数人都停留在知其然而不知其所以然的阶段。 但这也并不妨碍大数据这一词汇在大众心中的高度，它代表着先进，代表着高科技，代表着不可预知但可以预见的未来世界。 麦肯锡最早提出了大数据时代的到来：“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。” 对于大数据的定义，权威机构们给出了不同的表述： 世界知名咨询企业Gartner给出的定义是：“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 麦肯锡全球研究所给出的定义是：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、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 还有一些是这样表述的，大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。” 不管是信息资产还是数据集合，这些定义无不在昭示着大数据对于人们未来社会的价值。
大数据的基本特性
对大数据的基本特征有很多看法，但学术界普遍认可的是“3V”或“4V”的说法。3V特性是指容量巨大（V olume）、品种复杂（Velocity）、处理速度快，4V在此基础之上增加了价值密度低（Value）。随着数据挖掘技术和数据处理技术的发展，大数据的价值开始体现出来。 （1）容量巨大。十年前，我们对数据容量认知单位仅限于MB 和GB，但现在业务中使用的最基本的数据容量单位已达到TB。百度、腾讯、阿里等网络公司已经达到ZB（1ZB=1万亿GB）。目前，全球数据量仍在增长，年增长率超过40%。 （2）种类复杂。我们通常所说的数据是一个整体性的概念，按照不同的划分方式，数据可以被划分为多种类型，最常用和最基本的就是利用数据关系进行划分，有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，在小数据时代基本以结构化数据为主，随着数据技术的不断发展才出现了半结构化和非结构化数据。另外，从数据来源上划分，有社交媒体数据、传感器数据和系统数据。从数据格式上划分，有文本数据、图片数据、音频数据、视频数据等。近几年数据的种类增加
了很多，主要原因是移动设备、传感器以及通讯手段的增加，如此复杂多变的数据种类，带来的将是数据分析和数据处理的困难，势必会引发相应技术的变革。 （3）处理速度快。数据的数量和类型都在不断增加，直接影响到的就是数据的处理速度。大数据时代的基本要求就是速度要快，在数据资源化的趋势下，当今时代数据已然成为一种资源，但数据同现实中的物质资源不同，物质资源是不会消失和失去自身价值的，由于数据自身具有时效性，其所能挖掘的价值可能稍纵即逝，如果大量的数据来不及处理，就会变成数据垃圾。所以，现在的网络市场，各大互联网公司进行的不仅仅是数据的竞争，同时还是速度的竞争，要想在市场中占据主动地位，就必须要对拥有的数据进行快速的、实时的处理。 （4）价值密度低。价值性是大数据最本质的特性之一，大数据之所以能够得到各行各业的重视，主要原因就是其背后巨大的潜在价值，但是它的价值密度却很低。价值密度我们可以理解成有用数据在总数据中所占的比例。价值密度低的原因一方面是因为庞大的数据量和复杂的数据类型，基数过大带来的不仅是有价值的数据，更多的是垃圾数据和无用数据；另一方面是因为处理速度过慢，无法迅速准确的获取有价值的数据。纵使价值密度低，也无法阻挡人们对大数据的狂热，其根源还是在于数据背后所隐藏的巨大价值，大数据预测，将是大数据发展的主要方向。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
大数据的特征与发展趋势
大数据时代的特征与发展趋势 在云计算、物联网等技术的带动下，中国已步入…大数据?时代。邬贺铨说，我们正在进行一场全新的革命，庞大的数据带来的量化转变将在各领域迅速蔓延，没有哪个领域能够逃脱它的影响。据有关机构测算，大数据已成为全球ＩＴ产业中增长最快的领域。2010年全球大数据以及相关的硬件、软件和服务市场达到30亿美元，2015年将超过170亿美元，平均年增长速度超过50%。作为全球大数据产业的重要组成，中国大数据潜在市场规模未来有望达到2万亿人民币。身处“大数据”时代，中国正多方位布局“大数据”产业，各地政府、通信公司、科研院所、ＩＴ企业等都“摩拳擦掌”，希望能分到“一杯羹”。 1．大数据的含义 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透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。大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。 2．大数据的特征 关于大数据的特征，业内专业认识人士表示，可以用很多词语来表示。比较有代表性的即为2001年DougLaney最先提出“3V”模型，包括数量(V olume)、速度(Velocity)和种类(Variety)【1】。除此之外，在3V的基础上又提出了一些新的特征。关于第四个V的说法不一，IDC 认为大数据还应当具有价值性(Value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点。而IBM 认为大数据必然具有真实性(Veracity)。维基百科对大数据的定义则简单明了：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集【2】。如今，业内人士已经将其扩展到了11个V，包括有效性、可见性等。 下面就目前使用最多的“4V”模型进行分析。“4V”特征主要体现在以下方面： 2.1.规模性（volume） V olume指的是数据巨大的数据量以及其规模的完整性。数据的存储TB扩大到ZB。这与数据存储和网络技术的发展密切相关。数据的加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长。实质上，在某种程度上来说，数据的数量级的大小并不重要，重要的是数据具有完整性。数据规模性的应用有如下的体现，比如对每天12 tb的tweets进行分析，了解人们的
大数据的主要特点有哪些
大数据的主要特点有哪些？ “大数据”这个概念自被各界媒体所关注后，便一直站在风口浪尖引人注目。不落后的你想要深入浅出地了解大数据？大圣众包以4V为你详尽讲述大数据的四个特点。 大数据主要特点： 1.准确(Veracity) 这是一个在讨论大数据时时常被忽略的一个属性，部分原因是这个属性相对来说比较新，尽管它与其他的属性同样重要。这是一个与数据是否可靠相关的属性，也就是那些在数据科学流程中会被用于决策的数据（而这不同于与传统的数据分析流程），精确性与信噪比(signal-to-noise ratio)有关。 例如，在大数据中发现哪些数据对商业是真正有效的，这在信息理论中是个十分重要的概念。由于并不是所有的数据源都具有相等的可靠性，在这个过程中，大数据的精确性会趋于变化，如何增加可用数据的精确性是大数据的主要挑战。 2.高速(Velocity)
大数据是在运动着的，通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流，而数据流通常是很难被归档的（考虑到有限的网络存储空间，单单是高速就已经是一个巨大的问题）。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部，长时间存储大量数据也会显得非常昂贵，所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间，仅保留数据摘要（如平均值和方差）。这个问题在未来会显得更为严重，因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。 3.体量(Volume) 大数据由大量数据组成，从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方，通常是在一些连入因特网的计算网络中。 一般来说，凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路，这也使得并行计算技术（例如MapReduce）得以迅速崛起。 4.多样(Variety) 在过去，数据或多或少是同构的，这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中，由于数据的来源各异，因此形式各异。这体现为各种不同的数据结构类型，半结构化以及完全非结构化的数据类型。