关于大数据时代下的信息处理技术分析

关于大数据时代下的信息处理技术分析
关于大数据时代下的信息处理技术分析

关于大数据时代下的信息处理技术分析如今科学技术的不断发展,社会的不断进步,人们已经步入了一个电子信息时代,人们可以在家里通过电视,网络,手机了解世界上发生的事情,也可以通过网络获取你所想要得到的数据和信息。而这一切都离不开电子信息技术的发展,其中包括了电子技术和信息技术,而我要分析的就是处理“大数据”的信息处理技术。

近年来,随着计算机技术和网络技术的不断普及,QQ、微博、微信、电子商务、社交网络、物联网等概念的提出及实现在很大程度上改变了人们的日常生活,同时也带来了海量数据,人们进入了大数据的时代。如何对这些海量数据进行分析,判断成为了新的课题。

而计算机处理技术就在其中发挥重要的作用,大数据处理技术作为一项高级的计算机技术,能够处理大量的数据资料,同时也能够计算大量的数据,因此具广阔的市场发展前景。这种技术将数据的输送、获取、分析、使用、检测、处理等技术结合在一起,并且对信息实行统一的管理。计算机信息处理技术融合了计算机技术、通信技术、网络技术、传感技术、微电子技术等先进的科学技术,在现代社会中具有广泛的用途。

计算机信息处理技术的主要类型有:信息系统技术,检索技术以及相配套的数据库、通信网络技术,其中数据库技术作为核心技术,该技术能够将有关数据资料进行整合处理,并存储有效信息。互联网用户的数量决定了网站数据规模的大小,而且数据结构复杂多样,面对这些庞大的数据储存就需要一个能够满足需求的储存技术,在以前

数据信息量少所需要的计算机性能和网络环境都比较小。而在如今的大数据时代,每天产生的数据量是庞大的,所以我们只能通过提高计算机性能和储存技术来满足信息处理的需要。

而在大数据的背景下计算机信息处理技术也同样面临着挑战,特别是对于用户隐私信息的保护。现在互联网普及到各个行业,因此网络安全维护就显得十分的困难。人们在网上注册的信息很容易被一些不法分子盗取和利用,这可能会造成严重的影响。还有一些传统的计算机病毒、服务器受到恶意攻击与盗版软件的问题依然存在,这些问题对互联网的服务品质造成了很大的冲击。这些问题对软件的设计提出了更高的要求,计算机软件必须能够在运行过程中对于互联网的环境进行判断,进而对其进行控制。

在数据时代中,信息之间的联系越来越紧密,由于信息的关联性太强,需要人们理解和掌握更多的有关解析学与数据的信息。这也导致我们很难从大量的信息中找到自身需求的东西。比如,在相应的门户网站上可以看到一些即时信息或新闻信息,这些信息虽然在第一时间呈现在我们面前,但这信息的准确性、真实性可能与我们想要索取的有错差别甚至大相径庭,而这种大量信息带来检索麻烦的同时,也为搜索引擎的运营商提出了新的挑战。给我印象最深的就是谷歌的搜索引擎了,谷歌相对于国内的百度和搜狗之类的搜索引擎还是具有优势的。谷歌通过数据分析可以推测分析事情的发展趋势并且准确率高达97%这是其他搜索引擎难以实现的,这需要庞大的数据量。然而谷歌的方法却很简单,通过对某些关键词进行关联,用它们的组合建立数学模型,在用这个模型对搜索记录进行分析就可以得到相应的结果,当然这都是建立在庞大的数据流之上,这些数据也是最有价值的财富之一。对于大数据进行分析的技术手段是数据挖掘技术,通过对

海量数据的分析,揭示出潜在的,未知的有价值的信息。

那么在大数据背景下计算机信息处理技术的发展方向应该朝着什么方向发展呢?首先,我认为计算机网络应该朝着云计算网络发展,因为信息处理技术的发展方向受到计算机硬件的限制,计算机网络存在着诸多的局限性,需要将目前的计算机网络转换为云计算机网络,这是“大数据”时代计算机信息处理技术的发展趋势,计算机网络应该利用数据技术,朝着云计算发展。未来计算机网络发展理念是将计算机硬件和网络数据分开,从而实现将目前的云计算转化为云计算机网络。在未来计算机会与信息网络形成“大数据”网络系统,两者不可分离。

在大数据时代计算机信息安全技术不再建立在某个单一形式的数据安全管理上,而是对整个数据关联结构进行系统管理,从整体上提高数据的安全水平。因此,传统的计算机信息处理安全软件已经无法满足大数据时代安全管理工作的需求,开发新的安全技术软件、构建新的计算机安全体系显得尤为重要,这也在一定程度上促进了计算机安全信息技术的发展,推进信息安全技术向前发展。毕竟现在的网络用户都十分注重自己的个人隐私,只有把安全和隐私保护做好才能使用户使用得放心。

大数据时代对于计算机信息处理技术来说既是机遇也是挑战,越来越多的人会使用计算机技术来进行数据分析,这将使得计算机信息处理技术得到更广泛的应用,同时对计算机信息处理技术也提出了更高的要求,需要不断完善目前仍存在不足的地方,并根据海量数据处理需要建立真正适应大数据时代的网络系统及安全体系,将计算机信息处理技术运用到更广泛的领域。这也导致了对技术人才的大量需要,也带动了新的行业发展,为更多的带来新的就业方向。

大数据背景下经济统计的机遇与挑战

大数据背景下经济统计的机遇与挑战 kxgdy 经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的,不同时期,面对不同的客观需要不断发展自身,以满足人们研究和社会管理的需求。随着大数据时代的到来,面对海量的数据,经济统计必然面临新的机遇和挑战。 经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。从其发展的历史可以看到,一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求;另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广,也不断丰富经济统计的方法和内容。这两者之间也有着相辅相成的关系,他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性 随着大数据时代的到来,每天产生的数据越来越多,我们对于数据的接触也越来越方便,可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。在这种情况下,对于经济统计不仅会提出更高的要求,也会给提供更多的机遇。 大数据背景下的经济数据特征分析 1.数据统计刻度变小 由于技术手段的限制,历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计,如年、月等。随着大数据时代的到来,我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。实际上,已经存在对于股票交易数据的分时统计了,而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。 2.样本群体扩大

从以往来看,搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作,所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。随着互联网的发展和信息技术的普及,对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。 3.样本信息扩大 大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息,而只能针对一些关键信息进行统计。随着现在对于数据统计成本的降低,我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计,而且对于非关键信息也可以进行统计,这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。当然,这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义,不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。 4.数据的优良性得到改善 在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性,很多是由于历史的原因造成的。随着对于数据存储技术的发展,我们可以获得更 多、更优质的数据。其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储,降 低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。 5.宏观与微观统计关系更加密切 现在看来,对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的,但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标,而忽略了大多数 微观个体产生的经济信息,且两者之间的关系也相对复杂,我们不能 很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。随着 大数据时代的到来,统计样本数量和层次的增加,将会使得宏观统计 更加具有现实的微观基础,使得宏观统计的准确信以及与微观统计的 关联性有更大的提高。 利用现代数据机遇,强化经济统计发展 1.利用现代数理技术,充实经济理论

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据? 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK()函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言:常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练:分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件,为了确保系统安全,以下哪个处理措施最正确。(B )(单选题2分) A.直接打开或使用 B.先查杀病毒,再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份,如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?(A )(单选题2分) A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码,不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件,从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中,下列选项,存在安全风险的行为是?(B )(单选题2分) A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行(B )保护。(单选题2分) A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行(C ),以防出现意外情况导致数据丢失。(单选题2分) A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话,对方称他的快递没有及时领取,请联系XXXX电话,小强拨打该电话后提供自己的私人信息后,对方告知小强并没有快递。过了一个月之后,小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中,请问小强最有可能遇到了什么情况?(B )(单选题2分) A.快递信息错误而已,小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗,得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗,想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令,所以被盗。 7.没有自拍,也没有视频聊天,但电脑摄像头的灯总是亮着,这是什么原因(A )(单选题2分) A.可能中了木马,正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏,突然弹出一个窗口,提示:特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后,在此网站输入银行卡账号和密码,网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例,对发生问题的原因描述正确的是?(C )(单选题2分)A.电脑被植入木马

大数据时代下数据分析的变化

大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性-定量-再定性”,第一个定性是为定量分析找准方向,主要靠经验判断,一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代,可以直接通过数据分析做出判断,所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系,然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量-定性”。在实证分析上,传统思路通常是“假设-验证”,先根据最终的研究目的提出假设性意见,然后收集分析数据,进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响,得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下,得出的结论更是毫无用处,甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代,可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制,然后得出结论,分析的思路可以概括为“发现-总结”。 (二)研究对象的变化 首先,从数据来源上看,传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定,随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限,抽样结果经不起细分;纠偏成本高,可塑性弱。而在大数据时代,更多的是将总体直接作为研究对象,摒弃了抽样样本的研究,传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次,对于数据类型而言,传统数据通常是结构型的,即

定量数据加上少量的定性数据,格式化,有标准,可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据,多样化、无标准,很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究,通常是根据内容提出假设意见,然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言,信息资源充足,可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发,需要验证的假设比传统经济学研究多出很多,不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学 科研训练(论文)题目:大数据时代运营商的SWOT分析 院(系):经济与管理学院(工商管理系) 专业:人力资源管理 班级:1102班 学生姓名:刘丹 导师姓名:尹丽英职称:讲师 起止时间:2013年9月16日至12月6日

科研训练(论文)成绩鉴定表 指导教师评语

目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要 近年来,大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展,催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言,需要思考如何应用这些新技术,解决在大数据时代背景下所面临的挑战,从而提升企业价值。本文立足于电信行业,通过分析大数据的现状及发展趋势,利用SWOT分析模型,阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势,以及所面临的机遇与挑战,并提出相关应对策略,最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词:大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

大数据时代的信息处理

大数据时代的信息处理 【摘要】信息时代的特征之一就是数据的密集爆发,人们积累的数据越来越多,而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程,而是呈现跨越式的特征,因此传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求。从而就需要一种新的数据分析技术处理大量数据,并从中抽取有价值的潜在知识,即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生,概念以及数据挖掘的常用技术。 【关键词】信息时代;数据;挖掘;分析 一、大数据的定义 所谓“大数据”,一般具有几个特点:首先是数据量很大,已经从TB级跃升至PB级;其次是区别于传统的数据结构,“大数据”时代的数据结构比较复杂,超过80%都是非结构化数据,比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中RFID的感应数据,以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点,给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三,数据更新快,比如视频监控每秒钟都在进行,微博随时都有人在更新;最后,是对数据的随机访问,这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据,并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天,你需要从监控录像中找出某个人,那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点,对数据搜索及管理提出了更高要求,因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。 二、数据挖掘的定义 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程,它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科,涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术,其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现过程中的一个特定步骤,它用专门算法从数据中抽取模式,它并不是用规范的数据库查询语言进行查询,而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果,并没有深入研究发生的原因,而数据挖掘则主要了解发生的原因,并且以一定的置信度对未来进行预测,用来为决策行为提供有利的支持。 (1)统计学 统计学在数据样本选择、数据预处理及评价抽取知识的步骤中有非常重要的作用。以往许多统计学的工作是针对数据和假设检验的模型进行评价,很明显也

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析 主讲教师:侯振兴 1.传统供应链分析 供应链从企业的范围,可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业,供给原来的上游企业,销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系:二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说,内部供应链是外部供应链的缩小化。 (1)供应链分析的目的是满足客户需求,降低成本,实现利润: ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标,供应链管理和优化的一切方式方法,都是朝向这个目标而努力的,这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计,这对提高企业管理水平和管理流程,具有不可或缺的作用。同时,随着企业供应链流程的推进和实施、应用,企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进,这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本,缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界,供应商能够随时掌握存货信息,组织生产,及时补充,因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如:丰田零库存。 ⑤降低采购成本,促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息,应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来,从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化,预测的精确度将大幅度的提高,这将导致企业不仅能生产出需要的产品,而且能减少生产的时间,提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸,企业能履行它们的合同,增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络,一个企业建立了自己的供应链系统,本身就已经建立起了业务网络。 (2)供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础,是实行产品增值的关键环节,其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理:循环库存的部署策略,安全库存的部署策略,季节库存的部署策略。 运输管理:运输方式的选择如何,路径和网络选择如何,自营与外包,反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理:订单生产,按库存生产。 信息传递:与进行供应链协调与信息共享。 (六)预算分析 1.《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算,是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理,至少应当关注下列风险: (一)不编制预算或预算不健全,可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 (二)预算目标不合理、编制不科学,可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 (三)预算缺乏刚性、执行不力、考核不严,可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导,明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责,其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

浅析大数据时代下的统计工作.docx

浅析大数据时代下的统计工作 随着我国大数据时代的到来,呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界,同时还改变了我们的工作方式,进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代,从而也就繁衍了数据统计工作,并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息,最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中,在通过大量的数据对其进行深入的分析,从而得出来的重要的且具有一定价值的结论,紧接着,再根据这些结论在其中找到相应的规律,最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下,使得信息化数据信息正在成倍的向上增加,因此在面对这一特殊的情况,统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法,为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。 一、大数据时代统计工作的重要性 大数据时代的到来,带给我们的不仅是工作、生活上的便捷,更重要的是带动了我国全面的发展,与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们,一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统,最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计,由此可见统计工作在大数据时代中的重要性,在大数据时代中,通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析,同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据,从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。 二、大数据时代下给统计工作带来的挑战 (一)对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计

工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现,传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的,而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素,当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来,便可以有效地避免此类问题的发生,而且,数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的,并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息,这样做的目的就是为了不采取其他的途径,也能有效的保证各项原始信息数据的质量,进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。 (二)要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升,因此,根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新,目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表,是需要一层一层的向上级汇报以及分析的,这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间,同时还不能确保报表的质量。因此,随着大数据时代的到来,传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求,那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新,并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。 (三)对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战,而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的,进而对其进行设计相应的

大数据时代下统计学的挑战与发展-精选文档

大数据时代下统计学的挑战与发展 、大数据时代下统计学概念概述 教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析 随机性数据, 对考察问题给出推断与预测, 最终为行动提供数据 支持”,这就是统计学。从根本上看,统计学是一门与数据有关 的学科。众所周知, 美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连 任的机会,阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。 随着我们走进大数据时代, 网络科技给搜集数据带来方便, 的设备已经无法容纳大量的数据, 我们对其进行更新, 通过对大 数据的分析,我们为社会传递出有效的、有价值的信息,这一切 为社会的发展起到了不可替代的推动作用。 统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素, 在商品交换过 程中,统计有先导作用,市场经济信息也需要统计学的帮助,大 数据时代, 我们的统计数据不再局限于随机抽样调查, 等高成本的搜集方式, 通过互联网及移动终端, 我们可以获得更 多数据样本, 可以说我们的社会进入高速发展的时期, 大数据时 代下的统计学也进入全新的发展阶段。 二、统计学在大数据时代影响下的变革 1. 从样本的角度看,样本概念得到深化 我们知道统计学离不开样本,有效的样本能够正确反映情 况,大数据时代样本概念与传统不再相同, 通常我们得到诸多网 络数据,一种为静态,即直接在客户端创建的数据,无需提取即 可使用,成本低,另一种为动态数据,即数据随着时间的推移而 变化,最终表现为所有数据的总和, 可见此时的样本不局限于随 机抽样,直接可以做选定分析。 2. 从类型方面看,呈扩大之势 在过去数据通常指结构化数据, 有固定的标准, 大数据时代 数据传统 电话调查

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f03312494.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者:单海波 来源:《科技创新与应用》2016年第24期 摘要:随着改革开放的进一步深化,以及经济全球化的快速发展,我国各行各业都有了 质的飞跃,发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及,更是促进了各领域的不断发展,各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下,数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展,促使经济社会发生了翻天覆地的变化,同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言,数据已经改变传统的结构模式,在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化,以及非结构化的数据模式方向转换,改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象,逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论,并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则,希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示,仅供参考。 关键词:大数据;数据分析;数据挖掘;体系建设 引言 进入21世纪以来,随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势,我国国民经济迅速增长,各行业、领域的发展也颇为迅猛,人们生活水平与日俱增,在物质生活得到极大满足的前提下,更加追求精神层面以及视觉上的享受,这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代,数据信息的作用和地位是不可小觑的,处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件,是发展各学科科技交融的前提。 然而,世界上的一切事物都包含着两个方面,这两个方面既相互对立,又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性,我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件,促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时,还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷,需要其客观、正确地使用、处理数据信息,完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段,通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据,做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下,我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步,使其发展更加全面化、科学化、专业化,切实提升了我国经济的迅猛发展,从而形成了一个最佳的良性循环,我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言,数据分析环节是必不可少的组成部分,只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选,才能使其更好地服务于社会,服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知,大数据具有明显

大数据时代统计调查工作的挑战与思考_季晓晶

2013.5 一、问题的提出 大数据(bigdata)泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上,而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息,目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示?统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨,意在抛砖引玉,以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB,2008年是1GB,2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。淘宝网站单日数据产生量超过50TB,存储量40PB。百度公司每天要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。数据的规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为5.64亿,手机网民为4.2亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据,这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见, 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司,美国赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达2.2ZB,年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元, 收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 (备注:1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ) 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见,大数据时代的到来,对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性,但与此同时,带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来,统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此,笔者认为在大数据背景下,统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下,数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道,统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面, 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如,现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据,在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ETC电子收费系统、GPS定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据,不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差,篡改数据的可能性越来越小,数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要:大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息, 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示? 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词:大数据;统计调查工作;思考 问题研究 17

大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他 一、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、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。 百度概念: 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4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner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"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。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser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能力的庞大数据量。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,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,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、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面: 1、可视化分析Analytic Visualizations

大数据时代的计算机信息处理技术

大数据时代的计算机信息处理技术 21世纪,随着科学技术的飞速发展,计算机技术始终都处于不断的更新当中。以此为基础的互联网在对信息进行处理的过程中诞生出了各种先进科学的规范技术,来自于全球不同范围内的信息资源得以在此高度汇聚,当代互联网内部数据库的信息量已经呈相当明显的爆炸式增长趋势,大数据时代就此来临。信息资源需要经过有效的处理之后才能被人类社会广泛利用,为了应对大数据这个时代背景,相对应的计算机信息处理技术在全社会范围内成了人们日常关注的中心。本文将就此展开综合论述,通过对大数据时代的计算机信息处理技术进行分析探讨,来为我国未来计算机技术的发展方向作出预测。 标签:大数据时代;计算机信息处理技术;未来发展 计算机技术出现的动因是当时国际上的计算水平并不高,传统的一些计算规则已经不能够满足新时代爆炸式数据处理的需求,所以先进创新型的计算机技术在对数据处理上做出了相当强有力的贡献,经过这些年的不断进步已经在世界的范围内实现了相当充足的运用,大部分的行业在日常的工作进程当中都已经离不开计算机技术。但是就目前来看,计算机信息处理技术仍然面临着许多的难题,一些大型的网络公司出于利益竞争,在信息数据的储存方面作出了更广泛的深度研究,目的是为越来越多的用户提供更为高级的服务,大数据的定义也是在数据处理总量超过了10亿t的时候被总结出来的,这是信息时代的一个典型突破。这个突破促使很多人民的生活有了更高的提升,也加速了计算机信息处理技术的进步,人类社会拥有了越来越多的有价值信息资源。 一、大数据时代 “大数据”这个概念是麦肯锡公司在2011年提出来的一个概念,当即便吸引了全世界人民的目光。麦肯锡是一家在全球咨询行业排名前列的大企业,他们借“大数据”这个简单明确的词语来概括在这个信息膨胀的时代所诞生的一系列数据处理相关的技术工作,大量专业人员都对大数据表现出高度的赞誉和强烈的认同感,美国政府更是特意对这个新技术设立了专项保护,并鼓励全体企业能够对其进行最大程度的开发利用。随后,大数据时代就这样悄无声息地来临了。它是一种时代现象,更是一种宝贵资源。在未来,企业要想有一个更契合时代潮流的发展前景,必要充分利用大数据进行适当转型,才能创造出更多的奇迹。 二、大数据时代背景下的信息处理技术分析 在大数据时代的背景下,计算机信息处理技术应用主要有以下三个表现:(1)信息的收集与处理;(2)信息的储存;(3)信息的保护。 在对信息进行收集加工的过程中,要尽可能的将一些有效的信息数据进行收集获取,这样在后期对信息进行系统性的处理时才能够产生出一定的社会价值,保证数据在传播的过程中也能拥有极强的动力。收集是信息处理的第一个步骤,

大数据时代数据分析与信息安全

大数据时代数据分析与信息安全 目前,中国已进入大数据时代,科学的大数据管理对于我国实现网络强国目标具有重要意义。本文基于目前全球数据发展的推动作用,结合中国大数据时代的具体特点,分析、探讨大数据时代背景下的信息安全特点,并作简要讨论。 标签:大数据;信息安全;数据分析 大数据是社会科学技术发展和工业化的融合,目前随着全球化进程的加剧,数据信息的增加,其发展规模和速度都发生了巨大变化。全球化的大数据融合,必然会引起各国对信息安全的高度重视,尤其是与其他国家相连接和互动的国际信息。这些信息不仅会影响我国的外交、经济、军事、政治和文化,更会给我国的信息安全管理工作带来巨大挑战。本文通过分析大数据时代的发展趋势,着重探索其特点和安全要求。 一、大数据时代的发展趋势 近年来,相关业界和学术界提出了大数据的讨论,大数据时代已经到来。大数据给学术界带来了新的思路,且颠覆了很多传统的行业模式,并为之带来了新的发展变化。据预测,大数据将成为企业、政府、研究、教育、医疗和其他行业的新挑战。大数据的核心技术是对信息的存储和传输进行整理分析,要求做到数据实时处理、真实有效。相比于传统信息的挖掘和应用,大数据更具优势,打破了传统数据源的局限性,给全世界的商业模式带来了新的机遇和挑战,其潜在的价值也将带来新的市场空间。与此同时,无处不在的数据,也对信息安全提出了新的标准和要求。与大数据技术相关的产业链将迎来一个新的发展时期,美国在20世纪90年代就提出了“信息高速公路”项目和技术,此外,日本、英国、澳大利亚和其他国家都已出台了战略举措和相应的大数据技术。 大数据属于数据集,其特点是种类多、容量大、应用方便、存取方便、发展速度快,大数据的科学管理方法已成为新一代的重要信息技术。在大数据背景下逐渐形成的万物互联的发展趋势促进了全球经济的发展。国际经济新格局的发展趋于网络化、智能化,数据共享日益方便,因此互联网信息安全也进入大数据时代。发达国家相继出台与大数据相关的政策,使大数据成为经济发展和转型的新动力,并且给国家带来新的发展机遇。2014年中国正式提出行动数据大计划,将发展大数据作为未来发展的重要战略目标。在大数据时代,我国的信息安全管理工作也将迎来新的发展机遇和挑战,政府和各行业间的信息资源,将通过整合、共享、相互渗透,实现数据间的有效连接,由此将会带来信息安全保证的挑战,促使信息安全管理变得更加全面,使人们不得不树立新的信息安全管理意识。 二、数据分析现状及发展 大数据的价值不可估量,并且被誉为“未来石油”。企业通过海量的数据信息挖掘,从中发现商机、明确客户需求,从而准确锁定目标客户。大数据产业具有

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他

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大数据时代的数据概念分析及其他 一、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、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。 百度概念: 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4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner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"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。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser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能力的庞大数据量。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,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,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、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面: 1、可视化分析Analytic Visualizations

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