对于大数据的认识和理解
大数据的理解和认识
大数据的理解和认识在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
随着科技的发展和互联网的普及，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的积累和处理已经成为了一个巨大挑战。
因此，理解和认识大数据的重要性变得尤为关键。
本文将从三个方面探讨大数据的理解和认识，包括大数据的定义、特点以及应用领域。
一、大数据的定义大数据是指规模庞大、多样化、产生速度快，难以通过传统方式进行处理和分析的数据集合。
它主要分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指可以通过表格或数据库表示的数据，如数字、文本等；而非结构化数据则是指无法用固定格式来描述的数据，如图片、音视频等。
二、大数据的特点大数据有以下几个主要特点：1. 海量性：大数据的规模通常非常大，传统的数据存储和处理技术往往无法胜任。
因此，需要利用分布式存储和处理技术来应对海量数据的挑战。
2. 多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、时序数据等。
这些数据具有不同的来源和格式，需要通过数据整合和清洗来获取有用的信息。
3. 时效性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
因此，需要运用实时计算和流式处理技术来满足数据时效性的要求。
4. 真实性：大数据往往是由用户在日常生活中产生的真实数据，这些数据具有客观性和真实性，可以为决策提供可靠的依据。
5. 隐私性：随着大数据的涌现，数据隐私和安全问题备受关注。
在处理和分析大数据时，需要采取合理的数据保护措施，确保用户的隐私不受侵犯。
三、大数据的应用领域大数据的引入和应用已经深入到各个行业和领域，对社会经济的发展产生了深远的影响。
下面列举几个大数据应用的典型领域：1. 金融领域：大数据在金融风控、信用评估和交易处理等方面具有重要的应用。
通过大数据分析，可以帮助金融机构更好地管理风险、优化投资组合和提供个性化的金融服务。
2. 医疗健康领域：大数据在医疗健康领域的应用可以改善疾病预防、诊断和治疗等方面。
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解随着信息技术的不断发展和进步，大数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
大数据，简单来说，指的是处理海量、高速、多样化和复杂数据的技术和方法。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的概念、应用和挑战，以及对于大数据的认识和理解。
一、大数据的概念和特点大数据的概念可以分为三个方面来理解。
首先，大数据是指数据量非常大，远远超过我们传统数据库和处理工具的能力。
其次，大数据是具有高速性的，意味着数据的产生和处理速度非常快，几乎是实时的。
最后，大数据是多样化和复杂的，包含了来自各种来源和多个维度的数据，如文本、声音、图像和传感器数据等。
大数据的特点可以总结为4V：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据多样化）和Value（数据价值高）。
这些特点使得大数据的处理面临着巨大的挑战和机遇。
二、大数据的应用领域大数据的应用已经渗透到各个领域，对于商业、科学、医疗、教育等行业都产生了深远的影响。
以下是几个常见的大数据应用领域：1. 商业和市场营销：通过分析消费者行为和喜好，帮助企业进行精准定位和个性化营销，提高市场竞争力。
2. 金融服务：大数据技术可以分析金融市场的变化趋势，帮助银行和投资公司进行风险管理和投资决策。
3. 健康医疗：通过收集和分析患者的健康数据，提供个性化的医疗服务和健康管理，改善医疗效果和健康预防。
4. 城市管理：通过监测和分析城市的交通、气象和环境等数据，优化城市规划和运营，提高城市的可持续发展和居民生活质量。
5. 科学研究：大数据可以帮助科学家处理和分析实验数据，加速科学发现和创新。
这些仅仅是大数据应用的一小部分，随着技术的不断进步，大数据的应用领域将会更加广泛。
三、大数据的挑战和未来发展尽管大数据的应用前景广阔，但是我们也要面对一些挑战。
首先，数据隐私和安全成为了一个重要的问题。
大数据包含了个人隐私和敏感信息，如何保护数据的安全和隐私成为了一个关键的任务。
对大数据的认识和理解
对大数据的认识和理解在当今信息爆炸的时代，大数据凭借其强大的分析能力和广泛的应用价值成为各个领域的热门话题。
本文将对大数据的认识和理解进行探讨。
首先，大数据是指海量、高速且多样化的数据资源。
随着互联网的飞速发展，人们在日常生活中产生的数据呈爆炸式增长。
这些数据包含了人们的个人信息、消费习惯、社交网络活动等多种多样的信息，被称为大数据。
其次，大数据具有重要的应用价值。
通过对大数据的采集、存储和分析，可以帮助企业、政府等机构制定决策、优化流程，并改善人们的生活质量。
例如，在商业领域，大数据可以用于市场调研、用户行为分析和精准营销，从而提高企业的盈利能力。
在城市管理方面，大数据可以用于交通流量分析、环境监测和灾害预警，从而提高城市的运行效率和居民的生活品质。
此外，大数据需要经过有效的分析才能发挥其潜力。
大数据的规模庞大，所以必须使用先进的技术和工具来提取有用的信息。
数据挖掘、机器学习和人工智能等技术在这方面发挥了重要的作用。
通过对大数据进行深入挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的关联规律和趋势，从而为决策者提供科学依据。
然而，大数据也面临着一些挑战和隐忧。
首先是数据隐私和安全问题。
大数据涉及大量的个人信息，如果这些信息被滥用或泄露，将给个人和社会带来巨大的风险。
其次是数据的真实性和可信度。
随着虚假信息的泛滥，如何判断数据的真实性成为一个亟待解决的问题。
另外，由于大数据具备多样性特点，如何进行数据整合和共享也是一个挑战。
为了更好地应对这些挑战，我们需要加强对大数据的管理和监管。
政府和相关机构应建立健全的数据安全和隐私保护机制，加强对大数据的监管和维护。
同时，企业和个人也应加强自身的数据安全意识，妥善保护个人信息。
此外，培养专业的数据分析人才也是至关重要的。
总之，大数据作为信息社会的重要产物，对各行各业都具有重要意义。
正确理解和应用大数据，能够带来巨大的社会经济效益。
随着技术的不断进步和创新，大数据的潜力将不断释放，为人类创造更美好的未来。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解大数据是当今信息时代的产物，它是指规模庞大、种类繁多的数据集合。
对于大数据的认识和理解，可以从多个角度进行探讨。
本文将从数据的本质、应用领域、挖掘技术、价值和未来发展等方面进行分析。
一、数据的本质1.1 数据的定义：数据是描述事物属性的符号记录，是信息的载体。
1.2 数据的特点：数据具有多样性、复杂性、动态性和不确定性。
1.3 数据的来源：数据来源于各种信息系统、传感器、社交网络等多个渠道。
二、数据的应用领域2.1 商业领域：大数据在市场营销、风险管理、客户关系管理等方面发挥重要作用。
2.2 医疗领域：大数据在疾病预测、医疗诊断、药物研发等方面有着广泛应用。
2.3 交通领域：大数据在交通管理、智能交通系统、车联网等方面提高了交通效率和安全性。
三、数据的挖掘技术3.1 数据清洗：清洗数据是为了处理脏数据、缺失数据和重复数据，提高数据质量。
3.2 数据分析：通过数据分析技术，可以发现数据之间的关联性、趋势和规律。
3.3 数据可视化：数据可视化技术可以将复杂的数据信息以图表形式展现，更直观地呈现数据结果。
四、数据的价值4.1 商业价值：大数据可以帮助企业进行市场分析、产品优化、客户维护等，提高竞争力。
4.2 社会价值：大数据在公共安全、环境保护、城市规划等方面有助于社会发展和改善生活。
4.3 个人价值：大数据可以为个人提供个性化的服务、精准的推荐和定制化的体验。
五、数据的未来发展5.1 人工智能：大数据与人工智能的结合将推动数据分析和应用的智能化和自动化。
5.2 边缘计算：随着物联网的发展，大数据的处理将更多地向边缘设备和节点靠拢。
5.3 隐私保护：随着数据泄露和滥用问题的凸显，数据隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
综上所述，对于大数据的认识和理解是多维度的，需要从数据的本质、应用领域、挖掘技术、价值和未来发展等方面进行深入探讨，以更好地应用大数据技术，推动社会和经济的发展。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解引言概述：在信息时代的今天，大数据已经渗透到我们生活的方方面面。
对于大数据的认识和理解变得至关重要。
本文将从数据的本质、数据的来源、数据的应用、数据的价值以及数据的挑战五个方面，详细阐述对于大数据的认识和理解。
一、数据的本质：1.1 数据的定义：数据是指通过观察、测量或者采集而得到的事实或者信息的集合。
它可以是数字、文本、图象、音频等形式的表达。
1.2 数据的特点：数据具有多样性、海量性、高速性和价值密度低等特点。
多样性指数据来源多样，形式多样。
海量性指数据量庞大，超出传统数据处理能力。
高速性指数据的产生和传输速度快。
价值密度低指数据中的实用信息占比较低。
1.3 数据的生命周期：数据从产生到消亡经历了不同的阶段，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节。
了解数据的生命周期可以更好地理解数据的本质。
二、数据的来源：2.1 传统数据来源：传统数据主要来自于企业内部的各种系统和数据库，例如企业的销售系统、人力资源系统等。
这些数据通常结构化、规模较小，容易进行分析。
2.2 社交媒体数据来源：随着社交媒体的普及，人们在社交媒体上产生大量的数据，包括文字、图片、视频等。
这些数据具有多样性和高速性，可以用于情感分析、舆情监测等应用。
2.3 互联网数据来源：互联网上的数据包括网页、博客、论坛、电子邮件等。
这些数据量大、多样性强，可以用于搜索引擎优化、市场竞争分析等领域。
三、数据的应用：3.1 商业领域的应用：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务。
3.2 医疗领域的应用：大数据在医疗领域的应用可以匡助医生进行疾病诊断、药物研发等。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提高医疗效率。
3.3 城市管理的应用：大数据在城市管理中的应用可以匡助城市规划、交通管理等。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解引言概述：随着科技的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
对于大数据的认识和理解，涉及到对数据本身的理解和对数据处理的认知。
本文将从数据的定义、数据的特点、数据的价值、数据的应用以及数据的挑战等五个大点来阐述对于大数据的认识和理解。
正文内容：1. 数据的定义1.1 数据是指以某种形式记录下来的事实或信息。
1.2 数据可以是数字、文字、图像、声音等形式的信息。
2. 数据的特点2.1 大量性：大数据具有海量的数据量，远远超过传统数据处理的能力。
2.2 多样性：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2.3 高速性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
2.4价值密度低：大数据中可能包含大量的噪音数据，需要进行筛选和清洗。
3. 数据的价值3.1 挖掘商业价值：通过对大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的商业机会和趋势，为企业决策提供依据。
3.2 改善用户体验：大数据可以帮助企业了解用户需求和行为，从而优化产品和服务，提升用户体验。
3.3 促进科学研究：大数据为科学研究提供了丰富的数据资源，可以加快科学发现和创新的进程。
4. 数据的应用4.1 金融领域：大数据在金融风控、反欺诈、投资决策等方面的应用越来越广泛。
4.2 医疗健康：大数据可以帮助医疗机构提高诊断准确性、优化医疗资源配置，推动个性化医疗的发展。
4.3 城市管理：大数据在城市交通、环境监测、智慧城市建设等方面的应用，可以提高城市管理的效率和质量。
5. 数据的挑战5.1 隐私保护：大数据的广泛应用涉及到个人隐私的泄露问题，需要加强隐私保护措施。
5.2 数据安全：大数据的存储和传输面临着安全风险，需要加强数据安全管理和技术防护。
5.3 数据质量：大数据中可能存在数据质量问题，如数据缺失、重复等，需要进行数据清洗和质量控制。
总结：综上所述，对于大数据的认识和理解涉及到对数据的定义、数据的特点、数据的价值、数据的应用以及数据的挑战等方面的内容。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解引言概述：在当今信息化时代，大数据已经成为了各行各业的热门话题。
数据的重要性不言而喻，它是企业决策、科学研究、社会发展的基石。
本文将从对数据的理解出发，谈谈对于大数据的认识和理解。
一、数据的基本概念与特点1.1 数据的定义数据是指以某种形式记录的信息，它可以是数字、文字、图像、声音等形式存在。
数据是对客观事物的描述和记录，是信息的载体。
1.2 数据的来源数据的来源非常广泛，可以来自于人类活动、自然观测、传感器、网络等多个渠道。
随着科技的发展，数据的产生速度呈指数级增长。
1.3 数据的特点数据具有多样性、海量性、时效性和价值性等特点。
多样性指数据的种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
海量性指数据的规模庞大，需要借助大数据技术进行存储和处理。
时效性指数据的及时性要求，需要快速获取和分析数据以支持决策。
价值性指数据对于决策和创新的重要性，数据可以帮助企业发现商机、提高效率和优化用户体验等。
二、大数据的定义与特点2.1 大数据的定义大数据是指规模庞大、种类繁多、生成速度快的数据集合。
它不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。
2.2 大数据的四个特点大数据具有四个特点，即“四V”，即Volume（海量性）、Variety（多样性）、Velocity（时效性）和Value（价值性）。
海量性指数据的规模巨大，需要借助分布式存储和计算技术进行处理；多样性指数据的种类繁多，需要借助数据挖掘和机器学习等技术进行分析；时效性指数据的及时性要求，需要实时获取和分析数据；价值性指数据对于决策和创新的重要性，通过分析大数据可以发现商机、提高效率和优化用户体验等。
2.3 大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、零售、交通、能源等。
在金融领域，大数据可以用于风险评估、欺诈检测和个性化推荐等；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、基因研究和药物研发等；在零售领域，大数据可以用于用户画像、商品推荐和供应链优化等。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解引言概述：在当今信息时代，大数据已经成为了各行各业的关键词之一。
大数据的到来给我们带来了前所未有的机遇和挑战，也对我们对数据的认识和理解提出了更高的要求。
本文将从五个大点出发，详细阐述对于大数据的认识和理解，匡助读者更好地理解大数据的本质和应用。
正文内容：1. 大数据的概念和特点1.1 数据量巨大：大数据的最显著特点就是数据量巨大，传统的数据处理工具已经无法胜任。
1.2 数据多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。
1.3 数据速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或者近实时地进行处理和分析。
1.4 数据价值密度低：大数据中包含了不少无用信息，需要进行筛选和提取。
2. 大数据的应用领域2.1 商业智能：通过对大数据的分析和挖掘，匡助企业做出更准确的决策，提高竞争力。
2.2 金融领域：大数据可以匡助银行和金融机构进行风险控制、反欺诈和客户画像等工作。
2.3 医疗健康：大数据可以辅助医疗机构进行疾病预测、个性化治疗和健康管理等工作。
2.4 城市管理：通过对大数据的分析，可以改善城市交通、环境和公共设施等方面的管理。
2.5 社交网络：大数据可以匡助社交网络平台提供更好的用户体验和个性化推荐服务。
3. 大数据的价值和挑战3.1 价值：大数据的分析和挖掘可以匡助企业发现商机、提高效率、降低成本。
3.2 挑战：大数据的处理和分析需要庞大的计算资源和高效的算法，同时也面临着数据隐私和安全的问题。
4. 大数据的处理技术4.1 分布式存储和计算：通过搭建分布式存储和计算平台，实现对大数据的高效处理和分析。
4.2 数据挖掘和机器学习：利用数据挖掘和机器学习算法，挖掘大数据中的规律和模式。
4.3 可视化技术：通过可视化技术将大数据转化为可视化图表，匡助用户更直观地理解数据。
5. 大数据的未来发展趋势5.1 智能化：随着人工智能的发展，大数据将更加智能化，能够自动进行数据分析和决策。
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对于大数据的认识和理解
这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免
以后在人前谈论的时候不至丁成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。
事实证明，态度决定一切，由丁自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平■也就不局0
经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。
由丁学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立
起大概的知识框架。
在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关丁大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。
最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关丁大数据的一些理论后自身的认识。
在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。
可是对丁这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鸯却乂很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。
究其原因，一是因为
大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。
当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查
阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似丁文献综述的报告，其实我很真诚的希
望进入事物探寻本质。
下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识大数据的一些相关理论：
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：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。
人们对丁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。
”
业界（IBM最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V（量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity）,或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
大数据的起始计量单位至少是P （1000个T＞、E （100万个T）或Z （10亿个第二，数据类型繁多。
比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低，商业价值高。
第四，处理速度快。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。
先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。
维克托迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
书中，作者提及最多的
是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Fare cast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
这里维克托迈尔-舍恩伯格
所认为的大数据思维是：1需要全部数据样本而不是抽样；2关注效率而不是精确度；3关注相关性而不是因果关系。
大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。
比如，Facebook 上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大
数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在丁提高对数据的加工能力”，通过加工”实现数据的增值”。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国
的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，丁是他们
做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此乂提高了很多。
这样的例子存在在各行各业，探求数据价值取决丁把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
大数据的一些相关技术：
1）云技术：
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数白或甚至数万的电脑分配工作。
可以说，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。
云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。
业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力,则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？
这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NOSQL实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。
2）分布式技术：
分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多
台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务一这就是分布式处理系统的定义。
3）感知技术：
大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。
以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。
全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，都会产生海量的数据信息。
而随着智能手机的普及，感知技术可谓迎来了发展的高峰期，除了地理位置信息被广泛的应用外，一些新的感知手段也开始登上舞台，比如，最新的"iPhone 5S”在home
键内嵌指纹传感器，新型手机可通过呼气直接检测燃烧脂肪量，用丁手机的嗅觉传感器面世可以监测从空气污染到危险的化学药品，微软正在研发
可感知用户当前心情智能手机技术，谷歌眼镜InSight新技术可通过衣着进行人
物识别等。
其实，这些感知被逐渐捕获的过程就是就世界被数据化的过程，一旦世界被
完全数据化了，那么世界的本质也就是信息了
大数据的实践：
政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据，比如，气象数据，金融数据，信用数据，电力数据，煤气数据，自来水数据，道路交通数据，客运数据，安全刑事案件数据，住房数据，海关数据，出入境数据，旅游数据，医疗数据，教育数据，环保数据等等。
这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的，静态的。
但是，如果政府可以将这些数据关联起来，并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理，这些数据必定将获得新生，其价值是无法估量的。
具体来说，现在城市都在走向智能和智慧，比如，智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市，这些都依托丁大数据，可以说大数据是智慧的核心能源。
从国内整体投资规模来看，到2012年底全国开建智慧城市的城市数超过180个，通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近5000亿元。
十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达1万亿元人民币。
大数据为智慧城市的各个领域提供决策支持。
在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供决策，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。
在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。
在舆情监控方面，通过网络关键词搜索及语义智能分析，能提高舆情分析的及时性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服务能力，应对网络突发的公共事件，打击违法犯罪。
在安防与防灾领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。
学生在阅读了大数据相关的一些书籍和文章之后，提取出的一些观点和理论，并稍加了自己对大数据的一些认识，写成了这篇课程总结，因为自身的专业性不强，欠缺这方面的知识和技术，所以有些说法可能存在漏洞或者错误，希望老师不要见笑并加以指正。
最后感谢老师这两个月来的教导。
老师幽默的语言，灵活的教学方式营造了活跃的课堂环境，这些都得到了同学们的广泛好评。
最后再次感谢教授！。