大数据与信息采集简介
大数据技术与应用简介
大数据技术与应用简介摘要：随着信息时代的到来，数据的产生量呈现出爆炸式的增长，大数据技术应运而生。
本文将介绍大数据技术的基本概念、主要组成部分以及在各个领域的应用情况，旨在帮助读者对大数据技术有一个初步的了解。
一、大数据技术基本概念大数据是指数据规模超出了传统数据库软件能够处理的范围和能力的数据集合，它具有三个特点：大规模、高速度和多样性。
大数据技术是一种处理、存储和分析大规模数据的技术方法和工具。
二、大数据技术主要组成部分1. 数据采集与存储：大数据技术需要收集和存储大量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
常用的数据存储方式有关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
2. 数据处理与分析：大数据技术需要对采集到的数据进行清洗、处理和分析。
常用的数据处理和分析工具有Hadoop、Spark等。
Hadoop是一个分布式计算框架，它可以将大规模的数据分布式存储和处理。
Spark是一个快速、通用的大数据计算引擎，可以处理包括批处理、实时处理、图计算等多种数据处理任务。
3. 数据可视化与展示：大数据技术还需要将处理和分析结果可视化展示出来，以便用户更好地理解和利用数据。
常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
三、大数据技术在各个领域的应用情况1. 金融领域：大数据技术在金融领域的应用可以帮助银行、证券公司等机构进行风险控制、反欺诈和客户行为分析等。
通过对大量的金融数据进行分析，可以提供更准确的预测和决策支持。
2. 零售领域：大数据技术在零售领域的应用可以帮助企业进行销售预测、库存管理和消费者行为分析等。
通过对顾客购买数据进行分析，可以为企业提供更精确的销售策略。
3. 医疗领域：大数据技术在医疗领域的应用可以帮助医院进行疾病诊断、药物研发和医疗资源管理等。
通过对医疗数据进行分析，可以提供更准确的医疗服务。
4. 交通领域：大数据技术在交通领域的应用可以帮助交通管理部门进行交通流量预测、优化路网规划和交通事故预警等。
大数据时代的信息搜集与分析
大数据时代的信息搜集与分析随着信息技术的不断发展，我们进入了一个新的时代，即大数据时代。
在这个时代里，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
据统计，全球每天都会产生着数以亿计的数据，这些数据广泛地分布在各个领域中，并在不断地增加。
对于这些数据，如何进行高效的搜集和分析就显得极为重要。
一、数据的搜集在大数据时代中，数据的搜集主要是指通过利用各种手段和渠道来获取包括文本、语音、图像等各种类型的数据。
数据的搜集可以从多个方面入手，例如人工获取、自动采集等，下面就分别介绍一下。
1. 人工获取人工获取主要是指对数据的人工搜集和整理。
对于某些需要详细了解的数据，需要通过专门人员进行采集，这种方式可以针对数据的重点部分进行搜集，从而避免了浪费时间和资源。
2. 自动采集自动采集的方式主要是利用机器学习和人工智能技术自动抓取和处理数据。
这种方式的优点在于速度快、精度高、成本低，但是需要对数据的质量进行监管，防止数据被操纵或篡改。
二、数据的分析数据的分析是大数据时代中最为关键的环节之一。
数据分析可以帮助我们从数据中发现隐藏的规律，从而为我们提供可靠的决策依据。
下面就分别介绍一下数据分析的各个方法。
1. 大数据挖掘大数据挖掘是指通过各种算法和工具，从大量数据中提取有用的信息和知识。
这种方法可以有效地发现数据中的模式、关联性、趋势、异常等，从而为人们提供科学、准确的数据分析结果。
2. 数据可视化数据可视化是指将数据用图表、柱状图等方式进行展示，以便于人们更加直观地了解数据。
这种方法可以有效地展示数据的规律和趋势，同时也能够帮助人们更加深入地了解数据，提高数据的转化率。
三、结语总的来说，大数据时代下的信息搜集与分析是一项比较复杂和繁琐的任务。
它不仅需要投入大量的人力和资源，还需要具备专业的技术和能力。
但是随着大数据时代的不断推进，信息搜集和分析一定会更加便捷、高效便捷，帮助人们更好地应对挑战，实现更加快速、准确的决策。
大数据与数据挖掘
大数据与数据挖掘概述：大数据与数据挖掘是当今信息时代的重要领域，它们的应用范围广泛，包括商业、医疗、金融等多个领域。
本文将详细介绍大数据与数据挖掘的概念、应用、技术和未来发展趋势。
一、概念：1. 大数据：大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，无法用传统的数据处理工具进行管理、处理和分析。
大数据的特点包括“3V”：数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。
2. 数据挖掘：数据挖掘是从大数据中发现并提取出实用的信息和知识的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，通过分析数据集中的模式、关联和趋势，揭示数据暗地里的规律和价值。
二、应用：1. 商业领域：大数据与数据挖掘在商业领域的应用非常广泛。
例如，通过分析消费者的购买历史和行为模式，企业可以进行精准的市场定位和个性化推荐，提高销售额和客户满意度。
此外，大数据还可以匡助企业进行风险管理、供应链优化和运营效率提升等方面的工作。
2. 医疗领域：大数据与数据挖掘在医疗领域的应用可以匡助医生进行疾病预测、诊断和治疗方案选择。
通过分析大量的医疗数据，包括病历、影像和基因数据等，可以提高医疗决策的准确性和效率，改善患者的治疗效果和生存率。
3. 金融领域：在金融领域，大数据与数据挖掘可以匡助银行和金融机构进行风险评估和欺诈检测。
通过分析客户的交易记录和行为模式，可以识别出潜在的风险和异常行为，保护客户的资金安全和金融市场的稳定。
三、技术：1. 数据采集与存储：大数据的处理首先需要进行数据的采集和存储。
常用的数据采集方式包括传感器、社交媒体、日志文件等，而数据存储可以选择传统的关系型数据库或者分布式文件系统等。
2. 数据清洗与预处理：由于大数据的来源多样和规模庞大，数据中往往存在噪声、缺失值和异常值等问题。
因此，在进行数据挖掘之前，需要进行数据清洗和预处理，包括去除噪声、填补缺失值和处理异常值等。
3. 数据分析与建模：数据分析和建模是数据挖掘的核心环节。
大数据技术简介
大数据技术简介概述随着信息时代的到来，大数据技术逐渐成为各行各业的关键工具。
大数据技术是指用于处理、存储和分析大规模数据集的一系列技术和工具。
这些数据集通常具有高速、高容量和多样化的特点，传统的数据处理方法已经无法胜任。
大数据技术的出现，使得我们能够从庞大的数据中发现有价值的信息，从而为决策提供支持。
1. 大数据技术的特点大数据技术具有以下几个显著的特点：1.1 高速：大数据技术能够处理高速产生的数据，如实时流数据。
通过实时处理和分析，可以及时发现数据中的异常和趋势，以便做出相应的决策。
1.2 高容量：大数据技术能够处理海量的数据。
传统的数据库系统无法有效地处理这么大规模的数据，而大数据技术采用分布式存储和计算的方式，将数据分散存储在多个节点上，从而实现了高容量的存储和处理。
1.3 多样化：大数据技术可以处理多种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指具有固定格式和字段的数据，如关系型数据库中的表格数据；非结构化数据是指没有固定格式和字段的数据，如文本、图像和音频等。
1.4 价值密度低：大数据中的价值往往分布在海量的数据中，而不是集中在少数数据中。
大数据技术能够通过数据挖掘和机器学习等方法，从大数据中提取有价值的信息和知识。
2. 大数据技术的核心组成大数据技术由多个核心组成部分构成，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等。
2.1 数据采集：数据采集是指从不同的数据源中收集数据。
数据源可以是传感器、日志文件、社交媒体和互联网等。
数据采集可以通过批量采集和实时采集两种方式进行。
2.2 数据存储：数据存储是指将采集到的数据存储起来，以便后续的处理和分析。
大数据技术采用分布式存储的方式，将数据分散存储在多个节点上，提高了存储的容量和可靠性。
2.3 数据处理：数据处理是指对存储的数据进行清洗、转换和整合等操作，以便后续的分析和挖掘。
数据处理可以通过批处理和流处理两种方式进行。
2.4 数据分析：数据分析是指对处理后的数据进行统计、建模和预测等操作，以发现数据中的规律和趋势。
教育大数据的来源与采集技术
教育大数据的来源与采集技术教育大数据的来源与采集技术1. 引言教育是一个信息密集、数据丰富的行业，随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，教育数据的规模和重要性不断扩大。
教育大数据的来源多样，包括学生学业数据、教师教学数据、学校管理数据等等。
本文将探讨教育大数据的来源以及采集技术，以期为教育数据的应用和分析提供有力支持。
2. 教育大数据的来源教育大数据来源丰富多样，主要包括以下几个方面：2.1 学生学业数据学生学业数据是教育大数据的重要来源之一。
这类数据主要包括学生的学习成绩、考试情况、学生作业、评价记录等。
这些数据可以反映学生的学习进展、弱势学科、学习风格等方面的信息，对于学生个性化教育和学科辅助决策具有重要价值。
2.2 教师教学数据教师教学数据也是教育大数据的重要来源。
这类数据主要包括教师的教学计划、教案、课程设计、教学评价等。
通过教师教学数据的采集与分析，可以发现优秀教师的教学方法与经验，为其他教师提供参考与借鉴，提升整体教学水平。
2.3 学校管理数据学校管理数据是教育大数据的另一个重要来源。
这类数据主要包括学校的招生情况、学生就业与创业情况、学校财务数据等。
通过对学校管理数据的采集与分析，可以为学校的发展规划和决策提供依据，优化学校管理，提高学校整体竞争力。
2.4 教育资源数据教育资源数据也是教育大数据的重要组成部分。
这类数据主要包括教学资源的开发、分享与评价情况，以及教育机构、教育技术工具等方面的数据。
通过对教育资源数据的采集与分析，可以发现优质教育资源，提供对应需求的教育服务，促进教育创新与发展。
3. 教育大数据的采集技术为了获取教育大数据，需要运用先进的数据采集技术。
以下是几种常见的教育大数据采集技术：3.1 传统采集方法传统采集方法主要包括问卷调查、实地访谈等。
问卷调查可以通过发放纸质问卷或在线问卷的方式获取受访者的数据，实地访谈则是通过与受访者面对面的交流获取数据。
传统采集方法的优点是操作简单、获取数据的全面性较高，但也存在样本选择偏差、数据自述性等缺点。
大数据技术简介
大数据技术简介概述：随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业中不可忽视的重要资源。
大数据技术是指用于处理、存储和分析大规模数据集的一系列技术和工具。
它能够帮助企业和组织从庞大的数据中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和业务发展。
1. 大数据的定义和特点：大数据是指规模庞大、多样化、高速增长的数据集合。
其特点包括以下几个方面：- 规模庞大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB来计量，远远超过传统数据库处理能力。
- 多样化：大数据包含结构化数据（如关系型数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
- 高速增长：大数据以快速的速度不断增长，需要有效的技术来处理和管理。
- 价值潜力：大数据中蕴含着丰富的信息和洞察，能够为企业和组织提供重要的决策支持和业务优化。
2. 大数据技术的应用领域：大数据技术已经广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：- 商业智能和数据分析：通过对大数据的挖掘和分析，帮助企业了解市场趋势、消费者行为以及产品优化等方面的信息。
- 金融行业：大数据技术可以用于风险管理、反欺诈、客户关系管理等方面，提高金融机构的效率和决策能力。
- 医疗保健：通过分析大数据，可以提高医疗机构的诊断准确性、药物研发效率以及疾病预测等方面的能力。
- 交通运输：大数据技术可以用于交通流量分析、智能交通管理以及路径规划等方面，提高交通运输的效率和安全性。
- 市场营销：通过对大数据的分析，可以更好地了解消费者需求和行为，制定更精准的营销策略。
3. 大数据技术的核心组成部分：大数据技术主要由以下几个核心组成部分构成：- 数据采集和存储：包括数据的获取、传输和存储等技术，常见的数据采集方式包括传感器、日志文件、社交媒体等。
- 数据处理和分析：包括数据清洗、转换、建模和分析等技术，常见的数据处理工具包括Hadoop、Spark等。
- 数据可视化：将大数据处理和分析的结果以可视化的方式展示，帮助用户更好地理解和利用数据。
大数据技术简介
大数据技术简介随着信息技术的迅速发展，大数据技术逐渐成为各行各业的热门话题。
本文将介绍大数据技术的基本概念、应用领域以及相关技术工具和方法。
一、大数据技术的基本概念大数据是指规模巨大、复杂多变、难以处理的数据集合。
它具有三个特点：大量性、高速性和多样性。
大数据技术是一种用于处理大数据的技术体系，包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面。
二、大数据技术的应用领域1. 商业智能和数据分析：大数据技术可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，进行商业决策和市场分析。
2. 金融行业：大数据技术可以应用于风险管理、反欺诈、信用评估等方面，提高金融机构的效率和准确性。
3. 医疗健康：大数据技术可以应用于医疗数据的分析和挖掘，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
4. 交通运输：大数据技术可以应用于交通流量监测、智能交通管理等方面，提高交通运输的效率和安全性。
5. 城市管理：大数据技术可以应用于城市规划、环境监测、智能交通等方面，实现城市的智能化管理。
三、大数据技术的工具和方法1. 数据采集和存储：大数据技术可以通过传感器、网络爬虫等方式采集数据，并使用分布式存储系统（如Hadoop）进行存储。
2. 数据处理和分析：大数据技术可以使用分布式计算框架（如Spark）进行数据的批处理和实时处理，通过数据挖掘和机器学习算法进行数据分析。
3. 数据可视化：大数据技术可以使用可视化工具（如Tableau）将复杂的数据转化为直观的图表和图形，帮助用户更好地理解数据。
4. 数据安全和隐私保护：大数据技术需要采取相应的安全措施，包括数据加密、访问控制等，保护数据的安全和隐私。
四、大数据技术的挑战和未来发展1. 数据质量和准确性：大数据技术需要面对数据质量和准确性的挑战，如数据的噪声、缺失和不一致等问题。
2. 隐私和安全：大数据技术需要解决数据隐私和安全保护的问题，保护用户的个人信息和商业机密。
3. 技术人才和专业知识：大数据技术需要专业的技术人才和深厚的专业知识，培养和引进高素质的人才是关键。
大数据简介
大数据简介1：概述1.1 定义：大数据是指规模庞大、种类繁多且速度快，难以使用传统的数据库管理工具进行处理和分析的数据集合。
1.2 发展：随着互联网技术的发展和数据量的爆发式增长，大数据成为了新时代的关键词之一，并在各个领域产生了深远的影响。
2：大数据的特点2.1 三个V：大数据的特点主要体现在三个方面，即Volume （数据量大）、Velocity（数据处理速度快）和Variety（数据种类多）。
2.2 价值：大数据的价值主要体现在对数据进行挖掘和分析后，能够提供有助于决策和创新的信息。
3：大数据的应用领域3.1 金融行业：大数据在金融行业的应用包括风险管理、客户关系管理、反欺诈等方面。
3.2 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以帮助进行疾病预测、个性化治疗等。
3.3 零售业：大数据在零售业的应用主要包括市场营销、库存管理等方面。
3.4 媒体与娱乐：大数据在媒体与娱乐领域的应用包括个性化推荐、内容分发等。
3.5 其他领域：大数据还在交通、农业、能源等诸多领域得到广泛应用。
4：大数据的挑战和未来发展4.1 隐私与安全：大数据的应用和处理过程涉及大量个人信息，隐私和安全问题亟待解决。
4.2 技术和人才：处理大数据需要相关的技术和人才支持，对技术和人才的需求日益增长。
4.3 数据治理：大数据的采集、存储和处理需要合理的数据治理机制，以保证数据的准确性和完整性。
4.4 未来发展：随着和物联网技术的发展，大数据将会得到更广泛的应用，对社会和经济发展产生更深远的影响。
附件：本文档附带数据处理流程图以及相关统计数据表。
法律名词及注释：1：隐私权：个人信息受到保护的权利。
2：数据治理：管理和保护数据的过程，包括数据采集、存储、处理和使用等方面的规范和控制。
3：：指计算机程序能够模拟人类智能行为的技术。
4：物联网：将各种物理设备与互联网连接起来，实现信息的交换和共享的网络。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
股票投资
VISA信用卡与商户推荐 京东信用贷款和淘宝数据魔方
中国粮食统计
智能电表
广告投放
人的数字化
大数据分析的特点
• 数据源：规模庞大，通常在PB级
• 数据结构：非结构化，需要进行量化打分，转换成结构化 、数值型数据以便理解和分析
• 分析逻辑：更简单，性能是瓶颈 • 性能：实时性要求更高
什么是大数据？
多样性Variety
价值密度Value
速度Velocity
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
Volume 数据量
PB是大数据层次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
大数据的4V特征
体量Volume
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义 大量的不相关信息 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） 实时分析而非批量式分析 数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
Big Data is a collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using on-hand database management tools.
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指 的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。
– 健康监控(Healthcare monitoring): 利用穿戴式的传感器监控用户的生理 和活动数据 及时提供需要的医疗服务
大数据
提纲
• • • • 大数据的由来及现状 大数据带来的挑战：信息采集 更多挑战：大数据的管理与分析 大数据与云计算
大数据从哪里来？
• 海量交易数据： • 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机分析数据， 是结构化的、通过关系数据库进行管理和访问的静态、历史数据。 通过这些数据，我们能了解过去发生了什么。
商业数据现状
2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2013年 5000条微博更新/天 30万条微博更新/天 250万条微博更新/天 3500万条微博更新/天 2亿条微博更新/天 4亿条微博更新/天
Big Data 什么是大数据
一个单数据表几亿-几百亿条 记录 下线商品14亿件，在线商品8 亿件 淘宝数据库存了20PB数据 平均每月增加1.5PB
每2天产生5EB数据
感知数据 = 社交媒体数据的 10-20倍
企业数据
20% 结构化 80%非结构化
2012年互联网产生的数据
25% 结构化
50%-70% 源于人与 75%非结构化 人的互动
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
Value 价值
美国医疗保健
每年产值达3000亿美金 每年生产率增长约0.7%
未来大数据的产业规模将会至少以万亿美
Velocity 速度
• • 1s 是临界点. 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理结果就是过时和无 效的. 大数据的惊人不止是在数量上，同时数据还是巨量具有动态分析价值的数据。 访问响应时间的加快，数据库读写速度的加快，对电商企业来说就等于多成 交。 对于很多情况下，动态的数据价值远大于静态数据，比如气象预测，灾难预 测，快消行业等。 实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别 之一.
信息技术的广泛应用提高了数据的处理能力，更提 高了数据的产生能力，道高一尺，魔高一丈。 这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经 远远超越了目前人力所能处理的范畴 大数据时代正在来临..
…
微博、 Apps
移动互联
数据分析：数据库和数据仓库
数据库 面向应用 当前数据 数据是可更新的 避免数据冗余 支持事务处理 数据操作频繁 数据仓库 面向主题 历史数据 数据不可更新 有意引入冗余 支持决策分析 操作相对不频繁
大数据与信息采集简介
提纲
• • • • 大数据的由来及现状 大数据带来的挑战：信息采集 更多挑Leabharlann ：大数据的管理与分析 大数据与云计算
世界是数字的
数据的前世今生
纸质数据 1 step
2 step
大数据时代
4 step
文件系统
3 step
数据仓库和 数据挖掘
数据库 管理系统
Big Data
存储单位
1 KB = 1024字节 1 MB = 1024 KB
什么是大数据
Intel：人类文明开始到2003年 地球共产生了5EB数据.
2012年全年，全球产生数据2.7ZB 是 2003年以前的500倍 2015年，全球估计产生数据8ZB，等于1800万个美国国会图书馆 75%都在报纸 胶片 磁带等媒介 非数字信息 2% 100万 G 10亿 G 1万亿 G
Volume 数据量
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数 据摩尔定律） 人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍
Google数据中心
Dalles数据中 心位于俄勒冈 州的哥伦比亚 河旁，河上的 Dalles大坝为 数据中心提供 电力。数据中 心有2座4层楼 高的冷却塔。
• Google数据 中心以集装 箱为单位， 每个集装箱 有1160台服 务器，每个 数据 中心有 众多集装箱。 Google一次搜索查询的能耗能点 23 亮100瓦的灯泡11秒钟。
Microsoft数据中心
微软在美国 芝加哥的数 据中心.总面 积为70万平 方英尺。即 使只启用半 数服务器,能 耗也达到30 兆瓦。
欧洲公共部门管理
每年2500亿欧元 每年生产率增长约0.7%
全球个人定位数据
1000亿+的服务供应商收入 为终端用户带来高达7000 亿美的价值
美国零售业
净利率增长可能高达60%+ 每年生产率增长0.5-1.0%
制造业
最多可节省50%的产品研发、 组装成本 最多可节约7%的营运资金
• • •
•
6000万用户登录/天 20亿次 页面访问/天 每天1.2亿次网站访问 响应时间小于100毫秒
Velocity 速度
• 数据的采集速度的加快导致处理时间都需要有相应的提高 • 在线数据分析 (Online Data Analytics) • 决策的延误 商机的消失 • 实例
– 网上营销(E-Promotions): 基于用户当前的位置和过往的交易数据预测 用户的喜好 在合适的时间和地点发送用户感兴趣的产品和店铺
21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交 网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用 范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。
电子商务
淘宝、 ebuy
…
互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微 博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、 GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
2100台
215万台 22亿台 15寸电脑排成行可以往返一次月球
500G硬盘电脑
大数据时代到来
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
2012年 全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
这一招收效显著——当年第一季度，霍廷的公司获得了7%的收益率
12
大数据分析：吃货集中营
大数据分析：关联分析
大数据分析：可视化
大数据分析：趋势预测
从谷歌流感趋势看大数据的 应用价值
“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地区 的流感情况
大数据应用场景
美国零售商和怀孕预测
UPS快递的最佳行车路径
大数据从哪里来？
• 海量交互数据： • 源于Facebook、Twitter、微信，微博及其他来源的社交媒体数据 构成。它包括了呼叫详细记录CDR、传送的海量多媒体文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告诉我们未来 马云成功预测2008 年经济危机 会发生什么。
• “2008 年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对 中国采购在下滑。海关是卖了货，出去以后再获得数据；我们提 前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。” • 通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映 到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的 数量会保持一个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行 为模型。因为数据样本巨大,保证用户行为模型的准确性。因此在 这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。