数据基础知识及数据处理
人工智能数据处理基础
人工智能数据处理基础人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门前沿科学技术，正在改变着我们的生活方式和工作方式。
在人工智能的应用中，数据处理起着至关重要的作用。
本文将介绍人工智能数据处理的基础知识与技术，包括数据获取、数据清洗、数据转换和数据存储等方面。
一、数据获取数据获取是人工智能数据处理的第一步，也是最重要的一步。
人工智能需要大量的数据作为基础，以进行模型的训练和学习。
数据获取的方式多种多样，可以通过传感器、监控设备、数据库、互联网等途径进行。
其中，互联网成为了人工智能数据获取的主要渠道之一，通过网络爬虫技术可以获取到各种类型的数据，如文本、图像、音频等。
二、数据清洗数据清洗是指对获取到的原始数据进行处理，去除其中的噪声、异常值和重复数据等，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗的过程包括数据预处理、缺失值处理、异常值处理和重复值处理等。
数据清洗的目的是为了提高数据的可靠性和可用性，为后续的数据分析和建模提供准确的数据基础。
三、数据转换数据转换是指将清洗后的数据转换成适合人工智能算法处理的形式。
数据转换的过程包括特征选择、特征提取和特征变换等。
特征选择是指从原始数据中选择出与问题相关的特征，以减少数据维度和降低模型复杂度；特征提取是指从原始数据中提取出新的特征，以提高模型的表达能力和预测性能；特征变换是指将原始数据通过某种变换方式转换成新的数据形式，以改变数据的分布和结构。
四、数据存储数据存储是指将处理后的数据保存起来以备后续使用。
人工智能处理的数据量通常很大，因此需要选择合适的存储方式和技术。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
在选择数据存储方式时，需要考虑数据的规模、访问速度、数据一致性和安全性等因素。
人工智能数据处理是人工智能的重要基础，涉及到数据获取、数据清洗、数据转换和数据存储等方面。
只有通过有效的数据处理，才能为人工智能算法提供准确可靠的数据基础，从而实现更准确、更智能的人工智能应用。
计算机数据处理基础
计算机数据处理基础计算机数据处理是指将原始数据经过一系列操作和转换，以达到整理、存储、检索、分析和呈现等目的的过程。
在现代社会中，计算机数据处理已经成为各行各业的核心工作之一。
本文将介绍计算机数据处理的基础知识，包括数据的表示与存储、数据的转换与操作以及数据的分析与应用等内容。
一、数据的表示与存储在计算机中，数据以二进制形式表示和存储。
计算机使用二进制数字0和1来表示各种信息，包括文字、图像、视频、音频等。
数据的表示方式包括原码、反码和补码等。
原码是最简单的表示方法，即用二进制数直接表示数据的数值。
反码是对原码取反得到的表示方法。
补码是对反码加1得到的表示方法。
计算机内存是用来存储数据的地方。
内存通常被分为字节(Byte)、字(Word)和位(Bit)等不同的单位。
每个字节由8个位组成，每个字由若干个字节组成。
计算机使用地址来寻址内存中的数据，每个地址对应一个存储单元。
二、数据的转换与操作为了方便对数据进行处理和运算，计算机需要进行数据的转换和操作。
常见的数据转换包括进制转换和字符编码转换。
进制转换是将数据从一种进制表示转换为另一种进制表示的过程。
常见的进制包括二进制、八进制、十进制和十六进制等。
计算机内部使用二进制进行运算，但在实际应用中，常常需要将数据以其他进制表示，如十进制表示金额、十六进制表示颜色等。
字符编码转换是将字符从一个编码系统转换为另一个编码系统的过程。
不同的编码系统使用不同的编码方式表示字符。
常见的字符编码包括ASCII编码、Unicode编码和UTF-8编码等。
ASCII编码是最早的字符编码，用一个字节表示一个字符。
Unicode编码是全球范围内通用的字符编码，用两个字节表示一个字符。
UTF-8编码是Unicode的一种变长编码方式，可以根据字符的不同自动选择使用1到4个字节进行表示。
数据的操作包括常见的逻辑操作、算术操作和位操作等。
逻辑操作包括与、或、非和异或等。
算术操作包括加、减、乘和除等。
大数据的基础知识
大数据的基础知识大数据是指规模庞大，传统数据库处理能力无法胜任的数据集合。
随着互联网和移动设备的普及，全球每天都在产生大量的数据，这就需要一种全新的技术和方法来处理这些大规模的数据集合。
在这篇文章中，我们将深入探讨大数据的基础知识，包括大数据的定义、特征、处理技术、应用领域以及未来发展趋势等方面。
一、大数据的定义和特征1.定义：大数据可以简单地理解为规模庞大的数据集合。
通常情况下，大数据是指由传感器、移动设备、社交媒体等各种渠道采集得到的数据，这些数据可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点在于数据量大、数据来源复杂、数据类型多样等。
2.特征：大数据的特征主要包括四个方面：即量大、速度快、多样化和价值密度低。
量大指的是数据集合的规模非常庞大，常常是以亿计或甚至更多；速度快指的是数据的产生速度很快，需要实时或近实时的处理能力；多样化指的是大数据可能包含结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据类型可能会混合在一起；价值密度低则表示数据中包含很多无用的信息，需要进行筛选和加工才能提取有用的信息。
二、大数据的处理技术1.存储技术：传统的关系型数据库在处理大数据时会遇到存储能力不足的问题，因此出现了一系列新的存储技术，比如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）和内存数据库（Redis、Memcached等）等。
2.处理技术：由于大数据的处理需要大规模的并行计算和分布式处理，因此出现了一系列用于大数据处理的技术和框架，比如MapReduce、Spark、Hadoop等。
3.分析技术：大数据分析通常涉及数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，这些技术需要用到各种算法和工具，比如K-means、支持向量机、随机森林等。
三、大数据的应用领域1.金融行业：金融行业是大数据应用的一个典型领域，在金融行业，大数据可以应用于风险管理、反欺诈、智能投资、智能营销等方面。
数据处理初中数学知识点之数据的整理与处理
数据处理初中数学知识点之数据的整理与处理数据在我们日常生活中无处不在，通过将数据进行整理和处理，可以帮助我们更好地理解和分析问题。
在初中数学中，学习数据的整理和处理是非常重要的一部分。
本文将介绍一些关于数据整理和处理的基本知识点。
一、数据的整理数据的整理是将杂乱无章的数据按照一定规则进行排列和分类，便于我们观察和分析。
常用的数据整理方法包括制表法、频数表和频数分布图。
1. 制表法制表法是将一组数据按照一定的顺序排列在表格中，以便于观察和比较。
表格通常有行和列两个方向，行表示数据的不同分类或者个体，列表示数据的不同属性或者特征。
通过制表法，我们可以更清晰地了解数据之间的关系。
2. 频数表频数表是将一组数据按照不同的取值分类，并统计每个分类下的数据个数。
通常将分类列出，并在旁边列出对应分类下的频数。
频数表可以帮助我们直观地了解数据的分布状况。
3. 频数分布图频数分布图是将频数用柱状图或者条形图进行可视化展示。
通常将不同分类在横轴上表示，频数在纵轴上表示，每条柱或者条的高度表示频数的大小。
频数分布图可以更加直观地展示数据的分布情况，有助于我们观察数据的特点。
二、数据的处理数据的处理是对收集到的数据进行加工和分析，以得到更有用的信息。
常用的数据处理方法包括平均数、中位数、众数和范围等。
1. 平均数平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
平均数可以帮助我们了解数据的整体水平。
当数据中存在极端值时，平均数可能不太准确，因此需要结合其他指标进行分析。
2. 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数可以帮助我们了解数据的中间水平。
与平均数相比，中位数更能反映数据的集中趋势，对极端值的影响较小。
3. 众数众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以帮助我们了解数据中的典型值。
一个数据集可以有一个众数或者多个众数，也可能没有众数。
4. 范围范围是一组数据中最大值与最小值之差。
范围可以帮助我们了解数据的全部变化范围。
1.数据库基础知识
数据库基础知识一、数据库基础知识（一）计算机数据管理的发展1.数据与数据处理数据是指存储在某一种媒体上能够识别的物理符号。
数据的概念包括两个方面:其一是描述事物特性的数据内容;其二是存储在某一种媒体上的数据形式，数据形式可以是多种多样的。
信息：一种已经被加工为特定形式的数据。
对人们而言是可理解、可用于指导决策的数据数据处理是指将数据转换成信息的过程。
从数据处理的角度而言，信息是一种被加工成特定形式的数据，这种数据形式对于数据接收者来说是有意义的。
三者之间的关系：▪ 数据是信息的载体和具体表现形式▪ 信息不随着数据形式的变化而变化▪ 信息＝数据＋数据处理2.计算机数据管理数据处理的中心问题是数据管理。
计算机对数据的管理是指对数据的组织、分类、编码、存储、检索和维护提供操作手段。
计算机在数据管理方面也经历了由低级到高级的发展过程。
计算机数据管理随着计算机硬件、软件技术和计算机应用范围的发展而不断发展，多年来经历了以下几个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段、分布式数据库系统阶段和面向对象数据库系统阶段。
1、人工管理阶段（1）这一阶段是指20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算，当时的计算机硬件状况是：外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备；软件状况是：没有操作系统，没有管理数据的软件，数据处理方式是批处理。
（2）人工管理阶段的特点是：数据不保存、数据无专门软件进行管理（数据冗余）、数据不共享、数据不具有独立性、数据无结构。
2、文件系统阶段（1）这一阶段从20世纪50年代后期到60年代中期，计算机硬件和软件都有了一定的发展。
计算机不仅用于科学计算，还大量用于管理。
这时硬件方面已经有了磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。
在软件方面，操作系统中已经有了数据管理软件，一般称为文件系统。
处理方式上不仅有了文件批处理，而且能够联机实时处理。
（2）文件系统阶段的特点：数据管理由文件管理系统完成；数据共享性差、冗余度大；数据独立性差；数据可长期保存。
数据分析基础知识(精选)
数据分析基础知识(精选)数据分析基础知识(精选)现代社会越来越重视数据的价值，数据分析的能力也日益受到重视。
掌握数据分析的基础知识对于从事数据相关工作的人来说至关重要。
本文将介绍几个数据分析的基础知识，希望能帮助读者快速入门。
1. 数据类型在数据分析中，我们会遇到不同的数据类型。
常见的数据类型包括：- 数值型（Numerical）：代表实际的数值，可以进行数值运算。
如年龄、体重等。
- 类别型（Categorical）：表示某个特定类别的数据，通常用文本描述。
如性别、地区等。
- 顺序型（Ordinal）：类似类别型数据，但具有顺序关系，可进行排序。
如评分等级、学历等。
- 时间型（Temporal）：表示时间或日期的数据类型。
如出生日期、交易时间等。
了解数据类型对于选择合适的数据处理方法至关重要。
2. 数据收集在进行数据分析之前，需要先收集数据。
数据收集可以通过多种途径实现，例如：- 实地调查：直接到实地进行调查和观察，获得准确的数据。
- 问卷调查：通过设计问卷并发放给目标群体，收集大量数据。
- 数据库查询：通过查询数据库获取已经存在的数据。
- 网络爬虫：利用程序自动从网页上抓取数据。
不同的数据收集方法适用于不同的场景，需要根据实际情况选择。
3. 数据清洗在收集到数据后，通常会发现数据存在一些问题，例如缺失值、离群值等。
数据清洗是指对这些问题进行处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗的常见步骤包括：- 删除重复值：对于数据集中出现的重复数据，可根据特定字段进行去重。
- 处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除含有缺失数据的行或列，或者采用填充的方法进行处理。
- 异常值处理：对于异常值（离群值），可以选择删除或替换为合理的值。
数据清洗可以保证数据的质量，提高后续分析的准确性。
4. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展现出来，以直观地表达数据的特征和规律。
常见的数据可视化工具包括：- 柱状图：用于比较多个类别的数值。
程序编辑中的数据处理和分析基础
程序编辑中的数据处理和分析基础在程序编辑中，数据处理和分析是至关重要的基础。
正是通过对数据的处理和分析，程序才能得出准确的结果，并为决策提供有效的支持。
本文将就数据处理和分析的基础知识进行探讨，并介绍一些常用的数据处理和分析方法。
一、数据处理的基础知识数据处理是指对原始数据进行整理、清洗、转换和整合的过程，以便进行后续的分析。
在程序编辑中，数据处理是数据分析的前提，只有经过处理的数据才能用于后续的分析工作。
1. 数据整理：在数据处理过程中，首先需要对原始数据进行整理。
这包括对数据进行筛选、删除重复值、填补缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：数据清洗是指对数据中的噪声、错误、异常值进行识别和修正的过程。
通过清洗数据，可以排除数据中的干扰因素，提高数据的准确性和可靠性。
3. 数据转换：数据转换是指将原始数据转换为适合分析的形式。
这包括对数据进行归一化、缩放、重编码等操作，以确保数据在分析过程中能够被正确地解读和比较。
4. 数据整合：在程序编辑中，通常需要从不同的数据源中获取数据，并将其整合到一个统一的数据集中。
数据整合可以通过合并、连接、拼接等方式实现，以便将不同来源的数据进行统一处理和分析。
二、数据分析的基础方法数据分析是指通过对数据进行统计、计算和建模等方法，提取出数据中的有用信息，并为决策提供有效的支持。
在程序编辑中，数据分析是根据问题需求，运用相应的方法对数据进行解读和预测的过程。
1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行整体的概括和统计分析。
通过描述性统计指标，如均值、中位数、标准差等，可以对数据的中心趋势、离散程度、分布形态等进行描述，从而初步了解数据的特征和规律。
2. 探索性分析：探索性分析是对数据进行更深层次的探索和发现。
通过数据可视化、关联分析、聚类分析等方法，可以挖掘数据中的潜在关联、异常点、群体特征等，进一步理解数据的内在结构和规律。
3. 预测性分析：预测性分析是根据已有的历史数据，对未来趋势和可能发生的事件进行预测和预测。
大数据基础知识点
大数据基础知识点一、什么是大数据随着互联网的快速发展和各种智能设备的普及，人们产生的数据呈现爆炸式增长的趋势。
这些数据体量庞大、种类繁多，涵盖了各个领域的信息。
大数据就是指这些海量、高速、多样化的数据集合，它们对于传统的数据处理技术和工具来说存在着无法处理的挑战。
因此，大数据的处理和分析是当今科技领域的热点问题。
二、大数据的特点1. 体量巨大：大数据的体量往往以PB（1PB=1024TB=1048576GB）或EB（1EB=1024PB）为单位，远远超过了传统数据处理的能力范围。
2. 高速性：大数据的产生速度非常快，要求对数据进行及时的采集、存储和分析。
3. 多样性：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，包括文本、图像、音视频等多种形式。
4. 来源广泛：大数据的来源多样，包括社交媒体、传感器、移动设备等各种渠道。
三、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据可以用来进行风险评估、信用评分、个性化推荐等，提供精准的金融服务。
2. 医疗行业：大数据可以用来进行疾病预测、基因分析、医疗资源优化等，提高医疗效率和质量。
3. 零售行业：大数据可以用来进行消费者行为分析、商品推荐、供应链管理等，提升销售业绩和客户满意度。
4. 交通运输行业：大数据可以用来进行交通流量预测、路况优化、智能导航等，提高交通效率和安全性。
5. 媒体行业：大数据可以用来进行内容推荐、舆情监测、营销策划等，增强媒体的影响力和竞争力。
四、大数据的处理方法1. 数据采集：通过各种方式收集数据，包括传感器、网络爬虫、日志文件等。
2. 数据存储：将采集到的数据存储到分布式文件系统（如Hadoop）或数据库中，以便后续处理和分析。
3. 数据清洗：对数据进行清理和去重，排除无效的数据和异常值，保证数据的质量和准确性。
4. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等方法，对数据进行统计分析和模式识别，以发现隐藏在数据中的规律和趋势。
5. 数据可视化：通过图表、图像等形式，将分析结果以直观的方式展示出来，帮助用户理解和利用数据。
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数据处理（从小数据到大数据）一、小数据1、信息的度量在计算机中：最小数据单位：位（bit）Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B）1B=8bit1KB=1024B1MB=1024KB1GB=1024MB1TB=1024GB。
……2、不同数制的表示方法十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H3、不同数制之间的转换方法（1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。
例如：10110.101B=1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D347.6O=3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1=231.75DD5.6H=D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D（2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。
（除倒取，乘正取）例，十进制数59转换为二进制数111011B例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H（3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。
(8421法)例如：3107.46O= 3 1 0 7 . 4 6 O=011 001 000 111 . 100 110 B=11001000111.10011B（4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。
（8421法）例如：4A7.1CH= 4 A 7 . 1 C H= 0100 1010 0111 . 0001 1100 B=10010100111.000111B（5）二进制数转换成八进制数，可按“三位合一位，分节转换”的方法。
（8421法，三位时为421法）例如：11010101.1101B= 011 010 101 . 110 100 B= 3 2 5 . 6 4 O=325.64 O（6）二进制数转换成十六进制数，可按“四位合一位，分节转换”的方法。
例如：1011010101.11101B=0010 1101 0101. 1110 1000 B= 2 D 5 . E 8 H=2D5.E8H二、大数据大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
大数据特征：（Volume大量）、（Variety多样）（Velocity高速）、（Value（价值）核心特征）（一）Volume（大量，>1PB）1PB= 1,024 TB = 1,048,576 GB 1EB= 1,024 PB = 1,048,576 TB 1ZB= 1,024 EB = 1,048,576 PB 1YB= 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1BB= 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1NB= 1,024 BB = 1,048,576 YB 1DB= 1,024 NB = 1,048,576 BB（二）Variety（多样）在大数据这个房间里，住着各种各样的“人”，它们分别叫做视频、聊天记录、人口普查结果、天气预报……（三）Velocity（高速）以一个存储1PB的数据为例，即使带宽（网速）能达到1G/s，且电脑的容量足够且24小时运行，要将1PB的数据存入电脑也需要12天。
大数据通过云计算，可以实现将12天才能存储完毕的数据，在20分钟之内完成。
4、Value（价值）这是大数据的核心特征，其最大价值在于从大量不相关的各类数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习（Machine Learning）、人工智能（Artificial Intelligence）或数据挖掘（Data Mining）等方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于社会各领域，从而达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
云计算云计算，作为一个新兴的技术时尚名词，正受到计算机软件和互联网技能人员及商业模式研究人员的高度追捧，他们百折不回地认为云计算能把他们带出创新枯竭的互联网应用沙漠，并让他们跃升到同行中更高的岗位。
他们视其为救命稻草，他们计划抓住云计算这根看起来模模糊糊的稻草，正是如此，云计算文章铺天盖地，种种格局的研讨会此起彼伏，以致已经生长到以讹传讹、神乎其神、不能自拔的田地了。
到底什么才是云计算呢？来看看下面这段对话吧！最开始，人们使用算盘后来，人们用电脑再后来，人们有了网络再后来，中国人口大爆炸，男女比例：男的比女的多3700万，这三千多万人没事干，都去上网。
于是服务器吃不消了。
于是人们就发明了很牛的技术，用更好更多的服务器再后来，人更多了，于是服务器也更多了但事实上这样的效果并不好，过度繁重的结构加大了网站设计和构架的难度，而且越是复杂的系统越是不稳定。
有可能一个出问题，这样一个完整的系统就彻底挂掉。
如果考虑到系统的崩溃情况，那势必要引入一个更复杂的方案来保证不同的服务器可以做不同的支援。
这是一个无解的循环，大量的计算资源被浪费在无限制的互相纠结中，很快到了瓶颈。
人们想，那我不用这么乱七八糟复杂的系统，我上个极其牛的服务器不就好了?可是，太贵了……而且最牛的也还没制造出来……于是人们突然想到了一个好办法：把所有计算资源集结起来看成是一个整体(一朵云)，通过并发使用资源完成操作请求。
每个操作请求都可以按照一定的规则分割成小片段，分发给不同的机器同时运算，每个机器其实只要做很小的计算就可以，哪怕286机器都轻松完成的。
最后将这些机器的计算结果整合，输出给用户。
对用户看来，他其实根本面对的不是许多机器，而是一个似乎真正存在的计算能力巨牛无比的单个服务器。
事实上这个服务器是不存在的，但它拥有着成千上万台服务器的能力。
大数据技术基础知识1. 大数据的概念“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据商业价值的利用，已逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，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，也产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，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，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和或虚拟化技术。
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。
大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。
《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台—并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。
对于“大数据”，研究机构Gartner给出了这样的定义。
“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。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。
工程和科学问题尚未被重视。
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
2. 大数据的特征大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：（1）数据体量巨大从TB级别，跃升到PB级别。
最小的基本单位是Byte，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，它们按照进率1 024（2的十次方）来计算。
1 Byte= 8 bit1 KB= 1 024 Bytes1MB= 1 024 KB = 1 048 576 Bytes1 GB = 1 024 MB = 1 048 576 KB1 TB = 1 024 GB = 1 048 576 MB1PB= 1 024 TB = 1 048 576 GB1EB= 1 024 PB = 1 048 576 TB1ZB= 1 024 EB = 1 048 576 PB1YB= 1 024 ZB = 1 048 576 EB1BB= 1 024 YB = 1 048 576 ZB1NB= 1 024 BB = 1 048 576 YB1 DB = 1 024 NB = 1 048 576 BB（2）数据类型繁多诸如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。