解析大数据的定义与特征
大数据的定义特征与发展历程
大数据的定义特征与发展历程
大数据是指海量、多样化和高速增长的数据，它具有以下几个基本特征：
1.海量：指数据量的增长超出了传统的处理能力，通常是指TB甚至PB级的数据量；
2.多样性：指数据源多，格式多，类型多；
3.高速增长：指数据增长速度之快，以每秒、每分钟或每天计算；
4.低价值：指数据本身价值低，只有当进行整合和分析后才能解锁出更高的价值。
大数据发展历程：
大数据概念最早提出于20世纪90年代，当时，收集保存海量数据的过程称为“数据挖掘”。
随着网络技术的发展，人们能够获取越来越海量的数据，收集所有数据的过程也变得越来越容易。
经过数十年的发展，大数据正在不断改变着社会经济的发展。
2003年，一篇名为《谷歌的新模式：革命性的大规模数据处理》的论文提出了“大数据”这一概念，将数据挖掘的概念拓宽，把大量数据的处理作为一种新的计算模式，把大数据作为一种重要的资源进行挖掘，强调了大数据处理技术的重要性。
2005年，Doug Cutting将Hadoop框架开源，Hadoop框架的出现为分布式计算提供了支持。
大数据时代简单介绍
Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采 集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息； 种类（Variety）：数据类型的多样性； 速度（Velocity）：指获得数据的速度； 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 真实性（Veracity）：数据的质量 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道 价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。 2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。 3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。 4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。 5）从大量客户中快速识别出金牌客户。 6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。 当然，不仅仅是对于企业，对于人文、自然、太空探索、社会安定等等方面都有不同程度的突出贡献；
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机 器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据泄露泛滥 未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财 富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今 天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以 及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措 施已被证明于事无补。
大数据的定义及基本特征
大数据的定义及基本特征随着科技的不断进步和互联网的快速发展，我们进入了一个数字化时代。
在这个时代，数据成为了一种宝贵的资源，而大数据则成为了数据技术中的重要概念。
大数据是指包括传统和非传统数据形式在内的庞大数据集合。
这些数据集合通常非常庞大、高度复杂，无法使用传统的数据处理工具和技术进行处理。
大数据的基本特征主要包括三个方面——"3V"：大量（Volume）、多样（Variety）和高速（Velocity）。
首先，大数据具有大量的特点。
这意味着数据量级非常庞大，通常需要海量的存储空间来存放这些数据。
例如，社交媒体平台每天产生大量的用户数据，互联网上的交易和日志数据量也非常庞大。
与传统的数据处理方法相比，大数据需要更大的存储和处理能力。
其次，大数据的多样性也是其一个重要的特征。
大数据不仅包含结构化数据，如关系数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图像、音频和视频等形式的数据。
此外，大数据还包含来自不同来源、不同格式和不同频率的数据。
这使得大数据具有多样性，需要使用不同的工具和技术来处理和分析这些不同类型的数据。
最后，大数据具有高速的特点。
在传统的数据处理方法中，数据的处理速度相对较慢，往往需要花费很长的时间来处理大量的数据。
然而，随着科技的不断进步和互联网的发展，数据的生成速度越来越快。
例如，在金融领域，交易数据以每秒百万次的速度产生。
因此，大数据需要在很短的时间内对数据进行处理和分析，以实时地获取有价值的信息。
除了以上的"3V"特征外，大数据还具有一些其他的特征。
首先，大数据具有可变性。
数据集合中的数据可以随着时间的推移而变化，因此需要不断地对数据进行更新和处理。
其次，大数据具有不确定性。
由于大数据的多样性和高速性，数据之间的关系和模式可能不容易被发现。
因此，如何从大数据中提取有价值的信息是一个具有挑战性的问题。
总之，大数据是指庞大、复杂且多样的数据集合。
大数据的定义特征与发展历程
大数据的定义特征与发展历程在信息时代的背景下，大数据正在成为人们关注和研究的热门话题。
这篇文章将探讨大数据的定义特征和其发展历程，并分析其对各行各业的影响。
一、大数据的定义特征大数据指的是规模庞大、复杂多样、高速增长的数据集合。
它具有以下几个明显特征：1. 三V特征：大数据通常以三个V来描述，即Volume（数据量大）、Variety（数据多样性）和Velocity（数据速度快）。
2. 高度价值：大数据蕴含了丰富的信息和价值，通过对大数据的挖掘和分析，可以发现潜在的商机和业务机会。
3. 高度复杂：大数据集合包含了各种异构数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，对数据的处理和分析提出了更高的要求。
4. 实时性要求：大数据集合的更新速度非常快，尤其是对于一些需要实时分析和决策的领域，如金融、电商等。
二、大数据的发展历程大数据的发展可以追溯到20世纪90年代。
以下是大数据的发展历程及主要里程碑：1. 数据爆炸时代（1990s-2000s）：随着互联网的迅速发展，个人计算机的普及，数据的产生量急剧增加。
此时，主要关注点在于如何存储和管理海量的数据。
2. 数据挖掘时代（2000s-2010s）：数据挖掘技术的兴起，让人们开始关注如何从大数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策和业务发展。
3. 大数据时代（2010s至今）：随着云计算、物联网和人工智能等技术的发展，大数据开始迅速崛起。
各行各业纷纷将大数据应用于业务中，以提高效率、优化运营和创新模式。
三、大数据对各行各业的影响大数据在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
以下是几个典型的应用领域：1. 金融行业：大数据分析可用于金融风控、欺诈检测和个性化推荐等方面。
通过对海量金融数据的分析，可以实现更准确的风险评估和投资决策。
2. 零售行业：利用大数据分析可以了解消费者行为和购买偏好，实现个性化定制和精准营销，提高销售额和客户满意度。
3. 医疗行业：大数据分析能够帮助医疗机构提高诊断准确性、优化医疗资源配置，并发现潜在的病例关联和治疗效果。
大数据时代的概念和特点
大数据时代维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。
也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
本书认为大数据的核心就是预测。
大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。
大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebo ok、twitte r、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。
在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。
它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。
文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。
谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。
谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。
发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在03年至08年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。
其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术。
大数据的定义和特征
大数据的定义和特征近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据成为了一个备受瞩目的词汇。
所谓大数据，指的是规模庞大、多样化的数据集合，这些数据以及它们背后的技术和应用，正在深刻改变我们的生活和社会。
本文将介绍大数据的定义和特征，帮助读者更好地理解其重要性。
一、大数据的定义大数据是指以至少TB级甚至PB级为单位的海量、高速、多样化的数据集合。
与传统数据不同，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，如文本、音频、视频等。
大数据除了数据量大、多样化外，还有三个主要特征：速度快、价值密度低和全面性。
速度快指的是数据的传输、处理和分析速度较高，可以在实时或准实时的时间内获取和处理数据。
价值密度低意味着大数据中只有一小部分数据对应用具有实际价值，而大部分数据并不直接与应用相关。
全面性指的是大数据包含了丰富的信息，可以提供全面的视角和维度。
二、大数据的特征1.数据量大大数据的首要特征是数据量的庞大。
与传统数据相比，大数据的数据量达到了以往难以想象的级别。
这些数据涵盖了各个领域，例如商业、社交媒体、传感器网络等。
众多的数据源产生了海量的数据，这就要求我们具备高效的数据存储和处理能力。
2.多样性与传统数据相比，大数据具有更高的多样性。
大数据不仅包含了结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。
结构化数据指那些可以用表格或数据库表示的数据，如用户信息、销售数据等；半结构化数据指那些具有一定结构但不适合传统方法处理的数据，如日志文件、电子邮件等；非结构化数据则是指无特定结构或格式的数据，如文本、图像、音频和视频。
3.速度快大数据的处理速度要求相当高。
数据以极快的速度产生，要求我们能够及时获取、存储和处理大规模的数据流。
例如金融交易、网络传感器、社交媒体等领域的数据需要实时或准实时地进行分析和处理。
4.价值密度低大数据中只有一小部分数据对应用具有直接的价值。
相比之下，大部分数据并不直接与应用相关，这就要求我们能够通过数据分析和挖掘，快速找出有价值的信息。
大数据与云计算学习（1）
⼤数据与云计算学习（1）⼤数据学习⼀、⼤数据概述：1、⼤数据概念和特征。
正确答案：⼤数据意指⼀个超⼤的、难以⽤现有常规的数据库管理技术和⼯具处理的数据集数据量⼤（Volume）：存储的数据量巨⼤，PB级别是常态，因⽽对其分析的计算量也⼤。
数据类型繁多（Variety）：数据的来源及格式多样，数据格式除了传统的结构化数据外，还包括半结构化或⾮结构化数据，⽐如⽤户上传的⾳频和视频内容。
⽽随着⼈类活动的进⼀步拓宽，数据的来源更加多样。
处理速度快（Velocity）：数据增长速度快，⽽且越新的数据价值越⼤，这就要求对数据的处理速度也要快，以便能够从数据中及时地提取知识，发现价值。
价值密度低（Value）：在成本可接受的条件下，通过快速采集、发现和分析，从⼤量、多种类别的数据中提取价值的体系架构。
复杂度（Complexity）：对数据的处理和分析的难度⼤。
2、试述⼤数据时代的“数据爆炸”的特性正确答案：⼈类社会产⽣的数据以每年50%速度增长，即每两年增加⼀倍。
3、试述⼤数据对思维⽅式的重要影响？你如何理解数据思维？正确答案：三种思维的转变：全样⽽⾮抽样，效率⽽⾮精确，相关⽽⾮因果具备数据思维，能帮助创业者抓住商业机会。
⽣活中的⼤部分数据，数据思维都可以给你启发。
像AlphaGo ⼀样思考、学习、挑战、迭代AlphaGo= ⼤数据 + ⼈⼯智能 + ⼤规模计算4、举例说明⼤数据的应⽤领域正确答案：⾦融⾏业：⼤数据在⾼频交易、社区情绪分析和信贷风险分析三⼤⾦融创新领域发挥重要作⽤。
汽车⾏业：利⽤⼤数据和物联⽹技术的五⼈驾驶汽车，在不远的未来将⾛进我们的⽇常⽣活。
互联⽹⾏业：借助于⼤数据技术，可以分析客户⾏为，进⾏商品推荐和有针对性⼴告投放。
个⼈⽣活：利⽤与每个⼈相关联的“个⼈⼤数据”，分析个⼈⽣活⾏为习惯，为其提供更加周全的个性化服务。
5、云计算长定义和短定义：正确答案：长定义：云计算是⼀种商业计算模型。
它将计算任务分布在⼤量计算机构成的资源池上，使各种应⽤系统能够根据需要获取计算⼒、存储空间和信息服务。
什么是大数据有什么特征与性质
什么是大数据有什么特征与性质大数据（Big Data）是指规模庞大、类型多样且难以使用传统的计算机程序处理的数据集合。
随着信息技术的发展和互联网应用的不断扩大，大数据已经成为当今社会中的重要资源。
下面将详细探讨大数据的定义、特征与性质。
一、大数据的定义大数据一词最早由Gartner公司的副总裁Doug Laney于2001年提出。
他将大数据定义为"无法用常规工具处理或保存的数据集"。
后来，随着数据规模的不断增大和技术的进步，大数据的定义逐渐演变为"无论是在处理速度、存储能力还是分析方法上都无法满足的数据集合"。
二、大数据的特征1. 数据量大：大数据指的是数据集合的规模非常庞大，通常以TB （Tera Byte）或PB（Peta Byte）为单位进行度量。
2. 数据类型多样：大数据包含结构化数据（如数据库中的表格），半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等），且这些数据类型之间相互关联。
3. 速度快：大数据的数据生成速度快，需要实时或准实时地处理。
4. 价值密度低：大数据中包含大量的冗余、噪音和无用信息，需要进行深度挖掘提取有用的信息。
5. 数据安全性高：大数据的安全性要求非常高，因为其中可能包含敏感的个人信息和商业秘密。
6. 数据质量不确定：由于大数据的源头众多，数据质量可能存在不一致、不准确或错误的情况。
三、大数据的性质1. 高速性：大数据的处理要求实时或准实时，需要特别快速的数据分析和响应能力。
2. 多样性：大数据所包含的数据类型种类繁多，需要灵活的数据模型和分析技术。
3. 高价值：大数据中蕴含着大量的商业价值，通过对数据的深度分析和挖掘，可以帮助企业发现商机、提高效率和创造价值。
4. 不确定性：大数据的源头众多，数据的质量和准确性难以保证，需要进行有效的数据清洗和处理。
总结起来，大数据具有数据量大、类型多样、速度快、价值密度低、数据安全性高和数据质量不确定的特征。
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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。