2017继教001-考试：大数据概述及基本概念
大数据的概念与定义
预测疾病风险：通过分析个人的基因和生活习惯数据，预测其未来可能出现的疾病风险。
金融领域
风险管理与信贷
客户行为分析
投资策略与分析
金融监管与合规
智慧城市
城市规划：通过大数据分析优化城市资源配置
交通管理：实时监测交通状况，提高交通效率
目的：帮助人们更好地理解数据，发现数据背后的规律和趋势
04
大数据的应用场景
商业智能
定义：商业智能是一套完整的解决方案，可以对企业的历史数据进行分析，并从中获取有价值的信息
添加标题
应用场景：在商业智能中，大数据扮演着重要的角色，通过对大量数据的分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户喜好等信息，从而更好地制定商业策略
数据应用：人工智能和大数据将更紧密结合，推动各行业智能化升级
大数据与人工智能的融合应用
数据整合与共享：实现跨领域、跨部门、跨系统的数据融合
人工智能技术：提升数据处理、分析、挖掘的智能化水平
融合应用场景：智能制造、智慧医疗、智慧城市等领域
未来发展趋势：深度学习、自然语言处理、智能交互等技术的进一步发展
公共安全：预测并应对潜在的社会安全问题
环境监测：保护环境，改善空气质量及自然灾害预警
05
大数据的挑战与未来发展
大数据的挑战
数据存储与处理
数据隐私与安全
数据质量与准确性
数据处理与算法
大数据的未来发展趋势和方向
数据安全：数据加密和隐私保护将更加重要
数据存储：分布式存储和云存储将更广泛地应用
数据处理：实时数据处理将成为主流，数据挖掘和分析将更加智能化
大数据与海量数据、大数据和巨型数据的区别
大数据导论-大数据概念
大数据导论-大数据概念大数据导论大数据概念在当今数字化的时代，“大数据”这个词已经成为了人们耳熟能详的热门词汇。
无论是在科技领域、商业世界，还是我们的日常生活中，大数据都扮演着越来越重要的角色。
但对于很多人来说，大数据的概念可能还比较模糊，只知道它很重要，却不太清楚到底什么是大数据，以及它是如何影响我们的生活和工作的。
那么，让我们一起来揭开大数据的神秘面纱，深入了解一下大数据的概念。
大数据，顾名思义，就是大量的数据。
但这并不是简单地指数据的数量多，而是具有更丰富的内涵和特征。
首先，大数据的“大”体现在数据的规模上。
传统的数据处理和分析方法往往只能应对相对较小的数据集，而大数据所涉及的数据量通常是极其庞大的，可能达到数十亿甚至数百亿条记录。
这些数据可以来自各种各样的来源，比如互联网、社交媒体、传感器、企业内部系统等等。
其次，大数据不仅数量大，而且种类繁多。
它包括结构化数据，如数据库中的表格数据；也包括非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
这种多类型的数据给数据的处理和分析带来了巨大的挑战，但同时也蕴含着更多的价值和信息。
另外，大数据的产生速度非常快。
在互联网时代，信息的传播和更新几乎是实时的，每秒都有大量的数据被生成和传输。
例如，社交媒体上的用户不断发布新的状态、评论和照片，电商平台上的交易数据不断更新，物联网中的传感器实时收集着各种环境和设备的数据。
这种高速产生的数据要求我们具备快速处理和分析的能力，以便能够及时获取有价值的信息。
除了以上的三个主要特征（规模大、种类多、产生速度快），大数据还具有价值密度低的特点。
虽然大数据中包含着海量的信息，但其中真正有价值的部分可能相对较少。
这就需要我们运用先进的技术和算法，从大量的数据中挖掘出那些隐藏在深处的、有意义的信息和知识。
那么，大数据是如何产生的呢？随着信息技术的不断发展，特别是互联网、移动设备和传感器技术的普及，数据的生成和收集变得越来越容易。
大数据概述及基本概念
大数据概述及基本概念大数据的定义首先，还是要重新审视大数据的定义。
行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。
广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。
通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。
狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。
相比较而言，我还是喜欢技术定义，哈哈。
大家注意，关键词我都在上面原句加粗了哈！要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据对谁做？——大容量数据目的是什么？——挖掘价值获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。
我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。
例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。
但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。
换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。
2.大数据，到底有多大？我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。
例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。
TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。
大部分人都没听过。
其实也就是继续翻1024倍：1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。
我来举个例子吧。
1TB，只需要一块硬盘可以存储。
容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。
大数据的概念
大数据的概念引言概述：随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会中的热门话题。
大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
它的出现为企业、政府和个人提供了巨大的机遇和挑战。
本文将从五个大点阐述大数据的概念，包括数据规模、数据类型、数据处理、数据价值和数据隐私。
正文内容：1. 数据规模1.1 数据规模的定义大数据的一个重要特征是其规模之大。
它通常以TB、PB、EB甚至更大的单位来衡量。
相比之下，传统数据处理方法无法处理如此庞大的数据集合。
1.2 大数据规模的挑战大数据规模的增加给数据存储和处理带来了巨大的挑战。
传统的硬件和软件架构往往无法满足大数据的需求，因此需要采用分布式存储和处理技术来应对这一挑战。
2. 数据类型2.1 结构化数据结构化数据是指具有明确定义和固定格式的数据，如关系型数据库中的表格数据。
这种类型的数据易于处理和分析。
2.2 非结构化数据非结构化数据是指没有明确定义和固定格式的数据，如文本、图像、音频和视频等。
这种类型的数据需要使用特定的技术和算法进行分析和处理。
3. 数据处理3.1 数据收集大数据的第一步是数据收集。
这包括从各种来源收集数据，如传感器、社交媒体、日志文件等。
数据收集的方式多种多样，如批量收集、实时收集和增量收集等。
3.2 数据存储大数据需要使用分布式存储系统来存储。
这些系统可以将数据分布在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。
常用的分布式存储系统包括Hadoop和HDFS。
3.3 数据分析大数据的分析是为了从数据中提取有价值的信息。
这包括数据挖掘、机器学习、统计分析等技术和方法。
数据分析可以帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。
4. 数据价值4.1 商业价值大数据可以帮助企业发现市场趋势、了解客户需求、优化产品和服务等。
通过分析大数据，企业可以做出更准确的决策，提高盈利能力。
4.2 社会价值大数据在社会领域也具有重要的价值。
它可以帮助政府制定更有效的政策，改善公共服务，提高生活质量。
大数据方面知识点总结
大数据方面知识点总结一、大数据的定义大数据是指数据量非常庞大，传统数据管理工具已无法有效捕捉、存储、管理和分析这种数据的一类数据。
大数据通常具有“3V”特征：Volume（大量）, Velocity（高速）, Variety （多样）。
即数据量大、数据产生速度快、数据种类多。
此外，有人提出了新的特征：“4V” ：Volume（大量）, Velocity（高速）, Variety（多样）, Veracity（真实）。
二、大数据的特点1.数据量巨大：大数据的数据量通常非常庞大，传统的数据管理工具已无法有效地存储和处理这么多的数据。
这就要求我们使用新的技术和工具来应对数据的规模。
2.数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据、半结构化数据等多种数据类型。
这要求我们的数据处理工具具有处理不同类型数据的能力。
3.数据产生速度快：大数据的数据产生速度非常快，例如互联网上的用户行为数据、社交网络上的数据等。
这要求我们的数据处理工具具有处理高速数据流的能力。
4.数据价值密度低：大数据中很多数据并没有太高的价值，因此我们需要通过数据挖掘等技术从大数据中找到有价值的信息。
三、大数据的技术架构大数据的技术架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节。
下面对大数据的技术架构中的各个环节进行详细的介绍。
1.数据采集数据采集是大数据处理的第一步，数据采集通常包括批量数据采集和实时数据采集两种方式。
批量数据采集是指定期定时地从各种数据源中采集数据，例如数据库、日志文件、文档等。
实时数据采集是指实时地从数据源中采集数据，例如从传感器、网站日志、社交网络等实时生成的数据中采集数据。
2.数据存储数据存储是大数据处理的第二步，数据存储通常包括分布式文件系统、分布式数据库、内存数据库等多种存储方式。
分布式文件系统是指将数据分布在多台计算机上进行存储的文件系统，例如Hadoop的HDFS。
分布式数据库是指将数据分布在多台计算机上进行存储和管理的数据库，例如HBase、Cassandra。
大数据概念以及特征01
大数据概念以及特征01大数据概念以及特征随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中的热门话题。
大数据（Big Data）是指规模巨大、结构复杂且难以用传统数据库和软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
这些数据在各个领域中持续不断地产生，包括社交媒体、云计算、物联网、传感器等。
本文将介绍大数据的概念以及其特征。
一、大数据的概念大数据是指数据集的规模远远超过传统数据处理软件所能处理的范围。
这些数据集往往包含着非结构化、半结构化和结构化的数据，包括文本、图像、音频和视频等形式。
大数据的特点主要体现在数据的规模、多样性、时效性和价值等方面。
二、大数据的特征1. 规模化：大数据的特征之一是其规模巨大。
它们往往包含着数百万甚至数十亿个数据点，不断地积累和增长。
这些数据需要用高效的技术和工具进行存储、处理和分析。
2. 多样性：大数据集合中的数据形式多种多样。
它们涵盖了文本、图像、音频、视频等不同形式的数据。
此外，还包括了结构化、半结构化和非结构化的数据，如日志文件、社交媒体信息和传感器数据。
3. 时效性：大数据的特征之一是其时效性。
这些数据集往往是实时生成的，需要以高速进行采集、存储和分析。
例如，金融交易数据、交通流量数据等都需要实时进行处理和决策。
4. 价值：大数据的挖掘和分析能够为企业和组织带来巨大的价值。
通过对大数据进行深度挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律、趋势和关联，为决策提供科学依据和战略指导。
5. 不确定性：大数据中常常存在不确定性，即信息不完全或存在错误。
这是由于数据的多样性和复杂性所导致的。
在处理大数据时，需要注意数据质量的问题，并采取相应的策略来处理不确定性。
6. 高速性：大数据的处理需要具备高速性。
由于数据的实时生成和不断积累，对数据的处理、分析和决策需要在很短的时间内完成。
三、总结本文介绍了大数据的概念以及其特征。
大数据是指规模庞大、数据形式多样化的数据集合，需要借助先进的技术和工具进行处理和分析。
大数据的概念及相关技术
一.大数据的概念大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
“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、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
二.大数据的相关技术1．大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
2．大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
大数据的概念及趋势_大数据的特点
大数据的概念及趋势_大数据的特点继云计算、物联网和移动互联网后，大数据成为信息和互联网行业的研究热点。
通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
下面是小编为大家整理的大数据的概念及趋势，希望对你们有帮助。
大数据的概念大数据(Big data)，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。
对于“大数据”(Big data)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。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。
相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。
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。
大数据发展的趋势1、应用层级爆发对很多行业而言，如何使用和挖掘大数据是赢得市场竞争的关键，在未来十年，大数据的应用将成为行业发展的核心趋势，随之而来的是大数据产业链应用层级的使用和发展。
现在很多领先的互联网巨头企业已经开始对大数据有了实质性的探索，比如阿里巴巴、腾讯、新浪等。
大数据应用的核心方向主要包含旅游、医疗、城市、教育、社交媒体、移动互联网等等，具有非常广阔的前景。
2、分析领域快速发展数据隐藏的价值是非常巨大的，但是也需要IT技术不断发现和探索。
随着应用层级的发展，企业用户会更加密切关注如何发现数据中的价值，使公司能够得到更快速的发展。
IT基础设施已在不断的发展和完善，大数据分析也会迎来更加快速的发展，未来对大数据的挖掘技术和方法也将成为大家重视和关注的领域。
3、安全与隐私更受关注数据的价值对企业和行业来说是非常重要的，但是也有很多因素阻碍大数据的发展，其中隐私和安全就是非常关键的问题。
以前我们看着不重要的信息在大数据中心，很多信息的组合和研究，可以很轻松的了解一个人的情况，加上现在大家越来越关注隐私问题，因此大数据发展也受到了制约。
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考试：大数据概述及基本概念
1
【单选】下列不属于商业大数据类型的是（）
∙ A. 传统企业数据
∙ B. 机器和传感器数据
∙ C. 社交数据
∙ D. 电子商务数据
∙ A
∙ B
∙ C
∙ D
∙正确答案：D
2
【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门
∙ A. 技术
∙ B. 研究
∙ C. 信息
∙ D. 管理
∙ A
∙ B
∙ C
∙ D
∙正确答案：C
3
【单选】数据本身所承载的信息内容是指（）
∙ A. 内容维度
∙ B. 关系维度
∙ C. 时空维度
∙ D. 维度的交叉综合
∙ A
∙ B
∙ C
∙ D
∙正确答案：A
4
【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（）∙ A. 数据交易技术
∙ B. 数据交互技术
∙ C. 数据存储技术
∙ A
∙ B
∙ C
∙ D
∙正确答案：A B D
5
【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（）∙ A. 结构化信息
∙ B. 非结构化信息
∙ C. 半结构化信息
∙ D. 特殊化信息
∙ A
∙ B
∙ C
∙ D
∙正确答案：A B C
6
【多选】“大数据”的特点是（）
∙ A. 数据体量大
∙ C. 数据处理速度快
∙ D. 数据真实性高
∙ B
∙ C
∙ D
∙正确答案：A B C D
7
【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）
∙ A. 正确
∙ B. 错误
∙正确
∙错误
∙正确答案：错误
8
【判断】数据存储是大数据平台的根本。
没有了存储平台，数据也就没有了载体（）∙ A. 正确
∙ B. 错误
∙正确
∙错误
∙正确答案：正确
9
【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（）∙ A. 正确
∙ B. 错误
∙正确
∙错误
∙正确答案：错误
10
【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（）
∙ A. 正确
∙ B. 错误
∙正确
∙错误
∙正确答案：正确。