大数据技术概述(内涵与意义)
浅谈综合交通运输大数据内涵
浅谈综合交通运输大数据内涵综合交通运输大数据是指通过对交通运输系统中各种数据进行收集、整合、分析和挖掘，获取有价值的信息和规律，从而为交通运输管理、规划、决策等提供支持和指导。
随着移动互联网、物联网、云计算等技术的发展，交通运输大数据正成为交通行业发展的重要支撑，对于提升运输效率、改善交通环境、保障交通安全具有重要意义。
本文将从数据来源、数据价值、数据应用等方面对综合交通运输大数据的内涵进行深入探讨。
一、数据来源综合交通运输大数据的来源主要包括交通出行数据、交通设施数据、交通服务数据、交通安全数据等。
交通出行数据包括交通工具轨迹数据、乘客出行数据、高速公路通行数据等；交通设施数据包括交通信号灯、路况监控、停车场设施等数据；交通服务数据包括交通线路信息、票价信息、通勤服务信息等；交通安全数据包括交通事故数据、交通违法数据、交通警情数据等。
这些数据主要来源于交通运输系统中的各类传感器、监控设备、信息系统等，通过物联网技术和云计算平台进行收集、存储和处理，形成综合交通运输大数据。
二、数据价值综合交通运输大数据蕴含着丰富的价值。
通过对交通出行数据的挖掘和分析，可以了解人们的出行习惯、出行偏好、交通拥堵问题等，为交通规划、公共交通建设等提供参考依据。
通过交通设施数据和交通服务数据的分析，可以优化交通网络、提升交通运输效率，为出行提供更便捷的服务。
通过交通安全数据的挖掘和分析，可以发现交通事故的原因、高发地点、高发时段等，为交通管理部门提供决策支持和警力布局。
综合交通运输大数据还可以为交通运输企业提供商业机会，如基于出行数据和用户偏好的定制化交通服务、基于交通设施数据和交通状况的智能导航系统等，都可以成为商业化的产品和服务。
综合交通运输大数据对于推动交通运输领域的创新发展、打造智慧交通具有重要意义。
三、数据应用综合交通运输大数据的应用涵盖了交通规划、交通管理、交通建设、交通安全、交通运营等多个领域。
在交通规划方面，大数据可以通过对出行数据、设施数据进行分析，为城市交通规划和公共交通建设提供科学依据，支持交通网络优化和公共交通线路规划。
大数据与数据科学的差异及联系
大数据与数据科学的差异及联系随着信息技术的迅猛发展和智能化时代的到来，大数据和数据科学成为了热门的话题。
然而，很多人对于大数据和数据科学的概念和内涵并不十分清晰。
本文将探讨大数据与数据科学的差异及联系，希望能够对读者有所启发。
一、大数据的概念及特点大数据是指以庞大的、多样化的、高速产生的数据集合为基础，通过创新的数据处理和分析方法，从中提取有价值的信息和知识。
大数据的特点主要有以下几个方面：1. 数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB甚至更大的单位来衡量，远远超过了传统数据处理能力的范围。
2. 数据来源多样：大数据涵盖了各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
3. 数据流速快：大数据的产生速度非常快，数据源不断更新，要求对数据进行实时处理和分析。
4. 数据价值高：大数据中蕴含着丰富的信息和知识，通过对数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏的规律和趋势，为决策提供有力支持。
二、数据科学的概念及特点数据科学是一门综合性学科，旨在通过数学、统计学、计算机科学等多个领域的知识和技术，从数据中提取知识和洞察力，并应用于实际问题解决。
数据科学的特点主要有以下几个方面：1. 跨学科性：数据科学融合了多个学科的知识和技术，包括数学、统计学、计算机科学、信息科学等，形成了一门综合性学科。
2. 数据驱动：数据科学的核心是数据，通过对数据进行收集、存储、处理和分析，从中发现规律和模式，并为决策提供支持。
3. 算法和模型：数据科学依赖于各种算法和模型，如机器学习、深度学习、数据挖掘等，通过这些方法对数据进行建模和分析。
4. 实践应用：数据科学的目标是将数据分析的结果应用于实际问题的解决，为决策提供科学依据和决策支持。
三、大数据与数据科学的联系虽然大数据和数据科学是两个不同的概念，但它们之间存在着紧密的联系和互相依赖的关系。
首先，大数据为数据科学提供了丰富的数据资源。
数据科学是建立在大数据基础上的，大数据提供了大量的数据样本和实例，为数据科学的研究和应用提供了数据基础。
大数据时代
大数据时代的应对策略
(3)针对大数据时代的基本特征，加强全方位创
新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在内的IT 巨头，纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整 合，寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人 工智能、机器学习等新技术的创新应用，已初显 效益。
(4)将大数据时代全方位创新工作和智慧城市发
大数据时代面临的挑战
(1)运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面
临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云一 管．一端”的有效装备也均面临新挑战。 (2)大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分 析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速 增长，对存储技术提出了挑战；同时，需要高速 信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速 分析、处理能力。 (3)海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动 日益增加，其安全威胁更为严峻；而且现今黑客 的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更 上一层楼，典型的有APT(Advanced Persistent Threat，高级持续性安全威胁)。
大数据时代的应对策略
(1)大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与
云计算，在大数据洪流中提升知识价值洞察力， 实施高效实时个性化运作，建立有效增值的商业 模式，确保应对APT之类的新型安全威胁。
(2)电信运营商转型中流量经营已成共识，即以
智能管道与聚合平台为基础，以扩大流量规模、 提升流量层次及丰富流量内涵作为基本经营方向， 并以释放流量价值为基本目标，可见大数据和云 计算的深度融合与此流量经营目标十分吻合。实 际上已经有一些运营商借助大数据Hadoop云I具 管理与分析网络中的用户数据，为日常运维及制 定市场战略等提供有效支撑。
大数据是什么
大数据是什么作者：陈瞳林捷来源：《电脑知识与技术》2017年第13期摘要：“大数据”，这个现在大家耳熟能详的名词，到底是怎么一回事？虽然大数据已经为人所知，但是大数据到底是怎么一回事，可能还是有很多人没有搞明白，甚至还有某些误区。
该文就大数据的起源开始述说，来解释大数据，从大数据的总体技术架构讲到大数据应用，阐明大数据技术里的各种关系以及大数据在技术之外还包含什么，它们之间有什么联系等，最后总结全文。
关键词：大数据；起源；技术架构；大数据应用；关系中文分类号：TP391.1 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）13-0010-021概述自从2013年成为大数据元年，“大数据”这个名词越来越多地进入了人们的视野，大数据技术、大数据应用也越发受到追捧，这个名词已然成为了当前社会科学领域的一种时尚或者时髦。
即便不从事科研工作或者在科技领域甚至其平日里不需要接触大数据概念的人们也对此熟悉，就可以类比成平日里漫天飞舞的广告，虽然人们不深究广告中所卖的东西的具体内涵，但就其名字来讲已经了然于胸。
虽然大数据变成热门话题是近几年的事情，但其实大数据的概念是早就存在了的。
对于“大数据”这三个字中的“大”字，可以理解成是快速发展的意思，因此已非常贴切地反映出了大数据发展的历史性和快速增长性。
大数据的历史可以追溯到历史上的1890年，也就是离现在大约一百二十多年（一个多世纪）前，美国的一位统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯发明的一台电动设备。
这台以普查人口数据为目的而出世的设备使得历年完成美国调查统计人口数据的周期从8年时间缩短到了仅用1年时间。
如此震撼人心的结果立马传遍了全世界，也由此开启了数据处理的新纪元。
2什么是大数据什么才是大数据？便于理解，以百度利用实时大数据分析，并进行可视化处理后推出的百度通勤图来解释大数据。
以下图一就是以北京市为例的通勤图大数据了，该图具有实时、动态、基于地理位置可定位、缩放等功能。
《大数据》读书心得
《大数据》读书心得《大数据》读书心得导言：在信息时代的背景下，大数据成为了一种重要的资源和工具。
本书《大数据》从理论到应用，系统介绍了大数据的基本概念、技术框架、算法方法，以及相关的应用领域。
通过阅读本书，我对大数据的内涵和应用产生了更深入的理解，并在实践中获得了一些启示。
第一章：大数据概述本章主要介绍了大数据的基本概念和特点。
大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，具备高速度、高多样性和高价值的特点。
同时，本章还分析了大数据对社会经济发展的影响，以及大数据面临的挑战和机遇。
第二章：大数据技术框架本章主要介绍了大数据的技术框架，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
具体涉及到大数据的存储技术（如分布式文件系统、列式数据库等）、数据处理技术（如MapReduce、Spark等）以及数据分析技术（如机器学习、数据挖掘等）。
第三章：大数据算法方法本章主要介绍了大数据的算法方法，包括数据预处理、数据挖掘、机器学习等。
具体涉及到数据清洗、特征选择、聚类分析、分类预测等算法方法，以及相应的实现和应用案例。
第四章：大数据应用领域本章主要介绍了大数据在各个领域的应用，包括金融，电子商务，医疗，交通等。
具体涉及到大数据在风险评估、用户行为分析、病症诊断、交通优化等方面的应用案例，以及相应的效果和问题。
结语：通过阅读《大数据》，我深刻认识到大数据在当今社会中的重要性和应用潜力。
大数据技术的发展不仅可以提高传统产业的效率和竞争力，还可以为新兴产业的创新和发展提供支持。
在未来，我将进一步探索大数据的应用，为社会经济发展做出贡献。
附件：本文档涉及的附件包括大数据应用案例、相关技术论文等。
法律名词及注释：1、数据保护法：指保护个人数据安全和隐私的法律法规。
2、知识产权法：指保护知识产权（包括专利、版权、商标等）的法律法规。
3、隐私权：指个人对其个人信息和隐私的控制权利。
4、可追溯性：指通过大数据技术可以追踪数据来源和变化历史。
大数据的价值与作用(全文)
大数据的价值与作用（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文6篇连载文档汇集而成。
特此说明。
一、大数据的若干具体价值相关文献对大数据的若干具体价值进行了论述。
现将其介绍于下，供读者参考。
本文对原文献在篇章结构和文字上作了一些修改，并添加了一些小标题，特此说明。
１、帮助企业挖掘市场机会和细分市场大数据分析能够帮助企业分析大量数据，进而挖掘市场机会和细分市场。
然后，对每个群体量体裁衣般地采取独特的行动。
要获得好的产品概念和创意，关键在于如何搜集与消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来可能会消费的产品概念。
用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题。
如果你了解了消费者的密码，那么就会知道潜藏在其背后的真正需求。
大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品以及理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是：从如何找到对企业产品需求的人，到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成与这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时满足他们的需求。
同时，在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
通过大数据高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据，进而挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新能力，大幅提升企业的商业决策水平。
因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好，能够为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务，满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。
姜浩端 大数据的本质及其可能的影响_
不妨把眼光放在更远的未来，当人类在20余年后产生的数据总量越过ZB 级，以其可猜想的数据处理能力，当前TB、PB级别的数据就难以称之为“大”数据了。
所以大数据的“大”字带有阶段主观性。
大部分大数据的定义，其描述的重点都是数据规模的相对性。
麦肯锡把大数据描述为“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”，强调的是获取大数据价值的技术可行性；Gartner将大数据定义为“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济的从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。
人们并用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新”，强调大数据作为一项系展的当前阶段，传统文件系统、关系数据库、并行处理等技术无法有效处理的极大规模数据或极限计算。
我们需要新的能力来通过海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识和创造新的价值。
3.大数据概念出现的必然性。
理解当前阶段出现的大数据概念，需要结合互联网及物联网发展的历程进行分析。
自上世纪90年代网络向公众开放，互联网从初期的简单联系平台，过渡到浏览平台，目前成为交互平台和工作平台，并正向着智慧平台迈进。
在向智慧平台迈进的过程中，“物联网”、“云计算”、“智慧地球”三个概念的提出对“大数据”概大数据概念的出现是物联网、云计算及智慧地球等概念发展的必然结果以全球市场来看，云计算的领导厂商是谷歌，而阿里云总裁王坚表示，阿里云想做的是超越。
CFP供图获取新的知识以突破竞争现状。
在医疗行业，通过数据支持的疗效比较、临床决策支持系统、医疗数据的透明化、患者远程监测及患者数据支持的高级病症分析工具，可以极大地提高医疗体系效率和辅助产生更有效的医疗模式及管理政策。
在零售业，市场占有率的提高依赖于高水平的客户服务和良好的购物体验，以及有效的商品物流体系。
大数据应用开发与数据管理规范
大数据应用开发与数据管理规范第一章引言 (2)1.1 大数据应用开发概述 (2)1.2 数据管理规范概述 (3)第二章大数据技术架构 (3)2.1 数据采集与存储 (3)2.1.1 数据来源 (4)2.1.2 数据采集方式 (4)2.1.3 数据存储策略 (4)2.2 数据处理与分析 (4)2.2.1 数据清洗 (4)2.2.2 数据转换 (5)2.2.3 数据计算与分析 (5)2.3 数据挖掘与可视化 (5)2.3.1 数据挖掘 (5)2.3.2 数据可视化 (5)第三章数据源管理 (5)3.1 数据源分类与评估 (6)3.2 数据源接入与维护 (6)3.3 数据源质量监控 (7)第四章数据质量管理 (7)4.1 数据质量评估 (7)4.2 数据清洗与转换 (8)4.3 数据质量监控与改进 (8)第五章数据仓库建设 (9)5.1 数据仓库设计 (9)5.2 数据仓库建模 (9)5.3 数据仓库管理与维护 (10)第六章数据集成与交换 (10)6.1 数据集成策略 (10)6.2 数据交换协议 (11)6.3 数据交换平台建设 (11)第七章数据安全与隐私保护 (12)7.1 数据安全策略 (12)7.2 数据加密与解密 (12)7.3 数据隐私保护 (13)第八章大数据开发工具与框架 (13)8.1 开发工具选型 (13)8.2 开发框架应用 (14)8.3 开发环境配置 (14)第九章大数据应用开发流程 (15)9.1 需求分析 (15)9.1.1 确定项目目标 (15)9.1.2 收集与整理需求 (15)9.1.3 需求文档撰写 (15)9.2 设计与实现 (15)9.2.1 系统架构设计 (15)9.2.2 数据库设计 (15)9.2.3 功能模块实现 (16)9.2.4 界面设计 (16)9.3 测试与部署 (16)9.3.1 单元测试 (16)9.3.2 集成测试 (16)9.3.3 系统测试 (16)9.3.4 部署与上线 (16)9.3.5 后期维护 (16)第十章数据分析与决策支持 (16)10.1 数据分析方法 (16)10.2 决策支持系统 (17)10.3 数据可视化 (17)第十一章大数据项目管理 (18)11.1 项目策划与管理 (18)11.1.1 项目目标确立 (18)11.1.2 资源整合 (18)11.1.3 进度控制 (19)11.2 项目风险管理 (19)11.2.1 风险识别 (19)11.2.2 风险评估 (19)11.2.3 风险应对 (19)11.3 项目评估与改进 (20)11.3.1 项目评估 (20)11.3.2 改进措施 (20)第十二章数据管理规范与标准 (20)12.1 数据管理规范制定 (20)12.2 数据管理标准实施 (21)12.3 数据管理培训与宣传 (22)第一章引言信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动社会进步的重要力量。
数据科学与大数据技术导论-第1章-数据科学概述
1.1.2 数据的类型
2. 按加工类型划分 按加工类型可以将数据可分为零次 数据、一次数据、二次数据、三次数据 等。其相互的关系如右图所示。数据的 加工程度对于数据科学的中的流程设计 和选择都有着十分重要的意义，比如在 进行数据科学的研究时，可通过对数据 加工程度的判断决定是否需要对所获数 据进行预处理的操作。
数字数据
图像数据
音频数据
1.1.1 数据的概念
数据与数值、信息、知识的区别 数值指的是用数目表示的一个量的多少，是数据的一种存在形式。数据的存在形 式除了数值以外，还有音频、图像、视频、符号等很多其他的表现形式。信息是对客 观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是数据有意义的表示。数据本身没有意 义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。知识是人类 在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、 信息的描述或在教育和实践中获得的技能。它们之间的关系如 右图所示。
一领域的数据科学，开发出合适的
变化规律等揭示出自然界或人类行为
方法、技术等。具体的领域数据科学有：
背后存在的规律，提出科学的假说或建
行为数据学，金融数据学，等。
立科学理论体系。
数据资源
用科学研究
开发
数据
数据资源如何开发是目前数据科学的一个
重要研究内容。在目前数据爆发式增长的同时，很多
该方面主要涉及的是如何用科学方法研究数据，这
1.1.2 数据的类型
（3）音频数据也称数字化声音数据，其过程实际上就是以一定的频率对来自 麦克风等设备的连续的模拟音频信号进行模数转换得到音频数据的过程。数字化声 音的播放就是将音频数据进行数模转换变成模拟音频信号输出，在数字化声音时有 两个重要的指标，即采样频率和采样大小。采样频率即单位时间内的采样次数，采 样频率越大，采样点之间的间隔越小，数字化得到的声音就越逼真，但相应的数据 量就会增大，占用更多的存储空间；采样大小即记录每次样本值大小的数值的位数， 它决定采样的动态变化范围，位数越多，所能记录声音的变化程度就越细腻，所占 的数据量也越大。计算一段音频所占用的存储空间可用以下公式：
档案大数据定义与内涵解析
・ ２ ５ ７ ・ Βιβλιοθήκη 档案大数据 定义与 内涵解析
齐 红 晶
（ 杜 尔伯 特 蒙 古族 自治 县 物价 局 ， 黑 龙 江 大庆 １ ６ ６ ２ ０ ０ ）
摘 要： 随着信 息技术 的不 断发展 ， 互联 网运 用范 围越 来越 广泛 ， 档案 管理也 开始采取 了大数据 的新模式 。所谓的大数据 ， 指 的是 大 小超 出数据库工具获取 、 存储 、 管理 和分析能 力的数据集。档案数据库 则是 关于各种档案的数 据集。就具体对档案大数据 的定义和特征 ， 以及在 当今 时代 ， 档案 大数据所 面临的挑 战和启示等 问题进行研究讨论 ， 希望大家阅读完这篇文章之后 ， 能充分 了解什 么是档案大数据 。 关键词 ： 档案、 大数 据 定 义 、 内涵 解 析 在信息化高速发展 的时代 ， ，信息技术等一系列高新手段不断 内的信息都集 中在在一个数据库系统 中， 极大 的提高 了档案 的检索 渗透到各个 行业 中去 ，传统 的档案管理 已不再适应 时代 的发展 ， 档 程 度 。 案管理信息化成为主流趋势 。因此 ， 我们必须大力发展企业 的档案 ３档案大数据的发展前景 大数据建设 ， 逐步实现和完善企业档案的大数据建设 。信息技术和 进 人新 时代 以来 ， 科学技术 的进步 给各行各业 带来 了机遇和挑 信息产业高速发展 的今天 ， 我 国的信息化管理工作处 于滞后状态 ， 战， 尤其大数据的发展有着美好的前景。 对于信 息资源的利用 和开发工作还处于初始 阶段 ， 有待于我们进一 ３ ． １ 开源软件得到推广 。近几年来 ， 随着 大数据技术的发展 ， 大 数据逐渐应用到各行各业 中来 。在 当前科技 引领潮流 的新世纪 ， 世 步的探 索与开发 。 １ 档 案 大 数 据 的 定 义 界各行业都普遍采用智 能化 、 信 息化 、 人工化不 再适用于工业 的发 １ ． １ 分析大数据。 大数据简而言之就是一个大的数据库 ， 里面有 展 。 由大数据技术研发 出来 的各种软件都不同程度 的提高 了传统档 着 各种类 型的数据 。当企业和公众有需要时 ， 便 能从 大数据中搜索 案信息检索程度低的问题 ，使得更 大范围内的资源都能得到共享 ， 出 自己需要 的资源并加 以利用 ， 以此达 到某种 目的。关 于“ 大数据” 使得信息不再有空间的限制 。 譬如 ： 分布式处理的软件框架 、 用来进 的定义 ， 研究机构 Ｇ ａ ｒ ｔ ｎ ｅ ｒ 是这样解 释的 ： “ 大数据” 是 指一 种新 型模 行挖掘和可视化的软件环境 、 非关 系型数据库等开源软件 。 式 下的信息库 ， 它具有更 强的决 策力 、 洞察发现力和流程优化能力 ， ３ ． ２ 人 工智 能技术 的有效引进 。当前 ， 各行各业对人工智能技术 能够适应海更 多的、 增长率高且类 型多样化 的信 息。麦肯锡全球研 的引进 充满了热情 ， 所谓的大数据技术关键就 在于选择 ， 即在拥有 究所 曾对大数据做 出这样的解释 ：它是一种大规模的数据集合 ， 其 海量信息的数据库中选择 出有用 的数据 ， 并 对有 用的数据加 以分析 在 大数 据挖掘等 四个 阶段就大大超 出了传 统数据库软件 工具能力 处理 。 在 当前信息漫天飞舞 的时代 ， 人们被无数的信息覆盖 。 但信息 范 围。 的真假 以及质量问题我们无从判别。 譬如超市经常会打出服装 大减 大 多数 运用大数据技 术的企业和个人 的 目的并不在 于简单追 价 的招牌来 吸引顾客 ， 但事实上这些打折商品是 否真 的以原价 出售 求数据信息 的数量 ， 而是对所搜集来 的数据进行专业化处理 。譬如 呢？还是借着打折实际是在提高原价 呢？诸如此类的问题 的出现使 将大数据看作一件产品 ， 单单追求产 品的数量并不是实现利润最大 得大数据技术 的发展显得十分迫切 。为 了实现对大数据 的智 能处 化 的唯一办法 ， 利润最大化 的关键在 于提高产品 的质量 ， 即通过对 理 ， 提高判断数据质量 的能力 ， 需要我们不 断引进最新人工智 能技 数据进行“ 加工 ” 使数据变得更有价值 。 术。 １ ． ２ 分 析档案大数据 。 什 么是档案大数据？即在档案方面 ， 档案 ３ ＿ ３ 非结构化 的数据处理技术越来越受重视 。非 结构 化的处理 管理的数据量工作量通 常都非 常庞 大。仅仅靠人工 的力量 去收集 、 数据与传统 的文本信息存 在很 大的不同 ， 主要是指图片 、 文档 、 视频 编类 、 整理 ， 工程量太 大 ， 况且在数 据的检索方面 ， 由于没有统 一的 等数据形式 。随着云计算 技术 的发展 ， 各方面对这类数据处理技术 检索平 台 ， 使得企业 和个人在选择有用信 息时耗时耗力 ， 得不 到对 的需 求 越 来 越 广 泛 。 自己有帮助的信 息。 档 案大数据就是能将上述传 统的局 限性统统通 当然 ， 档案大数 据也面临着众多 的挑战 ， 体主要现 在大数据挖 通打破的新 型档 案管理方式 。 我们通常将其理解 为大量非结构化数 掘的几个环节 中。 首先在数据收集 方面。 要想去伪存真 ， 尽可能的收 据和半 结构化数据 ， 其局限性在于当我们在利用大数据去寻找有用 集 到真实可靠的数据信息 ，首先要对来 自网络上 的信息进行辨识 ， 资源时 ， 我们会付出一定的时间并支付一些钱财 。 判 断是 哪个 时间段 的信息 ， 因为 随着世界 的发 展进步 ， 不 同时 间的 综 上所述可 以看 出档 案大数据技术 的意义不仅仅 局限于拥有 数据信息也发生了相应的变化 。 其次尽可能多的收集不同来源 的数 大量的数据信息 ， 更重要的是 信息的质 量性 以及对信 息进行专业处 据信 息 ， 并尽 可能的找 出相 当长一段 时间内的历史数据 ， 将两者进 理使之转变成价值含量更高的数据 。譬如 ， 我们将 近期 收集来 的股 行 比较 ， 多角度验证数据的全面性 和可信性 。 其次是数据存储 ， 存储 市信息 只是简单 的录入信息系统中 ， 而不将 以前很长一段 时间股市 时要严格按照数据 的分类标准对其进行划分 ， 还得通过各种严格的 的境况 综合起来分析 ， 就很容易 造成 一叶障 目， 被 当前股 票上涨所 过程 ： 删减和去重 ， 减少存储量 ， 同时加入相应 的标签 。第三是数据 吸弓Ｉ ， 盲 目的投资。 这就告诉我们 即使拥有了庞大 的数据库 ， 也要学 处理 。各个行业 的数据信息往往都涉及上百个参数 ， 其复杂程度可 会去提高数据信息的价值。 想而知 。 ２ 档案大数据 的基本特征 ４ 结 论 档案大数据 具有档案数据齐全 、 数据 多样 性 、 价值密度低 等特 档案数据化是 在信息化时代 下档 案管理的必然发展趋势 ， 也是 征。 档 案管理工作发展的必然要求 ， 档案检索 的低效性使的档案管理迫 研究表 明 ：大部分企业单位对 档案分类所 制定 的界 限 比较模 切需求 大数据 ， 大数据 的深发展深人人心 。档案大数据的发展既面 糊， 对档案的保管期限划分也不够明确。譬如有的档案在某种类别 临着机遇 ， 又面临着挑 战， 改革的道路并不好走 ， 大数据能给管理工 上要求保管一到两年 。 但是在其他的划分上却要求保管到三年， 这 作 带来便利 ， 又在数据 的收集 、 存储 、 处理等方面存 在诸多问题。 就造成了管理工作 的混乱 。在大数据时代 ， 大规模档案存储 系统使 参考文献 得档 案管理 的类别界定清晰 ， 方便 了档案的管理工作 。 ［ １ 】 大数 据． ［ Ｅ Ｂ ／ Ｏ Ｌ ］ ． ［ ２ ０ １ ４ — ０ ３ — １ ２ １ ．
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大数据技术概述(内涵与意义)大数据技术概述(内涵与意义)
大数据已经成为当今社会中一个热门话题和重要的发展方向。
随着
科技的进步和互联网的普及，大量的数据被收集、存储和处理，进而
为我们提供了许多有益的信息和洞察力。
本文将概述大数据技术的内
涵和意义。
一、大数据的内涵
大数据是指海量、高速流动和多样化的数据资源。
与传统的数据不同，大数据是由传感器、社交媒体、移动设备和互联网等渠道产生的。
这些数据具有体量大、速度快和种类多的特点。
大数据不仅包括结构
化的数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化的数据，如文本、图片和视频等。
大数据技术是为了处理和分析大数据而诞生的一套方法和工具。
它
包含了数据收集、存储、处理、分析和可视化等环节。
大数据技术的
发展不仅涉及到信息技术领域，也涉及到统计学、数学、机器学习和
人工智能等多个学科领域的知识与技术。
二、大数据的意义
大数据技术的发展给我们带来了许多重要的意义。
首先，大数据使
得我们能够更准确地了解和把握事物的本质。
通过对大数据的分析和
挖掘，我们可以获取大量的信息和知识，从而更好地理解和解决问题。
例如，在医疗领域，大数据技术可以帮助医生分析患者的病历数据，
提高诊断和治疗的准确性。
其次，大数据技术为决策提供了重要的支持和指导。
在政府、企业
和组织等各个领域，在制定政策和经营策略时，大数据可以被用来进
行预测、评估和优化。
例如，通过对消费者的购买记录和行为数据进
行分析，企业可以更好地了解市场需求和消费者喜好，进而调整产品
和营销策略。
此外，大数据技术也为科学研究提供了新的机遇和挑战。
在天文学、生物学、物理学等学科研究中，大数据技术能够帮助科学家处理和分
析庞大的研究数据，加速科学的进展。
例如，天文学家通过对天体观
测数据的分析，发现了许多新的行星和恒星系统。
另外，大数据技术对于社会的发展和进步也具有重要的推动作用。
大数据可以促进经济增长、提高生活质量和推动社会创新。
例如，在
交通领域，通过对交通数据的监测和分析，城市可以优化交通流量，
提高交通安全性和运输效率。
综上所述，大数据技术在当今社会中的内涵和意义非常丰富。
它不
仅仅是指数据的规模，更重要的是数据的价值和应用。
大数据技术的
发展将为各个领域带来许多机遇和挑战，我们应当积极探索和应用大
数据技术，推动社会的发展和进步。