2022年大数据概念 .pdf
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1、大数据概念大数据 是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据 首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB? 规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB 级的数据量;其次是指数据类别(variety) 大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity )快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity )高,随着社
2、交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。百度知道大数据概念大数据 (bigdata) ,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。大数据的4V 特点: Volume 、Velocity 、Variety 、Veracity 。互联网周刊大数据概念大数据 的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的4 个 V 之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模
3、数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力研究机构Gartner 大数据概念大数据 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。从数据的类别上看,大数据 指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS )、大数据科学家 JohnRauser 提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:大数
4、据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。 Kelly说:大数据是可能不包含所有的信息, 但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS 的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限 。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 8 页 - - - - - - - - - 些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传
5、统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop 的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。大数据分析从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户, 但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是
6、可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。 另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据, 如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型, 之后便可以通过模型带入新的数据, 从而预
7、测未来的数据。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型, 之后便可以通过模型带入新的数据, 从而预测未来的数据。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据技术数据采集:ETL 工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、
8、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL 、SQL 等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP ,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 8 页 - - - - - - - - - 交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解 自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU ,NaturalLanguage Understanding),也
9、称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析: 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T 检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic 回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap 技术等等。数据挖掘:分类(Classificatio
10、n )、估计(Estimation )、预测( Prediction )、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类( Clustering )、描述和可视化、Description and Visualization )、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等) 模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现:云计算、标签云、关系图等。大数据特点要理解大数据这一概念,首先要从大入手, 大是指数据规模,大数据一般指在 10TB(1TB=1024GB) 规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基
11、本特征可以用4 个 V 来总结 (Vol-ume 、Variety 、Value 和 Veloc-ity) ,即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一, 数据体量巨大。从TB 级别,跃升到PB 级别。第二, 数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。第三, 价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四, 处理速度快。 1 秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC 以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类
12、型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的大数据 不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页,共 8 页 - - - - - - - - - 数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。当下我
13、国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造
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