大数据是什么大数据是是什么？

大数据的含义包括什么哪几个方面?

1、大数据可以用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。

2、大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。

3、大数据也称为巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

4、大数据的特点是数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

什么是网络大数据？

数据是一个数据的集合，能够反映一段时间内某一样本内的活动趋势，是现代社会一种极具价值的信息资产。大数据现在广泛应用于商业领域，借以实现精准营销，预测趋势，实现商业利益的最优与最大。扩展资料：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。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

马云的大数据是什么意思？

所谓大数据就是跟踪记录和观察用户所有数字化的信息，譬如搜索习惯，譬如购买偏好从而观察整个用户群体的数据走势和分析单个用户的使用行为，当数据形成期过了之后，那么可以通过积累下来的信息得出各种各样的结论，甚至包括医学范畴，这就是大数据。

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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是指什么？如何解释？

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)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：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。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第
三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。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。业界将其归纳为4个“V”
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。

搜索下各种百科，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。

大数据包括哪些？

大数据包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据是什么？

大数据只是一个空洞的商业术语，就跟所谓的商业智能一样空洞无物。当然，这并不是说大数据没有意义，只是对于不同的人有不同的含义。

A.

对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签。就和前几年流行的 SoLoMo，这几年火爆的 P2P 一样，大数据是资本泡沫的催化剂。如今任何一家（移动）互联网公司都忙着把自己标榜为大数据公司，或者干脆说自己是一家数据公司。遗憾的是，大多数中国的互联网公司都是流量驱动的企业。与其说这些公司是大数据公司，不如说它们是数据采集公司。是的，每一家互联网公司都是数据公司，因为数据（Data）是比信息（Information）要狭隘得多的词汇。换句话说，任何一家 IT 行业的公司天然地都是数据公司。但是非 IT 公司同样可以是数据公司，例如房地产企业和汽车销售公司——毕竟他们优质低价地将顾客的信息转卖给任何感兴趣的个人或实体。遗憾的是，中国并没有几家 Pure-Play 的数据公司，因此中国不太可能出现 Palantir 这样伟大的企业。我不幸见过一两家国产独角兽企业的技术/数据负责人，他们似乎并不了解这家 CIA 投资的创业公司，但这并不妨碍他们把自己的公司定位为世界级的大数据公司。我可以臆测，国内这些独角兽企业的道德底线远远低于（为美帝情报机构服务的） Palantir，只是它们还没有足够的人才和技术来充分挖掘数据中的有效信息。

对于大多数互联网公司或者工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算。计算的工具有很多，最常见的是 Map-Reduce，但是技术一直在演进，现在还流行 Impala、Spark、Presto 什么的。对于这些搞大数据的工程师而言，这是一个非常好的事情，因为要把这么多异构的数据和系统跑起来，需要很多人写很多代码，还需要有人来做运维。这么一个部门总得需要几十台机器否则还不如单机计算能力强，工程师也得有十来人。然后可能还需要数据分析师，否则这部门跟摆设也没什么区别。如果系统做得不错数据量也有了，总得配个数据科学家搞点数据挖掘或者机器学习什么的吧。所以大数据这件事情可以解决很多就业问题，毕竟很多上了规模的互联网公司都想搞大数据。

但是对于消费者或者互联网所谓的“用户”来说，大数据却是另外一个意思。大数据的意思就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销。从理论上说，大数据公司通过搜集用户行为，可以更好地了解消费者的需求，增强用户体验。但是在实践上，这些所谓的智能推荐还停留在很初级的阶段，因此会有人在淘宝上搜索棺材结果在微博上不停地看到跟丧葬相关的广告。对于微博这样的公司，还意味着它会倾向于通过直接或者间接地暴露你的隐私来获得商业利益。据说，评价一家国内公司的大数据能力是跟被查水表的频繁程度正相关的。就目前而言，大数据对于终端消费者更多的是“被实名”。举一个例子，如果你在 Android 手机上使用 Facebook 账号访问某个 App，那么对不起，你在这个手机上的所有行为都有可能被 Facebook 关联到你真实的身份上。在这种能力上，国内的三巨头排序大概是
T >
A >>
B。所以最后这家公司的 App 特别流氓甚至超越了数字公司，如果你想帮帮这家公司就多用用他家的地图或者订点外卖。

简述什么是大数据

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。

什么叫大数据

大数据包含几个方面的内涵吧

1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

什么是大数据？

简单说，大数据一般指数据多（一般多到人类要很费劲很费劲才能用计算机过一遍），而且常常不仅多，其中还大部分都没什么价值……大数据技术就是从这些大部分都没用的数据里找出有用的东西的技术。现在的发展，可能技术层面上谈不上有什么巨大的，算法似乎还是那些算法，只是应用层面上比较热乎，所以大家经常都愿意来谈一谈。一个词变热乎，经常并不是因为技术突破，而是因为观念突破，是其中蕴含的商业价值受到了产业界广泛的接受、认可和重视。大数据面临的主要问题（和挑战）是规模大到一定程度之后，“小数据”时可以轻松处理的问题常常会一下子变得寸步难行，于是各种工程上的决策往往都必须精打细算。以前“小数据”常常只关心算法的数量级就行，而大数据开始必须关心算法的时间常数（因为半年和一年常常有本质区别）、通讯复杂度（因为网络和硬盘经常太慢了）、以及是否能有效并行（因为添加机器数量常常是最容易的事情）。于是凡是常数太大的，通讯复杂度太大的，或者不能有效并行的算法，想要用在大数据上，常常必须重新设计。
目前国内有不错的大数据工具，比如，大数据魔镜，一款很实用的大数据可视化分析工具。