大数据的概念.docx

一、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 安全性百度知道一大数据概念 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。

互联网周刊一大数据概念 " 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二、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、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 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(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Aff inity 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、关系图等三、大数据发展趋势能、机器学习、博弈论将在大数据分析方面发挥更大的作用 个 人(自我)分析将崛起越来越多的公司将提供消费者可以分析的数 据方式，让他们控制自己的行为和个人生活。

企业将制定更明确 的隐私政策，给消费者更多的他们的分享内容的控制权特定的消费 者将会积极管理他们与人分享的内容 各行业的大数据分析将 迎来更多的应用越来越多的企业将不满足于大数据管理能力而寻求 外部专家 移动分析显着增加移动推动分析会改变消费者 的消费信息和消费习惯 更智能的设备和器具的出现很大程 度的嵌入式分析 更侧重于实时分析，虽然我不不看好其在今年内 会有很大的进展 无法处理大量数据、品种或速度的产品分析 公司将被淘汰 Hadoop 的挑战将开始出现用户将达到一个挫折 与性能的限制点，版本混乱，和各种不同的标准和接口竞争对手的 技术和平台将充分利用杠杆作用，而超越 HadoopHDFS 的性能限制， 因此，所有的大数据平台将迎来更多的创新Welcome !!!欢迎您的下载,。