1. 关于大数据写一篇论文,写哪一方面比较好 大数据(Big Data)又称为巨量资料 , 指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出 , 指不用随机分析法(抽样调查)的捷径 , 而是采用所有数据进行分析处理 。大数据有4V特点 , 即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值) 。[1]
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了定义 , “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 。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息 , 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理 。换言之 , 如果把大数据比作一种产业 , 那么这种产业实现盈利的关键 , 在于提高对数据的“加工能力” , 通过“加工”实现数据的“增值” 。
从技术上看 , 大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分 。大数据必然无法用单台的计算机进行处理 , 必须采用分布式架构 。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘 , 但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术 。
随着云时代的来临 , 大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注 。《著云台》的分析师团队认为 , 大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据 , 这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱 。大数据分析常和云计算联系到一起 , 因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作 。
2. 以大数据如何改变我们的生活写1500字论文 "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 。
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?
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