大数据时代的科技进步 , 让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库” , 如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡 , 带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证 , 等等 。在一些发达国家 , 官方为了信息录入方便 , 还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体 。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便 , 传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代 , 基于随机抽样而变得重要的一些属性 , 如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力 , 就变得不那么重要 , 尽可能汇集所有数据 , 并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键 。简单说 , 以往的思维决断模式是基于“为什么” , 而在“大数据时代” , 则已可直接根据“是什么”来下结论 , 由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰 , 因此 , 将更精确 , 更有预见性 。
不过 , 一些学者指出 , 由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集 , 那么一旦数据本身有问题 , 在“只问有什么 , 不问为什么”的模式下 , 就很可能出现“灾难性大数据” , 即因为数据本身的问题 , 而做出错误的预测和决策 。(如能帮到你 , 望您采纳!!e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢!!) 。
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5. 有关大数据的论文 急 在线等 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合 。
大数据技术 , 是指从各种各样类型的数据中 , 快速获得有价值信息的能力 。适用于大数据的技术 , 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 。
大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule) , 二、数据类型多样(Variety) , 三、处理速度快(Velocity) , 四、价值密度低(Value) 。在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术 , 这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具 。
大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等) 。大数据处理之一:采集 。
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据 , 并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作 。比如 , 电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据 , 除此之外 , Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集 。
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