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1，大數(shù)據(jù)是啥

大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的五大特征：1、大量；2、高速；3、多樣；4、低價值密度；5、真實性。

大數(shù)據(jù)是啥

2，什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)?！按髷?shù)據(jù)”概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫《大數(shù)據(jù)時代》中提出，指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）的捷徑，而是采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)有4V特點(diǎn)，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱海量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。　　4v特征：volume(大量)、velocity(實時)、variety(多樣)、value(價值)。　　大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各類大會的重要議題，管理人士們都不愿錯過這一新興趨勢。毫無疑問，當(dāng)未來企業(yè)嘗試分析現(xiàn)有海量信息以推動業(yè)務(wù)價值增值時，必定會采用大數(shù)據(jù)技術(shù)。

什么是大數(shù)據(jù)

3，大數(shù)據(jù)具有哪些特征

大數(shù)據(jù)具有4V特點(diǎn)，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。比如微碼鄧白氏通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)采購A產(chǎn)品的用戶80%也會要同時采購B產(chǎn)品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購A產(chǎn)品的客戶推送一次信息，推送的時候除了A產(chǎn)品的信息也同時推送B的信息。

大數(shù)據(jù)(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。1. 數(shù)據(jù)量大，tb，pb，乃至eb等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要分析處理。2. 要求快速響應(yīng)，市場變化快，要求能及時快速的響應(yīng)變化，那對數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對速度要求有些“大”。3. 數(shù)據(jù)多樣性：不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。4. 價值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實全面的反饋。

大數(shù)據(jù)具有哪些特征

4，大數(shù)據(jù)具有如下哪些特征

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣海量類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計算平臺，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)具備以下4個特點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)量巨大。例如，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量僅為200PB。典型個人計算機(jī)硬盤的容量為TB量級，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級。二是數(shù)據(jù)類型多樣?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。三是處理速度快。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息。四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

5，大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面

　大數(shù)據(jù)（bigdata）是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有五大特點(diǎn)，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它并沒有統(tǒng)計學(xué)的抽樣方法，只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。大數(shù)據(jù)的用法傾向于預(yù)測分析、用戶行為分析或某些其他高級數(shù)據(jù)分析方法的使用。大數(shù)據(jù)主要體現(xiàn)在 1、對大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。 2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型 3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價值。

首先，對大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。其次，做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。再者，面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價值。

6，大數(shù)據(jù)有那些特性將在那些領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注?！吨婆_》的分析師團(tuán)隊認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費(fèi)過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。

在對數(shù)頻率特性圖中，通常l（w）曲線在第一個轉(zhuǎn)折頻率前稱為低頻段。此段特性由開環(huán)傳遞函數(shù)的積分環(huán)節(jié)和開環(huán)放大系數(shù)決定。系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度（即穩(wěn)態(tài)誤差ess）取決于系統(tǒng)放大系數(shù)k和型別v。v決定低頻曲線的斜率，k決定曲線高度。低頻段斜率（絕對值）越大、位置越高，對應(yīng)的k、v越大，穩(wěn)態(tài)誤差越小、精度越高。中頻段反映系統(tǒng)的動態(tài)特性，l（w）曲線在穿越頻率wc附近的區(qū)段通常認(rèn)為是中頻段。對于最小相位系統(tǒng)，若開環(huán)對數(shù)幅頻特性曲線的斜率為-20vdb/dec，則對應(yīng)的相角為-90v，中頻段幅頻特性在wc處的斜率對系統(tǒng)的相角裕度有很大影響。中頻段小于-40db/dec閉環(huán)系統(tǒng)難以穩(wěn)定，通常中頻段取-20db/dec以獲得較好穩(wěn)定性，提高穿越頻率wc獲得更高的快速性。高頻段遠(yuǎn)離wc，且幅值很低，對動態(tài)特性影響不大。高頻段幅值越低，抗干擾能力越強(qiáng)。