大數(shù)據(jù)5v特性，什么是大數(shù)據(jù)

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-10-19 13:35:22 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)主流軟件工具，在合理時(shí)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(yíng)決策更積極目的的資訊。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

什么是大數(shù)據(jù)

2，什么是大數(shù)據(jù)亂了

大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)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，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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）,平臺(tái)有hadoop

大數(shù)據(jù)評(píng)定出個(gè)人信用體系評(píng)分，用于貸款機(jī)構(gòu)評(píng)定還款能力和額度。亂數(shù)據(jù)就沒(méi)有準(zhǔn)確的信用評(píng)分，基本上搞不到錢了。當(dāng)然也不絕對(duì)小貸操作還是可以的，不要弄網(wǎng)貸。

什么是大數(shù)據(jù)亂了

3，大連中揚(yáng)聯(lián)眾集團(tuán)是干什么的

首先大連中揚(yáng)聯(lián)眾是躲什么的第一家子公司成立于2015年，專注為個(gè)人開(kāi)發(fā)者用戶、中小型、大型企業(yè)用戶提供一站式核心網(wǎng)絡(luò)云端部署服務(wù)，促使用戶云端部署化簡(jiǎn)為零，輕松快捷運(yùn)用云計(jì)算。

大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)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，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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的5v特點(diǎn)（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價(jià)值密度）、veracity（真實(shí)性）,平臺(tái)有hadoop

大連中揚(yáng)聯(lián)眾集團(tuán)是干什么的

4，大數(shù)據(jù)具體是什么

大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)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，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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

5，大數(shù)據(jù) 和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

大數(shù)據(jù)概念：大數(shù)據(jù)是近兩年提出來(lái)的，有三個(gè)重要的特征：數(shù)據(jù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)更新速度很快。由于Web技術(shù)的發(fā)展，web用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)自動(dòng)保存、傳感器也在不斷收集數(shù)據(jù)，以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)自動(dòng)收集、存儲(chǔ)的速度在加快，全世界的數(shù)據(jù)量在不斷膨脹，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算超出了單個(gè)計(jì)算機(jī)(小型機(jī)和大型機(jī))的能力，這給數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)施提出了挑戰(zhàn)（一般而言，數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施基于一臺(tái)小型機(jī)或大型機(jī)，也可以進(jìn)行并行計(jì)算）。數(shù)據(jù)挖掘概念: 數(shù)據(jù)挖掘基于數(shù)據(jù)庫(kù)理論，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的迅速發(fā)展的交叉學(xué)科，在很多領(lǐng)域中都有應(yīng)用。涉及到很多的算法，源于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹(shù)，也有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類回歸樹(shù)，和關(guān)聯(lián)分析的諸多算法。數(shù)據(jù)挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中找到有意義的模式或知識(shí)。大數(shù)據(jù)需要映射為小的單元進(jìn)行計(jì)算，再對(duì)所有的結(jié)果進(jìn)行整合，就是所謂的map-reduce算法框架。在單個(gè)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行的計(jì)算仍然需要采用一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，區(qū)別是原先的一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要調(diào)整。大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的相似處或者關(guān)聯(lián)在于：數(shù)據(jù)挖掘的未來(lái)不再是針對(duì)少量或是樣本化，隨機(jī)化的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，而是海量，混雜的大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷。拓展資料：大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)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，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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

數(shù)量大和維度大，這兩個(gè)特點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)、估計(jì)問(wèn)題的欠擬合有很大的改善作用，對(duì)現(xiàn)代有重大影響。所以我們突出數(shù)據(jù)的“大”，是相對(duì)以前的“小”。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)行為，跟大數(shù)據(jù)沒(méi)有概念重合。一種意義是指從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)的行為。另一種是工業(yè)界常指的意義，從網(wǎng)絡(luò)等信息環(huán)境中挖掘攫取目標(biāo)數(shù)據(jù)的行為。

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。對(duì)于大數(shù)據(jù)這塊，樓主有空可以看看FineBI，挺好用的。

大數(shù)據(jù)指由于數(shù)據(jù)量很大（一般是TB到PB數(shù)量級(jí)）而需要更好拓展性的數(shù)據(jù)處理方法，不僅是數(shù)據(jù)挖掘，而且包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢等。從方法上，目前一般的商用數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法很好地支持大數(shù)據(jù)的處理。大數(shù)據(jù)處理的一般思路是數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)據(jù)抽樣，數(shù)據(jù)挖掘等。

數(shù)據(jù)挖掘需要人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器語(yǔ)言和統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)等很多跨學(xué)科的知識(shí)。再者，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)需要條件，第一個(gè)條件：海量的數(shù)據(jù)；第二個(gè)條件：計(jì)算機(jī)技術(shù)大數(shù)據(jù)量的處理能力；第三個(gè)條件：計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)與運(yùn)算能力；第四個(gè)條件：交叉學(xué)科的發(fā)展。大數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)的一個(gè)條件。

數(shù)據(jù)挖掘需要人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器語(yǔ)言和統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)等很多跨學(xué)科的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)需要條件: 1、海量的數(shù)據(jù)。 2、計(jì)算機(jī)技術(shù)大數(shù)據(jù)量的處理能力。 3、計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)與運(yùn)算能力。 4、交叉學(xué)科的發(fā)展。大數(shù)據(jù)是包含數(shù)據(jù)挖掘的，兩者是息息相關(guān)的。

6，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么

從本質(zhì)上講，大數(shù)據(jù)是指按照一定的組織結(jié)構(gòu)連接起來(lái)的數(shù)據(jù)，是非常簡(jiǎn)單而且直接的事物，但是從現(xiàn)象上分析，大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來(lái)的狀態(tài)復(fù)雜多樣，這是因?yàn)楝F(xiàn)象是由觀察角度決定的。大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)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，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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。對(duì)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)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)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(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(jià)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(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，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(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)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(wú)法用單臺(tái)的計(jì)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(duì)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(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)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(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)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(guò)時(shí)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(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

技術(shù)層面無(wú)非是把一臺(tái)機(jī)器做不了的事分給很多機(jī)器做，并不是主要的進(jìn)步。主要的推動(dòng)力是智能手機(jī)，我們的每一次聊天，每一份訂單都出賣了我們。另一個(gè)推動(dòng)力是線下業(yè)務(wù)都出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)化，原來(lái)靠人工完成的各種記賬，現(xiàn)在全部都用計(jì)算機(jī)完成，各類家電也都能上網(wǎng)了，還有就是數(shù)字監(jiān)控的大規(guī)模普及。大數(shù)據(jù)，根本上與數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)、數(shù)據(jù)學(xué)等基本理論知識(shí)無(wú)法分割，技術(shù)水平突飛猛進(jìn)給數(shù)字領(lǐng)域帶來(lái)最直接的躍進(jìn)。大數(shù)據(jù)不僅創(chuàng)造了新的計(jì)算方式、技術(shù)處理方式，更加為其他技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用和落地提供基礎(chǔ)，例如人工智能等。

1.使用所有的數(shù)據(jù)運(yùn)用用戶行為觀察等大數(shù)據(jù)出現(xiàn)前的分析方法，通常是將調(diào)查對(duì)象范圍縮小至幾個(gè)人。這是因?yàn)?，整理所有目?biāo)用戶的數(shù)據(jù)實(shí)在太費(fèi)時(shí)間，所以采取了從總用戶群中，爭(zhēng)取不產(chǎn)生偏差地抽取一部分作為調(diào)查對(duì)象，并僅僅根據(jù)那幾個(gè)人的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。而使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠通過(guò)發(fā)達(dá)的數(shù)據(jù)抽選和分析技術(shù)，完全可以做到對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以提高數(shù)據(jù)的正確性。2.不拘泥于單個(gè)數(shù)據(jù)的精確度如果我們連續(xù)扔骰子，偶爾會(huì)連續(xù)好幾次都扔出同樣的數(shù)字。但是如果無(wú)限增加扔骰子的次數(shù)，每個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的概率都將越來(lái)越接近六分之一。同樣的，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，通過(guò)觀察數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)，更容易提高整體而言的數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。因此，可以不拘泥于個(gè)別數(shù)據(jù)的精確度，而迅速地進(jìn)階到數(shù)據(jù)分析的步驟。（不過(guò)這種情況當(dāng)然不包括人為的篡改等由于外部因素扭曲了數(shù)據(jù)的情況）3.不過(guò)分強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系企業(yè)在考慮服務(wù)方針時(shí)，會(huì)綜合考慮現(xiàn)狀、問(wèn)題、改善措施、實(shí)施后果等要素之間的相互關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立假設(shè)。但是大數(shù)據(jù)能夠通過(guò)觀察海量的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人所注意不到的相互關(guān)聯(lián)。