大數(shù)據(jù)采集的方法1)數(shù)據(jù)庫(kù)采集NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Redis、MongoDB、HBase等常用于數(shù)據(jù)采集。環(huán)境工程專業(yè)需要收集和預(yù)處理哪些資料？生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)可分為基礎(chǔ)支撐數(shù)據(jù)、自然生態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和人文社會(huì)數(shù)據(jù)四個(gè)方面，大數(shù)據(jù)不同于數(shù)據(jù)，是因?yàn)樗亩鄻有浴?/p>

四種常見(jiàn)的資料收集方法包括問(wèn)卷調(diào)查、資料查閱、實(shí)地調(diào)查和實(shí)驗(yàn)。每種方法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，具體分析如下。首先是問(wèn)卷調(diào)查。問(wèn)卷調(diào)查是最常用的數(shù)據(jù)收集方式，因?yàn)樗某杀鞠鄬?duì)較低，獲得的信息也會(huì)更全面。而問(wèn)卷調(diào)查得到的答案通常沒(méi)有針對(duì)性，也就是說(shuō)，問(wèn)卷調(diào)查收集到的數(shù)據(jù)還要進(jìn)一步分析。而且在以前，問(wèn)卷調(diào)查的推廣時(shí)間會(huì)比較慢，因?yàn)榉浅：馁M(fèi)人力。

所以問(wèn)卷調(diào)查操作簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)沒(méi)有針對(duì)性，無(wú)法獲得深層次數(shù)據(jù)。二是獲取信息。咨詢數(shù)據(jù)是收集數(shù)據(jù)的最古老的方法。你可以通過(guò)查閱書(shū)籍、記錄等資料來(lái)獲得你想要的數(shù)據(jù)。在這個(gè)數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，本來(lái)就具有篩選性和分析性，也就是說(shuō)，查閱資料得到的數(shù)據(jù)可能相對(duì)更接近你想要的結(jié)果。現(xiàn)在無(wú)論是在圖書(shū)館還是在網(wǎng)上查詢都非常方便，為查閱資料提供了良好的環(huán)境。

bigdata是指在一定時(shí)間內(nèi)，常規(guī)軟件工具無(wú)法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。它是一種海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察和發(fā)現(xiàn)能力以及流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)區(qū)別于數(shù)據(jù)的地方在于它的海量積累、高增長(zhǎng)率和多樣性。什么是數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)在拉丁語(yǔ)中是“已知”的意思，英語(yǔ)中的解釋是“一組事實(shí)，從中可以分析出結(jié)論”。

古人“記結(jié)”，結(jié)繩即數(shù)據(jù)。步入現(xiàn)代社會(huì)，信息的種類和數(shù)量越來(lái)越豐富，載體也越來(lái)越多。數(shù)字是數(shù)據(jù)，文字是數(shù)據(jù)，圖像、音頻、視頻都是數(shù)據(jù)。什么是大數(shù)據(jù)？量的增加是對(duì)大數(shù)據(jù)的第一個(gè)理解。隨著科技的發(fā)展，各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量都在快速增長(zhǎng)。研究發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)量每三年就會(huì)翻一番。大數(shù)據(jù)不同于數(shù)據(jù)，是因?yàn)樗亩鄻有浴?/p>

數(shù)據(jù)是貶值的，舊數(shù)據(jù)的存在會(huì)影響新數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)的根源是人類對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的理解和分析欲望。大數(shù)據(jù)只是人類的工具，不是目的。大數(shù)據(jù)帶來(lái)的思維變革，第一，不同于小數(shù)據(jù)時(shí)代的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)。它能收集的數(shù)據(jù)太少，試圖根據(jù)樣本推斷整體特征。根據(jù)大數(shù)定律，有其固有的缺陷，仍有細(xì)節(jié)不足以發(fā)現(xiàn)新的問(wèn)題。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們有能力收集所有的數(shù)據(jù)，所以我們要有收集整體和全部的決心。第二，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們?cè)诜治鰯?shù)據(jù)時(shí)應(yīng)該更重視相關(guān)性而不是因果性的結(jié)論。

可以完全證明的因果關(guān)系是不存在的，但在人類的快速思維中，認(rèn)為因果關(guān)系比相關(guān)性更容易確定。而且人類不會(huì)被各種假設(shè)所困，去確定因果關(guān)系。第三，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們應(yīng)該接受混亂的數(shù)據(jù)，即非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，擺脫“完美”的準(zhǔn)確性幻想，更加注重時(shí)效性和效率。大數(shù)據(jù)時(shí)代，首先要量化一切，獲取數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分析。越來(lái)越多的商業(yè)公司開(kāi)始使用大數(shù)據(jù)，他們也應(yīng)該將大數(shù)據(jù)納入公司的估值體系，以便更正確地判斷上市公司。

問(wèn)題1:如何收集大數(shù)據(jù)？闡述了大數(shù)據(jù)分析處理的解決方案。中國(guó)網(wǎng)民每天都在通過(guò)人與人、人與平臺(tái)、平臺(tái)與平臺(tái)的互動(dòng)，實(shí)時(shí)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。當(dāng)這些數(shù)據(jù)匯集在一起，我們可以獲得網(wǎng)民當(dāng)前的情緒、行為、關(guān)注點(diǎn)和興趣、歸因、移動(dòng)路徑、社會(huì)關(guān)系鏈等一系列有價(jià)值的信息。億萬(wàn)網(wǎng)民實(shí)時(shí)留下的痕跡，才能真實(shí)地反映當(dāng)下的世界。微觀層面，可以看到個(gè)人在想什么，在做什么，及時(shí)發(fā)現(xiàn)輿論的微弱信號(hào)。

這樣才能觀察到輿論的整體情況，看火。原本分散孤立的信息經(jīng)過(guò)分析挖掘具有關(guān)聯(lián)性，激發(fā)智慧感知，感知用戶真實(shí)態(tài)度和需求，輔助企業(yè)在智慧城市進(jìn)行品牌傳播、產(chǎn)品口碑和營(yíng)銷分析。所謂防患于未然，防患于未然，應(yīng)對(duì)輿情最好的辦法就是讓輿情事件不要發(fā)生。除了及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，大數(shù)據(jù)還可以幫助我們預(yù)測(cè)未來(lái)。

生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)可分為基礎(chǔ)支撐數(shù)據(jù)、自然生態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和人文社會(huì)數(shù)據(jù)四個(gè)方面?；A(chǔ)支撐數(shù)據(jù)包括基礎(chǔ)地理、遙感影像、氣候和氣象。自然生態(tài)數(shù)據(jù)包括農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)、森林生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)、荒漠生態(tài)系統(tǒng)和沼澤生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。每個(gè)生態(tài)系統(tǒng)包含不同的數(shù)據(jù)。自然生態(tài)數(shù)據(jù)包括農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)、森林生態(tài)系統(tǒng)、草地生態(tài)系統(tǒng)、荒漠生態(tài)系統(tǒng)和沼澤生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的采集方法1)數(shù)據(jù)庫(kù)采集常用的有Redis、MongoDB、HBase等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。企業(yè)通過(guò)在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)，并在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片，完成大數(shù)據(jù)采集，2)系統(tǒng)日志收集系統(tǒng)日志收集主要是手機(jī)公司的業(yè)務(wù)平臺(tái)為線下和線上的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)產(chǎn)生的大量日常日志數(shù)據(jù)。高可用性、高可靠性和可擴(kuò)展性是日志收集系統(tǒng)的基本特征。