大數(shù)據(jù)的核心內(nèi)容是什么？大數(shù)據(jù)是海量的數(shù)據(jù)，至少在TB級別可以認為是大數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)更加多樣，有值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等，都可以作為大數(shù)據(jù)的內(nèi)容，大數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容有哪些？大數(shù)據(jù)的核心概念是什么。

大數(shù)據(jù)是海量的數(shù)據(jù)。一般至少可以認為是TB級別的大數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)更加多樣化，數(shù)值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等。都可以作為大數(shù)據(jù)的內(nèi)容。說到大數(shù)據(jù)，最常見的應(yīng)用就是大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源不僅僅局限于企業(yè)內(nèi)部的信息系統(tǒng)，還包括來自政府、銀行、國計民生、行業(yè)、社交網(wǎng)站等各種外部系統(tǒng)、機器設(shè)備、傳感器、數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具對海量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計匯總后，以圖形和圖表的形式展示數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。

1。對客戶的理解和定位是目前大數(shù)據(jù)最廣為人知的應(yīng)用領(lǐng)域。許多公司熱衷于社交媒體數(shù)據(jù)、瀏覽器日志、文本挖掘等數(shù)據(jù)集，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)建預(yù)測模型，從而更全面地了解客戶及其行為和偏好。利用大數(shù)據(jù)，美國零售商Target甚至可以猜測顧客什么時候會有寶寶；電信公司可以更好地預(yù)測客戶流失；沃爾瑪可以更準確地預(yù)測產(chǎn)品銷量；車險公司可以更真實的了解客戶的實際駕駛情況。

如果你是一個狂熱的滑雪愛好者，想象一下，你會收到一份來自你最喜歡的度假勝地的邀請；或者接收定制服務(wù)的短信提醒；或者告訴你最合適的打車路線。同時提供交互平臺(網(wǎng)站、手機APP)，記錄每天數(shù)據(jù)下降多少次，上升多少次等。，在社交媒體上分享這些信息，并與家人和朋友進行比較和競爭。此外，政府競選還引入了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。有觀點認為，奧巴馬在2012年總統(tǒng)大選中獲勝，是因為他們團隊出色的大數(shù)據(jù)分析能力。

1，利用所有的數(shù)據(jù)，而不是僅僅依靠一些數(shù)據(jù)，也就是不是隨機樣本，而是所有的數(shù)據(jù)。2.只有接受不準確，才有機會打開新的世界之窗，也就是說，不是準確，而是雜合。3、不是每件事都要知道現(xiàn)象背后的原因，而是讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”，即不是因果關(guān)系，而是相關(guān)性。大數(shù)據(jù)時代，需要新的處理模式，擁有更強大的決策、洞察和流程優(yōu)化，海量、高增長率、多元化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)包含幾個內(nèi)涵。1.有大量的數(shù)據(jù)，比如TB，PB，甚至EB，需要分析處理。2.要求快速反應(yīng)，市場變化快，要求對變化做出及時快速的反應(yīng)。對數(shù)據(jù)的分析也要快，對性能有更高的要求，所以數(shù)據(jù)量對于速度來說似乎有些“大”。3.數(shù)據(jù)多樣性:來自不同數(shù)據(jù)源的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，需要經(jīng)過清洗、排序、過濾，成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

很多行業(yè)都會有大數(shù)據(jù)需求，比如電信行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等容易產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)。很多傳統(tǒng)行業(yè)，如醫(yī)藥、教育、礦業(yè)、電力等行業(yè)，都會有大數(shù)據(jù)需求。隨著業(yè)務(wù)的不斷擴展和歷史數(shù)據(jù)的不斷增加，數(shù)據(jù)量的增長是持續(xù)的。如果需要分析大數(shù)據(jù)，可以使用Hadoop等開源大數(shù)據(jù)項目，也可以使用YonghongZSuite等商業(yè)大數(shù)據(jù)BI工具。

大數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容可以分為四個步驟:1。數(shù)據(jù)獲取:需要把握對問題的業(yè)務(wù)理解，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題來解決。說白了就是需要什么數(shù)據(jù)，從哪些角度去分析，明確問題后再收集數(shù)據(jù)。這樣就要求數(shù)據(jù)分析師具備結(jié)構(gòu)化的邏輯思維。2、數(shù)據(jù)處理:數(shù)據(jù)處理需要掌握高效的工具，如:Excel基礎(chǔ)、常用函數(shù)和公式、透視表、VBA程序開發(fā)方程必備；其次是Oracle和SQLsever。

還有Hadoop等分布式數(shù)據(jù)庫，也要掌握。3.數(shù)據(jù)的分析:數(shù)據(jù)的分析需要各種統(tǒng)計分析模型，比如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預(yù)測模型等等。SPSS，SAS，Python，R等工具，多多益善。達內(nèi)教育的大數(shù)據(jù)云計算課程體系內(nèi)容全面，技術(shù)深厚，涉及JavaEE架構(gòu)級技術(shù)、分布式高并發(fā)技術(shù)、云計算架構(gòu)技術(shù)、云計算技術(shù)、云計算架構(gòu)技術(shù)等。

根據(jù)我的一個朋友在相號技術(shù)上給我講的，一般來說，大數(shù)據(jù)，也叫巨量數(shù)據(jù)，是指涉及到如此巨大的數(shù)據(jù)量，以至于無法通過人腦甚至主流軟件工具捕捉、管理、處理、整理成更加積極的信息，來幫助企業(yè)在合理的時間內(nèi)做出商業(yè)決策的信息。而這些都是需要大數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，具體來說，各行各業(yè)都有大數(shù)據(jù)，比如氣象大數(shù)據(jù)中的溫度、適度、污染指數(shù)分析，企業(yè)的產(chǎn)品投放和運營大數(shù)據(jù)，消費者使用情況大數(shù)據(jù)等。這些大數(shù)據(jù)可以通過智能分析得到有效利用。