❶ 什麼是大數據以及大數據的特性有哪些
大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。
衡量單位PB級別，存儲回內容多。
第二，高速。
大數答據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第三，多樣。
數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第四，價值。
大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。
❷ 大數據的基本概念是什麼
大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
❸ 大數據處理的「1秒定律」是什麼
「1秒定律」或者秒級定律,就是說對處理速度有要求,一般要在秒級時間范圍內給出分析結果,時間太長就失去價值了.這個速度要求是大數據處理技術和傳統的數據挖掘技術最大的區別.
❹ 大數法則和大數據一樣嗎
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、版管理和處理的數據集合權，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop
❺ 大數據處理的「1秒定律」是什麼
「1秒定律」或者秒級定律，就是說對處理速度有要求，一般要在秒級時間范圍內給出分析結果，時間太長就失去價值了。這個速度要求是大數據處理技術和傳統的數據挖掘技術最大的區別。
❻ 面試題：大數定律和大數據有什麼關系
！中心極限定理是說一定條件下，當變數的個數趨向於無窮大時回，它們的和趨向於正態分答布。而大數定律是當重復獨立試驗次數趨於無窮大時，平均值（包括頻率）具有穩定性。兩者是完全不同的，具體例題任何一本教材上都有。經濟數學團隊幫你解答，請。！
❼ 大數據演算法 的原理是什麼 是誰發明的 是怎麼發明的
大數據是一個很廣的概念
並沒有大數據演算法這種東西
大數據是指數據量激增以後面臨的一系列回難題和答場景
具體到實際應用 那就要具體看了
你可能想問 原來一個演算法 在大數據場景下 變成什麼樣了， 其實這是分布式演算法的問題，很多時候都不是某個人發明 而是工程問題
❽ 大數據摩爾定律是什麼
在測量和測試計算機應用程序時，科學家和工程師每天都會收集大量的數據。例如，世界上最大的被稱為大型強子對撞機的粒子持有者對撞機每秒產生大約40太位元組的數據。波音公司的噴氣發動機每三十分鍾就會產生大約十兆兆位元組的數據。當一架Jumbo噴氣式飛機跨大西洋航行時，噴氣式飛機上的四台發動機可產生大約640太位元組的數據。如果將這種數據乘以每天平均2500次的航班，每天產生的數據量是驚人的;這就是所謂的大數據。
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從大量的數據中得出結論並獲得可操作的數據是一項艱巨的任務，大數據包含了這個問題。大數據帶來了新的數據處理方式。比如：深度的數據分析工具，數據集成工具，搜索工具，報告工具和維護工具，幫助處理大數據以從中獲取價值。
國際數據公司（IDC）對音樂，視頻文件和其他數據文件進行了分析。研究表明，系統產生的數據量每年翻一番。這是摩爾定律的一般概念。
摩爾定律如何改變？
當談到微處理器的力量時，可能會經歷摩爾定律的最後一個寬度。如果處理能力增加了，其他計算領域將不得不被檢查。從雲計算的能力來看，雲計算提供了可共享的資源，處理能力將提高創新能力，提高業務效率。
為了提高微處理器的處理能力，有一項新的技術正在研究和測試中。英特爾正在德克薩斯州測試光子學。 Photonics使用光線傳輸數據的速度更快，而且不會造成信號損失。這降低了電力的產生並使數據以光速傳播。這個實驗將有助於摩爾定律增加其過程流量和能力，重新開始一個新的循環。
摩爾定律之後，人工智慧又如何呢？
人工智慧已經成為下一個主流的技術範例，這使得人工智慧需要新的力量，因為摩爾定律和Dennard標度不夠強。摩爾定律指出，晶元特定區域的晶體管數量將在兩年後翻倍。在Dennard縮放中，保持晶體管所需的功率量正在縮小。
過去幾年來，英特爾已經減少了生產具有更密集和更小晶體管的新晶元的步伐。幾年前，小型晶體管效率的提高也停滯不前，這導致了功耗的問題。
AI如何處理更多的數據負載需要更強大的晶元。
科學家和大數據
大數據來源非常多。例如，在現實世界中收集的數據令人震驚地多樣化，並且負載巨大。 RF信號，振動，壓力，磁性，聲音，溫度，光線，電壓等的測量都以不同形式和高速度記錄。
摩爾定律在哪裡？
一個晶體管的物理長度和其他關鍵邏輯的重要維度將逐漸縮小到2028年，但3D概念已經占據了中心位置。與內存有關的行業已經接受了三維架構提升NAND快閃記憶體容量，緩解小型化的壓力。這並不意味著摩爾定律的結束。
結論
摩爾定律在處理大數據方面依然有效，但在使用3D架構方面更具經濟意義。人工智慧將在未來幾年帶來日益增長的處理能力需求，而晶元製造公司必須生產真正快速的處理器來處理工作量。