大數據總結百度文庫

A. 什麼是「大數據」，如何理解「大數據」

• 大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

  

B. 對大數據的理解與思考

對大數據的理解與思考
首先，大數據的到來，對人們的觀念將帶來深遠的影響。
我們以前習慣認為：找到現象背後的原因，比清楚現象是什麼更重要。通過「塔吉特懷孕預測」的例子可以看到，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，大家很容易找到事物之間的關系。但是，這些大數據分析結果，並不會直接告訴我們，事物之間為什麼存在這些關系。在不清楚為什麼存在這些關系之前，又的確看到了這些關系帶來了價值；所以，在大數據應用領域就需要改變以前的思考方。即：先找到「是什麼」再去找「為什麼」；清楚是什麼，與搞清楚為什麼同等重要。
手工統計時代，出於收集全部數據非常困難或代價巨大的原因，很多數據分析都是採用抽樣數據；但是，現在不同了，隨著信息技術的發展，現在很多領域都能夠方便的收集到全量數據。諸如無紙化辦公的興起、信息系統的使用、電子商務的發展等等，都為收集全量數據提供了便捷的條件。那麼，這時候數據的「樣本」=「全體數據」。這相對以前來說，也是革命性的影響。
在抽樣分析時代，個別樣本的質量甚至決定結果的質量。在大數據時代，這也變了，可以允許個別數據的不精確，甚至錯誤。舉個簡單例子來說明這個道理，比如在溫室大棚里放一隻溫度計，當這只溫度計有問題時，整個溫度都是不準確的。若在大棚里均勻分布十幾只溫度計，其中一隻有問題，對溫室大棚溫度的統計結果無礙大事，基本可以忽略其影響。
其次，大數據應用，影響商業變革和社會進步。
大數據應用正改變著企業的業務發展方式。比如：京東、天貓通過對交易數據的「二次利用」，尋找目標客戶、定向推薦商品。也正是這些數據的二次利用給他們提供了大量價值，促進了這些企業的發展，推動著他們在營銷、供應鏈與客戶服務等領域的管理變革。同時，交易數據並不因為二次利用，而降低其價值；這也是，大數據應用與傳統資源使用不同的地方。
數據的「混搭」分析，推動著商業發展和社會的進步。比如歷史天氣信息與航班誤點信息，這兩個不同領域的信息一塊兒分析，便可以推算未來幾天航班的誤點率。再比如，通過神經中樞腫瘤患病率和手機使用時間長短之間的大數據關聯分析，來研究神經中樞腫瘤患病率是否與手機使用時間長短有關系等等。
大數據的應用，也促生了很多商業機會。隨著大數據時代的到來，形成了很多大數據擁有公司，以及大數據技術公司；數據與技術的結合變促生了很多大數據應用，因此帶來了很多商業機會。例如，現在很多商業銀行對自己大量客戶的交易信息分析，規劃新的理財產品，與其他商家合作，聯合搞定向促銷等等。
再次，大數據時代不再有個人隱私，將形成新的信息安全機制。
現在還經常聽到諸如某某窺探我的隱私之類的話語，但是，在大數據時代幾乎沒有個人隱私，這不是駭人聽聞。因為，現在微博、搜索引擎、社交網路、電商購物，已經成了我們生活中必不可少的一部分。根據每個人在互聯網上留下的痕跡，通過大數據分析，很容易分析出一個人的愛好、習慣、性格、癖好等等。所以，大家都被「第三隻眼」實時監控著，在大數據時代，幾乎沒有個人隱私！
沒有個人隱私，是否就代表每個人可以隨便傳播別人隱私了呢？答案當然是否定的。因為傳播別人隱私是不道德的，甚至是違法的。所以，現在新的信息安全規則正在重新定位，其中一個基調是：讓數據使用者承擔責任，不能濫用別人的隱私；我個人感覺這也比較合理。
總結
大數據只是「新概念」，並不是「新事物」。過去數據就存在，只是我們沒有收集這些數據。但是，現在收集了這些數據，這個世界變得不一樣了；它更新了人們過去對數據應用的認識，加快了商業和社會發展的新陳代謝，從中也讓大家也看到了很多機會。大數據時代，已經到來。極目遠眺，也看不到盡頭。

C. 大數據究竟能給我們帶來什麼

1，大數來據改變了生產生活方式。

大數源據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力：通過對銷售大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產；通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。

2，大數據改變了思維方式。

這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。

3，大數據將改變了管理模式。

理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。

(3)大數據總結百度文庫擴展閱讀：

已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。

D. 這兩年在大數據行業中的工作總結

這兩年在大數據行業中的工作總結
今天呢，主要回顧這兩年來，在大數據行業公司從事大數據類的前端開發的工作。最近剛剛換了一份工作，把我的經驗稍作總結分享給大家，有什麼建議大家在評論區踴躍。 謝謝。
今天的主題，主要是從大數據開發的角度，到大數據治理的必要性，再到圖形化建模的暢想，最後在數據質量的把關，然後到大數據可視化的應用，博主總結兩年的見聞，和我學習的成果，也不知理解有無偏差吧，希望大家能給出建議。
大數據開發
大數據開發，有幾個階段：
1.數據採集【原始數據】
2.數據匯聚【經過清洗合並的可用數據】
3.數據轉換和映射【經過分類，提取的專項主題數據】
4.數據應用 【提供api 智能系統 應用系統等】
數據採集
數據採集有線上和線下兩種方式，線上一般通過爬蟲、通過抓取，或者通過已有應用系統的採集，在這個階段，我們可以做一個大數據採集平台，依託自動爬蟲（使用python或者nodejs製作爬蟲軟體），ETL工具、或者自定義的抽取轉換引擎，從文件中、資料庫中、網頁中專項爬取數據，如果這一步通過自動化系統來做的話，可以很方便的管理所有的原始數據，並且從數據的開始對數據進行標簽採集，可以規范開發人員的工作。並且目標數據源可以更方便的管理。
數據採集的難點在於多數據源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。還有本地文件、excel統計文檔、甚至是doc文件。如何將他們規整的、有方案的整理進我們的大數據流程中也是必不可缺的一環。
數據匯聚
數據的匯聚是大數據流程最關鍵的一步，你可以在這里加上數據標准化，你也可以在這里做數據清洗，數據合並，還可以在這一步將數據存檔，將確認可用的數據經過可監控的流程進行整理歸類，這里產出的所有數據就是整個公司的數據資產了，到了一定的量就是一筆固定資產。
數據匯聚的難點在於如何標准化數據，例如表名標准化，表的標簽分類，表的用途，數據的量，是否有數據增量？，數據是否可用？ 需要在業務上下很大的功夫，必要時還要引入智能化處理，例如根據內容訓練結果自動打標簽，自動分配推薦表名、表欄位名等。還有如何從原始數據中導入數據等。
數據轉換和映射
經過數據匯聚的數據資產如何提供給具體的使用方使用？在這一步，主要就是考慮數據如何應用，如何將兩個？三個？數據表轉換成一張能夠提供服務的數據。然後定期更新增量。
經過前面的那幾步，在這一步難點並不太多了，如何轉換數據與如何清洗數據、標准數據無二，將兩個欄位的值轉換成一個欄位，或者根據多個可用表統計出一張圖表數據等等。
數據應用
數據的應用方式很多，有對外的、有對內的，如果擁有了前期的大量數據資產，通過restful API提供給用戶？或者提供流式引擎 KAFKA 給應用消費? 或者直接組成專題數據，供自己的應用查詢？這里對數據資產的要求比較高，所以前期的工作做好了，這里的自由度很高。
總結：大數據開發的難點
大數據開發的難點主要是監控，怎麼樣規劃開發人員的工作？開發人員隨隨便便採集了一堆垃圾數據，並且直連資料庫。 短期來看，這些問題比較小，可以矯正。 但是在資產的量不斷增加的時候，這就是一顆定時炸彈，隨時會引爆，然後引發一系列對數據資產的影響，例如數據混亂帶來的就是數據資產的價值下降，客戶信任度變低。
如何監控開發人員的開發流程？
答案只能是自動化平台，只有自動化平台能夠做到讓開發人員感到舒心的同時，接受新的事務，拋棄手動時代。
這就是前端開發工程師在大數據行業中所佔有的優勢點，如何製作交互良好的可視化操作界面？如何將現有的工作流程、工作需求變成一個個的可視化操作界面？ 可不可以使用智能化取代一些無腦的操作？
從一定意義上來說，大數據開發中，我個人認為前端開發工程師占據著更重要的位置，僅次於大數據開發工程師。至於後台開發，系統開發是第三位的。好的交互至關重要，如何轉換數據，如何抽取數據，一定程度上，都是有先人踩過的坑，例如kettle，再例如kafka，pipeline ，解決方案眾多。關鍵是如何交互？ 怎麼樣變現為可視化界面？ 這是一個重要的課題。
現有的各位朋友的側重點不同，認為前端的角色都是可有可無，我覺得是錯誤的，後台的確很重要，但是後台的解決方案多。 前端實際的地位更重要，但是基本無開源的解決方案，如果不夠重視前端開發， 面臨的問題就是交互很爛，界面爛，體驗差，導致開發人員的排斥，而可視化這塊的知識點眾多，對開發人員的素質要求更高。
大數據治理
大數據治理應該貫穿整個大數據開發流程，它有扮演著重要的角色，淺略的介紹幾點：
數據血緣
數據質量審查
全平台監控
數據血緣
從數據血緣說起，數據血緣應該是大數據治理的入口，通過一張表，能夠清晰看見它的來龍去脈，欄位的拆分，清洗過程，表的流轉，數據的量的變化，都應該從數據血緣出發，我個人認為，大數據治理整個的目標就是這個數據血緣，從數據血緣能夠有監控全局的能力。
數據血緣是依託於大數據開發過程的，它包圍著整個大數據開發過程，每一步開發的歷史，數據導入的歷史，都應該有相應的記錄，數據血緣在數據資產有一定規模時，基本必不可少。
數據質量審查
數據開發中，每一個模型（表）創建的結束，都應該有一個數據質量審查的過程，在體系大的環境中，還應該在關鍵步驟添加審批，例如在數據轉換和映射這一步，涉及到客戶的數據提供，應該建立一個完善的數據質量審查制度，幫助企業第一時間發現數據存在的問題，在數據發生問題時也能第一時間看到問題的所在，並從根源解決問題，而不是盲目的通過連接資料庫一遍一遍的查詢sql。
全平台監控
監控呢，其實包含了很多的點，例如應用監控，數據監控，預警系統，工單系統等，對我們接管的每個數據源、數據表都需要做到實時監控，一旦發生殆機，或者發生停電，能夠第一時間電話或者簡訊通知到具體負責人，這里可以借鑒一些自動化運維平台的經驗的，監控約等於運維，好的監控提供的數據資產的保護也是很重要的。
大數據可視化
大數據可視化不僅僅是圖表的展現，大數據可視化不僅僅是圖表的展現，大數據可視化不僅僅是圖表的展現，重要的事說三遍，大數據可視化歸類的數據開發中，有一部分屬於應用類，有一部分屬於開發類。
在開發中，大數據可視化扮演的是可視化操作的角色， 如何通過可視化的模式建立模型？ 如何通過拖拉拽，或者立體操作來實現數據質量的可操作性？ 畫兩個表格加幾個按鈕實現復雜的操作流程是不現實的。
在可視化應用中，更多的也有如何轉換數據，如何展示數據，圖表是其中的一部分，平時更多的工作還是對數據的分析，怎麼樣更直觀的表達數據？這需要對數據有深刻的理解，對業務有深刻的理解，才能做出合適的可視化應用。
智能的可視化平台
可視化是可以被再可視化的，例如superset，通過操作sql實現圖表，有一些產品甚至能做到根據數據的內容智能分類，推薦圖表類型，實時的進行可視化開發，這樣的功能才是可視化現有的發展方向，我們需要大量的可視化內容來對公司發生產出，例如服裝行業，銷售部門：進貨出貨，顏色搭配對用戶的影響，季節對選擇的影響 生產部門：布料價格走勢？ 產能和效率的數據統計？ 等等，每一個部門都可以有一個數據大屏，可以通過平台任意規劃自己的大屏，所有人每天能夠關注到自己的領域動向，這才是大數據可視化應用的具體意義。
寫在最後
洋洋灑灑寫了很多，對我近兩年的所見所聞所學所想進行了一些總結，有些童鞋會問，不是技術么？為什麼沒有代碼？ 博主要說，代碼博主要學的，要寫的，但是與工作無關，代碼是我個人的技能，個人傍身，實現個人想法的重要技能。 但是，代碼與業務的關系不大，在工作中，懂業務的人代碼寫的更好，因為他知道公司想要什麼。 如果你業務很差，那也沒關系，你代碼好就行了呀，根據別人的交代幹活，也是很不錯的。技術和業務是相輔相成的，稍後博主總結代碼的精進。
寫完了，焦慮一絲未少，我的代碼規范性不夠，目前技術棧js、java、nodejs、python 。
主業js熟練度80%吧，正在研究阮一峰的es6（看的差不多）和vuejs的源碼（有點擱淺），vuejs算是中等，css和布局方面可以說還可以，另外d3.js，go.js都是處於會用，能幹活。 nodejs呢，express和koa無問題，看過一些express的源代碼，還寫過兩個中間件。
java、python都處於能做項目的程度，目前也不想抽很多精力去深入它們，就想要保持在想用能用的地步吧。
未來的幾年，努力工作，多學學人工智慧、大數據開發的知識，未來這塊應該還有一些熱度的吧。
最後，和大家共勉，更希望大家能給一些規劃建議，三人行，必有我師焉。

E. 何謂大數據大數據的特點,意義和缺陷.

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、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。

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）。

大數據，更多的功能是分析過去，提醒現在，展望未來。廣泛應用於商業領域，藉以實現精準營銷，預測趨勢，實現商業利益的最優與最大。體現的價值為：

（1）利用大數據針對大量消費者的消費習慣，精準提供產品或服務；

（2）利用大數據做服務轉型，做小而美模式；

（3）不能充分利用大數據價值的企業，將會在互聯網壓力之下搖搖欲墜。

國家通過結合大數據和高性能的分析，是指效率更加提高，同時也能降低國家運行成本。如：

（1）為成千上萬的車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵；

（2）及時解析問題和缺陷的根源，是制度更加完善。

（3）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

大數據的缺陷：

企業遭到黑客攻擊，客戶的資料大量非法流出，再利用大數據分析挖掘，人群進行分類排除，從而讓人更容易受騙。

(5)大數據總結百度文庫擴展閱讀：

2016年3月17日，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布，其中第二十七章「實施國家大數據戰略」提出：把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。

具體包括：加快政府數據開放共享、促進大數據產業健康發展。

F. 大數據的內容和基本含義

「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，什麼是大數據概念呢，大數據概念怎麼理解呢，一起來看看吧。
1、大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
3、大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
4、大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。
5、大數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
6、大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

G. 簡述什麼是大數據

大數據是指那些數據量特別大、數據類別特別復雜的數據集，這種數據集不回能用傳答統的資料庫進行轉存、管理和處理，是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產。

大數據的主要特點就是數據量大、數據處理速度快、數據真實性高、數據類別復雜等，它們合起來被稱為4大數據也可以應用在警察預測犯罪的發生、預測選舉結果，同時還能通過手機定位數據和交通數據建立城市規劃，現在醫療行業也在做大數據的分析。

(7)大數據總結百度文庫擴展閱讀：

社會發展速度非常快，科技也很發達，信息的流通和人們之間的交流也非常密切，而大數據就是這個時代高科技的產物。對於大部分行業而言，怎麼運用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵，但同時，大數據在經濟發展中的意義不能取代一切對於社會問題的理性思考。

數據行業非常的受歡迎，人才需要求量也非常大，而且企業給大數據工程師的薪資比一般工程師的薪資也要高很多。

H. 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指抄用適當的襲統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

I. 如何理解大數據

1、我理解的大數據就是：數據量大(Volume)、數據種類多樣(Variety)、 要求實時性強(Velocity) 。對它關注也是因為它蘊藏的商業價值大(Value)。也是大數據的4V特性。符合這些特性的，叫大數據。
2、對它關注一個原因就它的大價值，比方ebay,建立的大數據分析平台可以准確分析用戶的購物行為。通過對顧客的行為進行跟蹤、對搜索關鍵字廣告的投入產出進行衡量，優化後eBay 產品銷售的廣告費降低了99%，頂級賣家占總銷售額的百分比卻上升至32%。就大數據價值這一塊，例子很多，詳情可以再自己查查。
再一個對它關注的原因就是因為這么大量和復雜的數據確實不好管理，這樣就有了處理大數據的一些技術，比如Hadoop。Hadoop是個開源的，像網路做搜索，就用Hadoop管理數據。淘寶在2011年11月11日，搞得優惠活動，你想想在零點的時候，淘寶點擊有多高，每一筆買賣算一個數據請求，那怎麼保證網站的正常運轉啊？這些就是一些技術方面的關注了。
3、它的作用更多，拿球賽說，我們現在可以通過比賽錄像找出對手缺點了。有個大數據應用是視頻教練工具，用這個工具，球員可以比較和對比同一投球手的不同投球，或是幾天或幾周的投球情況的時間序列數據。
4、解決的問題。你問的大數據解決什麼問題，應該是處理大數據的技術解決什麼問題。通過我上面說的，你大概也能知道一點了，管理大規模的復雜數據需要用到大數據的技術，通過大數據的技術把這些大數據管理分析好了，可以使企業領導對各方面有更明確的認識，做出更好的決策。
總結下：大數據更多的體現數據的價值。各行業的數據都越來越多，在大數據情況下，如何保障業務的順暢，有效的管理分析數據，能讓領導層做出最有利的決策。這是關注大數據的原因。也是大數據技術要解決的問題。
這些都是我自己寫的我個人的理解，供你參考。再有不明白的可以網路，或者加追問咱們共同探討。嘿嘿。