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大数据应用层次

发布时间:2021-02-28 04:12:59

A. 如今的大数据到底发展到了什么阶段

从应来用角度来说,大自数据领域已有众多成功的大数据应用,但就其效果和深度而言,当前大数据应用尚处于初级阶段,根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。当前,在大数据应用的实践中,描述性、预测性分析应用多,决策指导性等更深层次分析应用偏少。

从治理角度来说,大数据治理体系远未形成,特别是隐私保护、数据安全与数据共享利用效率之间尚存在明显矛盾,成为制约大数据发展的重要短板,各界已经意识到构建大数据治理体系的重要意义。其中,隐私、安全与共享利用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面,数据共享开放的需求十分迫切;另一方面,数据的无序流通与共享,又可能导致隐私保护和数据安全方面的重大风险,必须对其加以规范和限制。

从技术角度来说,数据规模高速增长,现有技术体系难以满足大数据应用的需求,大数据理论与技术远未成熟,未来信息技术体系将需要颠覆式创新和变革。近年来,大数据获取、存储、管理、处理、分析等相关的技术已有显著进展,但是大数据技术体系尚不完善,大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。

B. 大数据应用到底是做什么的

对于“大数据”,研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才回能具答有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。维基网络的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

C. 从应用层次的角度看,当前大数据应用的特点是什么

从应用层次的角度看,当前大数据应用的特点是全民共享,是互联网+。
希望对你有帮助,
请采纳谢谢!

D. 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用:

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。

9、分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(4)大数据应用层次扩展阅读:

大数据的用处:

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。

自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。

参考资料:

网络--大数据

E. 大数据分析的三个阶段是什么

数据分析的职位是由DJ Patil和Jeff Hammerbacher制定的,他们试图称呼数据组的同事们,而又不想因为称呼而限制他们的能力。(because
of improper job title like business analyst or research scientist Building Data
Science Teams)
随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用,数据分析也变得越来越受欢迎。然而,一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了
解,就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息,虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了——他们的眼光在大数据的利用上其
实是模糊的。

大数据的性质是有他的三个特点(数据量大、种类多、处理速度快)决定的,数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时,大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。

多种知识的掌握

为了解决数据量大的问题,大数据平台(例如:Apache Hadoop、LexisNexis
HPPC)要求数据是被整理过的。数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识,这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知识:

1、了解大数据平台的框架,例如:DFS和MapRece,他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。

2、精通大数据平台支持的编程语言,例如:Java, Python, C++, or ECL, 等等。

3、具有熟练的数据库知识,特别是用到SQL语言的数据库,像:HBase, CouchDB,
等等。因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。

4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。

一个企业的成功不是由数据量决定的,而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的,然后用这些有价值的信息创造出有价值的产
品。统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。自然,为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。会使用一些数据挖掘工具
或者平台(例如:R, Excel, SPSS and SAS)是最好的,可以《Top Analytics and big data software
tools》这本书。

5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。

6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示数据存在的模式和关系,能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。这里有20款数据可视化工具的链接。

创新——好奇

随着数据变化速度的加快,经常也会有新的发现和问题出现,数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇,并且找出应对新问题的方法。他/她也要热情的及时相互沟通,从新问题中探索新产品的思路和解决方案,成为产品创新的驾驭者。

商业技能

首先,数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力,在企业里数据分析员必须和不同的人沟通,其中包括:沟通和理解业务需求、应用程
序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。数据分析员应该是能
联系所有,很好的沟通者。

第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。

第三,数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定,让人们相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者,驱动产品创新。

所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。

F. 什么是大数据,大数据为什么重要,如何应用大数据

“大数据”简单理解为:

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据是一个抽象的概念,对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。大数据,在于海量,单机无法快速处理,需要通过垂直扩展,即大内存高效能,水平扩展,即大磁盘大集群等来进行处理。

大数据为什么重要:

获取大数据后,用这些数据做:数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据技术对这些含有意义的数据进行专业化处理,对企业而言,大数据可提高工作效率,降低企业成本,精准营销带来更多客户。对政府而言,可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。对个人而言,可以利用大数据更了解自己等。

如何应用大数据:

大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务,以及为智能体提供决策服务

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+,可以应用在各行各业",如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。



G. 大数据核心是在应用层面 真实有效最重要

大数据核心是在应用层面 真实有效最重要

2015年11月20日在广州车展(微博)现场,腾讯汽车举行大数据研究院战略发布仪式,正式启动“罗盘计划”。在发布仪式现场,北京金马甲产权网络交易有限公司副总裁龚冯兵现场参与互动讨论。

龚冯兵:金马甲从2009年诞生之日开始到现在已经六个年头了,在这六年里,金马甲平台在各地公车的处置上,积累了几十万条数据。我们从二手车交易来看,本地化属性很强烈。基本上做二手车都在周边800到1000公里范围之内,这就是二手车生态的特点。

从数据的角度说,不管是对于处置公车还是二手车,首先做公有车处置核心的是汽车价值评估。基于这个市场来说,之前在近几期的针对同一车款、同一年份等等,二手车的成交价格、车况什么样,车价格什么样,对于新进入市场做评估的时候,这种数据就会有具体的应用。

同时对于经销商来说,周边最近看什么品牌的车,或者什么样的二手车销量和处置情况状态,这对于经销商来说也是有利用价值的数据。因为大数据来说,我们之前也都或多或少像J.D.Power所说的,从很早的时间就做大数据,但是没有像现在是当做特别新的概念来提。可能很多人都会在大街上碰到调查问卷,这些都是大数据最原始的搜集和积累应用的方面,只不过这些年随着互联网技术、新技术的增加,让数据的采集和数据的获取方面得到了极大的效率,在数据获取的效率方面得到了极大提升。同时,利用新技术对于数据的处理分析能力也获得了巨大的提升。

在二手车处置方面,大数据最核心的是在应用层面,什么样的人来用数据,身份不一样,那对于数据的要求是不一样的。可能针对于汽车行业,我个人认为可能有三个。一个是主机厂,一个是汽车的经销商,包括各类新车的经销商、二手车经销商,还有最广大的是用户。针对于各个层面在汽车领域里面的身份,对于数据的需求是不同的。我们作为交易平台来说的话,现在正在做的工作,就是针对于不同的身份来提供相应感兴趣的,或者针对与他适应性非常强的数据。

问:请问龚冯兵总,现在在广州、深圳、天津、杭州实施的禁牌的系统,其实里面也有很多的数据。您能否介绍一下这种数据?其实更偏向于更精准一点。从这种数据来看的话,平台运营情况怎么样,以及各个城市之间有差异?互联网数据和这个平台进行结合的话,请您谈一下看法?

龚冯兵:实际上从这四地号牌每个月的竞价情况来看,就像刚才咱们所介绍的一样,本地的特性是特别明显的。不管是从参与人数,从每个地号牌成交的均价来说,地区之间都有差异化。从整体来说,像我们四地基本上每个月的竞牌的获得者总体来说在2万个用户。因为还有一部分是摇号的,光是通过竞价方式获得车牌的就是2万用户左右。每个月关注的在10万左右,也就是有意向竞牌的统计下来有10万左右。关注的基本上就更多了,在四个城市里面有两三百万的规模。

本身竞牌的核心就是一个数据最核心的,这个月可能获得了竞牌会在未来的一个月到两个月会实施购车计划。在这个过程当中,实际上这个数据对于各个品牌的主机厂来说,或者是对于想要在未来获得购买汽车,以及对获得车牌的广大消费者来说,都是有非常好的意义。

我们在通过之前每期的车牌竞价数据的积累,也是在不断地分析、研究,包括数据的车牌价格的走向。也挺有意思的,不像8、9月份价牌会高,10月到11月价格又回落。而是价格有高有低,我们也是通过数据的分析形成价格波峰波谷的规律。同时希望通过数据分析,对于主机厂和对于四地的消费者来说,也能够给予一定的参考和支撑的作用。

第一个层面,在顶层上现在大家都在说大数据,国家在大数据相关立法方面应该拿出具体的措施来。让大家在一个合规合法的情况下去获取数据,去分析数据,去运用数据,让它在法制的大环境下产生更大的经济效益。

第二个层面,像各位嘉宾都是在做大数据生产和经营方面的事情。对于消费者来说,我们能够给各类的消费者提供真实有效的,特别是有效和真实的数据,是我们大数据从业者所要牢固树立的核心出发点。

第三个层面,从金马甲本身来说,希望在今后包括跟腾讯汽车,罗盘计划我们也进入了,跟张教授和从业者一起共同努力,给汽车行业的经营者和消费者提供更为高效和优质的服务。

张教授刚才提到了腾讯推出具体的产品,实际上金马甲跟腾讯现在正在做的四地号牌的产品。我们利用腾讯的微信,做了一个微信的四地号牌的产品,通过这个产品可以给四地号牌消费者非常好的服务,包括历史成交的数据,包括下一步的价格分析等等。我们想通过与跟腾讯汽车合作的产品,来为消费者进行精准的服务。

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H. 大数据技术包括哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,

3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

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