大数据68分

『壹』 个人大数据乱了，多长时间能整理好呢

看哪种原因造成的。百行征信的数据内容最多。可以具体详看。

作为民间的征信机构，百行征信一直都是围绕着我们日常生活所展开。小到免押金充电宝，大到车贷信用卡，百行征信一直为我们提供服务。

而百行征信中最为重要的就是网黑指数分，用户的分数越高，代表着信用越好，当分数低于40分时就属于网贷黑名单。

一旦成为网贷黑名单，就会影响到网贷的通过率，以及花呗与借呗的额度，严重的甚至会导致花呗与借呗被降额。

因此，长期申请网贷一定要及时查询自己的百行征信，防止因为盲目申请导致信用受损。

只需要打开微 信，搜 索：三五数据。点击查询，输入信息即可查询到自己的百行征信数据，该数据源自全国 2000多家网贷平台和银联中心，用户可以查询到自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标，查询到自己的个人信用情况，网黑指数分，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。

相比央行的个人征信报告，个人信用记录的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，像三五数据、芝麻信用分等，都属于个人信用记录的一部分，整体而言更类似于网上说的大数据征信，是传统个人征信报告的有益补充。

目前，国家正在构建一张全方位无死角的“信用大网”，联通社会，信息共享，无论是征信报告还是个人信用记录，都是其中的重要组成部分。保护好自己的信用，对每个人来说，信用才是最大的资产与财富。

『贰』 大数据平台为什么可以用来储存巨量的数据

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

采用非关系型数据库技术(NoSQL)和数据库集群技术(MPP NewSQL)快速处理非结构化以及半结构化的数据，以获取高价值信息，这与传统数据处理技术有着本质的区别。

数据的技术应用范围与使用范围很广，背后也拥有者足够的商业价值，这就让大数据工程师以及数据分析人员有了越来越高的价值。所以更多人选择学习大数据

『叁』 两头小中间大数据次数分布属于什么类型

两头小中间大数据次数分布属于钟型分布。

次数分布的主要类型有：
一、钟型分布，其特内征是“两头小，容中间大”，即靠近中间的变量分布的次数多，靠近两边的变量值分布次数少，形若古钟；
二、U型分布，其特征是“两头大，中间小”，即靠近中间的变量值分布的次数少，靠近两端的变量值分布次数多，形成U型分布；
三、J型分布，在社会经济现象中，一些统计总体分布曲线呈J型；
四、洛伦兹分布，洛伦兹曲线专门用以检定收入分配的平等程度。洛伦兹曲线拓展可运用于其他社会经济现象，研究总体各单位标志分布集中状况或平均性。

『肆』 都说现在是大数据时代，是什么意思

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

(4)大数据68分扩展阅读：

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。

如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

『伍』 http://lol.qq.com/v/detail.shtmlid=51357&e_code=lolweb.videoauthorindex.authornew求68分钟的

叫做 青空 美吉田月唱的

『陆』 什么是大数据时代

什么是大数据时代：

利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活。

大数据无处不在，社会各行各业都可以找到大数据的印记，在金融，餐饮，电信，体育，娱乐等领域都可以感受到大数据对各行各业的影响

大数据的特点：

1、更多，更乱，但内部有关系可循。

示例：

大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。

这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。

2、数据可以被重复使用（数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用）

示例：

比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，

但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。

大数据时代的思维：

每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。

示例：

我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。

『柒』 什么是大数据，看完这篇就明白了

什么是大数据

如果从字面上解释的话，大家很容易想到的可能就是大量的数据，海量的数据。这样的解释确实通俗易懂，但如果用专业知识来描述的话，就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。

大数据的特点

海量化

这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。

MB，全称MByte，计算机中的一种储存单位，含义是“兆字节”。

1MB可储存1024×1024=1048576字节（Byte）。

字节（Byte）是存储容量基本单位，1字节（1Byte）由8个二进制位组成。

位（bit）是计算机存储信息的最小单位，二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。

通俗来讲，1MB约等于一张网络通用图片（非高清）的大小。

1GB=1024MB，约等于下载一部电影（非高清）的大小。

1TB=1024GB，约等于一个固态硬盘的容量大小，能存放一个不间断的监控摄像头录像（200MB/个）长达半年左右。

1PB=1024TB，容量相当大，应用于大数据存储设备，如服务器等。

1EB=1024PB，目前还没有单个存储器达到这个容量。

多样化

大数据含有的数据类型复杂，超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。

①结构化数据

结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。

但是，它的扩展性不好。比如，如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的，这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。

②半结构化数据

半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和JSON。

③非结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。

快速化

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB。预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。

核心价值

大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：

a.数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；

b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等。

c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。

大数据能做什么？

1、海量数据快速查询(离线)

能够在海量数据的基础上进行快速计算，这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下，使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。

2.海量数据实时计算（实时）

在海量数据的背景下，对于实时生成的最新数据，需要立刻、马上传递到大数据环境，并立刻、马上进行相关业务指标的分析，并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。

3.海量数据的存储（数据量大，单个大文件）

大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)

大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。

4.数据挖掘（挖掘以前没有发现的有价值的数据）

挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果，使用大数据能够计算出。

挖掘（算法）有价值的数据。在海量数据背景下，使用数据挖掘算法，挖掘有价值的指标（不使用这些算法无法算出）

大数据行业的应用？

1.常见领域

2.智慧城市

3.电信大数据

4.电商大数据

大数据行业前景(国家政策)？

2014年7月23日，国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例（草案）》

2015年6月19日，国家主席、总理同时就“大数据”发表意见：《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2015〕50号

2016年12月18日，工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》

2018年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》

2018年7月1日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》

2019年政府工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。”

总结

我国著名的电商之父，阿里巴巴创始人马云先生曾说过，未来10年，乃至20年，将是人工智能的时代，大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说，未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。

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『捌』 大数据时代是什么意思大数据是在什么背景下提出的

大数据时代：

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景：

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

(8)大数据68分扩展阅读

大数据影响

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。

发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……

截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。

这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。

科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。

大数据的精髓

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);

B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;

C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。