一、大数据是什么意思？

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(资料图片仅供参考)

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。

大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。

因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。

对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。

再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。

②

大数据其实就是数据，之所以前面加个大，自然是因为数据非常庞大。

大数据时代指的是信息的集中存储，集中分析，集中处理的一个时代，我们每一个人都是一个构成部分，一个人的电话，住址，性别，兴趣，需求等，和几千人的汇集在一起就是大的数据，如何存储，分析和处理，关系到一个企业的生死存亡。

学习大数据的话，上班族适合线上学习，工作和学习俩不耽误，推荐一家线上教育品牌-百战程序员，隶属北京尚学堂，15年老牌子了，之前我一同事就在他家学习线上大数据课程，现在工作愈发顺手了，薪资待遇也涨了，学习就是投资，这话一点都不假。建议去试听一下课程，再进阶一下技术层面。

大数据其实并不神秘，本质就是随着计算机软件和硬件的不断发展，各种数据大量而且迅速的汇总起来，构成了所谓的大数据，人们希望通过各种技术手段对这些信息加以分析利用从而获得收益。

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

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。

换而言之，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”。

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。

③

大数据（英语：Big data），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。

大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。

从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。

这也导致各种大数据统计方法的发展。

大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。

因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。

由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。

应用:

大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。

1、大型强子对撞机中有1亿5000万个传感器，每秒发送4000万次的数据。实验中每秒产生将近6亿次的对撞，在过滤去除99.999%的撞击数据后，得到约100次的有用撞击数据。

将撞击结果数据过滤处理后仅记录0.001%的有用数据，全部四个对撞机的数据量复制前每年产生25拍字节（PB），复制后为200拍字节。

如果将所有实验中的数据在不过滤的情况下全部记录，数据量将会变得过度庞大且极难处理。每年数据量在复制前将会达到1.5亿拍字节，等于每天有近500艾字节（EB）的数据量。这个数字代表每天实验将产生相当于500垓（5×1020）字节的数据，是全世界所有数据源总和的200倍

2、大数据产生的背景离不开Facebook等社交网络的兴起，人们每天通过这种自媒体传播信息或者沟通交流，由此产生的信息被网络记录下来，社会学家可以在这些数据的基础上分析人类的行为模式、交往方式等。

美国的涂尔干计划就是依据个人在社交网络上的数据分析其自杀倾向，该计划从美军退役士兵中拣选受试者，透过Facebook的行动app收集资料，并将用户的活动数据传送到一个医疗资料库。

收集完成的数据会接受人工智能系统分析，接着利用预测程序来即时监视受测者是否出现一般认为具伤害性的行为。

3、运用数据挖掘技术，分析网络声量，以了解客户行为、市场需求，做营销策略参考与商业决策支持，或是应用于品牌管理，经营网络口碑、掌握负面事件等。

如电信运营商透过品牌的网络讨论数据，即时找出负面事件进行处理，减低负面讨论在网络扩散后所可能引发的形象危害。

又如具有大量商店交易数据的第三方服务业者(Third-party Service Providers, TSP)可以集成手中交易数据、公开的顾客评论数据(例如:Google Map评论)、法院的店家诉讼数据等，评估与预测店家运营情形，进一步进行商业顾问服务。

④

大数据分析可以分为大数据和分析两个方面。

如今大数据已经经常出现在报纸新闻当中，但大数据与大数据分析并不是同一概念。

假如没有数据分析,再多的数据都只能是一堆储存维护成本高而毫无用处的IT库存。

国外发达国家的大数据分析更注重分析，从分析出发去找数据，然后再有效地将从数据中得到的信息有效利用;而国内，对大数据的理解有失偏颇，盲目注重于大数据的采集而未能对收集到的数据有效利用，或许只是简单的画个图表得出表层结论而已，难以对数据的深层价值进行深入挖掘。

二、什么是大数据通俗讲解？

有人说大数据技术是第四次技术革命，这个说法其实不为过。

很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么，那么它是什么呢，在这里就通俗点来说一下个人对大数据的理解。

大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。

所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。

举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。

数据量一大，那么得找地方来存，一个服务器硬盘可以挂多少，肯定满足不了这么大的数据量存储啊，所以，分布式的存储系统应运而生，那就是HDFS分布式文件系统。简单的说，就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上，那么管理他们的系统就是HDFS文件系统，也是大数据技术的最基本的组件。

有地方存了，需要一些分布式的数据库来管理查询啊，那就有了Hbase等，还需要一些组件来计算分析这些数据啊，mapreduce是最基本的计算框架，其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理，其中HDFS和MapReduce组成了Hadoop1.

总之，一切都是数据。我们的历史，是不是都是大量的数据保存下来的，现在我们也是大数据的生活，天天有没有接到骚扰电话还知道你姓什么，你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息，大数据生活。未来，大数据将更深刻的渗透到生活中。

三、大数据是什么意思饭圈？

大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、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。

大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据，通过利用各类手段统一协调成一个有机整体，然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户，让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标，并且为企业带来收益价值点。

大数据可以实现的应用可以概括为精准化定制；通过数据去解决一些行业应用难点，例如：城市规划、市场分析、用户画像分析等、更多居于toB领域。

巨量资料，大数据其实就是巨量资料的整合；

数据计算方式，从表面上看大数据是巨量资料的集合，但深究其深层含义便是一种数据的计算方式；

数据分析，大数据的最终目的就是通过巨量资料的整合以及数据测算探测可以推的行业发展。

四、大数据是什么意思举例说明？

大数据（Big Data）是指规模巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据集合。通常情况下，大数据的数据量非常庞大，难以使用传统的数据处理工具和技术进行处理和分析。大数据的应用领域非常广泛，如商业、医疗、金融、交通等。

举个例子，互联网上的社交媒体平台就是一个典型的大数据应用场景。

每天在社交媒体平台上产生大量的用户数据，包括用户的行为、兴趣、地理位置、社交关系等等。

这些数据量非常巨大，难以使用传统的数据处理工具和技术进行处理和分析。

但是，通过大数据技术，可以对这些数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息，如用户兴趣、社交关系、趋势等等，从而为企业提供更好的服务和决策支持。

大数据（Big Data）是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。这些数据通常来自于各种各样的数据源，包括传感器、社交媒体、移动设备、互联网等等。大数据的处理需要使用先进的技术和工具，如分布式计算、机器学习、人工智能等。

下面举几个例子来说明大数据的应用：

1、 金融行业：银行和金融机构需要处理大量的交易数据和客户数据，以便进行风险评估、反欺诈、市场分析等。大数据技术可以帮助银行和金融机构更好地管理和分析这些数据，从而提高业务效率和风险控制能力。

2、 医疗保健行业：医疗保健行业需要处理大量的医疗记录、病历、药品信息等。大数据技术可以帮助医疗机构更好地管理和分析这些数据，从而提高医疗服务的质量和效率。

3、 零售行业：零售行业需要处理大量的销售数据、库存数据、顾客数据等。

大数据技术可以帮助零售企业更好地了解顾客需求、大数据（Big Data）是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。

这些数据通常来自于各种各样的数据源，包括传感器、社交媒体、移动设备、互联网等等。

大数据的处理需要使用先进的技术和工具，如分布式计算、机器学习、人工智能等。

3、 零售行业：零售行业需要处理大量的销售数据、库存数据、顾客数据等。大数据技术可以帮助零售企业更好地了解顾客需求、优化供应链、提高销售效率。

4、 交通运输行业：交通运输行业需要处理大量的交通数据、车辆数据、乘客数据等。大数据技术可以帮助交通运输企业更好地管理和分析这些数据，从而提高交通运输服务的质量和效率。

总之，大数据技术可以帮助各行各业更好地管理和分析数据，从而提高业务效率和服务质量。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据指的是规模更大、结构更复杂、价值更高、处理更困难、速度更快、多样性更丰富的数据集合。这些数据一般需要特殊的工具和技术来分析和处理，因此可以重构我们的商业模式、增加生产力和效率。

以下是一些大数据的例子：

1、 谷歌地图：谷歌地图收集了海量的地理位置、路线、卫星图像等数据，基于这些数据提供了规划路线、查看卫星视图和商业地图定制等功能。

2、 社交媒体：社交媒体中蕴含大量的用户行为数据，经过分析可以了解用户偏好、喜好，以及其它有用的信息，从而在精准营销、客户服务等方面得到应用。

3、 电商：电商网站可以通过大数据分析用户的购买历史、偏好和评论等，以此为基础为用户推荐更合适的商品，优化网站布局和设计，提升购物体验。

4、 银行：银行可以通过大数据分析客户的财务记录和信用评分，以此确定用户是否适合向他们提供贷款和信用卡等服务，同时还可以防范欺诈行为和助力反洗钱。

综上所述，大数据代表了一个新的数据分析领域和商机，可以在多个领域实现生产力和效率提升，提供个性化的服务和体验，推动业务发展。

五、大数据的概念是什么意思？