
大數(shù)據(jù)是什么概念_大數(shù)據(jù)特點_大數(shù)據(jù)的價值特征
大數(shù)據(jù)是什么概念
大數(shù)據(jù)是一個寬泛的概念,見仁見智。上面幾個定義,無一例外地都突出了“大”字。誠然“大”是大數(shù)據(jù)的一個重要特征,但遠遠不是全部。筆者在調(diào)研多個行業(yè)后,給出了自己的定義:大數(shù)據(jù)是“在多樣的或者大量數(shù)據(jù)中,迅速獲取信息的能力”。前面幾個定義都是從大數(shù)據(jù)本身出發(fā),我們的定義更關心大數(shù)據(jù)的功用。它能幫助大家干什么?在這個定義中,重心是“能力”。大數(shù)據(jù)的核心能力,是發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預測未來。
互聯(lián)網(wǎng)的“請求”加“響應”機制恰恰在服務器上保留了人們大量的前兆性的行為數(shù)據(jù),把這些數(shù)據(jù)搜集起來,進一步分析挖掘,就可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大量細節(jié)背后的規(guī)律,依據(jù)規(guī)律,預測未來。收集分析海量的各種類型的數(shù)據(jù),并快速獲取影響未來的信息的能力,就是大數(shù)據(jù)技術的力所在。
大數(shù)據(jù)特點
要理解大數(shù)據(jù)這一概念,首先要從"大"入手,"大"是指數(shù)據(jù)規(guī)模,大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別,其基本特征可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一,數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別。
第二,數(shù)據(jù)類型繁多,如前文提到的網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置信息,等等。
第三,價值密度低。以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。
第四,處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器,無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。
大數(shù)據(jù)的價值特征
7·21 北京暴雨之夜,微博成了救災的明星。一些好心人在微博上公開自己公司地址,方便大家去躲雨和休息。大家依據(jù)微博實時了解哪個地方出現(xiàn)了擁堵,哪個地方需要救援。當然救災不力,應對失當是另外一回事兒。短信、電話都難以描述精確的地址,尤其是當人們焦慮和著急的時候,但是一條微博中可以同時包括人物、時間、地點三個要素,打開微博附加的坐標數(shù)據(jù),就可以在地圖上迅速定位,為及時救災提供了方便。在這個例子中,人們看到融合數(shù)據(jù)的價值。
再如視頻監(jiān)控的例子。銀行、地鐵等一些敏感的部門或者地點,攝像頭都是24 小時運轉(zhuǎn),會產(chǎn)生大量視頻數(shù)據(jù)。一般情況下,這些視頻數(shù)據(jù)非??菰铩⒎ξ?,并不會引人注目。但是如果恰巧拍到有圖謀不軌的人,那么這一幀圖像對公安人員來講,就是非常有價值的了。問題是我們無法在事前知道哪一幀會有用,只好把所有的視頻數(shù)據(jù)都保存下來,甚至保存了一年的數(shù)據(jù),只有那一秒對破案有用。但是在研究人類行為的社會學家眼中,這些視頻可能就是難得的第一手資料,也許可以借此窺探人類的某些行為模式。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11