大数据论述

1.试述大数据对思维方式的重要影响。

(1)全样而非抽样

  过去,由于数据存储和处理能力的限制,在科学分许中,通常采用抽样的方法,即从全集数据中抽取一部分样本数据,通过对样本数据的分析来推断全集数据的总体特征。现在,大数据时代的到来,为我们提供了海量数据的存储和处理。因此,在大数据技术的支持下,科学分析完全可以在全集数据中进行分析,并快速得到结果。

(2)效率而非精确

  过去,科学分析中采用抽样的分析方法,此方法要求分析方法的精确性,因为抽样方法只是针对部分样本的分析,分析结果应用到全集数据后,误差会被放大。就是说,许多微小的误差会造成较大的误差。这导致了传统的算法更加注重提高精确性,而非效率。而在大数据时代,采用的是全样分析法而不是抽样法,就不存在误差的放大。所以,大数据具有“秒级相应”特征,要求在几秒内就能对海量的数据分析得到实时结果,否则就会丧失数据价值。

 (3)相关而非因果

  过去。数据分析的目的,一方面是解释事物背后的发展机理;另一方面是用于预测未来可能发生的事情。现在,大数据时代,因果关系不再重要,人们转而追求“相关性”,而非因果性。

2.详细阐述大数据、云计算、物联网之间的区别与联系。

  (1)大数据,云计算和物联网的区别。大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析,从海量的数据中发现价值,服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源,并用过网络以服务的方式廉价地提供给用户;物联网的发展目标是实现相连,应用创新是物联网发展的核心。

  (2)大数据、云计算和物联网的联系。从整体上看,大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算,大数据分析的很多技术来自于云计算,云计算提供分布式数据存储和管理系统。物联网的传感器则源源不断的产生大量的数据。

3.简述你对大数据应用与发展的看法,以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色。

  大数据的发展已经是时代进步的必然结果,而大数据的应用也慢慢的为世界提供高效和便捷的服务。大数据在投资者眼里就如同资产,数据从人们产生,而又服务于人。数据中的价值也慢慢的被挖掘出来,就好像变废为宝,从大量看似无用、无序、混乱的数据中,整合处理成为我们所用的有价值的数据。

  

                                                                                                                                                                                                                                                                     

转载于:https://www.cnblogs.com/RE148/p/8513527.html

⼤数据全样⽽⾮抽样原理_⼀⽂带你了解什么是⼤数据 科技是第⼀⽣产⼒。进⼊世纪的第⼀个20年以来,⼈们越来越多地将关注的领域集中在⼤数据、⼈⼯智能、云计算、物联⽹、移动互联 ⽹、GIS、AR与VR、5G、区块链、数字化与智慧化等,尤其为最近的风⼝"ABC"。笔者也⼀直在关注这⽅⾯的研究与学习,最近趁着 有时间,将把⼀些科普性的概念写出来,以帮助关注该领域的⼈更好地理解这⼏个热点领域的知识,本次分享将介绍⼀下⼤数据的产⽣、概 念、影响以及技术⽀撑。 1、Why.为什么会产⽣⼤数据? 我们遇到⼀个概念或者⼀个问题的思路就是去问"为什么?"同样,提起到⼤数据,我们会想,之前为什么不是⼤数据时代(DT),为什么现 在是?这⾥我分享⼏点我的看法。⼀个⽅⾯,产⽣⼤数据的⼀个基础是我们的计算存储技术发⽣了⾰命性的变化,从数据⼤⼩的单位来看, 数据⼤⼩的单位可以分为Bit 现在我们称为⼤数据,我相信单位⾄少是PB级别的,因为TB已经在我们的⽣活中很常见。存储技术的发展使得计算机的存储能⼒得到了飞 速的进步,我们不会再像以前那样为了节省空间会清理掉部分的数据,⽽是基本上在那个地⽅放着。基于⾜够性价⽐、⾜够低成本的存储技 术,这使得数据变得"⼤"有了最基本的⽀撑。另⼀个⽅⾯,数据产⽣的主体与范围发⽣了重要的变化,之前数据的产⽣只靠计算⼯作⼈员 与运营⼈员的输⼊,⽽现在随着⾃媒体的发展,⼈⼈都是数据的⽣产者,数据的量呈指数增长,最近⼜随着物联⽹、感知监测设备、GIS等 技术的发展,不仅⼈是数据产⽣的组成部分,其他⾮⼈物体、地⾯信息、空⽓检测信息都能作为数据产⽣源,并且⽆时⽆刻都在产⽣数据。 总结来说,过去我们对数据做"减法",现在我们不减,⽽且持续在做"加法"。 2、what,⼤数据的概念及特征 ⼤数据主要体现在⼀个"⼤"⼤字上⾯,谈及⼤数据,我们经常⽤"4V"来描述,第⼀,Volume,即容量⼤、体积⼤,正如前⾯所说,⼤ 数据的单位应该以PB起步,企业甚⾄可以到EB。第⼆个,Velocity,即⾼速,速率快,⼤数据产⽣的速度是很快的,有个知名的说法,即⼤ 数摩尔定律,据测算,现在每两年数据就会翻⼀倍,这个增长量是及其可怕的。第三个,Variety多样性,之前产⽣的数据多半是结构化的 数据,⽐如多是数值型,⽽现在越来越多产⽣图⽚,⾳频,视频,⽹页等半结构化的数据,数据类型的多样性也是⼤数据的重要体现。第四 个,Value,即有价值但⼜密度低,⼤数据的背后藏着丰富的商业价值,但是因为海量数据,真正有价值的数据却很难挖掘,数据的价值密度 很低。 3、⼤数据的影响 ⼤数据的影响可以主要概括为,全样⽽⾮抽样,效率⽽⾮准确,相关⽽⾮推断。以前我们获得数据很难,我们会抽样作分析,现在随着⼤数 据的⽀撑,我们做全样研究很简洁⽅便。基于之前的抽样研究,我们往往追求模型的准确性,⽽忽略了效率,⼤数据的时代,分秒必争,在 这⼀秒,数据是有价值的,⽽到下⼀秒,数据就会失去价值,所以⼤数据时代,效率是王道。最后我们不会再关注特征与特征之间,或者说 变量与变量之间的因果推断,⽽是发现他们相关即可,这在智能推送过程中显得尤为重要。 4、⼤数据的技术⽀撑 ⼤数据的技术⽀撑主要体现在四个⽅⾯,主要是数据采集,数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全。其中最为核⼼的是存储与 处理,两者都采⽤分布式原理,即分布式存储,主要有HDFS,NoSQL,NewSQL;分布式处理,即MapReduce。数据的存储利⽤分布式⽂ 件系统,云数据库,实现对结构化、半结构化和⾮结构化海量数据进⾏存储。⽽数据处理利⽤分布式并⾏编程模型,集合机器学习与数据挖 掘算法,实现对海量数据的处理与分析,并对分析结构进⾏可视化呈现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值