4、大数据与人工智能:从概念到应用的深度解析

大数据与人工智能:从概念到应用的深度解析

大数据的应用与定义

大数据在众多领域都有着广泛的应用,以亚马逊为例,它利用大数据来选择仓库、制定最佳配送计划、规划路线和进行产品分组,从而降低运输成本。此外,大数据还用于管理亚马逊的价格以增加利润,价格会根据用户在网站上的活动、竞争对手的定价、产品可用性、商品偏好、订单历史等因素进行个性化设置,并且随着大数据的更新和分析,产品价格通常会快速变化。

关于大数据的定义,不同机构和字典有不同的表述。牛津词典将其定义为“极其庞大的数据集,可以通过计算进行分析,以揭示模式、趋势和关联,特别是与人类行为和互动相关的内容”。麦肯锡全球研究所则认为“大数据”指的是那些规模超出典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析能力的数据集,其规模会随着技术的进步而不断变化,在许多行业中,大数据的规模从几十太字节到多个拍字节不等。

本质上,大数据是指大量的结构化和非结构化数据,其规模之大,难以使用传统的数据库和软件技术进行处理。不同的人在不同的语境中使用“大数据”这个术语时,其含义也会有所不同,例如在讨论数据存储容量时,大数据指的是数据的大小或体积;在讨论计算能力时,大数据可能指的是处理能力。不过,大数据通常具有规模大、非结构化和需要处理以获取有意义信息等特点。

大数据的历史与特征

“大数据”这个术语自20世纪90年代开始使用,有人认为是约翰·梅西创造了这个词,或者至少使其流行起来。大数据涵盖了非结构化、半结构化和结构化数据,主要关注非结构化数据,其“规模”是一个不断变化的目标,随着存储容量的增加和处理速度的加快而改变。

2001年,META集团(现为高德纳)在一份研究报告和相关讲座中,将数据增长的挑战和

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