大数据思维的特性

大数据思维的特性
大数据思维的特性

大数据思维的特性

作者:陈学伟郑迎来源:学习时报字数:886

信息时代大数据的应用对社会的运行和治理产生了重大影响,使社会运行和治理由事前防范、事后处理变成在线治理。大数据应用中越来越多成功的案例,让人们愈发重视用大数据的方法和意识来处理碰到的新问题,这就是大数据思维。主要有以下几个方面的特性。

全局大局思维。大数据研究的对象是所有样本,而非抽样数据,关注样本中的主流,而非个别,这要求应用人员必须有全局和大局思维。

开放包融思维。数据分享、信息公开在分享资源的同时,也在释放善意,取得互信,在数据交换的基础上产生合作,这将打破传统封闭与垄断,形成开放、共享、合作思维。大数据不仅关注数据的因果关系,更多的是相关性,提高数据采集频度,而放宽了数据的精确度,容错率提高,用概率看待问题,使人们的包融思维得以强化。

优质服务思维。互联网通过免费的基本服务换来了大量客户数据的积累,从经济学角度来看,所有的免费都是不可持续的。这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据,改变价值的生成基础和价值链条的新价值,用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。

学习趋势思维。研究数据相关性,使人们更容易提前发现事物的规律,预测事物进展的趋势,大数据就是通过成功的预测而引起广泛关注的。

成本控制思维。原来的社会治理模式中,用增量来配置社会资源,机构和人员不断扩大,成本不断加大。大数据让社会资源的存量得以精确配置,高效使用,避免忙闲不均,社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。

创造性思维。创造性思维是大数据思维方式的特性之一,通过对数据的重组、扩展和再利用,突破原有的框架,开拓新领域、确立新决策,发现隐藏在表面之下的数据价值,数据也创造性地成为了可重复使用的“再生性”资源。

历来的变革都是由生产工具推动思维方式转变开始的,旧的经济体制和传统理念在面临新思维逻辑的时候,如果不能与时俱进,吸收并转变为顺应潮流的新思维,通过新思维重新重组社会、国家、企业的战略、结构、文化和各种策略,那么貌似强大的社会反而变成了历史前进的阻力。作为最新的生产工具,大数据将成为治国的利器,可以实现治国理念、工具、目标的现代化,为推进国家治理体系和治理能力现代化提供强劲的动力。

大大数据概念、技术、特点、应用与案例

大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "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的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"

指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,

企业大数据思维

企业大数据思维 张靖笙 “一切皆可数据化”,舍恩伯格大数据思维里面这句话道出了这个时代滚滚洪流的主旋律,不管你听与不听,看与不看,数据都在哪里,像空气一样弥漫,也会像空气一样要命。在各种应用大数据的声音不绝于耳的今天,前者已是普遍的共识的,而对于后者,很多人却还不见得认同了,您可能觉得言过其实了,凭什么你说大数据会要命?我们没有用大数据就活不了了吗?而对于当今人类社会的所有组织机构来说,数据的重要性已经越来越明显,已经直接影响到存亡命运,缺少数据资源,无以谈事业;缺少数据思维,无以言未来,所以数据是很要命的。 而当前最要命的是,很多甚至是大多数的中国企业家还远远没有认识到这个严重性,这里折射的就是很多人在思维层面对于大数据这种新兴事物认识的不充分,正如马云所指出的:“很多人输就输在,对于新兴事物,第一看不见,第二看不起,第三看不懂,第四来不及。”赵国栋、易欢欢、糜万军、鄂维南合著的《大数据时代的历史机遇》中指出,有四种典型的片面认识阻碍企业家完整地认知大数据:第一,认定是炒作;第二,片面理解;第三,狭隘视野;第四,唯技术论。这些都是缺少全面和准确的大数据认识的表现,尽管还有其他各种客观原因,但是企业家对大数据没有正确的思想认识是阻碍大数据在企业获得深入应用的主要原因。 正确的思维来自正确的认知,在心理学上有一个思维圈法则,被许多高端人士推崇,这就是黄金思维圈,黄金思维圈是一种认知世界的方式,它能够帮助我们快速认识这个世界的本质。黄金思维圈包含三个层面,第一个层面是what层面,也就是事物的表象,特征。第二层则是how,方法,就是如何去解决这个问题,第三层则是本质层,就是why,就是事情背后的原因与真实的目的,可以说这个黄金思维圈是我们认识大数据最好的思维武器。

大数据转变的十大思维

大数据思维的十大原理 一、数据核心原理 从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。 例如:IBM将使用以数据为中心的设计,目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下,云计算找到了破茧重生的机会,在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系:云计算为大数据提供了有力的工具和途径,大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地,可有效利用已大量建设的云计算资源,最后加以利用。 科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战,我们需要新的统计思路和计算方法。 说明:用数据核心思维方式思考问题,解决问题。以数据为核心,反映了当下IT产业的变革,数据成为人工智能的基础,也成为智能化的基础,数据比流程更重要,数据库、记录数据库,都可开发出深层次信息。云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁,你需要什么,从而推荐给你需要的信息。 二、数据价值原理 由功能是价值转变为数据是价值 大数据真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。 例如:大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。 数据能告诉我们,每一个客户的消费倾向,他们想要什么,喜欢什么,每个人的需求有哪些区别,哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加,以至于我们能够实现从量变到质变的过程。举例来说,这里有一张照片,照片里的人在骑马,这张照片每一分钟,每一秒都要拍一张,但随着处理速度越来越快,从1分钟一张到1秒钟1张,突然到1秒钟10张后,就产生了电影。当数量的增长实现质变时,就从照片变成了一部电影。 美国有一家创新企业https://www.360docs.net/doc/661041654.html,

大数据分析的五个方面详解

https://www.360docs.net/doc/661041654.html, 大数据分析的五个方面详解 ●大数据,官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集,这种数据集 无法用传统的数据库进行存储,管理和处理。大数据的主要特点为数据量大(Volume),数据类别复杂(Variety),数据处理速度快(Velocity)和数据真实性高(Veracity),合起来被称为4V。 ●大数据分析 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V,数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value(价值)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生 ?五个基本方面 Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 Semantic Engines(语义引擎)由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

2017公需科目大数据多选题

2017公需科目多选题(132题) 1《大数据背景下的公共治理模式变革(中)》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”,其中四大政府包括()。正确答案:【B】 【C】【D】【E】 2《大数据下的资源整合和知识共享(上)》提到,物联网在逻辑上包含()几个层级。正确答案:【A】【B】【D】 3《大数据下的资源整合和知识共享(下)》提到,利用大数据,协助监管遗漏的违法事件以及社会不文明现象是有必要的,目前的社会问题主要有()。正确答案:【A】【B】【C】【D】 4根据《保密技术防范常识(中)》,以下关于美国的网络霸主地位的表现说法正确的是()。正确答案:【B】【C】【D】【E】 5根据《保密技术防范常识(中)》,以下设备可能属于窃听设备的是()。正确答案:【A】【B】【C】【D】【E】 6根据《大数据背景下的公共治理模式变革(上)》,从信息化本身历程来讲,可以概括为()。正确答案:【B】【C】【D】 7根据《电子政务网络安全保障体系建设》,安全威胁产生的原因包括()。正确答案:【A】【B】【C】 8根据《电子政务网络安全保障体系建设》,数据交换有三种方式,分别是()。正确答案:【A】【B】【D】 9下列不属于第三信息平台的有()。正确答案:【B】【E】 10()通常具备轻资产、重知识、跨界融合等特征,以批代管和偏重目录准入管理的模式制约了新经济的发展。正确答案:【A】【B】【C】【D】 11)新经济是以技术进步为主要动力,在制度创新、需求升级、资源要素条件改变等多要素的驱动下,以大量的()蓬勃涌现为显著特征,以信息经

济、生物经济、绿色经济为主要发展方向的新经济形态。正确答案:【A】【B】【C】【D】 12 “大数据”这个词同下列词语()一样,都是从国外学来的。正确答案:【A】【B】【C】【D】【E】 13《保密技术防范常识(上)》提到,“互联网+”时代的发展趋势包括()。正确答案:【A】【C】【E】 14《保密技术防范常识(下)》提到,电磁泄露发射泄密的防范包括()。正确答案:【A】【B】【C】【D】【E】 15《保密技术防范常识(下)》提到,运营商生态链由()构成。 正确答案:【A】【C】【D】【E】 16《大数据背景下的公共治理模式变革(上)》提到,大数据处理模式包括()。正确答案:【A】【B】【C】【D】 17《大数据背景下的公共治理模式变革(下)》认为,面对深刻的社会变革,()是政府治理走向现代化的必然选择和必然趋势。正确答案:【A】【B】【C】 18《大数据背景下的公共治理模式变革(下)》认为运用()等新技术可以促进社会治理和公共服务的实现。正确答案:【A】【B】【C】 【D】 19《大数据背景下的公共治理模式变革(下)》提到,提高政府社会治理能力,要围绕()等多个领域实行监管。正确答案:【A】【B】 【C】【D】【E】 20《大数据背景下的公共治理模式变革(中)》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”,其中四大政府包括()。正确答案:【B】 【C】【D】【E】

大数据的概念

一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata),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目前主流软件工具,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。大数据的4V特点:V olume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的"4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,

或深刻的洞见,最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念"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的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly 说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据技术 数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP,

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。

大数据时代的思维变革

大数据时代的思维变革 作者:贾凯 来源:《现代审计与经济》 2016年第4期 贾凯 大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。最近,这个话题的热度已经不仅局限在互联 网领域了,正在逐渐拓展到其他领域,成为全社会关注的话题。那么,什么是大数据?大数据 的特点是什么?为什么现在才有大数据?大数据的应对方法是什么?大数据时代能带来哪些变革?这些变革对于审计工作有什么影响?这一系列问题都有待回答,本文将量力而行,给以上 问题做出初步回答。 一、什么是大数据 毫无疑问,大数据是一个新鲜概念。对于这样的新鲜概念,其定义也要经过时间的积淀才 能明确。就目前而言,业界公认度高的是IDC的“ 4V” 理论,即 Volume(数据量大)、Variety(数据多样性)、Velocity(数速大)和Value(价值密度低),在此基础上,IBM重新定义并完善了“ 4V”理论,将最后一个“ V” 改而解释为Veracity(真实性)。但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,从大数据中提取、挖掘 对业务发展有价值的潜在知识,找出趋势,做出预测性分析。 二、为什么现在才有大数据 可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析:一是生产信息的门槛降低了。要想知道 现在数据产生有多方便,可以首先回顾一下以前的数据产生方式:20年前,如果想让别人知道 你的观点,只能是向报纸投稿,或者出版著作,这要求的写作技能太高了,对普通人来说是不 可能的。10年前,博客开始流行,稍有写作水准的人都可以发表文章。4年前,微博大行其道,只要不是文盲,就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。现在呢,手机拍照,分享到微信朋 友圈,已经成为大多数人的新选择,朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。在这个时代, 几乎人人都可以玩转朋友圈了。可以看到,每一次变革都极大地降低了生产信息的难度,极大 地扩充了具备生产数据能力的人群。所以说,技术的进步给了普通人发表观点的机会。 二是数据采集的难度降低了。这一点主要得益于现实世界的不断数字化,线下的内容不断 向线上迁移,具体表现为两个方面。首先是,原来需要专业技术人员才能干的事情,现在普通 人也能干了。比如给人物留影,从画家蜕变为摄影师,到现在人人都能拍照。再比如测量地理 位置,以前要专业的测绘人员,现在打开手机地图应用就可以了。其次是,以前不可能实现的 数据采集,现在也能实现了。例如,顾客在每样商品前的停留时间。在传统的商店里,采集这 个数据是不可能完成的任务,而在淘宝上,顾客在每个商品页面的驻留时间,是一目了然的事情。 三是数据存储的成本降低了。大约十几年前U盘的卖点是1MB只需要1块钱,现在京东上 1T的硬盘,价钱不到400元,更别提企业的大规模采购价了。 以上三点,决定了大数据时代只有在现在才能到来。其中第二条更是可以说明,为什么大 数据最先兴于互联网领域,因为互联网领域的数据采集难度最低。但是,随着传感器技术的进 步和物联网的发展,大数据将无疑会渗透到各行各业。

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,不管什么,都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义,大概没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上,人类的一切语言文字、图形图画、音像记录,所有感官可以察觉的事物,只要能被记下来,能够查询到,就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种,许多和数据相关的概念,例如下面的数据可视化和数据分析,最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词,尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据,甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示),指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等,目前以二维展示为主,不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析,其实是包括数据可视化的。

大数据的思维方式

大数据的思维方式 大数据的思维方式总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代,由于收集的样本信息量比较少,所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化,否则,分析得出的结论

在推及总体上就会“南辕北辙”,因此,就必须十分注重精确思维。然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析,这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力,另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。舍恩伯格指出,“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱,剩下95%的非结构化数据都无法利用,只有接受不精确性,我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说,在大数据时代,思维方式要从精确思维转向容错思维,当拥有海量即时数据时,绝对的精准不再是追求的主要目标,适当忽略微观层面上的精确度,容许一定程度的错误与混杂,反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。 相关思维 在小数据世界中,人们往往执着于现象背后的因果关系,试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代,人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系,获得更多的认知与洞见,运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来,而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系,以及复杂的非线性相关关系,可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系,还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态,相关关系甚至可以超越因果关系,成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出,大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求,

大数据概念

大数据概念 大数据(big data),指无法在可承受的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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1] 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》[2] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety (多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。 应用学科:计算机,信息科学,统计学 适用领域范围: BI,工业4.0,云计算,物联网,互联网+, 人工智能 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。 随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,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MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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。 意义 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。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面: 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。

大数据时代的思维革命(演讲稿)

大数据时代的思维革命 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话,显得有点落伍了,当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看,人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上,“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象,不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域,还是军事、金融、通信、贸易等行业,数据正在迅速膨胀,没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变,甚至颠覆我们所处的整个时代,对社会发展产生方方面面的影响,也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 2013年5月20日,在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼,一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告,没有红地毯,没有领导剪裁和讲话,有的只是长达半年的封闭测试,邀请一些明星“吃货”们试吃,这些明星“吃货”一旦被成功邀请,就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据,渐渐掌握了话语权,并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是,一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌,其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理,他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨,所以他的代表作,一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”,成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、微信的胜利,也是互联网的胜利,更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据,就这么征服了市场,颠覆了经典,创造了传奇。 其实,雕爷传奇绝非个案,在大数据时代,这样的传奇每天都会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代,很多的

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

解读大数据的定义及运行与分析

解读大数据的定义及运行与分析 随着物联网、云计算、移动互联网等信息智能技术的飞速发展,大数据已经渗透到当今每一个行业和业务领域。 今天我们谈谈大数据概念理论,首先我们要了解大数据,如今人们都在谈论大数据,感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴,腾讯等一些大公司都在向着大数据发展,大数据时代是一个时代的象征,也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代,更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品,大数据会通过分析你的需求,为您推送更好的产品,让你有更多的选择。体现了一个智能化,便捷性,高效性。 大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集,管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据在运行过程中首先要进行预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。 (1)辨析:通过接收输入需求进行辨析产品或数据。 (2)抓取:由于获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。 (3)分类:对于大数据接收的数据,并不都是有价值的,有些数据是我们不关心的内容,还有一些数据是完全错误的干扰项,所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。 浅谈大数据概念及大数据的运行与分析首先,想要系统的了解大数据,我们从最基础的三个方面进行解析。 第一是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

大数据时代的思维革命的演讲稿

大数据时代的思维革命的演讲稿 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话,显得有点落伍了,当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看,人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上,“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象,不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域,还是军事、金融、通信、贸易等行业,数据正在迅速膨胀,没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变,甚至颠覆我们所处的整个时代,对社会发展产生方方面面的影响,也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 xx年5月20日,在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼,一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告,没有红地毯,没有领导剪裁和讲话,有的只是长达半年的封闭测试,邀请一些明星“吃货”们试吃,这些明星“吃货”一旦被成功邀请,就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据,渐渐掌握了话语权,并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是,一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌,其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理,他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨,所以他的代表作,一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”,成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、

微信的胜利,也是互联网的胜利,更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据,就这么征服了市场,颠覆了经典,创造了传奇。 其实,雕爷传奇绝非个案,在大数据时代,这样的传奇每天都 会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代,很多的传奇在发生,但也很快就有可能被淹没在大数据时代的汪洋大海里。 其实,所谓的大数据思维具有三层含义。第一层含义是,大数 据思维必须分析全面的数据而非随机抽样,必须重视数据的复杂性,弱化精确性,必须关注数据的相关性,而非因果关系。第二层含义是要把数据当做一种可以升值的重要资产,而不是只做研究对象,研究完就束之高阁。第三层含义是数据有变现功能,通过挖掘数据价值,就能改变价值的生成基础和价值链条。 历史上任何一次成功的变革都是由思维方式的转变开始的,旧 的体制和传统理念在面临新的思维逻辑的时候,如果不能与时俱进,吸收并转变为顺应潮流的新思维,通过新思维来重新组织战略和策略,那么任何过去成功的经验反而会成为阻碍发展的桎梏。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域,然后渗透到传统的商业领域。比如黑莓,比如摩托罗拉,比如诺基亚,比如柯达,比如雅虎等等,案例比比皆是。 大数据思维的基础是互联网,而互联网有没有思维呢?答案是 肯定的。在xx年,互联网思维是科技先锋大拿们的热门话题,一个 个以互联网思维为话语体系的圈子论坛及营销甚嚣尘上。就连CCTV

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维 2015-02-01 10:31 来源:学习时报 张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代,由于收集的样本信息量比较少,所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化,否则,分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”,因此,就必须十分注重精确思维。然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析,这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力,另一方面

林子雨大数据技术原理与应用答案(全)

林子雨大数据技术原理及应用课后题答案 大数据第一章大数据概述课后题 (1) 大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5) 大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10) 大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16) 大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22) 大数据第六章云数据库课后作题 (28) 大数据第七章MapReduce课后题 (34) 大数据第八章流计算课后题 (41) 大数据第九章图计算课后题 (50) 大数据第十章数据可视化课后题 (53) 大数据第一章课后题 ——大数据概述 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。 第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及,计算机走入企业和千家万户。代表企业:Intel,AMD,IBM,苹果,微软,联想,戴尔,惠普等。 第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。代表企业:雅虎,谷歌阿里巴巴,百度,腾讯。 第三次信息浪潮2010年前后,云计算大数据,物联网快速发展,即将涌现一批新的市场标杆企业。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段。 经历了三个阶段: 运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。 用户原创内容阶段Web2.0时代。 感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。 3.试述大数据的4个基本特征。

数据量大(Volume) 据类型繁多(Variety) 处理速度快(Velocity) 价值密度低(Value) 4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。 大数据摩尔定律:人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长,即每两年就增加一倍。 5.科学研究经历了那四个阶段? 实验比萨斜塔实验 理论采用各种数学,几何,物理等理论,构建问题模型和解决方案。例如:牛一,牛二,牛三定律。 计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。 数据以数据为中心,从数据中发现问题解决问题。 6.试述大数据对思维方式的重要影响。 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别? 数据仓库以关系数据库为基础,在数据类型和数据量方面存在较大限制。 大数据决策面向类型繁多的,非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的具体应用。 汽车行业大数据和物联网技术无人汽车

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