大数据理论和方法有哪些特点

1.大数据的特点包括哪些

1、容量(Volume):

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

2、种类(Variety):

数据类型的多样性。

3、速度(Velocity):

指获得数据的速度。

4、可变性(Variability):

妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性(Veracity):

数据的质量。

6、复杂性(Complexity):

数据量巨大,来源多渠道。

7、价值(value):

合理运用大数据,以低成本创造高价值。

大数据,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。

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。

扩展资料:

一、结构

第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里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;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。

第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

二、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) 做小而美模式的中小微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

参考资料:

百度百科-大数据

2.大数据的概念及特点大数据的作用有哪些

大数据概念:

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通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。(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[2] 大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法)大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

大数据概念的特点:

大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望。

大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,处理速度快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。

从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据的作用

对于一般的企业而言,大数据的作用主要表现在两个方面,分别是数据的分析使用与进行二次开发项目。通过对禧金信息大数据进行分析,不仅能把隐藏的数据挖掘出来,还能通过这些隐藏的讯息,通过实体的销售,提升自己的客户源。至于对数据进行二次开发,在网络服务项目中被运用的比较多,通过将这些信息进行总结与分析,从而制定出符合客户需要的个性化方案,并营造出一种全新的广告营销方式,在这里,你需要明白的是,通过大数据的分析,将产品与服务进行结合起来的并不是偶然事件,实现这种的往往是数据时代的领导者。

目前市面上也出现了比较多的数据分析平台,比如追灿的决策狗,还是比较好用的。

3.大数据的特点主要有什么

大数据的主要特点有:准确(Veracity)这是一个在讨论大数据时时常被忽略的一个属性,部分原因是这个属性相对来说比较新,尽管它与其他的属性同样重要。

这是一个与数据是否可靠相关的属性,也就是那些在数据科学流程中会被用于决策的数据(而这不同于与传统的数据分析流程),精确性与信噪比(signal-to-noise ratio)有关。例如,在大数据中发现哪些数据对商业是真正有效的,这在信息理论中是个十分重要的概念。

由于并不是所有的数据源都具有相等的可靠性,在这个过程中,大数据的精确性会趋于变化,如何增加可用数据的精确性是大数据的主要挑战。高速(Velocity)大数据是在运动着的,通常处于很高的传输速度之下。

它经常被认为是数据流,而数据流通常是很难被归档的(考虑到有限的网络存储空间,单单是高速就已经是一个巨大的问题)。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。

如果我们有能力收集数据的全部,长时间存储大量数据也会显得非常昂贵,所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间,仅保留数据摘要(如平均值和方差)。 这个问题在未来会显得更为严重,因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。

体量(Volume)大数据由大量数据组成,从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方,通常是在一些连入因特网的计算网络中。

一般来说,凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路,这也使得并行计算技术(例如MapReduce)得以迅速崛起。

多样(Variety)在过去,数据或多或少是同构的,这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中,由于数据的来源各异,因此形式各异。

这体现为各种不同的数据结构类型,半结构化以及完全非结构化的数据类型。

4.什么是大数据

简言之,大数据是指大数据集,这些数据集经过计算分析可以用于揭示某个方面相关的模式和趋势。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。

大数据的特点:数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。

大数据的5V特性:

5.大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些

PEST分析法

PEST分析理论主要用于行业分析。PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

2.逻辑树分析法

逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析。逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。

6.“大数据”技术是怎样的技术

通个人观点,最通俗的讲就是:现在的市场模式是商场一般是在人居住最多的附近开,这样大家会集中去一个地方购物消费,类似于淘宝建立了一个商店,大家都集中在一个地方购物。

而大叔据是恰恰相反的市场模式,通过互联网大家之间没有什么距离了,剩下的就是靠商家搜集大家平时的搜索关键词,对产品的不满意,以及想法搜集整理,然后做出产品在满足市场需求的一个模式,这个包含了市场调研的工作。大大节省开发成本和人们需求的判断。

以前公司是自己去调研,然后开发产品,再通过销售中用户的意见进一步改进

而大叔据的来临,我们可以通过互联网非常方便的搜集信息,然后进行调研,问答然后做出更加完善的产品,就是产品的更新周期将大大压缩,凡是一成不变的公司将全部死掉

大叔据时代是人人创业的时代,谁发现需求,谁去满足需求就可以盈利

所以也算是一个乱世,群雄四起。也是细分化市场的年代

大叔据说到底就是人们的行为习惯而已,商人利用的只是数据中的需求数据部分

7.大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些

PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析。

PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。2.逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析。

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。

把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。(缺点:逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。)

新手的话,可以考虑上面两点。

8.大数据时代有哪些主要特点

最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:"数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。

人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。" "大数据"在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

1.数据量大大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。2.类型繁多包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

3.价值密度低如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。4.速度快、时效高第四个特征是处理速度快,时效性要求高。

这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。

可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[6]。

大数据理论和方法有哪些特点

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