互联网大数据是什么
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发布时间：2022-03-30 13:57
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时间：2022-03-30 15:26
大数据（big data）是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。
特征：
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。
扩展资料：
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
互联网大数据的八个趋势：数据的资源化，与云计算的深度结合，科学理论的突破，数据科学和数据联盟的成立，数据泄露泛滥，数据管理成为核心竞争力，数据质量是BI(商业智能)成功的关键，数据生态系统复合化程度加强。
参考资料：
百度百科-大数据
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时间：2022-03-30 17:01
大数据技术有三个层次，一是用于数据管理的底层技术，比如“云”的概念大家现在都很熟悉了，很多科技公司对“云”的投入都是非常巨大的。第二个层次和我们这个会议有关，就是人工智能技术。刚才李德毅院士讲的非常好，现在的智能基本上是用大数据驱动的，所以我把它叫“大数据智能”。其中一个很重要的基础技术是机器学习，在很多领域都有广泛的应用。大数据驱动的人工智能是和我们这个会议比较相关的。第三个层次，就是大数据在行业中的一些创新应用。从大数据的发展上看，我觉得将来主要会有三个趋势。
第一个趋势是“个性化”。其实我们谈到大数据，包括很多大数据的书籍都会讲到这个趋势，就是大数据使我们深入了解每一个人。有一个很经典的案例是美国零售公司target，给一位父亲发推销邮件，说他女儿怀孕了什么的。然后他就很生气找到公司经理说：我的女儿还没有结婚。经理只能说：“这个我们可能错了”。但是实际上最后发现自己公司的数据分析是对的，而那位父亲是错了。从这个例子上，我们可以得知：用数据大家能够非常精准的知道每个人的情况，甚至可能比身边的人知道更多。
第二个趋势是“智能化”。智能化在整个大数据发展中起到非常重要的作用，因为智能化技术是一个有很多应用的底层技术。
第三个趋势是“产业化”。比如：互联网+、工业4.0等一系列思想都和这个有关，也可以把产业化理解得更广泛。所以说，在这个报告中，我会着重讲这三方面。“个性化”是针对用户的；“产业化”是针对企业的，而“智能化”算是一个底层的技术。我们先说一下“个性化”。大数据在“个性化”的应用也包括三个方向。之前，我们讨论的target例子就是“个性化营销”。个性化营销在互联网的应用是互联网广告技术，而这里“个性化”起到了非常重要的作用。还有在将来，“个性化医疗”会是一个很重要的方向。美国也推出了一系列“个性化医疗”的计划。 另一个方向是“个性化服务”，就是怎么去利用个性化技术为每个人做更加全面的定制化服务。
希望能帮到你！谢谢采纳！
热心网友
时间：2022-03-30 19:09
从技术上看，互联网大数据有三个层次：
一是用于数据管理的底层技术，比如“云”的概念，很多科技公司对“云”的投入都是非常巨大的。
第二个层次就是人工智能技术。现在的智能基本上是用大数据驱动的，所以我把它叫“大数据智能”。其中一个很重要的基础技术是机器学习，在很多领域都有广泛的应用。
第三个层次，就是大数据在行业中的一些创新应用。
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时间：2022-03-30 21:33
统计非常多非常多人的出行行为，饮食习惯，支付习惯等等很多很多
热心网友
时间：2022-03-31 00:15
大数据定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“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。
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MapRece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。
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时间：2022-03-31 03:13
大数据是什么？
在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
大数据有什么特点？
大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。
衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。
数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
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