如何以通俗易懂的方式準確解釋大資料及其應用價值

麥肯錫公司提出了“大資料時代”：“資料已經滲透到當今的每個行業和領域，人們對海量資料的挖掘和應用預示著新一波生產力增長和消費者剩餘浪潮的到來。 ”

找伴侶，有個外國極客，他抓取了約會資料**，根據地域、年齡、興趣等一些指標，建立了以下3D模型，尋找真愛，回到毛潭; 例如，阿里巴巴使用Data Cube（他們的大資料產品）來完善消費與女孩乳房成正比的結論。

矽谷有一家做大資料財務管理的財富陣線，23andme提供個人基因組的“大資料”。

大資料的通俗解釋是大資料，顧名思義，大意味著多、廣，而資料就是資訊、技術和資料，它們加在一起就是大量、廣的資訊、技術和資料。

那麼，如何理解大資料，比如我們在瀏覽網頁的時候，就一定有偏好，通過大資料分析會過濾掉一些我們不感興趣的資訊，對於我們呈現出更多有趣的內容，當然，這可能有點片面，或者說這更傾向於演算法。

也就是說，只要乙個手機號碼，我們就可以知道乙個人的大部分資訊，比如家庭住址資訊、家庭資訊或病歷資訊，或者信用狀況，這些都是大資料的產物之一。

更具體地說，例如，保險公司在理賠時，也會分析理賠資訊是否存在保險欺詐; 也就是說，公司每年都會進行一次體檢，這些資訊會儲存在醫院的檔案中，醫院會通過大資料分析提醒你身體的變化和預防的方向。

當然，這些都只是大資料的殘餘，資料總是在不斷更新和完善，大資料資料庫就是收集資料、傳輸資料、儲存資料再挖掘資料、分析資料、展示資料，這一系列步驟非常關鍵，但也離不開。

不僅如此，大資料和雲計算也非常密切相關，例如，大資料的分布式儲存和分布式計算是雲計算的重要技術。

大資料有四個特徵，分別是速度、多樣化、海量、高價值和低密度，而快速是指網際網絡連線裝置數量的增長，為我們帶來了更高的資料處理速度。

多樣化是指資料最多，春天的格式更多，包括搜尋引擎資訊、社交網路資訊、通話記錄等，這些都是大資料資訊。

Victor Mayer Schönberg前瞻性地在書中指出，大資料帶來的資訊風暴正在改變我們的生活、工作和思維，大資料開啟了時代的重大變革，並用三個部分來描述大資料時代思維、業務和管理的變化。

維克多最有見地的觀點是，他明確指出，大資料時代最大的轉變是放棄對因果關係的渴望，轉而關注相關性。 也就是說，你只需要知道“什麼”，而不是“為什麼”。 這顛覆了人類幾千年來的思維慣例，對人類的認知和我們與世界的交流方式提出了新的挑戰。

本書認為，大資料的核心是**。 大資料將為人類生活創造乙個前所未有的可量化維度。 大資料已成為新發明和服務的來源，並且更多的變化正在發生。

該書展示了谷歌、Microsoft、亞馬遜、IBM、蘋果、Facebook、Twitter和Visa等大資料先驅最有價值的用例。

比如，千百百人，千人萬面，你搜尋電飯煲，然後系統會向你推薦一系列的大公尺保護器，如果你在看某個品牌的大公尺保護，某個品牌會優先展示，它是根據搜尋資料來判斷個人需求和個人喜好來展示的。

大資料的主要特點：海量性、多樣性、高速性和價值性。

大資料是指在一定時間範圍內無法用傳統軟體工具捕獲、管理和處理的資料集合。 通過大量的統計，我們可以了解每個人的喜好和需求，從而得到他們想要的東西，比如精準營銷、信用分析、消費分析等。

資料科學與大資料技術：如何理解大資料時代？

總結。 技術發展也遵循量變到質變的規律，人工智慧+物聯網+大資料+雲計算是四位一體的發展（時間有序，但近幾年有實質性的技術突破），未來智慧型時代的基礎設施，核心架構將基於這四個層次，這種社會演進趨勢也很明顯： 農業時代、工業時代、網際網絡時代、智慧型時代。

在這四位一體的智慧型技術鏈中，物聯網以資料採集為重點，雲計算以基礎設施為核心，大資料技術為核心，人工智慧為發展目標。

您好，我已經看到了您的問題，並且已經在為您整理答案，請稍等

大資料視角下的資料科學及其關鍵技術體系.

大資料學習應該勇敢地實踐，而不是紙上談兵。

技術發展也遵循量變到質變的規律，人工智慧+物聯網+大資料+雲計算是畢明子四位一體的發展（時間有序，但技術上的實質性突破是近幾年的），未來智慧型時代的基礎將基於這四個層次，核心架構將基於這四個層次， 這種社會進化趨勢也很明顯：農業時代、工業時代、網際網絡時代、智慧型時代。在這四位一體的智慧型技術鏈中，物聯網以資料採集為重點，雲計算以基礎設施為核心，大資料技術為核心，人工智慧為發展目標。

收集大資料。 科技和網際網絡的發展推動了大資料時代的到來，各行各業每天都在產生大量的資料碎片

GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來測量。 在大資料時代，資料的收集不再是技術問題，而是面對這麼多的資料，我們該如何找到它。

它的內部規律。

大資料的<>特徵。 資料量大，資料型別多樣，對實時性要求高，資料價值大。 大資料存在於各行各業，但很多資訊和諮詢都很複雜，我們需要搜尋、處理、分析、總結、總結其深層次的規則。

<>大資料的挖掘和處理。 大資料不能由人腦計算和估計，也不能由單台計算機處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲儲存和虛擬化技術，因此，大資料的挖掘和處理必須採用雲技術。

<>大資料的應用。 大資料可以應用於各行各業，對人們收集的海量資料進行分析和組織，實現資訊的有效利用。 以這個行業為例，例如，在奶牛的遺傳水平上尋找與產奶量的關係。

我們可以先掃瞄奶牛的整個基因組，雖然我們已經獲得了所有的表型資訊和遺傳資訊，但由於資料量大，這就需要利用大資料技術來分析比例。

是的，挖出主要基因。 這樣的例子還有很多。