1樓：海牛大資料
大資料是一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。
從技術上看，大資料與雲端計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大資料必然無法用單臺的計算機進行處理，必須採用分散式架構。它的特色在於對海量資料進行分散式資料探勘。
但它必須依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫和雲端儲存、虛擬化技術。
擴充套件資料
大資料的價值體現在以三方面：
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷；
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大資料做服務轉型；
3、面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值。
大資料技術主要包括以下作用：
第一，對大資料的處理分析正成為新一代資訊科技融合應用的結點。
移動網際網路、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代資訊科技的應用形態，這些應用不斷產生大資料。雲端計算為這些海量、多樣化的大資料提供儲存和運算平臺。通過對不同**資料的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大資料是資訊產業持續高速增長的新引擎。
面向大資料市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷湧現。在硬體與整合裝置領域，大資料將對晶片、儲存產業產生重要影響，還將催生一體化資料儲存處理伺服器、記憶體計算等市場。在軟體與服務領域，大資料將引發資料快速處理分析、資料探勘技術和軟體產品的發展。
第三，大資料利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。
各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「資料驅動」。
大資料是大量、高速、多變的資訊，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大資料為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
2樓：馬兒馬兒快些跑
1,無疑，資料資訊的大**不斷提醒著，未來將會因大資料技術而改變。大資料(big
data)通常用來形容數字化時代下創造出的大量非結構化和半結構化資料。大資料無疑是未來影響各行各業發展的最受矚目的技術之一。2023年時，全世界關於大資料的研究專案還非常有限，從2023年開始，越來越多的管理者開始意識到，大資料將是未來發展不可規避的問題，而到2023年年底，世界財富500
強企業中90%的企業都開展了大資料的專案。idc的研究顯示，到2023年，大資料市場前景將達到169億美元的規模。當前所有企業的商業資料每隔1.2年就將遞增一倍。
那麼，大資料為什麼成為所有人關注的焦點?大資料帶來了什麼樣的本質性改變?為此，與中國計算機學會大資料學術帶頭人、中國人民大學資訊學院院長杜小勇教授進行了訪談。
網際網路是個神奇的大網，大資料開發和軟體定製也是一種模式，這裡提供最詳細的**，如果真的想做，可以來這裡，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒
零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者瞭解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
杜小勇教授認為，大資料帶來了三大根本改變：第
一、大資料讓人們脫離了對演算法和模型的依賴，資料本身即可幫助人們貼近事情的真相;第
二、大資料弱化了因果關係。大資料分析可以挖掘出不同要素之間的相關關係。人們不需要知道這些要素為什麼相關就可以利用其結果，在資訊複雜錯綜的現代社會，這樣的應用將大大提高效率;第
三、與之前的資料庫相關技術相比，大資料可以處理半結構化或非結構化的資料。這將使計算機能夠分析的資料範圍迅速擴大。
2,傳統資料和大資料的區別
第一、電腦科學在大資料出現之前，非常依賴模型以及演算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的演算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決於建模是否合理，各種演算法的比拼成為決定成敗的關鍵。
然而，大資料的出現徹底改變了人們對於建模和演算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有演算法a
和演算法b。在小量資料中執行時，演算法a的結果明顯優於演算法b。也就是說，就演算法本身而言，演算法a能夠帶來更好的結果;然而，人們發現，當資料量不斷增大時，演算法b在大量資料中執行的結果優於演算法a在小量資料中執行的結果。
這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當資料越來越大時，資料本身(而不是研究資料所使用的演算法和模型)保證了資料分析結果的有效性。即便缺乏精準的演算法，只要擁有足夠多的資料，也能得到接近事實的結論。
資料因此而被譽為新的生產力。
第二、當資料足夠多的時候，不需要了解具體的因果關係就能夠得出結論。
例如，google
在幫助使用者翻譯時，並不是設定各種語法和翻譯規則。而是利用google資料庫中收集的所有使用者的用詞習慣進行比較推薦。google檢查所有使用者的寫作習慣，將最常用、出現頻率最高的翻譯方式推薦給使用者。
在這一過程中，計算機可以並不瞭解問題的邏輯，但是當使用者行為的記錄資料越來越多時，計算機就可以在不瞭解問題邏輯的情況之下，提供最為可靠的結果。可見，海量資料和處理這些資料的分析工具，為理解世界提供了一條完整的新途徑。
第三、由於能夠處理多種資料結構，大資料能夠在最大程度上利用網際網路上記錄的人類行為資料進行分析。大資料出現之前，計算機所能夠處理的資料都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大資料技術對於資料的結構的要求大大降低，網際網路上人們留下的社交資訊、地理位置資訊、行為習慣資訊、偏好資訊等各種維度的資訊都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。
3樓：八十八歲的我
傳統的分析是基於結構化、關係性的資料，而且往往是取一個很小的資料集，來對整個資料進行**和判斷。
大資料是對整個資料全集直接進行儲存和管理分析。
大資料時代簡介
「大資料」在網際網路行業指的是這樣一種現象：網際網路公司在日常運營中生成、累積的使用者網路行為資料。這些資料的規模是如此龐大，以至於不能用g或t來衡量。
4樓：匿名使用者
現在的大資料分析，跟傳統意義的分析有一個本質區別，就是傳統的分析是基於結構化、關係性的資料。
而且往往是取一個很小的資料集，來對整個資料進行**和判斷。但現在是大資料時代，理念已經完全改變了，現在的大資料分析，是對整個資料全集直接進行儲存和管理分析。
5樓：安徽新華電腦專修學院
資料探勘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。
大資料分析和傳統資料分析之間的關係和區別
6樓：匿名使用者
大資料分析是資料分析的一種，是以新技術（相當於當前主流技術來說）處理資料的資料分析。
資料分析一般需要的是excel的能力，外加需要一些spss、r、之類的能力較為常見。大資料分析一般主要用的 是機器學習、資料探勘等分析能力。當然，正如加米穀大資料所講，個別崗位可能還需要 架構（hadoop等）、儲存等搭建或者優化的能力。
大資料時代和傳統資料有什麼區別？
7樓：八十八歲的我
傳統的分析是基於結構化、關係性的資料，而且往往是取一個很小的資料集，來對整個資料進行**和判斷。
大資料是對整個資料全集直接進行儲存和管理分析。
大資料時代簡介
「大資料」在網際網路行業指的是這樣一種現象：網際網路公司在日常運營中生成、累積的使用者網路行為資料。這些資料的規模是如此龐大，以至於不能用g或t來衡量。
8樓：馬兒馬兒快些跑
1,無疑，資料資訊的大**不斷提醒著，未來將會因大資料技術而改變。大資料(big
data)通常用來形容數字化時代下創造出的大量非結構化和半結構化資料。大資料無疑是未來影響各行各業發展的最受矚目的技術之一。2023年時，全世界關於大資料的研究專案還非常有限，從2023年開始，越來越多的管理者開始意識到，大資料將是未來發展不可規避的問題，而到2023年年底，世界財富500
強企業中90%的企業都開展了大資料的專案。idc的研究顯示，到2023年，大資料市場前景將達到169億美元的規模。當前所有企業的商業資料每隔1.2年就將遞增一倍。
那麼，大資料為什麼成為所有人關注的焦點?大資料帶來了什麼樣的本質性改變?為此，與中國計算機學會大資料學術帶頭人、中國人民大學資訊學院院長杜小勇教授進行了訪談。
網際網路是個神奇的大網，大資料開發和軟體定製也是一種模式，這裡提供最詳細的**，如果真的想做，可以來這裡，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒
零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者瞭解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
杜小勇教授認為，大資料帶來了三大根本改變：第
一、大資料讓人們脫離了對演算法和模型的依賴，資料本身即可幫助人們貼近事情的真相;第
二、大資料弱化了因果關係。大資料分析可以挖掘出不同要素之間的相關關係。人們不需要知道這些要素為什麼相關就可以利用其結果，在資訊複雜錯綜的現代社會，這樣的應用將大大提高效率;第
三、與之前的資料庫相關技術相比，大資料可以處理半結構化或非結構化的資料。這將使計算機能夠分析的資料範圍迅速擴大。
2,傳統資料和大資料的區別
第一、電腦科學在大資料出現之前，非常依賴模型以及演算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的演算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決於建模是否合理，各種演算法的比拼成為決定成敗的關鍵。
然而，大資料的出現徹底改變了人們對於建模和演算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有演算法a
和演算法b。在小量資料中執行時，演算法a的結果明顯優於演算法b。也就是說，就演算法本身而言，演算法a能夠帶來更好的結果;然而，人們發現，當資料量不斷增大時，演算法b在大量資料中執行的結果優於演算法a在小量資料中執行的結果。
這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當資料越來越大時，資料本身(而不是研究資料所使用的演算法和模型)保證了資料分析結果的有效性。即便缺乏精準的演算法，只要擁有足夠多的資料，也能得到接近事實的結論。
資料因此而被譽為新的生產力。
第二、當資料足夠多的時候，不需要了解具體的因果關係就能夠得出結論。
例如，google
在幫助使用者翻譯時，並不是設定各種語法和翻譯規則。而是利用google資料庫中收集的所有使用者的用詞習慣進行比較推薦。google檢查所有使用者的寫作習慣，將最常用、出現頻率最高的翻譯方式推薦給使用者。
在這一過程中，計算機可以並不瞭解問題的邏輯，但是當使用者行為的記錄資料越來越多時，計算機就可以在不瞭解問題邏輯的情況之下，提供最為可靠的結果。可見，海量資料和處理這些資料的分析工具，為理解世界提供了一條完整的新途徑。
第三、由於能夠處理多種資料結構，大資料能夠在最大程度上利用網際網路上記錄的人類行為資料進行分析。大資料出現之前，計算機所能夠處理的資料都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大資料技術對於資料的結構的要求大大降低，網際網路上人們留下的社交資訊、地理位置資訊、行為習慣資訊、偏好資訊等各種維度的資訊都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。
如何用生活例項理解大資料
大資料已經成為網際網路時代的象徵，必成趨勢，在很多行業和領域有很好的成就，比如醫療航天等 大資料可應用於各行各抄業，將人們收集到的龐大資料進行分析整理，實現資訊的有效利 用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，儘管我們獲得了所有表型資訊...
大資料營銷可靠嗎,大資料營銷和傳統的營銷方式相比有什麼顯著的特點和優勢嗎像是地鐵廣告我能看見,但是用網路推廣我也看
任何事件沒來有100 的可靠自或者不可靠。對於大數bai據是一個概念,du至於可靠性還要從zhi幾方面考證。dao1.大資料 平臺對於大資料有很多平臺 有一些是小平臺,有一些大平臺,所以這是很重要的,比如如果獲得春節的客流量的大資料,通過購票網和車站的資料肯定是準確的,但是對於一些商業的平臺是允許容...
如何架構大資料系統，如何架構大資料系統 hadoop
大資料數量龐大，格式多樣化。大量資料由家庭 製造工廠和辦公場所的各種裝置 網際網路事務交易 社交網路的活動 自動化感測器 移動裝置以及科研儀器等生成。它的 式增長已超出了傳統it基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的資料管理問題。因此必須開發新的資料架構，圍繞 資料收集 資料管理 資料分析 知識...