股票行情数据全推概念解析

全推概念解析

全推

所谓全推，就是所有证券数据同步发送(每隔3秒发送一次），无论翻看与否，内存中均是当前最新数据，翻看时无停滞感。目前只有飞狐(真的？)是全推行情（软件设计时决定的），老版本的分析家也是全推（设计功能）。“有一点必须要清楚，当前所有的L2行情均是点播行情！”。

点播

以通达信、经典版大智慧、钱龙为代表，更新模式为：当前页面股票和上证指数行情更新最快，其中上证指数无条件更新（功能设计），其次是行情列表或自选股版面行情，依屏幕大小为30—50支股票，这个版面可见股票是自动更新的，其他股票一律不更新，大智慧新一代点播更绝（只有当前股票能够实时更新）。所以相比飞狐和分析家的全推行情，要省掉95%以上的传输数据，服务器承受的压力当然要小得多，也就是为什么通达信能够一直坚持提供免费行情的原因。即便如此也需要用1000多台服务器（和联众游戏差不多吧），要是通达信也搞全推，估计要增加50倍以上的服务器投入。

由于L2数据基本上个股的各种综合行情数据和以前整个市场数据有得一拼，以目前的软硬条件注定他不可能提供全部股票数据。所以L2全是点播行情。点播行情完全扼**全市场行情预警的途径，是所有技术交易者最不愿看到的。

全推与点播的区别

源码如下：

全推与点播的区别：

1. 全推行情：

优点：在实时接收中，软件会按照服务器的全部推送数据发送方式把所有深沪数据源源不断获得到本地，这种方式有利于盘中实时指标预警和及时盘中选股。盘中及时有信息地雷提示。提供国内期货测试数据行情给用户参考使用。

缺点：该数据传递方式占有网络资源很大，一旦出现网络问题或服务器问题，所缺少数据只能人为自己手动补充数据，否则会影响计算结果。是面对点的关系，数据是存在对方的服务器上，每天必须保证收盘作业，否则次日开盘股票没有昨日数据。

2. 点播行情：

优点：自动侦测行情服务器连接响应速度。股票历史数据存储在服务器端，客户端在翻动股票的时候会自动获得数据并保留到本地供以后调用。在实时行情中，正在关注的股票K 线数据源源不断进来，未翻动股票K线数据会以较小的笔数发送，节约服务器和客户端带宽资源。一旦翻到某个股票，服务器会瞬间补充客户端全部数据。每天不用收盘作业，只需联网就可以翻阅历史行情。盘后可以补充下载历史数据。

缺点：由于该行情传递数据的方式，会对盘中实时预警和及时条件选股，造成一定影响，或者说预警的结果跟实际的结果相差巨大，不建议在点播行情来做全市场股票的预警。

简单的讲：

全推简单说就是，在开盘的时候，你的行情软件中的所有股票的价格信息都实时更新。

即使你不去浏览某只股票，该股票的最新价格也会自动下载更新。

非全推的行情软件，不自动下载股票价格，仅当你查看某只股票的时候，该股票的价格变动才源源不断的传递到你的机器上，其他股票价格不更新。

全推是指服务器将产生的全部股票的新数据主动推送给客户端（用户）。

点播是指服务器被动的接受客户端的请求将个别所需数据发送给客户端。换句话说，全推是面，点播是点。

全推概念解析

全推

所谓全推，就是所有证券数据同步发送(每隔3秒发送一次），无论翻看与否，内存中均是当前最新数据，翻看时无停滞感。目前只有飞狐(真的？)是全推行情（软件设计时决定的），老版本的分析家也是全推（设计功能）。“有一点必须要清楚，当前所有的L2行情均是点播行情！”。

点播

以通达信、经典版大智慧、钱龙为代表，更新模式为：当前页面股票和上证指数行情更新最快，其中上证指数无条件更新（功能设计），其次是行情列表或自选股版面行情，依屏幕大小为30—50支股票，这个版面可见股票是自动更新的，其他股票一律不更新，大智慧新一代点播更绝（只有当前股票能够实时更新）。所以相比飞狐和分析家的全推行情，要省掉95%以上的传输数据，服务器承受的压力当然要小得多，也就是为什么通达信能够一直坚持提供免费行情的原因。即便如此也需要用1000多台服务器（和联众游戏差不多吧），要是通达信也搞全推，估计要增加50倍以上的服务器投入。

由于L2数据基本上个股的各种综合行情数据和以前整个市场数据有得一拼，以目前的软硬条件注定他不可能提供全部股票数据。所以L2全是点播行情。点播行情完全扼**全市场行情预警的途径，是所有技术交易者最不愿看到的。

笔者注：L2数据量是个天量，目前的网络带宽实现全推行情还很难，大智慧的L2只能是部分全推，大部分的数据是用点播方式传送到客户端的。

B、全推和点播区别2（根据网上资料编辑）

点播行情

优点：自动侦测行情服务器连接响应速度。股票历史数据存储在服务器端，客户端在翻动股票的时候会自动获得数据并保留到本地供以后调用。在实时行情中，正在关注的股票K线数据源源不断进来，未翻动股票K线数据会以较小的笔数发送，节约服务器和客户端带宽资源。一旦翻到某个股票，服务器会瞬间补充客户端全部数据。每天不用收盘作业，只需联网就可以翻阅历史行情。盘后可以补充下载历史数据。

缺点：由于该行情传递数据的方式，会对盘中实时预警和及时条件选股，造成一定影响。

全推行情

优点：在实时接收中，软件会按照服务器的全部推送数据发送方式把所有深沪数据源源不断获得到本地，这种方式有利于盘中实时指标预警和盘中选股，盘中还会有信息地雷提示。

缺点：该数据传递方式占有网络资源很大，一旦出现网络问题或服务器问题，所缺少数据需要手工补充数据，每天还必须保证收盘作业。

笔者注：最先进的是同时使用点播和全推两种模式，大智慧L2证券行情数据和正版大交易师期货行情数据均采用两种模式同时工作。行情快车今后也将会采用两种模式同时工作。

行情传送压缩技术

股票实时盘口数据包括下面一些字段：昨收、今开、最高、最低、最新、成交量、成交额、成交时间8个字段，以及买卖5档的价和量共20个字段，两个部分相加为28个字段，每个字段需要4个字节，28个字段需字节数为28*4=112个字节，再加上市场代码2个字节和股票代码6个字节，因此一笔成交数据需要包含的字节数为112+2+6=120个字节。附加代码：涨停价、跌停价、内盘、外盘、一笔中有多少逐笔、大智慧实时DDE的8个字段，共13个字段，52个字节。则一笔完整数据包含着172个字节，我们的技术可以压缩到8个字节，其它技术通常大于80个字节，是我们技术的10倍。

一般情况下，上海和深圳两个市场的L1数据每秒大约成交260笔数据左右，L2数据每秒大约成交450笔数据左右，因此，如果不压缩的话，L1的数据流量大约为30K/秒左右，L2为76K/秒左右，这种网络流量要实现股票数据的全推对行情服务器和网络的压力都是很大的。本接口采用了超高效、超压缩率的压缩算法后，每笔成交数据大约可以压缩到7到8个字节就够了，网络流量是压缩前的4%左右，即3到5K/秒，相当于语音聊天的数据流量，该压缩算法十分高效，占用CPU的资源极小。

目前，各股票行情分析软件的数据接收采用的都是服务器/客户端的数据传输方式，在这种工作方式下，如果服务器出现问题或者客户端和服务器之间的网络出现问题，那么，客户端就收不到数据了；如果服务器连接的用户数太多，太拥挤的话，服务器来不及给所有的客户端发送实时数据，那么，客户端行情数据就会出现较大的延时或停顿。

P2P所采用的数据传输方式是用户和用户之间相互连接，一个用户一般和多个其他用户相连接，本接口一般可以和20个其他用户相连接，这样，即使20个其他用户中部分用户的数据传输出现问题，也不会影响到你的数据接收，并且该P2P采用谁的实时行情数据先收到，谁就为您提供数据服务的竞争机制算法，确保数据传输高速稳定。

本数据源和传统P2P文件传输技术有一些相似性，但不完全一样，股票行情的P2P传

输要求很高的实时性，而传统文件的P2P传输对实时性的要求则不高。和传统P2P文件传输软件一样，和你相连的种子越多越好，相应的行情数据的延时也会越小。

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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，

大数据结构的基本概念

实用标准文档 文案大全第1章数据结构基础 结构之美无处不在： 说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？ 本章知识要点： 数据结构的基本概念 数据类型和抽象数据类型 算法和算法分析 1.1 数据结构的基本概念 计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。 计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。此外，语言编译过程

大数据分析的五个方面详解

https://www.wendangku.net/doc/9a17112746.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。

《数据结构》基本概念

《数据结构》基本概念

基本概念 ?数据 数据是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号集合。 ?数据元素 数据元素也称为结点，是表示数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 ?数据项 数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。?数据对象 数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的子集。 注意：在不产生混淆的情况下，将数据对象简称为数据。 ?数据结构 数据结构是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合，即数据结构是一个二元组DataStructure = (D, R)，其中D是数据元素的集合，R是D上关系的集合。按照视点的不同，数据结构分为逻辑结构和存储结构。 ?数据的逻辑结构 数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系的整体。

根据数据元素之间逻辑关系的不同，数据结构分为四类： ⑴集合：数据元素之间就是“属于同一个集合”，除此之外，没有任何关系； ⑵线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系； ⑶树结构：数据元素之间存在着一对多的层次关系； ⑷图结构：数据元素之间存在着多对多的任意关系。 注意：数据结构分为两类：线性结构和非线性结构。?数据的存储结构 数据的存储结构又称为物理结构，是数据及其逻辑结构在计算机中的表示。通常有两种存储结构：顺序存储结构和链接存储结构。 顺序存储结构的基本思想是：用一组连续的存储单元依次存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是由元素的存储位置来表示的。 链接存储结构的基本思想是：用一组任意的存储单元存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是用指针来表示的。 注意：存储结构除了存储数据元素之外，必须存储数据元素之间的逻辑关系。 ?抽象数据类型 抽象数据类型是一个数据结构以及定义在该结构上

股票数据分析软件-股票行情分析软件

五行最新报道：中国税收70%属间接税，被指推高物价转嫁消 费者 当前我国税收收入的70%以上是间接税，这一比例是否过高？会不会加重居民负担？有没有改革的必要？ “去年，国家调整个人所得税，普通工薪阶层税负确实减轻了不少。如果普通商品中含的税能再少点，那咱百姓消费起来就更有底气了。”在北京通州区某商场，一位正给孩子选购书包的家长说。 近期，关于中国商品中含税过高的议论成为社会热点话题。中国商品中含了多少税？中国商品含税是否高于发达国家？未来我国税制结构应如何调整？ 向企业征收的间接税比重过高，加重了企业和普通消费者负担 数据显示，2011年，我国全部税收收入中来自流转税的收入占比为70%以上，而来自所得税和其他税种的收入合计占比不足30%。来自各类企业缴纳的税收收入占比更是高达92.06%，而来自居民缴纳的税收收入占比只有7.94%。 “这些数字告诉我们，当前我国税收收入的70%以上是间接税，而间接税作为价格的构成因素之一，通常可以直接嵌入商品售价之中，属于可通过价格渠道转嫁的税。”中国社科院财经战略研究院院长高培勇说。

高培勇认为，由企业法人缴税、走商品价格通道，是我国现实税收运行格局的典型特征，也集中体现了我国现行税制结构失衡的状况。这种失衡的税制结构和税收收入结构，其弊端正在不断地显露出来。 比如，高比例、大规模的间接税收入集中于商品价格渠道向全社会转嫁，不仅使得税收与物价之间处于高度关联状态，在现实生活中确有推高物价之嫌。特别是生活必需品等商品中含税过高，在事实上成为由广大消费者负担的大众税。 同时，这种高比例、大规模的税收收入集中来源于各类企业，会普遍加重各类企业的税收负担。加之不同规模企业之间竞争能力的差异，小微企业会承受更重的事实税收负担。此外，以所得税和财产税为代表的直接税比例过小，也不利于调节收入分配、缩小收入差距等税收功能的发挥。 中国商品含税高，主要在于我国的税制与发达国家有很大不同 “在美国，联邦政府收入超过40%来自个人所得税，如果加上薪酬税，占比达到80%左右，而我国个人所得税只占税收总收入的6.7%。在财产税方面，房产税刚刚开始试点，其他几乎没有。”财政部财科所所长贾康说。 贾康分析，目前，我国的税制结构与发达国家有很大不同。我国主要征流转税，流转税属于间接税，可作为价格的构成因素之一直接含在商品售价之中。而一些发达国家则主要是向居民直接征税，流转环节征税很少，所以商品中含税也

你需要知道的7个大数据定义

存储和处理数据的NoSQL方式。 这些新技术的用户需要一个术语来将它们区别于以前的技术，于是大数据成了他们的最佳选择。如果你去参加大数据会议，你肯定会发现，涉及关系型数据库的会议会很少，无论他们鼓吹多少个V 。 (3)大数据与数据的区别 大数据技术的问题是，大数据有些含糊不清，以至于行业中的每个供应商都可以跳进来声称自己的技术是大数据技术。以下是两种很好的方法来帮助企业理解现在的大数据与过去单纯的大数据的区别。 交易、交互和观察：这是由Hortonworks公司负责企业战略的副总裁Shaun Connolly提出的。交易是我们过去收集、存储和分析的主要数据。交互是人们点击网页等操作得到的数据。观察是自动收集的数据。 过程介导数据、人类产生的信息以及机器生成的数据。 (4)大数据：信号 SAP公司的Steve Lucas认为，应该根据意图和时机来划分这个世界，而不是根据数据的类型。“旧世界”主要是关于交易，当这些交易被记录时，我们已经无法对它们采取任何行动：企业都在不断管理“失效的数据”。而在“新世界”，企业可以使用新的“信号”数据来预测将会发生什么，并进行干预来改善情况。 相关的案例有，追踪社交媒体上人们对品牌的态度，以及预测性维护（用复杂的算法帮助你决定何时需要更换零部件）。

(5) 大数据：机会 这是来自451 Research的Matt Aslett，他将大数据定位为“之前因为技术限制而被忽略的数据”。（虽然在技术上，Matt使用了“暗数据”，而不是大数据，但已经非常接近）。这是笔者最喜欢的定义，因为它符合大部分文章和讨论中的说法。 (6) 大数据：隐喻 Rick Smolan在其书中写道，大数据是“帮助这个星球生成神经系统的过程，其中我们人类只是另一种类型的传感器”。很深奥吧？ (7) 大数据：新瓶装旧酒 很多项目基本上是使用以前的技术，这些过去被称为BI或者分析的技术突然跳入大数据的行列中。 底线：尽管大家对大数据的定义有很多争议，但所有人都同意这个事实：大数据是一个大事件，在未来几年将带来巨大的机遇。 来源：cnw网界网。 人人都是产品经理（https://www.wendangku.net/doc/9a17112746.html,）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台

《数据结构》基本概念

基本概念 数据 数据是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号 集合。 数据元素数据元素也称为结点，是表示数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 数据项 数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。 数据对象数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的子集。注意：在不产生混淆的情况下，将数据对象简称为数据。 数据结构数据结构是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合，即数据结构是一个二元组DataStructure = （D, R），其中D是数据元素的集合，R是D上关系的集合。按照视点的不同，数据结构分为逻辑结构和存储结构。 数据的逻辑结构数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系的整体。根据数据元素之间逻辑关系的不同，数据结构分为四类： ⑴ 集合：数据元素之间就是“属于同一个集合”，除此之外，没有任何关系； ⑵ 线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系； ⑶ 树结构：数据元素之间存在着一对多的层次关系； ⑷ 图结构：数据元素之间存在着多对多的任意关系。 注意：数据结构分为两类：线性结构和非线性结构。 数据的存储结构数据的存储结构又称为物理结构，是数据及其逻辑结构在计算机中的表示。通常有两种存储结构：顺序存储结构和链接存储结构。 顺序存储结构的基本思想是：用一组连续的存储单元依次存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是由元素的存储位置来表示的。 链接存储结构的基本思想是：用一组任意的存储单元存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是用指针来表示的。 注意：存储结构除了存储数据元素之外，必须存储数据元素之间的逻辑关系。 抽象数据类型抽象数据类型是一个数据结构以及定义在该结构上的一组操作的总称。抽象数据类型提供了使用和实现两个不同的视图，实现了封装和信息隐藏。 算法的定义通俗地讲，算法是解决问题的方法，严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。 算法的特性 ⑴ 输入：一个算法有零个或多个输入（即算法可以没有输入），这些输入通常取自于某个特定的对象集合。 ⑵ 输出：一个算法有一个或多个输出（即算法必须要有输出），通常输出与输入之间有着某种特定的关系。 ⑶ 有穷性：一个算法必须总是(对任何合法的输入)在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。 ⑷ 确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，不存在二义性。并且，在任何条件下，对于相同的输入只能得到相同的输出。 ⑸ 可行性：算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。 线性表的定义 线性表简称表，是零个或多个具有相同类型的数据元素的有限序列。数据元素的个数称为线性表的长度，长度等于零时称为空表。 线性表的逻辑关系 在一个非空表L= (a i, a2, , a n)中，任意一对相邻的数据元素和a i之间(1< i < n)存在序偶 关系(a i-i，a i)，且a i-i称为a i的前驱，a i称为的后继。在这个序列中，a i无前驱，a n无后继，其它每个元素有且仅有一个前驱和一个后继。 顺序表的存储结构定义 用MaxSize 表示数组的长度,顺序表的存储结构定义如下： #define MaxSize i00 typedef struct { ElemType data[MaxSize]; // ElemType 表示不确定的数据类型 int length; //length 表示线性表的长度

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。

数据结构复习要点(整理版).docx

第一章数据结构概述 基本概念与术语 1．数据：数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。 2. 数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。 (补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。 ) 3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。(有时候也 叫做属性。) 4．数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 (1)数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。 数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。 依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种： 1. 集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。 2. 线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。 3. 树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。若数据为非空集，则除了第一个元素 (根)之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。 4. 图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。若结构为非空集，折每个数据可有多个(或零个)直接后继。 (2)数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。逻辑结构可以映射为以下两种存储结构： 1. 顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。 2. 链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。 5. 时间复杂度分析：1.常量阶：算法的时间复杂度与问题规模n 无关系T(n)=O(1) 2. 线性阶：算法的时间复杂度与问题规模 n 成线性关系T(n)=O(n) 3. 平方阶和立方阶：一般为循环的嵌套，循环体最后条件为i++ 时间复杂度的大小比较： O(1)< O(log 2 n)< O(n )< O(n log 2 n)< O(n2)< O(n3)< O(2 n )

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五行财富最新快讯：上海2月份房价大跌10% 中国房产信息集团的数据显示，2月前27天上海一手房成交量环比大幅上涨8成，但成交均价下跌10%。在即将到来的3月份，上海将有49个楼盘加入到推盘行列。对于巨大的供应压力，业内预测，3月上海开发商降价动力将进一步加强，新一轮“以价换量”行情即将出现。 数据显示，2月前27天，上海共成交一手商品住宅2966套共33.05万平方米，远高于1月份1774套21.2万平方米的水平，预期整个2月份的成交量将达到40万平方米左右，环比上升8成以上。但是成交均价环比大跌了10.7%，从1月份的22618元跌到20196元/平方米。 中房信集团分析师薛建雄介绍，导致成交均价大幅下滑的主要原因是降价楼盘数量大幅增加。如大华锦绣华城、中环1号、保利叶语、象屿郦庭、新城忆华里、毕加索小镇等2月份刚加入降价的楼盘占据了成交排行榜的主要位置。 而3月份，上海又将有23个新盘入市，加上26个在售楼盘，共49个楼盘加入到“抢收”阵营。业内预测，新上市楼盘必然以低价入市来换取成交量，推新房源的楼盘也会遇到客源积累时间不足而采取低价引客策略。 “去年降价的主要都是国内大型开发商，但是3月份加入到降价行列中有大量的外资地产商，因此3月份这轮降价可能会有所不同。”薛建雄指出。

楼市成交回暖水分较大房价下行压力难减 受春节后购房需求释放、地方房地产政策微调预期、市场炒作等因素的影响，京沪深楼市近期出现“假性回暖”。中国证券报记者采访后发现，一线楼市目前成交量仍在低位，难言真正回升。 北京中原市场研究部数据统计，截至2月27日，北京2月新建住宅签约套数为5242套，预计全月新建住宅签约套数在6000套以内，基本达到了2011年9月以后的市场平均水平，但是仍低于执行限购后从2011年3月开始到2012年1月期间月均7000套的平均水平，尚难以判断出现“小阳春”。 值得注意的是，在新建住宅签约数据中，保障房占据了一定席位，这就使反映市场真实情况的商品房成交量“大打折扣”。数据显示，2月以来，剔除保障房后，新建住宅签约量约为2515套，预计全月约2800套左右。这一成交量仅高于受春节影响的1月数据，在近几年的月度成交量中依然排在倒数水平，这就意味着当前北京楼市成交仍处在底部。 “成交量‘普涨’的情况并没有出现。”北京中原市场研究部总监张大伟直言，“现在还不能说是楼市回暖，最多是较春节期间有所复苏。” 继1月深圳楼市新建普通商品住宅成交创下372套的历史新低后，截至2

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。

数据结构复习提纲(整理)

复习提纲 第一章数据结构概述 基本概念与术语（P3） 1．数据结构是一门研究非数值计算程序设计问题中计算机的操作对象以及他们之间的关系和操作的学科. 2．数据是用来描述现实世界的数字,字符,图像,声音,以及能够输入到计算机中并能被计算机识别的符号的集合 2．数据元素是数据的基本单位 3．数据对象相同性质的数据元素的集合 4．数据结构包括三方面内容:数据的逻辑结构.数据的存储结构.数据的操作. （1）数据的逻辑结构指数据元素之间固有的逻辑关系. （2）数据的存储结构指数据元素及其关系在计算机内的表示 ( 3 ) 数据的操作指在数据逻辑结构上定义的操作算法,如插入,删除等. 5.时间复杂度分析 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1、名词解释：数据结构、二元组 2、根据数据元素之间关系的不同，数据的逻辑结构可以分为 集合、线性结构、树形结构和图状结构四种类型。 3、常见的数据存储结构一般有四种类型，它们分别是___顺序存储结构_____、___链式存储结构_____、___索引存储结构_____和___散列存储结构_____。 4、以下程序段的时间复杂度为___O(N2)_____。 int i,j,x; for(i=0;i

大数据的定义及基本特征

大数据的定义及基本特征 无论是2001年梅塔集团分析师道格〃莱尼提出的大数据技术萌芽，还是2008年IBM公司的史密斯首次以“BIG DATA”的名词初步定义了大数据的含义，时至今日，科学届对大数据还没有给出一个完整准确的定义，不同领域的科学家们都从不同的视角诠释了大数据的基本含义。但是，纵观大数据发展的前世今生，以及今后的发展趋势，大数据的含义可以归结为： 大数据是人类认知世界的技术理念，是在信息技术支撑下，利用全新的数据分析处理方法，在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程，其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘，并发挥其作用。 有人说世界的本质就是数据，在当今充满数字化数据的时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的海量数据，为了在数据中理解信息内容，发现信息与信息之间的关系，人类从没有像今天这样对数据有那么深刻的认识，实际上，我们应该重新认识数据的特征：（1）海量的数据规模（Volume）。具有当前任何一种单体设备难以直接存储、管理和使用的数据量，大数据中所说的“大”也包括数据的全面性。 （2）快速的数据流转和动态的数据变化（Velocity）。数据会随着时间和环境发生变化。

（3）多样的数据类型（Variety）。刻画特定事物特征或规律的数据是以多种形式存在的。 （4）巨大的数据价值（Value）。数据就是资源，许多看似杂乱无章的数据，其潜在蕴含着巨大的价值，数据的价值是由不同的应用目的而体现。 （5）智能化数据挖掘（Intelligence）。无论数据有多少，还是以何种形式呈现，人类要想从数据中发现事物的真相，必须应用全新的方法分析数据，以得到有价值的信息。

新大陆股票行情分析

新大陆(000997)股票分析 日期：2015-04-08新大陆(000997) 近两周内缺乏资金关照；从一天盘面来看，盘中抛压仍大。最近几天股价短线正在下跌，不宜抢反弹；该股近期的主力成本为36.89元，股价脱离主力成本区，可密切关注；股价跌破43.98元，周线有形成下跌趋势可能；此股长线看仍是牛市； 新大陆(000997)量价分析 天数量价配合度状态涨跌幅5日平均涨幅度5日平均成交量增减幅 5日波动0.104 放量上涨7.46% 1.68% 16.09% 新大陆(000997)活跃度分析 天数波动率上榜次数描述同期涨跌幅度活跃程度市场排名

新大陆(000997)成本分析 时间收盘价主力成本最近价与成本差幅度今日39.230 37.032 2.198 5.94% 昨日40.310 36.891 3.419 9.27% 五日前39.450 36.380 3.070 8.44% 十日前41.890 35.648 6.242 17.51% 二十日前37.540 33.377 4.163 12.47% 新大陆(000997)筹码分析 股票代码获利筹码套牢筹码相对波动 000997 61.46% 38.54% 148.45% 新大陆(000997)筹码变动 交易日期获利筹码套牢筹码价格 前一交易日59.16% 40.84% 15.95 前五交易日78.49% 21.51% 16.25 前二十交易日33.94% 66.06% 14.41 新大陆(000997)技术分析 时间综合技术评分技术评分市场排名提示今日66 1059 较强昨日67 23 较强五日前40 7 较弱十日前67 21 较强二十日前67 19 较强

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（V elocity）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（V eracity）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（A WS）、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A WS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，

数据结构概念名词解释大全

数据：是对客观事物的符号表示。 数据元素：是数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）。 数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field)。 数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构 集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。 线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。 树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。 图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。 逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。（算法设计） 物理结构（存储结构）：数据结构在计算机中的表示。（算法实现） 存储结构分为： 顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。 链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。 算法：对特定问题求解步骤的一种描述。 算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。 算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。 衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。 算法执行时间的增长率和f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n))，称T (n) 为算法的(渐近)时间复杂度 算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。

栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。入栈：插入元素的操作；出栈：删除栈顶元素的操作。队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目； 空串：零个字符的串；子串：；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。存储位置：LOC(i ,j)=LOC(0,0)+(b2*i+j)L 结点:包含一个数据元素及若干指向其子树的分支；结点的度: 结点拥有的子树； 树的度:树中所有结点的度的最大值；叶子结点: 度为零的结点；分支结点: 度大于零的结点 树的深度：树中叶子结点所在的最大层次森林：m棵互不相交的树的集合。 二叉树的性质： 性质1：在二叉树的第i 层上至多有2i-1 个结点。(i≥1) 性质2：深度为k 的二叉树上至多含2k-1 个结点。（k≥1） 性质3: 对任何一棵二叉树，若它含有n0 个叶子结点、n2 个度为2 的结点， 则必存在关系式：n0 = n2+1。 性质4: 具有n 个结点的完全二叉树的深度为?log2n? +1。 满二叉树：指的是深度为k且含有2k-1个结点的二叉树。 完全二叉树：树中所含的n 个结点和满二叉树中编号为1 至n 的结点一一对应。 路径长度：路径上分支的数目。树的路径长度：树根到每个结点的路径长度之和。 树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和，记作：WPL(T) =∑w k l k 带权路径长度最小的二叉树，称为最优树二叉树或赫夫曼树。 关键路径：路径长度最长的路径。

实时股票数据接口大全

实时股票数据接口大全 股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取: 1. http/javascript接口取数据 2. web-service接口 1.http/javascript接口取数据 1.1Sina股票数据接口 以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据 接口： https://www.wendangku.net/doc/9a17112746.html,/list=sh601006 这个url会返回一串文本，例如： var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92, 22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300, 26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32"; 这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。 0：”大秦铁路”，股票名字； 1：”27.55″，今日开盘价； 2：”27.25″，昨日收盘价； 3：”26.91″，当前价格； 4：”27.55″，今日最高价； 5：”26.20″，今日最低价； 6：”26.91″，竞买价，即“买一”报价； 7：”26.92″，竞卖价，即“卖一”报价； 8：”22114263″，成交的股票数，由于股票交易以一百股为基本单位，所以在使用时，通常把该值除以一百； 9：”589824680″，成交金额，单位为“元”，为了一目了然，通常以“万元”为成交金额的单位，所以通常把该值除以一万； 10：”4695″，“买一”申请4695股，即47手； 11：”26.91″，“买一”报价； 12：”57590″，“买二” 13：”26.90″，“买二” 14：”14700″，“买三”

大数据概念

大数据概念 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。 大数据分析 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。 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，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据技术