认识大数据(一)

也谈大数据（一）记录中的世界

2015年9月24日孙波

今天去听了个讲座，关于大数据和云计算，主讲老师主要围绕大数据的一些基础和应用示例以及数据安全方面，有一点收获，有一点想法，很多老师没有提到的东西，还有些自己对大数据理解已经沉淀很久了，特此写下来。主要是关于大数据的认识。

一、大数据的概念

讲座上，老师讲的大数据概念，几乎和百度百科上的一样：大数据（big data），是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。然而这样的“大数据”对我们又有什么价值呢？我觉得，我们所提到的大数据，必须是以能从中挖掘出一定价值的，能指导我们现实生活作为前提条件的。

我理解的大数据有两个层面：

1、广义的大数据概念。

广义的大数据，就是“人类通过信息化手段将现实世界记录为数据的集合”。或者说，其本质是在人类世界目前的所有信息化系统下，产生的数据集合，这些数据汇集成一个映射现实世界的虚拟信息世界。这个虚拟信息世界的所有数据，即广义大数据，也就是说，广义的大数据有且只有一个。

2、狭义的大数据概念

狭义的大数据概念，是指围绕某一对象，以及某一时间范围进行考察，该对象在该段时间内通过各种信息化途径产生的数据的集合，称之为“大数据”。这里引入“对象”的概念，是建立在我前面提出的“大数据必须是有价值的”这一基础上的，要让大数据产生价值，就要有目的性的去挖掘、分析、统计，并为某些对象提供服务，就好像肉对狗有价值，草对羊有价值，考察对象至关重要。

二、三个世界

为了进一步阐述我的大数据观点，这里我提出“三个世界”的观点，所谓三个世界，是指“客观世界”、“记录世界”、“认知世界”

1、客观世界

“客观世界”指的是唯物主义理论中的世界，它不以人类的认知为界限，不为人类的意识所改变。是一个客观现实，不管人类是否探索到，或者是否了解，是否理解。

2、记录世界

“记录世界”可以说是数字化的“客观世界”，是人类在生产、生活过程中对“客观世界”的发现和有意或者无意的信息记录。一定程度上是对“客观世界”的信息化映射。

3、认知世界

“认知世界”是指人类对客观世界的认知，从而产生了一个在人类文明中的“世界”，

这个世界里包含了人类各个历史阶段各个层次的文明，从地心说到日心说，牛顿定律到相对论等等，也是指人类科学和社会意识形态中所理解的“世界”。“认知世界”是人类试图去探索“客观世界”，去理解“客观世界”的成果。通常“认知世界”是一部分人类专注于对“记录世界”的分析研究和归纳总结后产生的。

为了更好的说明这三个世界，我举一个例子。

描述1：孙波生活在地球上，地球上经常有火山喷发。

描述2：孙波每次打喷嚏都会写进日记。地球上每次火山喷发也都有人类记录。

描述3：若干年后，通过这些记录，人们有一个惊人的发现：孙波每打100个喷嚏，就正好会有一座火山喷发，于是科学家推导出这个理论：每当孙波打喷嚏的次数能被100整除，就会发生火山喷发。从此，每当孙波打90个喷嚏的时候，火山周围的村民就会搬迁或者躲到地下。

上面三个描述，描述1就是客观世界，描述2就是记录世界，描述3就是认知世界。虽然例子举得荒诞，但是人类文明就是在这样三个世界中轮转进步的，比如太阳历和月亮历的建立，看云、看日晕、看月晕识天气，等等那些古老的常识，就是通过对客观世界的观察记录，然后再在记录中分析总结，得出结论，人类对这些推导和理论，在一开始往往是知其然而不知其所以然的，新的研究会解答之前的疑问，却会带来新的问题。

事实上，人类科学文明就好比在剥一个由客观现实做成的洋葱，每剥开一层就是科学文明有一次进步，这个洋葱会越剥越小，但是永远剥不到核心，可以一直剥下去。

这个就像儿子问我的问题：“为什们蜻蜓低飞就是要下雨了？”，“因为下雨前气压低湿度大，飞虫翅膀湿了飞不高”；“为什么翅膀湿了就飞不高？”，“因为小水珠比较重！”；“为什么小水珠重？”，“因为水的密度比空气大！”；“为什么水的密度大就重？”，“因为万有引力，质量越大，引力越大！”，“什么是万有引力？”“……”。其实，当年劳动人民看到低飞的蜻蜓就知道要下雨，根本不知道后面这么多为什么。而万有引力也不是问题的终点，至少目前的相对论指出：万有引力的根本是质量对时空的扭曲。而即便是大名鼎鼎的“相对论”，我儿子也能大胆的问上更多个“为什么？”

三、记录世界的重要性

很多时候，人类对客观世界进行了记录，然后要在很久之后才能发现其中的规律，产生新的认知理论。因此，记录世界是人类主观意识下，对客观世界的映射，而其中蕴藏的秘密，或许等待着我们去发现。

如实、客观、标准化的记录，并且该记录可以长期保存，准确还原，这样的记录具有最大的价值。

四、“大数据”时代为什么现在到来

先让我们回到“大数据”的官方定义，以及它的特性，我们看到，大数据有以下几个特性：

容量（V olume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；

种类（Variety）：数据类型的多样性；

速度（Velocity）：指获得数据的速度；

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

真实性（Veracity）：数据的质量；

复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道；

大数据为什么现在到来？因为现在的人类技术让“大数据”有了存在的可能。

记得1997年的时候，我在大学念书，好友汪明写信告诉我，他买了一个4.3G的大脚硬盘，哇！4.3G啊，让我激动不已，那时候还是用10多张1.44M软盘装win95的年代，一张600M光盘里有200多个游戏，就像宝贝一样，我这个计算机专业的人家里，硬盘是540M 的，还分了C:D:E:F:4个区，现在人家居然买了4.3G的硬盘。

别的方面，我就不再讲一遍计算机的发展史了，知名的摩尔定律说明了一切。

据我所知，目前的大数据相关概念，其实很早以前就有了，当年我学过一门课程叫做“数据挖掘”。在某些时候，其研究的对象，就类似与目前的“大数据”，只是很多时候，供分析研究的数据仅限于专业领域，其复杂性，多样性和实时性不足，这一方面和“大数据”理论有偏差。

而互联网发展到大约2010年，智能手机把移动数据终端，GPS放到每个人的口袋里，这可以说是一个“大数据”理论的“奇点”。

回到那个我打喷嚏的故事中来，我每次打喷嚏都写在日记中，所以可能有一本包着塑料红书皮的《孙波日记》在我床头的抽屉里。而每次火山喷发，都有史料记载，然而，不同地方的火山喷发情况却分别独自记录在各地的某些科学家的书本上，有罗马文的，有英文的，有中文的……，这些记录都是对现实世界的记录，也共同组成了我理论中的“记录世界”。然而，《孙波日记》放在我的抽屉里，各地的火山记录也散布各处，这样的情况下，就算一万年，也不会有人发现“孙波每打100个喷嚏，就会有1个火山喷发”。

直到如今，信息化时代到来，各地的地质学家和历史学家把各自的火山喷发数据按照时间索引汇集成册，纂书一本《地球火山历史》然后发到互联网，同时，我把我的日记放到了QQ空间，再然后，孙波的一个学地理的网上好友无意间发现了这个惊人的规律：孙波每100个喷嚏就会让一座火山喷发。

补充说明，这个“孙波打喷嚏引发火山”理论，如果时间和实践证明这一理论可以指导现实，那么即便现在看似无厘头，但是背后一定有一个还不为人所知的科学。同样，如果之前的依据只是巧合，必然会在时间的考验中被检验，被否定。这是人类文明的发展规律。

如果说无意识的数据整合后，发现了新的规律，叫做“惊人的发现”，那么有意识的去融合多样化的、复杂的、巨大的数据去发现规律，得出总结，这就是“大数据应用”了。

五、数据融合是大数据的关键

信息化技术的日新月异，让很多不可能变为可能，催生了很多服务人类的专业应用，比如智能手机、汽车导航、网上购物、远程医疗、或者细化到目前智能手机上的各个APP，这些应用无时无刻都在运作，在它们运作的时候，都附属产生了数据，这些数据基本是标准化的，及时的，真实的。

汽车行驶的坐标、人们购买的物品、你的血压心律、等等都被保存在每个不同应用的数据库中。也就说，目前爆炸式增长的信息系统正在以前所未有的规模和各式各样的方式即时记录着我们的客观世界。如今是“记录世界”大爆炸的年代，“记录世界”就是广义概念的“大数据世界”。

各个应用虽然也能通过各自为政的数据信息中分析统计和数据挖掘，但是价值有限，于是，“大数据”被提了出来。从广义上讲“大数据”已经放在那里了，就看怎么应用了。

“孙波打喷嚏引发火山”的理论，是以时间线为基础，将火山喷发时间和孙波打100的整数倍喷嚏的时间作为融合点，研究分析得出的理论，试想，如果在《孙波日记》中忘记写日期，那么这个理论也就无从考证了。

所以，在大数据应用实践中，也就是狭义的“大数据”理论中，有一个考察对象的概念，该考察对象的某些属性，应该是融合数据的核心基础。举例来说，如果结合手机定位和淘宝购物两个不同系统的数据分析不同地区的人的购物习惯，那么考察对象就是人，而这两个系统必须有一个融合点，就比方说是身份证号，或者手机号，通过融合点，可以把两块本来不相关的数据融合起来，才能形成有价值的大数据，从而分析出，比如：上海人喜欢买鲜肉月饼，北京人喜欢买甜月饼。这个融合点类似于关系数据库的主键和外键一样，可以把两个数据表联合起来。

六、总结陈词

要总结的是怎么做“大数据应用”，为什么要加上“应用”，因为大数据本身已经存在了，且本身也不会自动产生价值，只有人们有意识的去融合数据、挖掘信息、并总结归纳，然后再用于新的领域起到指导作用，才会产生价值，这就是“大数据应用”。

要让大数据价值最大化我认为要做到以下几点

1、信息化系统数据规范的统一

虽然在“大数据”名词解释中称大数据是“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”，但是让“记录世界”的各项记录标准化，是更加有利于大数据融合的，前面说的，对什么地方的人的购物习惯的大数据分析就是基于身份证号码和手机号码的标准化。

2、客观记录尽可能多和真实的数据

比如淘宝系统，或者阳光太仓人才网。在开发设计系统时，用户什么时候下单，求职者什么时候应聘，数据记录中可以精确到日，也能精确到秒，可以保留ip地址信息，也能不保留。但是，如今的信息技术，让记录更加精确的数据的代价变得很小，有些数据，虽然以目前的眼光或者以割裂的方式来看价值不大，但是还是应该尽可能去记录，也就是说，在代价不大的情况下“记录世界”越详细越好，越有利于大数据的应用。

3、找到融合点产生新价值

我们知道，画一个坐标系，如果横坐标是时间，纵坐标是速度，记录数据呈现的斜率就是加速度。如果横坐标是时间，纵坐标是路程，那么记录数据呈现的斜率就是速度。类似的二维表在统计学上经常被使用，其实就是两组数据的有机融合，产生了一个对我们有价值的信息。在人力资源方面，比如学历+薪酬，年龄+工伤概率，籍贯+离职率，等等大数据融合，都能产生新的信息。要善于寻找融合点，很多看似无关的数据记录把他们融合起来，可以得出奇妙的信息。并且大数据的融合可以是多维的！

（注：“信息”指有价值的数据）

4、大数据挖掘的信息要发挥指导作用

孙波打喷嚏满100，就会火山喷发，这个理论在每次孙波打90个喷嚏就疏散居民的时候发挥了指导作用，产生了价值。同样，分析出上海人喜欢买鲜肉月饼，就能对筹建月饼厂，优化猪肉物流配送等方面产生指导作用。只有发挥指导作用的大数据才是有价值的，才是我说的大数据。

对于大数据的认识和理解

对于大数据的认识和理解 这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免 以后在人前谈论的时候不至丁成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明，态度决定一切，由丁自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平■也就不局0 经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。由丁学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立 起大概的知识框架。在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关丁大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关丁大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。可是对丁这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鸯却乂很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因，一是因为 大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查 阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似丁文献综述的报告，其实我很真诚的希 望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识大数据的一些相关理论： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：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。人们对丁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。” 业界（IBM最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V（量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity）,或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P （1000个T＞、E （100万个T）或Z （10亿个第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的

对大数据的认识

对大数据的认识 很多时候，我们潜移默化的进行着某种行为或按照我们的经验来辨别某件事物，那些微不足道的东西构建了我们的生活和生命，大数据，是将我们及我们所在世界的人和物的习性和经验进行数字化整合，从而指导我们更加便捷地生活、生产。 社会文明的进步在于经验的传承，在以往传承的过程中会因为时间、空间的因素导致许多优秀的经验流失，那么，大数据时代来了，大数据可以将物种起源的过程记录下来并总结出来，然后形成一个甚至比一加一等于二还要简单的公式，然后大家通过这个公式谁都知道接下来会发生什么。 以前我们要了解市场，可能会去做市场调查，然后进行数据整合，接着数据分析，最后得出指导性意见。现在或许我们只需要发个帖，然后就有一大堆指导性意见可供参考，这就是数据整合的成果，这就是大数据的力量：大量、高速、多样、价值、真实性。一个人的力量终究有限，一群人的力量就蔚为可观了，而大数据是以整个社会的力量来做事。善于利用大数据，就相当于随手握着一根杠杆，即使不能撬动地球也能顶起自己的“帽子”。 大数据对于企业的应用例子已不胜枚举，在建筑行业里，上海已率先使用IBM，而且规定超过2万平的建筑必须使用IBM；在电商行业里，各大网站后台对于每件商品都有浏览量、销售量甚至评价统计；在金融行业里，更要实时掌握社会平均利润率以控制各项利率；在财会行业里，我们要掌握实时数据变化来更好地做出决断。 对于目前的我们来讲，建立企业大数据部门是一项挑战，挑战我们的以下几个方面：一、我们要通过大数据达到什么样的目的；二、如何收集数据；三、如何分析数据；四、数据成果的使用范围等。这是对我们的考验，更是我们的机遇，做成并维护好大数据系统，将令我们受益终身。 这是一次超越时空的伟大变革，这是一次破茧而出的奋发新生。这是社会发展的必然结果，也必然因此而改变世界。

大数据认识报告

浅谈大数据认识 —王小丽 从入学的第一天就一直在好奇大数据[1]是什么？是新兴的技术？还是跟风的乌托邦？ 最开始我只是浅层次认为大数据就是很大的数据，只要满足：数据量大、速度快、数据多样性、数据密度低等特征的数据[2]。 在经过这一年的书本学习，老师讲解，参加各种大数据峰会、座谈交流，大数据论文调研，公司大数据部门的实习后，我发现大数据不只是一个单一的名词，它更是一种技术、应用、挖掘潜在价值趋势的表象或特征而已。 为了更全面地认识大数据，我认为应该从理论、技术、实际应用这三方面来学习。 一. 理论认识 理论是认识的必经途径，也是快速认识的基础。 1. 名人的见解： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。”。其实也可以看出。大数据的诞生是信息技术发展的必然结果，是不可避免的。 IBM 最早将大数据的特征归纳为4个“V”（量V olume，多样Variety，价值Value，速Velocity）。但这并不能说明大数据的真实特征，它还应该包括：分析、存储、技术、复杂等特征。 维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》[3]一书中坚持认为大数据的思维应转变：1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。 我很认同阿里巴巴的王坚也曾说过的一句话：“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”因为大数据的正真价值在于创造。

2. 大数据的价值： 大数据的核心价值就是充分地挖掘出有用的信息，通过这些信息可以获取更大的利润，实现数据增值[4]。因此，得数据者得天下这句话是很有道理的。譬如，春节期间在智能交通实验室做的油耗模型建立的项目中，如果没有数据，我们能从数据中发现汽车的速度、机动车比功率和油耗之间存在着某种微妙的关系，进一步说，没有发现这层关系，我们又怎么对车辆的耗油建立预估模型。如果没有模型，又怎么把这项发现加以推广应用，创造价值。 因此，未来在大数据领域最有价值的两种事物：：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海[5]。 3. 大数据当下的应用 ●大数据可以帮助智慧城市的建设[6]。 ●帮助电商公司向用户推荐商品和服务，提高公司受益 ●在社交网络上更精准的推荐好友，用户所需信息。 ●使医疗行业更加便捷、智能 虽然这些应用会提高用户的满意度和生活的价值。但是，数据是把双刃剑， 有利有弊。在数据共享的同时也无形中也泄露了个人的隐私，容易遭受攻击。因此，数据安全问题也是大数据面临的一大难题[7]。 二. 大数据技术 可以说，大数据之所以如此快速发展，源于技术的支持。 具体有什么技术和大数据密切相关？毫无置疑，就是我们经常说的云计算。在云计算中分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术等都极大支持了大数据，也促使了它的发展。但是云计算和大数据也存在区别：云计算改变了大数据，而大数据改变了业务层，两者的目标受众不同。

大数据认识

大数据认识 班级：B200216电商本科2 姓名：陈家玮学号：20021624 一 大数据（big data），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。 大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 层面 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。 价值 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 趋势 趋势一：数据的资源化 何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。 趋势二：与云计算的深度结合 大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

认识大数据(一)

也谈大数据（一）记录中的世界 2015年9月24日孙波 今天去听了个讲座，关于大数据和云计算，主讲老师主要围绕大数据的一些基础和应用示例以及数据安全方面，有一点收获，有一点想法，很多老师没有提到的东西，还有些自己对大数据理解已经沉淀很久了，特此写下来。主要是关于大数据的认识。 一、大数据的概念 讲座上，老师讲的大数据概念，几乎和百度百科上的一样：大数据（big data），是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。然而这样的“大数据”对我们又有什么价值呢？我觉得，我们所提到的大数据，必须是以能从中挖掘出一定价值的，能指导我们现实生活作为前提条件的。 我理解的大数据有两个层面： 1、广义的大数据概念。 广义的大数据，就是“人类通过信息化手段将现实世界记录为数据的集合”。或者说，其本质是在人类世界目前的所有信息化系统下，产生的数据集合，这些数据汇集成一个映射现实世界的虚拟信息世界。这个虚拟信息世界的所有数据，即广义大数据，也就是说，广义的大数据有且只有一个。 2、狭义的大数据概念 狭义的大数据概念，是指围绕某一对象，以及某一时间范围进行考察，该对象在该段时间内通过各种信息化途径产生的数据的集合，称之为“大数据”。这里引入“对象”的概念，是建立在我前面提出的“大数据必须是有价值的”这一基础上的，要让大数据产生价值，就要有目的性的去挖掘、分析、统计，并为某些对象提供服务，就好像肉对狗有价值，草对羊有价值，考察对象至关重要。 二、三个世界 为了进一步阐述我的大数据观点，这里我提出“三个世界”的观点，所谓三个世界，是指“客观世界”、“记录世界”、“认知世界” 1、客观世界 “客观世界”指的是唯物主义理论中的世界，它不以人类的认知为界限，不为人类的意识所改变。是一个客观现实，不管人类是否探索到，或者是否了解，是否理解。 2、记录世界 “记录世界”可以说是数字化的“客观世界”，是人类在生产、生活过程中对“客观世界”的发现和有意或者无意的信息记录。一定程度上是对“客观世界”的信息化映射。 3、认知世界 “认知世界”是指人类对客观世界的认知，从而产生了一个在人类文明中的“世界”，

对大数据的心得体会

对大数据的心得体会 早在XX年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。XX年，全球数字规模首次达到了“ZB”级别。XX年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。XX年底，中国手机网民超过 6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。有两个重要的趋势使得目前的这个时代与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据

以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 大数据的概念 大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。 数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。 对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息，例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提

认识大数据(一)

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也谈大数据（一）记录中的世界 2015年9月24日孙波 今天去听了个讲座，关于大数据和云计算，主讲老师主要围绕大数据的一些基础和应用示例以及数据安全方面，有一点收获，有一点想法，很多老师没有提到的东西，还有些自己对大数据理解已经沉淀很久了，特此写下来。主要是关于大数据的认识。 一、大数据的概念 讲座上，老师讲的大数据概念，几乎和百度百科上的一样：大数据（big data），是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。然而这样的“大数据”对我们又有什么价值呢？我觉得，我们所提到的大数据，必须是以能从中挖掘出一定价值的，能指导我们现实生活作为前提条件的。 我理解的大数据有两个层面：

为了进一步阐述我的大数据观点，这里我提出“三个世界”的观点，所谓三个世界，是指“客观世界”、“记录世界”、“认知世界” 1、客观世界 “客观世界”指的是唯物主义理论中的世界，它不以人类的认知为界限，不为人类的意识所改变。是一个客观现实，不管人类是否探索到，或者是否了解，是否理解。 2、记录世界 “记录世界”可以说是数字化的“客观世界”，是人类在生产、生活过程中对“客观世界”的发现和有意或者无意的信息记录。一定程度上是对“客观世界”的信息化映射。 3、认知世界 “认知世界”是指人类对客观世界的认知，从而产生了一个在人类文明中的“世界”，这个世界里包含了人类各个历史阶段各个层次的文明，从地心说到日心说，牛顿定律到相对论等等，也是指人类科学和社会意识形态中所理解的“世

界”。“认知世界”是人类试图去探索“客观世界”，去理解“客观世界”的成果。通常“认知世界”是一部分人类专注于对“记录世界”的分析研究和归纳总结后产生的。 为了更好的说明这三个世界，我举一个例子。 描述1：孙波生活在地球上，地球上经常有火山喷发。 描述2：孙波每次打喷嚏都会写进日记。地球上每次火山喷发也都有人类记录。 描述3：若干年后，通过这些记录，人们有一个惊人的发现：孙波每打100个喷嚏，就正好会有一座火山喷发，于是科学家推导出这个理论：每当孙波打喷嚏的次数能被100整除，就会发生火山喷发。从此，每当孙波打90个喷嚏的时候，火山周围的村民就会搬迁或者躲到地下。 上面三个描述，描述1就是客观世界，描述2就是记录世界，描述3就是认知世界。虽然例

浅谈对大数据的看法

浅谈对大数据的看法 大数据与大脑有相关性。大数据在日常生活中已经开始应用广泛，它的本质不是传统的数据统计带来的简单的因果关系，而是数据的相关关系。在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心。这让人自然会想到大脑的功能，每个人的思维就是一个大数据处理体系，如果有的人擅长去寻找不同事件之间发生的因果关系，那么这个叫做因果错觉，因果错觉容易发生在女性身上，因为女性因性格敏感等特点，会不自觉的将事情发生的结果，采用自己主观判断来归因，但事实上，事情之间的相关关系才是真正的关系。人的思维体系中，相关关系更加重要，相关关系代表调取大脑中的既往相关经验，来处理眼前的事情，更加客观。 大数据将开启一次重大的时代转型。信息广速度快，是很好，可是这不是最重要的，最重要的是不要让数据无处不在。大脑就像数据仓库，在数据充满我们的大脑、生活、生命中时，如果不去清理，不去遗忘，很容易一脑子浆糊，身心不舒畅。任何环境下我们都需要在纷繁的情况里简化问题。 这时自然会产生疑问：怎么删除？在这个信息碎片化的时代，如何做一个自我的搜索和过滤器，最好做成一个芯片，安放在我的手腕处皮肤下，这样，我就可以快速的找到我想看到的东西，忽视噪音，更加直接的去感受和了解自己。因为路径缩短，我便可以将时间放长，慢慢的去体会和感受。 当然芯片是个玩笑，出色的信息提取能力能够促进一个人的决策，一个人的一念一息及多年慢慢形成的价值观才是做选择的依据。你是不是有和我一样的经历，上千张照片中，删还是不删是个问题。怎么确定保留哪张，根据什么原则，每个人都有不同的原则，有的人认为，人最全的一定要留，有的人认为背景全的一定要留，有的人认为留表情最好的，有人认为留姿势最美的，甚至有的认为没对好焦距的朦胧的才是最有意境的。而我应该最清楚我怎么筛选，艺术家罗丹说，“雕像就在那块石料里，我只是将那些不要的东西去掉了。但是要知道雕像到底是什么，只有我自己才明白我自己到底要雕什么。”看书也是一样，书籍能使一个人瞥见这个世界的一角。是你自己选择去瞥见哪一角。 从心理学的角度，做出选择，同时意味着舍弃其他的可能性，这是一件异常困难的事情。造成这个困难的无非是“利”、“弊”两个字，但因利弊两个字背后掺杂了太多的心理变量，因此难倒了古往今来多少英雄好汉。为了有能力更好的进行抽象的思考和决策，挑战自我，不妨尝试一下删删删删的效果。 日本可能因为资源集中而紧缺，一直很倡导简生活，最近很流行的一位日本女士所著的一本书《断舍离》，将人身边的外物采用各种方式进行清理，代表对内心的一种扫除力，从而保持一种简约清爽的生活态度。还有很多其他方式对生活进行删减，看网上写过一个训练，基本要求为整天不语，不带手机，不带手表，

对大数据的理解与看法(结课论文)—王继锋15321050

对大数据的理解与看法 知行1501 15321050 王继锋首先我们要明白大数据是什么？大数据（big data），是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。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）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：V olume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Value（价值）。对于“大数据”（Big data）研究机构给出了这样的定义：“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的海量、高增长率和多样化的信息资产。根据维基百科的定义，大数据是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。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”。 由此可见，大数据在现实生活中有着很大的用处，他能带动产业的发展，优化市场营销模式，创造出前所未有的价值，发现人们很难察觉到的机遇。那么，大数据有什么具体的应用呢？ 据显示，17%-18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。

PayPal 联合创始人兼CTO Max Levchin 认为：“受孕困难说到底是一个信息问题。大多数妇女如果能更好地掌握自己排卵周期，更好地读懂自己身体发出的各种信号。她们怀孕的几率会大很多。”于是Levchin 想借助大数据和移动互联网来解决这个困扰夫妇的实际问题。 在近日的D11 大会上，Levchin 展示了其打造的助孕应用Glow。通过Glow，妇女们能够记录和跟踪与怀孕有关的各种重要身体信号，包括月经周期、晨温、上一次性行为时间、体重、心理压力，当然还有最重要的宫颈粘液稠度。具体Glow 是如何助孕的，女生们可以参考其官网的FAQ页面。这里就不多解释了，还是有些害羞哈。Glow 目前正在等待App Store 的审核。 怀孕是两个人的事，不孕自然男人也脱不了干系。Levchin 表示，未来还会推出记录和跟踪男性身体信号的应用。而目前，丈夫也是可以使用Glow 来记录自己对妻子的观察数据。 录入数据之后，Glow 内置的算法能够推算出可能的受孕时间。想造人的夫妻就可以赶紧利用这个时间，而不想要拖油瓶的夫妻则最好尽量避免这个时间。另外，在预测准确率方面，Levchin 表示，随着用户的增多，Glow 的大数据技术能够提高准确率。 不只想做受孕预测，Glow 还想做一款金融工具。Levchin 表示，美国很多夫妻当遇到不孕不育问题都会寻求医疗帮助，但这笔数目不小的费用却没有纳入美国的医保体系，很多夫妻表示压力山大。对此，Glow 推出了一个“不孕不育公积金”的概念。每对有受孕困难的

带您认识大数据

带您认识大数据 本刊编辑部 “大数据”的由来 2008年9月4日，英国《自然》杂志刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据概念，该专辑对如何研究PB 级容量的大数据流，以及目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》等系列报告。 2011年以来，中国成立了大数据委员会，研究大数据中的科学与工程问题，科技部《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。业界普遍认为，2013年是中国“大数据元年”。 “大数据”的涵 【定义】 继物联网、云计算之后，“大数据”已迅速成为大家争相传诵的热门科技概念。“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体系。全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner将“大数据”定义为“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”。麦肯锡全球研究所给出的定义是：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围的数据集合。《互联网周

刊》则认为，“大数据是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”。国家信息中心有关专家将“大数据”广义地界定为，“我国现代信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合，是当代信息社会的数据资源总和，是信息时代的全数据，既包括互联网数据，也包括政府数据和行业数据。” 【属性】 随着大数据的发展，大数据的涵已不仅仅局限于技术维度，而是在演变过程中不断扩展，形成了一个语义更加丰富、维度更加多元的综合性的概念。 大数据是一类海量信息的数据集，是一项对海量数据进行快速处理并获取有价值信息的技术，更是一种新的认知世界和改造世界的思维方式和能力。大数据开启了一个以数据为基本元素的、以数据为战略资产的时代，在大数据时代掌握了数据就意味着拥有了核心竞争力。大数据时代让社会朝着更加个性化、化、自由化、开放化的方向发展。 1．“4V”特征 大数据在诞生之初仅仅是一个IT 行业的技术术语，业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的容特征。 一是数据体量巨大(Volume)。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，截至2012年，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB。IBM研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。当前，典型个人计算机硬

大数据概念

大数据究竟是什么？一篇文章让你认识并读懂大数据 在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据？ 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开： 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。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

浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识 光环大数据

https://www.wendangku.net/doc/c08907047.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速，大数据时代和人工智能时代的到来，为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记，图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖，其他学科有诺贝尔奖；诺贝尔时代没有计算机，后来有了计算机以后，大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖，这个奖就是图灵奖，现在全世界一共65个人得过图奖，姚期智教授，是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来，既给我们带来了便利，同时我们也面对一些挑战，有一部分职业岗位要被淘汰，同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。

对大数据的初步认识

对大数据的初步认识 大数据也许就是当今的互联网发展至今的一种现象，“大”字体现了海量的数据，但是真正理解大数据，就是挖掘数据潜藏的信息价值，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。 大数据的4个“V”，让我对它进行了初步的认识，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。如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。也就是Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实性）。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。 大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。 大数据的应用可以看出它的威力，如洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生；PredPol Inc.。

PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%；Express Scripts Holding Co.的产品制造。该公司发现那些需要服药的人常常也是最可能忘记服药的人。因此，他们开发了一个新产品：会响铃的药品盖和自动的电话呼叫，以此提醒患者按时服药； 大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 众所周知，企业数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。例如，通过学生对老师反应的教学质量，来对老师的教学质量做一个评估。还有，超市购物，对客户喜欢买什么，将他放在超市的里面，这样客户想要买就要走到里面，途中看到商品想要的，可以拉动其他商品的销售。所以，数据应该随时为决策提供依据。看看在政府公开道路和公共交通的使用信息这样看起来甚至有点晦涩的数据时会发生什么：这些数据来源为一些私营公司提供了巨大的价值，这些公司能

大数据时代下对数据的新认知

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/c08907047.html, 大数据时代下对数据的新认知 作者：殷悦 来源：《电子技术与软件工程》2017年第04期 摘要“这是最好的时代，这是最坏的时代，”随着信息时代的进步，近年来信息数据资源已经成为最宝贵的财富。我们正处在一个信息爆炸性增长的“大数据”时代的同时，数据的传播速度也远远超出我们的控制范围。大数据在政治、经济、文化都产生着深远影响，大数据时代也对我们提出了新的机遇和挑战。 【关键词】时代大数据影响机遇挑战 二十一世纪是信息的时代，是数据的时代也是各种新兴技术快速发展的时代。我们有幸生于这个伟大的时代，在享受着各种高新技术的同时，你是否有注意到其背后成千上万的数据带给我们的便利呢？自人类诞生之初数据就已经存在，而在几千年以后的今天数据已经越来越广泛的在生活中被运用和提及。清晨你被闹钟叫醒，每天闹钟都会根据你的睡眠质量切换不同的铃声，吃早饭时电视里智能推送的是你最喜爱的频道，上班的路上常常拥堵而你也不用担心因为导航通过分析路况为你制定了最佳路线，到达公司后电脑桌面上已经筛选好了一天需要完成的工作，下班后你去了超市为了了解货物的信息，你扫了二维码得知了食品的安全检验记录和消费者对它的评价……有这些听起来是不是很熟悉？因为这些场景都是我们今天生活中正在发生的。你无法回避也不得不接受的现实，我们每个人都已经不知不觉地卷入了这个“大数据”时代。 1 什么是大数据下的数据认知 “大数据”就是一种流量、存储量超级大（以TB计算）数据。谷歌地图街景（图片）是大数据，每一个微博用户在微博上产生的全部内容合起来作为一个整体是一种大数据，淘宝店主和每一位淘宝用户在淘宝这个平台上产生的所有信息作为一个整体是一种大数据，国内最大的搜索引擎百度里面所有的无数条的类目信息合起来也是一种大数据，这些都是互联网企业普遍存在的大数据。根据来源的不同大数据大致可分为如下几类： 1.1 来自于人 人们在互联网活动以及使用移动互联网过程中所产生的各类数据，包括文字、图片、视频等信息。 1.2 来自机 各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息。

对大数据的初步认识

一、大数据定义 大数据（big data），是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。 二、大数据特点 1、5V：大量、高速、多样、真实、价值 2、数据量大、属性丰富、关联性强、实时动态 三、大数据的常见类型 移动通信数据、电子商务数据、服务行业数据、社交媒体数据、智能刷卡数据、物联传感数据 四、大数据应用领域 1、领域：政府、商业、医疗、交通、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域等。 2、城市交通研究 大数据主要应用于公共交通服务、交通引导、物流调度优化等方面。

（1）针对公共交通服务方面，通过统计地铁系统中流动性的刷卡数据来判断地铁里面人群在不同站点的通行时间，从而指导乘客选择出行时间、购票方式，最小化乘客的花在公共交通上的时间和精力。根据出行数据估计了单个地铁站里面的拥挤状况，从而优化乘客的出行。 （2）对于智慧出行系统，利用出租车的轨迹数据来分析交通流量，并且为驾驶者设计最快行驶路线。 （3）关于货运交通，学术界也利用物联网大数据对货物运输进行实时监控、路线优化。例如，基于物联网采集到的运输车辆的数据，提出了一种远程智能监控系统，实时控制危险物品和车辆；基于物联网实现快速采集数据、实时传输，并对配送路线进行优化。 3、城乡规划应用 （1）利用公交卡、出租车、地铁刷卡的移动人流数据，来识别城市功能区和热点地区。 （2）出租车流分析，试图识别各项城市功能的比例。 （3）基于个人位置信息的人口流动联系，可以进行城镇化宏观研究，分析未来人口及城市人口的分布情况。 （4）利用微博信息的联系，反映城市之间的信息联系。 （5）利用人的活动地点信息、活动内容和路径，来分析居民的出行行为。

对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解

对于大数据的认识与理解 这学期选修了网络工程这门课程,当时就是抱着扫盲的态度选的这门课程,给自己定的目标不高,只需要对一些基础的概念与网络结构有些认识就可以,以免以后在人前谈论的时候不至于成为IT文盲,被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明,态度决定一切,由于自己刚开始设定的目标就比较低,所以注定能够上升到的水平也就不高。 经过这几周的学习,对计算机网络的基础知识与大致结构有了一个粗浅的认识。由于学生本身这方面的基础不扎实,知识结构在这方面比较薄弱,所以不能在技术方面进行深入的研究,只能对一些理论性的知识做一些了解与认识,建立起大概的知识框架。在学习过程中,魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻,关于大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣,越就是自己私下里做了一些阅读与查询(主要就是维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》与网络上查瞧的一些资料)。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了她人关于大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前,我发现身边很多人都提起过大数据,其中包括老师与同学。可就是对于这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鹜却又很难说的透彻,如果您问她大数据与您有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因,一就是因为大家对新技术有着相同的原始渴求,至少知其然在聊天时不会显得很“无知”,因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感,别人知道的东西我不知道,就会感到焦虑,无论这些信息对您有没有用;二就是在工作与生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了,所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样,虽然我希望能有些不一样,但就是自己实在欠缺IT这方面的知识,所以也只能查阅一些资料,翻阅了最新的专业书籍,在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似于文献综述的报告,其实我很真诚的希望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识大数据的一些相关理论: 最早提出大数据时代到来的就是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业与业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘与运用,预示着新一波生产率增长与消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少就是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也就是与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话:三分技术,七分数据,得数据者得天下。先不论这句话就是谁说得,但就是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证,都就是为了说明一个道理:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中,作者提及最多的就是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值,比如预测某地流感

大数据认识

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开： 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。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。 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。我将分别从云计算、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。我将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。

现在和未来 我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现： 大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督； 大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力； 大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物； 大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备； 大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格； 大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度； 大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本； 大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。 其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。 比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。” Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。 而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。

如何理解大数据word版本

如何理解大数据 大数据（big data），或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。在商业领域指的是所涉及的资料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。对于组织和个人职业生涯而言,成功的大数据项目应该都是一场成果显著的胜利。但如果优先顺序出错，那么大数据项目在实行伊始便注定将以失败告终。区分数据真实度（veracity）、可视化（visualization）以及价值（value）的优先顺序是成功的关键。 大数据项目中首要的挑战，基本上都会听到类似的回答：数据量（volume）、速度（velocity）以及多样性（variety）。这三个V俨然已经成为大数据的同义词。然而，面对合理的挑战时，大数据的长期性、战略性价值将不会通过这三个V来体现。前面提及的另外三个V才是成功与失败的分水岭。任何大数据战略如果未能包括或纳入上述的三个新V，那么大数据将无法引起企业的兴趣、列入企业优先考虑事项并成为真正的推动力量（无论是何种用例）： 真实度（veracity）。如果您的组织与大多数组织一样，已在保证数据可信度方面耗费了大量心血，引入大数据并不会将您过去在可信度方面的努力全盘废弃。大数据分析中的洞察见解必须是可信的，并且可依据这些洞见制定业务决策或发起活动。 可视化（visualization）。访问大数据是一回事，为企业整体资源消耗提供大数据服务则是另一回事。多样性固然重要，尤其是考虑如何向需要数据的各种人员提供数据访问和使用的时候。确保您不仅能向需要数据的人员提供大数据，而且重点关注如何确保通过高度灵活、可配置以及用户友好的可视化能力充分发挥大数据的潜能。 价值（value）。当您清楚表明并证实了投资对企业造成的影响之后，技术投资的理论便拥有了实践支持。专注于大数据方案将为您的企业带来的最终价值。创建一个令人信服的业务案例，说明大数据投资如何能够增加收入、改善效率、降低业务和IT运营成本、减小风险、提高客户满意度和忠诚度，或在战略上让您的企业从众多其他竞争对手中脱颖而出。这就是大数据从沙盒试行项目广泛应用到整个组织中的方式。 这其中不乏卓越者，湖南蚁坊软件搭建的大数据平台：蚂蚁工厂（Antfact ）完美的为3V:数据真实度（veracity）、可视化（visualization）以及价值（value）做了最好诠释。 大数据分析与处理方法介绍 众所周知，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？ 一、大数据分析的五个基本方面