2024-09-10
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
物联网技术：包括传感器技术、嵌入式系统、智能家居等方面的技术，大数据技术：包括数据采集、数据存储、数据分析等方面的技术，虚拟现实技术：包括虚拟现实设备、虚拟现实应用等方面的技术。
生活中的大数包括以下几种：人口数量 人口数量是生活中常见的大数之一。全球人口已经突破70亿，而在一些人口密集的国家，如中国、印度等，人口数量更是达到了数十亿。此外，城市的居民数量也常常是巨大的数字。以城市为例，中国的一些大都市常住人口就已经突破千万。
大数据可以通过各种方式来收集和分析数据，包括但不限于： 网络数据：通过搜索历史、社交媒体活动、电子邮件和即时通讯记录等来收集个人信息。 移动设备数据：通过手机或其他移动设备的GPS定位、应用使用记录、传感器数据等来收集个人信息。
大数据概念 大数据，或称巨量数据，指的是在传统数据处理软件难以处理的数据集合。这些数据通常具有数据量大、种类繁多、处理速度快和价值密度低的特点。大数据不仅包括结构化数据，如数字、文本等，还涵盖半结构化或非结构化数据，如社交媒体上的文本、图片、视频等。
大数据往往以多种形式产生，包括但不限于以下几种： 结构化数据：如数据库记录、Excel表格、CSV文件等，通常以数字、日期、文本等形式存在，是大数据的重要组成部分。 非结构化数据：如社交媒体帖子、图片、音频、视频等，形式多样，内容丰富，也是大数据的重要组成部分。
1、大数据的主要来源包括：A. 互联网数据：通过爬虫技术和网络爬虫工具自动抓取的公开数据，以及通过API接口和网络服务获取的数据。B. 传感器数据：来自各类传感器网络，如工业系统和设备中的温度、压力、湿度、振动等参数的数据。
2、大数据的来源主要包括以下几个方面： 商业数据。这主要来源于企业的各种业务系统和应用，如销售数据、采购数据、客户服务数据等。这些数据可以通过企业的内部系统记录和管理，从而得到大量的业务相关信息。这些商业数据通过数据分析能够为企业提供重要的商业洞察和业务价值。 社交媒体数据。
3、大数据分析的数据来源多种多样，包括企业或机构的内部和外部数据。具体分类如下：1） 交易数据：涵盖POS机数据、信用卡刷卡记录、电子商务交易、互联网点击量、“企业资源规划”（ERP）系统数据、销售系统数据、客户关系管理（CRM）系统数据、公司生产数据、库存数据、订单数据和供应链数据等。
直接来源获取 这是获取数据最直接的方式。包括通过调查问卷、实地观察、实验测量等手段直接获取数据。例如，在进行市场调研时，调查员会直接面向消费者发放问卷，收集消费者的意见和行为数据。在科学研究领域，研究者们会通过实验仪器进行实地测量，收集实验数据。
统计数据的来源可以分为两类：直接来源和间接来源。直接来源包括：调查数据：通过调查方法获得的数据；通常是对社会现象而言；通常取自有限总体。实验数据：通过实验方法得到的数据；通常是对自然现象而言；也被广泛运用到社会科学中，如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等。
数据来源主要包括： 官方机构或政府部门发布的数据； 调查研究获取的数据； 商业数据库中的市场数据； 学术研究中的科学数据； 社交媒体或在线平台用户生成的数据。详细解释 官方机构或政府部门发布的数据：这部分数据通常是权威且可靠的，涵盖社会经济、教育、医疗、环境等各个领域。
社交网络：社交网络平台是大数据产生的主要源头之一。用户在社交媒体上发布的状态、图片、视频、评论等信息，以及用户之间的互动行为数据，构成了庞大的数据资源。这些海量的用户生成数据可以用于市场分析、舆情分析等多个领域。 电子商务平台：电子商务平台是另一个重要的数据来源。
大数据的来源主要有以下几类：社交媒体平台。社交媒体作为人们交流和信息共享的主要渠道，产生了大量的数据。用户在社交媒体上发布的文字、图片、视频等信息，以及点赞、评论、分享等行为，都构成了大数据的重要组成部分。商业交易记录。
第三方数据服务：专业公司收集整理各类行业和市场数据，为用户提供付费订阅或报告，丰富多样但成本较高，适合对特定数据有深度需求的用户。 社交媒体数据：随着社交媒体的崛起，用户行为和言论成为研究新领域，但隐私问题和数据质量需要谨慎评估，适用于用户行为分析和网络舆情研究。
数据规模：大数据指的是规模庞大的数据集，超出了常规软件工具的处理能力，而小数据则指规模较小的数据集，可使用常规工具处理。 数据来源：大数据可源自多种渠道，包括传统数据库和企业信息系统，以及非传统来源如社交媒体和网络日志。相对地，小数据主要来源于传统数据源。
大数据和小数据的区别主要体现在数据规模、数据来源、数据处理和数据分析方法方面。数据规模：大数据通常指的是海量的数据，无法在一定时间内用常规软件工具进行处理。小数据则指的是数据规模相对较小的数据，可以使用常规软件工具进行处理。
大数据专注于预测分析，而小数据则侧重于解释现象； 大数据旨在探索未知，小数据则侧重于验证已知； 大数据关注的是变量间的相关性，小数据则专注于因果关系的研究； 大数据考虑的是整体趋势，小数据则更多地关注于局部样本； 大数据强调数据的感知和理解，小数据则注重数据的准确性和精确度。
对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，只有我们找到了好的数据来源，我们就能够做好大数据的工作。这句需要我们去寻找数据比较密集的领域。
大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
数据来源广泛：大数据集合的数据来源包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等多种渠道，数据形态也是多样的。大数据的处理和分析需要使用大数据技术，包括分布式存储、分布式计算、机器学习、数据挖掘等技术。大数据可以用于各种领域，如金融、医疗、电商、物流等，为企业提供了更精准的决策和更高效的业务流程。
应用程序：手机上的应用程序可以收集用户的浏览记录、搜索历史、点击行为等数据，以分析用户的兴趣和喜好。这些数据可以用于个性化推荐、广告投放等方面。 位置信息：手机可以通过GPS定位等技术，收集用户的位置信息，以了解用户的足迹和喜好。
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。 大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。
大数据分析的特点：数据规模巨大、处理速度快、数据来源多样化、价值密度低、实时性要求高。数据规模巨大 随着技术的发展和社会的进步，各行各业产生的数据量越来越大。
大数据分析的特点包括： 数据规模巨大：随着技术的发展和社会的进步，各行各业生成的数据量不断增加。大数据分析面临的一个主要挑战是处理海量数据，这些数据涵盖结构化数据，如数据库中的数字和事实，以及非结构化数据，如社交媒体帖子、视频和音频。
大数据分析的特点主要包括以下几个方面： 数据规模庞大：大数据分析的数据规模庞大，可能包括TB、PB甚至EB级别的数据。这意味着我们需要使用更强大的数据处理和分析工具来处理这些数据。 数据类型多样：大数据分析的数据类型多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
大数据的特点有海量性、高速性、多样性、易变性、价值潜力、处理的高效性等等。海量性 大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。高速性 在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。
价值密度低：大数据的另一个特点是其中价值信息的比例通常较低。这意味着在庞大的数据集中，有价值的信息可能只占很小的一部分。大数据技术通过复杂的算法和模型，能够挖掘出这些数据中的有价值信息。例如，在医疗领域，分析大量医疗数据可以帮助发现疾病的潜在规律，从而为临床决策提供依据。