2024-07-01
1、Broken、BadQuality、BelowSurface。Broken碎片化，即需要避免断续、注重时效性。BadQuality低质性，即需要提高数据质量、满足低容错性。BelowSurface隐匿性，即需要洞悉背后的意义。
2、Linux：学习大数据必须掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业水平，但必须掌握Linux系统的基本操作，能够处理实际工作中遇到的相关问题。SQL：大数据的特点是数据量大，所以大数据的核心之一就是数据存储。所以大数据工作对数据库的要求很高，甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。
3、通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。数据关系数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。
4、第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
5、数据核心原理 现如今，大数据已成为不可或缺的重要资源，因此必须树立基于数据的思维理念，用数据核心思维方式思考问题和解决问题，让数据说话，用数据说话。以数据为核心的理念反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础。然而，海量数据既给数据分析带来了机遇，也带来了新的挑战。
哈尔滨工业大学的数据科学与大数据技术专业是一个新兴且具有较强实力的专业领域。这个专业与计算机科学与技术专业同属于计算机科学与技术学院，隶属于国家重点学科“计算机科学与技术”，并于2017年获批，2018年首次招生。
哈尔滨工业大学（简称哈工大）的大数据专业是一个具有较高声誉和优秀教学资源的专业之一。以下是关于该专业的优势和特点：专业设置：哈尔滨工业大学的大数据专业通常设置在计算机科学与技术、软件工程等相关学院或学系。该专业涵盖了大数据技术、数据挖掘、机器学习、统计分析、数据库管理等领域的知识和技能。
好。教学质量好。哈尔滨工业大学的大数据专业是国内知名高校的专业之一，学校的师资力量和教学水平都是非常优秀的，教学质量有保证，是好的。就业前景好。大数据专业在当前的数字化转型时代具有非常广阔的发展前景，是未来的就业热门方向之一，有着广泛的就业前景和发展空间。
第一名。据哈尔滨工业大学招生部发布的招生学校介绍，截止至2023年2月6日，哈尔滨工业大学数据科学与大数据技术专业排名是全国第一名，并收揽省级、市场级等多种数据科学相关的奖项。哈尔滨工业大学，简称哈工大，校本部位于黑龙江省哈尔滨市，是由工业和信息化部直属的全国重点大学。
深入学习和研究数据科学、大数据技术等领域的前沿知识和技术。数据科学与大数据技术专业具有很好的就业前景和发展潜力，但也需要不断学习和更新知识，跟上技术的发展步伐。学生在选择该专业时，应该了解自身的兴趣和职业规划，并做好对数学、编程和统计学等基础学科的学习准备。
时序性（sequence）：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。关于工业大数据特征，就和大家分享到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。
工业大数据来源于工控网络和传感设备，具有实时性强、连续性、稳定性要求高等特点，需要采用可靠的数据采集、存储、管理的工具进行管理，另外涉及国计民生领域还要求整个平台安全可控。工业大数据分析的实时性要求高，动态控制困难，量化难度大。
数据体量大且多样。工业大数据的收集涉及众多生产环节，如设备监测、产品质检、物料追踪等，每个环节都会产生海量的数据。这些数据不仅规模庞大，而且类型多样，包括结构化数据（如温度、压力等传感器数据）、半结构化数据（如日志文件）、非结构化数据（如视频监控图像）。
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储 和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
大数据给智能服务提供了一种新的服务业态，这就是大数据可以给我们带来实质性的价值之一。企业要构建这样的产品监控数据中心，连接的设备不是10台、100台，可能百万台，千万台。要构建这样的数据处理平台，即所谓的工业大数据平台，需要大量的技术支撑，如，设备数据传输、设备数据存储、大数据分析。
1、工业大数据的特征之一是数据体量巨大。工业大数据产生于工业生产的各个环节，包括设备监测、生产流程记录、产品质量检测等，这些环节每时每刻都在生成大量的数据。由于现代工业的高度自动化和信息化，生产设备的智能化和传感器技术的广泛应用，数据收集的频率和精度都大大提高。
2、时序性：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。
3、工业大数据的特征主要表现为以下几个方面：数据体量大且多样。工业大数据的收集涉及众多生产环节，如设备监测、产品质检、物料追踪等，每个环节都会产生海量的数据。
4、产品大数据：产品大数据是工业大数据的根源与核心，但工业制造业领域涵盖十分广泛，行业种类繁多，产品种类数量庞大且仍在不断增长，如何规范产品大数据的定义与分类方法，建立规范的、属性明确的、可查询可追溯可定位的产品大数据，将是顺利应用工业大数据的前提。
5、大数据的特征之一是数据量大。随着信息技术的发展，互联网的规模不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中。由此数据本身也呈爆发性增长。真实 大数据的特征之一是真实性，即与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。