大数据具体指什么，简述什么是大数据

1，简述什么是大数据

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。

简述什么是大数据

2，大数据是啥

大数据是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。大数据的五大特征：1、大量；2、高速；3、多样；4、低价值密度；5、真实性。

大数据是啥

3，大数据的含义包括什么哪几个方面

1、大数据可以用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。2、大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。3、大数据也称为巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。4、大数据的特点是数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据的含义包括什么哪几个方面

4，什么是大数据

简单说，大数据一般指数据多（一般多到人类要很费劲很费劲才能用计算机过一遍），而且常常不仅多，其中还大部分都没什么价值……大数据技术就是从这些大部分都没用的数据里找出有用的东西的技术。现在的发展，可能技术层面上谈不上有什么巨大的，算法似乎还是那些算法，只是应用层面上比较热乎，所以大家经常都愿意来谈一谈。一个词变热乎，经常并不是因为技术突破，而是因为观念突破，是其中蕴含的商业价值受到了产业界广泛的接受、认可和重视。大数据面临的主要问题（和挑战）是规模大到一定程度之后，“小数据”时可以轻松处理的问题常常会一下子变得寸步难行，于是各种工程上的决策往往都必须精打细算。以前“小数据”常常只关心算法的数量级就行，而大数据开始必须关心算法的时间常数（因为半年和一年常常有本质区别）、通讯复杂度（因为网络和硬盘经常太慢了）、以及是否能有效并行（因为添加机器数量常常是最容易的事情）。于是凡是常数太大的，通讯复杂度太大的，或者不能有效并行的算法，想要用在大数据上，常常必须重新设计。目前国内有不错的大数据工具，比如，大数据魔镜，一款很实用的大数据可视化分析工具。

5，什么是大数据要简单通俗点的解释

大数据就是海量的资料，这些资料来源于世界各地随时产生的数据

大数据(big data)，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。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...

学IT前景不错。 1、电脑行业需求量大，工作很好找，而且工作环境也不错。 2、电脑行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比较开放，也有利于以后自己发展。 3、学习电脑入手比较快，学习难度不是很大。 4、现在有些学校有一些技能加学历的政策 ,不过主要看你自己的选择，上大学虽说听起来好，但是很多大学生都是毕业即失业的，还不如趁早学习门技术，毕业就可以工作，选对了好的行业，以后的发展空也会很大的。可以去学习计算机网络，现在学网络就是不错的选择。

就是一个人每天所作所为产生的信息

首先，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。其次，做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。再者，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。

6，大数据是什么

大数据只是一个空洞的商业术语，就跟所谓的商业智能一样空洞无物。当然，这并不是说大数据没有意义，只是对于不同的人有不同的含义。A.对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签。就和前几年流行的 SoLoMo，这几年火爆的 P2P 一样，大数据是资本泡沫的催化剂。如今任何一家（移动）互联网公司都忙着把自己标榜为大数据公司，或者干脆说自己是一家数据公司。遗憾的是，大多数中国的互联网公司都是流量驱动的企业。与其说这些公司是大数据公司，不如说它们是数据采集公司。是的，每一家互联网公司都是数据公司，因为数据（Data）是比信息（Information）要狭隘得多的词汇。换句话说，任何一家 IT 行业的公司天然地都是数据公司。但是非 IT 公司同样可以是数据公司，例如房地产企业和汽车销售公司——毕竟他们优质低价地将顾客的信息转卖给任何感兴趣的个人或实体。遗憾的是，中国并没有几家 Pure-Play 的数据公司，因此中国不太可能出现 Palantir 这样伟大的企业。我不幸见过一两家国产独角兽企业的技术/数据负责人，他们似乎并不了解这家 CIA 投资的创业公司，但这并不妨碍他们把自己的公司定位为世界级的大数据公司。我可以臆测，国内这些独角兽企业的道德底线远远低于（为美帝情报机构服务的） Palantir，只是它们还没有足够的人才和技术来充分挖掘数据中的有效信息。对于大多数互联网公司或者工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算。计算的工具有很多，最常见的是 Map-Reduce，但是技术一直在演进，现在还流行 Impala、Spark、Presto 什么的。对于这些搞大数据的工程师而言，这是一个非常好的事情，因为要把这么多异构的数据和系统跑起来，需要很多人写很多代码，还需要有人来做运维。这么一个部门总得需要几十台机器否则还不如单机计算能力强，工程师也得有十来人。然后可能还需要数据分析师，否则这部门跟摆设也没什么区别。如果系统做得不错数据量也有了，总得配个数据科学家搞点数据挖掘或者机器学习什么的吧。所以大数据这件事情可以解决很多就业问题，毕竟很多上了规模的互联网公司都想搞大数据。但是对于消费者或者互联网所谓的“用户”来说，大数据却是另外一个意思。大数据的意思就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销。从理论上说，大数据公司通过搜集用户行为，可以更好地了解消费者的需求，增强用户体验。但是在实践上，这些所谓的智能推荐还停留在很初级的阶段，因此会有人在淘宝上搜索棺材结果在微博上不停地看到跟丧葬相关的广告。对于微博这样的公司，还意味着它会倾向于通过直接或者间接地暴露你的隐私来获得商业利益。据说，评价一家国内公司的大数据能力是跟被查水表的频繁程度正相关的。就目前而言，大数据对于终端消费者更多的是“被实名”。举一个例子，如果你在 Android 手机上使用 Facebook 账号访问某个 App，那么对不起，你在这个手机上的所有行为都有可能被 Facebook 关联到你真实的身份上。在这种能力上，国内的三巨头排序大概是 T > A >> B。所以最后这家公司的 App 特别流氓甚至超越了数字公司，如果你想帮帮这家公司就多用用他家的地图或者订点外卖。

大数据（big data），IT行业术语，是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，IT行业术语，是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。

7，什么是大数据

大数据(big data)，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。定义对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner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来适应海量、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范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。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。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、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。最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。它们按照进率1024（2的十次方）来计算：1 Byte =8 bit1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB全称：1 Bit（比特） =Binary Digit8 Bits = 1 Byte（字节）1,000 Bytes = 1 Kilobyte1,000 Kilobytes = 1 Megabyte1,000 Megabytes = 1 Gigabyte1,000 Gigabytes = 1Terabyte1,000 Terabytes = 1 Petabyte1,000 Petabytes = 1 Exabyte1,000Exabytes = 1 Zettabyte1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte1,000 Yottabytes = 1Brontobyte1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

现在互联网技术向生活渗透的幅度是很大的，未来只会越来越大，更多的页面需要有设计，更多的软件、小程序需要有程序员来做，各种各样的工作对人的需求量只会加大，互联网对社会的渗透面，渗透深度也只会加大。打开手机，打开电脑，能看到的所有的都是程序员做的，所以，计算机相关专业未来的发展还是很有前景

1、大数据（bigdata），IT行业术语，是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。2、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（低价值密度）、Veracity（真实性）。

大数据（big data），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。