如何以通俗易懂的方式准确解释大数据及其应用价值

麦肯锡公司提出了“大数据时代”：“数据已经渗透到当今的每个行业和领域，人们对海量数据的挖掘和应用预示着新一波生产力增长和消费者剩余浪潮的到来。 ”

找伴侣，有个外国极客，他抓取了约会数据**，根据地域、年龄、兴趣等一些指标，建立了以下3D模型，寻找真爱，回到毛潭; 例如，阿里巴巴使用Data Cube（他们的大数据产品）来完善消费与女孩乳房成正比的结论。

硅谷有一家做大数据财务管理的财富阵线，23andme提供个人基因组的“大数据”。

大数据的通俗解释是大数据，顾名思义，大意味着多、广，而数据就是信息、技术和数据，它们加在一起就是大量、广的信息、技术和数据。

那么，如何理解大数据，比如我们在浏览网页的时候，就一定有偏好，通过大数据分析会过滤掉一些我们不感兴趣的信息，对于我们呈现出更多有趣的内容，当然，这可能有点片面，或者说这更倾向于算法。

也就是说，只要一个手机号码，我们就可以知道一个人的大部分信息，比如家庭住址信息、家庭信息或病历信息，或者信用状况，这些都是大数据的产物之一。

更具体地说，例如，保险公司在理赔时，也会分析理赔信息是否存在保险欺诈; 也就是说，公司每年都会进行一次体检，这些信息会存储在医院的档案中，医院会通过大数据分析提醒你身体的变化和预防的方向。

当然，这些都只是大数据的残余，数据总是在不断更新和完善，大数据数据库就是收集数据、传输数据、存储数据再挖掘数据、分析数据、展示数据，这一系列步骤非常关键，但也离不开。

不仅如此，大数据和云计算也非常密切相关，例如，大数据的分布式存储和分布式计算是云计算的重要技术。

大数据有四个特征，分别是速度、多样化、海量、高价值和低密度，而快速是指互联网连接设备数量的增长，为我们带来了更高的数据处理速度。

多样化是指数据最多，春天的格式更多，包括搜索引擎信息、社交网络信息、通话记录等，这些都是大数据信息。

Victor Mayer Schönberg前瞻性地在书中指出，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维，大数据开启了时代的重大变革，并用三个部分来描述大数据时代思维、业务和管理的变化。

维克多最有见地的观点是，他明确指出，大数据时代最大的转变是放弃对因果关系的渴望，转而关注相关性。 也就是说，你只需要知道“什么”，而不是“为什么”。 这颠覆了人类几千年来的思维惯例，对人类的认知和我们与世界的交流方式提出了新的挑战。

本书认为，大数据的核心是**。 大数据将为人类生活创造一个前所未有的可量化维度。 大数据已成为新发明和服务的来源，并且更多的变化正在发生。

该书展示了谷歌、Microsoft、亚马逊、IBM、苹果、Facebook、Twitter和Visa等大数据先驱最有价值的用例。

比如，千百百人，千人万面，你搜索电饭煲，然后系统会向你推荐一系列的大米保护器，如果你在看某个品牌的大米保护，某个品牌会优先展示，它是根据搜索数据来判断个人需求和个人喜好来展示的。

大数据的主要特点：海量性、多样性、高速性和价值性。

大数据是指在一定时间范围内无法用传统软件工具捕获、管理和处理的数据集合。 通过大量的统计，我们可以了解每个人的喜好和需求，从而得到他们想要的东西，比如精准营销、信用分析、消费分析等。

数据科学与大数据技术：如何理解大数据时代？

总结。 技术发展也遵循量变到质变的规律，人工智能+物联网+大数据+云计算是四位一体的发展（时间有序，但近几年有实质性的技术突破），未来智能时代的基础设施，核心架构将基于这四个层次，这种社会演进趋势也很明显： 农业时代、工业时代、互联网时代、智能时代。

在这四位一体的智能技术链中，物联网以数据采集为重点，云计算以基础设施为核心，大数据技术为核心，人工智能为发展目标。

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大数据视角下的数据科学及其关键技术体系.

大数据学习应该勇敢地实践，而不是纸上谈兵。

技术发展也遵循量变到质变的规律，人工智能+物联网+大数据+云计算是毕明子四位一体的发展（时间有序，但技术上的实质性突破是近几年的），未来智能时代的基础将基于这四个层次，核心架构将基于这四个层次， 这种社会进化趋势也很明显：农业时代、工业时代、互联网时代、智能时代。在这四位一体的智能技术链中，物联网以数据采集为重点，云计算以基础设施为核心，大数据技术为核心，人工智能为发展目标。

收集大数据。 科技和互联网的发展推动了大数据时代的到来，各行各业每天都在产生大量的数据碎片

GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来测量。 在大数据时代，数据的收集不再是技术问题，而是面对这么多的数据，我们该如何找到它。

它的内部规律。

大数据的<>特征。 数据量大，数据类型多样，对实时性要求高，数据价值大。 大数据存在于各行各业，但很多信息和咨询都很复杂，我们需要搜索、处理、分析、总结、总结其深层次的规则。

<>大数据的挖掘和处理。 大数据不能由人脑计算和估计，也不能由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须采用云技术。

<>大数据的应用。 大数据可以应用于各行各业，对人们收集的海量数据进行分析和组织，实现信息的有效利用。 以这个行业为例，例如，在奶牛的遗传水平上寻找与产奶量的关系。

我们可以先扫描奶牛的整个基因组，虽然我们已经获得了所有的表型信息和遗传信息，但由于数据量大，这就需要利用大数据技术来分析比例。

是的，挖出主要基因。 这样的例子还有很多。