三個大數據
Ⅰ 大數據三個特點的是什麼
大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。版適用於大數據的技術權，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據具備以下4個特點：
一是數據量巨大。例如，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
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Ⅱ 企業必須避免的三個大數據錯誤
企業必須避免的三個大數據錯誤
如果企業改變它對大數據的想法，大數據會改變企業的思路。這聽起來有些像禪宗心印 （Zen Koan）。不過，這是獲得突破性見解的關鍵：你的眼光必須超越思想的限制，思考和詢問你希望從擁有的數據中得到什麼。
盡管如此，許多機構出人意料地沒有把這種新的思想應用到自己的大數據計劃中，結果導致嚴重的計劃失敗。
錯誤的想法，也就是「大數據的錯誤」，有三個主要方面。如果不解決這些錯誤想法，這些錯誤將直接導致一些欠考慮的計劃，不能提供有意義的商業價值。
錯誤1：從害怕失去機會的角度作出反應。由於害怕失去機會，許多機構倉促地實施大數據基礎設施項目，以避免落後。麻省理工學院《史隆管理評論》（MIT Sloan Management Review）發表的一篇調查報告指出，大數據的迅速流行導致一些大型企業的執行委員會向管理人員發出如下指令：「我們不知道大數據是什麼，但是，我們最好立即解決大數據的問題。」
這種下意識的反應已經導致出現一些無法實現的計劃，如盲目地建造Hadoop（分布式計算）集群，含糊的目標是用12至24個月的時間，沒有考慮如何幫助提高收入、節省成本或者提高競爭力的實際應用案例。這種倉促的決定顯然會使大數據計劃失敗。
錯誤2：把重點主要放在數量方面。本文作者Attivio公司產品營銷主管Mike Urbonas的同事Randy McLaughlin最近發現「大數據」這個詞彙有許多競爭的定義，這些定義限制了這個詞彙的實用性。例如，早些時候的定義讓「大」等於「量」。這個定義是不完善的，並且仍然在堅持。許多人仍然錯誤地認為大數據是Hadoop的同義詞。
這是一個問題，因為把重點放在量的方面將導致大錯誤。這是《哈佛商業評論》最近發表的一篇題為「更大的數據會導致更好的決策嗎？」的博客文章提出的警告。這篇文章的作者引述長期的研究結果稱，決策者經常為了提升自我或者證明現有的想法而有選擇地使用和解釋信息。僅僅增加數據量不會對目前常規的企業想法構成挑戰。
這也許是許多企業設法利用龐大的數據量，只有少數企業真正取得成功的原因。這個問題的解決方案不是重新制定一個決策過程，而是重新制定一個機構的戰略，不是把量作為主要技術重點，而是把管理多樣性作為重點！
錯誤3：沒有把重點放在信息的多樣性方面。《哈佛商業評論》那篇文章的作者還指出，「大量」實際上過時了；金融服務公司幾十年以來一直有大量的數據。目前真正新的東西是信息資源的多樣性。這些資源將產生新的商業見識。
這篇文章指出，多樣性的商業團隊比單一的商業團隊更有創造力；多種數據合並在一起會產生同樣的好處。因此，我們不能說數量大的數據會導致更好的決策，而是把使用新技術、處理過程和技能的許多點連接起來的多樣性的數據會導致更好的決策。通過一個統一信息接入平台，這些點的連接會迅速完成。
設想一下，把相關的和分析交易資料庫與客戶在社交媒體、網站、電子郵件、即時消息聊天和呼叫中心記錄等地方發表的喜歡或不喜歡的意見組合在一起，其結果是一個對客戶解決方案的真正的全方位的看法。這個客戶解決方案提供新的可執行的見解，在最大限度提升客戶服務、忠誠度以及成功的追加銷售和交叉銷售的同時減少客戶流失。這是大數據多樣性的業務轉型的力量。
重要的是需要指出，越來越多的證據表明，開始獲得真正的改變游戲規則的回報的機構認識到，這是通過管理多樣化的信息實現的。例如，上述大數據調查報告指出，受訪的大企業都談到管理各種數據和集成多種來源的信息。這是企業使用大數據的重點。這包括使用非結構化數據。
因此，如果你的機構還沒有探索把管理多樣性數據作為大數據商業價值的主要推動因素和技術重點，你的機構現在要在競爭對手採取行動之前把這個工作擺正優先的位置。
Ⅲ 什麼是大數據它有哪四個基本特徵
簡言之，大數據源是指大數據集，這些數據集經過計算分析可以用於揭示某個方面相關的模式和趨勢。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。
大數據的特點：數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。
大數據的5V特性：
Ⅳ 大數據三個方向哪個好
大數據方向的工作目前分為三個主要方向:
01.大數據工程師
02.數據分析師
03.大數據科學家內
04.其他（數據挖掘本容質算是機器學習，不過和數據相關，也可以理解為大數據的一個方向吧）
根據適合自己的來做選擇才是最好的！
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Ⅳ 大數據發展必備三個條件
大數據發展必備三個條件
大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展必備三個條件
大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。
IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟;另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心;各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台;IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎;另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值?」
整合與開放是基石
大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。
2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金;他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。
2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。
合作共贏的商業模式
隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平;其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」;第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。
未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢?過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢?這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。
不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害?如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害?在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。
大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。
Ⅵ 11.大數據時代的三個轉變,以及每個轉變的內涵是什麼
• 不是來隨機樣本，而是全體數據。自
以往，只是因為「世界那麼大」，我們無法獲得「全體數據」，或者獲取「全體數據」的成本太高，我們別無他法，只能選擇「隨機樣本」。現在，無論是數據存儲技術，還是數據處理技術，我們都具備了獲取「全體數據」的能力
不是精確性，而是混雜性。
當我們因為技術能力，能夠將全體數據作為觀察對象時，就不得不放棄精確性了，不是不想，而是成本上劃不來。
不是因果關系，而是相關關系。
因果關系雖好，但發現起來很難。世界瞬息萬變，沒時間等你。而相關關系是一種最為直接的預測方式，但是它必須建立在「全體數據」的基礎上，否則就難免「盲人摸象」。而現在，我們具備了這種能力
Ⅶ 大數據思維三個要點是什麼
1、數據的獲取，量一定是特別大，不是隨便弄一點數據就叫大數據
2、數據的清洗，怎樣找出真正有用的數據
3、對清洗後的數據進行分析，比如建模啊等等的
Ⅷ 如何從EXCEl選出每組記錄6個數據中3個較大數據
公式為：
=LARGE($A2:$F2,COLUMN(A$1))
右拉下拉填充。
如圖所示：
Ⅸ 大數據分析的三個階段是什麼
數據分析的職位是由DJ Patil和Jeff Hammerbacher制定的，他們試圖稱呼數據組的同事們，而又不想因為稱呼而限制他們的能力。（because
of improper job title like business analyst or research scientist Building Data
Science Teams）
隨著大數據在驅動企業成功中越來越有決定性作用，數據分析也變得越來越受歡迎。然而，一些領導者對數據分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了
解，就像很多時候領導者不知道怎麼從大數據中抽取有用的信息，雖然很清楚的知道這些大數據是很可信的。他們的腳步落後了——他們的眼光在大數據的利用上其
實是模糊的。
大數據的性質是有他的三個特點（數據量大、種類多、處理速度快）決定的，數據分析的角色和作用理所當然是由大數據的性質決定的。當數據分析作用於大數據時，大數據必須身兼數職。意思就是數據分析在一個組織中扮演著多種角色和擔負著多重責任。
多種知識的掌握
為了解決數據量大的問題，大數據平台（例如：Apache Hadoop、LexisNexis
HPPC）要求數據是被整理過的。數據分析員應該具有大數據平台應用的全方位知識，這樣才能熟練的應用數據平台處理大數據。數據分析元應當具有以下知識：
1、了解大數據平台的框架，例如：DFS和MapRece，他們的編程框架提供強大的應用程序設計。這就意味著數據分析員還要有軟體構築和設計的能力。
2、精通大數據平台支持的編程語言，例如：Java, Python, C++, or ECL, 等等。
3、具有熟練的資料庫知識，特別是用到SQL語言的資料庫，像：HBase, CouchDB,
等等。因為大數據平台經常需要資料庫來存儲和轉換數據。
4、具有數學/統計學、機器學習、數據挖掘領域的專業知識。
一個企業的成功不是由數據量決定的，而是由能否成功的從大數據中發現和抽取有用的知識模式和關系決定的，然後用這些有價值的信息創造出有價值的產
品。統計學、機器學習和數據挖掘可以很好的用於理解數據和發掘數據的價值。自然，為了成功數據分析者必須具備這些領域的專門知識。會使用一些數據挖掘工具
或者平台（例如：R, Excel, SPSS and SAS）是最好的，可以《Top Analytics and big data software
tools》這本書。
5、熟練應用自然語言處理的軟體或工具。大數據的內容大都來自於文本文件、新聞、社交媒體和報告、建議書等等。因此了解和掌握至少一種自然語言處理軟體或工具對於做一個成功的分析者起著決定性的作用。
6、應用至少一種數據可視化工具。為了更有效的演示數據存在的模式和關系，能應用好數據可視化工具無疑是對數據分析員的一個加分。這里有20款數據可視化工具的鏈接。
創新——好奇
隨著數據變化速度的加快，經常也會有新的發現和問題出現，數據分析員應該對那些變化敏感、對新發現好奇，並且找出應對新問題的方法。他/她也要熱情的及時相互溝通，從新問題中探索新產品的思路和解決方案，成為產品創新的駕馭者。
商業技能
首先，數據分析員多元化的性質決定了數據分析員要好很強的溝通能力，在企業里數據分析員必須和不同的人溝通，其中包括：溝通和理解業務需求、應用程
序的要求、把數據的模式和關系翻譯給市場部、產品開發組和公司高管看。對於企業來說有效的溝通是及時採取行動應對大數據新發現的關鍵。數據分析員應該是能
聯系所有，很好的溝通者。
第二、數據分析員要具有良好的規劃和組織能力。這樣他/她才能巧妙地處理多個任務、樹立正確的優先順序、保證按時完成任務。
第三，數據分析員應該具有說服力、激情、和演講能力。才能引導人們基於數據的發現做出正確的決定，讓人們相信新發現的價值。數據分析員在某種意義上說是領導者，驅動產品創新。
所有這些大數據的性質決定了數據分析員該具備的技巧和他們在企業中扮演的角色。
Ⅹ 三個大數據迷思與八個大數據實戰密技
三個大數據迷思與八個大數據實戰密技
1.忘掉大數據吧！如果大數據已經成為大家用數據的常態了，你何必特別講他出來呢？98年的時候互聯網是一個流行語，現在還有人會說他是流行語嗎？現在有很多電子商務公司叫做傳統電子商務啊，多悲哀啊，有人還以為電子商務是新東西的時候，已經有所謂的傳統互聯網公司。2.數據也只是創新決策其中一部分，他只不過是新工具，也不用把他想得這么萬能這么神。不是所有的問題都是數據問題，也不是所有的問題都是大數據問題，你就把他想成單純的工具使用，該用刀就用刀，該用槍就用槍，有些地方會比較適合使用數據，不用太神化他，太多的行外人把他講得很神，反而我們業內人不敢說得太神話，因為知道兌現不了。 3.不要為數據而數據。以前我們做一B2B的網站，客單價不停地掉，我們用很多數據方法去解決問題，但都沒有起色，有一天早上我覺得不對，我說我們不要看數據了，我跟工程師說，你在顧客進網站時問他：「你是幫自己買東西嗎？」結果有50％以上的人說對，你知道我花了半年的時間去尋找答案，這根本就是為了數據而數據啊，所以如果你今天很擔心大數據的問題，你不如去擔心將來有很多人會為了數據而數據 八個大數據實戰密技 1.不要說大數據，就說我們使用數據的時候到底我們知不知道這個背後數據的數據是什麼？如果我的判斷是對的，你要用什麼數據去證明我是對的？比如說今天氣象局說今天的溫度是12度，那我問說，過去來講這個環境中，他預測12度的正確的概率是多少？錯的概率是多少？這就是數據的數據，我要用一個數據之前，我一定會問，這個數據可不可信啊，可靠性是如何，沒有對數據的可靠性，你就先使用，你是盲目地使用，所以數據的數據是一個層面，決定可不可靠。 2.中小企業先用數據量化自己，再來談大數據。如何用好數據來量化自己？用數據理解自己，量化自己，我覺得在這個基礎上去思考我們有什麼東西是可以用大數據的？這樣會更有效。小企業應該去嘗試用數據量化決策，而不是大數據，沒大這件事，就是用數據做決策，其實公司本身內部有的數據問題很多的，像是大部分公司客服數據從來沒跟公司主要數據連上，因為很多公司的客服中心都在外部，所以這個數據他拿不到，他不知道消費者的反應，這個數據又無法跟你的經營數據做關聯，所以整個數據在一個中小企業裡面也是四分五裂的嘛，你在這個地方沒用好的情況下，你居然說你想用大數據，其實是有點難以理解。 3.數據案例很多會失敗都是因為蒐集數據歸蒐集，但蒐集起來之後這跟塬本的數據決策是沒有辦法合在一起的。這不僅線下會發生問題，線上也有這個問題，你可以問問現在管理首頁的人，他管理首頁有多少是根據數據去設計的，你不如問他們如果他們改版首頁，他們如何評估這個改版後的首頁是成功的？用什麼數據去決定？ 4.數據的刷新頻率是什麼？這個值非常關鍵。刷新得快不一定比慢好，有些地方要刷得慢一點。有些東西太敏感了，你刷新的數據不一定正確，比如你要買一個二十年的保險，就是很長遠的東西，或者你要做重大投資，在這個時候你應該去看歷史的穩定數據，如果今天你剛從電影院看完一部戲，你剛看完想吃麻辣火鍋，這秒鍾，你不需要猜他的歷史性格，你應該去猜他下個場景會是什麼，這個時候地點的數據非常關鍵。 5.真正的數據創新還沒出現，現在大部分的企業沒法串起數據、演算法和應用創新，沒有人既懂商業又懂數據，要抓到這種機會點的人極少，我算是，但是我只是電商和零售領域的專家而已。 6.數據的創新來自兩點：一、把不該再分裂的數據分裂；二、把兩個不該拼合的數據拼合。這會產生很大的力量，例如性別不是男就是女，這兩個東西應該再也不能分裂了，但在數據上我們可以說這個人的態度有三成很女生，有七成很男生，他的態度有男生的態度在裡面。有些數據已經是塬子了，但你一剖開發現不是塬子，還可以再分裂，在這個時候分出來的數據的破壞力或創意是很大的，你沒想過嘛，這對推薦引擎來講太關鍵了。商業的世界很競爭，當兩個敵對公司一結盟，像是根據開車數據調整保費，就是一個數據結合的創新案例。 7.我看到的大數據項目都是失望比較多的，很多大數據項目都還在實驗室，當這些東西到企業就不行了，企業需要准確，還有很多問題是要分場景化的。 8.數據分析師要量化自己的量化，這對我們這行很重要。我們整個行業最討厭什麼東西你知道嗎？你找一個人去准確算出一個東西，不難，但是六個月都准，很難，時間一長，就不準確了。時間一長，整個模型是用歷史數據建立出來的，當歷史數據變得越來越不重要的時候，這個模型就會變得沒那麼准確了，這個時候你就要改進你的演算法了。
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