⑴ 關於大數據的特徵

數據量大，維度廣，冗雜，需要進行清洗

⑵ 關於大數據時代的名言

首先你得問題可能有點大，本人才疏學淺回答的可能會有些偏頗，我只能專以我的經驗來和屬你談談互聯網大時代幾個比較重要的詞句，也可以稱之為經典語句吧。
在互聯網時代，經典語句主要有以下這些：
1、互聯網思維，網聚人的力量
2、互聯網營銷，無營銷不銷售
3、粉絲經濟，得粉絲者得天下
4、用戶至上，客戶經濟時代已經一去不復返
5、體驗為王，用戶體驗不好的東西就沒有市場
6、免費策略，只有免費的還得有價值的，用戶才會覺得好
7、顛覆式創新，互聯網每個人都可能顛覆所謂的大佬，誰都可以成為時代的弄潮兒
8、互聯網時代，大數據營銷
以上這八個方面純憑借自己的經驗之談，簡單的對互聯網大時代一些具有經典意義的語句寫了出來，希望能夠幫到你，有什麼不明白的可以繼續提問，我也是互聯網愛好者，希望能一起探討互聯網的點點滴滴。

⑶ 關於大數據應用有什麼例子

大數據應用實例：

1、關能源行業大數據應用

計算居民用電量。

2、職業籃球賽大數據應用

專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況，然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據，找到對手的弱點。

3、保險行業大數據應用

集中處理所有的客戶信息。

⑷ 有關於大數據的廣告語

大數據（big
data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管內理和處理的數據集容合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）

⑸ 關於什麼是大數據技術

巨量資料(big data)，或稱大數據、海量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷娶管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用,形成的智力資源和知識服務能力。

⑹ 關於大數據的名言

年前，哈佛商業評論說數據科學家的是「二十一世紀最性感的工作」。但你知道做一個數據科學家意味著什麼嗎？來，我們先看看這些數據科學專家的名言。

Data scientists 「tend to be 「hard scientists」, particularly physicists, rather than computer science majors. Physicists have a strong mathematical background, computing skills, and come from a discipline in which survival depends on getting the most from the data. They have to think about the big picture, the big problem – DJ Patil, VP of Proct at RelateIQ

「數據科學家更傾向於是』硬科學家』 ，相對於計算機專業的，他們更像物理學家。物理學家有強硬的數學背景，計算機技能，並且來自一個靠數據吃飯的領域。他們需要從整體的角度思考，考慮比較宏大的問題。」–DJ Patil, Proct at RelateIQ的副總裁

「They need to find nuggets of truth in data and then explain it to the Business leaders」 – Rchard Snee Emc – See more

「他們需要從數據中找到有用的真相，然後解釋給領導者。」 – Rchard Snee Emc

「A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist and more Computer science than a statistician」 – Josh Blumenstock

「數據科學家是一個比計算機科學家懂更多統計學，比統計學家懂更多計算機科學的人。」 – Josh Blumenstock

「Data scientist is just a sexed up word for a statistician」 – Nate Silver

「數據科學家只是『統計學家』一個性感一些的名字。 」– Nate Silver

「Data scientists are involved with gathering data, massaging it into a tractable form, making it tell its story, and presenting that story to others」 – Mike Loukides, VP, O』Reilly Media

「數據科學家收集數據，把數據融入到易懂的形式中，讓數據講故事，並且把故事講給別人聽。」–Mike Loukides, O』Reilly Media的副總裁

「The data scientist was called, only half-jokingly, a caped superhero」 – Ben Rooney

「數據科學家曾經被譽為戴著披風的超級英雄（當然只是開個玩笑）」 – Ben Rooney

「Think analytically, rigorously, and systematically about a business problem and come up with a solution that leverages the available data」

「用分析的角度、嚴格、系統地思考業務問題，然後得出能夠影響這些數據的解決方案。 」– Michael O』Connell, TIBCO的高級分析總監

「Data Scientist = statistician + programmer + coach + storyteller + artist」- Shlomo Aragmon

「數據科學家=統計學家+程序員+講故事的人+藝術家。「 – Shlomo Aragmon

「They are half hacker, half analyst, they use data to build procts and find insights」 – Monica Rogati

「他們一半是黑客，一半是分析師，他們用數據來做產品、提出新見解。「– Monica Rogati

「A data scientist is someone who can obtain, scrub, explore, model and interpret data, blending hacking, statistics and machine learning. Data scientists not only are adept at working with data, but appreciate data itself as a first-class proct」 – Hillary Mason, Founder at Fast Forward Labs

「數據科學家是懂得獲取、清洗、探索、建模、解釋數據的人，還要融合入侵技術、統計學和機器學習。數據科學家不僅要處理數據，還要把數據本身作為一個五星產品。」– Hillary Mason, Fast Forward Labs的創始人

現在，這里有個來自Drew Conway 有趣的圖表，它解釋了數據科學家到底意味著什麼：

來看另一個簡單的圖。這是我自己關於整個數據科學過程的描繪。

那麼， 數據科學家都做些什麼呢？簡單來說，他收集數據、清洗、創建數據集、分析數據然後提出新觀點。他也嘗試用現有的數據預測未來，幫助業務提高產品、服務的質量、顧客粘性。更好的質量意味著更能取悅顧客、獲得收益。

這里有數據科學家最應該具備三個的特質：

1.一個優秀的數據科學家知道如何提出好問題

2.理解他手上的數據的結構

3.能夠很好地解讀這些數據

簡單來說，數據科學就是關於提出合適的問題，然後提出有意義的見解來指導正確的決策。

摘自：36大數據

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⑺ 推薦兩本關於大數據時代的書，謝謝。

市面上如今關來於大數源據的書，近20種。挑出這三本，是有理由的。不僅單本比較靠譜，講述得有意思，而且串聯起來，竟然有邏輯聯系，有互補，好像商量好了似的首先看巴拉巴西的《爆發》，在一個歷史故事的連續講述中，了解大數據的概念實質；接著看舍恩伯格的《大數據時代》，明白大數據理念和生活工作及思維變革的關系；最後翻翻塗子沛的《大數據》，看美國政府在大數據開放上的進程與反復，算是個案。如果能夠基本了解這三本的觀點，出門有底氣，見人腰桿直，不再被忽悠。

⑻ 大家推薦一本寫得好的關於大數據的書

兩本：
《大數據:正在到來的數據革命》 塗子沛
《大數據時代:生活、工作與思維的大變內革》 維克托•邁爾容-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 肯尼思•庫克耶 (Kenneth Cukier) (作者), 盛楊燕 (譯者), 周濤 (譯者)
嫌少再加兩本：
《刪除:大數據取捨之道》 維克托•邁爾-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 袁傑 (譯者)
《爆發:大數據時代預見未來的新思維》 艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西(Albert László Barabási) (作者), 馬慧 (譯者)

⑼ 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章

可參考下文9個關鍵字寫寫大數據行業2015年年終總結2015年，大數據市場的發展迅猛，放眼國際，總體市場規模持續增加，隨著人工智慧、物聯網的發展，幾乎所有人將目光瞄準了「數據」產生的價值。行業廠商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大數據公司已經投入大量資金研發相關技術，Hadoop供應商Hortonworks與數據分析公司NewRelic甚至已經上市。而國內，國家也將大數據納入國策。我們邀請數夢工場的專家妹子和你來聊聊2015年大數據行業九大關鍵詞，管窺這一年行業內的發展。戰略：國家政策今年中國政府對於大數據發展不斷發文並推進，這標志著大數據已被國家政府納入創新戰略層面，成為國家戰略計劃的核心任務之一：2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，大力促進中國數據技術的發展，數據將被作為戰略性資源加以重視;2015年10月26日，在國家「十三五」規劃中具體提到實施國家大數據戰略。挑戰：BI(商業智能)2015年對於商業智能(BI)分析市場來說，正由傳統的商業智能分析快速進入到敏捷型商業智能時代。以QlikView、Tableau和SpotView為代表的敏捷商業智能產品正在挑戰傳統的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT為中心的BI分析平台。敏捷商業智能產品也正在進一步細化功能以達到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。崛起：深度學習/機器學習人工智慧如今已變得異常火熱，作為機器學習中最接近AI(人工智慧)的一個領域，深度學習在2015年不再高高在上，很多創新企業已經將其實用化：Facebook開源深度學習工具「Torch」、PayPal使用深度學習監測並對抗詐騙、亞馬遜啟動機器學習平台、蘋果收購機器學習公司Perceptio……同時在國內，網路、阿里，科大訊飛也在迅速布局和發展深度學習領域的技術。共存：Spark/HadoopSpark近幾年來越來越受人關注，2015年6月15日，IBM宣布投入超過3500名研究和開發人員在全球十餘個實驗室開展與Spark相關的項目。與Hadoop相比，Spark具有速度方面的優勢，但是它本身沒有一個分布式存儲系統，因此越來越多的企業選擇Hadoop做大數據平台，而Spark是運行於Hadoop頂層的內存處理方案。Hadoop最大的用戶(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中運行著Spark。Cloudera和Hortonworks將Spark列為他們Hadoop發行的一部分。Spark對於Hadoop來說不是挑戰和取代相反，Hadoop是Spark成長發展的基礎。火爆：DBaaS隨著Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租戶架構開啟了DBaaS(資料庫即服務Database-as-a-Service)新時代，新的資料庫讓企業可以在單一實體機器中部署多個資料庫。在2015年，除了趨勢火爆，12c多租戶也在運營商、電信等行業投入生產應用。據分析機構Gartner預測，2012年至2016年公有資料庫雲的年復合增長率將高達86%，而到2019年資料庫雲市場規模將達到140億美元。與傳統資料庫相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可擴展性等雲計算特有的優點。

⑽ 有哪些關於大數據方面的期刊

《數據挖掘》就是