⑴ 我家的「大數據」800字作文

寫作思路：立意要新穎文章最忌隨人後，人雲亦雲，新穎的角度是作文創新的核心。立意新穎要求跳出陳舊的框框、不按順向思維、習慣思維或原有的心理定式進行立意構思，而是以獨到的視角去審視題目中所蘊涵的另類內容。

正文：

一年四季，桃花只盛開一次；一年有三百六十五天，而春天只有短短的三個月……數字可以用來對比，可以用來表達世間所有美好的事物。它觸摸不到卻能讓我們領略人間的溫暖與冷漠。當我們走進數據時代，你會發現世間冷暖，盡收眼底。

數據雖是生冷的數字，但它能折射出人間的冷暖。漫步於天地，沒有數據的世界一片茫然，它可以帶給我們准確的度量，可以讓我們知曉天下事。可以讓我們的生活更加豐富多彩，充滿生機。數據折射出人間冷暖。

數據提醒著人們過錯的同時。也反映出時間的冷酷無情。到了上世紀九十年代。長江里僅剩二百餘頭白鰭豚，到了1997年，這種身長六英尺左右的動物只剩下了十七頭。到了2004年，這種白鰭豚已經幾乎消失在人們的視線。

這一系列逐漸變少的數字無一不敲打著人們的警鍾，提醒著人們保護環境的重要性，這些數據反映的不只是人們意識淡薄，更是對人間冷酷無情的極大反射！生命如此脆弱卻被人類毫不留情地親手扼殺。這些直擊人心的數字是冷漠無情後付出的慘痛的代價，它時時刻刻都讓我們為自己的所做所為感到羞恥。

數字也會如陽光般輕柔，帶給我們溫暖。當你考試得了滿分，拿著卷子看至那鮮紅的數字，你會感到無以言表的快樂與激動：當賣水果的老大爺今天顧客滿員，多掙了一百元錢，看著那鮮紅的鈔票，就會感到幸福滿滿，生活幸福指數提高，經濟發展的進步，每項數據都那麼鼓舞人心，溫暖心靈。

數據有時就像烏雲上的陽光，他會帶你穿過層層阻礙，走向未知的世界。即使是很微小的事情，也會被數據折射幸福的光芒。

數據豐富著人們的生活，改變著我們的思維方式，彷彿離開了數據就會將自己陷入無邊的黑暗。古人也常常用數據描述著事物的發展，曹劌論戰中一鼓作氣，再而衰，三而竭；登高中萬里悲秋常作客，百年多病獨登台。

詩人們多運用數字誇張的手法表現內心情感，數字使他們的情感表達得更加淋漓盡致。作為新一屆高三生，我們每天也會看到許多數字，距離高考僅剩二百餘天，這將激勵著我們去女里奮斗，為了明天的輝煌而放手一搏！

數字如微風吹過，激起陣陣漣漪；數字如陽光拂過，留下絲絲溫暖，我們在這條數據時代的道路上走過，留下了我們的足跡，感受世間冷暖，感受著數據帶給我們的幸福生活。

⑵ 以大數據如何改變我們的生活寫1500字論文

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

當下我國大數據研發建設應在以下四個方面著力
一是建立一套運行機制。大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程，必須建立良好的運行機制，以促進建設過程中各個環節的正規有序，實現統合，搞好頂層設計。
二是規范一套建設標准。沒有標准就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標准，為實現各級各類信息系統的網路互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
三是搭建一個共享平台。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。
四是培養一支專業隊伍。大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。

⑶ 對大數據的理解，哪些是正確的

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？
大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

那我們身邊有哪些東西是大數據呢？
在生產生活中常見的有電信數據：通話數據、簡訊數據、手機瀏覽數據。銀行數據，微信聊天數據等。

最後，大數據能做什麼？
人們的生活離不開它，因為他在日常生活中發揮的作用逐漸加強。例如：用戶畫像，幫助人們制定個性化的需求，知識圖譜。人工智慧例如:谷歌的「阿爾法狗」在圍棋大賽中贏得、阿里巴巴的ET、網路的無人駕駛汽車等。數字貨幣，物聯網等。

⑷ 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。

⑸ 一起來聽聽數據分析師對大數據的認識

大數據現在越來越火，很多人對於大數據的認識也只停留在字面意思上面，但是並不是只有大數據這三個字所表達的意思那麼簡單，那麼數據分析師對於大數據是怎麼理解的呢？
首先說一下大數據的宗旨，大數據的宗旨就是經過分析的數據才具有價值 。大數據要發揮作用必須經過分析，這是由大數據的特性來決定的，大數據的特性指的是數量大、類型多、處理速度快、密度低決定的。大數據分析中必須能夠從單個數據中難以看出規律。因此，必須經過分析，針對高維進行降維，提煉大量低密度信息中的價值，才能發揮作用。
其次說一下大數據的目標，大數據的目標就是實現基於數據的決策與資源配置。大數據分析最終要實現科學決策，以信息對稱的有效資源配置為基礎。隨著大數據分析技術的發展，數據的來源渠道會越來越豐富，可分析數據結構從原來以數值為主的結構化數據發展到包括文本、視頻、音頻等多媒體數據。然而，信息不對稱是常態，在大數據背景下，迅速獲取分析更多輔助決策信息成為可能，因此決策目標可實現向最優的無限逼近，實現基於數據的「計劃」資源配置將更有效率。
然後說說大數據的關鍵點，大數據的關鍵點在於保證數據質量 。如果要發展大數據分析，必須先要保證數據質量。如果輸入的數據是錯誤的，那麼錯誤的輸入必然導致錯誤的輸出。如果沒有數據質量，一切都是浮雲。數據質量沒有保證，那麼數據分析就變得毫無意義。數據質量是一項耗時、費力的基礎工作。那麼如何保證數據的質量呢？一般來說，做好數據的採集和處理掉骯臟數據才能夠提高數據的質量，一般來說，數據分析中需要保證數據的相關性和低雜訊。獲取的數據不存在干擾因素才能夠做好去噪處理 。這樣才能夠讓數據分析的結果更加准確。
最後說一下大數據核心競爭力。大數據的核心競爭力在於數據分析人才的競爭。在大數據時代，數據作為一種資源已經不再是稀缺資源。現在各大企業網站已經積累了大量數據，但是缺乏的是對這些數據的分析人員。所以對於數據分析師的培養是十分重要的事情。
以上的內容就是數據分析師對於大數據的理解，希望這篇文章能夠幫助到大家理解好大數據，相信在不久的將來，大數據的研發會給人類帶來更高端的技術。

⑹ 你對大數據有哪些認識

"大數據"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。從數據的類別上看，"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。 亞馬遜網路服務（AWS）、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。 研發小組對大數據的定義："大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限"。 大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。

⑺ 如何正確認識「大數據」

大數據是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用 Volume、Variety、Value、Velocity來概括其特徵。
大數據的價值可以概括為「資源優化配置」。社交網路的通達更是彰顯了其價值，我們從數據中觀察到人類社會的行為模式，從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，提升產品和服務，有針對性地調整和優化自身。