⑴ 关于大数据的特征

数据量大，维度广，冗杂，需要进行清洗

⑵ 关于大数据时代的名言

首先你得问题可能有点大，本人才疏学浅回答的可能会有些偏颇，我只能专以我的经验来和属你谈谈互联网大时代几个比较重要的词句，也可以称之为经典语句吧。
在互联网时代，经典语句主要有以下这些：
1、互联网思维，网聚人的力量
2、互联网营销，无营销不销售
3、粉丝经济，得粉丝者得天下
4、用户至上，客户经济时代已经一去不复返
5、体验为王，用户体验不好的东西就没有市场
6、免费策略，只有免费的还得有价值的，用户才会觉得好
7、颠覆式创新，互联网每个人都可能颠覆所谓的大佬，谁都可以成为时代的弄潮儿
8、互联网时代，大数据营销
以上这八个方面纯凭借自己的经验之谈，简单的对互联网大时代一些具有经典意义的语句写了出来，希望能够帮到你，有什么不明白的可以继续提问，我也是互联网爱好者，希望能一起探讨互联网的点点滴滴。

⑶ 关于大数据应用有什么例子

大数据应用实例：

1、关能源行业大数据应用

计算居民用电量。

2、职业篮球赛大数据应用

专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。

3、保险行业大数据应用

集中处理所有的客户信息。

⑷ 有关于大数据的广告语

大数据（big
data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管内理和处理的数据集容合，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）

⑸ 关于什么是大数据技术

巨量资料(big data)，或称大数据、海量资料，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娶管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。

⑹ 关于大数据的名言

年前，哈佛商业评论说数据科学家的是“二十一世纪最性感的工作”。但你知道做一个数据科学家意味着什么吗？来，我们先看看这些数据科学专家的名言。

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

“数据科学家更倾向于是’硬科学家’ ，相对于计算机专业的，他们更像物理学家。物理学家有强硬的数学背景，计算机技能，并且来自一个靠数据吃饭的领域。他们需要从整体的角度思考，考虑比较宏大的问题。”–DJ Patil, Proct at RelateIQ的副总裁

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

“他们需要从数据中找到有用的真相，然后解释给领导者。” – 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

“数据科学家是一个比计算机科学家懂更多统计学，比统计学家懂更多计算机科学的人。” – Josh Blumenstock

“Data scientist is just a sexed up word for a statistician” – Nate Silver

“数据科学家只是‘统计学家’一个性感一些的名字。 ”– 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

“数据科学家收集数据，把数据融入到易懂的形式中，让数据讲故事，并且把故事讲给别人听。”–Mike Loukides, O’Reilly Media的副总裁

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

“数据科学家曾经被誉为戴着披风的超级英雄（当然只是开个玩笑）” – 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、严格、系统地思考业务问题，然后得出能够影响这些数据的解决方案。 ”– Michael O’Connell, TIBCO的高级分析总监

“Data Scientist = statistician + programmer + coach + storyteller + artist”- Shlomo Aragmon

“数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家。“ – Shlomo Aragmon

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

“他们一半是黑客，一半是分析师，他们用数据来做产品、提出新见解。“– 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

“数据科学家是懂得获取、清洗、探索、建模、解释数据的人，还要融合入侵技术、统计学和机器学习。数据科学家不仅要处理数据，还要把数据本身作为一个五星产品。”– Hillary Mason, Fast Forward Labs的创始人

现在，这里有个来自Drew Conway 有趣的图表，它解释了数据科学家到底意味着什么：

来看另一个简单的图。这是我自己关于整个数据科学过程的描绘。

那么， 数据科学家都做些什么呢？简单来说，他收集数据、清洗、创建数据集、分析数据然后提出新观点。他也尝试用现有的数据预测未来，帮助业务提高产品、服务的质量、顾客粘性。更好的质量意味着更能取悦顾客、获得收益。

这里有数据科学家最应该具备三个的特质：

1.一个优秀的数据科学家知道如何提出好问题

2.理解他手上的数据的结构

3.能够很好地解读这些数据

简单来说，数据科学就是关于提出合适的问题，然后提出有意义的见解来指导正确的决策。

摘自：36大数据

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⑺ 推荐两本关于大数据时代的书，谢谢。

市面上如今关来于大数源据的书，近20种。挑出这三本，是有理由的。不仅单本比较靠谱，讲述得有意思，而且串联起来，竟然有逻辑联系，有互补，好像商量好了似的首先看巴拉巴西的《爆发》，在一个历史故事的连续讲述中，了解大数据的概念实质；接着看舍恩伯格的《大数据时代》，明白大数据理念和生活工作及思维变革的关系；最后翻翻涂子沛的《大数据》，看美国政府在大数据开放上的进程与反复，算是个案。如果能够基本了解这三本的观点，出门有底气，见人腰杆直，不再被忽悠。

⑻ 大家推荐一本写得好的关于大数据的书

两本：
《大数据:正在到来的数据革命》 涂子沛
《大数据时代:生活、工作与思维的大变内革》 维克托•迈尔容-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 肯尼思•库克耶 (Kenneth Cukier) (作者), 盛杨燕 (译者), 周涛 (译者)
嫌少再加两本：
《删除:大数据取舍之道》 维克托•迈尔-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 袁杰 (译者)
《爆发:大数据时代预见未来的新思维》 艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西(Albert László Barabási) (作者), 马慧 (译者)

⑼ 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。战略：国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战：BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起：深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存：Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆：DBaaS随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

⑽ 有哪些关于大数据方面的期刊

《数据挖掘》就是