大数据数据增长图

❶ “大数据” 到底有多大

截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。内

国际数据容公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为
1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是
200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。

IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44
倍。每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在
内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

❷ 大数据的位图是什么

题目：对2G的数据量进行排序，这是基本要求。

数据：1、每个数据不大于8亿；2、数据类型位int；3、每个数据最多重复一次。

内存：最多用200M的内存进行操作。

我听过很多种类似问题的解法，有的是内存多次利用，有的用到了外存，我觉得这两种做法都不是比较好的思想，太慢。由于这个题目看起来没有对效率进行约束，所以这两种方法也是对的，但是我这次提出一个比较好的算法来解答此题，如果有更好的做法请赶快跟帖留言，共同讨论。希望大神们的加入。。。。。

思想：把200M的内存平分，可以开两个数组，一个数组arr存放一遍不重复的所有数据，另一个数组arr_2只存放重复的数据。存放方法是对数组中的每个数据的位进行操作。比如：18这个数，18/32=0，18就会对应arr[0]这个数组中的某一位，而每一个数组元素都是32位组成，18%32=18，也就是说arr[0]那个数的第18位对应18这个数。同样道理再来一个数：43

43/32=1,43%32=11，也就是说43对应的是arr[1]中的第11位。只要找到了对应位置，把该位置1，其余位置不变（默认为0），遍历一次数据，就会把内存中的对应位置1.如果遇到重复数据，此时就会用到第二个数组了，若本次查询该位已经为1，那么就要把arr_2这个数组中的对应位置1。在输出的时候就要同步遍历两个数组。

输出：就是一个反向还原过程，遍历内存中的每一位，该位对应的有数组下标和所处位，进行一次乘、和运算就能还原回来数据，并依次写入文件或者打印到屏幕上。

废话不多说，直接上代码，如有问题，跟帖讨论。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define NUM 1024*1024 //数据占用的内存大小，即存储数据的载体
#define N 1024*1024*128 //10测试正确性可以用10来测 //数据量

unsigned long int arr[NUM];
unsigned long int arr_2[NUM];
unsigned long int temp[N];//本可不必开辟这个数组的，直接从文件中读取

int main(){

int i,j,temp_num=0,temp_num_2=0,flag=0;
//清空内存
memset(arr,0,sizeof(arr));
memset(arr_2,0,sizeof(arr_2));
//得到数据,存到数组中
for(i=0;i<N;i++){
temp[i]=N-i;
temp[i++]=N-i;
}
//下边这个循环是一个排序过程，把对应位置1，如果原来是1，就把另一块内存中的对应位置1
for(i=0;i<N;i++){
if(((arr[temp[i]/32] >> (temp[i]%32)) & 0x00000001) == 1)
arr_2[temp[i]/32] |= (0x00000001<<(temp[i]%32));
arr[temp[i]/32] |= (0x00000001<<(temp[i]%32));
}
printf("\n");

for(i=0;i<NUM && flag<N;i++){
if(arr[i] == 0)
continue;
temp_num=arr[i];
for(j=0;j<32;j++){
if((temp_num&0x00000001) == 0){
temp_num=(temp_num>>1);
}
else if((temp_num&0x0001) == 1){
printf("%d ",(i<<5)+j);
temp_num=(temp_num>>1);
temp_num_2=arr[i];
flag++;
//重复数据的输出
if((temp_num_2&0x00000001) == 1){
printf("%d ",(i<<5)+j);
flag++;
}

}
}
}
printf("\n");
return 0;
}

❸ 大数据发展趋势是什么

—— 以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

2020年，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模稳步增长。目前行业竞争格局从规模上看，以小型企业为主导;从地域分布上看，以北上广等一线城市为主;从行业应用方面看，以金融、医疗健康、政务等为主要类型;从投融资角度看，企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域是融资热点。

大数据行业市场规模保持高速增长

随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。根据中国信息通信研究院对大数据相关企业的调研数据，近年来我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2841亿元增长到5386亿元，增速连续四年保持在20%以上。根据近年来大数据行业市场规模增长态势，2020年大数据行业规模约为6670亿元。

❹ 大数据的数据可视化是什么样的

DCV作为新一代数据中心可视化管理平台，让管理人员可以清晰直观地掌握IT运营中的有效信息，实现透明化与可视化管理，进而有效提升资产管理与监控管理的效率，实现立体式、可视化的新一代数据中心运行管理网页链接

CampusBuilder (模模搭)提供了一个完整的、 网络化、 可视化的三维虚拟环境设计编辑平台，操作简便，高效易用，用户可使用鼠标拖动的方式绘制各种结构及添加各种对象模型，即可立即创建数据中心机房的三维模型，还可以导入机房CAD图纸辅助绘制，用户可快速高效地设计数据中心机房，实现房间结构生成、装饰调整、设备摆放和场景创建的工作，生成实际可用的数据中心三维虚拟仿真场景。

1、环境可视化

沙盘、展板、图纸等传统管理手段缺乏交互性，吸引力弱，信息传递效果不佳。Tarsier的环境可视化管理采用3D虚拟仿真技术，实现数据中心的园区、楼宇、机房等环境的可视化浏览，清晰完整地展现整个数据中心。同时配合监控可视化模块，可以与安防、消防、楼宇自控等系统集成，为以上系统提供可视化管理手段，实现数据中心园区环境的跨系统集中管理，提高对数据中心园区的掌控能力和管理效率。

功能特性：
地理园区的虚拟仿真、建筑外观的虚拟仿真、建筑内部结构的虚拟仿真。

2、

管线可视化

通过传统的平面图纸和跳线表方式难以看清密集管线的信息。Tarsier的管线可视化管理以3D可视化手段梳理数据中心日益密集的电气管道与网络线路，让数据中心运维人员从平面图纸及跳线表格中解脱出来，更加直观地掌握数据中心的管线分布及走线情况，从而快速排查及修复管线类故障，提高管线管理水平和故障解决效率。

功能特性：
园区管网3D可视化、建筑电气管路3D可视化、建筑空调管路3D可视化、机房设备布线3D可视化。

3、资产可视化

数据中心内设备资产数量庞大，种类众多，传统的列表式管理方式效率低、实用性差。Tarsier的资产可视化管理模块采用创新的三维互动技术实 现对数据中心资产配置信息的可视化管理，可与各类IT资产配置管理数据库集成，也支持各种资产台账表格直接导入，让呆板的资产和配置数据变得鲜 活易用，大大提升了资产数据的实用性和易用性。

功能特性：
分级浏览可视化、设备上下架3D可视化、全设备虚拟仿真、快速模糊查询、强大模型库支持。

4、容量可视化

传统管理软件对机房容量情况缺乏有效的信息检索手段，查询困难。Tarsier的容量可视化管理模块提供以机柜为单位的数据中心容量管理，以树形结构和3D可视化展现两种方式全面表现机房和机柜整体使用情况，对于空间容量、电力容量、承重容量等进行精确统计和展现，帮助运维人员高效的管理机房的容量资源，让机房各类资源的负荷更加均衡，提升数据中心资源使用效率。

功能特性：
地理园区的虚拟仿真、建筑外观的虚拟仿真、建筑内部结构的虚拟仿真。

5、监控可视化

监控可视化管理整合数据中心内各种专业监控工具（如动环监控、安防监控、网络监控、主机监控、应用监控等），把多种监控数据融为一体，建立统一监控窗口，解决监控数据孤岛问题，实现监控工具、监控数据的价值最大化。同时，基于T3D图形引擎强大的可视化能力，提供丰富的可视化手段，扭转由于二维信息维度不足而导致的数据与报表泛滥状况，切实提升监控管理水平。

功能特性：
门禁监控集成、视频监控集成、消防监控集成、环境监控集成、配电监控集成、制冷监控集成、设备统一告警展示。

6、演示可视化

PPT介绍、动画录像等传统汇报方式枯燥单调、真实感不强。Tarsier的演示可视化管理借助T3D图形引擎提供的虚拟线路和可视化展示等强大功能，满足数据中心基础设施多样化的展示需求，如逻辑关系表达、模拟气流、PPT整合、自动巡检及演示路线定制等，用户可以在平台中制作内容丰富、生动多彩、图文并茂的数据中心介绍和演示内容，以耳目一新的形式展现数据中心的方方面面，有力提升数据中心整体形象，充分体现数据中心管理水平。

功能特性：
PPT演示汇报管理、日常工作视角管理、动画线路管理。‍

❺ 如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画

有数据可视化工具的，大数据魔镜，免费的大数据可视化分析工具，有最大的可视化效果库！还有分析，预测等很多功能。

❻ “大数据” 到底有多大

截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、专EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。属

国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为
1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是
200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。

IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44
倍。每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在
内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

❼ 如何使用大数据对图像进行处理

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

❽ 大数据分析如何推动业务增长

1、有助于决策

决策者的直觉和经验很有价值，但是企业必须依靠可以影响版他们的决策数据权。没有数据分析，企业将无法就定价策略、库存管理和其他业务因素做出明智的决定。

2、帮助企业设定现实目标

为企业开展的业务设定目标可能会对错误信息进行猜测。企业并不希望其业务目标频繁变更。这就是大数据分析发挥作用的地方。借助大数据分析，企业将能够从历史趋势和过去的活动中收集数据。

3、改善服务水平和绩效

数据分析使企业可以预测其满足客户需求的能力。用户通常要求当天交货，大数据分析是通过了解重要城市中每个供应商的物流模式和平均交货时间来进行的。

4、收入增长迅速

数据分析在增加业务收益方面起着至关重要的作用。企业确保尽可能有效地使用必要资源至关重要。

5、可以提高客户保留率

客户是企业所依赖的最重要资产。没有建立强大的客户基础，企业难以取得成功。但是，即使拥有庞大的客户群，企业也不要忽视激烈的市场竞争。

关于大数据分析如何推动业务增长，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。