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大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)營(yíng)銷；（2）做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；（3）面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的...

隨著全球經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展也極為快速，其推動(dòng)了數(shù)據(jù)走向大數(shù)據(jù)的時(shí)代。當(dāng)前，我國(guó)已經(jīng)正式邁入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，以信息技術(shù)為**的先進(jìn)技術(shù)對(duì)人們的生活、工作、學(xué)習(xí)等方面產(chǎn)生了深刻的影響。 [3] 大數(shù)據(jù)時(shí)代信息處理技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)：數(shù)據(jù)...

數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)管理是相聯(lián)系的，數(shù)據(jù)管理技術(shù)的優(yōu)劣將對(duì)數(shù)據(jù)處理的效率產(chǎn)生直接影響。而數(shù)據(jù)庫技術(shù)就是針對(duì)該需求目標(biāo)進(jìn)行研究并發(fā)展和完善起來的計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)分支。大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時(shí)代理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要***精確，要相關(guān)不要因果。具體的大數(shù)據(jù)處...

大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)營(yíng)銷；（2）做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；（3）面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的...

數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動(dòng)控制的基本環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理貫穿于社會(huì)生產(chǎn)和社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用的廣度和深度，極大地影響了人類社會(huì)發(fā)展的進(jìn)程。數(shù)據(jù)（Data）是對(duì)事實(shí)、概念或指令的一種表達(dá)形式，可由人工或自動(dòng)化裝置進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋...

數(shù)據(jù)管理是指數(shù)據(jù)的收集整理、組織、存儲(chǔ)、維護(hù)、檢索、傳送等操作，是數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)的基本環(huán)節(jié)，而且是所有數(shù)據(jù)處理過程中必有得共同部分。數(shù)據(jù)處理中，通常計(jì)算比較簡(jiǎn)單，且數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)中的加工計(jì)算因業(yè)務(wù)的不同而不同，需要根據(jù)業(yè)務(wù)的需要來編寫應(yīng)用程序加以解決。而數(shù)據(jù)管理則...

挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBaye...

采集在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深...

商務(wù)網(wǎng)站有關(guān)商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)處理：由于網(wǎng)站的訪問量非常大，在進(jìn)行一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析時(shí)，往往要有針對(duì)性的數(shù)據(jù)清洗，即把無關(guān)的數(shù)據(jù)、不重要的數(shù)據(jù)等處理掉。接著對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分分類，進(jìn)行分類劃分之后，就可以根據(jù)具體的分析需求選擇模式分析的技術(shù)，如路徑分析、興趣關(guān)聯(lián)規(guī)則...

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)犯罪的發(fā)生。Google流感趨勢(shì)（Google Flu Trends）利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)禽流感的散布。統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特·西爾弗（Nate Silver）利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2012美國(guó)選舉結(jié)果。麻省理工學(xué)院利用**數(shù)據(jù)和交通...

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面**...

如測(cè)繪制圖管理、倉庫管理、財(cái)會(huì)管理、交通運(yùn)輸管理，技術(shù)情報(bào)管理、辦公室自動(dòng)化等。在地理數(shù)據(jù)方面既有大量自然環(huán)境數(shù)據(jù)（土地、水、氣候、生物等各類資源數(shù)據(jù)），也有大量社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（人口、交通、工農(nóng)業(yè)等），常要求進(jìn)行綜合性數(shù)據(jù)處理。故需建立地理數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)地整理和存...

商務(wù)網(wǎng)站有關(guān)商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)處理：由于網(wǎng)站的訪問量非常大，在進(jìn)行一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析時(shí)，往往要有針對(duì)性的數(shù)據(jù)清洗，即把無關(guān)的數(shù)據(jù)、不重要的數(shù)據(jù)等處理掉。接著對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分分類，進(jìn)行分類劃分之后，就可以根據(jù)具體的分析需求選擇模式分析的技術(shù)，如路徑分析、興趣關(guān)聯(lián)規(guī)則...

挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBaye...

趨勢(shì)一：數(shù)據(jù)的資源化何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會(huì)關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭(zhēng)相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場(chǎng)先機(jī)。趨勢(shì)二：與云計(jì)算的深度結(jié)合大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大...

挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBaye...

大數(shù)據(jù)概念應(yīng)用到IT操作工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，大數(shù)據(jù)可以使IT管理軟件供應(yīng)商解決大廣泛的業(yè)務(wù)決策。IT系統(tǒng)、應(yīng)用和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施每天每秒都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都**了“所有用戶的行為、服務(wù)級(jí)別、安全、風(fēng)險(xiǎn)、**行為等更多操作”的***記錄。大數(shù)據(jù)分...

此外，由于數(shù)據(jù)或信息大量地應(yīng)用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機(jī)構(gòu)，工業(yè)化社會(huì)中已形成一個(gè)**的信息處理業(yè)。數(shù)據(jù)和信息，本身已經(jīng)成為人類社會(huì)中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對(duì)這些資源進(jìn)行整理和開發(fā)，借以推動(dòng)信息化社會(huì)的發(fā)展。數(shù)據(jù)處理工具根據(jù)數(shù)據(jù)處理的不同階段，有不同的專業(yè)工...

如測(cè)繪制圖管理、倉庫管理、財(cái)會(huì)管理、交通運(yùn)輸管理，技術(shù)情報(bào)管理、辦公室自動(dòng)化等。在地理數(shù)據(jù)方面既有大量自然環(huán)境數(shù)據(jù)（土地、水、氣候、生物等各類資源數(shù)據(jù)），也有大量社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（人口、交通、工農(nóng)業(yè)等），常要求進(jìn)行綜合性數(shù)據(jù)處理。故需建立地理數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)地整理和存...

在數(shù)據(jù)可視化部分，需要對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析和展現(xiàn)，有BIEE，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具。數(shù)據(jù)處理的軟件有EXCEL MATLAB Origin等等，當(dāng)前流行的圖形可視化和數(shù)據(jù)分析軟件有Matlab，Mathmati...

在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段,將數(shù)據(jù)脫機(jī)輸入到穿孔卡片、穿孔紙帶、磁帶或磁盤。這個(gè)階段也可以稱為數(shù)據(jù)的錄入階段。數(shù)據(jù)錄入以后，就要由計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，為此預(yù)先要由用戶編制程序并把程序輸入到計(jì)算機(jī)中，計(jì)算機(jī)是按程序的指示和要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的。所謂處理,就是指上述8個(gè)方面...

②根據(jù)數(shù)據(jù)處理時(shí)間的分配方式區(qū)分，有批處理方式、分時(shí)處理方式和實(shí)時(shí)處理方式。③根據(jù)數(shù)據(jù)處理空間的分布方式區(qū)分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據(jù)計(jì)算機(jī)**處理器的工作方式區(qū)分，有單道作業(yè)處理方式、多道作業(yè)處理方式和交互式處理方式。數(shù)據(jù)處理對(duì)數(shù)據(jù)（包括數(shù)值的...

趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)**資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定，將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，持續(xù)發(fā)展，戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的**。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效...

挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBaye...

其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要***而細(xì)致的分解它，著手從三個(gè)層面來展開：***層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被***認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大...

趨勢(shì)八：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售...

其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要***而細(xì)致的分解它，著手從三個(gè)層面來展開：***層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被***認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大...

大數(shù)據(jù)概念應(yīng)用到IT操作工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，大數(shù)據(jù)可以使IT管理軟件供應(yīng)商解決大廣泛的業(yè)務(wù)決策。IT系統(tǒng)、應(yīng)用和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施每天每秒都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都**了“所有用戶的行為、服務(wù)級(jí)別、安全、風(fēng)險(xiǎn)、**行為等更多操作”的***記錄。大數(shù)據(jù)分...

數(shù)據(jù)管理是指數(shù)據(jù)的收集整理、組織、存儲(chǔ)、維護(hù)、檢索、傳送等操作，是數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)的基本環(huán)節(jié)，而且是所有數(shù)據(jù)處理過程中必有得共同部分。數(shù)據(jù)處理中，通常計(jì)算比較簡(jiǎn)單，且數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)中的加工計(jì)算因業(yè)務(wù)的不同而不同，需要根據(jù)業(yè)務(wù)的需要來編寫應(yīng)用程序加以解決。而數(shù)據(jù)管理則...

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。 [1] 隨著云時(shí)代的來臨，...