什么是大数据？ 有多少数据才叫大数据？

什么是大数据？ 有多少数据才叫大数据？

根据数据采集的端口，大数据在企业端和个人端的数量级是不同的。

近10万级的企业端（B端）数据堪称大数据； 个人端（C端）大数据要达到千万级别。 采集渠道没有具体要求，PC端、移动端或者传统渠道都可以，关键是要实现这样一个数量级的有效数据和形式数据服务。 很有意思，可以看到2B和2Cetc现在能挖多少，这两类大数据相差两个数量级。

一些小公司只有几千到几万的数据，但经过收集和分析，也可以有针对性地总结出这个群体的原理，也可以指导企业进行用户分析、获取或服务工作，以达到一个目标。一定程度。 但这不是大数据，而是一般的数据挖掘。

大数据是面向更大量的数据，借助更广泛的知识库分析方法。 大多数数据公司的数据来源都是海量的，它的收集和分析并不局限于个人，而是针对一个非常非常广泛的群体。

大数据和数据挖掘有什么区别？

可以这么理解，大数据是场景，是问题，数据挖掘是手段。

大数据的概念：大数据是近两年提出来的，具有数据量大、结构复杂、数据更新速度快三个重要特点。 由于Web技术的发展，网络用户产生的数据被自动保存，传感器在不断采集数据，移动互联网的发展，数据自动采集和存储的速度正在加快，世界上的数据量正在不断扩大。 数据的存储和计算超过了单台计算机（小型机和大型机）的能力，这对数据挖掘技术的实现提出了挑战（一般​​数据挖掘的实现是基于小型机或大型机，并行计算也是可能的）。

数据挖掘概念：数据挖掘是以数据库理论、机器学习、人工智能和现代统计学为基础的一门快速发展的交叉学科，在许多领域都有应用。 涉及的算法很多，比如从机器学习衍生出来的神经网络和决策树，以及基于统计学习理论的支持向量机，分类和回归树，还有很多关联分析的算法。 数据挖掘被定义为从海量数据中寻找有意义的模式或知识。

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大数据有多大，如何学习大数据？

大数据本身就是一个基于数据价值的新概念。 虽然概念比较新，但是数据一直都在，所以大数据的核心不是“大”，而是基于大数据的新概念。 价值空间。

在理解大数据的概念时，通常会存在几个明显的误区。 一是只有足够大的数据才能算是大数据的范畴； 二是大数据与互联网是孤立的。 三是大数据就是统计 第四，大数据会“杀熟”，尽量远离大数据等等。

在大数据时代，任何规模的数据都可以利用大数据技术进行处理，而传统的结构化数据处理方式也被纳入大数据的技术体系，因此大数据技术本身并没有对数据大小的绝对控制数据的。 并不是说数据量小就不能采用大数据技术。

大数据本身就是互联网、物联网和传统信息系统共同发展的结果，因此大数据与互联网有着密切的关系。 事实上，互联网领域是目前推动大数据发展的重要力量，所以大数据和互联网本身密不可分。 从互联网发展前景来看，大数据是互联网价值的重要体现，因此未来大数据的价值必然会不断提升。

由于现在的大数据分析技术往往采用统计的方法，所以很多人认为大数据就是统计。 事实上，在数据分析过程中，大数据不仅需要统计技术，还需要机器学习相关技术。 . 当然，统计学作为大数据的三大基础学科，在大数据技术体系中占有重要地位。

目前，大数据人才培养包括研究生教育（培养创新人才）、专科教育和本科教育。 随着大数据技术体系的逐渐成熟，学习大数据的过程会更加顺畅。

如果有关于互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者考研方面的问题，可以在评论区留言，或者私信我！

大数据不是大数据，而是价值数据的新概念。 可以说，任何数据量的数据都可以用大数据技术来处理。 大数据时代，企业中有大量的业务数据需要大数据开发工程师进行采集、存储、处理，因此逐渐出现了越来越多的大数据岗位。

目前是大数据发展和应用的初级阶段。 市场需要更多的大数据开发人才。 面对巨大的市场需求，越来越多的小伙伴想要学习大数据开发技术，但并不是每个人都能学习，学习大数据对编程基础和逻辑思维能力有一定的要求，因为大数据是一门比较复杂综合的编程语言.

由于大数据的复杂性，在小伙伴学习大数据的难度上，不同基础的小伙伴难度不同，那么小伙伴应该如何学习大数据开发技术呢？

1.注重基础编程知识的积累

正如我上面所说，大数据是一种相对复杂的编程语言。 想要学习大数据开发技术，需要有一定的编程基础，但是有些零基础的朋友学习大数据还是需要学习java、Python、Web等编程基础的。

2.确定开发方向，作为学习使用

小伙伴可以提前了解公司对大数据开发技术的需求是什么，确定自己的发展方向，根据公司的大数据开发技术需求制定适合自己的学习路线。 只有针对性的学习，才能提高学习效率。

三、多实践项目案例

平时，小伙伴们在积累基础知识的过程中，别忘了多练习项目案例，多敲代码，培养自己的编程思维。

最后，想要学习大数据开发技术，需要不断探索适合自己的学习方式。 尚硅谷大数据培训班是一家比较靠谱的IT教育培训机构。 以理论结合实践的方式传授更多大数据开发的技术知识，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时积累更多的知识。 大量的实际项目经验。

大数据，什么是大数据？ 有多少数据才叫大数据？ 蓬勃发展的数据分析已经来到我们身边，都说不分析数据的公司不会长久，但是什么样的数据才是大数据，什么样的数据才是最大的呢？

如果你没有接触过大数据，那么你不知道大数据有多大，什么样的数据才能称为大数据。 然后，根据数据采集的端口，企业端和个人端的大数据量是不同的。

大数据开发很难学。 零基础入门，首先要学习Java语言打好基础。 一般来说，学习Java SE和EE需要3个月左右； 星火、风暴等

什么是大数据，大数据有多大

什么是大数据？

有多少数据才叫大数据？

很多没有接触过大数据的人，很难清楚知道有多少数据才可以称为大数据。 然后，根据数据采集的端口，企业端和个人端的大数据量是不同的。

近10万级的企业端（B端）数据堪称大数据； 个人端（C端）大数据要达到千万级别。 采集渠道没有具体要求，PC端、移动端或者传统渠道都可以，关键是要实现这样一个数量级的有效数据和形式数据服务。 很有意思，可以看到2B和2C，这两类大数据相差两个数量级。

一些小公司只有几千到几万的数据，但经过收集和分析，也可以有针对性地总结出这个群体的原理，也可以指导企业进行用户分析、获取或服务工作，以达到一个目标。一定程度。 但这不是大数据，而是一般的数据挖掘。

大数据的产业链是什么？

我在接受采访时，根据大数据公司在产业链中的上下游关系，我提出将其分为三类：

大数据收集公司

所谓“找资料”，可以分为两种：

自身正常运行过程中会产生大量的数据源；

与电信运营商、金融公司合作获取数据源。

大数据分析公司

这类公司基本都有自己的一套模型，但是大部分数据库模型都来自同一个机制，包括统计模型、深度学习算法等等。 也是基于IBM和美国cloudera开发的应用分析模块。

大数据销售公司

虽然说是卖数据，但卖的不是单一的数据，而是基于数据的一整套解决方案，比如精准营销等等。

这三种类型的公司如何协作并将大数据应用到我们的生活中？ 最容易理解的就是现在微信朋友圈投放的广告。

腾讯在向每个用户投放广告时，已经对用户做了准确的分析。 通过收集人们在微信上的使用习惯，然后分析用户的消费能力和消费习惯，形成一套精准的营销方案后，为广告主生成一些有针对性的广告。

比如兰蔻的广告从不向男性用户推销，豪车广告从不向应届毕业生推销。 整个微信广告系统采用大数据分析模型。 普遍反映，投放在腾讯的广告比投放在网易、新浪等平台的广告转化率更高，得益于腾讯的大数据基础。

大数据本身就是一个基于数据价值的新概念。 虽然概念比较新，但是数据一直都在，所以大数据的核心不是“大”，而是基于大数据的新概念。 价值空间。

大数据开发很难学。 零基础入门，首先要学习Java语言打好基础。 一般来说，学习Java SE和EE需要3个月左右； 星火、风暴等

近10万级的企业端（B端）数据堪称大数据； 个人端（C端）大数据要达到千万级别。 采集渠道没有具体要求，PC端、移动端或者传统渠道都可以，关键是要实现这样一个数量级的有效数据和形式数据服务。 很有意思，可以看到2B和2C，这两类大数据相差两个数量级。

一些小公司只有几千到几万的数据，但经过收集和分析，也可以有针对性地总结出这个群体的原理，也可以指导企业进行用户分析、获取或服务工作，以达到一个目标。一定程度。 但这不是大数据，而是一般的数据挖掘。

大数据是面向更大量的数据，借助更广泛的知识库分析方法。 大多数数据公司的数据来源都是海量的，它的收集和分析并不局限于个人，而是针对一个非常非常广泛的群体。

要实现大数据的商业价值，首要的要求就是要达到大数据的数据层面。 所以目前在数据量上最有优势的三个公司就是BAT。 在PC时代，百度在数据上有着非常强大的优势，但在移动时代，腾讯和阿里实现了反超。

腾讯有微信和QQ，获得了90%的移动数据生成； 阿里用的是消费数据资源，更垂直。 所以对于中小企业和初创企业来说，实现商业价值的重点就变成了在自身规模还小的情况下，如何利用别人的大数据资源更好地服务于自己的初创企业。 这需要深入的判断和挖掘。

因此，对于数据相关的企业，在进行投资判断时，不仅要看现有业务的发展情况，更重要的是能否在不断发展的过程中积累有效数据和高精度数据，从而实现真正的- 数据的时间更新。 只有这样的企业才能更好地建立竞争壁垒。

什么是大数据

大数据是指在一定时间内无法通过常规软件工具获取、管理和处理的数据集合。 它是一种海量的、高增长的、多样化的信息资产。

为什么大数据很重要？

大数据重要的不是你拥有多少数据，而是你用它做了多少。 您可以从任何来源获取数据并对其进行分析，以找到能够降低成本、缩短时间、新产品开发和产品优化以及智能决策的答案。 当您将大数据与高性能分析相结合时，您可以完成与业务相关的任务，例如：

1.近乎实时地确定故障、问题和缺陷的根本原因；

2.根据客户的购买习惯在销售点生成优惠券；

3. 在几分钟内重新计算整个风险组合；

4. 在欺诈影响您的组织之前发现欺诈。

从大数据中提取巨大价值的挖掘技术。 从专业上讲，它是基于特定的目标，从数据采集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示，辅助做出最正确的决策。 数据级别通常在PB以上，复杂度空前。

众所周知，IT行业是高薪行业，也是很多人梦寐以求的职业。 IT行业位列全球最缺人的十大行业之首。 事实证明，IT行业是一个不错的职业方向。

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在大数据时代，任何规模的数据都可以利用大数据技术进行处理，而传统的结构化数据处理方式也被纳入大数据的技术体系etc现在能挖多少，因此大数据技术本身并没有对数据大小的绝对控制数据的。 并不是说数据量小就不能采用大数据技术。

数据采集​​不分大小，用大数据的词汇！

是统计学中的一个概念，数据信息越大，越完整！ 误差越小，越准确！

建议先从统计开始，理论知识先行！ 然后根据行业实际情况做有效的数据采集，到达基地后验证数据的有效性和真实性！

这些是基础知识！

数据库和大数据的区别

对于数据库研究者和从业者来说，从数据库（DB）到大数据（BD）的转变，好比“在池塘里钓鱼”到“在海里钓鱼”。 “池塘钓鱼”代表的是传统数据库时代的数据管理方式，而“大海捞鱼”则是大数据时代的数据管理方式。 这些差异主要体现在以下几个方面：

1、数据规模

数据库和大数据之间最明显的区别是规模。 数据库的大小相对较小。 即使是之前认为比较大的数据库，比如VLDB（Very Large Database），仍然远远落后于大数据XLDB（Extremely Large Database）。

数据库的处理对象一般以MB为基本单位，而大数据以GB、TB、PB为基本处理单位。

2.数据类型

传统数据库数据类型单一，往往只有一种或几种，而且这些数据主要是结构化数据。 大数据有数亿种类型，这些数据包括结构化、半结构化和非结构化数据。 重要的是，半结构化和非结构化数据所占的份额越来越大。

3.模式（Schema）与数据的关系

传统数据库首先有一个模式，然后生成数据。 然而，在很多情况下，大数据的格局很难预先确定。 模式只有在数据出现后才能确定，并且模式随着数据量的增长而不断演化。

4.加工对象

传统的数据库数据是其处理的对象。 除了数据，大数据的处理对象还可以利用这些数据来预测其他数据的可能性，将收集到的数据作为资源，辅助解决其他很多领域的问题。

有多少数据可以称为大数据？

多少数据被认为是大数据并没有定论。 所谓大数据的大小并没有具体的标准，不能因为规模大就算大数据。 但另一方面，我们需要注意的是，目前的数据确实是越来越大了。 根据国际公司IBM的研究，到2020年，全球数据规模将达到今天数据量的几十倍，而今天的数据只能用ZB这样庞大的计算单位来计算。

那么，既然大数据不是以大容量来衡量的，那么究竟什么是大数据呢？

这不得不引用前面提到的IBM公司。 他们有一个著名的大数据5V理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value（价值）和Veracity（真实性）。 ).

1.体积（数量大）

刚才说了，大数据不是用容量大来衡量的，但是大数据一定是说数据有一定的量级，以至于不能在单机上处理，必须通过分布式计算的方式来处理。 操作。

2.速度

ZB级别的数据带来的不仅仅是数据存储的问题，同时也意味着数据处理的速度必须达到一定的门槛，否则我们很难将广告秒推给几千人。

3.多样性

现在数据的爆发式增长其实更多的是非结构化数据，这种数据不同于我们传统印象中存储在Excel中的二维表格。 更多的非结构化数据以声音、图像、地理位置、视频等形式存在，这些数据代表了更高的数据处理要求。

4.价值

大数据是高价值的代名词吗？ 不，恰恰相反，大数据代表的是价值密度较低的数据。 用一个成语来形容今天的数据分析或者数据挖掘，就是淘金的大浪潮。 至于如何从大数据中提取有价值的信息，不得不说这既是机遇也是挑战。

5. 真实性

大数据一定是真实的吗？ 一点也不。 为什么这么说，试想一下现在作弊流量泛滥，你还敢保证你的用户数据没有造假吗？ 因此，大数据也可以被篡改。 我们必须有一双慧眼，才能分辨大数据的好坏。

大数据与数据挖掘的区别

数据挖掘又译为数据挖掘、数据挖掘。 它是一种通过数学模型分析存储在企业中的大量数据以找出不同客户或细分市场，分析消费者偏好和行为的方法。 它是数据库知识发现的一个步骤。 数据挖掘一般是指在大量数据中自动寻找隐藏着特殊关系的信息的过程。 主要分为三个步骤：数据准备、规律发现和规律表示。 数据挖掘的任务包括关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特定群体分析和演化分析。 数据挖掘往往与计算机科学联系在一起，通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等方法来实现上述目标。

它是一门使用数据来发现和解决问题的学科。

通常通过探索、处理、分析或建模数据来实现。

我们可以看出数据挖掘具有以下特点：

基于大量数据：并不意味着不能对少量数据进行挖掘。 事实上，大多数数据挖掘算法都可以在少量数据上运行并获得结果。 但是，一方面，数据量小，通过人工分析完全可以总结出规律； 另一方面，少量的数据往往不能反映现实世界中的共同特征。

Non-trivial：所谓的non-trivial，就是挖掘出的知识不应该是简单的，一定不能类似于某著名体育解说员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象。直到最后本届世界杯的比赛，进球数和失球数是一样的，太巧了！” 那种知识。 这一点看似不用多说，但很多不懂业务知识的数据挖掘新手往往会犯这个错误。

隐含性：数据挖掘是发现隐藏在数据深处的知识，而不是直接浮现在数据表面的信息。 常用的BI工具，如报表、OLAP等，充分让用户了解这些信息。

新颖性：挖掘出来的知识应该是以前不知道的，否则只是验证业务专家的经验。 只有新知识才能帮助企业获得进一步的洞察力。

价值：挖矿的成果必须能够为企业带来直接或间接的收益。 有人说，数据挖掘只是一门“屠龙术”，看起来很牛逼，其实没什么用。 这只是一种误解，不可否认的是，在一些数据挖掘项目中，或者因为没有明确的业务目标，或者因为数据质量不够好，或者因为人们对改变业务流程的抗拒，或者因为挖掘人员经验不足，这会导致效果不佳或根本没有效果。但是，大量的成功案例也证明，数据挖掘确实可以成为提高效率的利器