大數據里面包含很多如大數據時代、大數據概念、大數據分析、大數據營銷與開發到底是什么意思呢?所謂大數據,那到底什么是大數據,他的來源在哪里,定義究竟是什么呢?以下是小編為你整理的怎么快速學數據分析 ?

大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 ?

大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。 ?

大數據的采集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的采集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。

大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構，依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到云技術。 ?

大數據的應用。大數據可應用于各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數據量龐大，這就需要采用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。 ?

大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。 ?

大數據的誕生 ?

1980年,著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中,將大數據熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。大約從2009年開始,“大數據”成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。 ?

什么是大數據： ?

大數據,或稱巨量數據、海量數據;是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合,是基于云計算的數據處理與應用模式,通過數據的集成共享,交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。 ?

大數據有多大： ?

僅以互聯網為例,一天之中,互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD，發出的郵件有2940億封之多。發出的社區帖子達200萬個,相當于《時代》雜志770年的文字數量。

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截止到2012年,數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司(IDC)的研究結果表明,2008年全球產生的數據量高達1.82ZB,相當于全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止,人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB,全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱,整個人類文明所獲得的全部數據中,有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年,全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。 ?

大數據的利用和意義： ?

大數據的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。 ?

生活中的大數據： ?

數學家Chris McKinlay是美國加州*洛杉磯分校在讀PhD，在多次相親后，對于找到另一半的事情毫無起色，作為一名數學家，他認為自己應該像一名數學家那樣使用交友數據。 ?

McKinlay利用自己的天賦，創建了一個自制的機器人程序，可利用假冒的OkCupid賬號從網站上搜集女性大量信息。McKinlay花了三周時間從美國2萬女性收集到6萬問題和答案，之后利用自己研發的改進型K-Modes算法將這些女網友分成7個在系統上存在差異的集群。通過建立數學模型計算的方式優化出兩組女性，然后進行約會，在約會第88個女網友時，他找到了自己的真愛。 ?

醫療、美食、公司、教育大數據： ?

醫生根據病人的基本資料、診斷結果、處方、醫療保險等數據，將這些不醫療與大數據：同數據綜合起來，通過大數據決策處理軟件，醫生將為病人選擇*的醫療護理解決方案。 ?

我認為，在當今社會，企業直面社會的劇烈變化，在管理工作中依賴小規模的“點子”、“好主意”的傳統做法已經難以應對市場的激烈競爭，企業需要從那些來自于現場、來源于客戶、來源于多個時空的全方位的立體信息中找到利潤的寶藏，才能獲得持續增長的動力，從這個意義上看，駕馭大數據是企業駕馭未來的必經之路。 ?

大數據技術的具體內容

分布式存儲計算架構(強烈推薦：Hadoop) ?

分布式程序設計(包含：Apache Pig或者Hive) ?

分布式文件系統(比如：Google GFS) ?

多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型(比如：BigTable，Apollo， DynamoDB等) ?

數據收集架構(比如：Kinesis，Kafla) ?

集成開發環境(比如：R-Studio) ?

程序開發輔助工具(比如：大量的第三方開發輔助工具) ?

調度協調架構工具(比如：Apache Aurora) ?

機器學習(常用的有Apache Mahout 或 H2O) ?

托管管理(比如：Apache Hadoop Benchmarking) ?

安全管理(常用的有Gateway) ?

大數據系統部署(可以看下Apache Ambari) ?

搜索引擎架構( 學習或者企業都建議使用Lucene搜索引擎) ?

多種數據庫的演變(MySQL/Memcached) ?

商業智能(大力推薦：Jaspersoft ) ?

數據可視化(這個工具就很多了，可以根據實際需要來選擇) ?

大數據處理算法(經典算法)