三个大数据
Ⅰ 大数据三个特点的是什么
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。版适用于大数据的技术权，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特点：
一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
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Ⅱ 企业必须避免的三个大数据错误
企业必须避免的三个大数据错误
如果企业改变它对大数据的想法，大数据会改变企业的思路。这听起来有些像禅宗心印 （Zen Koan）。不过，这是获得突破性见解的关键：你的眼光必须超越思想的限制，思考和询问你希望从拥有的数据中得到什么。
尽管如此，许多机构出人意料地没有把这种新的思想应用到自己的大数据计划中，结果导致严重的计划失败。
错误的想法，也就是“大数据的错误”，有三个主要方面。如果不解决这些错误想法，这些错误将直接导致一些欠考虑的计划，不能提供有意义的商业价值。
错误1：从害怕失去机会的角度作出反应。由于害怕失去机会，许多机构仓促地实施大数据基础设施项目，以避免落后。麻省理工学院《史隆管理评论》（MIT Sloan Management Review）发表的一篇调查报告指出，大数据的迅速流行导致一些大型企业的执行委员会向管理人员发出如下指令：“我们不知道大数据是什么，但是，我们最好立即解决大数据的问题。”
这种下意识的反应已经导致出现一些无法实现的计划，如盲目地建造Hadoop（分布式计算）集群，含糊的目标是用12至24个月的时间，没有考虑如何帮助提高收入、节省成本或者提高竞争力的实际应用案例。这种仓促的决定显然会使大数据计划失败。
错误2：把重点主要放在数量方面。本文作者Attivio公司产品营销主管Mike Urbonas的同事Randy McLaughlin最近发现“大数据”这个词汇有许多竞争的定义，这些定义限制了这个词汇的实用性。例如，早些时候的定义让“大”等于“量”。这个定义是不完善的，并且仍然在坚持。许多人仍然错误地认为大数据是Hadoop的同义词。
这是一个问题，因为把重点放在量的方面将导致大错误。这是《哈佛商业评论》最近发表的一篇题为“更大的数据会导致更好的决策吗？”的博客文章提出的警告。这篇文章的作者引述长期的研究结果称，决策者经常为了提升自我或者证明现有的想法而有选择地使用和解释信息。仅仅增加数据量不会对目前常规的企业想法构成挑战。
这也许是许多企业设法利用庞大的数据量，只有少数企业真正取得成功的原因。这个问题的解决方案不是重新制定一个决策过程，而是重新制定一个机构的战略，不是把量作为主要技术重点，而是把管理多样性作为重点！
错误3：没有把重点放在信息的多样性方面。《哈佛商业评论》那篇文章的作者还指出，“大量”实际上过时了；金融服务公司几十年以来一直有大量的数据。目前真正新的东西是信息资源的多样性。这些资源将产生新的商业见识。
这篇文章指出，多样性的商业团队比单一的商业团队更有创造力；多种数据合并在一起会产生同样的好处。因此，我们不能说数量大的数据会导致更好的决策，而是把使用新技术、处理过程和技能的许多点连接起来的多样性的数据会导致更好的决策。通过一个统一信息接入平台，这些点的连接会迅速完成。
设想一下，把相关的和分析交易数据库与客户在社交媒体、网站、电子邮件、即时消息聊天和呼叫中心记录等地方发表的喜欢或不喜欢的意见组合在一起，其结果是一个对客户解决方案的真正的全方位的看法。这个客户解决方案提供新的可执行的见解，在最大限度提升客户服务、忠诚度以及成功的追加销售和交叉销售的同时减少客户流失。这是大数据多样性的业务转型的力量。
重要的是需要指出，越来越多的证据表明，开始获得真正的改变游戏规则的回报的机构认识到，这是通过管理多样化的信息实现的。例如，上述大数据调查报告指出，受访的大企业都谈到管理各种数据和集成多种来源的信息。这是企业使用大数据的重点。这包括使用非结构化数据。
因此，如果你的机构还没有探索把管理多样性数据作为大数据商业价值的主要推动因素和技术重点，你的机构现在要在竞争对手采取行动之前把这个工作摆正优先的位置。
Ⅲ 什么是大数据它有哪四个基本特征
简言之，大数据源是指大数据集，这些数据集经过计算分析可以用于揭示某个方面相关的模式和趋势。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。
大数据的5V特性：
Ⅳ 大数据三个方向哪个好
大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家内
04.其他（数据挖掘本容质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
根据适合自己的来做选择才是最好的！
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Ⅳ 大数据发展必备三个条件
大数据发展必备三个条件
大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，大数据的定义才算完整，而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，诞生了大量有价值的数据源，奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟;另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心;各大行业巨头在搭建各自行业的云平台;IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面完成了大数据应用的硬件基础;另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
现在，问题的核心指向了“数据如何创造价值?”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称：“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选，奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金;他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型，每晚实施6.6万次模拟选举，推算奥巴马在“摇摆州”的胜率，并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方：对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起，不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平;其次，大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”;第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来，有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着8.5亿用户，淘宝注册用户超过3.7亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商，或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发时点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢?过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢?这在大数据时代变得更有害，因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害?如何避免信息不对等，对困难群体的利益构成伤害?在有效控制风险之前，也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。
Ⅵ 11.大数据时代的三个转变,以及每个转变的内涵是什么
• 不是来随机样本，而是全体数据。自
以往，只是因为“世界那么大”，我们无法获得“全体数据”，或者获取“全体数据”的成本太高，我们别无他法，只能选择“随机样本”。现在，无论是数据存储技术，还是数据处理技术，我们都具备了获取“全体数据”的能力
不是精确性，而是混杂性。
当我们因为技术能力，能够将全体数据作为观察对象时，就不得不放弃精确性了，不是不想，而是成本上划不来。
不是因果关系，而是相关关系。
因果关系虽好，但发现起来很难。世界瞬息万变，没时间等你。而相关关系是一种最为直接的预测方式，但是它必须建立在“全体数据”的基础上，否则就难免“盲人摸象”。而现在，我们具备了这种能力
Ⅶ 大数据思维三个要点是什么
1、数据的获取，量一定是特别大，不是随便弄一点数据就叫大数据
2、数据的清洗，怎样找出真正有用的数据
3、对清洗后的数据进行分析，比如建模啊等等的
Ⅷ 如何从EXCEl选出每组记录6个数据中3个较大数据
公式为：
=LARGE($A2:$F2,COLUMN(A$1))
右拉下拉填充。
如图所示：
Ⅸ 大数据分析的三个阶段是什么
数据分析的职位是由DJ Patil和Jeff Hammerbacher制定的，他们试图称呼数据组的同事们，而又不想因为称呼而限制他们的能力。（because
of improper job title like business analyst or research scientist Building Data
Science Teams）
随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用，数据分析也变得越来越受欢迎。然而，一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了
解，就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息，虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了——他们的眼光在大数据的利用上其
实是模糊的。
大数据的性质是有他的三个特点（数据量大、种类多、处理速度快）决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。
多种知识的掌握
为了解决数据量大的问题，大数据平台（例如：Apache Hadoop、LexisNexis
HPPC）要求数据是被整理过的。数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识，这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知识：
1、了解大数据平台的框架，例如：DFS和MapRece，他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。
2、精通大数据平台支持的编程语言，例如：Java, Python, C++, or ECL, 等等。
3、具有熟练的数据库知识，特别是用到SQL语言的数据库，像：HBase, CouchDB,
等等。因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。
4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。
一个企业的成功不是由数据量决定的，而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的，然后用这些有价值的信息创造出有价值的产
品。统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。自然，为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。会使用一些数据挖掘工具
或者平台（例如：R, Excel, SPSS and SAS）是最好的，可以《Top Analytics and big data software
tools》这本书。
5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。
6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示数据存在的模式和关系，能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。这里有20款数据可视化工具的链接。
创新——好奇
随着数据变化速度的加快，经常也会有新的发现和问题出现，数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇，并且找出应对新问题的方法。他/她也要热情的及时相互沟通，从新问题中探索新产品的思路和解决方案，成为产品创新的驾驭者。
商业技能
首先，数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力，在企业里数据分析员必须和不同的人沟通，其中包括：沟通和理解业务需求、应用程
序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。数据分析员应该是能
联系所有，很好的沟通者。
第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。
第三，数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定，让人们相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者，驱动产品创新。
所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。
Ⅹ 三个大数据迷思与八个大数据实战密技
三个大数据迷思与八个大数据实战密技
1.忘掉大数据吧！如果大数据已经成为大家用数据的常态了，你何必特别讲他出来呢？98年的时候互联网是一个流行语，现在还有人会说他是流行语吗？现在有很多电子商务公司叫做传统电子商务啊，多悲哀啊，有人还以为电子商务是新东西的时候，已经有所谓的传统互联网公司。2.数据也只是创新决策其中一部分，他只不过是新工具，也不用把他想得这么万能这么神。不是所有的问题都是数据问题，也不是所有的问题都是大数据问题，你就把他想成单纯的工具使用，该用刀就用刀，该用枪就用枪，有些地方会比较适合使用数据，不用太神化他，太多的行外人把他讲得很神，反而我们业内人不敢说得太神话，因为知道兑现不了。 3.不要为数据而数据。以前我们做一B2B的网站，客单价不停地掉，我们用很多数据方法去解决问题，但都没有起色，有一天早上我觉得不对，我说我们不要看数据了，我跟工程师说，你在顾客进网站时问他：「你是帮自己买东西吗？」结果有50％以上的人说对，你知道我花了半年的时间去寻找答案，这根本就是为了数据而数据啊，所以如果你今天很担心大数据的问题，你不如去担心将来有很多人会为了数据而数据 八个大数据实战密技 1.不要说大数据，就说我们使用数据的时候到底我们知不知道这个背后数据的数据是什么？如果我的判断是对的，你要用什么数据去证明我是对的？比如说今天气象局说今天的温度是12度，那我问说，过去来讲这个环境中，他预测12度的正确的概率是多少？错的概率是多少？这就是数据的数据，我要用一个数据之前，我一定会问，这个数据可不可信啊，可靠性是如何，没有对数据的可靠性，你就先使用，你是盲目地使用，所以数据的数据是一个层面，决定可不可靠。 2.中小企业先用数据量化自己，再来谈大数据。如何用好数据来量化自己？用数据理解自己，量化自己，我觉得在这个基础上去思考我们有什么东西是可以用大数据的？这样会更有效。小企业应该去尝试用数据量化决策，而不是大数据，没大这件事，就是用数据做决策，其实公司本身内部有的数据问题很多的，像是大部分公司客服数据从来没跟公司主要数据连上，因为很多公司的客服中心都在外部，所以这个数据他拿不到，他不知道消费者的反应，这个数据又无法跟你的经营数据做关联，所以整个数据在一个中小企业里面也是四分五裂的嘛，你在这个地方没用好的情况下，你居然说你想用大数据，其实是有点难以理解。 3.数据案例很多会失败都是因为蒐集数据归蒐集，但蒐集起来之后这跟塬本的数据决策是没有办法合在一起的。这不仅线下会发生问题，线上也有这个问题，你可以问问现在管理首页的人，他管理首页有多少是根据数据去设计的，你不如问他们如果他们改版首页，他们如何评估这个改版后的首页是成功的？用什么数据去决定？ 4.数据的刷新频率是什么？这个值非常关键。刷新得快不一定比慢好，有些地方要刷得慢一点。有些东西太敏感了，你刷新的数据不一定正确，比如你要买一个二十年的保险，就是很长远的东西，或者你要做重大投资，在这个时候你应该去看历史的稳定数据，如果今天你刚从电影院看完一部戏，你刚看完想吃麻辣火锅，这秒钟，你不需要猜他的历史性格，你应该去猜他下个场景会是什么，这个时候地点的数据非常关键。 5.真正的数据创新还没出现，现在大部分的企业没法串起数据、算法和应用创新，没有人既懂商业又懂数据，要抓到这种机会点的人极少，我算是，但是我只是电商和零售领域的专家而已。 6.数据的创新来自两点：一、把不该再分裂的数据分裂；二、把两个不该拼合的数据拼合。这会产生很大的力量，例如性别不是男就是女，这两个东西应该再也不能分裂了，但在数据上我们可以说这个人的态度有三成很女生，有七成很男生，他的态度有男生的态度在里面。有些数据已经是塬子了，但你一剖开发现不是塬子，还可以再分裂，在这个时候分出来的数据的破坏力或创意是很大的，你没想过嘛，这对推荐引擎来讲太关键了。商业的世界很竞争，当两个敌对公司一结盟，像是根据开车数据调整保费，就是一个数据结合的创新案例。 7.我看到的大数据项目都是失望比较多的，很多大数据项目都还在实验室，当这些东西到企业就不行了，企业需要准确，还有很多问题是要分场景化的。 8.数据分析师要量化自己的量化，这对我们这行很重要。我们整个行业最讨厌什么东西你知道吗？你找一个人去准确算出一个东西，不难，但是六个月都准，很难，时间一长，就不准确了。时间一长，整个模型是用历史数据建立出来的，当历史数据变得越来越不重要的时候，这个模型就会变得没那么准确了，这个时候你就要改进你的算法了。
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