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大数据时代如何理解大数据

04月30日 编辑 fanwen51.com

[大数据时代对护理专业的机遇与挑战论文]在大数据时代,护士如何顺应时代发展,抓住机遇,提升护理学科水平,也是值得国内护理同仁思考的问题。 大数据时代已经到来,随着大数据技术及应用蓬勃发展,大数据数量和价值快速攀升...+阅读

大数据时代如何理解大数据

最早提出大数据概念的学科是天文学和基因学,这两个学科从诞生之日起就依赖于基于海量数据的分析方法。 大数据可以说是计算机和互联网结合的产物,计算机实现了数据的数字化;互联网实现了数据的网络化;两者结合才赋予了大数据生命力! 随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活,加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及,新的数据正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的数据是互联网出现以后迅速产生的。 不过,抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象,我们更加要关注的是由数据量变带来的质变,这种质变表现在以下3个方面: 1)数据思维 大数据时代带给我们的是一种全新的思维方式,思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革! - 分析全面的数据而非随机抽样; - 重视数据的复杂性,弱化精确性; - 关注数据的相关性,而非因果关系。

历来的商业变革都是由思维方式的转变开始的,旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候,如果大脑不能与时俱进,吸收并转变为顺应潮流的新思维,通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略,那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域,然后渗透到传统的商业领域:黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是! 当然,这些企业的没落并不是因为没有数据思维,但他们都是被新互联网思维淘汰的昔日巨人。数据思维是最新的思想,其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是,如果不给予足够的重视,下一波没落王国的名单中,可能就会有你! 2)数据资产 大数据时代,我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度,因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。

除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种个人信息数据之外,我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能,这些家用电器在更好地服务我们的同时,也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街,商户的路由器,运营商的WLAN和3G,无处不在的摄像头电子眼,百货大楼的自助屏幕,银行的ATM,加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。 在互联网领域,我们喜欢说入口这个词,入口对应的直接意义是流量,而流量在互联网领域就意味着金钱,这种流量变现可能是广告,可能是游戏,也可能是电商。

在大数据时代,入口这个词还有更深刻的意义,那就是数据生产的源头,用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事,也会留下一系列相关的数据,这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以,在大数据时代,意识到数据也是资产的公司都已经开始在各个数据生产的源头进行布局,可能是一个解决刚兴需求的WEB网站,也可能是一个单纯的工具APP,还可能是一个可穿戴的数码产品! 3)数据变现 有了数据资产,就要通过分析来挖掘资产的价值,然后变现为用户价值、股东价值甚至社会价值。 大数据分析的核心目的就是预测,在海量数据的基础上,通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。

预测事情发生的可能性继续往下延伸,就可以通过适当的干预,来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样,都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品,引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告,并称之为精准营销,由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

计算机大数据方向是做什么的

大数据方向

1、帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;

2、帮助城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急能力;

3、帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医药企业提升药品的临床使用效果,帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;

4、帮助航空公司节省运营成本,帮助电信企业实现售后服务质量提升,帮助保险企业识别欺诈骗保行为,帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修,帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;

5、帮助电商公司向用户推荐商品和服务,帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线,帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标,帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;

6、帮助企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少投资的风险,以及帮助企业提升广告投放精准度;

7、帮助娱乐行业预测歌手,歌曲,电影,电视剧的受欢迎程度,并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适,否则就有可能收不回成本;

8、帮助社交网站提供更准确的好友推荐,为用户提供更精准的企业招聘信息,向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。

9、其实,这些还远远不够,未来大数据的身影应该无处不在,就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态,但我相信只要发展脚步在继续,因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

大数据的具体说明

1、大数据的定义

大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、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。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

3、大数据的采集

科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到其内在规律。

4、大数据的挖掘和处理

大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

5、大数据的应用

大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对,挖掘主效基因。例子还有很多。

6、大数据的意义和前景

总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。

大数据专业主要学什么

大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例:

基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

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