大數(shù)據(jù)論文范文

以大數(shù)據(jù)為主題,寫一篇1500字的文章世界包含的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快……從商業(yè)到科學(xué)，從政府到藝術(shù)，這種影響無處不在。2、大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的大數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術(shù)的能力，包括數(shù)據(jù)采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術(shù)及其集成。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計(jì)算平臺，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。3、大數(shù)據(jù)應(yīng)用，是指對特定的大數(shù)據(jù)集合，集成應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲得有價值信息的行為。對于不同領(lǐng)域、不同企業(yè)的不同業(yè)務(wù)，甚至同一領(lǐng)域不同企業(yè)的相同業(yè)務(wù)來說，由于其業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)集合和分析挖掘目標(biāo)存在差異，所運(yùn)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)也可能有著相當(dāng)大的不同。惟有堅(jiān)持“對象、技術(shù)、應(yīng)用”三位一體同步發(fā)展，才能充分實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值。當(dāng)你的技術(shù)達(dá)到極限時，也就是數(shù)據(jù)的極限”。大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比，開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)的價值在哪里。二：大數(shù)據(jù)的類型和價值挖掘方法1、大數(shù)據(jù)的類型大致可分為三類：1）傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)（Traditionalenterprisedata）：包括CRMsystems的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù)，庫存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。2）機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)（Machine-generated/sensordata）：包括呼叫記（CallDetailRecords），智能儀表，工業(yè)設(shè)備傳感器，設(shè)備日志（通常是Digitalexhaust），交易數(shù)據(jù)等。3）社交數(shù)據(jù)（Socialdata）：包括用戶行為記錄，反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter,Facebook這樣的社交媒體平臺。2、大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價值的方法主要分為四種：1）客戶群體細(xì)分，然后為每個群體量定制特別的服務(wù)。4）降低服務(wù)成本，發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。三：大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)業(yè)界通常用4個V（即Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數(shù)據(jù)的特征。2、是數(shù)據(jù)類別大和類型多樣數(shù)據(jù)類別（variety）大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個性化數(shù)據(jù)占絕對多數(shù)。3、是處理速度快在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時處理。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息。4、是價值真實(shí)性高和密度低數(shù)據(jù)真實(shí)性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。四：大數(shù)據(jù)的作用1、對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形態(tài)，這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計(jì)算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲和運(yùn)算平臺。但釋放這種能量，需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)治理、富有洞見的數(shù)據(jù)分析和激發(fā)管理創(chuàng)新的環(huán)境（RamayyaKrishnan，卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)海因茲學(xué)院院長）。2、大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎面向大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，。有關(guān)大數(shù)據(jù)的論文急在線等大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計(jì)算平臺，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)有四個基本特征：一、數(shù)據(jù)體量巨大（Vomule），二、數(shù)據(jù)類型多樣（Variety），三、處理速度快（Velocity），四、價值密度低（Value）。在大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了非常多的新技術(shù)，這些新技術(shù)將會是大數(shù)據(jù)收集、存儲、處理和呈現(xiàn)最強(qiáng)有力的工具。大數(shù)據(jù)處理一般有以下幾種關(guān)鍵性技術(shù)：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。大數(shù)據(jù)處理之一：采集。大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。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有可能會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入的思考和設(shè)計(jì)。大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入和預(yù)處理。雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆，甚至千兆級別。大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)和分析。統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。大數(shù)據(jù)處理之四：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（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。整個大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數(shù)據(jù)處理。大數(shù)據(jù)的處理方式大致分為數(shù)據(jù)流處理方式和批量數(shù)據(jù)處理方式兩種。數(shù)據(jù)流處理的方式適合用于對實(shí)時性要求比較高的場合中。并不需要等待所有的數(shù)據(jù)都有了之后再進(jìn)行處理，而是有一點(diǎn)數(shù)據(jù)就處理一點(diǎn)，更多地要求機(jī)器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數(shù)據(jù)處理方式是對整個要處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行切割劃分成小的數(shù)據(jù)塊，之后對其進(jìn)行處理。重點(diǎn)在于把大化小——把劃分的小塊數(shù)據(jù)形成小任務(wù)，分別單獨(dú)進(jìn)行處理，并且形成小任務(wù)的過程中不是進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸之后計(jì)算，而是將計(jì)算方法（通常是計(jì)算函數(shù)——映射并簡化）作用到這些數(shù)據(jù)塊最終得到結(jié)果。當(dāng)前，對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的節(jié)點(diǎn)。大數(shù)據(jù)也是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。面對大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務(wù)器、內(nèi)存計(jì)算等市場。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動”。對大數(shù)據(jù)的分析可以使零售商實(shí)時掌握市場動態(tài)并迅速做出應(yīng)對；可以為商家制定更加精準(zhǔn)有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業(yè)為消費(fèi)者提供更加及時和個性化的服務(wù)；在醫(yī)療領(lǐng)域，可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有效性；在公共事業(yè)。生活中的大數(shù)據(jù)論文800字抽屜原理和六人集會問題“任意367個人中，必有生日相同的人。”“從任意5雙手套中任取6只，其中至少有2只恰為一雙手套?！薄皬臄?shù)1,2,。,10中任取6個數(shù)，其中至少有2個數(shù)為奇偶性不同?！?。。大家都會認(rèn)為上面所述結(jié)論是正確的。這些結(jié)論是依據(jù)什么原理得出的呢？這個原理叫做抽屜原理。它的內(nèi)容可以用形象的語言表述為：“把m個東西任意分放進(jìn)n個空抽屜里（m>n），那么一定有一個抽屜中放進(jìn)了至少2個東西。”在上面的第一個結(jié)論中，由于一年最多有366天，因此在367人中至少有2人出生在同月同日。這相當(dāng)于把367個東西放入366個抽屜，至少有2個東西在同一抽屜里。抽屜原理的一種更一般的表述為：“把多于kn個東西任意分放進(jìn)n個空抽屜（k是正整數(shù)），那么一定有一個抽屜中放進(jìn)了至少k+1個東西?！崩蒙鲜鲈砣菀鬃C明：“任意7個整數(shù)中，至少有3個數(shù)的兩兩之差是3的倍數(shù)?！币?yàn)槿我徽麛?shù)除以3時余數(shù)只有0、1、2三種可能，所以7個整數(shù)中至少有3個數(shù)除以3所得余數(shù)相同，即它們兩兩之差是3的倍數(shù)。如果問題所討論的對象有無限多個，抽屜原理還有另一種表述：“把無限多個東西任意分放進(jìn)n個空抽屜（n是自然數(shù)），那么一定有一個抽屜中放進(jìn)了無限多個東西?！背閷显淼膬?nèi)容簡明樸素，易于接受，它在數(shù)學(xué)問題中有重要的作用。許多有關(guān)存在性的證明都可用它來解決。1958年6/7月號的《美國數(shù)學(xué)月刊》上有這樣一道題目：“證明在任意6個人的集會上，或者有3個人以前彼此相識，或者有三個人以前彼此不相識?！边@個問題可以用如下方法簡單明了地證出：在平面上用6個點(diǎn)A、B、C、D、E、F分別代表參加集會的任意6個人。如果兩人以前彼此認(rèn)識，那么就在代表他們的兩點(diǎn)間連成一條紅線；否則連一條藍(lán)線?？紤]A點(diǎn)與其余各點(diǎn)間的5條連線AB,AC,。,AF，它們的顏色不超過2種。根據(jù)抽屜原理可知其中至少有3條連線同色，不妨設(shè)AB,AC,AD同為紅色。如果BC,BD,CD3條連線中有一條（不妨設(shè)為BC）也為紅色，那么三角形ABC即一個紅色三角形，A、B、C代表的3個人以前彼此相識：如果BC、BD、CD3條連線全為藍(lán)色，那么三角形BCD即一個藍(lán)色三角形，B、C、D代表的3個人以前彼此不相識。不論哪種情形發(fā)生，都符合問題的結(jié)論。六人集會問題是組合數(shù)學(xué)中著名的拉姆塞定理的一個最簡單的特例，這個簡單問題的證明思想可用來得出另外一些深入的結(jié)論。這些結(jié)論構(gòu)成了組合數(shù)學(xué)中的重要內(nèi)容-----拉姆塞理論。從六人集會問題的證明中，我們又一次看到了抽屜原理的應(yīng)用。有關(guān)大數(shù)據(jù)的論文急在線等大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計(jì)算平臺，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)有四個基本特征：一、數(shù)據(jù)體量巨大（Vomule），二、數(shù)據(jù)類型多樣（Variety），三、處理速度快（Velocity），四、價值密度低（Value）。在大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了非常多的新技術(shù)，這些新技術(shù)將會是大數(shù)據(jù)收集、存儲、處理和呈現(xiàn)最強(qiáng)有力的工具。大數(shù)據(jù)處理一般有以下幾種關(guān)鍵性技術(shù)：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。大數(shù)據(jù)處理之一：采集。大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。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有可能會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入的思考和設(shè)計(jì)。大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入和預(yù)處理。雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆，甚至千兆級別。大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)和分析。統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。大數(shù)據(jù)處理之四：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（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。整個大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數(shù)據(jù)處理。大數(shù)據(jù)的處理方式大致分為數(shù)據(jù)流處理方式和批量數(shù)據(jù)處理方式兩種。數(shù)據(jù)流處理的方式適合用于對實(shí)時性要求比較高的場合中。并不需要等待所有的數(shù)據(jù)都有了之后再進(jìn)行處理，而是有一點(diǎn)數(shù)據(jù)就處理一點(diǎn)，更多地要求機(jī)器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數(shù)據(jù)處理方式是對整個要處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行切割劃分成小的數(shù)據(jù)塊，之后對其進(jìn)行處理。重點(diǎn)在于把大化小——把劃分的小塊數(shù)據(jù)形成小任務(wù)，分別單獨(dú)進(jìn)行處理，并且形成小任務(wù)的過程中不是進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸之后計(jì)算，而是將計(jì)算方法（通常是計(jì)算函數(shù)——映射并簡化）作用到這些數(shù)據(jù)塊最終得到結(jié)果。當(dāng)前，對大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的節(jié)點(diǎn)。大數(shù)據(jù)也是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。面對大數(shù)據(jù)市場的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對芯片、存儲產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲處理服務(wù)器、內(nèi)存計(jì)算等市場。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競爭力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動”。對大數(shù)據(jù)的分析可以使零售商實(shí)時掌握市場動態(tài)并迅速做出應(yīng)對；可以為商家制定更加精準(zhǔn)有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業(yè)為消費(fèi)者提供更加及時和個性化的服務(wù)；在醫(yī)療領(lǐng)域，可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有。以大數(shù)據(jù)如何改變我們的生活寫1500字論文"大數(shù)據(jù)"是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。"大數(shù)據(jù)"首先是指數(shù)據(jù)體量（volumes）？大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB？規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別（variety）大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時處理。最后一個特點(diǎn)是指數(shù)據(jù)真實(shí)性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基于如此的認(rèn)識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價值。另外一個方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出