大数据分析 英语？大数据（英语：Big data或Megadata），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息[3][4]。在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集（data set）相比，那么，大数据分析 英语？一起来了解一下吧。

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什么叫大数据？

大数据-百度百科

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

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1、大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。

2、大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

3、大数据指的是数据量非常大且无法通过传统的数据处理方式进行处理、存储、分析和管理的数据集合。这些数据可以来自各种不同的来源，如社交媒体、互联网、传感器、移动设备等。

4、大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

5、大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

6、大量(Volume)：大量体现在数据量上，大数据的采集、存储、计算的量都很大。一般PB以上的数据才能称为大数据，在实际应用中，大数据的数据量通常高达数十TB，甚至数百PB。

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大数据（big data）指的是在处理和分析数据时，其量级非常大、多样性很强、处理速度很快、价值密度低的数据集合。这些数据源包括数据挖掘、分布式存储和处理、云计算、数据可视化等技术，以及智能化、自动化等系统。随着物联网的普及，大数据已经成为一个不可忽视的现实。它已经深刻地影响了人们的生活和工作方式。

大数据的特点包括四个方面：数据量大、速度快、多样性低、价值密度低。数据量大指的是数据集合规模极大，需要使用分布式计算技术处理。速度快指的是在处理和分析数据时需要保证数据的实时性和高效率。多样性低指的是数据来源和数据类型的多样性，这就要求在处理和分析数据时要用到更多的技术手段。价值密度低指的是数据内部的冗余性和数据的质量和有效性不高，需要使用更多的技术和算法来提升其价值。

大数据在商业、金融、医疗、政府、工业等领域都有着广泛的应用。商业领域中，大数据可用于市场分析、顾客细分、在线广告、电子商务等。金融领域中，大数据可用于信用评估、风险控制、投资银行等。医疗领域中，大数据可用于研究和分析疾病、制定诊断方案等。政府领域中，大数据可用于城市规划、交通安全、公共服务等。工业领域中，大数据可用于生产流程优化、质量控制、设备检测等。

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大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等

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大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。

大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言，大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法；它只是观察和追踪发生的事情。因此，大数据通常包含的数据大小超出传统软件在可接受的时间内处理的能力。由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。

应用:

大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和影像封存、大规模的电子商务等。

1.大型强子对撞机中有1亿5000万个传感器，每秒发送4000万次的数据。实验中每秒产生将近6亿次的对撞，在过滤去除99.999%的撞击数据后，得到约100次的有用撞击数据。

将撞击结果数据过滤处理后仅记录0.001%的有用数据，全部四个对撞机的数据量复制前每年产生25拍字节（PB），复制后为200拍字节。

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