Oracle GoldenGate for Big Data中DBLOGIN命令无法使用。

译文：big data重点词汇：data英［＇deu026atu0259］释义：n.数据；资料n.（Data）（日）驮太（姓）；（印、葡）达塔（人名）短语：Big Data大数据；海量资料；海量数据扩展资料：词语使用变化：bigadj.（形容词）1、big作“大”解时，形容物时指体积、面积、范围、容量和重量等“大”；形容人时侧重指身大体胖或辈分大，用于儿童则含“长大成熟”之义，有时也指大人物。当抽象名词不表示一般概念而表示某一具体内容时也可用big修饰。big用在口语中还可表示“宽宏大量的”。2、big与on连用意思是“精于，热衷于”；与with连用有“充满…的”意思，引申可表示“快要生育”。3、big and可修饰后面的形容词，其意思不是“大得和…”，而是“非常”，即very。

Big Data ~u3002~

大数据（bigdata），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。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）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中百分之80的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长百分之60。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

big data是大数据，mega data是元数据。大数据bigdata,megadata，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。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。big data的介绍随着云时代的来临，大数据Bigdata也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据Bigdata通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据（big data）是描述大量数据（包括结构化数据和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力，从而获得更好的决策和战略性业务变动。虽然术语“大数据”相对较新，但收集和存储大量信息以进行最终分析的行为已经很久了。这个概念在 21 世纪初获得了动力，当时行业分析师 Doug Laney 将现在主流的大数据定义表达为三个 V：1.卷，组织从各种来源收集数据，包括业务交易，社交媒体和来自传感器或机器到机器数据的信息。在过去，存储它将是一个问题 – 但新技术（如 Hadoop）减轻了负担。2.速度，数据以前所未有的速度流入，必须及时处理。RFID 标签，传感器和智能电表正在推动近乎实时处理数据的需求。3.品种，数据有各种格式 – 从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，电子邮件，视频，音频，股票报价数据和金融交易。

大数据是在体量和类别特别大的杂乱的数据集中,深度挖掘与分析,并取得有价值的信息。

1980年，阿尔文托夫勒提出。1980年，美国著名未来学家阿尔文托夫勒（Alvin Toffler）最早在《第三次浪潮》一书中提出了大数据（BigData）的概念，并将其赞颂为第三次浪潮的华彩乐章。直到现在，大数据在政府决策部门、行业企业、研究机构等得到了广泛的应用，并实际创造了价值。相关介绍：麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。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。换而言之，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”。

那是因为数据现在集中在了高薪行业，而现在的很多平民只是在围绕着实体销售这一块，就算是她们接触，她们也不知道自己运用的东西就是大数据。特点：1、第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。2、第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。3、第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。4、第四，处理速度快。1秒定律。含义：1、大数据，是人们用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新的。因为数据规模非常庞大，庞大到令人难以想象。大数据的一个起始计量单位是ZB，就是十万亿亿字节，就如同全世界海滩上的沙子数量的总和。2、世界正在进入大数据时代。利用大数据，可以帮助预测机票价格走势，为旅游者省钱；预测交通拥堵情况，帮助人们选择更好的时段和路线，节省出行时间；提供更准确的书单，帮助读者发现更多好书等。3、最有趣的一件事是，美国一家超市根据一个女孩的购物记录，准确推断出这个女孩怀孕，并向她推销有关婴儿用品，而此时女孩的父亲还不知道自己的女儿已经怀孕了。

安全。BigData称为大数据，或称巨量资料，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，BigData软件属于正规的大数据软件，所以是安全的一款软件。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。

大数据是4V：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

好。1、BigData中心将加强数据能力的建设：致力于更广域的数据采集、全域的数据整合，通过提供便捷的工具和应用规范支撑用户自主用数和应用高效交付，建立共建共享的数据建设机制，不断丰富数据指标、标签、模型，提供多样性的数据服务；不断丰富数据应用和数据产品，并通过数据运营持续提升数据价值。2、Big Data中心将通过打造动态前瞻的资产负债管理、全方位的经营目标管理、全流程财务资源的集约化管理、以价值为核心的多维度业绩评价、精细化的员工业绩计量、全面主动智能的风险管理体系等丰富的数据应用，通过场景协同打造智慧经营体系，形成企业级智慧经营大脑。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

不能。为了用户的隐私着想，微信服务器并不会存储任何数据，所有的数据均存储在登录的智能终端，微信也不会将用户的任何聊天内容用于大数据分析，正常情况下，他人想要同步或查看我们的聊天记录，毫无可能。微信（WeChat）是腾讯公司于2011年1月21日推出的一个为智能终端提供即时通讯服务的免费应用程序，由张小龙所带领的腾讯广州研发中心产品团队打造，微信支持跨通信运营商、跨操作系统平台通过网络快速发送免费（需消耗少量网络流量）语音短信、视频、图片和文字，同时，也可以使用通过共享流媒体内容的资料和基于位置的社交插件摇一摇、朋友圈、公众平台、语音记事本4等服务插件。

这是一个宏观的数据并不是一个小的方面。

IT是信息科技产业的意思，big data其实是IT下属的一个分支罢了；IT囊括了基础建设与应用扩展，大数据只是其中一种应用。

ieeebigdata属于CCFC级别。根据查询相关公开信息显示，IEEEBigData全称是IEEEInternationalConferenceonBigData，是大数据领域的顶级国际学术会议，学术会议分级别，最高级别简称为CCFC，ieeebigdata属于最高级别。

大数据技术及应用半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里？金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” 二、什么是大数据 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 （一）大数据的4V特征 大量化（Volume）：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化（Variety）：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化（Velocity）：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等） 三、大数据时代对生活、工作的影响 大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。 “大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。 大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。 四、大数据时代的发展方向、趋势 根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析（12.91%）、云数据库（11.82%）、Hadoop（11.73%）、内存数据库（11.64%）以及数据安全（9.21%）。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢？从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析（21.32%）、丰富的挖掘模型（17.97%）和可视化界面（15.91%）。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型（27.22%）比实时分析（19.88%）多7.34%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。 五、大数据的应用 （一）行业拓展者，打造大数据行业基石 IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）；业务事件处理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）。 IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。 微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和提高决策速度的设备。 EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案已包括40多个产品。 Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。 （二）大数据促进了政府职能变革 重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。 （三）打造“智慧城市” 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。” （四）未来，改变一切 未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。 数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。 六、机遇和挑战 大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患！更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？ 眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护

难中。ccfbigdata难中，大数据已经成为国家战略，也是多学科交叉融合的纽带。中国计算机学会大数据学术会议CCF Bigdata 以加强大数据领域国内外研究学者之间的合作交流，促进我国多学科交叉融合与大数据产业发展为宗旨，已经发展成为国内最有影响的大数据学术会议。

国际会议。IEEE大数据国际会议（简称BigData）是由IEEE主办的大数据领域的高级别年会。属于国际会议级别，大数据领域的巨头都会与会，共同商讨大数据的发展方向和重心，交流经验。

①物质决定意识，要坚持主观符合客观。大数据时代已经到来，树立大数据战略是客观形势的要求。（4分）②事物运动是有规律的，要按规律办事，将尊重客观规律和发挥主观能动性相结合。大数据战略符合时代发展规律，只有按照时代发展的客观规律，充分挖掘和利用大数据价值，才能在实践中获得巨大成功。（4分）③意识具有能动的反作用，正确意识对改造客观世界具有促进作用。要发挥意识的能动作用，树立大数据战略可以有效指导实践，以发挥大数据对社会发展的重大作用，提高竞争力。（4分） 试题分析：作答时注意本题的答题范围为探索世界本质、把握思维奥妙，即运用物质和意识的相关知识分析材料，考查学生阅读、分析、归纳、总结材料的能力。答案主要从以下角度进行组织，物质决定意识，意识具有能动的反作用，事物运动是有规律的，要按规律办事，结合相关材料分析即可。

大数据领域

数据有很多他这是哪种数据啊！

近年包括社群网站、云端储存至BigData等，对于低功耗储存中心的需求越来越高，因而兴起对微伺服器MicroServer的需求，这类瞄准储存需求的产品，相较类似定义的BlServer刀锋伺服器，重视的是成本以及低功耗特性。Intel针对此目标市场，推出基于Atom架构的S1200SoC，主打64bit架构以及6WTDP。 跳转继续 AtomS1200目前包括三个产品，有赖于22nm先进制程，功耗最低者TDP仅6W，全系列皆具备64bit架构、虚拟化，支援最高8GBDDR3记忆体（支援ECC除错）以及8组PCIe2.0通道，为系统级单晶片（SoC）产品，可简化电路板设计并且提供低功耗、低发热的特性。Intel强调，S1200具备完整的x86架构，拥有丰富的软体支援性，且Intel有着与伺服器产业长久的合作关系，相较竞争对手更了解产业需求。 不同于XeonE3的产品定位在拥有较佳的网路频宽控管能力，AtomS1200则具备更佳的大量资料分散处理能力，诉求的市场也不同，尤其对于大量储存，S1200平台更具备省电的优势，并且在同样的机架内容纳更多的处理器，适合以资料储存为主、年限一到就会迅速淘汰的低价位微伺服器市场生态。 今天的发表会也请来其中合作伙伴广达电脑的云端运算事业部副总经理杨华晴出席，他表示广达拥有Server、Switch以及Storage的3S整合实力，并且与Intel拥有长期的合作关系，而这次AtomS1200推出后，广达也推出因应的微伺服器系统，基于3U设计，拥有12模组以及24模组两种选择，每个模组拥有两颗AtomS1200搭配两组记忆体以及两颗2.5吋储存设备，每一个模组的功耗可控制在20W左右。 广达独家的MGMT技术，可让一台微伺服器上高达48颗处理器不须透过独立的乙太网路再连接到交换器，仅透过单一乙太网路介面就可进行管理，相较一般架构伺服器光是网路线就高达48条的情况，除了有助于线材收纳整理外，也可减少杂乱的线材影响风道的情形。杨副总经理透露，明年广达也会跟进Intel下一代代号Avoton的新Atom微伺服器。 目前IntelAtomS1200已经有将近20个参考设计准备推出，并且获得如HP、Dell、华为、Supermicro等厂商的青睐，也都将基于S1200推出微伺服器产品。

　　在过去的十年间，信息大爆炸使我们进入一个“大数据”时代。据IDC去年发布的预测数据，2009年到2020年期间，数字信息总量将增长44倍。面对如此海量的数据，越来越多的商业组织开始考虑，如何利用数据来创造价值，以便确定企业未来的发展方向，预测统计数据和采集其他具有商业价值的信息，帮助企业做出下一步的决策。 　　Alpine领军大数据时代 　　既然商业发展、日常生活已经离不开“大数据”，我们对“大数据”就应该有更为明确的定位：如何利用更小的投入，去极大化挖掘数据的潜在价值呢？ 　　目前，已经有多家厂商开始着眼于“大数据”领域，帮助企业打开数据宝库的“大门”。近年来迅速崛起了一家具有资深经验的公司――美国勇攀科技（Alpine Data Labs，下文简称“Alpine”）。作为极具“大数据”前瞻性的革命性厂商，Alpine一直致力于为用户创造革命性、可扩展性、高效益的数据分析解决方案。 　　2011年，Alpine荣获美国CRN年度优秀软件企业殊荣，以及美国Dow Jone"s Venture Wire颁发的极具创新科技实力殊荣，获得了国外机构的肯定和认可。 　　打开数据宝库大门的七条咒语 　　面对海量数据，挖掘真正能够被企业所用的信息像“大海捞针”。不过，对于Alpine而言却不难。通过数据挖掘技术，Alpine可以帮助企业寻找到深藏在数据中的“珍宝”，进而实现业务的腾飞。 　　那么，如何打开数据宝库的大门呢？Alpine认为，记住下面七条“咒语”，就能够让企业更加轻松地适应“大数据”时代的步伐。 　　1.数据库内执行（In-Database） 　　Alpine Miner的可视化建模软件采用了业界领先的数据库内执行（In-Database）技术，避免了大规模的数据迁移及数据复制，使得数据挖掘速度得到了成倍的提高，同时也将数据泄漏风险降到最低。 　　2.优秀的多算法支持 　　数据挖掘是一种基于人工智能、机器学习、统计学等技术的决策支持过程。由于数据结构及功能的不同，衍生出了多种算法。值得庆幸的是，Alpine Miner已经能够支持各类主流的常见算法，为企业从技术实现上扫清了壁垒。 　　3.对海量数据支持 　　Alpine Miner不仅能够支持中小型企业的数据规模，同时对5TB到100TB的数据容量也可以达到极优的执行效果。 　　4.分析与挖掘，两手都要硬 　　Alpine Miner利用数据探索、数据准备、数据转换等技术功能，完满实现了挖掘和分析两大要点，让用户高效发现潜在数据价值。 　　5.通俗易懂的直观图形界面。 　　Alpine Miner直观可视的图形界面（GUI），使得IT管理人员的操作和分析都不再单调乏味,提高了工作效率。 　　6.人性化的结果导出及复用 　　Alpine Miner不仅能够将已执行的数据挖掘及分析结果进行保存以待未来复用，同时还能够将结果导出，方便制作文本和报告。 　　7.具备优秀的客户业务定制化特性 　　作为第三方的商业解决方案，Alpine Miner能够兼容不同的数据分析平台，为用户提供极大化的价值和ROI（投入产出比），同时，能够按照用户需求进行有针对性的优化。 　　Alpine在中国 　　Alpine由两名华人所创建――首席执行官Anderson Wong、首席技术官Yi-Ling Chen。在技术与资本“双向成长”的背景下，Alpine已经迅速成长为一家具有雄厚实力的“大数据”时代领先厂商。 　　目前，Alpine已经得到了包括EMC、Sierra Ventures等在内的多家投资机构的注资，在包括政府、银行、保险、零售、科研、电信、媒体、电子商务等领域得到实际应用。在国内，中信银行信用卡中心已经利用Alpine Miner产品，构建出了一套完整的数据挖掘与数据分析平台。 　　在这个商业活动和信息系统关系越来越紧密的时代，让海量数据“为我所用”，给海量数据“注入活力”，将是“大数据”时代的一个长久课题。在这个课题中，Alpine正在以卓越的眼光和技术实力，帮助企业在未来的商业竞争中实现超越。

CCFC级别。IEEEBigData是IEEE旗下大数据与人工智能的国际学术大会，属于CCFC级别，CCFC，是计算机专业领域的权威人士对CCF的一些期刊会议的评级。

大数据价值仅显露冰山一角一度被认为是废物的各种来源的数据现在对某些人来说已经成为一种宝贵资源，这些人保存大数据并以此进行分析预测而为全球企业的改变服务。我们可能在某些细小的方面看到过案例。有些组织在与其对手的竞争中通过使用bigdata已经获得了绝对优势，但很多人会说并不能确定是胜在使用bigdata这一点上。 2012年已经被预测为大数据年。但到目前为止，研究的重点还集中在处理4V（高速、种类、容量和价值）bigdata以及如何操作它们。据我所知，还没有在商业角度使用这种数据以期获得竞争优势或改进业务流程的愿景。如果能够为大家的利益分享这种实例，将会是很有趣的事情。 bigdata有足够的竞争力么？ 如果有人提出bigdata有什么不同的争论，出现这种争论也是很现实的。有没有通过bigdata来验证的分析呢。不用说，大部分的数据还是很庞大，仍然同之前一样是一种浪费。你会发现大概有1%到5%对提高业务流程是有足够使用价值的。 组织开始调整和改善流程、客户关系、降低价格以获得竞争优势并且提供捷径满足客户的战术需求。所有这些调整都将是bigdata分析的一部分并且可能会偏离预测。因此，bigdata有两条路，它能够通过分析给你竞争优势或者说消除所作出的偏离的未经验证的分析。由于统计分析技术或者对数据正确评估经验的不足，使进行正确的分析和得到正确的结果有了更大的困难。 大数据软件蓄势待发 bigdata的定义迄今集中在提高寻址能力和处理数据4V的能力上。但终端客户却不是bigdata所关注的。它关注于如何获得精细的统计数据来更好的为客户服务。我们将很可能在今年余下的时间内看到成熟的大数据软件。Teradata收购eCircle、IBM收购TeaLeaf和其他的例子证明企业营销、数字媒体、活动、客户体验和更多的数据同步都会要朝这个方向移动。 决策使其更强大 无论是结构化还是非结构化数据的计算和分析作为组织的一种能力为组织作出决定和执行分析进行反馈、为客户的利益而使bigdata有价值。我们已经看到冰山一角，当有一天可以提供特定领域的个性化的bigdata解决方案用以在零售业、保险业、金融业和其他行业做出决策将会是件很有趣的事情。 虽然还有很多工作要做，我们已经看到bigdata世界的巨大进步，我们希望更多的创新和令人兴奋的事情在今年余下的时间里能够出现。

本文为udn买东西提供之新闻稿。 为了实践持续领先媒体转型的目标，联合报系长期以来深耕大数据及人工智慧领域，日前获邀参加亚太区「媒体及广告公司数据及人工智慧卓越应用奖」(ExcellenceindataandAIbestpracticesinmediaandadvertisingpaniesAward)比赛，同时获颁最佳数据策略、最佳数据分析、最佳数据驱动广告案例等项目首奖，更获得评审团一致肯定，颁发年度最佳表现奖(BestofShow)。 联合报系数据发展部总经理莫家骅表示，过去媒体发出之会员电子信，开启率可能只有百分之三，九成以上电子信都是被当垃圾信件直接删除。但联合报系透过大数据分析和人工智慧技术，可精准了解每位使用者的偏好，电子信开启率可达到三成以上，直接打中目标用户，实现更精准的行销效果。而在集团内也已广泛应用在各事业群服务，udn买东西购物中心此次也利用精准的分群推荐机制，针对不同消费族群作精准行销，今年十一月搭上双十一购物节，单月新增会员数更因此较前月成长百分之五十。 日前udn买东西APP全新改版，为了更加满足消费者全方位的购物需求，同时整并网站功能，udn买东西同样使用大数据详尽分析消费者的使用习惯与喜好，经过多层次的解构再建构，建立模型画出使用者轮廓，才完成UI设计，让新版介面更加贴心、好用。全新喜爱分类及分类选单，让消费者轻松迅速滑到喜欢的商品；全站商品也可透过分类选单简单逛遍，搜寻专属商品。 不仅如此，udn买东西APP还全面优化了「我的帐户」功能，升级用户体验，将各种点数、折价券、购物金以及礼券统合在一个介面，消费者可轻松搭配优惠爽快消费。此外还可以自由追踪喜欢的商品，完整浏览自己的消费纪录，让线上购物变得更智慧、有趣。

大数据（big data），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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

您好，。很感谢为您回答问题， SKUDEF这种类型文件 属于游戏或者程序的反编译或者是语言编译文件。可以用于以补丁的方式修改。 举例： 《红色警戒3》升级详解及DIY精简 从1.0版-1.08版升级后目前目录里增加N多文件(在这里只提官网补丁里的文件) 下面是Data目录的大致内容 针对语言的修正Lang-ChineseT1.big ～Lang-ChineseT8.bigLang-English1.big ～ Lang-English8.big 语音补充EnglishAudio5 针对地图的修正Maps5.bigMaps8.big启动文件ra3_1.0.game ～ ra3_1.8.game 各版本要点修正(系统参数一类的)Core5.big ～ Core8.big 部分汉化修正gl.ini (屏蔽DRM LOGO图片就在这里设置) 屏蔽方法,在LogoGraphic=DialogLogo128x128.jpg语句前面加个";"符号使之不激活[DRMLicense]DRMSTUDIO=Electronic ArtsDRMPRODUCT=Red Alert 3; File paths are relative to the current directory;LogoGraphic=DialogLogo128x128.jpgLauncher目录里都是相关启动文件的--控制中心的相关设置 Support目录里都是一些相关升级的补丁说明 RA3.exe 这个是启动程序,确切的说应该是一个Loader,调用的实际启动文件应该是上面提到的 ra3_1.0.game ～ ra3_1.8.game启动引导文件(这里要重点说)RA3_chinese_s_1.0.SkuDef ～ RA3_chinese_s_1.8.SkuDef 还有部分零散的组件,就不一一细说了-------------------------------------------------------------------------------------- 启动引导文件里的内容可以用记事本或UE打开 可以看到里面的相关启动内容,拿1.0版(英文版)做范例 set-exe Data a3_1.0.game ------ 调用1.0版本,之前我们说过创建快捷方式,在后面加上 -runver 1.0 的方法,在这里修改也是可以的(如果你只用这一个版本的话)set-search-path big:;. ------ 搜寻下面的补丁并激活add-big DataMapsCampaign.big --- 战役地图add-big DataMapsMultiplayer.big --- 多人(联机)地图add-big DataMapsTutorial.big --- 教学地图add-big DataEnglish.big --- 英文字幕add-big DataEnglishAudio.big --- 英文语音add-big DataEnglishMovieAudio.big --- 英文电影语音add-big DataApt.big add-big DataTerrain.big add-big DataStaticStream.big add-big DataGlobalStream.big add-big DataLibraries.big 游戏内容相关add-big DataShaders.big /add-big DataMisc.big /add-big DataWBData.big /在每次更新后都会加上RA3_chinese_s_1.*.SkuDef 的基础上增加一个 RA3_chinese_s_1.(*+1).SkuDef 启动引导文件 其实这些我们都可以精简掉,但是前提我们需要把所有更新补丁后所添加的 RA3_chinese_s_1.*.SkuDef 的内容逐个添加到 RA3_chinese_s_1.0.SkuDef 里 下面我贴出一个1.8版的启动引导文件,因为目前我只玩1.08版,所以其他版本的都删除了 set-exe Data a3_1.8.game ---- 把启动文件定位在1.8版set-search-path big:;. ---- 从这开始到 WBData.bigadd-big DataMapsCampaign.bigadd-big DataMapsMultiplayer.bigadd-big DataMapsTutorial.bigadd-big DataEnglish.bigadd-big DataEnglishAudio.bigadd-big DataEnglishMovieAudio.bigadd-big DataApt.bigadd-big DataTerrain.bigadd-big DataStaticStream.bigadd-big DataGlobalStream.bigadd-big DataLibraries.bigadd-big DataShaders.bigadd-big DataMisc.bigadd-big DataWBData.big --------- 至此都是1.0版的,这里勿动,每个版本都要启动这些文件add-big DataEnglishAudio5.big --------- 从1.05版后添加的语音文件add-big DataMaps8.big --------- 1.08版添加的针对地图的修正add-big DataMaps5.big -------- 1.05版添加的针对地图的修正add-big DataCore8.big --------- 1.08版要点修正add-big DataCore7.big --------- 1.07版要点修正add-big DataCore6.big --------- 1.06版要点修正add-big DataCore5.big --------- 1.05版要点修正 这中文件类型，破解完后发现还是E文的，经过本人研究发现，用虚拟光驱载入镜像，然后运行光盘理的安装程序，弹出画面理，在语言那里选择 CHINA，进入游戏，在退出游戏，卸载虚拟光盘。。。

“金融交易”的英文（）（Big Data 中的词组，请小写其单数） 正确答案：financial transaction

译文：big data重点词汇：data英［＇deu026atu0259］释义：n.数据；资料n.（Data）（日）驮太（姓）；（印、葡）达塔（人名）短语：Big Data大数据；海量资料；海量数据词语使用变化：bigadj.（形容词）1、big作“大”解时，形容物时指体积、面积、范围、容量和重量等“大”；形容人时侧重指身大体胖或辈分大，用于儿童则含“长大成熟”之义，有时也指大人物。当抽象名词不表示一般概念而表示某一具体内容时也可用big修饰。big用在口语中还可表示“宽宏大量的”。2、big与on连用意思是“精于，热衷于”；与with连用有“充满…的”意思，引申可表示“快要生育”。3、big and可修饰后面的形容词，其意思不是“大得和…”，而是“非常”，即very。

大数据是指海量、高速增长和多样化的数据，它包含了丰富的信息，可以用于挖掘商机、改善运营、创建新产品、提高效率和提供更好的服务。随着互联网的普及和科技的发展，越来越多的数据被生成和收集，包括结构化的数据（如数据库中的数据）和非结构化的数据（如社交媒体上的数据、传感器数据和日志数据）。大数据分析可以帮助企业和组织快速地提取有价值的信息，并使用这些信息来支持决策和提升业务。

bigdata指规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具（on-handdatabasemanagementtools）难以获取（capture）、整理（curate）、管理（manage）以及处理（process）的数据信息统称。大数据的特点可以总结为4V：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多变）、veracity（准确）。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，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。(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，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，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。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V” 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。搜索下各种百科，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。　　简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 　　大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质　　的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 　　物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台　　例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。　　大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，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。　　一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。　　斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。　　FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。　　“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 　　大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。　　基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。　　最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。　　“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”　　事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。　　“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。

大数据（big data），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，如购物网站的消费记录，这些数据只有进行处理整合才有意义。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。换而言之，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”。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、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。

是真的。bigdata软件是正规的大数据平台，所以bigdata软件是真。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。

【答案】：BA项，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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产，使用现有的数据库管理工具很难对其处理，选项表述正确，排除。B项，大数据的特征是：数据体量巨大、数据种类繁多、价值密度低、处理速度快，选项表述错误，当选。C项，从逻辑学分析：因果关系是指导致事物发生的背后原因，而关联关系更加侧重于两者同时发生的概率，即因果关系是知其然，而关联关系是知其所以然；应用于商业：大数据因果关系是滞后于消费者购买决策的，而关联关系可分析消费需求，并预判购买决策，进而以此提高生产效率、节约生产资源，因此研究数据间的关联关系比因果关系更重要，选项表述正确，排除。D项，大数据不仅是技术、更蕴含着一种思维方式的转变，选项表述正确，排除。故正确答案为B选项。

用java基础扩展容量

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，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。名词解释：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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，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。(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，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

译文：bigdata重点词汇：data英［＇deu026atu0259］释义：n.数据；资料n.（Data）（日）驮太（姓）；（印、葡）达塔（人名）短语：BigData大数据；海量资料；海量数据扩展资料：词语使用变化：bigadj.（形容词）1、big作“大”解时，形容物时指体积、面积、范围、容量和重量等“大”；形容人时侧重指身大体胖或辈分大，用于儿童则含“长大成熟”之义，有时也指大人物。当抽象名词不表示一般概念而表示某一具体内容时也可用big修饰。big用在口语中还可表示“宽宏大量的”。2、big与on连用意思是“精于，热衷于”；与with连用有“充满…的”意思，引申可表示“快要生育”。3、bigand可修饰后面的形容词，其意思不是“大得和…”，而是“非常”，即very。

1、classmate英［＇klɑ：smeu026at］释义：n.同班同学［复数：classmates］短语：Classmate relation同学关系2、friend英［frend］释义：n.朋友；助手；赞助者n.（Friend）人名；（英）弗兰德［复数：friends；第三人称单数：friends；现在分词：friending；过去式：friended；过去分词：friended］短语：Rupert Friend鲁伯特·弗兰德；鲁伯特·弗里德；弗里德；路柏费兰3、big英［bu026aɡ］释义：adj.大的；重要的；量大的adv.大量地；顺利；夸大地n.（Big）（土）比格（人名）［复数：bigs；第三人称单数：bigs；现在分词：bigging；过去式：bigged或bug；过去分词：bigged或bug；比较级：bigger；最高级：biggest］短语：Big Data大数据；海量资料；海量数据4、thinthin英［θu026an］释义：adj.薄的；瘦的；稀薄的；微弱的vt.使瘦；使淡；使稀疏vi.变薄；变瘦；变淡adv.稀疏地；微弱地n.细小部分n.（Thin）（越）辰；（柬）廷（人名）［第三人称单数thins；现在分词：thinning；过去式：thinned；过去分词：thinned；比较级：thinner或more thin；最高级：thinnest或most thin］短语：The Thin Red Line细细的红线；红色警戒；细红线；狂林战曲5、pretty英［＇pru026ati］释义：adj.漂亮的，可爱的，优美的；悦目的，动听的（但未达到令人心动的程度）；（非正式）好的（表示不悦的讽刺语）adv.漂亮地；相当地，颇；非常n.有吸引力的事物（尤指饰品）；漂亮的人v.美化，使漂亮n.（Pretty）（美、印）普雷蒂（人名）［复数：pretties；第三人称单数：pretties；现在分词：prettying；过去式：prettied；过去分词：prettied；比较级：prettier或more pretty；最高级：prettiest或most pretty］短语：Pretty Woman漂亮女人；风月俏佳人；麻雀变凤凰；美丽佳人

大数据原则 Large data principle小数据原则 Small data principle

《Everybody Lies》（Seth Stephens-Davidowitz）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/1xu9fOcXyROjc2SJuv8uYCg 提取码: 844t书名：Everybody Lies作者：Seth Stephens-Davidowitz豆瓣评分：8.2出版社：Dey Street Books出版年份：2017-5-9页数：354内容简介：By the end of on average day in the early twenty-first century, human beings searching the internet will amass eight trillion gigabytes of data. This staggering amount of information—unprecedented in history—can tell us a great deal about who we are—the fears, desires, and behaviors that drive us, and the conscious and unconscious decisions we make. From the profound to the mundane, we can gain astonishing knowledge about the human psyche that less than twenty years ago, seemed unfathomable.作者简介：Seth Stephens-Davidowitz《纽约时报》的-专栏作者，沃顿商学院客座讲师，前谷歌数据科学家。他在斯坦福大学获得哲学学士学位，并以美国大学优等生的身份毕业，之后获得哈佛大学经济学博士学位。他用新的大数据源揭示了不为人知的行为和态度，这一研究发现登上了《公共经济学》杂志和其他著名刊物。现居纽约市。

精选大数据相关用语大数据 (Big Data) 与数据科学 (Data Science) 已成为大众耳熟能详的词汇，各行各业正在积极运用且开发大数据的价值，这些巨量数据也带来了巨大的商机。这时身处于大数据时代的我们，自然得对大数据有所认识，在这里为大家列出了一些经常跟大数据一起出现的陌生用语，认识了这些大数据相关字汇，下次看大数据的相关文章就不会一直卡了。Algorithm 演算法出自于数学用语，在这里指的是在有限步骤内，分析数据的具体方法，而且通常由软件来执行。AIDC 自动识别技术AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是将讯息数据自动识读、自动输入电脑的重要方法和手段，它是以电脑技术和通信技术为基础的综合性科学技术。常见的 AIDC 例如条码(Bar codes)、磁条(magnetic strips)、生物识别(Biometrics)、RFID 等技术。AWS 亚马逊网路服务系统2006 年 Amazon 开始以 Web 服务的形式向企业提供各种云端运算服务，包括运算、储存、数据库、分析、应用程式和部署服务。现在许多科学家、开发人员以及各企业的技术人员都在利用 AWS (Amazon Web Services)进行大数据分析。Avro 序列化系统Avro 是 Hadoop 底下的子专案，是一个数据序列化系统(Data serialization system)，被设计用来支援大量数据交换。Behavioral analytics 行为分析行为分析是指用科学方法分析环境刺激与行为之间的因果关系，藉着系统性的观察来了解行为的变化原则，进而有系统的操作刺激，以达到行为的学习、塑造或改变。简单来说，就是用一个有系统的方法去观察、测量、收集客观数据来分析目标的表现行为。Big Data 大数据大数据(or 巨量数据)，顾名思义是指大量的资讯，当数据量庞大到数据库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理，分析成能解读的资讯时，就称为大数据。有兴趣深入了解请参考《巨量数据的时代，用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据》以及《7 个你不可不知的大数据定义》。BI 商业智慧BI (Business Intelligence) 指用现代数据仓储技术、线上分析处理技术、数据挖掘进行数据分析，再以图形化的界面或报表呈现以实现商业价值。Cassandra 数据库系统是 Apache 软件基金会底下的开源分布式 NoSQL 数据库系统，适合用来管理巨量的结构化数据，由于其良好的可扩展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名网站所采用。CDR 详细通联记录CDRs (Call Detail Record)是电信网路的使用纪录，例如通话时间、通话长度等资讯。CDR 是电信业者与企业分析网路营运和客户行为的重要资源。Clickstream Analytics 点击流分析点击流(Clickstream)就是使用者的在网页间来来去去的点选记录，也可以分成 Upstream –– 进入这个网站的「来源」，以及 Downstream —— 拜访完这个网站之後的「去向」。对于网路行销跟搜寻引擎来说，点击流分析是十分重要的参考。Cloud Computing 云端运算云端运算(Cloud Computing)是一种将数据、工具及程式放到网际网路上处理的资源利用方式，是一种分散式电脑运算(Distrubted computing)的概念，也就是让网路上不同的电脑同时帮你做一件事，可以大大的增加处理速度。也因为所有资讯都被放置到网路的虚拟空间里，工程师在绘制示意图时常以一朵云来代表这个虚拟空间，因而有了「云端(Cloud)」一名。Data Mining 数据探勘顾名思义，就好比在地球上从一堆粗糙的石头中进行地物探勘、寻找有价值的矿脉，数据探勘就是从巨量数据中提取出未知的、有价值的潜在资讯。Data Modelling 数据建模数据模式(Data Model)在资讯系统中指的是数据如何被表达、储存及取用的方式，包括数据的格式、定义和属性，数据之间的关系，以及数据的限制，而数据模式的设计过程就称为「数据建模」。Data Visualization 数据视觉化是关于数据之视觉表现形式的研究，数据视觉化的技术可以帮助不同背景的工程人员沟通、理解，以达良好的设计与分析结果。Data Experts 数据专家数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士，像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家，其工作内容细分请参考《数据分析师?科学家?架构师?大数据人才的工作内容及年薪比较》。Exploratory Data Analysis 探索式分析探索式数据分析是指在没有标准流程跟方法的情况下，在现有的数据中找寻数据的结构和特点、探索潜藏于数据中的讯息，这种数据分析方法强调的是探索式的分析而非严谨的模式确认。Hadoop 技术Hadoop 是一个能够储存并管理大量数据的云端平台，为 Apache 软件基金会底下的一个开放原始码、社群基础、而且完全免费的软件，Hadoop 的两大核心功能 —— 储存(Store)及处理(Process)数据所用到的分散式档案系统 HDFS 跟 MapReduce 平行运算架构。Hadoop 被广泛应用于大数据储存和大数据分析，成为大数据的主流技术。有兴趣深入了解请参考《认识大数据的黄色小象帮手 –– Hadoop》。Internet of Things 物联网物联网(Iots)是一个全球化的网路基础建设，透过数据撷取以及通讯能力以连结实体与虚拟物件，透过网际网路的发展，物连网可透过特定的机制，将所有装置连结在一起，以供控制、侦测、识别，并交换所有的资讯。NoSQL 数据库系统NoSQL 最早是指「No SQL」，号称不使用 SQL 作为查询语言的数据库系统。但近来则普遍将 NoSQL 视为「Not Only SQL」，也就是「不只是 SQL」的意思，希望结合 SQL 优点并混用关联式数据库和 NoSQL 数据库来达成最佳的储存效果。在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨後春笋般窜起，其中 MongoDB 是众多 NoSQL 数据库软件中较为人熟知的一种。Predictive Analytics 预测分析是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。R 语言R 是一个开放原始码统计软件，提供统计计算和绘图功能，类似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免费 而且简单易上手，近年来成为数据科学界里的重要工具。SaaS 软件即服务SaaS (Software-As-A-Service)是随着网际网路技术和应用软件的成熟而兴起的一种软件应用模式。SaaS 提供商将软件统一部署在自己的伺服器上，藉由网路提供软件给客户，所以客户不用购买软件，而是根据需求向提供商订购所需的服务，且客户无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件;软件厂商在向客户提供网际网路应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让客户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程式的需要。Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)TB 为兆位元组，是数据量的分级，相当于 10^12 bytes。其他数据量分级如下：Bytes (8 Bits)Kilobyte (1000 Bytes)Megabyte (1 000 000 Bytes)Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)以上是小编为大家分享的关于精选大数据相关用语的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

算。大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。所以二者还是有本质的区别。“大数据”（BigData）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。专业老师在线权威答疑 zy.offercoming.com

以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，最早应用于IT行业，目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此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。2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出建设政府数据资源共享开放、国家大数据资源统筹发展、大数据关键技术及产品研发与产业化、大数据产业支撑能力提升、网络和大数据安全保障、政府治理、公共服务、工业和新兴产业、现代农业、万众创新等10个大数据工程，加快建设数据强国。

一、大数据概念"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且i样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了 PB 级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，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。大数据的 4V 特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，构：云存储、分布式文件存储等。更明确的隐私政策，给消费者更多的他们

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：1. 师资力量雄厚要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。2. 就业保障完善实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。3. 学费性价比高一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。希望你早日学有所成。