老河口教育局
⼤数据技术的产⽣
计算机和信息技术的迅猛发展和各⾏业⼤规模的普及应⽤，⾏业应⽤系统的规模迅速扩⼤，其所产⽣的数据呈指数型的增长，动辄达到数百TB级甚⾄数⼗⾄数百PB级规模的⼤数据已经远远超出了传统的计算技术和信息系统的处理能⼒，从⽽促进了⼤数据技术的产⽣及快速发展。
⼤数据的基本概念
⼤数据：指⽆法在可承受的时间内⽤软硬件进⾏捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能使数据集合称为具有更强的决策⼒、洞察⼒和流程优化等能⼒的海量、多样化的信息资产。
对⼤数据的解释：⼤数据（Big Data），⼜称为巨量资料，指的是传统数据处理的应⽤不⾜以处理它们的、⼤或复杂的数据集。⼤数据也可以定义来⾃各种来源的⼤量⾮结构化和结构化数据，⼤数据通常包含的数据量超出了通传统软件在⼈们可接受的时间内进⾏处理的能⼒。
智库百科对⼤数据的解释：⼤数据是指⽆法在⼀定时间内⽤常规软件⼯具对其内容进⾏抓取、管理和处理的数据集合。⼤数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能⼒。适⽤于⼤数据的技术，包括了⼤规模并⾏处理（MPP，Massively parallel），数据库、数据挖掘、分布式分布式数据
库、云计算平台、互联⽹，即可扩展的储存系统。
百度百科对⼤数据的解释：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，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。
简⽽⾔之，⼤数据是现有数据库管理⼯具和传统数据处理应⽤⽅法很难处理的⼤型、复杂的数据集，⼤数据技术的范畴包括⼤数据的采集，存储、搜索、共享、传输、分析和可视化等。
云计算与⼤数据的关系
云计算与⼤数据是⼀对相辅相成的概念，它们描述了⾯向数据时代信息技术的两个⽅⾯，云计算侧重于提供资源和应⽤的⽹络化交付⽅法，⼤数据侧重于应对巨⼤的数据量所带来的技术挑战。
云计算之于⼤数据，云计算是底层平台，⼤数据是应⽤。云计算作为底层平台整合计算、存储和⽹络等资源，同时提供基础脚⾻资源弹性伸缩的能⼒。⼤数据在云计算平台的⽀撑下，调度下层资源，进⾏数据源加载，计算和最终结果输出等动作。
云计算的核⼼是业务模式，其本质是数据处理技术，数据是资产，云计算为数据资产提供了储存、访问的场所和计算能⼒，即云计算更偏重⼤数据的存储和计算，以及提供云计算服务，运⾏云应⽤。但
是云计算缺乏盘活数据资产的能⼒，从数据挖掘价值和对数据进⾏预测性分析，为国家治理决策，企业决策乃⾄个⼈⽣活提供服务，这是⼤数据的核⼼应⽤，云计算是基础设施架构，⼤数据是思想⽅法，⼤数据技术将帮助⼈们从⼤体量、⾼度复杂的数据中分析、挖掘信息，从⽽发现价值和预测趋势。
⼤数据的4v特征
特点：
Volume：数据量⼤
Variety：数据形态多样
Velocity：数据的产⽣和处理极快
Value：希望从中获取价值
江西公务员考试在哪里报名⼤数据(Big Data)是指“⽆法⽤现有的软件⼯具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常⽤4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括⼤数据的特征。
⼀是数据体量巨⼤(Volume)。截⾄⽬前，⼈类⽣产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，⽽历史上全⼈类说过的所有的话的数据量⼤约是5EB(1EB=210PB)。当前，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。
⼆是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和⾮结构化数据。相对于以往便于存储的以⽂本为主的结构化数据，⾮结构化数据越来越多，包括⽹络⽇志、⾳频、视频、图⽚、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能⼒提出了更⾼要求。三是价值密度低(Value)。价值密度的⾼低与数据总量的⼤⼩成反⽐。以视频为例，⼀部1⼩时的视频，在连续不间断的监控中，有⽤数据可能仅有⼀⼆秒。如何通过强⼤的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为⽬前⼤数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是⼤数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使⽤量将达到35.2ZB。在如此海量的数据⾯前，处理数据的效率就是企业的⽣命。
1. 规模性(Volume)：⼤数据需要采集、处理、传输的数据量⼤；处理PB级的数据是⽐较常态的情况。企业内部的经营交易信息，⽹络
世界中的商品物、物流信息，⼈与⼈的交互信息，位置信息等都是⼤数据的主要来源。
2. 多样性(Variety)：⼤数据的种类多，复杂性⾼；⼤数据有不同格式，有结构化的关系型数据，有半结构化的⽹页数据，还有⾮结构化
的视频⾳频数据。⽽且⾮结构化数据，这些⾮结构化数据⼴泛存在于社交⽹络、物联⽹、电⼦商务之中，其增长速度⽐结构化数据快数⼗倍。
3. ⾼速性(Velocity)：⼤数据需要频繁的采集、处理并输出；因为数据会存在时效性，需要快速处理并得到结果，如⼀些电商数据，如果
当天的信息不处理，就将会影响到很多需要⽴即做出的商业决策，要达到⽴竿见影⽽⾮事后见效，实现实时获取需要的信息，⼀秒是临界点，即对于很多实时⼤数据应⽤⽽⾔，数据必须要在⼀秒钟内进⾏处理，否则处理结果就是过时和⽆效的。
4. 价值密度低(Value):⼤数据不经过相应的处理则价值较低，挖掘⼤数据的价值类似于沙⾥淘⾦，以视频为例，⼀个⼀⼩时的监控视频数
据，可能有⽤的数据只有⼀两秒，如何通过强⼤的算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是⽬前⼤数据技术研究的重要课题。
⼤数据的关键技术
⼤数据技术 ，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。 ⼤数据 领域已经涌现出了⼤量新的技术，它们成为⼤数据采集、存储、处理和呈现的有⼒武器。⼤数据处理关键技术⼀般包括：⼤数据采集、⼤数据预处理、⼤数据存储及管理、⼤数据分析及挖掘、⼤数据展现和应⽤（⼤数据检索、⼤数据可视化、⼤数据应⽤、⼤数据安全等）。
1、⼤数据预处理
全国大学英语四级考试cet数据采集：ETL（Extract-Transform-Load）是利⽤某种装置（⽐如摄像头麦克风）从系统外部采集数据并输⼊到系统内部的⼀个接⼝，在互联⽹⾏业快速发展的今天，数据采集经被⼴泛应⽤于互联⽹分布式领域。
数据存取：关系数据库，NoSQL，SQL等
基础架构⽀持：云储存分布式⽂件系统等。2022年考公务员的要求和条件
计算结果展现：云计算，标签云，关系图等。
2、⼤数据分析技术
⼤数据结构复杂，数据构成中更多的是⾮结构化数据，单纯靠数据库BI对数据化，数据进⾏分析已经不太适⽤，所以需要技术的创新，这就产⽣了⼤数据分析技术。
数据处理，⾃然语⾔处理技术多，媒体内容识别技术，图⽂转换技术，地理信息技术等。
统计和分析：A/Btest；topN，排⾏榜地域占⽐⽂本情感分析技术；语义分析技术等。
数据挖掘：是关联规则分析；分类；聚类等。
模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真；模式识别技术等。
⼤数据分析及挖掘技术
⼤数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据⽹络挖掘、特异组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等⼤数据融合技术；突破⽤户兴趣分析、⽹络⾏为分析、情感语义分析等⾯向领域的⼤数据挖掘技术。
数据挖掘就是从⼤量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应⽤数据中，提取隐含在其中的、⼈们事先不知道的、但⼜是潜在有⽤的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术⽅法很多，有多种分类法。
根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；
根据挖掘对象可分为关系数据库、⾯向对象数据库、空间数据库、时态数据库、⽂本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球⽹Web；
根据挖掘⽅法分，可粗分为：机器学习⽅法、统计⽅法、神经⽹络⽅法和数据库⽅法。机器学习中，可细分为：归纳学习⽅法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计⽅法中，可细分为：回归分析(多元回归、⾃回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、⾮参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经⽹络⽅法中，可细分为：前向神经⽹络(BP算法等)、⾃组织神经⽹络(⾃组织特征映射、竞争学习等)等。数据库⽅法主要是多维数据分析或OLAP⽅法，另外还有⾯向属性的归纳⽅法。
从挖掘任务和挖掘⽅法的⾓度，着重突破：
1、可视化分析。数据可视化⽆论对于普通⽤户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据⾃⼰说话，让⽤户直观的感受到结果。
2、数据挖掘算法。图像化是将机器语⾔翻译给⼈看，⽽数据挖掘就是机器的母语。分割、集、孤⽴点分析还有各种各样五花⼋门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法⼀定要能够应付⼤数据的量，同时还具有很⾼的处理速度。
3、预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出⼀些前瞻性判断。
4、语义引擎。语义引擎需要设计到有⾜够的⼈⼯智能以⾜以从数据中主动地提取信息。语⾔处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输⼊、问答系统等。
5、数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进⾏处理可以确保获得⼀个预设质量的分析结果。
⼤数据展现与应⽤技术
⼤数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为⼈类的社会经济活动提供依据，从⽽提⾼各个领域的运⾏效率，⼤⼤提⾼整个社会经济的集约化程度。
在我国，⼤数据将重点应⽤于以下三⼤领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电⽹数据信息处理与挖掘技术，⽓象信息分析技术，环境监测技术，警务云应⽤系统（道路监控、视频监控、⽹络监控、智能交通、反电信、指挥调度等公安信息系统），⼤规模基因序列分析⽐对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并⾏化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种⾏业的云计算和海量数据处理应⽤技术等。
什么是结构化、⾮结构化和半结构化数据
1、结构化数据（Structured Data）
结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，⽐如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育⼀卡通；政府⾏政审批；其他核⼼数据库等。基本包括⾼速存储应⽤需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
石家庄大学生2、⾮结构化数据（Unstructure Data）
⾮结构化数据其格式⾮常多样，标准也是多样性的，⽽且在技术上⾮结构化信息⽐结构化信息更难标准化和理解。⽀持⾮结构化数据的数据库⼴泛应⽤于全⽂检索和各种多媒体信息处理领域。贵州省公务员考试报名人数查询
3、半结构化数据（Semi-structured Data）
定义：所谓半结构化数据，就是介于结构化数据(如关系型数据库、⾯向对象数据库 中的数据)和⾮结构的数据(如声⾳、图像⽂件等)之间的数据，HTML⽂档就属于半结构化数据。它⼀般是⾃描述的，数据的结构和内容混在⼀起，没有明显的区分。
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