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大 数 据 基 础

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目录

项目一

任务1 数据

任务2 大数据

大 数 据 （ Ｂｉｇ Ｄａｔａ ） 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 。

１ Ｋ Ｂ（ Ｋ Ｂｋｉｌｏｂｙｔｅ ） ＝ １ ０２４ Ｂ１ Ｍ Ｂ

（ Ｍ Ｂｍｅｇａｂｙｔｅ ） ＝ １ ０２４ Ｋ Ｂ１ Ｇ Ｂ

（ Ｇ Ｂｇｉｇａｂｙｔｅ ） ＝ １ ０２４ Ｍ Ｂ１ ＴＢ

（ ＴＢｔｅｒａｂｙｔｅ ） ＝ １ ０２４ Ｇ Ｂ

大数据特征通 常 用 ４ 个 Ｖ ， 即 数 据 量 大（ ｖｏｌｕｍｅ ）、 类 型 繁 多 （ ｖａｒｉｅｔｙ ）、 价 值 密 度 低 （ ｖａｌｕｅ ） 和 高 速 性 （ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ） 来 概 括 大 数 据的 特 征 。

任务2 大数据

大 数 据 是 一 门 技 术 ， 也 是 一 种 全 新 的 商 业 模 式 ， 代 表 着 一 种 思 维 方 式 。 它 是 大 规 模 数据 的 集 合 体 ， 更 是 数 据 对 象 、 集 成 技 术 、 分 析 应 用 、 商 业 模 式 、 思 维 创 新 的 统 一 体 。 对 大 数 据 的 分 析 ， 主 要分 为 五 个 方 面 ： 可 视 化 分 析 （ Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ）、 数 据 挖 掘 算 法 （ Ｄａｔｅ Ｍｉｎｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈ ｍｓ ）、 预 测 性 分 析 能 力（ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ