大数据（Big Data）是指在处理、存储和分析过程中
大数据（Big Data）是指在处理、存储和分析过程中，需要使用大量数据资源的一种现象。它具有数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低等特点。大数据涉及多种技术、方法和应用领域，对于企业、政府和个人都具有重要的价值。
大数据的特点主要包括以下几点：
1. 数据量大（Volume）：大数据涉及的数据量通常非常庞大，可能达到数十亿甚至数百亿条记录。这些数据来源广泛，包括网络日志、社交媒体、物联网设备、传感器等。
2. 数据类型多样（Variety）：大数据涵盖了各种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。这些数据类型的多样性使得数据分析变得更加复杂和具有挑战性。
3. 处理速度快（Velocity）：大数据处理需要在短时间内完成，通常以毫秒或秒为单位。这对于实时分析和决策支持等应用场景非常重要。
4. 价值密度低（Value）：大数据中往往包含大量的冗余和无关信息，真正有价值的数据比例相对较低。这要求数据分析人员在处理大数据时，具备从海量数据中提取有价值信息的能力。
大数据的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
1. 商业智能（Business Intelligence）：通过对大数据的分析，企业可以了解客户需求、优化产品和服务、提高运营效率等，从而实现业务增长和利润提升。
2. 市场营销（Marketing）：大数据可以帮助企业更精准地定位目标客户，制定有效的市场营销策略，提高广告投放效果等。
3. 金融（Finance）：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、信用评估、投资策略优化等。
4. 医疗健康（Healthcare）：大数据在医疗健康领域的应用包括疾病预测、个性化治疗方案推荐、药物研发等。
5. 政府决策（Government Decision-making）：大数据可以帮助政府更好地了解社会状况、预测公共问题、优化政策制定等。
总之，大数据已经成为当今信息时代的重要特征，对于各行各业都具有重要的影响。通过对大数据的分析和利用，我们可以更好地理解世界、解决问题，并创造更多的价值。
哈喽大家好
哈喽大家好！很多人在直播间问我什么叫做大数据，其实简单的告诉一下，分析一下给大家。当然是我个人的见解，不喜轻喷真的轻喷！
大数据其实简单就是批量的数据。其实生活中你们遇到的什么上什么，上万的，上十万上，上几十万的这都不算是批量的数据，真正的批量的数据是要达到百万级别的以及一级别的数据，这就称之为大数据。再从批量的数据当中去提取就是需要的数据进行分析，就相当于进行一些趋势化的分析，这样就称之为大数据分析。
最后大部分是会进行一些可视化的展示，有些直接会做到把数据分析出来，最终会有一个什么样的趋势就完了，有些会进行大屏的展示，这个就是BI展示。经常会在电脑的大屏上看到驾驶舱什么之类的，像这样的一类就是称最后的分析阶段的展示，就是用BI来展示这个工具。
这个工具经常用到的有帆软BI、还有最近好像流行的一款叫做网数。一般像进行数据分析主要用到的语言一般有：sql、Python，还有java，基本用到就是这三种比较多。而python、java可能用得相对少一点，只需要懂最基本的一些基础就好了。
sql就必须要精通，因为像这些批量的数据是放在数据库当中的。数据库经常遇到的像Oracle mysql hive库，这些hive库是搭建在hadoop平台上的，那么经常会用到像这些库，而打开这些库它又有钥匙，而钥匙其实就是语言：像mysql、Oracle、sql，像还有hive sql sparks sql，这些大部分都是相同的。但也有不一样的，但这样就很少，这个其实大数据就是用这些语言去进行一些分析的。
如果你们后面有感兴趣的，我可以给你们出一些比较简单的，像一些增删、改查，以及比较用的比较多的，像求和函数，还有就是开窗函数，像那些偏偏移函数之类的，就还有一些分组函数、groupa、by用的这些比较多的，如果有兴趣的我可以给你们出一期。
还有就是可能面试当中会经常问到的一些问题，如果有那些不太懂的也可以留言给我。好的，今天就说到这里，再见。
贵州省贵阳市举办的国际大数据产业博览会（数博会）今日开幕
贵州省贵阳市举办的国际大数据产业博览会（数博会）今日开幕，随着科技的不断发展，数据正在以前所未有的速度和规模增长。而大数据是指那些规模特别巨大、复杂度特别高、传统技术难以处理的数据集合。那么，大数据究竟有多大？
大数据的规模很难以精确衡量，因为它们通常是在不断增长、演变和流动的。但是，我们可以从以下几个方面来理解大数据的规模。
首先，大数据的大小通常是以字节或比特为单位进行计算的。根据国际单位制，1个字节等于8个比特，而1个比特表示一个二进制数字（0或1）。因此，大数据集合的大小可以从几个字节到数百万亿个字节不等。
其次，大数据的规模还可以通过数据集合的条目数来衡量。数据集合中的每个条目都代表着一个独立的数据点，包括文本、图像、视频、音频、传感器数据等等。大数据集合可以包含数百万、数十亿或甚至数万亿个数据点。
另外，大数据的规模还可以通过数据集合的维度和特征数量来衡量。数据集合的维度代表着不同的属性或变量，例如一个包含1000个人的数据集合可以有10个属性，如年龄、性别、收入、教育水平等。而特征数量则代表着每个属性所包含的信息量，例如一个属性可以是一个二进制值（0或1），也可以是一个具有连续值的范围。
最后，大数据的规模还可以通过数据的来源来衡量。随着物联网和传感器技术的发展，大量的数据正在从各种设备和系统中产生，包括智能手机、智能家居、工业机器、交通设施、医疗设备等等。这些数据源可以产生海量的数据，为大数据分析提供了更多的机会和挑战。
总之，大数据的规模是非常庞大的，它的大小、复杂度和维度都超出了传统数据处理技术的能力范围。因此，大数据需要借助先进的技术和工具进行存储、处理和分析，以便从中提取出有价值的信息和见解。
你第一时间想到的是什么
说到，你第一时间想到的是什么？
是大数据操控总统竞选？
大数据杀熟？
大数据辅助算命？
抑或大数据扫黄？
以大数据为命题的文章，在网上唾手可得。而要真正理解这个概念，我们还是要回归到最本质的“灵魂三问”：什么是大数据？它从哪里来？要到哪里去？
广义上的大数据颇具哲学意味：大数据，即物理世界到数字世界的映射和提炼；狭义解释的大数据则是指通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新技术架构。
虽然数据无处不在，但其中真正有用的部分，或许只有一张图片或短短几秒。2013年美国波士顿爆炸案，警方在案发现场调取了10TB的监控数据（包括移动基站的通讯记录，附近商店、加油站、报摊的监控录像以及志愿者提供的影像资料），最终找到的只有嫌疑犯的一张照片。
但正是这些以“KB”为计算单位的核心部分，则需要专业人员爬梳繁冗数据，去伪存真、去粗取精、由表及里，寻找到核心数据。让违法犯罪无所遁形，正是大数据的价值体现之
一。
但大数据的“取经之路”必然不会一帆风顺，第一关就是“数据孤岛”这个关键问题。数据孤岛主要来源于记录和存储方式的落后，以及不同组织、系统间的天然隔阂。
那想要解决数据孤岛这个难题，就得如俗语“要想富，先修路”所说的那样，搭建好各个孤岛之间的桥梁，也就是咱们常说的“新基建”。首先通过物联网、信息化等措施，将物理世界虚拟为数字世界；通过5G基站、宽带、卫星网络等构建起数据流通网；最后再通过大数据、云计算、AI等技术，对数据进行处理分析，将零散信息系统化，寻找到核心数据。
数据是资产，也是隐私。而信息泄露则是大数据面临的第二大挑战。
2015年，扬州开发区法院公开宣判了一起非法获取计算机信息系统数据罪案件。本案所涉六名被告非法盗取16万余组QQ账号及密码，获利人民币157万余元。2022年6月，先是超星学习通数据库信息被公开售卖，超1.7亿条信息疑遭泄露；再是QQ账号大面积被盗，部分遭到黑客控制的账号向好友和所在群聊发送不良图片广告。
为充分回应社会关切，2021年11月1日，经过多年酝酿，数易其稿的我国首部个人信息保护方面的专门法律——《个人信息保护法》正式施行，法律明确不得过度收集个人信息、大数据杀熟，并对人脸信息等敏感个人信息的处理作出规制，完善个人信息保护投诉、举报工作机制等。
至此，无节制的用户信息收集行为终于戴上了法律的镣铐。
央视《焦点访谈》曾播送过一期名为《大数据“捕鼠”记》的真实案例，片中揭露了某基金公司管理人员胡某利用职位便利，3年期间通过操作父亲和岳父的账户，对100多只股票先后进行了上百次交易，以1700万元本金，胡某的“老鼠仓”前后获利达4200多万元。
这里提到的“老鼠仓”，是指庄家在用公有资金拉升股价之前，先用个人如机构负责人、操盘手及其亲属、关系户等的资金在低位建仓，待公有资金将股价拉升到高位后，个人仓位率先抛出获利。
“老鼠仓”一直是证监会稽查执法的重点领域，那如何利用大数据技术来发现“老鼠仓”呢？通过交易所大数据系统对历史交易数据跟踪拟合、回溯重演，市场监察部门可精准锁定可疑账户跟随资管产品先买先卖、同进同出的异常交易线索，为更细致甄别违法行为，提供了充足、有效的证据。
无独有偶，大数据同样在扫黄案件侦查中起着重要作用。但值得注意的是，为最大程度保护个人隐私，防止公民个人信息遭到泄露，公安部门对通过大数据扫黄的办案人员数据的搜索、使用有严格的限制，只有违法犯罪行为证据确凿，才会对其进行深入调查。
向阳生长的数据，终将驱动数字经济不断向前发展；数据科学，终会让违法犯罪行为无所遁形。
如火如荼奇思妙想的数字经济（十八）
如火如荼奇思妙想的数字经济（十八）
我们现在经常会看到和听到“大数据”，那什么是“大数据”？大数据不仅仅是大量数据的意思，严格的定义，是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面超出了传统数据库软件能力范围的数据集合，具有体量巨大、类别繁多、价值密度低和处理速度快等4个特征。
大量的数据，而且类别繁多，并要求快速处理，传统的数据技术和工具无能为力，由此催生了很多新的大数据并行处理技术。基于MPP架构（海量并行处理架构）的新型数据库集群，专为大数据批量处理而生的HIverson，适合实时交互式SQL查询的Impala等。
我们通常所说的“大数据”，其实指的是“大数据现象”，包含了海量数据和大数据技术的结合，有时候还包含了云计算、人工智能、物联网、区块链等技术。
预测趋势，辅助决策，这是大数据的核心价值。大数据结合数学算法，通过对海量数据进行分析，能挖掘出巨大的价值，对未来也有很好的预测价值。例如，百度预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”，进行深度挖掘和分析，为考生预测高考作文命题。2018年，百度宣称成功押中全国18道高考作文题中的12道，包括上海卷的“自由”主题。 是不是对高中学生的家长很有启发？ 即使把18道作文题全写一遍，也花不了多少时间，一旦写过的作文题出现在高考试卷上，那真是如有神助。
如今，大数据主要用于商业领域和数字政府领域，但对我们个人而言，意义和影响同样重大。
1、 大数据在实用层面帮助我们解决了大量的日常问题，使生活、学习和工作更加数字化、智能化、让我们表现更佳、更有效率、能力更强。
2、 大数据为我们提供了一个前所未有的审视现实的视角。能让我们“面向已经发生的过去”，更能“面向即将发生的未来”。
在大数据时代，我们需要改变传统思维方式，具备大数据思维：
1、全量思维，分析所有的数据样本，看问题的角度从局部到整体，数据越大，真实性也就越高；
2、模糊思维，接受数据本身的纷繁复杂，不再追求绝对的准确性；
3、关联思维，不再探究因果关系，转而关注事物的关联性，大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”，很多时候，我们不需要搞清楚“为什么”，知道“是什么”就足够了。
