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到数据的本质是什么问题(数据的本质是什么,我们个人应该怎么理解?)

admin2023-02-21科技生活107

大数据的本质是

问题一:你好,大数据的本质是什么? 远标教育为你解答:

从本质上讲,大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据,是非常简单而且直接的事物,但是从现象上分析,大数据所呈现出来的状态复杂多样,这是因为现象是由观察角度决定的,正如苏轼在诗里所描述的,“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。不识庐山真面目,只缘身在此山中”。

由此可见,大数据的核心关键是组织结构,而不是构成大数据的数据本身,这个特征类似人工生命之父克里斯・ 兰顿(Chris Langton)对生命的描述,“生命的本质在于物质的组织形式,而不在于物质的本身”,事实上,宇宙模型里的全部事物似乎都遵循这样的构成规则,结构和节点上的物质。

大数据的结构是一个多层次、交织关联的复杂系 统结构,数据是分布在节点上的构成物质,数据之间的关联关系是由节点的位置决定的,而不是由数据本身来决定。也就是说,不同的数据位于同一个节点时,就可 以获得相同的关联关系。比如张三在某个县里 *** 政权结构的局长位置,他就获得了这个节点位置上的所有关联关系,如果李四替换了张三,那么李四就获得了这个 位置上的关联关系,而张三就会失去这个位置上的关联关系,获得他新的节点位置上的关联关系。

问题二:根据涂子沛先生所讲,大数据的本质是数据的价值在增加对吗 2013年称为“大数据元年”

问题三:大数据的本质是数据的价值在增加 当然不对了,大数据的价值是把很多的数据进行分析和处理,得出有价值的数据,并不是数据价值的增加,以前那么多的数据都被人浪费了,现在是要把那么多的数据利用起来,产生价值。大数据培训柠檬学院。

问题四:如何认识大数据的本质 数据本身并不能完全代表事物的最终整体和结果,世间有如此多数据无法解释的东西存在,比如很多心血来潮和情感变量,我们的世界的存在着诸多未知的X因素。

有趣的是,正是这些未知的因素,才推动了数据分析的发展。人类总是希望得到利益最大化的结果,所以他们在事前就会做好各种分析准备,例如二战时发明原子弹使得战争提前结束。其实在每一个时代,我们都会进行数据分析从而去解决问题,虽然有时候并不管用,但是这并没有阻碍人类对于数据分析的追求,随着科技的进步,数据分析更是到处都是。

问题五:1.大数据的本质是 如果指的是硬盘区别如下:

内部传输速度主要是由寻道时间以及数据存储密度决定,外部主要是总线的速度以及硬盘接口类型决定的,目前的串口硬盘要比以前的并口硬盘更快。数据传输率其实分为外部传输率和内部传输率两种,其中前者要比后者快很多,两者之间有一块缓冲区以缓解速度差距。通常称突发数据传输率为外部传输率,指从硬盘缓冲区读取数据的速度;内部传输率,也称最大持续传输率,是指硬盘将数据记录在盘片上的速度,反映硬盘缓冲区未用时的性能。目前的主流硬盘在容量、平均访问时间、转速等方面都差不多,然而在内部传输率上的差别比较大,因而内部数据传输率成为硬盘的一个“硬”指标,它真实地反应了硬盘的作战能力。

问题六:大数据和数据挖掘什么区别? 传统的数据挖掘就是在数据中寻找有价值的规律,这和现在热炒的大数据在方向上是一致的。

只不过大数据具有“高维、海量、实时”的特点,就是说数据量大,数据源和数据的维度高,并且更新迅速的特点,传统的数据挖掘技术可能很难解决,需要从算法的改进(提升算法对大数据的处理能力)和方案的框架(分解任务,把大数据分析拆解成若干小单元加以解决,或者通过规律的提取,把重复出现的数据加以整合等等)等多方面去提升处理能力。

所以,可以理解成大数据是场景是问题,而数据挖掘是手段。

问题七:大数据的本质是什么 考试试题及答案 利用大数据来定位市场需求和人群定位,帮助企业或个人实现精准营销,更方便更简洁,降低营销成本。

问题八:如何认识大数据的本质 数据本身并不能完全代表事物的最终整体和结果,世间有如此多数据无法解释的东西存在,比如很多心血来潮和情感变量,我们的世界的存在着诸多未知的X因素。

有趣的是,正是这些未知的因素,才推动了数据分析的发展。人类总是希望得到利益最大化的结果,所以他们在事前就会做好各种分析准备,例如二战时发明原子弹使

得战争提前结束。其实在每一个时代,我们都会进行数据分析从而去解决问题,虽然有时候并不管用,但是这并没有阻碍人类对于数据分析的追求,随着科技的进

步,数据分析更是到处都是。

问题九:大数据本质上只是一场技术变革.对吗 大数据时代的来临,带给我们众多的冲击,每个人都应当与时俱进、不断提升,放弃残缺的守旧思想,大胆接受新的挑战。

探讨大数据时代将给我们带来哪些变革,首先要搞清楚什么是大数据,其次,要厘清大数据会带来哪些变革,最后,要思考如何应对大数据时代的挑战。

什么是大数据?

国际数据公司定义了大数据的四大特征:海量的数据规模(vast)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。仅从海量的数据规模来看,全球IP流量达到1EB所需的时间,在2001年需要1年,在2013年仅需1天,到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%,全球信息总量每两年就可翻番。

而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告,2011年全球数据总量已达到1.87ZB(1ZB=10万亿亿字节),如果把这些数据刻成DVD,排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离,并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年,全球数据总量将达到35~40ZB,10年间将增长20倍以上。

需要强调的是:所谓大数据并不仅仅是指海量数据,而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术,美国谷歌公司才能比 *** 的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。

厘清大数据带来了哪些变革

就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单,而是引发了整个生产模式的变革一样,基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用,将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响,数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段,而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用,其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合,使工业制造的生产效率得到大规模提升。

简而言之,“大数据”并不能生产出新的物质产品,也不能创造出新的市场需求,但能够让生产力大幅提升。正如,《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思・库克耶和维克托・迈尔-舍恩伯格指出:数据的方式出现了3个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度,而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。

如何应对大数据带来的挑战

第一, 大数据将成为各类机构和组织,乃至国家层面重要的战略资源。

在未来一段时间内,大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲,企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争,工业时代引以自豪的厂房与流水线,变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台,而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用,成为当务之急。

第二,大数据的公开与分享成为大势所趋, *** 部门必须身先士卒。

2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议,签署了《开放数据 *** 》,要求各国 *** 对数据分类,并且公开14类核心数据,包括:公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月,我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如 *** 总理所强调的,社会信用体系建设包括政务诚信、商务......

问题十:大数据是什么概念 从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后,获得你需要的资讯

电影《纸牌屋》的成功就是其中一个例子,Netflix(引进纸牌屋的公司)作为世界上最大的在线影片租恁服务商,从其网站点击率、下载量、搜索请求和评论等众多海量数据中进行分析与预测后,认为纸牌屋能火,因此选择引进《纸牌屋》

大数据的本质是什么?

大数据的本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据,大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理。云计算的技术关注点在于如何在一套软硬件环境中,为不同的用户提供服务,使得不同的用户彼此不可见,并进行资源隔离,保障每个用户的服务质量。在大数据和云计算的关系上,两者都关注对资源的调度。

大数据的本质

首先我们必须承认世界的不确定性,这样我们就不会采用确定性的思维方式去面对一个不确定性的世界。当我们了解到信息或者说数据能够消除不确定性之后,便能理解为什么大数据的出现能够解决那些智能的问题,因为很多智能问题从根本上来讲无非是消除不确定性的问题。对于前面提到的大数据的三个特征,即数据量大、多维度和完备性。在这个基础之上,我们就能够讲清楚大数据的本质。

先谈谈数据量的问题。在过去,由于数据量不够,即使使用了数据,依然不足以消除不确定性,因此数据的作用其实很有限,很多人忽视它的重要性是必然的。在那种情况下,哪个领域先积攒下足够多的数据,它的研究进展就显得快一些。具体到机器智能方面,语音识别是最早获得比较多数据的领域,因此数据驱动的方法从这个领域产生也就不足为奇了。

关于大数据多维度的重要性问题,可以从两个角度来看待它。第一个视角是「互信息」,为了获得相关性通常需要多个维度的信息。比如我们要统计「央行调整利息」和「股市波动」的相关性,只有历史上央行调整利息一个维度的信息显然是不够的,需要上述两个维度的信息同时出现。第二个视角是所谓的「交叉验证」,我们不妨看这样一个例子:夏天的时候,如果我们感觉很闷热,就知道可能要下雨了。也就是说,「空气湿度较高」和「24小时内要下雨」之间的互信息较大。但是,这件事并非很确定,因为有些时候湿度大却没有下雨。不过,如果结合气压信息、云图信息等其他维度的信息,也能验证「24小时内要下雨」这件事,那么预测的准确性就要大很多。

最后,我们从信息论的角度来看看数据完备性的重要性。在大数据时代,在某个领域里获得数据的完备性还是可能的。比如在过去把全国所有人的面孔收集全是一件不可想象的事情,但是今天这件事情完全能做到。当数据的完备性具备了之后,就相当于训练模型的数据集合和使用这个模型的测试集合是同一个集合,或者是高度重复的。在这种情况下,就不会出现覆盖不了很多小概率事件的灾难。

这样数据驱动才具有普遍性,而不再是时灵时不灵的方法论。

由此可见,大数据的科学基础是信息论,它的本质就是利用信息消除不确定性。虽然人类使用信息由来已久,但是到了大数据时代,量变带来质变,以至于人们忽然发现,采用信息论的思维方式可以让过去很多难题迎刃而解。

请问数据的本质是什么?

数据的本质太深奥了,但是计算机里面数据是由0和1表示,而0和1的表示方式是人为约定的,比如用一个晶体管的高电平表示1,低电平表示0,也可以用低电平表示1,高电平表示0。这些0和1的存储介质在内存 硬盘 cpu当中是不同的。这些数据也不都是用晶体管表示的,比如光盘,就是用坑表示的,理论上只要有两种状态的介质都能存储数据。

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