大数据概述

2018/03/06 17:34
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1.试述大数据对思维方式的重要影响。

大数据具有“全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果”三大显著特征,完全颠覆了传统的思维方式。

(1)过去,由于数据存储和处理能力的限制,在科学分析中,通常采用抽样的方法,即从全集数据中抽取一部分样本数据,通过对样本数据的分析来推断全集数据的总体特征。通常,样本数据要比全集数据小很多,因此,可以在可控的代价内实现数据分析的目的。现在,大数据的核心就是海量数据的存储与处理,分布式文件系统和分布式数据库技术提供了理论上近乎无限的存储能力,分布式并行编程框架MapReduce提供了大量的海量数据并行处理能力。因此,有了大数据技术胡支持,科学分析完全可以直接针对全集数据而不是抽样数据,并且可以在短时间内迅速得到分析结果。

(2)为了保证误差被放大到全集数据时仍然处于可以接受的范围,就必须确保抽样分结果的精准性。正是因为这个原因,传统的苏剧分析方法往往更加注重提高算法的精准性,其次才是提高算法效率。因此,追求高精准性已经不是其首要目标;相反,大数据时代具有“秒级响应”的特征,要求几秒内就迅速给出针对海量数据的实时分析结果,否则就会丧失数据胡价值,因此,数据分析效率成为关注的核心。

(3)数据分析的目的,一方面是解析事物背后发展机理;另一发面是用与预测未来可能发生的事件。不管那个目的,其实都反映一种“因果关系”。

2.详细阐述大数据、云计算、物联网之间的区别与联系。

区别:大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源,并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户;物联网的发展目的标是实现物物相连,应用创新是物联网的核心。

联系:从整体上看,大数据、云计算和物联网这三者椒相辅相成的。大数据根植于云计算,大数据分析的很多技术都来自云计算,云计算的分布式数据存储和管理系统提供了海量数据的存储和管理能力,分布式并行处理框架MapReduce提供海量数据分析能力,没有这些云计算技术作为支撑,大数据分析就无从谈起。反之,大数据为云计算提供了“用武之地”,没有大数据这个“练兵场”,云计算技术再先进,也不能发挥它的价值。物联网的传感器源源不断产生大量的数据,构成了大数据的重要数据来源,没有物联网的快速发展,就不会带来数据产生方式的变革,即由人工产生阶段转向自动产生阶段,大数据时代也不会这麽块到来。同时,物联网需要借助于云计算和大数据技术,实现物联网大数据存储、分析和处理。

3.简述你对大数据应用与发展的看法,以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色。随着数据时代的到来,大数据在应用方面会越来越广泛,发展趋势会不断提升,人们会在大数据笼罩的物联网世界里不断探讨深入研究,而且,大数据会不断的深入到我们的生活当中,对我们的生活产生非常重要的影响。习主席曾两次提到过学习大数据,所以我认为大数据应用在未来的军事活动亦或是日常生活都会扮演一个重要的角色,随着科技的发展,技术层面的提升,大数据理论上是可以预测天灾,是能造福人类的技术手段,我打算在这次大数据浪潮当一个旁观者,细细记录大数据的发展史。

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