大数据常识汇总,大数据概述

大数据是指无法在必定时间内用惯例软件东西进行捕捉、办理和处理的数据调集。它具有很多（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）四个特色。大数据的使用范畴广泛，包含金融、医疗、教育、交通等。

大数据技能首要包含数据收集、数据存储、数据处理、数据剖析和数据可视化等。其间，数据收集技能包含爬虫、传感器、日志文件等；数据存储技能包含Hadoop、Spark等；数据处理技能包含MapReduce、Spark MLlib等；数据剖析技能包含机器学习、深度学习等；数据可视化技能包含Tableau、Power BI等。

大数据使用事例包含精准营销、智能交通、医疗确诊、才智城市等。精准营销经过剖析用户行为数据，为用户引荐感兴趣的产品或服务；智能交通经过剖析交通流量数据，优化交通路线；医疗确诊经过剖析医疗数据，辅佐医师进行确诊；才智城市经过剖析城市运转数据，进步城市办理水平。

大数据的开展趋势包含人工智能与大数据的交融、云核算与大数据的交融、边际核算与大数据的交融等。人工智能与大数据的交融能够进步数据剖析和处理才能；云核算与大数据的交融能够进步数据存储和处理才能；边际核算与大数据的交融能够进步数据实时处理才能。

大数据技能的开展和使用，将推进各个职业的数字化转型，进步企业的竞争力和立异才能，一起也将带来新的挑战和机会。

大数据概述

大数据（Big Data）是指规划巨大、增加敏捷、类型多样的数据调集，这些数据无法用传统的数据处理东西进行有用办理和剖析。大数据的呈现，标志着信息年代的新阶段，对科学研讨、商业决议计划、社会办理等范畴发生了深远影响。

数据和信息

数据是客观存在的符号，是信息的载体。信息则是数据经过加工、处理后的成果，具有实际意义和价值。在数据和信息的联系中，数据是根底，信息是意图。

数据的组织形式和生命周期

数据的组织形式包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据生命周期包含数据的收集、存储、处理、剖析和使用等阶段。

数据转化为信息的进程

数据转化为信息的进程首要包含数据清洗、数据集成、数据转化、数据剖析和数据可视化等进程。

数据的价值

数据的价值体现在以下几个方面：进步决议计划功率、优化业务流程、立异商业模式、提高用户体会等。

大数据的内在

大数据的内在包含数据规划、数据类型、数据增加速度、数据价值密度和数据真实性等方面。

大数据的5V特性

大数据的5V特性包含：Volume（很多）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）和Veracity（真实性）。

数据发生办法阅历的三个阶段

数据发生办法阅历的三个阶段分别是：数据收集、数据存储和数据使用。

信息化浪潮的标志及处理问题

信息化浪潮的标志是互联网的遍及和移动设备的广泛使用。信息化浪潮处理了信息传递、资源共享和协同作业等问题。

大数据对科学研讨的影响

大数据为科学研讨供给了新的研讨办法和手法，有助于提醒科学现象背面的规则，推进科学技能的立异。

信息科技为大数据年代供给技能支撑

信息科技为大数据年代供给了强壮的技能支撑，包含云核算、散布式核算、数据发掘、机器学习等。

大数据中心技能概述

大数据中心技能首要包含散布式技能、数据存储技能、数据处理技能和数据剖析技能等。

大数据中心技能——散布式技能

散布式技能是大数据处理的中心技能之一，首要包含Apache Hadoop技能栈、Google搜索引擎的中心使命、GFS、Hadoop HDFS、Big Table、MapReduce和YARN等。

Hadoop的优势

Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高吞吐量和低成本等优势，是大数据处理的重要技能。

大数据的工业

大数据工业包含数据收集、数据存储、数据处理、数据剖析、数据可视化等范畴，具有宽广的市场前景。

大数据技能体系

大数据技能体系包含数据仓库、数据发掘、机器学习、自然语言处理、可视化剖析等。

数据仓库

数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支撑办理决议计划的数据调集。

数据仓库的首要特征

数据仓库的首要特征包含面向主题、集成、非易失和时变性等。

大数据的来历

大数据的来历包含埋点数据、交际媒体数据、物联网数据、政府数据等。

埋点原理

埋点原理是指经过对用户行为进行盯梢和记载，获取用户数据的进程。

埋点分类

埋点分类包含页面埋点、事情埋点、用户行为埋点等。

埋点收集维度

埋点收集维度包含用户特点、页面特点、事情特点等。

埋点输出文档

埋点输出文档首要包含日志文件、数据报表等。

大数据的数学常识

大数据触及数学常识包含函数、变量、方程、图、对数、指数、多项式函数、有理数、根本几许和定理、实数和复数的根本特点、级数、总和和不等式、图表和绘图、笛卡尔和极坐标体系、圆锥曲线、计算、概率、概率散布函数、线性代数、微积分等。

产品司理需求了解的数据常识

产品司理需求了解的数据常识包含数据收集、数据剖析、数据可视化、数据发掘等。

产品司理进行数据办理的东西