問答專欄Q & A COLUMN
大數據技術包括數據采集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網絡分析等。
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大數據是我的主要研究方向之一，目前也在帶大數據方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。
首先，大數據涵蓋的內容主要以數據價值化為核心的一系列操作，包括數據的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用。隨著5G的落地應用以及物聯網技術的發展，未來更多的資源將逐漸實現數據化，所以大數據能夠涵蓋的內容也會越來越豐富，自身所能夠體現的價值也會逐漸提升。
信息系統、互聯網和物聯網的發展共同促進了大數據的產生，在產業互聯網的推動下，大數據的數據來源逐漸從消費端數據向生產端數據過渡，所以大數據未來能夠產生的價值也會進一步向生產端體現，從而實現大數據賦能企業創新和企業管理。
要想充分利用大數據，需要從以下幾個方面入手：
第一：按角色進行大數據應用分類。普通消費者與企業運營者所關心的數據是不同的，普通消費者也許關心的是目前的流行趨勢，而企業運營者可能更關心整個市場的走勢，所以要針對不同的用戶角色需求制定對應的使用策略。
第二：注重數據采集。數據采集是進行大數據應用的前提，對于企業來說，需要采集的數據包括行業發展數據、市場需求數據以及自身的企業運營數據和生產數據，不同的數據采集渠道能夠獲得的數據價值也是不同的，多渠道采集的多維度數據是進行數據應用的重要基礎，所以未來企業對于數據的爭奪將越來越激烈。
第三：數據分析。數據應用的重要環節是數據分析，數據分析一方面用于各種決策（商業等），另一方面數據分析也是智能體進行任務執行的基礎，所以數據分析是大數據應用的核心環節，也是目前大數據落地應用的主要方式之一。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言！
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大數據的概念是指傳統軟件工具在一段時間內無法對其進行爬網，管理和處理的數據集合。大數據技術是指從各種類型的數據中快速獲取有價值信息的能力。那么大數據技術的一般內容是什么？我們今天來看看前鋒小編吧。
首先，數據收集
ETL工具負責從分布式異構數據源（如關系數據和平面數據文件）中提取數據到臨時中間層進行清理，轉換，集成，最后加載到數據倉庫或數據集市成為在線分析過程。數據挖掘的基礎。
第二，數據訪問
關系數據庫，NOSQL，SQL等
第三，基礎設施
云存儲，分布式文件存儲等。
四是數據處理
自然語言處理（NLP）是一門研究人與計算機之間語言問題的學科。處理自然語言的關鍵是讓計算機“理解”自然語言，因此自然語言處理也稱為自然語言理解（NLU），也稱為計算語言學。一方面，它是語言信息的處理。另一方面，一個分支是人工智能（AI）的核心主題之一。
五，統計分析
假設檢驗，顯著性檢驗，差異分析，相關分析，T檢驗，方差分析，卡方分析，偏相關分析，距離分析，回歸分析，簡單回歸分析，多元回歸分析，逐步回歸，回歸預測和殘差分析嶺回歸，邏輯回歸分析，曲線估計，因子分析，聚類分析，主成分分析，因子分析，快速聚類和聚類，判別分析，對應分析，多元對應分析（最佳尺度分析），Bootstrap技術等。
六，數據挖掘
分類，估計，預測，親和力分組或關聯規則，聚類，描述和可視化，Deion和可視化，復雜數據類型挖掘（文本），Web，圖形圖像，視頻，音頻等）。
第七，模型預測
預測模型，機器學習，建模仿真。
第八，結果呈現
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1、數據收集，數據存取
在收集大數據的過程當中，主要有四個來源。可以通過管理信息系統來收集想要的大數據，可以通過科學實驗的方式來收集大數據。同時也可以通過物理信息系統，通過web信息系統對數據進行收集。
當我們將需要的信息采集完成之后，就需要對數據進行存取，存取的技術路線有一定區別，主要的存取方式有三類。首先要面對的是規模比較大的結構化數據，其次是半結構化數據或者非結構化數據，最后需要面對的是兩種結構化所混合在一起的大數據。
2、數據處理，統計分析
對于不同模式，不同結構的數據，我們需要進行進一步的處理，需要進行集成處理或者整合處理。當我們將不同的數據收集，整理并且轉換之后，就可以獲取一個新的數據。這樣在后期想要查詢或者想要分析的時候，能夠有一個統一的數據圖。
統計分析的方法多種多樣，假設實驗的方法，方差分析的方法，多元回歸分析方法，隊友分析，聚類分析等等。是整個大數據環節當中具有難度的一個環節，也是必須要突破的一個環節。
3、數據挖掘，結果呈現
數據挖掘在當下大數據當中是需要改進的，首先我們已有的數據挖掘需要改進，同時數據網絡挖掘需要開發，特意群組挖掘也需要開發，對大數據進行挖掘，能夠讓整個大數據技術更加全面。
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大數據又稱巨量數據、海量數據，是由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據構成的數據集合，基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的集成共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。也有相關機構對其有所定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。那么，大數據又包括哪些方面的內容呢？
1.數據類型
數據類型包括數據類型、收集方式和方法。供應鏈中的大數據主要有四種類型：結構化數據、非結構化數據、傳感器數據和新數據。雖然關于數據和分析能力對供應鏈管理的重要性的研究和報告很多，但關于非結構化數據對供應鏈的影響和作用的研究相對較少。然而，社交媒體數據對于供應鏈管理是非常重要的。運營商利用社交媒體數據來規劃供應鏈活動、供應鏈風險管理和市場開拓，深入挖掘社交媒體的具體機制數據影響供應鏈績效。需要使用多種研究和測量方法，包括技術分析、內容分析和網絡分析。
2.大數據質量
企業在分析大數據時，必須考慮數據的質量。低質量的數據不僅會影響公司的決策，而且對公司不利。事實上，數據的有效性取決于數據的質量，隨著大數據的重要性越來越大，對高質量數據的需求也越來越大。
3.大數據5V特點
大數據具有五大特點，稱為5V。分別是：多樣(Variety)，大量(Volume)，高速(Velocity)，低價值密度(Value)，真實性(Veracity)。
4.大數據應用
大數據作為一個能夠改變產業應用的技術，只有切實落地才能帶來真正的價值。其實大數據的應用范圍非常廣，不單單限于互聯網行業，在其他諸如金融，制造業，交通物流方面也都有非常大的應用價值。
5.大數據分析技術
此外，大數據分析不僅有助于獲得新的見解，還有助于提高預測的準確性，而這些好處都是基于數據挖掘和統計分析。如果沒有大數據分析來分析數據，那么大數據就只是一堆“數據”，可以說毫無價值。大數據需要分析，但如果沒有足夠的數據進行分析，就不得不依賴分析工具。當然，如果分析不研究大數據，它只是數學和統計學的一種工具和應用方法，并不能顯示出它對企業的價值。
數通暢聯的核心產品DAP（Data Analysis Platform）數據分析平臺就是一款大數據分析產品，專為企業大數據平臺構建，能夠高效存儲、計算、分析并處理海量數據，構建企業的大數據中心，能夠真實、準確、清晰、有效的將企業內部及外部行業數據進行可視化展現，幫助企業提升行業洞察力，加強決策力，從而提升整體競爭力。
上面我們所指的大數據不同與過去傳統的數據，其產生方式、存儲載體、訪問方式、表現形式、來源特點等都同傳統數據不同。大數據更接近于某個群體行為數據，它是全面的數據、準確的數據、有價值的數據。這些新類型數據相信大家都很熟悉，它們已經比傳統數據類型更深入地走進了我們的生活。
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一般來說，從收集到利用的整個流程中，大數據一共包括了四部分過程，這四部分包括，大數據采集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析等四個主要階段。通過這四個階段，企業就可以實現對用戶進行精準營銷，針對性提供服務等，隨著DT時代的到來，大數據的使用會越來越廣泛。
大數據采集
大數據采集其實就是對海量數據的搜集，大數據采集人員會通過數據庫、爬蟲、日志、記錄等多種方式采集不同來源、不同方面的數據，舉個例子，采集人員可以通過爬取網頁數據的形式采集關鍵詞、可以調取訂單記錄獲取用戶購買信息、可以查詢數據庫日志記錄行為信息，也可以訪問業務系統數據庫獲得客戶業務數據。
大數據預處理
大數據采集的數據通常都是不同來源、不同格式等不能直接利用的信息，必須經過大數據預處理進行統一規范化，提高數據的質量，方便日后進行利用。
就拿派可數據BI中包含的數據倉庫來舉個例子，企業完成大數據采集后，可以利用ETL過程對數據進行處理，排除錯誤數據，將可以使用的數據以統一的規范，進行建模指標分類后存儲到數據倉庫中，也正因為經過了ETL處理，這時數據質量已經有了質的提升，可以被企業直接利用。
大數據存儲
大數據存儲可以使用基于Hadoop的技術擴展進行封裝能夠對一些難以處理的數據和場景進行存儲，同時因為Hadoop是開源的框架，所以企業可以利用開源的優勢，借助其他相關的模型，架構衍生出相關大數據技術的過程。
大數據分析
企業對大數據的利用主要是通過數據分析、可視化分析等方式。數據分析人員根據采集存儲得到的大數據對用戶營銷推廣、業務發展狀況、活動復盤預測等。同時分析人員也可以借助可視化工具或者商業智能BI，通過圖形化的手段，制作可視化報表清晰有效地傳達信息，對各種數據進行信息化的展現。
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謝謝邀請！大數據包括大數據開發、大數據分析挖掘、數據工程師(大數據運維)幾個方向,不過在企業經常會職能交叉。
1） 簡單點評：
發展不錯，需求不少，不過需求中主要是數據分析相關崗位，牽涉到算法建模等高級內容的話實際上不適合剛畢業的不同本科學生。建議普通本科或專科學生從數據分析入行，掌握Python，以后逐步向高級數據分析師、數據挖掘工程師、人工智能開發工程師方向走，
2）發展前景：
大數據類職位需求增幅僅次于AI崗位。眼下，幾乎所有互聯網企業均把數據人才列為團隊標配。許多公司在數據層面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通過數據沉淀與挖掘更好地推進產品的迭代。數據架構師、數據分析師成為企業爭搶對象，過去一年招聘需求提高150%以上。2017，互聯網公司對AI和數據人才的爭搶活躍度提高了30%以上，企業間相互挖角行為變得更加頻繁，人才爭奪激烈程度全面升級。物聯網、智慧城市、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)、區塊鏈技術、語音識別、人工智能、數字匯流是大數據未來應用的七大發展方向。
3）行業定位：
4）面向專業：
計算機、數學與統計、物理、電子、通信工程、物聯網、網絡工程等相關專業大專以上學生。推薦中上游學生學習。
5）薪酬分析：
數據來源： 職友網
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大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。
1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據采集處于第一個環節。根據MapReduce產生數據的應用系統分類，大數據的采集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。
2、數據存取：大數據的存去采用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據。
3、基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：對于采集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換后，生成到一個新的數據集，為后續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基于對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。
8、結果呈現：云計算、標簽云、關系圖等。
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按照數據結構分類，可以分為結構化數據(表格），非結構化數據(視頻，音頻，圖像)，半結構化數據(如模型文檔等)。
按照應用場景可以分為工業數據和消費數據兩大類，工業數據主要是指生產制造企業從研發設計，生產制造，經營管理，客戶服務等環節的數據。消費數據主要面向客戶或者需求，比如客戶喜好，客戶評價，市場分布，倉儲率等
按照數據重要程度可以分為，臟數據，低質數據，高質數據以及核心數據，這個就需要結合企業業務需求自行界定
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你好！我是愛生活愛科技的貓哥（190626）~！歡迎與我交流。
答：我理解的大數據是指某一行業或某一領域內的信息集合。是一個龐大的數據庫，可以通過對該數據庫的分析，來預見未來，指引方向。這就是大數據技術的作用。
大數據技術可以覆蓋生活的方方面面
吃穿住行用，都在利用大數據技術
比如你要買什么東西，大數據會給你提供推薦，通過你之前的購買記錄和搜索關鍵詞，預先判定適合你的產品，再推薦給你。
再比如你要出行。大數據會通過你的位置和終點，計算出最省時間的路線供你選擇。
等等，這樣的例子數不勝數。
大數據還可以進行風險管控，更好的保障人民安全。
你也可以在評論出留言，聊聊大數據技術給你的生活帶來了哪些具體改變和便利。
以上就是貓哥的分享，若有其他問題可在評論區留言，也歡迎在評論中發表您不同的觀點。
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