問答專欄Q & A COLUMN
大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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。
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特征定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；
（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；
（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
不過，“大數據”在經濟發展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維?！ゑT·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解?！边@確實是需要警惕的。
在這個快速發展的智能硬件時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生：
（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
（2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
（4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
（5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
（6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
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大數據是指“無法用現有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合?！睒I界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特征。
在談論什么是大數據之前，不妨先看看大數據四個特征。一是數據體量巨大(Volume)，這個很容易理解，最初個人電腦軟盤或硬盤容量以KB或MB為單位，現在則以GB和TB為單位，數據容量提高了一千倍至十億倍。二是數據類型繁多(Variety)，最初數據以文字或結構化數據庫的形式存儲，現在音頻、視頻、圖片等被廣泛應用，非結構化數據越來越多。三是價值密度低(Value)，價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。四是處理速度快(Velocity)，這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征，大容量、低密度數據必然要求高速處理以提取有用的信息。
由于互聯網公司往往儲存有大量的用戶網購、用戶出行、用戶搜索、用戶瀏覽等信息，通過對這些信息快速處理和聚合分析，能夠判斷用戶未來幾天甚至未來幾個月的可能行為，為互聯網公司提供智能化推薦、供應鏈管理、價格優化、欺詐行為判斷等更優的服務。在利用大數據時候，除了前面所述的四個特征外，數據還必須具有關聯性：數據來自同一類型人物、數據來自同一時間段、數據來自同一個產品等等。
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目前UI設計行業整體發展非常不錯，許多企業都急需設計方面人才，相應設計崗位需求也在不斷增強，正是學習的好時機。想要學好UI設計，需要掌握相應的技能。如果你想要學UI設計，需要考慮自己是否有基礎，市面上一般學習費用在2W左右，時間在4-6個月不等。如果你不知道到底怎么選擇，千鋒的很不錯，你可以實際去看一看，聽一聽，讓自己做出合適的決定
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