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大数据时代资料

大数据概念、应用、思维（大数据隐私，与现实生活紧密相连）狭义：各行各业数据的精准收集、统计、分析整理；根据数据的反馈信息为人类服务（云端储存数据）

大数据四大基础：

1.量2.速度3.多样性4.不可确定性

数据的流动、激活远远大于数据本身（运用高端服务器后台技术）根据环境属性生成可用有效的数据，把很多事物进行一个全新的连接（例如打车软件）

为什么全球数据量增长如此之快。大数据和云计算究竟有什么关系。

云计算是硬件资源虚拟化，海量数据高效处理，大量分配使用。生活中有哪些大数据。（共享单车、滴滴出行等打车软件）用户画像、精准营销数据可视化分析

大数据能改变什么。让软件更智能，让生活更便捷智能化，改变生活。dt时代，大数据时代的到来，用电子商务更智能的思维方式思考问题，解决问题。

it是让自己更强大，别人为你服务；dt是让别人更强大，你为别人服务。

大数据的思维：总体思维、容错思维、相关思维、智能思维。总结：用创新和颠覆的思维去看待事物。

第二篇。大数据时代“大”数据时代众所周知，数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。

显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apacheorg的开源项目nutch。当时，大数据用来描述为更新网络有哪些信誉好的足球投注网站索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌mapreduce和googlefilesystem（gfs）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

第三篇：大数据时代《大数据时代》读书笔记

作者：迈尔舍恩伯格

出版发行：浙江人民出版社

版次：2013年1月第一版

读者：物流一班、时菲阳

一、作者观点

谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪有哪些信誉好的足球投注网站词相关数据来判断全美地区的流感情况。这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。

作者提出了三点结论。第一，要尽可能分析事物相关的“全部”数据，而不是之前的随机抽样，即“样本=总体”。第二，要乐于接受数据的繁杂，而不应过分追求其精确性。第三，重视大数据呈现的“相关关系”，而不要执于探索事物间的因果关系。

二、摘抄：

在甲型h1n1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。谷歌通过观察人们在网上的有哪些信誉好的足球投注网站记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的有哪些信誉好的足球投注网站记录，而且每

天都会收到来自全球超过30亿条的有哪些信誉好的足球投注网站指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。

发现能够通过人们在网上检索的词条辨别