"
大数?/p>
"
是一个体量特别大?/p>
数据类别特别大的数据集,
并且这样的数据集无法用传统数?/p>
库工具对其内容进行抓取、管理和处理?/p>
"
大数?/p>
"
首先是指数据体量
(volumes)?
大,指代大型数据集,一般在
10TB
规模左右,但?/p>
实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成?/p>
PB
级的数据量;其次是指
数据类别
(variety)
大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所?/p>
定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度?/p>
Velocity
?/p>
快,
在数据量非常庞大的情况下?/p>
也能够做到数据的实时处理?/p>
还有一个特点是指数据真?/p>
性(
Veracity
)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数
据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性?/p>
从所周知?/p>
大数据已经不简简单单是数据大的事实了?/p>
而现实是对大数据进行分析?/p>
只有?/p>
过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据?/p>
而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,
所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要?/p>
可以说是决定最终信息是否有价值的
决定性因素?/p>
基于如此的认识,
大数据分析普遍存在的方法理论有哪大数据分析的使用者有
大数据分析专家,
同时还有普通用户,
但是他们二者对于大数据分析的基本要求就是可视化
分析?/p>
因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,
同时能够非常容易被读者所接受?/p>
就如
同看图说话一样简单明了?/p>
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法?/p>
各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格?/p>
才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,
也正是因为这些被统计学家所公认的各种统?/p>
方法(可以称之为真理?/p>
才能深入数据内部?/p>
挖掘出公认的价值?/p>
另外一个方面也是因为有
这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,
那大数据的价值也就无从说起了?/p>