大数据处理数据过程通俗易懂

本篇文章给大家分享大数据处理数据过程通俗易懂，以及大数据处理数据的流程包括哪几个环节?对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、大数据这一概念，源自上世纪90年代末美国航空航天局研究人员的创造。长久以来，它一直是一个模糊而诱人的概念，直到近几年，才逐渐跃升为一个主流词汇。大数据的核心在于分析和挖掘全量的非抽样数据，以辅助决策。这一技术的应用方向可归纳为两个：精准化定制和预测。

2、大数据是指那些在可接受的时间范围内，无法通过常规工具进行有效捕捉、管理和处理的庞大数据集。将数据比作煤矿，可以更好地理解其价值的多维度。就像煤炭有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等不同类型，每种数据的质量和特性也各不相同。

（图片来源网络，侵删）

3、其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。

4、大数据，泛指数量庞大、类型多样的数据***。其核心在于挖掘数据间的相关性，而非单纯的数据量。以bra销售数据为例，不同cup型的分布或基于颜色、省份的统计，数据相关性明显，但此类信息在大数据时代之前即可通过人工分析得出。关注数据间隐含的微妙联系才是大数据应用的核心。

5、大数据是相对于传统小数据的，传统由于数据处理的成本很高，所以只能处理部分信息系统中产生的非常规范的数据，而对于文本、图片等数据不能处理，而且数据量非常大的话，只能通过抽样的方式来降低数据量。

（图片来源网络，侵删）

6、大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规工具进行捕捉、管理和处理的数据***。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

运用比喻，典故，谚语，历史故事，类比，名人名言，或者数学，化学，物理---等等方法进行解释，根据解释的对象选择解释的方法。同一个问题针对不同的人有不同的解决方案，但是结果是相同的（或相等的），我认为这就是通俗易懂的解释。

当人们想要通俗易懂地解释某个概念或事物时，可以***用以下方法：使用简单的语言和日常事物进行比喻。这样可以让复杂的概念变得更加容易理解。例如，用“像搭积木一样”来解释计算机编程中的组合概念。避免使用专业术语或复杂的句子结构。

生活中的科学问题，如何用通俗易懂的方式解释？首先，我们可以通过生活中的例子来解释科学问题。例如，要解释什么是重力，我们可以引用掉落物体的例子，告诉人们这是因为地球对物体施加的吸引力。通过这种方式，人们可以更加直观地理解科学知识。其次，我们可以将科学问题与日常生活联系起来。

大数据应用无限可能，受限于个人想象力。深入挖掘数据间的联系，为决策提供科学依据，是大数据价值所在。

“大数据时代”这一概念最早由麦肯锡咨询公司提出，指出数据已经深入到每一个行业和领域，大数据的挖掘与应用预示着生产率的提升和消费者利益的增长。曾有一个国外极客通过抓取dating网站的数据，根据地理、年龄、兴趣等指标建立3D模型来寻找真爱。

首先我觉得***上那句话已经够清楚了。再解释也只是用家常话同义重复而已。‘大数据’概念本身强调的是处理大数据的能力和技术，大数据的应用价值不在于它‘大’，而在于其细粒度信息的价值（微观干预的能力）。这一点的确很多人、很多出版物都没说清楚。

另一个应用方向是预测。以精准营销为例，百度推广、淘宝的喜欢推荐等，都是基于大数据分析用户的行为和偏好，从而进行精准的广告投放和商品推荐。这不仅提高了广告的转化率，也为用户带来了更加贴心的服务。再如，当用户到达一个陌生地方时，大数据可以自动推荐周边的消费设施，为用户提供便利。

大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。

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