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大数据时代简介在当今的社会，我们正身处一个被称为“大数据时代”的特殊时期。
这个时代，数据不再仅仅是数字和信息的简单集合，而是成为了一种具有巨大价值的资源，如同石油在工业时代的地位一般重要。
那么，什么是大数据呢？简单来说，大数据就是指规模极其庞大、复杂多样的数据集合，这些数据的规模大到传统的数据处理技术和工具难以应对。
大数据的“大”，不仅仅体现在数量上，还体现在数据的种类繁多和产生速度之快上。
想象一下，我们每天在互联网上的活动，从浏览网页、购物、社交媒体交流，到使用各种应用程序，每一个动作都会产生数据。
这些数据包括文字、图片、视频、音频等等，来源极其广泛。
而且，这些数据还在以惊人的速度不断增长和积累。
大数据的价值在于它能够为我们提供前所未有的洞察力和决策支持。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而优化产品和服务，提高市场竞争力。
比如，电商平台可以根据用户的浏览和购买历史，为其推荐更符合个性化需求的商品；金融机构可以通过分析大量的交易数据，评估风险，预防欺诈行为。
对于政府来说，大数据也发挥着重要的作用。
它可以帮助政府更好地制定政策，优化公共服务。
例如，通过分析交通流量数据，改善城市的交通规划；分析医疗数据，合理分配医疗资源，提高医疗服务的质量和效率。
在科学研究领域，大数据更是带来了革命性的变化。
天文学家可以通过分析海量的天文观测数据，发现新的天体和现象；生物学家可以利用基因数据，深入研究疾病的发病机制，推动医学的发展。
然而，大数据时代也带来了一些挑战。
首先是数据的安全和隐私问题。
由于大量的个人信息被收集和存储，如果这些数据泄露，将会给个人带来极大的损失。
因此，如何保障数据的安全和隐私成为了一个重要的课题。
其次是数据的质量和可信度。
在庞大的数据中，可能存在错误、重复或者不完整的数据，如果不进行有效的筛选和处理，就会影响分析结果的准确性。
另外，大数据技术的应用也可能导致一些不公平的现象。
大数据时代简介在数字化和信息技术迅速发展的当下，大数据已经成为一个炙手可热的话题。
大数据时代的到来，给我们的生活和工作带来了巨大的改变。
本文将介绍大数据时代的概念、应用和影响，带您一起探索这个数字化世界的新纪元。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高度发达的背景下，人们通过海量数据的收集、存储、处理、分析和应用，探索和发现新的信息和知识的时代。
它是一种全新的信息处理模式，通过对大数据的深入挖掘，可以帮助我们揭示事物背后隐藏的规律、趋势和价值。
二、大数据时代的应用1. 商业领域在商业领域，大数据被广泛应用于市场研究、销售预测、客户关系管理和营销策略等方面。
通过分析海量的消费者数据，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提升品牌竞争力。
2. 城市管理大数据在城市管理中也有着广泛的应用。
通过对城市各类数据的收集和分析，可以优化交通运输，提升能源利用效率，改善环境质量，提供更好的公共服务等。
比如，智能交通系统可以通过分析交通流量数据，优化信号灯的调配，减少拥堵，提高交通效率。
3. 医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用有助于提高疾病早期预防和治疗的效果。
通过使用个人健康数据、基因组学数据和医疗记录等，可以实现个性化医疗，为患者提供更精准的诊断和治疗方案。
4. 社交媒体大数据时代，社交媒体成为人们交流和获取信息的重要渠道。
通过对社交媒体数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、社交网络和消费行为等，为企业提供精准的广告投放和定向营销。
5. 科学研究大数据在科学研究中的应用也越来越广泛。
科学家们通过海量的实验数据和模拟数据，进行模式识别和机器学习，从而推动科学的发展和创新。
比如，在天文学领域，通过对天体观测数据的分析，科学家们可以发现新的星系、行星和宇宙现象。
三、大数据时代的影响1. 经济影响大数据的应用为经济发展带来了新的机遇和动力。
它可以帮助企业降低成本、提高效率，为创新和增长提供支撑。
大数据时代简单介绍随着互联网的迅猛发展，大数据时代已经正式到来。
在过去，人们对于数据的处理和利用往往局限于小规模，但现在我们正处于一个数据爆炸的时代，海量的数据被不断地产生和积累。
大数据时代的到来，不仅给各行各业带来了巨大的挑战，也提供了许多前所未有的机遇。
什么是大数据？大数据是指规模庞大、结构复杂、处理速度快的数据集合。
它不仅仅是指数据量的增加，更强调数据的价值和利用。
大数据通过收集、存储、分析和挖掘，可以揭示出隐藏在其中的信息和规律，为决策提供重要的支持。
大数据时代的到来，给社会各个领域带来了巨大的变革。
在商业领域，大数据的应用已经成为企业获取竞争优势的关键。
通过对客户数据的分析，企业可以更加准确地预测市场需求，调整产品定位和销售策略。
同时，大数据还可以帮助企业发现潜在的问题和机会，提升管理和运营效率。
在金融领域，大数据的分析可以帮助银行发现欺诈行为、预测风险和构建个性化的投资组合。
在医疗领域，大数据的应用可以帮助医生进行精确的诊断和治疗。
在城市规划中，大数据可以提供实时的交通流量信息，优化交通路线和减少拥堵。
可以说，大数据已经渗透到了我们生活的方方面面。
然而，要实现大数据的应用并不是一件容易的事情。
首先，大数据的处理需要强大的计算和存储能力。
目前，云计算和分布式存储等技术的发展已经为大数据的处理提供了强有力的支持。
其次，大数据的分析需要深入的业务理解和专业的数据科学家。
只有深入了解业务需求，并能够对数据进行准确的分析，才能够从数据中得到有价值的信息。
最后，大数据的应用也面临着数据安全和隐私保护的挑战。
在数据收集和处理过程中，必须要保证数据的安全性和隐私性，避免泄露和滥用。
在大数据时代，数据已经成为了一种重要的资源，而数据科学家则成为了炙手可热的职业。
数据科学家通过对数据的处理和分析，可以帮助企业发现商机、提升效率和创造创新。
因此，对于有志于从事数据科学行业的人来说，需要具备扎实的数学、统计和计算机技术基础，并具备良好的沟通和分析能力。
大数据与云计算是一个问题的两面，一个是问题，一个是解决问题的方法。
不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系
“大数据”发展的障碍，在于数据的“流动性”和“可获取性”。
各界应该首先开始尝试公开数据，方式与方法，如同工业革命要开放物质交易，流通一样。
数据拥有权，隐私性保护等问题。
在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据，完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律。
人们可以在很大程度上从对于因果关系的追求中解脱出来，转而将注意力放在相关关系的发现和使用上。
数据不会因为人们的使用而折旧和贬值。
世界的本质就是数据。
没有市场经济制度和法制体系作为基础支撑，大数据很可能称为发达国家下一轮全球化竞争中的利器，而发展中国家依然处于被动依附的状态之中。
大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽象，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
观点掷地有声………观点高屋建瓴……..例子丰富翔实
认为相关重于因果，是某些有代表性的大数据分析手段（譬如机器学习）里面内禀的实用主义的魅影，绝非大数据自身的诉求。
大数据时代最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB （1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。
而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
简介《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托?迈尔?舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。
维克托尔耶舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。
也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
本书认为大数据的核心就是预测。
大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。
大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。
序言大数据，变革商业大数据不仅改变了公共卫生领域，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。
购买飞机票就是一个很好的例子。
2003 年，奥伦埃齐奥尼（OrenEtzioni）准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。
他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。
在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。
当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。
于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。
对大多数人来说，这种被敲竹杠的感觉也许会随着他们走下飞机而消失。
然而，埃齐奥尼是美国最有名的计算机专家之一，从他担任华盛顿大学人工智能项目的负责人开始，他创立了许多在今天看来非常典型的大数据公司，而那时候还没有人提出“大数据”这个概念。
大数据时代一、阅读书目名称：《大数据时代》维克托·迈尔—舍恩伯格等著二、书中重要语句的节选：大数据的核心就是预测。
它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
（第016页）大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随即采样。
第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。
第三个改变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。
（017—018页）数据化——是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。
（104页）三、正文随着时代的发展，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性，大数据时代的来临势不可挡。
大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
首先我们来阐述大数据为什么如此重要？它能带来什么价值？如今，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它。
这就出现了“数据化”这个概念，即指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。
计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化最早的根基。
一切数据均可量化，当文字变成数据，人就可以用之阅读，机器也可用之分析。
谷歌就是精明地利用这些数据化的文本来改进了它的机器翻译服务。
当方位变成数据，我们可以跟踪事物的地理位置信息。
有了GPS定位系统，我们不用再担心迷路，可以想去哪就去哪。
我们还可以利用大量的位置数据预测交通情况。
当沟通变成数据，Facebook、Twitter、LinkedIn可以通过用户的社交网络图来得知用户的喜好。
大数据时代英国的大数据权威专家维克托〃迈尔〃舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch?nberger)写过一本书，书名就叫《大数据时代》，书中首次断言人类已经无可逆转地跨入了大数据时代。
据他估算，人类在2000年时大约只有1/4的信息实现了数字化，其他的3/4信息仍然以报纸、书籍、胶片、磁带等形式存在，但到了2007年人类存储的数据超过了300艾字节，相当于3000亿GB的信息量。
大数据时代在生活、工作和思维上给人们带来了巨大变革。
首先，是数据的形式由原来的关系型数据(如电子表格形式)更多地表现为非关系型数据(如用户评论、图片等)；数据存储方式也由原来集中式存储变为分布式存储，大型数据不得不存储在不同地方的存储服务器中，通过网络进行互联访问，构成所谓的云存储。
其次，是对数据处理的方式发生了根本变化，人们已无法只用一台电脑处理数据，必须依赖网络后面的云平台，进行云计算，才能有效处理大数据。
在对大数据处理上，我们可以看到三个有趣的变化：在小数据时代，人们限于获取数据的困难，只能采用随机抽样的方式获取数据样本，然后根据样本数据进行分析预测。
一旦样本出现偏差，那推导出的结果就会产生很大的误差。
而在大数据时代，我们能轻易地得到数据全体，而不再需要样本。
譬如，阿里巴巴能得到所有买家的数据，它能轻易地统计“光棍节”那天的交易金额，算出哪个地区交易最活跃，可以通过媒体实时转播交易盛况。
这就是大数据的全数据模式，数据处理的范围是全体，而不再是样本。
第二个变化，是不再一味地追求数据的精确性。
由于大数据的多样性、丰富性、动态性(在处理的同时，数据还在大量产生)，强调数据的精确性是做不到的，也没有必要。
纷繁的数据会混杂在一起，看起来好像全无用处，甚至有些还是错误的数据，但没有关系，这就是大数据的本性，看似无关无用的一堆数据却蕴含着无限商机。
想一想，当人们在百度上比以往更多地搜索“感冒”、“发热”等关键字时，往往意味着某地将要爆发流感，甚至还能预测是什么流感，这就是大数据的威力。
