中国大数据研究与应用概况(2)
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大数据分析环境下的机器学习研究与应用一、概念解析大数据(Big Data)是指数据量巨大、类型多样、处理复杂、分析价值丰富的数据集合,它为企业配置了一个庞大、高复杂和高度挑战性的分析环境。
机器学习是大数据分析环境下非常重要的技术之一,它是一种前沿的人工智能技术,通过让机器能够主动地学习和形成判断模型,从而实现智能化。
二、机器学习的应用场景机器学习广泛应用于智能化搜索引擎、图像识别、智能客服、智能家居等领域。
具体来说,大数据分析环境下常见的机器学习应用场景包括:1.智能化搜索引擎:通过机器学习在大数据中挖掘出用户热门搜索词,进而优化搜索结果的匹配度,提高搜索效率和精准度。
2.图像识别:通过机器学习对图像进行分析和学习,提取其中的特征信息,从而实现图像识别、分类、检测等。
3.智能客服:通过机器学习对用户的就诊、购物、投诉等行为数据进行学习和分析,实现智能化客服,提高服务体验和效率。
4.智能家居:通过机器学习对用户的家庭生活习惯、偏好等行为数据进行分析,自动调控温度、光照等,提高居家舒适度和智能化。
三、机器学习的研究方向随着大数据时代的到来,机器学习的研究方向也在不断拓展。
下面介绍几个比较热门的机器学习研究方向:1.深度学习:指建立神经网络模型,通过多层非线性的变换去学习数据表示,从而实现高级抽象和强大的学习能力。
2.增强学习:指让智能体通过与环境交互获得经验,从而不断优化自己行为的能力。
3.迁移学习:指利用已经学会的知识和经验,快速适应新的任务和环境。
通过对机器学习的不断研究和发展,能够再大数据环境下实现更多智能化和人性化的应用。
四、机器学习的三个要素机器学习的三个要素分别是模型、算法和优化方法。
1.模型:是机器学习中的一个关键概念,它是指根据数据特点和规律的不同,所采用的不同的描述和预测方法。
常见的机器学习模型包括决策树、逻辑回归、K-近邻等。
2.算法:和模型有关,它是指在模型基础上所使用的预测方法。
数据库技术的研究与应用现状分析随着信息技术的不断发展,数据量的不断增加,数据库技术在今天的应用中扮演着重要的角色。
数据库技术的研究和应用现状越来越引起人们的关注。
本文将对当前数据库技术的研究和应用现状进行深入分析。
一、数据库技术概述数据库是指按照某种数据模型组织、描述和存储大量数据的存储介质和管理软件系统。
数据库技术作为数据管理系统的核心技术,主要包括数据结构、数据存储、数据操作语言和数据库管理系统等方面的内容。
数据库管理系统(DBMS)是指用于管理数据的软件系统,它可以对各种类型的数据进行管理和处理,保证数据的完整性、安全性和一致性。
当前,DBMS能够支持多种操作系统和多样化的应用程序,如关系型数据库(RDBMS)、面向对象数据库(OODBMS)和XML数据库等。
目前,数据库技术广泛应用于各个领域,如企业信息管理、医疗健康、金融、电商等。
二、数据库技术的研究现状1. 数据库系统的性能优化和数据访问技术当前数据量的急剧增长,使得数据库系统的性能优化和数据访问技术成为数据库领域的研究热点之一。
随着多核CPU的快速发展,研究人员开始关注多核CPU的并发管理。
此外,大数据处理的出现,也让数据管理系统的性能优化面临了新的挑战。
2. 数据挖掘和智能化处理技术数据库技术的应用越来越广泛,也越来越复杂。
数据挖掘技术能够识别数据库中隐藏的模式、关系和规律,挖掘出数据库中的潜在价值信息。
数据挖掘技术已被广泛应用于商业、金融、医学和社交网络等领域。
同时,智能化处理技术也成为数据库技术研究的一大热点。
利用智能化处理技术提高数据库的自动化程度和智能化水平,可以减少用户的参与度,提高数据处理的准确性和效率。
3. 数据库系统的安全性和隐私保护技术数据库系统的安全性和隐私保护技术也逐渐成为数据库技术研究的一个领域。
数据安全问题已经受到高度关注,在数据库技术中,要求能够提供数据库的机密性、完整性和可用性保护,以保证数据的安全性。
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临。
数据挖掘作为处理海量数据并提取有价值信息的重要手段,其研究与应用日益受到广泛关注。
本文将介绍数据挖掘的研究现状,并探讨其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 研究领域数据挖掘涉及多个学科领域,包括统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等。
目前,国内外学者在数据挖掘领域进行了大量研究,涵盖了金融、医疗、教育、电商等多个行业。
2. 研究方法数据挖掘主要采用统计学、机器学习算法等方法对数据进行处理和分析。
其中,聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等是常用的数据挖掘方法。
此外,深度学习、神经网络等新兴技术在数据挖掘中也得到了广泛应用。
3. 研究成果近年来,数据挖掘在各个领域取得了丰硕的成果。
例如,在金融领域,通过数据挖掘技术可以预测股票价格走势、识别欺诈行为等;在医疗领域,数据挖掘有助于实现疾病预测、基因分析等。
此外,数据挖掘还为电商推荐系统、智能决策支持系统等提供了强有力的技术支持。
三、数据挖掘的发展趋势1. 云计算与大数据的结合随着云计算技术的不断发展,大数据存储和处理能力得到了极大提升。
未来,云计算与大数据的结合将进一步推动数据挖掘技术的发展。
通过云计算平台,可以实现对海量数据的快速处理和分析,为各行业提供更高效的数据挖掘服务。
2. 深度学习与神经网络的广泛应用深度学习与神经网络是当前研究的热点领域,其在数据挖掘中发挥了重要作用。
未来,随着算法的不断优化和模型性能的提升,深度学习与神经网络将在数据挖掘领域得到更广泛的应用。
3. 数据挖掘与人工智能的融合数据挖掘与人工智能的融合将是未来发展的重要趋势。
通过将数据挖掘技术与人工智能算法相结合,可以实现更高级的数据分析和预测功能,为各行业提供更智能的决策支持。
4. 数据隐私与安全保护的重要性日益凸显随着数据挖掘的广泛应用,数据隐私和安全保护问题日益受到关注。
未来,如何在保证数据隐私和安全的前提下进行数据挖掘将成为一个重要的研究方向。
基于大数据的管理信息系统研究与应用随着社会的不断发展和进步,在当今信息化的时代中,大数据成为了一个不可忽视的重要组成部分。
大数据的出现为企业管理带来了全新的变革和机遇,基于大数据的管理信息系统已经逐渐成为了企业管理中不可或缺的一部分。
本文将从大数据基础、管理信息系统、基于大数据的管理信息系统研究以及应用实践等几个方面进行论述,旨在探讨大数据对企业管理的影响以及基于大数据的管理信息系统的研究与应用。
一、大数据基础大数据是指太大、太复杂、传统方法无法处理的数据集合。
与传统的数据管理方式相比,大数据的特点主要体现在“四V”上:Volume(大规模)、Velocity(高速度)、Variety(多样化)和Value(价值)。
首先看Volume,大数据的处理能力主要在于它的数据量大,且规模一直在不断扩大。
目前我们所说的大数据已经远远超过了传统的数据管理方式,因此,如何有效处理大量数据成为了一个重要的问题。
其次是Velocity,大数据管理的特点之一就是数据时效性高。
如果需要更精细化的分析,那么该数据必须在短时间内被获取并进行实时处理。
而在传统的数据管理中,往往需要花费较长的时间才能处理一批数据,而且随着数据量增大,时间成本也将不断增加。
接着,Variety是大数据处理中一个很重要的问题,数据的多样性使得我们无法使用传统的数据处理方式。
在处理大量数据时,数据的来源、种类以及格式都可能是非常复杂的,如何将这些数据整合起来是大数据管理过程中的一个重要挑战。
最后是Value,指的是数据的价值。
对于不同的应用场景和不同的业务需求,数据的价值也是不一样的,因此如果要有效利用大数据,就需要对数据的真正价值有深刻的认识和理解。
二、管理信息系统管理信息系统(Management Information System,MIS)是指通过计算机技术,将企业管理所需的数据、信息、函数、方法、规则和应用系统等有机地整合起来,以实现企业全面、科学、定量的管理。
大数据可视化技术的研究与应用随着互联网、物联网等技术的发展,数据的量、质、速度等属性不断提高,随之而来的信息的可视化成为了重要的课题。
大数据可视化技术是一种通过可视化方式使数据更易于理解、分析、应用的技术。
它是大数据分析与展示的桥梁,广泛应用于交通、金融、工业、医疗等领域。
一、大数据可视化技术的研究进展大数据可视化技术虽然是一个比较新的领域,但其研究进展已经颇为丰富。
近年来,研究者们开始探究使用良好的图形界面来展示大数据,以期货好展示、分析数据。
因此,许多研究工作集中在图形表达领域,包括基于Web、应用程序等的可交互“重量”可视化。
在图形表达方面,大数据可视化技术使用的图形包括热力图、网络图、地图、条形图、散点图等。
石墨烯 (Graphene) 是一个可重复使用的图表和数据可视化库,它提供了许多通用的可视化表达形式。
由于石墨烯能够快速渲染大量数据,因此成为了科学计算、工程和数据分析中最常用的图表库之一。
此外,还有一些可重复使用的可视化库,例如D3. js、Chart. js、Square和Sigma.js。
D3 是一种利用Web标准来创建交互式的可视化图形的JavaScript 库。
它可以将数据转换为HTML、SVG和CSS,使开发者能够更改数据的呈现方式。
而Chart.js是一个简单的可重复使用的可视化库,主要侧重于创建静态图表,如条形图、柱状图、饼图等。
Sigma.js是一种可重复使用的网络可视化库,允许开发者创建半复杂的交互式网络图。
二、大数据可视化技术的应用领域大数据可视化技术广泛应用于各个领域,以下是几个应用案例:1. 金融投资金融风险控制和投资分析拥有大量和复杂的数据。
投资者可以利用大数据可视化技术来分析市场趋势、成交量和价格走势,以及收益率、回撤等金融指标。
2. 工业生产生产过程涉及到的各种数据如订单、机器状态、人工干预等都可以通过大数据可视化技术进行监测和控制。
运用可视化技术的整个产业链包括原材料采购、生产计划、进度跟踪和质量控制,全程监控生产数据或者对表现进行即时屏幕演示。
大数据资源管理的研究与应用随着互联网技术的飞速发展,大数据的应用在各个领域不断地拓展,对人类社会的发展具有重要的推动作用。
大数据的存储、处理和管理已成为当前研究的重要问题之一。
因此,大数据资源管理的研究与应用显得尤为重要。
一、大数据资源管理的定义和意义大数据资源管理是指对海量数据进行规划、管理和维护,以保证数据的安全、高效、可靠和可用性。
随着大数据的不断增加,管理海量数据的难度和复杂度也越来越高。
大数据资源管理的研究和应用,可以大大提高数据的价值和利用效率,促进各行业和领域的发展。
二、大数据资源管理的技术手段1.数据分析技术大数据资源管理的核心是数据分析技术。
数据分析技术通过对大数据的处理和分析,挖掘出其中的有价值的信息,为决策者提供依据。
数据分析技术包括数据可视化、数据挖掘、大数据分析等,这些技术可以让人们通过图表、报表等方式快速了解数据的情况,帮助企业自由决策,实现商业价值的最大化。
2.云计算技术云计算技术是处理大数据的重要技术手段之一。
它通过将大数据分散式存储在云端存储系统中,再将计算任务分发给多个计算节点进行处理,从而提高数据的处理速度和分析效率。
云计算技术中的大数据处理平台,例如Hadoop、Spark、Storm等,可以对大数据进行存储、处理和分析,让数据的价值得到最大化。
3.数据安全和隐私保护技术大数据资源管理的难点中,数据的保护是其中之一。
为了保护数据的安全和隐私,越来越多的数据安全和隐私保护技术被研究和应用。
这些技术包括数据加密、数据匿名化、数据防篡改等,可以对数据进行有效的保护,从而保障数据的安全性和可靠性。
三、大数据资源管理的应用1.医疗保健领域医疗保健领域是一个重要的大数据应用领域。
通过分析和挖掘患者的健康数据和疾病信息,可以为医生提供更准确的医疗诊断和治疗方案,进而提升患者的健康水平和生活质量。
同时,大数据资源管理也可以为医疗机构实现自动化的健康管理和医疗保健,从而提高医疗机构的效率和服务质量。
大数据存储技术的研究与应用随着信息技术的日新月异,大数据应运而生并成为建立现代化社会的基石之一。
大数据的产生和飞速增长使得传统数据存储方法无法应对这一挑战,因此,大规模数据存储技术的研究和发展愈发重要。
本文将探讨大数据存储技术的研究现状及其应用领域。
一、大数据存储技术的现状针对数据存储方案,有三种主流方法:基于磁盘存储、基于内存存储和基于云存储。
其中,基于磁盘存储更为常见,但由于大规模数据的存储和处理需求,云存储和内存存储也开始饱受关注。
1. 基于磁盘存储的大数据存储技术传统的大数据存储方式在磁盘存储上有着广泛的应用,其核心技术之一是分布式文件系统。
分布式文件系统适用于多个计算机节点间的文件访问和存储。
其中,最为著名的分布式文件系统是Hadoop Distributed File System (HDFS)。
HDFS是由Apache Hadoop项目开发的分布式文件系统,用于存储和处理数据集。
2. 基于内存存储的大数据存储技术随着计算硬件和大数据应用场景的不断发展,基于内存的数据存储技术逐渐受到重视,因为内存相比于传统的磁盘存储,具有更快的访问速度和更高的吞吐量。
基于内存存储的大数据技术通常采用分布式数据结构存储模型,如分布式哈希表,其应用领域包括机器学习、实时分析和实时事务处理等。
3. 基于云存储的大数据存储技术随着云计算和云存储的应用越来越广泛,云存储作为一种新兴的数据存储方式也备受瞩目。
云存储将数据集中存储在公共云上,提供了高度可靠性,大容量且高效的数据存储和处理能力。
然而,云存储的成本和隐私问题等相关问题仍需要进一步解决。
二、大数据存储技术的应用领域大数据存储技术的广泛应用已经成为科技领域和各行各业的压轴力量,以下列举其中的几个典型应用场景。
1. 在医疗领域的应用在医疗领域,大数据存储技术被广泛应用于病人数据的存储和处理,从而为医疗机构的管理和分析提供方便。
例如,在医疗机构中应用的电子病历系统、医学图像处理以及医药研发等领域都需要大规模的数据存储和处理。
大数据技术研究报告随着互联网的普及和应用场景的扩大,大数据技术逐渐成为现代社会的重要组成部分。
大数据技术的研究与应用对于推动社会经济发展,优化资源配置,提升管理效能,改善人们的生活质量具有重要意义。
本报告主要介绍大数据技术的研究现状和应用前景。
一、大数据技术的研究现状目前,大数据技术的研究主要集中在以下几个方面:1. 数据存储与管理:随着数据量的爆发增长,如何高效地存储和管理海量数据成为了重要课题。
分布式存储系统、云计算、并行计算等技术的应用,有效解决了数据存储与管理问题。
2. 数据挖掘与分析:大数据中蕴含着各种有价值的信息,如何从中提取出有用的知识成为了研究的重点。
数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术的应用,实现了对大数据的深入分析与挖掘。
3. 数据隐私与安全:大数据中包含着各种个人隐私信息,如何保护数据的安全成为了研究的热点。
数据加密、身份认证、访问控制等技术的应用,提高了大数据的隐私与安全性。
4. 数据可视化与传播:大数据分析的结果需要以可视化的方式展现给用户,如何设计有效的可视化界面成为了研究的重要方向。
交互设计、数据可视化技术的应用,使得大数据的结果更加直观易懂,便于用户的理解与传播。
二、大数据技术的应用前景1. 金融领域:借助大数据技术,银行、保险等金融机构可以对客户进行更加准确的风险评估和信用评估,提供个性化的金融服务,优化资金调度策略,降低风险。
2. 医疗健康领域:通过大数据分析,可以挖掘出疾病的特征和规律,提高临床诊断和治疗的效率和准确性。
同时,结合云计算和移动技术,可以实现健康信息的精准采集和监测,为个体提供个性化的健康管理服务。
3. 城市管理领域:大数据技术可以帮助城市实现智慧化管理,优化交通流量、能源供应和环境保护等方面的问题,提高城市的运行效率,改善居民的生活质量。
4. 电商零售领域:通过对用户行为和购买记录的分析,可以进行精准推荐和定制化营销,提高销售额和用户满意度。
大数据技术应用研究论文摘要本文旨在深入探讨大数据技术的应用及其在我国经济发展、社会进步和科技创新中的重要作用。
首先,对大数据技术的基本概念进行梳理,分析其技术特点和发展趋势。
其次,论述大数据技术在各个领域的具体应用,包括金融、医疗、城市管理、智能制造等。
接着,探讨大数据技术在推动我国经济社会发展、提升国家治理能力和创新能力方面的贡献。
最后,提出大数据技术发展的挑战和应对策略,为未来大数据技术的研究和应用提供参考。
1. 大数据技术概述1.1 概念大数据技术是指在海量数据中发现有价值信息的一系列方法和技术,包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。
大数据具有四个特点:大量(Volume)、多样(Variety)、快速(Velocity)和价值(Value)。
1.2 技术特点大数据技术具有以下特点:1. 分布式计算:通过分布式系统进行数据处理,提高计算效率。
2. 数据挖掘与分析:采用挖掘算法发现数据中的规律和关联,为决策提供依据。
3. 云计算:利用云计算平台提供数据存储、处理和分析等服务。
4. 实时数据处理:对海量数据进行实时分析,满足快速决策需求。
1.3 发展趋势1. 技术融合:大数据技术与人工智能、物联网、云计算等领域不断融合,形成新的技术方向。
2. 数据安全与隐私保护:随着数据规模的扩大,数据安全和隐私保护成为关注焦点。
3. 边缘计算:边缘计算技术的发展,使得大数据分析更加接近数据源,降低延迟。
4. 开放共享:政府、企业和社会各界加强合作,推动数据资源的开放共享。
2. 大数据技术应用领域2.1 金融领域大数据技术在金融领域应用于信用评估、风险管理、欺诈检测等,提高金融服务效率和风险控制能力。
2.2 医疗领域大数据技术在医疗领域用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等,提升医疗服务质量和水平。
2.3 城市管理大数据技术在城市管理领域应用于交通拥堵、环境监测、公共安全等方面,提高城市治理能力。
2.4 智能制造大数据技术在智能制造领域用于生产过程优化、设备维护、供应链管理等,提升制造业竞争力。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。
尽管当时人们称其为大数据,但以今日的数据量来看,这些数据无疑是非常有限的。
随着PC的出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据量的增长。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民都在制造数据。
而与此同时,数据的形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在数据的这种爆炸式增长的背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会,创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。
传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高,企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。
每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时,IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。
这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。
大数据对于硬件基础设施的要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件的相对落后。
与在传统数据库操作层面的技术差距相比,大数据分析应用的中外技术差距要小得多。
第1篇一、引言随着互联网技术的飞速发展,大数据已成为推动社会进步的重要力量。
语音数据作为大数据的重要组成部分,蕴含着丰富的用户信息和市场洞察。
百度作为中国领先的互联网公司,拥有庞大的语音数据资源。
本报告将基于百度语音大数据,对语音技术发展趋势、用户行为分析、市场应用等方面进行深入探讨。
二、百度语音大数据概述1. 数据来源百度语音大数据主要来源于以下几个方面:(1)百度搜索引擎:用户在搜索过程中产生的语音指令。
(2)百度地图:用户在导航、语音搜索等场景下产生的语音数据。
(3)百度输入法:用户在手机、电脑等设备上使用输入法时产生的语音输入数据。
(4)百度智能硬件:如百度音箱、智能耳机等设备收集的语音数据。
2. 数据规模根据百度官方数据,截至2020年,百度语音数据已超过1000亿条,涵盖了多种语言和方言,为语音技术的研发和应用提供了丰富的数据基础。
三、语音技术发展趋势1. 语音识别技术随着深度学习、神经网络等技术的发展,语音识别准确率不断提高。
目前,百度语音识别准确率已达到97%以上,在众多语音识别应用场景中表现优异。
2. 语音合成技术语音合成技术通过将文本转换为自然流畅的语音,为用户提供便捷的语音交互体验。
百度语音合成技术已广泛应用于智能客服、车载导航、语音播报等领域。
3. 语音交互技术语音交互技术是语音技术的重要组成部分,通过语音指令实现人与智能设备的交互。
百度在语音交互技术方面取得了显著成果,其语音助手“小度”已成为国内最受欢迎的智能语音助手之一。
四、用户行为分析1. 用户画像通过对百度语音大数据的分析,可以构建用户画像,了解用户兴趣、行为习惯等信息。
例如,通过分析用户在搜索引擎中的语音指令,可以了解用户关注的领域和热点话题。
2. 场景分析百度语音大数据揭示了用户在不同场景下的语音行为特点。
例如,在交通出行场景中,用户更倾向于使用语音导航;在家庭娱乐场景中,用户更倾向于使用语音助手进行音乐播放、影视推荐等。
大数据统计回归分析方法的研究与应用一、引言随着信息技术的不断发展,大数据已经成为一个热门话题,该技术已经在各种领域广泛应用,特别是在企业管理和数据分析领域。
而作为大数据分析中较为重要的一种方法,统计回归分析也引起了越来越多人的关注。
本文将介绍大数据统计回归分析方法的相关理论,及其在实际应用中的优势与局限。
二、理论基础1.1 统计回归分析的定义统计回归分析是一种多元统计方法,旨在建立一种数学模型,分析数据之间的关系。
通过定量分析来自变量和因变量之间的关系,找出影响因变量(即结果)的因素,为数据的预测和优化提供依据。
当有两个及以上自变量时,称之为多元回归分析。
1.2 统计回归分析的步骤统计回归分析主要包括以下步骤:(1)数据收集:收集相关数据和变量,并根据相应的目的进行数据选择。
(2)变量选择:选择有关问题的最显著的自变量。
(3)统计模型建立:构建合适的统计模型,建立自变量之间以及自变量和因变量之间的关系。
(4)参数估计:使用已有数据估算模型的参数。
(5)假设检验:使用统计学方法检验模型是否显著。
(6)模型解释力:通过解释各参数的含义及其影响来判断模型的有效性和解释力。
(7)模型应用:使用统计回归模型来对未知数据进行预测和决策分析。
1.3 统计回归分析的类型统计回归分析包括线性回归和非线性回归两种类型。
(1)线性回归:自变量和因变量之间存在一定的线性关系,可用一条直线来拟合数据。
(2)非线性回归:自变量和因变量之间存在非线性关系,需要使用其他曲线来拟合数据。
三、应用实践2.1 统计回归分析在市场研究中的应用(1)商品现状分析:通过商品的价格,促销和其他因素的回归分析,推测商品的需求和供应状态,进而确定价格战略。
(2)市场渗透率分析:通过历史销售数据,市场调查和其他数据,建立回归模型,辨别存在并推测市场渗透率,为公司制订战略提供依据。
(3)产品属性分析:通过对产品属性与产品销售数据的回归分析,推测出影响产品销售的主要因素,并采取相应措施,以增加产品竞争力。
健康大数据的研究与应用随着互联网、移动互联网和物联网的高速发展,我们进入了一个大数据时代。
作为众多大数据应用领域之一,健康大数据的研究与应用正在逐渐展开。
在这篇文章中,我们将会介绍健康大数据的概念、研究现状以及未来应用前景。
一、什么是健康大数据?健康大数据是指利用各种医疗设备、医疗数据库以及智能手机、智能手表等可穿戴设备获取的大量医疗数据,并对这些数据进行分析和挖掘,从中获取有价值的医疗信息的一种数据分析方法。
这些数据包括但不限于患者的健康指标、移动医疗设备的数据、医疗图像、医药数据以及各种医疗文件。
二、健康大数据的研究现状在不同国家和地区,健康大数据的研究方向和应用领域也有所不同。
下面我们将从医疗数据管理、治疗方案制定和预测、医疗保险和健康管理四个方面介绍当前健康大数据的研究现状。
(一)医疗数据管理通过对医疗数据进行挖掘和分析,医疗机构和研究机构可以更好地管理和利用医疗数据。
例如,医院可以将病人的医疗数据存储在云端数据库中,通过数字化的媒介实现多方互通。
同时,这些数据也可以为医疗研究提供价值,比如在疾病预测和诊断方面为医护人员提供建议。
(二)治疗方案制定和预测利用健康大数据,医生可以制定更为个性化的治疗方案,从而提高治疗效果和减少医疗费用。
除此之外,医生还可以运用健康大数据预测疾病的风险,从而早期发现和干预可能的健康问题。
(三)医疗保险健康大数据也可以在医疗保险领域发挥作用。
例如,在选择保险产品时,保险公司可以基于个人健康数据为顾客制定更为精准的保险方案,同时预测风险发生的概率。
(四)健康管理大量的健康数据可以帮助人们了解自己的健康状况,提高健康水平。
通过智能型可穿戴设备,人们可以随时追踪自己的身体指标,比如身体成分、运动量、心率等等,同时智能型可穿戴设备还可以跟踪睡眠数据、预测可能的疾病风险等。
这些数据可以帮助人们制定健康目标,同时提高自己的生活方式和健康素养。
三、健康大数据的应用前景尽管健康大数据的研究和应用已经取得了不小的进展,但未来仍有很多挑战和机遇。
我国人工智能系列白皮书第一部分:概述1.1 人工智能的发展历程人工智能作为一门前沿科技领域,其发展历程可以追溯至上世纪50年代。
人工智能自诞生之初即备受关注,众多学者和科研机构积极投入其中,推动了该领域的不断发展。
1.2 我国人工智能的崛起进入21世纪以来,我国在人工智能领域的发展势头迅猛。
政府、企业和学术界纷纷加大对人工智能领域的投入,推动了我国人工智能的崛起。
1.3 本白皮书的意义随着我国人工智能的崛起,编撰一部我国人工智能系列白皮书,对于总结人工智能技术与应用的最新发展、共享我国在该领域的成果、对未来发展做出规划,具有重要的意义。
第二部分:我国人工智能的技术研究与应用2.1 人工智能技术的研究与突破在人工智能技术的研究方面,我国科研机构取得了一系列重大突破。
包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域的研究成果,使得我国在人工智能领域处于领先地位。
2.2 人工智能技术在各领域的应用除了在科研领域取得突破外,我国人工智能技术在各行各业的应用也日益广泛。
包括金融、医疗、教育、交通等领域,人工智能技术的应用正在深刻改变着各行业的发展模式。
第三部分:我国人工智能产业的现状与未来3.1 人工智能产业的发展现状在人工智能产业方面,我国的企业也纷纷加大了对人工智能领域的投入。
各大科技公司纷纷成立人工智能研究院,加速人工智能技术的商业化进程。
3.2 我国人工智能产业的发展前景随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断扩大,我国人工智能产业的发展前景十分可观。
未来,我国将在人工智能技术与产业发展方面继续保持领先地位。
第四部分:我国人工智能发展的挑战与对策4.1 技术瓶颈与挑战人工智能技术的发展面临着一系列挑战,包括算法研究、数据安全、人才培养等方面存在瓶颈和难题。
4.2 对策与建议针对人工智能发展所面临的挑战,本白皮书提出了一系列对策与建议,包括加大人才培养力度、加强国际合作、加强技术创新等方面的具体举措。
数据库技术的研究与应用数据库技术作为信息化时代的核心技术之一,已经发挥着越来越重要的作用。
数据库是信息系统的基础,它可以存储和管理大量的数据,并提供可靠、高效的数据访问。
随着互联网、物联网、大数据等技术的发展,数据库技术的研究与应用也在不断推进,逐渐成为了企业信息化发展中不可或缺的一部分。
一、数据库技术的研究数据库技术的研究一直是计算机科学的重要方向之一,它的发展经历了几个阶段:1.层次化模型阶段:20世纪60年代,IBM的研究人员发明了层次化数据库模型。
这种模型把数据组织成树形结构,每个节点表示一个数据记录,它的子节点表示该记录的子记录。
这种模型简单易用,但是不灵活,只适合于处理层次化数据。
2.网状模型阶段:20世纪70年代,网状数据库模型出现了。
网状模型通过指针来描述多对多关系,在处理复杂数据结构时比层次模型更加灵活。
但是它的实现较为复杂,难以维护。
3.关系型模型阶段:20世纪80年代,关系型数据库随着英国学者Codd的提出而成为主流。
基于关系代数理论,关系型数据库通过表格形式来表示数据,一个表格对应一个关系,每一行表示一个记录,每一列表示一个属性。
这种模型操作简单,使用广泛,成为现代数据库的基础。
4.面向对象模型阶段:20世纪90年代,随着面向对象编程技术的发展,人们开始研究将对象概念引入数据库中。
面向对象数据库将对象作为数据的基本单位,提供了更好的数据抽象和封装,具有良好的扩展性和灵活性。
5.非关系型模型阶段:21世纪初,随着互联网应用的迅猛发展,非关系型数据库(NoSQL)开始兴起。
NoSQL数据库放弃了传统的表格结构,采用键值对、文档、图形等形式来存储数据,具有高可扩展性、强一致性和灵活性等特点。
在数据库技术的发展过程中,还涌现了很多新的理论和技术,如分布式数据库技术、数据仓库技术、多媒体数据库技术、数据挖掘技术等等,这些技术对于提高数据库的性能和功能,满足不同领域的需求都起到了重要作用。
产生地背景与意义上世纪年代到年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据,但以今日地数据量来看,这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据,包括、文档,以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员,还包括大量地办公人员,这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长,在互联网地时代,几乎全民都在制造数据.而与此同时,数据地形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富,数据已呈指数级地增长,企业所处理地数据已经达到级,而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下,“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代,我们分析地数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样地依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据地精确度,而是坦然面对信息地混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络,仅用于个人学习大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会,创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高,企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时,革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比,大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且,美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新,更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展,企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰,只有数据才具有长期可用性,值得积累.数据是企业地核心资产,可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物,确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物,才有了今天爆炸式地数据增长,从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产,大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临,使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域,商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域,将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言,商业智能市场已步入成长期,预计未来年复合年均增长率( ) 为,“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持~地快速增长,“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期,预计未来年将超,年产业规模预计将达万亿元.大数据处理地基础设施数据仓库、以物联网为代表地数据收集环节、实时性强地在线数据分析工具,以及数据可视化地产品呈现,数据挖掘地应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展,大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足地养分和可持续发展地沃土.同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击.对现代企业地管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响,使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉.大数据将催生由信息驱动地地商业模式,在企业地价值链中发挥中间作用,通过商业交易创建极具价值地“排出数据”;数据驱动地决策制定,利用可控实验,企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变;利用大数据进一步提高算法和机器分析地作用,避免成本高昂地人工干预,节约成本,提高效益.文档收集自网络,仅用于个人学习国内外研究进展“大数据”这个概念早在上个世纪地年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮地华彩乐章”.年月《科学》()杂志发表了一篇文章“: ”.“大数据”这个词开始被广泛传播.目前国内外地专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识:“超大规模”表示地是级别地数据,“海量”表示地是级地数据,而“大数据”则是级别及其以上地数据.但对其地准确定义给出地结论不一.美国国家科学基金会( ) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成地大规模、多元化、复杂、长期地分布式数据集”.对大数据地定义为:所涉及地资料量规模巨大到无法透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地地资讯.麦肯锡全球数据分析研究所在年月发表地一篇论文中所说:“大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力地数据集.”但它同时指出“大数据”并非总是说有数百个才算得上.根据实际使用情况,有时候数百个地数据也可称为大数据,这主要要看它地第三个维度,也就是速度或者时间维度.权威研究与顾问咨询公司将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术地处理能力地极端信息管理和处理问题”.公司把大数据概括为规模快速和多样,即,而则是地基础上多一个价值.具体来讲,指数据量极大并仍在持续增大;指所需地处理速度快,响应时间短;指数据类型繁多,包括结构化数据、半结构化数据甚至是非结构化数据(以此区分大数据与海量数据两个概念);指价值密度低,以视频为例,不间断地监控录像中,有用地数据长度可能仅有一两秒.由以上概念地差异可以看出目前主要从数据来源和数据地处理工具与处理难度两个方面对大数据进行定义.但是这种定义方式会和另一个词发生混淆——海量数据.有文献指出大数据海量数据复杂类型地数据,这一公式是否成立还待进一步讨论.如今“海量数据”研究方向主要考虑各种非结构化数据地有效管理、多数据源地集成问题.由此看来能区别两次还需要借助关于大数据特征,尤其是其中地.强调数据是快速动态变化地,形成流式数据则是大数据区别于其他概念地最重要地特征.文档收集自网络,仅用于个人学习国外除在大数据地概念上地研究外,重点放在技术研究.美国政府六个部门启动地大数据研究计划中,除了国家科学基金会地研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法地独特学科”外,绝大多数研究项目都是应对大数据带来地技术挑战,重视地是数据工程而不是数据科学,主要考虑大数据分析算法和系统地效率.在国内,“大数据”尚未直接以专有名词被我国政府提出并给予政策支持.因此国内学者关于大数据概念上地研究并不充分,大多是引用以上定义进行阐释.同时在国内对“海量数据”这一说法认同度较高,更习惯将“大数据”称为“海量数据,并没有将两个词进行明确地区分.国内在大数据研究领域地重点在大数据与云计算、数据挖掘,并行计算和分布式处理,应用式主要集中在地理信息系统.文档收集自网络,仅用于个人学习发展动态()资源地管理与利用.数据作为一种重要地资源,对它价值地挖掘利用具有非常重要地意义,因此一直是该领域地研究重点.研究主要涉及到数字处理、数据分析以及数据挖掘,尤其是从海量、复杂、实时地大数据中挖掘知识,可见,对海量数据价值地挖掘、发现和创造价值一直是当前地研究热点.同时为了更好地建设数据资源,对数据地组织和存储显得尤为重点,于是相应地也成为研究热点,如元数据、数据仓库和数据存储等.文档收集自网络,仅用于个人学习()信息服务.数据组织和建设地主要目地便是开展服务.相关研究主要涉及到地理信息系统、互联网、物联网、遥感、数字城市、商业智能等方面.而物联网一直是重点关注地新产业,对于数字城市及智慧城市地谋划建设更强调数据地价值.此外,统计还发现,中国移动、中国电信以及金融领域更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值地利用.文档收集自网络,仅用于个人学习()行业调整.迈向商业化,开源软件带来更多相关市场机会,将促使一批新型开放平台地诞生.同时大数据将由网络数据处理走向企业级应用,企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据,行业对大数据处理地需求也会增加,包括数据流检测和分析.大数据将创造出新地细分市场文档收集自网络,仅用于个人学习()关键技术.数据地管理和利用离不开技术地支撑,服务质量地提高更离不开技术地保障.近几年地研究主要涉及到云计算、、、并行、分布式、多线程、网格、可视化等技术.尤其是云计算、以及带来地分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切地关系,而事实上这三者针对地具体目标本来就是大规模地数据.文档收集自网络,仅用于个人学习目前存在地主要问题分析研究方法问题大数据研究开创了科研地第四范式,与传统地逻辑推理研究不同,大数据研究是对数量巨大地数据做统计性地搜索、比较、聚类和分类等分析归纳,因此继承了统计科学地一些特点.统计学关注数据地相关性或称关联性,所谓“相关性”是指两个或两个以上变量地取值之间存在某种规律性,而不再关注因果关系.因果关系地研究曾经引发了科学体系地建立,近代科学体系获得地成就已经证明,科学是研究因果关系最重要地手段.对于相关性研究是可以替代因果分析地科学新发展还只是因果分析地补充,这是一个大数据学术界讨论比较激烈地问题.文档收集自网络,仅用于个人学习()领域融合问题当前大数据研究地局面是各个学科地科学家都以自己为主处理本领域地海量数据,信息领域地科学家只能起到助手地作用.也就是说,各领域地科学问题还掌握在各学科地科学家手里,计算机科学家所提炼出地具有共性地大数据科学问题并不多.通过对有关文献统计,目前大数据方面已发表论文多有计算机科学方面地研究机构专家学者撰写.大多立足于信息科学,侧重于大数据地获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面,鲜有从管理学地角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来地变革与冲击地研究.缺乏学科之间地交叉与融合,缺乏既拥有清理和组织大型数据地能力又懂得“商业语言”地数据科学家.文档收集自网络,仅用于个人学习。
国家大数据战略研究与应用随着信息技术的发展,大数据已经逐渐成为我们生产生活的一部分。
在众多领域中,国家大数据战略的研究与应用,无疑是其中最为重要的之一。
一、大数据对国家的意义大数据是一种新兴的数据处理模式,它能够收集和分析大量的数据,对决策和发展起到极大的促进作用。
在国家层面,大数据的应用不仅仅是为了经济发展,还有一定的社会意义和政策方面的作用。
首先,大数据是国家公共安全的有力支持。
从社会的角度来看,大数据可以得知各类犯罪数据、危险因素数据等,可以提供给公共安全领域的工作人员,以防止并且响应各种预警。
在这方面,大数据能够承担的职责还是很大的。
其次,大数据是国家经济发展的新动力。
通过数据分析能够为决策者提供足够的支持,协助设计战略,提高企业的管理能力,帮助企业抓住市场机遇,提升企业的盈利和竞争能力。
而且,大数据的应用还能够为创新提供新的机会,进一步推动国家的工业现代化。
最后,大数据是政策实施和社会调查的重要工具。
大数据的应用还可以收集社会调查数据和政策实施数据,进行分析统计,为决策者提供更可靠的政策支撑,为政策的实施过程提供重要的数据支持。
二、我国大数据的发展现状随着国内各种大数据平台和工业企业的层出不穷,以及政府的积极推动,中国的大数据发展现状日渐明显。
截至2019年,我国与大数据相关的企业已经达到了2.5万家,涵盖了各个领域。
通过不断的推动,其中大型互联网公司,如百度、阿里巴巴、腾讯等都已经逐渐成为我国大数据技术的扛鼎之军。
他们积累了丰富的数据量和数据分析经验,运用大数据技术解决了一批基础研究和商业利益和社会需求。
不仅如此,我国政府还废除了科技产业的准入限制,扶持技术开发,引导人才加入相关的技术团队,以满足国家大数据战略的发展需要。
政府还发布了一系列政策来鼓励企业的创新,减轻企业的税负和减少企业的创业成本,以便于推动大数据技术的发展。
三、未来的展望随着一些国内和国际公司的加入,大数据技术得到了长足的发展,为未来的发展提供了更多的机遇和挑战。
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用一、引言近年来,随着大数据时代的到来,数据分析和挖掘技术逐渐走进了人们的视野。
大数据具有数据量大、数据类型多、数据处理速度快等特点,传统的数据处理方式已无法满足大数据时代的需求。
因此,大数据分析技术成为了当前热门的研究领域之一。
而数据挖掘技术是实现大数据分析的关键之一。
本文将从面向大数据的数据挖掘技术的研究现状、方法和应用等不同角度进行探讨。
二、面向大数据的数据挖掘技术研究现状面向大数据的数据挖掘技术研究正处于飞速发展的阶段。
目前,主要的研究方向包括:大数据处理和分析、大数据挖掘算法和模型、大数据可视化与展示等。
1.大数据处理和分析大数据的处理和分析是实现数据挖掘的基础。
在大数据处理中,要解决的问题包括如何高效地存储和管理大规模数据、如何快速地检索、过滤和排序、如何保证数据的准确性和数据安全等。
当前常用的大数据处理框架有Hadoop和Spark等,它们可以同时处理结构化和非结构化数据,并且可以并行处理大数据集。
在大数据分析方面,主要研究如何从海量数据中抽取有用信息和知识。
目前,常用的分析工具包括数据挖掘工具、统计分析工具和机器学习算法等。
2.大数据挖掘算法和模型大数据的挖掘算法主要包括分类、聚类、关联规则、预测和异常检测等。
由于大数据的数据量和特征维度比较大,传统的挖掘算法在效率和准确性上都存在一定的问题。
因此,为了应用于大数据场景,需要优化和设计出更加高效的挖掘算法和模型。
例如,针对大数据场景,Spark MLlib提出了基于RDD的机器学习算法和深度学习算法。
3.大数据可视化与展示大数据的可视化与展示可以帮助人们更加直观地理解和掌握数据的信息和规律。
大数据可视化更注重交互和用户体验,例如,通过可视化图表、地图以及动态展示等方式,将数据呈现给用户。
同时,大数据可视化还可以通过增强对数据的理解,帮助用户制定更加精确的决策。
三、面向大数据的数据挖掘技术研究方法面向大数据的数据挖掘技术主要涉及到数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等方面的问题。
中国大数据研究与应用概况(2)胡经国本文根据有关文献和资料编写而成,供读者参考。
本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充,并且添加了一些小标题,特此说明。
五、中国大数据国家档案1、中国大数据国家档案引言新一轮科技革命和产业变革正在兴起。
机会稍纵即逝,抓住了就是机遇,抓不住就是挑战。
我们必须紧抓和用好新一轮科技革命和产业变革的机遇,不能等待、不能观望、不能懈怠。
据IDC预测,中国大数据技术与服务市场规模,未来5年的复合增长率将达51.4%,从2011年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元。
政府战略支持,经济持续增长,传统IT积累,以及软件、数据人才的培养能力,使得中国具备了抓住大数据时代的机遇的条件。
中国独特的市场和应用需求,技术和商业模式创新能力,也将让这样的机会看起来更加真实。
信息资源的开发利用能力,已经成为国际竞争以及国家整体实力的重要方面。
当全球范围内数据成为国家资产和创新前沿时,要成为“数据时代先驱者”,我们需要学习、借鉴、消化和创新。
例如,美国、欧洲数据开放战略;韩国、新加坡的基础设施建设;日本智慧城市、医疗和农业等方面的创新等。
在国家层面建立大数据国家战略,强化对于基础设施的投入,推动政府数据公开,建立数据流通平台,加强法律环境建设,通过产业推进和详细规划,引导和推动各部委、各行业对大数据的研究与应用,推动各领域大数据落地,营造良好的大数据产业生态环境,养成大数据时代的管理创新思维,从而实现数据治国,数据强国。
这也是有关方面推出中国《大数据国家档案》,扫描全球主要国家大数据发展现状的目的所在。
2、中国《大数据国家档案》国名:中国数据开放计划:未知,北京、广东等地政府提出地方数据开放计划。
大数据国家战略:未知,“创新驱动发展战略”,“国家战略性新兴产业发展规划”。
发布时间:2012年。
主导机构:中共中央、国务院。
核心内容:中共十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑,必须摆在国家发展全局的核心位置。
”强调要坚持走中国特色自主创新道路、实施创新驱动发展战略。
中国《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》提出,支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化;在《物联网“十二五”发展规划》中,也将信息处理技术列为四项关键技术创新工程之一。
涉及部门:工业和信息化部、科技部、卫生部、交通运输部等多个部门及各级地方政府六、中国如何应对大数据时代的挑战1、从小数据到大数据⑴、对大数据与数据的概念的理解大数据是一股新的技术浪潮,也是一种逐步形成的历史现象。
其具体是指随着信息存储量的增多,人类在实践中逐渐认识到,通过数据的开放、整合和分析,能够发现新的知识、创造新的价值,从而为社会带来“大科技”、“大利润”、“大智能”和“大发展”等新的机遇。
大数据概念的提出可以追溯到1980年代。
但是,其中的“数据”二字却与我们传统的理解有所不同。
传统意义上的“数据”是指“有根据的数字”。
但是,在进入信息时代之后,“数据”二字的内涵在扩大。
它不仅是指“数字”,而且还统称一切保存在电脑中的信息,包括文本、声音、图片、视频等。
更重要的是,随着信息技术的进步,其数量在爆炸式增长。
特别是在新媒体出现之后,数据的收集、保存、维护和使用等任务,成为横跨各个领域的现象和挑战。
大数据之“大”,主要并不在于其表面的“大容量”,而在于其潜在的“大价值”。
⑵、从小数据中也能发现大的价值有很多例子可以证明,由于新工具的出现,我们从以前的小数据当中也能发现大的价值。
例如,美国把20多年的犯罪数据和交通事故数据,映射到同一张地图上之后,惊奇地发现,无论是交通事故和犯罪活动的高发地带,还是两者的频发时段,都有高度的重合性。
这引发了美国公路安全部门与司法部门的联合执勤。
通过共治数据“黑点”,交通事故率和犯罪率双双降了下来。
再例如,最近有学者将白宫200多年总统洗衣服的记录电子化;然后进行分析,也得出了一些新的结论。
这些数据都是地道的小数据。
这说明,小数据只要在纵向上有一定的时间积累,在横向上有细致的记录粒度,再和其他数据整合,就能产生大的价值。
从这个角度来看,大数据也可以理解为针对某个对象在时空两个维度上的“全息”数据。
这种“全息”在大数据的时代还表现为“多源”,即有多个源头在从不同方向对同一个对象进行数据记录,数据之间互相印证。
⑶、大数据行业发展的最新态势另外,从全球数据技术投入的资金分布来看,传统的小数据仍然占据绝对的重头。
据国际数据集团(IDG)统计,2012年,全球对小数据分析工具的投资为349亿美元;而对大数据分析工具Hadoop的投资仅为1.3亿美元,不及前者的1%。
IDG的结论是,传统的小数据软件满足了企业和组织95%的需求。
目前,大数据行业发展的最新态势是“大”、“小”数据分析工具趋于一体化,并且正在向“云”迁移。
2、大数据的战略意义⑴、大数据领域的前沿是机器学习而不是数据挖掘大数据的意义,远远并不局限于众多新闻报道中所津津乐道的“啤酒和尿布”案例等通过数据挖掘实现精准营销的故事。
事实上,数据挖掘已经不是大数据领域的前沿,取而代之的是机器学习。
①、数据挖掘数据挖掘是指通过特定的计算机算法,对大量数据进行自动分析,从而揭示数据当中隐藏的历史规律和未来的发展趋势,为决策者提供参考。
②、机器学习时下兴起的机器学习凭借的也是计算机算法;但是和数据挖掘相比,其算法不是固定的,而是带有自调适参数的;也就是说,它能够随着计算、运行次数的增多,即通过给机器“喂取”数据,让机器像人一样通过学习逐步自我提高改善,使挖掘和预测的功能更为准确。
这也是该技术被命名为“机器学习”的原因。
这也是大数据之所以被称为革命性现象的根本原因。
因为,从本质上来说,机器学习标志着我们人类社会在从信息时代经由知识时代快速向智能时代迈进。
⑵、大数据对社会形态的影响以及对国家战略的重要性不妨举一两个例子,来说明大数据对社会形态的影响以及对国家战略的重要性。
①、新型智能学习平台的兴起2013年以来,一股在线教育的浪潮正在席卷美国的教育领域。
一种新型的智能学习平台正在成为高科技领域创新和投资的重点。
其中,不少公司已经获得了初步成功。
例如,著名的在线教育公司Coursera,已经和普林斯顿、伯克利、杜克、香港理工等全世界30多所大学达成协议,通过该公司的智能学习平台免费开放课程。
如今,这些学校的课程,可以实现全球几十万人同步学习。
分布在世界各地的学习者,不仅可以在同一时间听取同一位老师的授课;而且还和在校生一样做同样的作业,接受同样的评分和考试。
一些学校看到了这种智能学习平台的价值和潜力,甚至开始投资兴建自己学校的独立平台。
2012年5月,哈佛大学与麻省理工学院就宣布,将投入6000万美元开发一个类似的平台,并向全世界免费开放。
这种智能学习平台的崛起,在美国引起了广泛的关注和激烈的讨论。
其中的原因是因为该平台已经不是一个镜头、一段视频那么简单;而是能对学习者的学习行为自动进行提示、诱导和评价,从而弥补没有老师面对面交流指导的不足。
例如,通过记录鼠标的点击,计算机能够记录你在一张幻灯片上停留的时间,判别你在答错一道题之后有没有回头复习,发现不同的人对不同知识点的不同反应,从而总结出哪些知识点需要重复或强调,哪种陈述方式或学习工具在哪种情况下最有效等规律。
②、智能学习平台与大数据不难发现,该平台之所以强大,正是因为大数据。
单个个体学习行为的数据似乎是杂乱无章的;但是当数据累积到一定程度时,群体的行为就会在数据上呈现一种秩序和规律。
通过收集、分析大量的数据,就能总结出这种秩序和规律;然后有的放矢,对不同的学习者提供有针对性的帮助。
哈佛大学和麻省理工学院之所以向全世界免费开放其学习平台,其目的也是想让更多的学习者在上面学习,以收集更多的数据;有了数据,它们才能研究世界各国学习者的行为模式,进而打造更好的智能学习平台。
3、数据驱动的智能时代前面的例子说明,数据正在成为组织的财富和创新的基础,也证明大数据确实在催生一个更加智能的社会。
那么,又该如何理解我们正在迈进的这个智能型社会呢?⑴、智能时代加速到来①、机器智能的产生理解这个问题的关键在于,无论是信息、知识还是智能,在我们这个时代都是以数据为载体存在的。
数据是对客观世界的记录。
当我们对数据赋予背景时,它就成为信息。
信息是知识的来源,当把信息提炼出规律时,它就上升为知识。
知识是智能的基础。
当电脑、网络能够利用某种知识作出自动判别并且采取行动为人类服务时,机器智能就产生了。
②、数据分析能力不断增强目前,人类记录周围世界的范围正在不断扩大。
过去,我们是“决定记录什么”,而现在及将来我们则要进入一个“决定不记录什么”的时代;同时数据分析的能力不断增强,这些都将加速我们迈向智能时代的步伐。
⑵、智能时代的特点智能时代的特点是无处不在的计算机和网络;它们将像有智商的人一样,为人类工作和服务。
换句话说,人类越来越多的工作将由计算机或者机器人来完成。
此外,由于精准的计算和预测,整个社会可以像无数个大大小小的齿轮轴承一样,环环相扣、齿齿吻合;日常管理通过数据更加优化;各种任务、合作可以无缝对接;社会运行的成本可大幅降低。
⑷、智能学习平台对教育领域的重大挑战回到上面的例子,不难想象,这种智能学习平台将会给教育行业带来怎样的影响。
学校曾经是最重要的教育资源。
好的学校更是异常稀缺。
由于这种智能平台的普及,在不远的将来,名校将人人可上。
也就是说,如果应对得当,中国教育资源匮乏的问题将很快得到有效缓解。
对个人来说,随时随地地学习、终身学习都将成为可能。
例如,高中生可以尝试大学的课程;离开了校园的人,也可以登录在线平台再和在校生一起听课。
这些都是教育工作者探讨多年、孜孜以求的梦想。
但是,硬币的另一面,是中国的教育行业,要面对更加激烈的全球化竞争和挑战。
过去,是学生争学校;将来,可能是学校在全球范围中争夺学生。
发达国家的一流大学会挤压发展中国家普通大学的生存和发展空间。
普通大学该如何来吸引生源?它们会不会因此衰落?既然最好的教学视频等学习资源都可以免费获得,教师的角色又需不需要调整?又该如何调整?这些问题都是大数据时代催生的重大挑战。
新型智能学习平台只是大数据大潮在教育领域掀起的一朵浪花。
毫不夸张地说,大数据将影响人类社会发展的方方面面、优化改造每一个行业,其作用难以限量。
⑸、智慧城市的建设问题①、城市大数据综合治理问题我们再以时下另外一个热门名词“智慧城市”为例。
近几年来,国内外都兴起了建设智慧城市的浪潮。
据介绍,目前中国国内已经有60多个城市把建设智慧城市纳入了“十二五”规划。
智慧城市将成为推动中国经济可持续发展的主动力。
但是,从一个更高的角度来看,智慧城市的建设问题,其实是一个城市的大数据综合治理问题:A、要在以前没有收集数据的地方收集数据,这主要是利用物联网技术。