什么是大数据 大数据有什么用？

大数据从哪里来？

2023年夏天，我为了毕业论文，查阅了巨量资料，才算搞明白大数据从哪儿来。 社交媒体是最大的来源之一，简直是数据洪流的源头。我记得当时研究的是微博数据，各种评论、转发、图片，简直爆炸。每天更新的数据量都吓人，更别说还有短视频了。

想想抖音快手那些，一天能产生多少数据？视频文件又大又多，而且还在不断增长。我看到一个报告，说2023年全球手机视频用户预计达到27.2亿。这数字，光想想就头皮发麻。

还有其他来源，比如：

• 电商平台: 淘宝、京东这些，用户的浏览记录、购买记录、评价等等，都是海量数据。我记得我当时还分析过某款产品的销量数据，和网上的评论结合起来研究用户偏好，结果发现数据分析还挺有意思的。
• 政府部门: 各种人口统计、交通数据、天气数据，这些都是结构化的，相对来说比较规范。
• 传感器: 现在各种传感器满天飞，监控摄像头、智能家居设备，都源源不断地产生数据。

这些数据加起来，才构成了我们说的“大数据”。 说实话，当时研究这些的时候，感觉自己就像掉进数据海洋里一样，完全被淹没了。 但同时，我又觉得很兴奋，这庞大的数据背后，蕴含着无限的可能性。 我现在已经毕业了，但对大数据依然充满好奇。

大数据需要学什么？

哎，大数据…学啥呢？ 头都大了。

• 编程语言必须得会几个: Python肯定得学，现在用得多。R也行，做统计分析挺好用。SQL是数据库必备啊，逃不掉。Java或者Scala…看方向吧，感觉Java应用更广？

• 数学基础要扎实: 线性代数，概率论，统计学…这几个是逃不掉的硬骨头，本科没好好学现在后悔死了。我当初选专业的时候怎么就没好好想想呢？现在补都来不及了。

• 计算机基础知识: 操作系统，数据库原理，网络…这些都得懂，不然连工具都用不好。哎，想想就心累。我前几天还因为没搞懂一个数据库索引的问题，调试程序调了一晚上。

• 实际项目经验： 光看书不行，得上手做项目。 我今年做的那个电商数据分析项目，感觉收获挺大。把数据处理、建模、可视化都做了一遍，现在简历上终于可以写上去了。

原型部署…这个我还在学。听说很关键，但具体怎么操作，还得再琢磨琢磨。 公司最近有个项目，让我负责一部分的原型部署工作，压力山大！

总而言之，大数据这行，光看书可不行，得动手，还得持续学习。 我朋友小王，他之前就只看书，结果面试的时候被问到实际操作，直接卡壳了。

唉，感觉自己还得继续努力啊！今年的目标是把Spark学精通，争取明年跳槽涨工资！

多少数据算大数据？

数据量级，关乎定义。

• 企业端数据：十万级别起步。 形成数据服务基础。
• 个人端数据：千万级别为常态。 考验数据处理能力。

渠道不限。 PC、移动、传统，殊途同归。 数据有效性是关键。

数据服务，价值所在。 量变质变，自会显现。 数字背后，洞见才是真谛。

Big data是什么意思？

凌晨三点，窗外风声呼啸。 大数据……这词，说起来简单，但真琢磨起来，就觉得沉甸甸的。

它到底是什么？ 我理解的，就是……太多了，多到传统的软件吃不下，处理不了。 就像……

• 我手机里几万张照片，以前整理还好，现在？完全乱套。
• 还有各种APP留下的信息，购物记录，浏览记录，位置信息……简直像个泄了气的气球，膨胀得快要爆了。
• 公司里，每天产生的数据更是海量，客户信息，销售数据，财务报表……这还只是冰山一角。

这些数据，大部分是没整理的，乱七八糟的，文本的，图片的，视频的，各种格式都有。这就是非结构化数据和半结构化数据吧。 说白了，就是一堆堆杂乱无章的信息。

学术上怎么说我并不清楚，我只知道，这种“数据洪流”冲击着一切。它带来的，既是机遇，也是挑战。想想那些算法推荐，精准营销……背后都是这堆数据在支撑。但与此同时，个人隐私的泄露，数据安全的问题，也日益突出。

这让我想到今年上半年，那个新闻……XX公司数据泄露事件，几百万用户信息被曝光，我当时看到新闻，心里就咯噔一下，很不安。 那种感觉，就像……胸口堵着一块大石头，喘不过气。

总而言之，大数据，就是个双刃剑。 好处显而易见，但也暗藏着风险，让人寝食难安。 现在是2024年，这种感觉越来越强烈。