大数据从哪里来？

大数据需要学什么？

大数据专业所需技能：

• 扎实的计算机科学与数学基础：线性代数、概率论与数理统计是核心。
• 编程能力: 精通Python, R, SQL至少一门，Java或Scala为加分项。熟练运用函数式编程处理大规模数据。
• 实战经验: 原型构建及生产环境部署是检验能力的唯一标准。我的经历：2023年参与了某电商平台用户画像项目，成功应用Python和Spark完成数据清洗及模型训练，显著提升了推荐系统精准度。

需要补充的是，数据挖掘、机器学习和数据库技术同样重要。 持续学习和项目实践才能真正掌握大数据技术。

多少数据算大数据？

唉，深夜了，又睡不着。大数据这玩意儿，真让人纠结。

企业端，十万级别的数据，就已经够呛了。 我之前在一家小型电商公司，就处理过接近这个量级的数据。每天晚上看着那些报表，头都大了。数据清洗、分析，各种流程走下来，感觉整个人都空了。 那真是，每天都活在数据里，却又感觉抓不住任何东西。 那感觉，就像… 无尽的沙漠，永远走不到尽头。

• 数据量只是个门槛，更重要的是数据的质量和有效性。十万条垃圾数据，还不如一万条高质量的数据有用。
• 分析工具的选择也很重要，不同的工具，效率天差地别。
• 人手也少，我们当时就三个人在负责所有数据相关的工作。

个人端，千万级别，那更可怕了。 我一个朋友，做社交媒体运营的，他每天处理的数据就超过这个量级。 想想就累。

• 他经常加班到凌晨，眼睛都熬红了。
• 压力特别大，稍有差池，可能就会影响到公司的业绩。

渠道方面，其实没啥特别要求，PC端、移动端，还是传统的线下渠道，只要数据够量，够好，形成服务体系，就是大数据。关键是能不能从中挖掘出有价值的信息。 这才是大数据的精髓吧。

感觉这东西，就像个无底洞，永远填不满，也永远看不透。 哎，真烦。

什么是大数据 大数据有什么用？

什么是大数据？

深夜里，想着大数据，感觉它像一片无垠的星空。数量太大了，用传统的软件根本没法一下子看完，理清楚。

• 它不是抽样调查，不是随便看看就下的结论。

• 它是要你仔仔细细地，把每一颗星星都研究一遍。

• 目的呢，是为了更好地做决策。

大数据有什么用？

有用啊… 就像我，深夜睡不着，会看看淘宝，看看京东。

• 平台通过分析，了解我的喜好。

• 然后，给我推荐我可能感兴趣的东西。

• 商家呢，知道什么好卖，才不会进一堆卖不出去的货。

我 2024 年还在用 iPhone 8。 他们会不会觉得我应该换个手机了？ 这大概就是大数据的用处吧。

Big data是什么意思？

大数据，这词儿听起来挺玄乎，其实就是数据量大到传统工具玩不转的程度。它就像一座信息金矿，蕴藏着无限可能，但也考验着我们的挖掘技术。

• 规模巨大: 这是大数据的首要特征。数据量级通常达到TB甚至PB级别，远超传统数据库的处理能力。
• 种类繁多: 大数据来源广泛，包括结构化数据（如数据库记录）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频）。
• 速度惊人: 数据产生和处理的速度极快，需要实时或近实时地进行分析和处理。
• 价值密度低: 尽管数据总量庞大，但其中真正有价值的信息可能只占很小一部分。

从学术角度看，大数据推动了跨学科研究，像统计学、计算机科学和社会科学，都从中受益。它不仅改变了科研方式，也让我们对世界的理解更加深入。正如哲学家所说，事物都具有多面性。大数据亦然，既带来了挑战，也带来了机遇。

今年，随着AI技术的飞速发展，大数据的作用愈发凸显。它为人工智能提供了训练模型所需的“燃料”，反过来，AI也提高了大数据分析的效率和准确性。这种相互促进的关系，将在未来塑造更智能的世界。