大数据在身边（大数据在我们生活）

摘要： 身边的大数据,你知道多少大数据与我们每个人的生活息息相关，已经悄无声息地融入我们的生活中，对我们的日常生活起着重要作用。阿里巴巴的创始人马云曾说过：未来的时代将不是IT时代，而是...

身边的大数据,你知道多少

大数据与我们每个人的生活息息相关，已经悄无声息地融入我们的生活中，对我们的日常生活起着重要作用。阿里巴巴的创始人马云曾说过：未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT即Data Technology（数据科技），这突显了大数据对阿里巴巴集团的重要性。

日常生活中的大数据主要包括以下几个方面： 社交媒体数据：包括各种社交媒体平台上的用户信息、互动数据、话题热度、广告数据等。 电商数据：包括各种电商平台上的商品信息、销售数据、用户行为数据、用户评价数据等。 健康数据：包括各种健康追踪设备上的身体指标、运动数据、睡眠数据、饮食数据等。

电商行业 电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。

二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。

年我们身边的大数据，你又了解多少？在这个大数据时代，人类社会面临的问题之一是如何更好的利用数据来辅助决策。“如果将传统的思维模式——精确性运用于数据化、网络化的21世纪，就会错过重要的信息，执迷于精确性是信息缺乏时代的产物。

生活中的大数据是什么样的?

海洋中的微生物数量：海洋中的微生物数量非常庞大，据统计，每毫升海水中可能含有超过10的6次方个微生物。 人类的年度经济交易量：全球每年的经济交易量达到了数万亿美元，这是一个巨大的数字，它反映了人类经济活动的规模和复杂性。

生活中常见的大数例子包括： 中国的人口约为14亿。 长江的流域面积大约为180万平方公里。 中国的国土面积约为960万平方公里。 世界上最深的湖泊——贝加尔湖的深度为1741米。 世界上最长的河流——尼罗河的长度约为6671千米。 全球人口大约有60亿。 珠穆朗玛峰的高度为8848米。

生活中的大数：数量巨大或数值巨大的数字在日常生活中的应用与实例。全球人口数 当今世界人口数量已经突破了70亿这一大关。全球人口在不断地增长，这个数字代表着全球范围内每个人的唯一标识，也是社会学、经济学、环境学等领域研究的重要依据。

人口数量 人口数量是生活中常见的大数之一。全球人口已经突破70亿，而在一些人口密集的国家，如中国、印度等，人口数量更是达到了数十亿。此外，城市的居民数量也常常是巨大的数字。以城市为例，中国的一些大都市常住人口就已经突破千万。

生活中有哪些大数据?

海洋中的微生物数量：海洋中的微生物数量非常庞大，据统计，每毫升海水中可能含有超过10的6次方个微生物。 人类的年度经济交易量：全球每年的经济交易量达到了数万亿美元，这是一个巨大的数字，它反映了人类经济活动的规模和复杂性。

生活中常见的大数例子包括： 中国的人口约为14亿。 长江的流域面积大约为180万平方公里。 中国的国土面积约为960万平方公里。 世界上最深的湖泊——贝加尔湖的深度为1741米。 世界上最长的河流——尼罗河的长度约为6671千米。 全球人口大约有60亿。 珠穆朗玛峰的高度为8848米。

生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，使智能电表可以调节能耗，从而实现有效的能源利用。物流：大数据可简化物流流程，使其在严格的时间表内平稳运行。

人口数量是生活中常见的大数之一。全球人口已经突破70亿，而在一些人口密集的国家，如中国、印度等，人口数量更是达到了数十亿。此外，城市的居民数量也常常是巨大的数字。以城市为例，中国的一些大都市常住人口就已经突破千万。庞大的数据体现了全球人类的数量规模和变化，影响人类生活的方方面面。

电子商务：电子商务领域中，大数据的应用空间巨大。它可以用于分析潮流趋势、消费习惯、地区特性、顾客偏好、消费者行为的相关性、市场动态以及影响消费的关键因素等。 医疗器械行业：医疗器械行业中有大量的病历、病理报告、治疗方案、药品报告等数据。

交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。

什么是大数据时代_什么是大数据时代,你身边的大数据应用有哪些?_百度...

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。

大数据时代是指随着科技发展，信息流通加速，数据产生和处理量急剧增长的一个时代。以下是关于大数据时代的具体解释：数据量的剧增：在大数据时代，数据的产生和积累速度极快，数据的规模也极其庞大，以至于传统的数据处理方式难以应对。这些数据不仅包括结构化数据，还包括大量的非结构化和半结构化数据。

大数据是指我们日常生活中产生的庞大数据集合，其规模达到ZB级，由电脑、移动设备和机器传感器生成，具有规模大、类型多、增长快的特点。其作用主要体现在以下几个方面：实现数据可视化和实时洞察：借助人工智能、机器学习和现代数据库技术，企业能够对大数据进行分析，实现数据的可视化，获取实时洞察。

1、什么是大数据?它有哪四个基本特征?结合你身边的大数据应用,谈谈你...

1、数据体量巨大（Volume）大数据的第一个特点是其庞大的数据量，这超出了常规数据处理系统的能力。数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、日志文件等，这些数据以惊人的速度增长，对存储、管理和分析提出了更高的要求。 数据生成速度快（Velocity）大数据的第二个特点是数据生成的速度。

2、大数据具备以下4个特点：一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、大数据具有四个主要特点，即“四V”特点，分别是体量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度高（Value）。大数据的“体量大”是指数据的规模巨大，远远超过传统数据处理系统的承受能力。这包括来自各种来源的海量数据，如社交媒体、传感器、日志文件等。

4、容量（Volume）：大数据的关键特征之一是其庞大的数据量，这决定了数据的价值和其中蕴含的潜在信息量。 种类（Variety）：大数据涉及多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 速度（Velocity）：数据生成的速度很快，需要高效的技术来捕捉、存储和分析这些实时数据流。

5、大数据变现为：数据量大；速度快；类型多；价值；真实性。分析的方面： 可视化分析； 数据挖掘算法； 预测性分析能力； 语义引擎； 数据质量和数据管理；数据存储，数据仓库。