大数据处理软件_大数据处理系统「企服百科」-36氪企服点评

| 企服解答大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。目前大数据的工作分为Hadoop大数据开发方向、数据挖掘、机器学习方向、大数据运维方向三个方向。大数据是什么工作 1、Hadoop大数据开发方向 Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它

分类：大数据处理发布时间： 2022.04.06

大数据是什么概念

| 企服解答从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低。大数据是什么概念 1、Volume：表示大数据的数据体量巨大数据集合的规模不断扩大，已经从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 级，近年来，数据量甚至开始以 EB 和 ZB

分类：大数据处理发布时间： 2022.01.13

大数据与生活的关系

| 企服解答大数据与生活的关系包括了节约时间、降低借贷成本、节省日常花销、发现隐形需求。大数据与生活的关系 1、节约时间提高效率快递、外卖、共享单车等都用到了大数据技术。这些APP后台用大数据算法智能分单取代了传统的人工分单，优化路线，降低人工配单的时间节省人力成本。同时根据消费者的习惯偏好，大数据还可提前预测消费者需求，提前计算出运输路线和配送路线，缓解物流压力，提高用户满意度。 2、降低借贷成本门槛传统的信用卡、农村信用社借贷需要各种证明、抵押，而现在的各种形式的网贷如借呗

分类：大数据处理发布时间： 2022.01.12

大数据时代数据使用的关键是

大数据时代数据使用的关键是数据再利用。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的特点是大量、高速、多样、低价值密度和真实性。大数据时代数据使用的关键是从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Veloci

分类：大数据处理发布时间： 2022.01.12

大数据分析方法五种

| 企服解答数据挖掘分析领域中，最常用的五种数据分析方法为：分类、回归、聚类、相似匹配、频繁项集。大数据分析方法五种 1、分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2、回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.29

学大数据需要具备什么基础

| 企服解答从大的知识体系结构来看，学习大数据需要具备三方面基础，分别是数据库知识、数学和统计学知识、计算机知识，选择不同的主攻方向还需要有不同的学习侧重点。学大数据需要具备什么基础 1、数据库知识数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。初学者可以从Sql语言开始学起，掌握关系型数据库知识对于学习大数据存储依然有比较重要的意义。另外，在大数据时代，关系型数据库依然有大量

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.29

大数据特征

| 企服解答大数据的特征有4个，分别是：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快且时效高。大数据特征 1、数据量大(Volume) 大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 2、类型繁多(Variety) 包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3、价值密度低(Value) 随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.29

大数据的影响和意义

| 企服解答大数据最核心的影响和意义就是在于对海量数据进行存储和分析，相比其它现有的技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的，大数据的使用可以告诉企业怎样更科学的决策。客户是企业重要的数据源，当数量庞大的客户处于同一个平台上时，就会产生无数个数据源，而企业通过大数据的整合分析，对这些数据源进行分析，探码大数据客流分析通过对人群热力指数计算潜力图，竞品分布，大数据识别城市生活消费功能区，用户画像反映出商场附近客流情况以及客流潜力。下面为大

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.29

大数据的6大应用场景

大数据的6大应用场景包括：城市交通管理、教育、生物医学、智能家居、金融行业、零售业。 1.城市交通管理可以通过大数据了解城市的车辆通行情况、并通过对道路上车的流量分析，对各路段的拥堵时间和拥堵情况进行预测，并通过这些预测的结果来对城市公共交通进行安排以及制定缓解交通拥堵的方案。还能通过大数据了解市民的出行数据。 2.教育一方面，学校可以通过大数据了解学生学习的薄弱部分和强势部分，从而进行因材施教，改善学校的教学质量。另一方面，学校也可以通过大数据观察学生的行为，了解学生的心理状

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.28

大数据五大基本特点

| 企服解答大数据五大基本特点：数据量大、非结构化数据多样性、数据增长速度快、数据有价值性、数据真实。大数据五大基本特点 1、Volume：数据量大数据量呈指数增长中储存/集中计算已经无法处理巨大的数据量。 2、Variety ：非结构化数据多样性非结构化数据多样性，例如文本/图片/视频/文档等。 3、Velocity：数据增长速度快数据增长速度快，用户基数庞大/设备数量众多/实时海量/数据指数级别增长。 4、Value：数据有价值性每个钻井平台有 40,000 传感器,

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.28

大数据的作用和价值

大数据的作用是处理海量数据，价值是推进互联网发展。大数据指的是所涉及的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的的资讯。大数据的作用和价值大数据的作用有很多，例如： 1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。 2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。 3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。大数据的价值： 1、可以分析更多的数据，有时候甚至可

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.28

大数据定义和概念

| 企服解答大数据的定义：大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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的的资讯。大数据的概念：简单来说，大数据就是规模很大的数据。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据;大数据技术的战略意义不在于掌握大量数据信息，而在于专业处理这些有意义的数据。数据主要分为结构化数据、非结构化数据、半结构化数据和元数据。大数据定义和概念 1、结构化数据结构化数据是具备一定模式或者结构的

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.27

大数据的起源

| 企服解答大数据的起源是“互联网”。大数据产业是指建立在对互联网、物联网、云计算等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业。大数据的起源 1、数据存储计算机数据存储具有低成本、可复制、易编辑等独特优势，使信息存储逐步实现了纸质载体电子化的过程。 2、价值提炼可以从海量的大数据中提炼出有效的信息。 3、智能处理和分发每条资讯与每一个用户，都有相关的属性链接。根据信息反馈与后台技术处理，再推送再处理再反馈，形成智能

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.27

大数据简单介绍

| 企服解答数据分为三类，一种叫结构化数据，一种叫非结构化数据，还有一种叫半结构化数据。大数据简单介绍 1、结构化数据即固定格式和有限长度的数据。例如填的表格数据，姓名：xxx，名族：汉，性别：男。这都叫结构化数据。 2、非结构化数据现在的非结构数据越来越多，比如网页，有的网页很长有的很短；还有就是语音﹑视频﹑图片这些都是非结构化数据。 3、半结构化数据是一些XML或者HTML的格式，没有从事技术的人可能对这部分数据不太了解，不过没有关系，我们只需要知道这部分数据是介于结构化

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.24

大数据平台是什么

| 企服解答大数据平台，可以从大数据处理流程来理解。大数据处理流程包括数据采集，数据融合，数据治理，存储计算，数据分析，数据可视化。大数据平台是什么 1、数据采集这一块，有设备数据iot，系统数据可以用etl，互联网数据用爬虫，日志数据可以用flume，kafka什么的。这样解决了数据采集的问题，你就有了大数据。 2、数据融合是做数据的整合，将一些需要的数据拿出来，或者过滤掉不需要的数据，例如做网站日志分析的时候，用hive做一些数据处理，处理的数据再去做一些网站kpi的分析。

分类：大数据处理发布时间： 2021.12.24