大数据技术概论论文2000字数

大数据的定义首先，还是要重新审视大数据的定义。行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。相比较而言，我还是喜欢技术定义，哈哈。大家注意，关键词我都在上面原句加粗了哈！要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据对谁做？——大容量数据目的是什么？——挖掘价值获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。大数据，到底有多大？我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍：1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)2011年，全球被创建和复制的数据总量是8ZB。而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。大数据的级别定位：1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)数据的来源数据的增长，为什么会如此之快？说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。大致来说，是三个重要的阶段。第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以戳我加入大数据技术学习交流群，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料第二个阶段，是伴随着互联网0时代出现的。互联网0的最重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。大数据的4Vs行业里对大数据的特点，概括为4个V。前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。我们一个一个来介绍。Variety（多样化）数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。数据又分为结构化数据和非结构化数据。从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。Velocity（时效性）大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。我们还是用数字来说话：就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？Email：04亿封被发出Google：200万次搜索请求被提交Youtube：2880分钟的视频被上传Facebook：5万条状态被更新Twitter：98000条推送被发出12306：1840张车票被卖出……怎么样？是不是瞬息万变？Value（价值密度）最后一个特点，就是价值密度。大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

大数据技术概论论文2000字

弗洛伊德《精神分析导论演讲》（又译精神分析引论）是弗洛伊德所有心理学著作的入门。《梦的解析》(又译释梦)是经典之作，此外还有《性学三论》（又译《性欲理论三讲》）等，可以看一看。贝克尔的《反抗死亡》，《血酬定律》作者吴思认为 “这本书对我的影响超过各派心理学的作品。这本书，还有蒂利希的《存在的勇气》，帮助我理解了人心和人性———超越动物的独有特性。10年前读毕此书，叹为观止，从此不再看心理学方面的书。” 当然，看一看朱光潜的《西方美学史》（仅看上册即可），也很有帮助。

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号，经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

大数据技术概论论文2000字怎么写

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation， Competition， and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data， Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。（二）大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通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”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data， 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基百科将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

大数据技术论文2000字

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。

大数据技术应用论文2000字数

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。