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本文目錄一覽：

• 1、傳統(tǒng)的計算模型和大數(shù)據(jù)的計算模型有什么異同?
• 2、大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別與聯(lián)系?
• 3、大數(shù)據(jù)時代:移動數(shù)據(jù)能為我們帶來什么
• 4、人怎么看數(shù)據(jù)方向

傳統(tǒng)的計算模型和大數(shù)據(jù)的計算模型有什么異同?

規(guī)模差異：大數(shù)據(jù)平臺處理的數(shù)據(jù)規(guī)模通常比傳統(tǒng)計算模型要大得多。大數(shù)據(jù)平臺可以處理海量的數(shù)據(jù)，例如億級、萬億級甚至更多的數(shù)據(jù)量。而傳統(tǒng)計算模型往往無法有效地處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)。處理速度：由于大數(shù)據(jù)平臺需要處理大量的數(shù)據(jù)，因此對處理速度有更高的要求。

首先大數(shù)據(jù)更趨向自動化，另外數(shù)據(jù)的維度上較傳統(tǒng)統(tǒng)計也有差異，例如平時做app的可能更關(guān)注日活，但是大數(shù)據(jù)可能就會從原有的日活中找到權(quán)重，發(fā)現(xiàn)新的統(tǒng)計名詞，例如tad。

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別與聯(lián)系?

1、機器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析的組成部分。大數(shù)據(jù)分析作為一個整體，包括大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，統(tǒng)計信息等等。機器學(xué)習(xí)涉及使用編程和計算算法來得出結(jié)論，而大數(shù)據(jù)分析則使用數(shù)字和統(tǒng)計來得出結(jié)果。對于更多以數(shù)據(jù)為驅(qū)動力的公司，轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)分析是提高業(yè)務(wù)水平和爭取更好的投資回報的秘訣。

2、這是從數(shù)據(jù)本身我們來分析機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析兩者的區(qū)別 然后我么再看第二個區(qū)別，解決的業(yè)務(wù)問題不同 那么對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析來說他們更多的是來報告歷史上發(fā)生了什么事情，而對于機器學(xué)習(xí)來說，更多的是預(yù)測未來可能會發(fā)生的事情，這是二者的本質(zhì)的區(qū)別。第三點不同是兩者采取的技術(shù)手段不同。

3、機器學(xué)習(xí)是基于對海量信息處理的需求產(chǎn)生的一門涉及多個學(xué)科領(lǐng)域交叉的學(xué)科，“機器學(xué)習(xí)是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法研究”。其主要目的是研究計算機如何通過學(xué)習(xí)人類的思維和行為，來自動獲取新知識，自動適應(yīng)環(huán)境的變化的。機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心思想。

4、大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)的量，過去數(shù)十年數(shù)據(jù)收集存儲的能力大幅提升，人類社會積累的數(shù)據(jù)量幾何級數(shù)上升，這是指目前的現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取規(guī)則和知識，統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)為數(shù)據(jù)挖掘提供了數(shù)據(jù)分析的技術(shù)手段。

5、p大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)的量，過去數(shù)十年數(shù)據(jù)收集存儲的能力大幅提升。

大數(shù)據(jù)時代:移動數(shù)據(jù)能為我們帶來什么

大數(shù)據(jù)時代：移動數(shù)據(jù)能為我們帶來什么 如果我告訴你，你可以做到從海量數(shù)據(jù)來源（包括各種各樣的移動設(shè)備）中把數(shù)據(jù)提取到一個系統(tǒng)，然后只用少量的程序行數(shù)描述所需的信息就可以讓結(jié)果輕松呈現(xiàn)，還可以做到實時處理這些數(shù)據(jù)，并且保持系統(tǒng)同時運行，你相信嗎？不用懷疑，你可以做到。

大數(shù)據(jù)會記錄你的瀏覽習(xí)慣，購買習(xí)慣，常用淘寶支付寶這些軟件的人，你的消費能力、購物習(xí)慣、活動產(chǎn)所、收入情況、生活質(zhì)量、年齡、身高、體重、鞋碼、三圍、口味等，都是可以分析出來的這些基本囊括了我們的生活。

大數(shù)據(jù)為醫(yī)療提供便利：數(shù)據(jù)完善了世界的醫(yī)療保健，隨著醫(yī)療記錄的數(shù)字化，醫(yī)生和其他醫(yī)療保健專業(yè)人員可以跟蹤他們的患者，還可以幫助遠方的患者。

了解和定位客戶 這是大數(shù)據(jù)目前最廣為人知的應(yīng)用領(lǐng)域。很多企業(yè)熱衷于社交媒體數(shù)據(jù)、瀏覽器日志、文本挖掘等各類數(shù)據(jù)集，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)建預(yù)測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。

大數(shù)據(jù)時代的影響：大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能夠提高人們利用數(shù)據(jù)的效率，而且能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的再利用和重復(fù)利用，進而大大降低交易成本，提升人們開發(fā)自我潛能的空間。人們可以低成本或零成本進行事物信息全息式的縱向歷史比對和橫向現(xiàn)實比對。

人怎么看數(shù)據(jù)方向

在網(wǎng)上搜索，看圖表或者柱狀圖。在大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方向，這方向最常見的問題是數(shù)據(jù)的多源和多樣性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的質(zhì)量存在差異，嚴(yán)重影響到數(shù)據(jù)的可用性。針對這些問題，目前很多公司已經(jīng)推出了多種數(shù)據(jù)清洗和質(zhì)量控制工具（如IBM的DataStage）。

問問他喜歡什么，平時對什么事情有興趣，然后挖掘這些事情中他關(guān)注什么數(shù)據(jù)，比如買***？炒股？看nba？其實里面都有很多數(shù)據(jù)，他在他喜歡的領(lǐng)域，如果能對數(shù)據(jù)如數(shù)家珍，對數(shù)據(jù)的解讀能到位，（比如對某個nba 球星的數(shù)據(jù)和所對應(yīng)的表現(xiàn)狀態(tài)做評論）至少說明他有很強的數(shù)據(jù)感。

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