什么是大数据,通俗的讲

1、大数据的定义：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。它需要新的处理模式来提升决策力、洞察发现力和流程优化能力。这些数据通常是海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的通俗解释：通俗地说，大数据就是大量的信息、技术和数据资料。

2、大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。

3、大数据，简单来说，就是指数量庞大的数据集合。它不同于一般的数据，其规模之大，通常以TB（千兆字节）为单位来衡量。在大数据的领域里，数据的种类非常多样，不仅包括数字，还包括文字、图片、音频、视频等各种形式，这些都是数据的一部分。

简述传统数据采集的关键技术有哪些?他们之间的关系是什么?

大数据采集技术，大数据预处理技术，大数据存储及管理技术，大数据分析及挖掘技术，大数据展现与应用技术数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

传统数据采集的关键技术是预测分析。是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式。

有大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。传统数据挖掘方式，采集方法，内容分类，采信标准等都已存在既有规则，方法论完整。

大数据关键技术包括：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析与挖掘以及数据安全。数据采集 数据采集是大数据处理流程的第一步，主要涉及到如何从各种来源获取数据。这些来源可能是结构化的数据库，也可能是非结构化的社交媒体、日志文件等。数据采集技术需要高效地收集并整合这些多样化来源的数据。

大数据的特征有哪些?

1、第一个特征是数据类型繁多。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。第二个特征是数据价值密度相对较低。

2、大数据的特征通常概括为5V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）和Veracity（真实性）。 Volume（大量）：大数据首先体现在数据量上，它涉及到的数据规模远超传统数据处理技术的能力范围。

3、容量：大数据的第一个特征是它的容量，即数据的大小。这决定了数据的价值和其中潜在的信息量。 种类：大数据的第二个特征是数据的多样性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。非结构化数据尤其重要，因为它在数据总量中的比例越来越大。

4、大数据具有容量大、类型多样、处理速度快、价值密度低等特征。 容量大。大数据的容量是指其数据量的巨大，超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据不仅包括结构化数据，如数字、文本等，还包括半结构化或非结构化数据，如社交媒体上的帖子、视频、音频等。

5、复杂性（Complexity）：由于数据量庞大且来源多样，大数据的处理和分析具有高度复杂性。 价值（Value）：合理利用大数据可以以较低成本创造较高价值。大数据的结构包括：- 结构化数据：易于查询和分析的数据。- 半结构化数据：部分组织化的数据，如XML文件。

企业非结构化数据存储用哪家的比较好?要国内的厂商

1、杉岩、星辰天合、元核云等，这些国内的存储厂商都做得挺好的，也能满足你问题中的需求。

2、国际数据公司（IDC）发布《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2023Q2》，报告显示，深信服EDS入选文件存储和块存储领域代表厂商，深信服位列前十。市场认可的背后，是深信服EDS对存储技术创新的坚持、更是对存储卓越性能的极致追求。

3、Ceph很强大：您的集群可以用于任何场景。无论您希望存储非结构化数据或为数据提供块存储或提供文件系统，或者希望您的应用程序直接通过librados使用您的存储，而这些都已经集成在一个Ceph平台上了。

4、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，做大数据致店一叭柒叁耳领一泗贰五零，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。

什么是大数据,看完这篇就明白了

c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。

月20日，青岛召开了大数据警务云计算建设应用推进会，研究部署进一步加强全省公安经侦部门“大数据警务云计算”建设和应用工作。会议期间，与会人员实地观摩了青岛市公安局打击经济犯罪情报技术中心，了解掌握“大数据警务云计算”等相关技术知识。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

物联网就是物物相连的互联网。当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

什么是教育大数据?教育大数据有哪些分类?

1、教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。依据来源和范围的不同，可以将教育大数据分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种 。

2、教育大数据不仅包括学生成绩、教师教学、课程安排等传统意义上的数据，还包括学生行为、情感状态、学习需求等更复杂的数据类型。这些数据来源广泛，类型多样，如果能够有效地分析和利用，可以揭示出许多有关教育教学的规律和现象，为教育决策提供科学依据。

3、教育大数据是指在教育活动中产生的以及为教育目的而采集的所有数据。这些数据来源于各种教育活动，如教学、管理、科研和校园活动。教育大数据不仅关注数据的采集，更注重其对教育发展的作用，如提高教育质量、促进教育公平等。 教育大数据的特性 教育大数据的采集过程复杂，应用需要创造性地解决问题。

4、教育大数据是指在教育领域采集、存储和分析的大规模数据集合。其中的大指的是数据的规模和数量非常庞大，涵盖了广泛的教育领域，包括学生的学习成绩、行为数据、教学资源、教师评估等。数据通过技术手段进行收集和处理，可以用于教育决策、教学改进、个性化学习等方面。

5、教育大数据特指教育领域的大数据，即整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的、一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。教育大数据直接产生于各种教育活动（包括教学活动、管理活动、科研活动、校园活动等），每个教育利益相关者既是教育数据的生产者也是教育数据的消费者。

6、教育大数据的来源包括以下几个方面：学校系统数据：学校的管理系统中包含了学生、教职工、课程、成绩、考勤等方面的数据，这些数据可以用于教育大数据的分析和挖掘。