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1，是谁发明的大数他是那个国家的

阿拉伯?

是谁发明的大数他是那个国家的

2，人人都在说大数据那大数据概念是怎么产生的

自从有了云计算服务器，“大数据”才有了可以运行的轨道，才可以实现其真正的价值。有人就形象地将各种“大数据”的应用比作一辆辆“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算。

人人都在说大数据那大数据概念是怎么产生的

3，国家电网的大数据是自己开发的吗

专业要求：主要招聘电工类专业(电气工程、电力系统及其自动化、继电保护、高电压、输电线路工程、供用电技术等)，电子信息类专业(以通信工程、计算机应用为主);少量招聘财务类(会计学、财务管理等)、技术经济、土木工程等非电工类专业高校毕业生。考试复习资料：国家电网考试全套历年真题打包下载、最新版考试大纲下载、全套网络视频课程加讲义打包下载，50套全真模拟试卷打包下载等等复习资料，我去年就是看的这个资料考上了，我现在已经入职了。你自己可以参考下这些复习资料啊，61电力网 里面有打包下载啊
应该是吧，有自己的大数据研发团队的。—柠檬学院大数据。

国家电网的大数据是自己开发的吗

4，大数据 来自哪里

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是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。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）
有java开发基础比较好，学起会很容易上手。而且大数据目前是趋势，可以加强自己的技术和能力系统去上课学习，还是不错的选择，至于哪里的好，自己去试听一下再决定，因为别人给再多的建议也不如自己去了解。

5，数据挖掘的起源

需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

6，云计算和大数据是什么关系

大数据是收集海量的数据，然后依靠云计算进行分析结果。
1.云计算是提取大数据的前提信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。2.云计算是过滤无用信息的“神器”首次收集的数据中，一般来说90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。3.云计算可高效分析数据数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。
原发布者:天成信息云计算与大数据的关系?　　从技术上来看，大数据和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。???　　云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。???　　整合是云计算的主要功能，无论你采取何种数据分析模型，还是运算方式，它都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，以整理出有效的数据信息，并将其分配给各个目标客户，从而解决用户因存储资源不足所带来的问题。大数据则是数据爆发式增长所带来的一个全新的研究领域，对于大数据的研究，主要集中在如何对其进行存储和有效的分析，大数据是依靠云计算技术来进行存储和计算的。??　　云计算是大数据分析的前提??　　进入信息化时代之后，数据量在不断的增长，大部分企业都能通过大数据获
云计算和大数据能做什么，很多人都分不清楚，那么云计算与大数据的关系是什么呢？今天就给大家简单的分析一下。云计算：云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。大数据：大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基础。大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。云计算与大数据的关系：云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算。大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是：云计算与大数据真正的出口！而商业智能中的智能从何而来？方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理，从而得出一些关联性的结论，从这些关联性中来获得答案，因此，大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据，这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理，但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题， 而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。

7，大数据的本质是什么

从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。大数据（big data），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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。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。扩展资料：想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论：理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术：技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践：实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。参考资料来源：搜狗百科--大数据
从本质上讲，大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据，是非常简单而且直接的事物，但是从现象上分析，大数据所呈现出来的状态复杂多样，这是因为现象是由观察角度决定的。大数据（big data），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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。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。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
技术层面无非是把一台机器做不了的事分给很多机器做，并不是主要的进步。主要的推动力是智能手机，我们的每一次聊天，每一份订单都出卖了我们。另一个推动力是线下业务都出现了计算机化，原来靠人工完成的各种记账，现在全部都用计算机完成，各类家电也都能上网了，还有就是数字监控的大规模普及。大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。
1.使用所有的数据运用用户行为观察等大数据出现前的分析方法，通常是将调查对象范围缩小至几个人。这是因为，整理所有目标用户的数据实在太费时间，所以采取了从总用户群中，争取不产生偏差地抽取一部分作为调查对象，并仅仅根据那几个人的数据进行分析。而使用大数据技术，能够通过发达的数据抽选和分析技术，完全可以做到对所有的数据进行分析，以提高数据的正确性。2.不拘泥于单个数据的精确度如果我们连续扔骰子，偶尔会连续好几次都扔出同样的数字。但是如果无限增加扔骰子的次数，每个数字出现的概率都将越来越接近六分之一。同样的，在大数据领域，通过观察数量庞大的数据，更容易提高整体而言的数据的精准度。因此，可以不拘泥于个别数据的精确度，而迅速地进阶到数据分析的步骤。（不过这种情况当然不包括人为的篡改等由于外部因素扭曲了数据的情况）3.不过分强调因果关系企业在考虑服务方针时，会综合考虑现状、问题、改善措施、实施后果等要素之间的相互关系，在此基础上建立假设。但是大数据能够通过观察海量的数据，发现人所注意不到的相互关联。

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