什么是大数据题？
一、什么是大数据题？
大数据，指的是当代社会林林总总的海量资讯，其体量如海洋般浩瀚磅礴、无比巨大，以至于无法通过目前计算机及其主流软件在合理时间内采集、储存、分析、处理并应用于国家治国理政、企业经营决策和个人的学习生活。
大数据有“4V”特点：①Volume（大量）。信息数据规模巨大，资讯海量。②Variety（多样）。数据并非仅仅指文字、图片、声音、图像等，物联网、互联网、手机、平板电脑等以及遍布全世界各个角落各种各样的传感器，随时测量传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，产生着海量的数据信息。③Velocity（高速）。数据增长高速迅猛，采集处理快速便捷。互联网上的数据每年增长50%，每两年翻一番，目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的；运用现代计算机技术查询、分析、处理凌乱纷繁的信息数据，快速便捷。④Value（价值）。城市交通、商务视频、医疗记录、大气环境、军事侦察、天文观测等数据，蕴藏着若干价值。比如，利用交通数据、手机定位数据发展智能交通建设和科学规划城市建设；利用商场购物视频了解顾客消费习惯和喜好，调整营销策略，创新严品和服务；利用空调、风扇、灯光数据研究如何节约能源。可以说，数据已经渗透到经济社会发展的各行各业，正在成为重要的生产要素。数据虽然蕴藏着价值，但价值密度相对很低，在连续不间断监控视频和QQ聊天记录中，有价值的数据可能仅有几秒钟、几个字。
伴随大数据而生，从海量的各种数据中快速获取有价值信息的技术，叫做大数据技术。大数据技术是继物联网、云计算之后IT产业的又一次颠覆性的技术变革，它包含了几层含义：①数据价值的利用，包括数据采集、数据储存、数据分析、数据传输、数据挖掘、数据安全等。②对数据的“加工”能力，比如数据处理的速度。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对数据进行专业化处理，通过加工实现数据的价值和增值。③大数据技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、物联网和可扩展的存储系统。
最早提出大数据时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资两亿美元拉动大数据相关产业发展，将大数据战略上升为国家战略。我国2011年发布的物联网“十二五”发展规划中，信息感知技术、信息传输技术、信息处理技术、信息安全技术都与大数据密切相关。
二、无效大数据是什么意思？
大数据本身是一个抽象的概念。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。
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，无效数据意思就是要筛掉的无可用数据
三、大数据的4v特三点？
一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）,即所谓的“4V”。
1．规模性。大数据的特征首先就体现为“数量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2．多样性。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。
3．高速性。与以往的档案、广播、报纸等传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
4.价值性。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
四、亿万大数据是啥？
大数据(bigdata,megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
对于“大数据”（Bigdata）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。
随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Bigdata）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。
五、大数据的4v特点具体指的是什么？
1.数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位是PB（1024TB）、EB（1024PB，约100万TB）或ZB（1024EB，约10亿TB），未来甚至会达到YB（1024ZB）或BB（1024YB）。
2.数据多样性（Variety）：大数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置等；各种结构化、半结构化和非结构化的数据。
3.价值密度低（Value）：大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
4.数据的产生和处理速度快（Velocity）：大数据的智能化和实时性要求越来越高，对处理速度也有极严格的要求，一般要在秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间数据就可能失去价值，即大数据的处理要符合“1 秒定律”。"
大数据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。
六、什么是大数据的4V特征？
大数据或称巨量资料，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4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
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