大数据的特点主要包括哪些?
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2024-04-26
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大数据另一核心就是预测,它能够让企业在预测中迎接现实。企业把数学运算应用到海量的数据中来,来预测未来可能发生的事情。
预测是大数据的力量的核心,已经被多次证明。微软公司认为:“微软生产的一款数据驱动软件,能够通过风扇、空调、电器、电灯等电器积累下来的海量数据,便可知道怎样节省能源的浪费,就这个数据的搜集可以为世界节省43%的电能。”与此类似的事情,还有谷歌对于关键词的搜索进行分析,它能够比政府检测部门提前两周预测到流感的分布情况,提供预警服务。
大数据的出现,可以对数据进行分析获得对商机、社会服务的预测,大数据从局限于学术圈子扩大到了商业机构和政府部门。大数据开启了一个重大的时代转型。就像是望远镜让我们看到了宇宙的广阔,显微镜让我们看到了看不见的东西一样,大数据正在改变我们的生活方式和对世界的了解,成为了众多发明和服务不可缺少的工具,而大数据对于世界更多的改变还没有到来。维克托·迈尔-舍恩伯格曾说,利用大数据预测商机,将成为行业人士争相追捧的焦点。
如今各界对于大数据都是格外的关注。首要原因在于,大数据的预测在在一般情况下预测很准,可以给很多人带来利益。比如股民们可以利用大数据预测股票走势,如果大数据可以预测到股票的趋势,会赢得大部分股民对于大数据的关注。在世界杯期间,如果大数据可以根据比赛的记录球员群的信心预测比赛的输赢,那么也会赢得球迷们的关注。在以后的的奥运会或是世界杯上,大数据也会扮演重要角色。
从以上的几个案例来看,很多人对大数据预测有了一定的了解,不过还值得大家思考的是如何提升大数据预测的精准率呢?
一方面,大数据应用的范围和领域越来越广,但是有的领域不存在大数据,也就是说,大数据还没有覆盖到有些领域中去,在这种情况下,大数据的预测就有可能会出现预测不准的情况。
另一方面,要想利用大数据预测必须建立好数据模型,在2015年的世界杯期间,百度、谷歌、微软等互联网巨头对64场比赛的胜负结果以及冠军全部进行了预测。无论是决赛还是淘汰赛,百度的预测都非常精准高达100%,甚至比微软和谷歌的精准度还要高出很多。其中预测精准度的原因就是它们采用了不同的数据模型,才导致了预测结果相差甚远。
要想建立数据模型应用到预测当中去,我们应当怎么做才能从中获取收益?
有人将自己的积蓄都花费在股市交易预测系统上,但结果是一无所有。利用大数据去预测就意味着要依据预测结果去行动,要在预测和实践中学到东西并尊重数据所揭示的规律。要想利用大数据做到精准的预测必须做到这一点,否则,它们只能失败。
大数据(big data),是指无法在可承受的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。
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”(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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的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。
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”。