云计算与大数据的区别是什么？
一、云计算与大数据的区别是什么？
云计算与大数据的区别是，云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，它可以提供各种计算能力和存储资源，使用户能够根据需要灵活地使用这些资源。而大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，这些数据通常难以用传统的数据处理工具进行管理和分析。云计算与大数据的区别主要体现在以下几个方面：1. 定义和范畴：云计算是一种计算模式，它提供计算资源和服务；而大数据是指数据的规模和复杂性。2. 目标和应用：云计算主要关注计算资源的提供和使用效率，旨在提供灵活、可扩展的计算能力；而大数据主要关注数据的处理和分析，旨在从大规模数据中挖掘有价值的信息。3. 技术和方法：云计算依赖于虚拟化技术和分布式计算等技术，通过网络提供计算资源；而大数据依赖于数据挖掘、机器学习等方法，通过对大规模数据进行分析和处理。4. 目标对象：云计算的用户主要是企业和个人用户，他们可以根据需要灵活地使用云计算资源；而大数据的用户主要是数据分析师和科学家等专业人士，他们通过对大数据的分析来获取有价值的信息。总之，云计算和大数据是两个不同的概念，云计算是一种计算模式，而大数据是指数据的规模和复杂性。它们在目标、应用、技术和用户等方面存在明显的区别。
二、为什么说大数据是数据收集的重要方式统计学原理的角度？
1大数据是组织收集的结构化、半结构化和非结构化数据的组合，这些数据可以用于信息挖掘，并用于机器学习项目、预测建模和其他高级分析应用。
2处理和存储大数据的系统已经成为组织中数据管理体系结构的一个共同组成部分。 大数据的特点往往是3V：Volume(海量)，Velocity(速度)，Variety(多样性)。在许多环境中数据量大，存储在大数据系统中的数据类型多种多样，以及数据生成、收集和处理的速度。 2001年，Meta Group Inc.的分析师Doug Laney首次发现了这些特征；Gartner在2005年收购Meta Group之后进一步推广了这些特征。 最近，其他几个Vs被添加到大数据的不同描述中，包括准确性、价值和可变性。
3虽然大数据并不等同于任何特定数量的数据，但大数据部署通常涉及TB(TB)、PB(PB)大小级别，随着时间的推移捕获的数据甚至EB(EB)。
4大数据的重要性
公司利用其系统中积累的大数据来改善运营，提供更好的客户服务，根据特定的客户偏好创建个性化的营销活动，并最终提高盈利能力。 利用大数据的企业比那些没有大数据的企业拥有潜在的竞争优势，因为他们能够做出更快、更知情的业务决策，只要他们有效地使用数据。
三、3v一端是指什么？
大数据传统的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity。
Volume 代表数据总量大。Variety 代表数据数据的类型多。velocity 代表：数据的处理速度快。
大数据管理的挑战来自于所有三个属性的扩展，而不仅仅是数据的数量 （ 需要管理的大量数据）。
四、常用的数据分析方法有哪些？
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
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五、简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果？
假设你的花园里的水管有泄漏，你带个水桶和一些密封材料来解决问题，但是过了一会儿，你发现泄漏会更大，这个时候需要专家携带更大的工具来解决问题，同时你仍在使用水桶排水。一段时间后，你会注意到一条巨大的地下溪流已经打开，你需要每秒处理数百万升的水。
你不仅需要新的水桶，而且还因为水的体积和速度增加了，需要采用了全新的解决问题的方法。为了防止城镇洪水，也许你还需要政府建造一座大型水坝，这需要大量的土木工程专业知识和完善的控制系统。
“数据”也发生了同样的情况。数据集已经变得如此庞大或复杂，以至于传统的数据处理软件不足以处理捕获，存储，分析，数据管理，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。所需的是“大数据”。
大数据是一个术语，它描述了日常会淹没企业的大量数据（结构化和非结构化）。但是，重要的不是数据量，而是组织处理重要数据的方法，可以对大数据进行分析，以助于做出更好决策和战略业务转移的见解。
大数据3V模型
大数据是高容量、高速度、种类繁多的资产，它们需要新的处理形式以实现增强的决策制定，洞察力发现和流程优化。
容量(Volume）
生成和存储的数据量。智能手机使用数据的激增；日常物体中的摄像头、汽车等等传感器将会产生数十亿个不断更新的数据源，其中包含环境、位置、视频、语音、符号等。在过去，存储它一直是个问题，但是新技术（例如Hadoop）减轻了负担。
速度(Velocity）
生成和处理数据的速度以满足企业需求。数据流以前所未有的速度流入，必须及时处理。点击和广告展示以每秒数百万个事件的速度捕获用户的行为；在线游戏系统支持数百万乃至千万用户一起使用，每个用户每秒产生多个数据。
种类(Variety）
数据的类型和性质。数据具有各种类型的格式，从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，邮件，视频，音频，符号和交易数据等。大数据不仅仅是数字，日期和字符串。大数据也是地理空间数据，3D数据。
近来数据价值(Value)被认为是大数据的第四大特征，从海量数据中获取有价值的信息需要多种数据挖掘技术、分析工具和模型方法的支持，这也正好印证了大数据的前三大特征。
从某种意义上讲，发觉数据的内在价值是实现数据智慧化的重要途径。大数据除了量大、处理速度快、结构种类多之外，实现数据价值才是大数据的主要内涵，数据价值化赋予数据生命力，使得大数据有“肉体”，也有“灵魂”。
当你将大数据与强大的分析思维结合在一起时，大数据就能帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。捕获，格式化，操纵，存储和分析这些数据后，可以帮助公司获得有用的见解和决策，以增加收入，吸引、留住客户并改善运营方式。
你可以从任何来源获取数据并进行分析，开发新产品，优化产品以及做出明智的决策。
大数据在行业中的应用
大数据正以惊人的速度，数量和种类从多个来源获得。为了从大数据中提取有意义的价值，您需要最佳的处理能力，分析能力和技能。大数据几乎影响了每个行业的组织。
银行业务：了解客户并提高客户满意度很重要，同时保持法规遵从性的同时最小化风险和欺诈也同样重要。
教育：通过分析大数据，教育者可以识别学生的学习程度，因材施教，确保学生取得适当的进步，并可以制定更好的教育评估系统。
政府：当政府机构能够利用分析并将其应用于大数据时，它们在管理公用事业，运营机构，处理交通拥堵或预防犯罪等方面将占有重要地位。
卫生保健：患者记录、治疗计划、处方信息的收集，在医疗保健方面，需要快速、准确地完成所有工作，并且在某些情况下，还必须具有足够的透明度来满足严格的行业法规。
制造：制造商可以提高质量和产量，同时减少库存。制造商可以更快地解决问题并做出更灵活的业务决策。
零售：零售商需要了解客户的喜好，向不同的用户使用不同的营销方法；找到处理交易的最有效方法，将失效的业务重新带回并能分析出最具战略意义的方法。
大数据仍然是所有这些事情的核心。
六、3V是什么？
麦肯锡在它的报告中这样描述大数据：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IDC在它的报告中给大数据下了一个定义：大数据技术是新一代的技术与架构，它被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速(velocity)的采集、发现和分析，从大体量(volumes)、多类别(variety)的数据中提取价值。
IDC的定义描述了大数据时代的三大特征，即俗称的“3V”。第一个是Volume(海量)，数据容量越来越大；第二个是Velocity(速度)，数据量增长越来越快，需要处理的速度和响应越来越快；第三个是Variety(多样性)，指各种各样类型的数据出现，过去的数据更多的是结构化的，现在越来越多的数据是半结构，甚至是完全没有结构的数据，如文本、邮件甚至于语音、视频等。“3V”是对大数据最基本特征的归纳，得到业界的共识。
虽然后续不断有人增加对V的理解，如Value(价值)，强调大数据中的总体价值大，但是价值密度低；也有Veracity(真实和准确)，强调真实而准确的数据才能让对数据的管控和治理真正有意义，也有Vitality(动态性)强调数据体系的动态性等，这些都有一定的道理，但都不及最初的“3V”具有代表性
七、什么是技术层面？
技术层 Technical level
指建筑物的自然层内，用作水、电、暖、卫生等设备安装的局部层次。技术层可以从外观上看出来，正常的各层间的窗户都是均匀分布的，如果有两层间的距离明显比其它层之间厚就说明里面有技术层
不同解读。
1.1 技术层面的定义
大数据并不只是存储规模从吉字节(gigabyte，GB)到太字节(terabyte，TB)的简单的数量级增长，尽管数据集仍如预期增长迅速，这一点将在下一章详细阐述。更确切地讲，大数据是各类数据集合的汇总，包括一些结构化和非结构化数据，一些由物理数据源转换为在线数据集的数据集，以及事务型和非事务型数据库。来源多种多样，包括一些自产数据和第三方数据。通常数据集的存储模式存在差异，缺乏一致性。一般来说，大数据的处理繁冗而复杂，支出明显过高，即便并非完全行不通，现有的运算技术也很难支持大数据计算。
此外，在技术上，数据集合达到何种规模才符合大数据标准尚未达成共识。而技术领域内部更倾向于从描述数据特征、衡量数据规模、计算处理大规模数据量来定义大数据。2001 年美国Gartner 公司(原为Meta 集团)的一份报告中对大数据进行了定义，强调大数据必须具备3V 特征，即容量大(Volume)、多样化(Variety)和速度快(Velocity)。现在，有机构在3V 之外又定义了第4 个“V”——真实性(Veracity)，用以强调数据质量的重要性。
八、什么是3V,4v,5V特征，这些特征对大数据计算过程带来什么样的挑战？
IBM提出了大数据”5V”特点：
一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、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。
三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「arsaycode」的原创文章.........
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