大数据是什么？
一、大数据是什么？
大数据是指数据集合体积非常巨大，数据处理模式也非常复杂的数据集合。 随着社会互联网应用和技术发展，越来越多的数据被产生和收集，并且快速增长。这些数据不仅数量巨大，而且种类多样，数据格式也不统一，因此需要专门处理和分析。这样的数据被称为大数据。大数据应用非常广泛，例如在商业领域中可以用来做精准广告投放、用户画像和数据挖掘分析。在医疗领域中可以用来分析疾病的发病和流行趋势，提高治疗的精准度和效率。在政务领域中也可以用来智慧城市建设和应急管理等。
二、大数据介绍语20字？
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透过主流软件工具，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）。“大数据”一词列出了商务印书馆推出的《汉语新词语词典（2000—2020）》中国这20年生命活力指数最高的十大“时代新词”。
三、大数据显示是什么意思？
大数据显示是IT行业术语，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。
大数据显示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）。
四、lbm提出大数据的特点？
大数据具有三个特点：多样性、速度和量。
多样性指数据来源的广泛和多元化，不仅包括结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据。
速度指数据产生和传输的速度极快，需要对数据及时进行处理和分析。量指的是数据的规模极大，需要应用大数据技术来存储、管理和处理。这些特点使得大数据难以用传统的数据处理方法处理，因此需要采用新的技术和算法，例如分布式存储和计算等技术。通过有效利用大数据，可以为企业和社会带来巨大的业务价值和社会价值。
五、大数据是什么？
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透过主流软件工具，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）。
六、如何描述数据？
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。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）,平台有hadoop
七、大数据是什么，什么叫大数据？
大数据（big data），IT行业术语，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，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）。
八、什么数据才能产生大数据？
要产生大数据，需要收集和处理大量的数据。以下是一些常见的数据来源和类型，可能会产生大数据量：
1. 互联网和社交媒体数据：人们使用互联网和社交媒体平台进行在线交流、分享和发布信息。这些平台积累了大量的用户数据，包括社交连接、个人资料、评论、帖子、图片、视频等。
2. 传感器和物联网设备数据：物联网设备的使用越来越广泛，例如智能手机、智能家居、智能城市系统、工业设备等。这些设备通过传感器收集各种环境和设备数据，如温度、湿度、位置、运动、光线等。
3. 金融和商业数据：金融行业和商业企业产生大量的数据，包括交易记录、客户数据、销售数据、供应链数据、市场数据等。这些数据可以用于分析客户行为、市场趋势、商业决策等。
4. 医疗和生物科学数据：医疗行业和生物科学研究机构收集和处理大量的患者数据、医疗记录、基因数据、生物实验数据等。这些数据可以用于研究疾病、诊断和治疗方案、药物研发等。
5. 公共记录和政府数据：政府部门维护着大量的公共记录和数据，包括人口普查数据、地理信息、经济统计数据、政府支出数据等。这些数据可以用于政府决策、城市规划、社会研究等。
要产生大数据，这些数据源需要大规模地收集、存储和处理，并经过适当的数据分析和挖掘技术，以获得有意义的信息和洞察力。
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