1樓：du知道君
大資料的核心就是**。這個核心代表著我們分析資訊時的三個轉變。第一個轉變就是，在大資料時代，我們可以分析更多的資料，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有資料，而不再依賴於隨機取樣。
第二個改變就是，研究資料如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關係。
如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值
2樓：於尋聖梅花
有人把資料比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大資料並不在「大」，而在於「有用」。
價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模資料是成為贏得競爭的關鍵。
大資料可以對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷。
做小而美模式的中長尾企業可以利用大資料做服務轉型。
面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值。
如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值
3樓：阿布凡人歌
資料（big data）指承受間範圍內用規軟體工具進行捕捉、管理處理資料集合
資料比喻蘊 藏能量煤礦煤炭按照性質焦煤、煙煤、肥煤、貧煤等類露煤礦、深山煤礦挖掘本與類似資料並於用價值含量、挖掘本比數量更重要於行業言何利用些規模資料贏競爭關鍵
資料價值體現幾面：
1)量消費者提供產品或服務企業利用資料進行精準營銷;
2) 做美模式尾企業利用資料做服務轉型;
3) 面臨網際網路壓力必須轉型傳統企業需要與俱進充利用資料價值-
如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值
4樓：匿名使用者
有人把資料比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大資料並不在「大」，而在於「有用」。
價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模資料是成為贏得競爭的關鍵。
大資料可以對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷。
做小而美模式的中長尾企業可以利用大資料做服務轉型。
面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值。
5樓：匿名使用者
把世界資料化，用資料顯示世界，**世界，改造世界。
如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值
6樓：du知道君
大資料的核心就是**。這個核心代表著我們分析資訊時的三個轉變。第一個轉變就是，在大資料時代，我們可以分析更多的資料，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有資料，而不再依賴於隨機取樣。
第二個改變就是，研究資料如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關係。
如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值
7樓：匿名使用者
你好，大資料的核心就是**。這個核心代表著我們分析資訊時的三個轉變。第一個轉變就是，在大資料時代，我們可以分析更多的資料，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有資料，而不再依賴於隨機取樣。
第二個改變就是，研究資料如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關係。
希望回答對您有幫助.
如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值
8樓：匿名使用者
大資料說到底就是一個大字。到底有多大？拿維基百科上的例子來說，cern做的lhc（大型強子對撞機）周長27公里，裡面一共有1.
5億個感測器，每秒鐘讀數達四千萬次。每秒鐘發生的粒子對撞高達6億次。剔除99.
999%的無用資料，每秒鐘也有100次碰撞需要記錄。如果在這些資料裡面僅僅使用十萬分之一，那麼一年也要積累25 petabytes的資料，相當於25000個1tb的硬碟。
在這些資料裡尋找希格斯玻色子的證據，是真正的大海撈針。這麼大的資料你給我用excel算算看？不要說計算，根本**入記憶體都不可能。
再比如說，facebook據說擁有500億以上的使用者**。前些日子美國波士頓發生了**案。這些**裡可能就有**案的線索。
那你給我找找看那張**上面有嫌犯？波士頓馬拉松僅運動員就有兩三萬人，圍觀群眾近五十萬。在同一時間同一地點拍攝的**可能有幾十萬張，錄影可能有幾千小時。
用人工一張一張看過來是不切實際的。如果要考察**案前後幾天的**那就更不現實了。還有的**根本就沒有時間和地點資訊。
再舉一個例子。2023年華盛頓大學的研究人員使用15萬張flickr上的**，重建了整個羅馬城的3d模型。整個重建過程的計算使用了496個cpu核心，耗時8小時。
如果每張**按100kb計算，總資料量達到15gb。至少要達到這個級別的資料，才能稱得上大資料。
如何準確又通俗易懂地解釋大資料及其應用價值
9樓：1901444059安眠
大資料說到底就是一個大字。到底有多大看拿維基百科上的例子來說，cern做的lhc（大型強子對撞機）周長27公里，裡面一共有1.5億個感測器，每秒鐘讀數達四千萬次。
每秒鐘發生的粒子對撞高達6億次。剔除99.999%的無用資料，每秒鐘也有100次碰撞需要記錄。
如果在這些資料裡面僅僅使用十萬分之一，那麼一年也要積累25 petabytes的資料，相當於25000個1tb的硬碟。
在這些資料裡尋找希格斯玻色子的證據，是真正的大海撈針。這麼大的資料你給我用excel算算看看不要說計算，根本**入記憶體都不可能。
再比如說，facebook據說擁有500億以上的使用者**。前些日子美國波士頓發生了**案。這些**裡可能就有**案的線索。
那你給我找找看那張**上面有嫌犯看波士頓馬拉松僅運動員就有兩三萬人，圍觀群眾近五十萬。在同一時間同一地點拍攝的**可能有幾十萬張，錄影可能有幾千小時。用人工一張一張看過來是不切實際的。
如果要考察**案前後幾天的**那就更不現實了。還有的**根本就沒有時間和地點資訊。
再舉一個例子。2023年華盛頓大學的研究人員使用15萬張flickr上的**，重建了整個羅馬城的3d模型。整個重建過程的計算使用了496個cpu核心，耗時8小時。
如果每張**按100kb計算，總資料量達到15gb。至少要達到這個級別的資料，才能稱得上大資料。
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