文档介绍：大数据分析大数据的定义理解什么是大数据大数据时代的背景1大数据的定义理解大数据的“4V”特征2大数据的构成3大数据时代的背景半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。,一分钟读一篇的话,…,…推特上每天发布5千万条消息,假设10秒钟浏览一条信息,这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16年……每个月网民在Facebook上要花费7千亿分钟,…Google上每天需要处理24PB的数据…数据量增加TBPBZBEB根据IDC监测,人类产生的数据量正在呈指数级增长,大约每两年翻一番,这个速度在2020年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。数据结构日趋复杂大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴大数据时代正在来临…大数据时代的背景20世纪90年代,数据仓库之父的BillInmon就经常提及BigData。2011年5月,在“云计算相遇大数据”为主题的EMCWorld2011会议中,EMC抛出了BigData概念。大数据时代的背景体量Volume多样性Variety价值密度Value速度Velocity非结构化数据的超大规模和增长占总数据量的80~90%比结构化数据增长快10倍到50倍是传统数据仓库的10倍到50倍大数据的异构和多样性很多不同形式(文本、图像、视频、机器数据)无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析深度复杂分析(机器学****人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等)实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃立竿见影而非事后见效大数据的4V特征“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低(Value)”就是“大数据”的显著特征,或者说,只有具备这些特点的数据,才是大数据。Value价值挖掘大数据的价值类似沙里淘金,,,海地人散落在全国各地,援助人员为弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上,他们只能通过飞往灾区上空来查找需要援助的人群。一些研究人员采取了一种不同的做法:他们开始跟踪海地人所持手机内部的SIM卡,由此判断出手机持有人所处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述,此举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港之后的目的地。”后来,当海地爆发霍乱疫情时,同一批研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点,阻止了疫情的蔓延。