首先要了解大数据的基

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础知识。别担心，本文中不会有任何计算。坐下来放松一下，喝着热咖啡，吃点零食。 什么是大数据？ 以下是来自多个来源的大数据的定义： 根据TechTarget的说法，大数据是一个术语，用于描述大量结构化、半结构化、非结构化/抽象数据的集合，这些数据有可能被处理为对机器学习项目和其他高级分析应用有用的信息。 根据Investopedia的说法，大数据是指短时间内大量收集的各种格式的各种数据。 根据科技巨头IBM的说法，大数据是一个术语，指的是无法使用传统数据分析方法进行分析的数据集合，因为它无法在短时间内存储、处理和加工数据。


大数据 从这三个来源来看，大数据可以概括为： 大数据量（太字节 - 艾字节）-体积 数 美国手机号码列表 据结构有多种变量（结构化 - 抽象） -多样性 短时间内收集（低延迟）- Velocity 然而，必须满足一些要求才能将一组数据称为“大数据”。 如果不满足三点之一，那么数据收集就不能归类为大数据。例如，有一组数据满足数量和品种点，但需要 10 年才能收集到 1 TB 的数据。为什么不在数据堆积之前分析它呢？ 或者比如短时间内收集到的数据量大但没有变量。

它可能只是大数据。仍然是最新的吗？ 还是最后一个例子，一组数据，有各种各样的变量，是在很短的时间内收集到的，但是数据量并不算太大。是大数据还是大学作业？ 从本质上讲，并非所有数据集都可以归类为大数据。如果收集了大量数据，请不要将大学作业视为大数据，因为您懒得分期付款，好吗？ 到目前为止已经清楚了吗？如果您仍然感到困惑，请尝试再次阅读上述 3 点，以便您可以继续按照本文的流程进行操作 大数据怎么了？ 大数据的威力有多大？为什么现在这么多人推崇大数据？所以你看，大数据是一个相当新的事物。