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互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是做什么的（互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是做什么的工作）

發(fā)布時間：2023-03-22 01:15:47 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 522 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是做什么的的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)開發(fā)是做什么的?
2、什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可以做什么
3、大數(shù)據(jù)可以做什么
4、互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)是什么？

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是做什么的（互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)是做什么的工作）

一、大數(shù)據(jù)開發(fā)是做什么的?

問題一：大數(shù)據(jù)能做什么用？ baike.baidu/...laddin

大數(shù)據(jù)的作用在于通過對數(shù)據(jù)的分析，達(dá)成兩種目的：

一了解事物的發(fā)展規(guī)律。

二預(yù)測事務(wù)的發(fā)展方向。

問題二：大數(shù)據(jù)開發(fā)人員到企業(yè)干些什么工作大數(shù)據(jù)（big data），是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù) *** 。

有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)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，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是成為贏得競爭的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面：

1)對大量消費者提 *** 品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)營銷;

2) 做小而美模式的中長尾企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型;

3) 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值。

問題三：大數(shù)據(jù)開發(fā)要懂大數(shù)據(jù)的哪些東西大講臺大數(shù)據(jù)培訓(xùn)為你解答：首先大數(shù)據(jù)開發(fā)以Java為基礎(chǔ)的，基礎(chǔ)階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。

問題四：大數(shù)據(jù)可以做什么可以用幾個關(guān)鍵詞對大數(shù)據(jù)做一個界定。

首先，“規(guī)模大”，這種規(guī)模可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列累積大量的數(shù)據(jù)，二是在深度上更加細(xì)化的數(shù)據(jù)。

其次，“多樣化”，可以是不同的數(shù)據(jù)格式，如文字、圖片、視頻等，可以是不同的數(shù)據(jù)類別，如人口數(shù)據(jù)，經(jīng)濟數(shù)據(jù)等，還可以有不同的數(shù)據(jù)來源，如互聯(lián)網(wǎng)、傳感器等。

第三，“動態(tài)化”。數(shù)據(jù)是不停地變化的，可以隨著時間快速增加大量數(shù)據(jù)，也可以是在空間上不斷移動變化的數(shù)據(jù)。

這三個關(guān)鍵詞對大數(shù)據(jù)從形象上做了界定。

但還需要一個關(guān)鍵能力，就是“處理速度快”。如果這么大規(guī)模、多樣化又動態(tài)變化的數(shù)據(jù)有了，但需要很長的時間去處理分析，那不叫大數(shù)據(jù)。從另一個角度，要實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)快速處理，靠人工肯定是沒辦法實現(xiàn)的，因此，需要借助于機器實現(xiàn)。

最終，我們借助機器，通過對這些數(shù)據(jù)進行快速的處理分析，獲取想要的信息或者應(yīng)用的整套體系，才能稱為大數(shù)據(jù)。

問題五：做大數(shù)據(jù)方向還是做互聯(lián)網(wǎng)方向的開發(fā)好計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分，開發(fā)，維護，運營，產(chǎn)品經(jīng)理。

至于移動互聯(lián)網(wǎng)的方向好不好，我只能說，

未來的十年是移動互聯(lián)網(wǎng)的十年。

問題六：什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可以做什么大數(shù)據(jù)，指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù) *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)可以對；數(shù)據(jù)進行收集和存儲，在這基礎(chǔ)上，再進行分析和應(yīng)用，形成我們的產(chǎn)品和服務(wù)，而產(chǎn)品和服務(wù)也會產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，這些新數(shù)據(jù)會循環(huán)進入我們的流程中。

當(dāng)這整個循環(huán)體系成為一個智能化的體系，通過機器可以實現(xiàn)自動化，那也許就會成為一種新的模式，不管是商業(yè)的，或者是其他。

問題七：什么是大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)平臺大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫，云計算平臺，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴展的存儲系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)平臺是為了計算，現(xiàn)今社會所產(chǎn)生的越來越大的數(shù)據(jù)量。以存儲、運算、展現(xiàn)作為目的的平臺。

問題八：大數(shù)據(jù)是什么意思,大數(shù)據(jù)概念怎么理解？大數(shù)據(jù)(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注?！吨婆_》的分析師團隊認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)的特點。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、要求實時性強、數(shù)據(jù)所蘊藏的價值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的采集?？茖W(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動著大數(shù)據(jù)時代的來臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問題，只是面對如此眾多的數(shù)據(jù)，我們怎樣才能找到其內(nèi)在規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)，依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。

互聯(lián)網(wǎng)是個神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)也是一種模式，你如果真想了解大數(shù)據(jù)，可以來這里，這個獸雞的開始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)應(yīng)用在生活中可以幫助我們獲取到有用的價值。

隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越廣泛，應(yīng)用的行業(yè)也越來越低，我們每日都可以看到大數(shù)據(jù)的一些新穎的應(yīng)用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價值。許多組織或者個人都會受到大數(shù)據(jù)的剖析影響，但是大數(shù)據(jù)是怎樣幫助人們挖掘出有價值的信息呢?下面就讓我們一起來看看九個價值極度高的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，這些都是大數(shù)據(jù)在剖析應(yīng)用上的關(guān)鍵領(lǐng)域：

1.理解客戶、滿足客戶服務(wù)需求

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)在在這領(lǐng)域是最廣為人知的。重點是怎......>>

問題九：大數(shù)據(jù)可以從事什么崗位和大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作崗位越來越多了的。大數(shù)據(jù)研發(fā)，大數(shù)據(jù)運維，大數(shù)據(jù)工程師，大數(shù)據(jù)分析師等等等等。目前來看，整體的還不算是很多的，但是隨著以后行業(yè)的越來越成熟，大數(shù)據(jù)的崗位也是會越來越多的。慢慢的期待的吧，所以現(xiàn)在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的人越來越多了。

問題十：數(shù)據(jù)開發(fā)工程師（大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師）有什么區(qū)別相當(dāng)于大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的哥哥，就是這個意思

二、什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)可以做什么

大數(shù)據(jù)（big data），指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)本身什么都做不了，能指望數(shù)據(jù)做什么呢。有大數(shù)據(jù)，如果不能通過數(shù)據(jù)

挖掘和數(shù)據(jù)分析得出對實際操作有價值的信息，那么它什么也做不了。

如果理解為對大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用能做什么，那么它能做的事情就太多了，各個行業(yè)都會用到，物流、博彩、營銷、客戶管理、醫(yī)療、零售、環(huán)保等等都有其身影。

舉例說明：

通過對客戶進行分類整理，根據(jù)客戶的購買習(xí)慣、年齡、喜好、地域等區(qū)分進行推薦產(chǎn)品，進行個性化的頁面展示。還可以根據(jù)以往數(shù)據(jù)來進行動態(tài)營銷。

零售，根據(jù)需求和庫存的情況，適時調(diào)整價格

醫(yī)療，根據(jù)眾多病人的特征，分析原因，量級太小的時候，這些特征根本不明顯，不會得到重視，只有在大量數(shù)據(jù)中，才能發(fā)現(xiàn)平時注意不到的現(xiàn)象。

公共安全。根據(jù)以往犯罪數(shù)據(jù)預(yù)測發(fā)生犯罪事件的地區(qū)與概率。

娛樂。比如《紙牌屋》的制作公司根據(jù)以往的用戶習(xí)慣，打造出大受歡迎的電視劇。

僅僅有大數(shù)據(jù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，更需要的是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的技能（包括大腦與軟件操作），這樣才能發(fā)揮出優(yōu)勢。如果愿意學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的相關(guān)課程，有個“PPV課”的網(wǎng)站，課程很全面，可以學(xué)到很多關(guān)于大數(shù)據(jù)的知識，包括對案例的分析，還有軟件操作等。

三、大數(shù)據(jù)可以做什么

用處太多了

首先，精準(zhǔn)化定制。

主要是針對供需兩方的，獲取需方的個性化需求，幫助供方定準(zhǔn)定位目標(biāo)，然后依據(jù)需求提供產(chǎn)品，最終實現(xiàn)供需雙方的最佳匹配。

具體應(yīng)用舉例，也可以歸納為三類。

一是個性化產(chǎn)品，比如智能化的搜索引擎，搜索同樣的內(nèi)容，每個人的結(jié)果都不同?；蛘呤且恍┒ㄖ苹男侣劮?wù)，或者是網(wǎng)游等。

第二種是精準(zhǔn)營銷，現(xiàn)在已經(jīng)比較常見的互聯(lián)網(wǎng)營銷，百度的推廣，淘寶的網(wǎng)頁推廣等，或者是基于地理位置的信息推送，當(dāng)我到達(dá)某個地方，會自動推送周邊的消費設(shè)施等。

第三種是選址定位，包括零售店面的選址，或者是公共基礎(chǔ)設(shè)施的選址。

這些全都是通過對用戶需求的大數(shù)據(jù)分析，然后供方提供相對定制化的服務(wù)。

應(yīng)用的第二個方向，預(yù)測。

預(yù)測主要是圍繞目標(biāo)對象，基于它過去、未來的一些相關(guān)因素和數(shù)據(jù)分析，從而提前做出預(yù)警，或者是實時動態(tài)的優(yōu)化。

從具體的應(yīng)用上，也大概可以分為三類。

一是決策支持類的，小到企業(yè)的運營決策，證券投資決策，醫(yī)療行業(yè)的臨床診療支持，以及電子政務(wù)等。

二是風(fēng)險預(yù)警類的，比如疫情預(yù)測，日常健康管理的疾病預(yù)測，設(shè)備設(shè)施的運營維護，公共安全，以及金融業(yè)的信用風(fēng)險管理等。

第三種是實時優(yōu)化類的，比如智能線路規(guī)劃，實時定價等。

四、互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)是什么？

大數(shù)據(jù)的定義：大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

大數(shù)據(jù)的特點：數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、要求實時性強、數(shù)據(jù)所蘊藏的價值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的采集：科學(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動著大數(shù)據(jù)時代的來臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問題，只是面對如此眾多的數(shù)據(jù)，我們怎樣才能找到其內(nèi)在規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的挖掘和處理：大數(shù)據(jù)必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構(gòu)，依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。

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