大家好，今天来为大家解答大数据具体是做什么有哪些应用这个问题的一些问题点，包括为什么要研究大数据也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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大数据具体是做什么有哪些应用
大数据的核心作用是数据价值化，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。
数据价值化的过程涉及到一个完整的产业链，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现以及应用。其中数据的采集主要来源于物联网和传统信息系统，而数据的存储和安全则依赖于云计算平台，可以说大数据是物联网和云计算发展到一定阶段的必然结果，物联网、云计算、大数据也被称为第三次信息化浪潮的代表技术。
大数据有哪些具体的应用呢？目前大数据的应用体现在诸多领域，比较常见的有决策分析、推荐系统（电商平台）、自动驾驶、语音识别、计算机视觉等领域，随着大数据的不断发展，大数据的应用将普及到越来越多的领域。
按照应用的对象来说，大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。比如目前比较常见的大数据场景数据分析，场景数据分析的结果大部分情况下是给人类看的，通过这个分析的结果可以进一步辅助人类作出各种决策。
未来，大数据的应用将更多的服务于人工智能产品（智能体），现在人工智能的研究也开始以大数据为基础展开，很多产品已经开始落地使用了。
从就业的角度来说，由于大数据的产业链能够容纳各种人才，所以未来大数据领域将是一个比较大的就业渠道，学习大数据是一个不错的选择。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
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怎么简单理解“大数据”及其应用
谈到大数据，一定会提到三个小案例：第一个例子是某个未婚少女怀孕了，甚至她老爸也不知道这件事儿，但是商家却打电话过来问需不需要买孕妇用品。第二个是经典的“啤酒和尿布”的例子，这个例子比较早，讲的是基于关联规则分析来预测超市里面顾客购买行为规律。第三个是近年来才吵吵的比较火热的例子，是谷歌通过搜索引擎里面的关键词检索日志的时间序列数据成功预测了流感爆发的时间和规模。第一个例子背后是基于精准营销，是大数据针对个人级别的应用，第二个例子能够有效预测零售商需求，属于企业级别应用，而第三个例子则是地区级别和国家级别的应用。由此可看出，当大数据真正走进生活、走进社会，其施展能量的力度越来越大，越来越强。最后，大数据这个概念就被吹的神乎其神了。
当我们听到这些大数据的应用案例时，会很自然地去质疑这些案例的可靠性。心中不免默念，这玩意儿的确有如此靠谱么？而其中最让人感觉不靠谱的，无疑是第三个，Google预测流感这件事儿。2009年2月19日，Nature上面有一篇文章，“Detectinginfluenzaepidemicsusingsearchenginequerydata”（感兴趣的朋友可以关注以下），论述了Google基于用户的搜索日志（其中包括，搜索关键词、用户搜索频率以及用户IP地址等信息）的汇总信息，成功“预测”了流感病人的就诊人数。
那么，Google为什么要干这件事儿呢？美国有个很牛的部门叫CDC，也就是疾控中心，这个部门统计美国本土各个地区的疾病就诊人数然后汇总，最后公布出来。但是呢，这个公布的数据的结果一般要延迟两周左右，也就是说当天的流感的全国就诊人数，要在两周之后才知道，Google呢就利用他的搜索引擎搭建了一个预测平台，把这个数据提前公布出来。所以说，Google做的工作并不是实际意义上的预测什么时候流感来，而是将CDC已经获得但是没及时公布的数据提前给猜出来，然后公布出来。当然，CDC为什么不及时公布数据，人家官方总是有自己的一堆理由的，我等草民不得而知，但是有一点是重要的，就是“越及时的数据，价值越高”，数据是有价值属性的。所以，Google的工作无论在公共管理领域还是商业领域都具有重大的意义。
Google的研究结果公布出来以后，大众对于这个研究案例的好评和差评都有不少，总之，引起了社会的热议，这个例子从而也成了经典的案例。那么社会为什么会对这个例子予以如此重要的关注呢？其原因就在于，如果在这个案例上成功了，Google就真正证明了大数据是“万能的”这件事，从而彻底颠覆社会对于大数据的看法。
首先，Google在这个研究中对于数据的处理只用了很简单的Logistic回归关系，稍微有点儿高中数学基础的朋友很快就可以理解应用，但是却成功地预测了复杂的流感规模的问题。Google用了简单的方法，预测复杂的问题。这件事为什么能成？根本就在于，Google的数据量大。这就是Google对于大数据的价值观。而大就是一切！Google有着世界上最大的搜索引擎，全世界每个用户的搜索行为都给存在Google的数据库里，Google想，我有这么多数据，不是想知道啥就知道啥。于是Google就做了这个伟大的事儿！
回过头来看三个经典的案例，从系统的角度上来看，一个人是一个小系统，一家超市是一个中等规模的系统，而一个国家一个地区则是一个超大的社会系统。如果要对一件事进行预测和分析，数据分析师要做两件事，一、构造理论模型；二、获取实证数据来拟合构造模型。对于小型简单系统，构造理论模型是可行的，而对于大规模的复杂系统，模型的构造则十分艰难（这也正是社会学家们每天忙碌研究的课题，也正是为什么社会革命家和思想家是如此的伟大，像马克思等等…）。大数据的观点之一认为，海量的数据可以弥补模型的不足，如果数据足够大，理论模型甚至根本就不需要。这种观点目前仍然处于争论中，搞理论的和搞实证（强调数据和统计方法）的专家们对此的口舌之战从没有停歇过。但无论如何，Google对于流感预测的研究无疑站在了支持大数据的一方，如果Google的案例是成功的，那么或许，拥有海量数据就真的意味着可以解决任意复杂的问题，大数据解决大问题！
上面的论述讲了半天Google案例的重要性，所以接下来，业界就把所有的目光凝聚在了Google预测的结果上。截止到Nature上面那篇Paper发表出来的时候，Google的预测还是准确的，不过到后来就发生了很大的偏差，偏差最大甚至高出了标准值（CDC公布的结果）将近一倍。
开始理论学家们是沮丧的，看到Google仗着自己庞大的数据库，在医疗监控这种复杂问题的预测分析过程中为所欲为，觉得自己马上就要下岗。然而时间到了2012年中旬的时候，他们就乐了，发现Google也不过如此，自己还是有价值的，实际上情况也确实如此。Google预测的失败也确实是过度地依赖于数据，导致很多被忽略了的因素对预测的结果产生了很大的影响。对客观世界进行预测需要模型，模型首先来自于理论构造，其次需要数据对模型进行训练对模型进行优化完善。大数据观点强调模型对数据训练的依赖，而尽可能地忽略理论构造这一部分的意义，这就有可能带来隐患。
从更加批判的角度来看，理论模型当中的确有一部分因素可以用数据量的规模来弥补，而仍然有一部分是不可弥补的。可弥补的部分因素，往往在数据量比较大的时候，被均匀的数据分布内部平滑抵消掉了，从整体上不会对最终的结果产生显著影响；而不可弥补的部分，往往和系统背后的结构性因素有关，这些因素不仅不会随着数据规模的增加而被消除，反而会由于系统的规模效应逐级放大最终产生背道而驰的结论。那么当数据分析专家需要对复杂的社会系统进行分析时，就一定要严谨地考虑对数据的依赖程度。因此，Google的案例既是一个很好的大数据的应用，同时其也为大数据在未来的发展道路上起到了很好的指示灯的作用。最后还是那句调侃的话：”BigDataisliketeenagesex.Everyonetalksaboutit,nobodyreallyknowshowtodoit,everyonethinkseveryoneelseisdoingit,soeveryoneelseclaimstheyaredoingittoo”。
你又是对大数据怎么理解的呢？
大数据是哪个数据指的是个人数据还是企业数据
大数据是哪个数据？
所谓的大数据是指大量的数据，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。
其中包括个人数据和企业数据。
大数据技术的意义不在于掌握数据信息的多少，而在于如何对这些含有意义的数据进行专业化处理和使用。大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据主要学习什么内容有什么要求和条件
学习大数据需要掌握以下内容：
数据处理和管理：了解数据的获取、存储、清洗、转换和管理方法，包括数据仓库、数据湖和数据管道等。大数据技术和工具：熟悉大数据处理和分析的技术和工具，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。数据分析和挖掘：学习数据分析和挖掘的基本概念、技术和方法，包括数据可视化、统计分析、机器学习和深度学习等。分布式计算和并行处理：了解分布式计算的原理和并行处理的技术，能够进行大规模数据的并行计算和分布式存储。编程和数据编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java或Scala，能够使用编程语言进行数据处理和分析的开发和实现。数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本原则和方法，掌握数据脱敏、加密和权限控制等技术。要求和条件可能会因个人学习目标和就业需求而有所不同，但以下是一些常见的要求和条件：
基础知识：具备计算机科学、数据科学或相关领域的基础知识，包括数据结构、算法、数据库、统计学等。编程能力：具备良好的编程能力，能够熟练使用至少一种编程语言进行数据处理和分析的开发。数学和统计学知识：具备一定的数学和统计学知识，能够理解和应用统计分析和机器学习算法。学习能力和自主学习能力：大数据领域发展迅速，要求具备良好的学习能力和自主学习能力，能够不断跟进最新的技术和方法。团队合作和沟通能力：大数据项目通常需要与团队合作，因此具备良好的团队合作和沟通能力是必要的。实践经验：具备一定的实践经验，通过参与项目或实际应用来提升自己在大数据领域的能力。需要注意的是，大数据是一个广泛的领域，具体的要求和条件会根据不同的职位和工作角色而有所差异。因此，根据自身的兴趣和职业目标，可以进一步了解和学习相关的专业知识和技能。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
