生活小常识来源，生活小常识来源有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于生活小常识来源的问题，于是小编就整理了1个相关介绍生活小常识来源的解答，让我们一起看看吧。

大数据是什么？我们生活中的哪些方面属于大数据范畴？

为什么我们看短视频的时候，无聊的时间过得飞快，每条视频内容都喜欢，刷完后还意犹未尽？为什么我们在逛购物网站的时候，网站总是会优先推荐自己喜欢的产品，而且还有相应的折扣？短视频平台优先推荐高热度视频判断用户点赞和观看时长来确定个人爱好，从而推送用户所喜欢的内容。购物平台会根据我们浏览商品的类型和时长确定购物需求，当你购买过某件商品之后，则表现更加的明显，如冬季买了件羽绒服，再次进入网站时，平台就会为你推荐保暖裤、保暖睡衣等周边产品，这就是今天的大数据给我们的生活所带来的影响。大数据时代是社会发展的必然结果，是时代进步的产物。大数据给人们的生活和工作带来诸多便利，不但节省了人们的选择时间，也提高了人们的生活乐趣。

大数据现在泛指利用海量数据进行数据分析，数据挖掘等方式提炼有价值的信息。

大数据本身只是指海量数据。但是面对海量数据，我们如何整理，如何转换，如何清洗。因为这些数据来源于个个不同切独立的业务系统，格式不统一。所以大数据在变成有价值的信息之前一定需要做etl和结构化，标准化处理。

面对海量数据我们如何有效组织这些数据，方便用户使用，方便横向扩展，方便历史数据回溯，方便用户高效使用这个时候就需要数据仓库。贴近业务，将数据有效切合理的组织在一起，不用太刻意去考虑磁盘的消耗。

数据整理完了后，如何发现数据的价值，常规的传统的统计分析，这个是定量分析。在一个就是数据挖掘，这个是定性分析。再往上就是机器学习，深度学习，神经网络。

面对数据的处理，数据仓库，数据的价值挖掘这么一个庞大的数据处理工程就需要有监控，异常数据(错误数据和迟到数据)处理系统，任务重启恢复系统等。

以上只是从技术角度描述了什么是大数据。自从移动互联网的兴起，各行各业都积累了海量的数据，所以各行业都有自己的大数据，基于各自行业的特性挖掘其中数据的价值。

我是数据僧，现在依旧还是那个少年。欢迎一起讨论。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

top域名看到麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

顾名思义，大数据，就是更“大”一点的数据集，规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围。数据量一上去，对运算能力、处理效率就提出了极大的挑战，一台机器算不了，就要多台机器分开来算，于是就有了“分布式系统”、“云计算”的概念。

数据之中蕴含着事物的发展趋势：

1.基于海量数据，可以帮助人找到所需信息，发现整体规律，所以大数据可以用于搜索引擎、舆情监测、交通调度

2.基于群体数据可以预测个体，所以有了各种推荐系统——比如头条的信息流推荐、抖音的短视频推荐、淘宝的商品推荐、朋友圈的广告推荐等。

3.基于历史可以预测未来，所以大数据可以用于预报天气、预测票房、预测股票涨跌。

4.大数据之上，可以喂养出有更好识别能力、认知能力的AI算法，比如语音识别、人脸识别、自然语义理解等

到此，以上就是小编对于生活小常识来源的问题就介绍到这了，希望介绍关于生活小常识来源的1点解答对大家有用。