一、大数据导论
**1.1 大数据概念**
大数据(BigData):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。
主要解决:海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
按照顺序给出的数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte = 8bit
1K = 1025Byte
1MB = 1024K
1G = 1024M
1T = 1024G
1P = 1024T
**1.2 大数据的特点**
1.2.1 Volume(大量)
截止目前，人类产生的所有的印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
1.2.2 Velocity(高速)
这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著的特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据的使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
1.2.3 Variety(多样)
这种类型的多样性也让数据被分为机构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视屏、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据处理能力提出了更高的要求。
1.2.4 Value(价值密度低)
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
**1.3 大数据的应用场景**
1.3.1 物流仓储：大数据分析系统有助于商家精细化运营、提 升销量、节约成本。
1.3.2 零售:分析用户的消费习惯，为用户购买商品提供方 便，从而提供商品销量。经典案例：子尿布+啤酒。
1.3.3 旅游:深度结合大数据能力于旅游行业需求，共建旅游 产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。
1.3.4 商品广告推荐:给用户推荐可能喜欢的商品。
1.3.5 保险:海量数据挖掘以及分析预测、助理保险行业精准 营销、提升精细化定价能力。
1.3.6 金融:多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客 户，防范欺诈风险。
1.3.7 房产:大数据全面助理房地产行业，打造精准投策与营销，选出更适合的地，建 造更适合的楼，卖个更适合的人。
1.3.8 人工智能
**1.4 大数据的发展前景**
1.4.1 党的十八大提出“实施国家大数据战略”,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。
1.4.2 党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实 体经济深度融合”。
1.4.3 国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前，我国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。
个人学习总结:
在当今大数据时代下，大数据被人们无时无刻的提及到。我们在这样一个时代下，我们要努力进步，努力学习，共同学习大数据。
标签：1.4,1.2,1.3,海量,导论,数据量,数据 来源： https://blog.csdn.net/qq_44827057/article/details/113037872
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