大数据技术原理与应用教程，大数据技术原理与应用

很多朋友对大数据技术原理与应用教程，大数据技术原理与应用不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

大数据的概念大数据是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业实现盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。

随着云时代的到来，大数据受到越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来描述一个公司创建的大量非结构化数据和半结构化数据，下载到关系数据库进行分析会耗费太多的时间和金钱。

大数据分析往往与云计算联系在一起，因为对大型数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架将工作分配给数百甚至数千台计算机。

大数据结构大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据日益成为数据的主体部分。根据IDC的调查报告，企业中80%的数据是非结构化数据，这些数据每年以60%的指数级增长。

【7】大数据只是互联网发展到现阶段的一种表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新的背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。

其次，要想系统地认识大数据，必须全面细致地分解，从三个层面入手：第一个层面是理论，这是认识的必经之路，也是被广泛认可和传播的基准线。在这里，我们可以从大数据的特征定义来理解行业对大数据的整体描述和定性；从大数据价值的讨论，深入剖析大数据的珍贵；洞察大数据发展趋势；本文从大数据隐私这一特殊而重要的视角来审视人与数据的长期博弈。

第二个层面是技术，技术是体现大数据价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、传感技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。

第三个层次是实践，实践是大数据的终极价值体现。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描述大数据已经展现的美好场景和将要实现的蓝图。

大数据的特点与传统的数据仓库应用相比，大数据分析具有数据量大、查询分析复杂的特点。

《计算机学报》发表的《构建大数据：挑战、现状与展望》一文列举了一个大数据分析平台需要具备的几个重要特性，分析总结了目前主流的平台，即——并行数据库、MapReduce以及基于它们的混合架构，指出了各自的优缺点，并介绍了各个方向的研究现状以及作者在大数据分析方面所做的努力，对未来的研究进行了展望。

大数据的四个“V”，或者说特征，有四个层次：一是数据量巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据类型多。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。第三，数据来源直接导致分析结果的准确性和真实性。如果数据来源完整真实，最终的分析结果和决策会更加准确。第四，处理速度快，一秒定律。

最后，这一点也与传统的数据挖掘技术有着本质的区别。分为四个“V”——卷(大卷)、速(高速)、变(品种)、真(真实性)。

从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据技术十大核心原理1.数据核心原理：从“流程”核心转变为“数据”核心大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。

2.据价值原理：有功能是价值转变为数据是价值大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。

3.全样本原理：从抽样转变为需要全部数据样本需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。

数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。

4.关注效率原理：由关注精确度转变为关注效率关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。

大数据让企业的决策更科学，由关注精确度转变为关注效率的提高，大数据分析能提高企业的效率。

竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率低与效率高是衡量企来成败的关键。一般来讲，投入与产出比是效率，追求高效率也就是追求高价值。手工、机器、自动机器、智能机器之间效率是不同的，智能机器效率更高，已能代替人的思维劳动。智能机器核心是大数据制动，而大数据制动的速度更快。

在快速变化的市场，快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则，也就是说，速度就是价值，效率就是价值，而这一切离不开大数据思维。

5.关注相关性原理：由因果关系转变为关注相关性关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。

6.预测原理：从不能预测转变为可以预测大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。

7.信息找人原理：从人找信息，转变为信息找人互联网和大数据的发展，是一个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的这样一个时代。

信息找人的时代，就是说一方面我们回到了一种最初的，广播模式是信息找人，我们听收音机，我们看电视，它是信息推给我们的，但是有一个缺陷，不知道我们是谁，后来互联网反其道而行，提供搜索引擎技术，让我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一个很关键的技术。

大数据还改变了信息优势。按照循证医学，现在治病的第一件事情不是去研究病理学，而是拿过去的数据去研究，相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生，因为医生知道的多，但现在我可以到谷歌上查一下，知道自己得了什么病。

8.机器懂人原理：由人懂机器转变为机器更懂人不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境，而是让我们的环境来懂我们，环境来适应人，某种程度上自然环境不能这样讲，但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势，就是我们所在的生活世界，越来越趋向于它更适应于我们，更懂我们。

哪个企业能够真正做到让机器更懂人，让环境更懂人，让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话，那他一定是具有竞争力的了，而“大数据”技术能够助我们一臂之力。

9.电子商务智能原理：大数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能商务智能，在今天大数据时代它获得的重新的定义。例如：传统企业进入互联网，在掌握了“大数据”技术应用途径之后，会发现有一种豁然开朗的感觉，就像在黑屋子里面找东西，找不着，突然碰到了一个开关，发现那么费力的找东西，原来很容易找得到。

大数据思维，事实上它不是一个全称的判断，只是对我们所处的时代某一个纬度的描述。

大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有，哪怕是在互联网和IT领域，它也不是一切，只是说在我们的时代特征里面加上这么一道很明显的光，从而导致我们对以前的生存状态，以及我们个人的生活状态的一个差异化的一种表达。

10.定制产品原理：由企业生产产品转变为由客户定制产品下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。

因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。

在互联网大数据的时代，商家最后很可能可以针对每一个顾客进行精准的价格歧视。我们现在很多的行为都是比较粗放的，航空公司会给我们里程卡，根据飞行公里数来累计里程，但其实不同顾客所飞行的不同里程对航空公司的利润贡献是不一样的。所以有一天某位顾客可能会收到一封信，“恭喜老师，您已经被我们选为幸运顾客，我们提前把您升级到白金卡。

”这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您，您的额度又被提高了，”就说明钱花得已经太多了。

大数据用途大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件；互联网搜索索引；呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录；摄影档案馆视频档案；和大规模的电子商务

以上知识分享希望能够帮助到大家！