大数据实时监控_大数据监视电脑系统

1.大数据与财务管理需要买电脑吗

2.什么是大数据时代

3.大数据时代，谁来保护我们的隐私？

4.大数据是什么意思,大数据概念怎么理解？

5.大数据技术专业需要电脑吗

6.大数据程序员用的电脑对配置要求是什么样的

现在网上的信息量十分巨大，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，需要加强相关信息技术的研究，形成一套自动化的网络舆情分析系统，及时应对网络舆情，由被动防堵，化为主动梳理、引导。这样的系统应该具备以下功能：

首先是舆情分析引擎。这是舆情分析系统的核心功能，包括：1、热点话题、敏感话题识别，可以根据新闻出处权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。2、倾向性分析，对于每个话题，对每个发信人发表的文章的观点、倾向性进行分析与统计。3、主题跟踪，分析新发表文章、贴子的话题是否与已有主题相同。4、自动摘要，对各类主题，各类倾向能够形成自动摘要。5、趋势分析，分析某个主题在不同的时间段内，人们所关注的程度。6、突发分析，对突发进行跨时间、跨空间综合分析，获知发生的全貌并预测发展的趋势。7、报警系统，对突发、涉及内容安全的敏感话题及时发现并报警。8、统计报告，根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可通过浏览器浏览，提供信息检索功能，根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询，并浏览信息的具体内容，提供决策支持。

其次是自动信息集功能。现有的多瑞科信息集技术主要是通过网络页面之间的链接关系，从网上自动获取页面信息，并且随着链接不断向整个网络扩展。目前，一些搜索引擎使用这项技术对全球范围内的网页进行检索。类似多瑞科舆情数据分析站系统舆情监控系统应能根据用户信息需求，设定主题目标，使用人工参预和自动信息集结合的方法完成信息收集任务。

第三是数据清理功能。对收集到的信息进行预处理，如格式转换、数据清理，数据统计。对于新闻评论，需要滤除无关信息，保存新闻的标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等。对于论坛BBS，需要记录帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等，最后形成格式化信息。条件允许时，可直接针对服务器的数据库进行操作。

好的舆情分析报告需要有以下特点：

一、热点识别功能

根据新闻出处权威度、 评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题。

二、主题跟踪功能

实时热点根据对热点问题的信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素的跟踪，进行倾向性与趁势分析。

三、倾向性分析功能

根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度，对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析。

四、趋势分析功能

根据信息的时间、区域分布，转载量与转载网站类型等，对监控词汇和时间、空间的分布关系进行阶段性的分析。

五、信息自动摘要功能

根据监控系统自动抽取的能准确代表文章主题思想的智能摘要，以快速了解文章大意与核心内容，提高用户信息利用效率。

六、预测报警功能

根据信息的语料库与报警监控信息库进行分析，以确保信息的舆论健康发展。

七、分析功能

根据对热点信息的倾向分析、趁势分析和整体分析，以监听信息的突发性。

八、 统计报告功能

根据多瑞科舆情数据分析站系统舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可浏览信息的具体内容，做出最佳决策。

大数据与财务管理需要买电脑吗

大数据专业的相关实验对于电脑的内存要求比较高，即使是对于内存要求比较低的实验性大数据平台，往往也需要至少8G的内存空间，而如果想有一个较为流畅的使用体验则需要更大的内存空间，所以内存一定要大一些，也可以说内存越大越好。

由于内存与其他设备有所不同，通常的笔记本电脑在内存的支持程度上并不会有太大的扩展空间，而且内存本身还存在代差且无法兼容，所以在选择笔记本电脑的时候，尽量一次把内存空间升级到最大，这样做既经济又实用。

除了内存之外，还应该注重一下显卡的配置，原因是目前大数据与人工智能的关系比较紧密，大数据专业的同学也难免会从事一些人工智能方面的开发，其中关于机器学习（深度学习）和自然语言处理方面的开发就比较常见，而人工智能的实验通常会用GPU完成计算，所以应该配备一个稍微好一点的显卡。当然，相对于内存越大越好来说，显卡并不需要太高的配置，毕竟实验环境下，对于效率的要求并不算高。

相对于内存和显卡来说，大数据专业对于存储空间的要求并不算高，当然如果要想有更快的运行速度，应该选择固体硬盘，这样也会便于携带。同样，CPU的配置也没有太高的要求，主流的配置，甚至是稍微低一些的配置都是可以的。

对于大数据专业的学生来说，在选购电脑的时候还需要考虑屏幕的大小和电池的续航时间，屏幕尽量大一些，而续航时间则至少应该保障4个小时。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

作为在暴风，金山云等公司大数据平台工作实践过的大数据架构师，来这个问题比较合适。

首先，作为适合学生和入门大数据的初学者，最方便的莫过于在自己本机能用“浓缩”的方式安装部署一个实验集群。至少需要安装namenode,如果做高可用实验，还需要又一个备份的standbynamenode,数据节点datanode也得部署上，还有yarn等需要的服务，

要玩转大数据集群，至少8个以上的服务程序是需要同时运行在本地机上的。

具体的可看以下：

所以，建议机器配置中内存至少8G，条件好点16G最嘉。

至于硬盘，则是装完操作系统，还需要剩余50G磁盘空间来进行测试。所以建议120G磁盘及以上的最好。

CPU根据市面的标准配置就可以。

作为数据科学，学习的会涉及到机器学习和深度学习。深度学习可能会对gpu有需求，可以在购买的时候考虑下nvidea的显卡。

其次，在现在云平台普及的时代。可以用很便宜的价格租用云平台的算力或空间进行大数据，数据科学的计算，如果这样，对自己本地机的配置就完全可以大大简化了。只要市面上销售的笔记本，台式机随便购买就可以。因为工作主要在云上进行，对本机配置可以大大简化。

谢谢大家的阅读。我作为一个具有10多年互联网，大数据的技术开发者。近十年工作，主要在暴风，金山云等公司从事大数据架构工作，涉及人工智能开发。有兴趣的同学可以关注微信公众号：python_dada来关注我的知识输出。

现在4k左右的电脑大部分都可以满足要求，cpu配置高，内存知识8G，固态硬盘。

什么是大数据时代

大数据与财务管理需要买电脑。

适合大数据与财务管理专业的电脑特性：

1、高性能CPU：

运算和处理大量的数据需要强大的处理器，所以选择最新的Intel或AMD Ryzen处理器是更好的。

2、内存容量大：

为了处理大量的数据，尤其是像Excel这样的软件，内存容量越大越好，因此16G或更大的内存是更好的选择。

3、存储容量大：

存储容量大可以更好地处理大量的数据，因此选择256G SSD或更大的容量是更好的。

4、高分辨率显示屏：

为了更好地看清复杂的数据表格，一块高分辨率的显示屏是首选。

此外，用户还可以根据自己的需求，选择一个有独立显卡的电脑，可以更好地运行图形处理程序，或者一台窄边框的游戏本，可以更好地满足日常的多媒体播放和游戏体验的需求。

买电脑注意事项：

1、CPU：

计算机的所有操作都受CPU控制，CPU的性能指标直接决定了微机系统的性能指标，目前市面主流的是奔腾、酷睿i3、i5之类。

2、显示屏幕：

液晶显示器是笔记本电脑中最为昂贵的一个部件。屏幕的大小主流为14.1英寸，也有15英寸的，如果用户经常出差的话，建议选择一些超薄、超轻型笔记本，屏幕在12寸~13寸，如果用户是坐办公室，不妨选择大一点，这样看起来比较舒适。

3、内存：

用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据，计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。目前市面主流的是2G/4G，以及8G大小的内存。

4、硬盘容量：

作为计算机系统的数据存储器，容量是硬盘最主要的参数，主要考虑硬盘容量和转速，市面主流是500及1T容量的，5400转速和7200转速的。

大数据时代，谁来保护我们的隐私？

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?　

?

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是

指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。　

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM

systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail

Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2、是数据类别大和类型多样

数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化

数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、是处理速度快

在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、是价值真实性高和密度低

数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以为例，一小时的，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。　　

四：大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya

Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”

转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

?

五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如北京开运联合、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“搜索”。

六：大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益

比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。

2、能够推动增强社会管理水平

大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。

3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。

1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。

2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。

所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

?

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，机构等。

2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;

2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

大数据是什么意思,大数据概念怎么理解？

“小鸟云”是深圳前海小鸟云计算有限公司旗下云计算品牌，国内领先的企业级云计算服务商。团队拥有多年行业经验，专注云计算技术研发，面向广大开发者、政企用户、金融机构等，提供基于智能云服务器的全方位云计算解决方案，为用户提供可信赖的企业级公有云服务。

每年频发的数据泄露总会带来一些教训，其中一条就是，无论何时开始取数据保护措施永远不会太晚。的是，企业表现出更加关注数据隐私方面的工作，而大数据是他们最关心的领域之一。

就在昨日，五名微软公司的前任员工在接受路透社的访时表示，微软的漏洞报告数据在2013年时曾遭到过一次非法入侵，但这一在当时并没有被曝光出来。

微软的前雇员表示，微软公司用了一个多月的时间修复了被入侵数据库中罗列的所有安全漏洞，因此泄露出去的漏洞信息并不会对Windows产品的用户造成多大的影响。微软公司当时还曾聘请过第三方公司来对此次进行调查，以了解网络上是否有攻击者利用泄露的漏洞信息来发动攻击，但该公司并没有发现任何与相关漏洞有联系的攻击。

Mary Shacklett是Transworld Data公司的总裁，该公司是一家技术研究和市场开发公司。作为业内人士，她给企业管理层提出一些建议，来确保他们的大数据用可靠的数据隐私实践。

实现匿名化的一种方法是对个人识别的数据元素进行加密。另一种方法是通过识别具有类似价值的个人的数据，然后将其平均化为一个综合收益值，融入更大的数据分析中。其他方法还包括数据修订或屏蔽。

收集由、企业和个人产生的数字化信息，为以知识和信息为基础的决策创造了巨大的机会。在互惠互利的带动下，有需求的各方之间可进行数据交流和发布。然而，在其原来形式的数据中通常包含敏感的个人信息，公布这些数据会侵犯个人隐私。集合型数据发布下的隐私保护是一个重要并富有挑战的难题。大多数现有的技术使用泛化和整体性删除方法，而我们提出了一种部分（局部）删除方法对集合型数据进行匿名化。该方法保证无论攻击者拥有多少数目的先验知识，匿名化后数据中不再出现关于敏感信息的强关联规则。该方法不仅大幅降低了信息损失，同时可根据下游使用场景要求，提供倾向保持原始数据分布或保护可挖掘的有用的关联规则的选择。初步评估显示，我们的方法相比于经典的方法：在保持原始数据分布上优于其它方法100倍以上，保留了更多数目的可挖掘有用的关联规则并只引入了少数虚的规则，同时信息的损失平均减少了30％左右。

以上只是数据隐私方面工作的一部分，关于数据隐私保护还有更多的方式可循，例如确定公司内部大数据所涉及到的部门，并定期审查这些部门的数据隐私。最后，在制定和实施数据隐私保护措施时，需要以企业的业务需求和发展为基础。

大数据技术专业需要电脑吗

大数据(big?data,mega?data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》?中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

对于“大数据”（Big?data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。

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。

随着云时代的来临，大数据（Big?data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big?data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。?

大数据的特点。数据量大、数据种类多、?要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。?

大?数据的集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、?GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到?其内在规律。

大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个兽鸡的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

?

大数据的应用?

大数据应用在生活中可以帮助我们获取到有用的价值。

随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每日都可以看到大数据的一些新颖的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会受到大数据的剖析影响，但是大数据是怎样帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值极度高的大数据的应用，这些都是大数据在剖析应用上的关键领域：

1.理解客户、满足客户服务需求

大数据的应用现在在这领域是最广为人知的。重点是怎样应用大数据更好的了解客户以及他们的喜好和行为。企业极度喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、剖析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在通常情况下，创建出数据模型进行预测。好比美国的著名零售商Target就是通过大数据的剖析，获得有价值的信息，精准得预测到客户在什么时间想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，也能了解到选民的偏好。

2.业务流程优化

大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预告挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制订更加优化的路线。人力业务也通过大数据的剖析来进行改良，这其中就包括了人才招聘的优化。

3.大数据正在改善我们的生活

大数据不但单只是应用于企业和，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿着的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以凭据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据剖析来寻找属于我们的爱情，大多数时间交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

4.提高医疗和研发

大数据剖析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。而且让我们可以制订出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以形成的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术现在已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和剖析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。

大数据概念的结构

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。?

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

大数据概念的意义，用途，弊端

1.变革价值的力量?

未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个”思想者”），就是国民幸福。一体现到民生上，通过大数据让事情变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。

2.变革经济的力量

生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。

3.变革组织的力量

随着具有语义网特征的数据基础设施和数据发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。?大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。

大数据的用途?

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;摄影档案馆档案;和大规模的电子商务?。

?

大数据应用的弊端?

虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力，但也有隐私倡导者担心，因为越来越多的人开始收集相关数据，无论是他们是否会故意透露这些数据或通过社交媒体张贴，甚至他们在不知不觉中通过分享自己的生活而公布了一些具体的数字细节。

分析这些巨大的数据集会使我们的预测能力产生虚的信息，将导致作出许多重大和有害的错误决定。此外，数据被强大的人或机构滥用，自私的操纵议程达到他们想要的结果。

大数据程序员用的电脑对配置要求是什么样的

在大数据技术专业中，电脑是必不可少的工具。

1、数据处理和分析：大数据技术专业注重对庞大数据集的处理和分析。电脑提供了强大的计算和存储能力，能够支持大规模数据的处理、清洗和整理。通过使用特定的软件和工具，可以对数据进行统计分析、建模，从而发现隐藏在数据背后的信息和趋势。

2、数据存储和管理：大数据技术专业需要将海量的数据进行存储和管理。电脑提供了各种数据库管理系统和存储设备，如关系型数据库、分布式数据库、云存储等。这些工具和技术可以帮助专业人士有效地组织和管理数据，确保数据的完整性、安全性和可靠性。

3、数据可视化：大数据技术专业强调将复杂的数据转化为直观的可视化图表或图形。通过使用电脑上的数据可视化工具和软件，可以将数据以直观的方式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。

4、编程和开发：大数据技术需要编程和开发技能，以构建和优化数据处理和分析的算法和模型。电脑提供了各种编程环境和开发工具，如Python、R、Hadoop等，用于编写和执行代码，实现大规模数据处理和分析的自动化。

5、实验和仿真：电脑在大数据技术专业中还用于进行实验和仿真。通过使用电脑上的模拟工具和软件，可以模拟和预测不同数据处理和分析方法的效果，进而优化算法和模型的性能。

6、学习和研究：电脑是大数据技术专业学习和研究的重要工具。通过互联网连接，学生和专业人员可以获取最新的数据科学和大数据技术资讯，并参与在线学习和社区。同时，可以使用电脑来进行研究和实验，探索新的大数据处理和分析方法。

电脑在大数据技术专业中起着至关重要的作用。它为大规模数据的处理、存储、分析和可视化提供了强大的支持。同时，电脑也是学习、研究和开发大数据技术的基础工具。因此，对于从事大数据技术专业的学生和专业人士来说，拥有一台功能强大的电脑是必备的。

大数据技术专业学习注意

1、建立坚实的基础：大数据技术涉及多个领域，包括数据处理、数据库管理、编程等。在学习之前，确保你对相关的数学、统计学和计算机科学基础有所了解，并熟悉相关的概念和术语。

2、学习编程语言和工具：大数据技术通常需要使用编程语言来处理和分析数据。掌握至少一门常用的编程语言，如Python、R或Ja，并熟悉相关的数据处理工具和库，如Hadoop、Spark等。

3、实践和项目经验：理论知识只是大数据技术学习的一部分，通过实践和参与项目可以更好地应用所学的技术。尝试解决真实的数据问题、参与开源项目、参加竞赛等，这将帮助你提升技能并丰富经验。

4、关注行业趋势和最新技术：大数据技术处于不断发展和变化之中，与行业的最新趋势和技术保持接触非常重要。关注相关的学术研究、行业动态、技术博客等，了解最新的工具、算法和应用案例。

编程本身这件事，对系统性能几乎可以说是没有什么要求，要求只是“能用”的话，只要是个电脑，就算是几百块的一样能用，然而想要“方便快捷高效地使用”对性能要求很高。

如果想尽可能提高工作的效率以及程序员的使用体验，那么当代i716G内存大容量固态主流级别独显，是最低要求，目前这代就是i7 870016G双通道256G-512G NVME固态1050，这样算下去单主机基本6、7000打底。

还有，很多人对双显示器有需求，并且由于整天面对显示器，低端的垃圾显示器也是不能要的，2个稍微好点的显示器也3000左右了。