大數據簡介：自媒體時代成就了網紅，而不是大數據

大數據的興起

大數據的大規模應用如今仍然處於起步階段，但卻已經帶給咱們這個時代巨大的改變與機遇。用狄更斯《生存記》中的一句話」 這是一個最好的時代, 也是一個最壞的時代」來描述今天大數據的發展示狀，再貼切不過了。

第三次信息化浪潮讓大數據正式的進入人們的視野。而今年來在存儲、計算、網絡方面的迅速發展，硬件設備的成本在下降，而性能卻反過來在大幅度提高，其發展速度已經大大超過了摩爾定律，這爲大數據時代的到來提供了良好的技術支撐。

有人說是自媒體的推進了大數據時代的到來。其實否則，自媒體是讓這個時代可以聽到每個普通的民衆的聲音，讓那個由精英掌控社會主流文化的時代一去不復返，自媒體時代成就了網紅，而不是大數據。
而直到物聯網（IoT）的興起，各類傳感器、攝像頭等每時每刻都在產生數據，是咱們進入一個信息爆炸的時代，這些數據已經超出咱們人所能控制的範疇。

大數據的概念和影響

大數據的特徵（4V+1O）：

數據量大（Volume）：第一個特徵是數據量大，包括採集、存儲和計算的量都很是大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

類型繁多（Variety）：第二個特徵是種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現爲網絡日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

價值密度低（Value）：第三個特徵是數據價值密度相對較低，或者說是浪裏淘沙卻又彌足珍貴。隨着互聯網以及物聯網的普遍應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯並經過強大的機器算法來挖掘數據價值，是大數據時代最須要解決的問題。

速度快時效高（Velocity）：第四個特徵數據增加速度快，處理速度也快，時效性要求高。好比搜索引擎要求幾分鐘前的新聞可以被用戶查詢到，個性化推薦算法儘量要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特徵。

數據是在線的（Online）：數據是永遠在線的，是隨時能調用和計算的，這是大數據區別於傳統數據最大的特徵。如今咱們所談到的大數據不單單是大，更重要的是數據變的在線了，這是互聯網高速發展背景下的特色。好比，對於打車工具，客戶的數據和出租司機數據都是實時在線的，這樣的數據纔有意義。若是是放在磁盤中並且是離線的，這些數據遠遠不如在線的商業價值大。

影響

1.全樣而非抽樣：
以往數據量龐大，沒法儲存和分析，統計學只能採用抽樣。目前大數據技術的發展，儲存、計算設備的成本不斷的下降。咱們有足夠的儲存空間，咱們的計算也不單單侷限於一臺計算設備之上。咱們徹底可以使用分佈式系統進行儲存，使用成千上萬個CPU進行計算。

2.效率而非精確：
以往作抽樣分析，人們必須不斷地追求算法的精度，由於一旦咱們將抽樣計算的結果，運用到全樣之後,偏差將會被放大。而使使用大數據技術，因爲直接拿全樣作分析，所以不用刻意追求精確性。而不少數據都具備時效性，所以，更關注效率。

3.相關而非因果：
大數據時代，咱們更加關注數據之間的聯繫，而這種相關性就可以使數據產生價值。好比：推薦系統。

大數據的應用

• 投資領域：量化投資；
• 金融領域：風控；
• 交通領域：線路優化；
• 消費領域：精準營銷；
• 醫療領域：健康管理，癌症預測。Google經過大數據預測甲型H1N1流感；
• 安全領域：犯罪預測；
• 娛樂領域：照相測年齡、cnn畢加索畫風創做；
• 體育：馬刺的進攻方法，發現他們的每次進攻得分，依賴於他們的傳球路線；

轉載自BigData4All