大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于互联网大数据的问题,于是小编就整理了4个相关介绍互联网大数据的解答,让我们一起看看吧。
大数据分析(Big Data Analysis)是当前信息技术的一个重要应用领域,对我们的工作和生活产生着巨大的影响。
相对于传统的数据概念,“大数据”的定义为四个“V”:数量大(volume)、多样化(variety)、变化快(velocity)和有价值(value)。具体,请参阅我之前的文章《三分钟读懂大数据》。本文着重介绍对于大数据的分析方法。
大数据分析的流程一般为:
数据采集→数据传输→数据预处理→数据统计与建模→数据分析/挖掘→数据可视化/反馈。
下面依次加以说明:
第一部分为互联网大数据的概述;
第二部分为互联网大数据的获取与存储,包括了静态或动态WEB页面内容获取技术、结构化或非结构化数据的存储、常见的开源系统等;
第二部分为处理与分析技术,包括了文本数据预处理、数据内容的语义分析技术、文本内容分类技术、聚类分析、大数据中的隐私保护、大数据可视化等内容;
第三部分为综合应用
大数据是互联网、物联网发展的必然产物,所以互联网是大数据的因,同时大数据的发展也会对互联网产生更多的影响,这些影响将体现在以下几个方面:
第一:大数据产生大智慧。在大数据的推动下,人工智能获得了全新的发展机遇,机器学习(深度学习)、计算机视觉、自然语言处理等传统人工智能领域都得到了一定的发展。随着大数据的发展,未来人工智能领域将是重要的受益者,所以大数据产生大智慧。
第二:大数据产生大应用。大数据的产生将极大的拓展互联网的功能边界,大数据通过整合物联网、传统信息系统和Web系统的数据能够形成一个庞大的技术生态,不仅能够支撑传统的业务系统,更能够孵化出大量的创新应用,大数据在应用的过程中将不断“发现”新的价值领域,所以大数据产生“大应用”。
第三:大数据产生高效率。大数据的应用对于生产领域来说,具有三方面实际意义,其一是资源全面数据化;其二是数据全面价值化;其三是岗位支撑全面化。这三个变化带来最为直接的好处就是职场人的工作难度会明显下降,这样就会带来更高的工作效率,同时提升职场人的岗位认同感。
一是机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术,大数据预测和决策支持仍是主要应用。
在学术上,深度分析继续扮演技术主角,推动整个大数据智能的应用。通过像神经网络模型的深度学习,让计算机自动学习产生特征的方法,并将特征学习融入建立模型的过程中,增加设计特征的完备性。深度学习将在图像分类、语音识别、问答系统等应用取得重大突破,并有望得到成功商业应用。
二是数据科学带动多学科融合。
随着社会的数字化程度逐步加深,更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善,使得越来越多的学科在数据层面趋于一致,为类比科学研究创造了条件。“数据科学”的基础研究与成果将源源不断地注入技术研究和应用范畴中。
到此,以上就是小编对于互联网大数据的问题就介绍到这了,希望介绍关于互联网大数据的4点解答对大家有用。