大数据是现有数据处理（大数据是对数据进行什么处理）

数据与大数据的区别与联系

数据规模不同：数据主要在现有关系性数据库中，规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。数据性质不同：数据主要是结构化数据，以串行方式逐个处理。大数据是容量大小超出一般数据软件所能采集、存储和分析的数据集，以并行方式处理数据。

第由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。

涵盖不同 数据科学与大数据技术专业的理学：数学、物理学、化学、生物科学、天文学、地质学、地理科学、地球物理学、大气科学、海洋科学、力学、电子信息科学、材料科学、环境科学、心理学、统计学等16个学科类，共有31个本科专业。

第一个区别就是专业分类不同。大数据管理与应用是管理学门类下的专业，属于管理科学与工程类，毕业授予的是管理学学士学位。数据科学与大数据技术是工学门类下的专业，属于计算机类，毕业授予的是工学学士学位。第二个区别是开设课程不同。

什么是大数据,通俗的讲

大数据，通俗来讲，是指数据量巨大、来源复杂、处理速度要求高的数据信息。详细解释如下：大数据中的大并不是绝对意义上的大，而是相对于以往我们所处理的数据而言，数据量巨大到难以在常规软件、工具或有限时间内进行捕捉、管理、处理的数据集合。

大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。

大数据，简单来说，就是指数量庞大的数据集合。它不同于一般的数据，其规模之大，通常以TB（千兆字节）为单位来衡量。在大数据的领域里，数据的种类非常多样，不仅包括数字，还包括文字、图片、音频、视频等各种形式，这些都是数据的一部分。

大数据（big data）是现代信息技术领域的一个重要概念，它描述了一种规模庞大、类型多样、增长迅速的数据集合。这些数据集超出了传统数据处理软件的能力范围，需要采用新的技术和工具来处理和分析。大数据的特点主要体现在三个方面：首先，数据量巨大。

大数据是什么?

大数据是指海量数据的集合，具有数据量大、产生速度快、种类繁多、价值密度低等特点。大数据的概念解释：大数据，顾名思义，是指数据量非常巨大的数据集合。在传统的数据处理和应用领域，数据规模相对较小，但随着信息技术和互联网的发展，各种类型的数据迅速增长，如交易记录、社交媒体信息、物联网数据等。

大数据是指规模巨大、复杂多变、难以用常规数据库和软件工具进行管理和处理的数据集合。它不仅包含传统结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）和半结构化数据（如日志文件、社交媒体数据等）。

大数据（big data），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。

大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过近来主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并总结成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据和传统数据有什么区别呢?

〖1〗、传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同 传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。

〖2〗、他的区别有8种：分别是：数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量 价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。

〖3〗、数据规模：大数据的数据量通常非常大，不可能利用数据库分析工具分析，而传统数据主要来源于关系型数据库，数据规模相对较小。数据类型：大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据，而传统数据主要来源于报纸、电视、广告，甚至是口口相传，其数据内容和形式相对较为单一。

〖4〗、不同点：大数据安全与传统安全的主要区别体现在数据的规模、处理方式和安全威胁等方面。 数据规模：在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据。大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别。

〖5〗、传统数据和大数据的区别 第计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到比较好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。

〖6〗、传统数据中，数据种类较少，通常只有一种或几种，而且以结构性数据为主。而大数据中数据种类繁多，且包含了各种结构化、半结构化、非结构化的数据，给数据的管理带来许多新的挑战。『3』处理对象。传统数据库中，数据仅作为处理对象，而在大数据中可将数据作为一种资源来辅助解决其他问题。

大数据用英文怎么说

〖1〗、大数据（big data）指规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具（on-hand database management tools）难以获取（capture）、总结（ curate）、管理（manage）以及处理（process）的数据信息统称。大数据的特点可以总结为4V：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多变）、veracity（准确）。

〖2〗、大数据的英文表达为“Big Data”。关于“大数据”的英文表达，有多种不同的翻译方式。其中，“Big Data”是最常见且广泛接受的一种译法。这个词组直接而准确地传达了“大数据”所代表的概念，即涉及巨大体量、复杂结构和快速变化的数据。大数据概念在如今世界的应用十分广泛，涉及各个领域。

〖3〗、大数据的英文是Big Data。Big Data，直译为大数据，是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。这些数据的特点是量大、产生速度快，种类繁多，常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

〖4〗、Big Data大数据；海量资料；海量数据 词语使用变化：big adj.（形容词）big作“大”解时，形容物时指体积、面积、范围、容量和重量等“大”；形容人时侧重指身大体胖或辈分大，用于儿童则含“长大成熟”之义，有时也指大人物。当抽象名词不表示一般概念而表示某一具体内容时也可用big修饰。

〖5〗、大数据的英文表述是Big Data。大数据是指海量、复杂、多样化的数据集合，其英文表述为Big Data。这一术语涉及计算机科学与技术的方方面面，用以描述信息存储和分析的最新挑战和趋势。下面将详细解释这一概念。大数据的含义 大数据是指数据量极大、来源复杂且处理速度要求高的信息集合。

〖6〗、大数据的英文是Big Data。解释：大数据是一个广泛使用的术语，用来描述涉及大量结构化和非结构化数据的集合。这些数据集的大小、复杂性、多样性和生成速度超出了传统数据处理技术的处理能力。在英语中，Big Data直接对应了中文中的“大数据”概念，是全球通用的表达方法。

什么是大数据举例说明

大数据的概念 大数据泛指那些传统数据处理软件难以处理的数据集合。这些数据可以是结构化的，如数据库中的数字和事实，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字、图片和视频。大数据的核心特征包括数据量大、产生速度快、种类繁多、价值密度低等。

大数据，顾名思义，指的是数据量巨大、难以用常规软件工具在一定时间内进行捕捉、管理和处理的数据。这些数据不仅包括结构化数据，如数据库中的数字和事实，还包括非结构化数据，如社交媒体上的文本、图片、视频等。大数据的核心价值在于通过分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。

大数据是指海量数据的处理和分析，以及从中获得有用信息的过程。随着互联网的发展和智能化设备数量的增加，产生的数据量急剧增加，而大数据正是为了应对这种情况而出现的。

大数据，顾名思义，是指那些超出常规软件工具处理能力范围的海量、增长迅速且多样化的信息集合，它需要创新的处理方式以挖掘出更强的决策力和洞察力，优化业务流程。

大数据是指传统数据处理软件难以处理的大规模数据量。以下是对大数据的详细解释：大数据中的大字并不是单纯指数据的体积巨大，更多的是指数据的复杂性、多样性和快速变化性。它涵盖了结构化和非结构化数据，包括各种类型的信息，如文本、数字、图像、音频和视频等。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。

大数据指的是什么?

大数据是指规模巨大、复杂多变、难以用常规数据库和软件工具进行管理和处理的数据集合。它不仅包含传统结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）和半结构化数据（如日志文件、社交媒体数据等）。

大数据的意思是指数据量巨大、来源复杂、处理速度要求高的数据集合。大数据的基本含义 大数据，顾名思义，指的是数据量巨大、难以用常规软件工具在一定时间内进行捕捉、管理和处理的数据。这些数据不仅包括结构化数据，如数据库中的数字和事实，还包括非结构化数据，如社交媒体上的文本、图片、视频等。

大数据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。

大数据（Big Data）是指规模极大且复杂的数据集合，通常由传统数据处理工具无法有效处理和管理。这些数据集通常包含结构化数据（例如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（例如XML、JSON等）和非结构化数据（例如文本、图像、音频、视频等）。

大数据是指海量数据的集合，涉及数据规模、处理速度、种类繁多等方面的特点。大数据的基本概念 大数据，通常被理解为涉及数据规模巨大、类型多样、处理速度要求高的一个数据集合。这种数据规模远超传统数据处理应用的可承受范围，需要借助新的数据处理技术和工具来分析和处理。

数据挖掘和大数据、OLAP、数据统计

〖1〗、数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为4个层次，分别是数据统计、OLAP、数据挖掘、大数据。数据统计 数据统计就是最基本、最传统的数据分析，自古有之。

〖2〗、而数据挖掘主要不是查询， 而是做更多的计算， 例如分类，回归是拟合计算， 找到标签与其他特征的规律， 形成模型， 数据挖掘算法会有很多迭代计算， 比OLAP的计算要复杂很多， 另外， 数据挖掘做的更多的是探索式的分析， 分析前是没有假设的. 所以数据挖掘往往能发现一些人为经验忽略的因素。

〖3〗、数据统计更偏向于简单的描述性分析，如均值、中位数、众数等基本统计指标的计算。OLAP（联机分析处理）则提供了对数据进行多维度分析的能力，支持快速的多维数据探索和分析。而数据挖掘则更加深入，它涉及机器学习、模式识别等技术，用于发现数据中的隐藏模式和规律，以支持决策制定。

〖4〗、大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

〖5〗、相比之下，OLAP是一种分析型数据库技术，主要用于快速处理大量数据以支持商业智能应用。OLAP系统设计用于高效执行多维分析，允许用户以多种方式对数据进行切片、切块和钻取，从而更深入地理解业务趋势。它主要关注的是对已有数据的查询和分析，以支持决策制定。在应用层面，数据挖掘和OLAP各有侧重。

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