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01 | 大数据技术发展史:大数据的前世今生
02 | 大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能
03 | 大数据应用领域:数据驱动一切
04 | 移动计算比移动数据更划算
05 | 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化
06 | 新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者
07 | 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?
08 | MapReduce如何让数据完成一次旅行?
09 | 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?
10 | 模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?
11 | Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?
12 | 我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现
13 | 同样的本质,为何Spark可以更高效?
14 | BigTable的开源实现:HBase
15 | 流式计算的代表:Storm、Flink、Spark Streaming
16 | ZooKeeper是如何保证数据一致性的?
17 | 模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?
18 | 如何自己开发一个大数据SQL引擎?
19 | Spark的性能优化案例分析(上)
20 | Spark的性能优化案例分析(下)
21 | 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(上):Doris的立项
22 | 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(下):架构与创新
23 | 大数据基准测试可以带来什么好处?
24 | 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统
25 | 模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?
26 | 互联网产品 + 大数据产品 = 大数据平台
27 | 大数据从哪里来?
28 | 知名大厂如何搭建大数据平台?
29 | 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台
30 | 当大数据遇上物联网
31 | 模块答疑:为什么大数据平台至关重要?
32 | 互联网运营数据指标与可视化监控
33 | 一个电商网站订单下降的数据分析案例
34 | A/B测试与灰度发布必知必会
35 | 如何利用大数据成为“增长黑客”?
36 | 模块答疑:为什么说数据驱动运营?
37 | 如何对数据进行分类和预测?
38 | 如何发掘数据之间的关系?
39 | 如何预测用户的喜好?
40 | 机器学习的数学原理是什么?
41 | 从感知机到神经网络算法
42 | 模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?
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从零开始学大数据
小册名称:从零开始学大数据
### 27 | 大数据从哪里来? 在深入探讨大数据的应用、分析与处理技术之前,理解大数据的来源是至关重要的一步。大数据,顾名思义,是指规模庞大到传统数据处理软件难以在合理时间内捕捉、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息的数据集合。这些数据源自我们生活的方方面面,从社交媒体上的每一次点击,到企业运营中的每一笔交易,再到城市基础设施的实时监测,无一不构成了大数据的浩瀚海洋。本章将详细解析大数据的几大主要来源,揭示其背后的生成机制与驱动力。 #### 一、互联网与社交媒体 **1.1 互联网数据洪流** 互联网作为大数据最主要的发源地之一,每天产生着难以计量的数据量。网页浏览记录、搜索引擎查询、在线视频观看、网络购物行为等,都是互联网数据的重要组成部分。这些数据不仅记录了用户的个人偏好、行为模式,还反映了社会热点、经济趋势乃至文化变迁。随着物联网(IoT)的兴起,智能设备如智能家居、可穿戴设备等也加入到互联网数据的生产大军中,进一步丰富了大数据的维度和深度。 **1.2 社交媒体的数据金矿** 社交媒体平台如微博、微信、Facebook、Twitter等,已成为人们日常交流、分享生活的重要场所。用户在社交媒体上发布的文字、图片、视频等内容,以及他们之间的互动(点赞、评论、转发)行为,构成了庞大的社交网络数据。这些数据不仅对于理解用户心理、预测社会趋势具有重要价值,也是广告精准投放、产品优化的重要依据。 #### 二、企业运营与交易数据 **2.1 企业内部系统数据** 企业运营过程中产生的数据同样不容忽视。ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等系统记录了企业的生产、销售、库存、财务等各个环节的信息。这些数据不仅帮助企业实现精细化管理,提高运营效率,还为大数据分析提供了丰富的原材料。通过对这些数据的深入挖掘,企业可以发现潜在的市场机会、优化产品组合、改进服务流程,从而在激烈的市场竞争中占据优势。 **2.2 交易与支付数据** 电商平台、金融机构等产生的交易与支付数据,是大数据的又一重要来源。每一笔交易都包含了商品信息、购买者信息、交易时间、交易金额等关键信息,这些数据对于分析消费者行为、预测市场趋势、防范金融风险等方面具有重要意义。同时,随着数字货币和区块链技术的发展,交易数据的透明度和安全性也得到了进一步提升。 #### 三、物联网与智能设备 **3.1 物联网的普及** 物联网技术的快速发展,使得越来越多的物理设备能够连接到互联网,并实时传输数据。智能家居、智慧城市、工业4.0等应用场景中,物联网设备无处不在。它们不仅提升了生活和工作的便利性,也产生了海量的数据。这些数据涵盖了设备状态、环境参数、使用习惯等多个方面,为大数据分析提供了丰富的素材。 **3.2 智能设备的数据采集** 智能设备,如智能手机、智能手表、智能手环等,已经成为人们日常生活的必需品。这些设备通过内置的传感器和应用程序,不断收集用户的健康数据、位置信息、使用习惯等。这些数据对于健康医疗、位置服务、个性化推荐等领域具有极高的应用价值。同时,随着技术的进步,智能设备的数据采集能力还将进一步增强,为大数据的发展提供更多可能性。 #### 四、公共机构与科研数据 **4.1 政府公共数据开放** 为了促进政务公开、提升政府服务效率,越来越多的政府机构开始开放公共数据资源。这些数据涵盖了人口统计、交通状况、环境监测、教育医疗等多个领域,为大数据分析提供了丰富的公共数据资源。通过对这些数据的分析,可以揭示社会运行的内在规律,为政策制定、城市规划等提供科学依据。 **4.2 科研数据共享** 科研机构在科研活动中产生的大量数据,也是大数据的重要来源之一。这些数据包括实验数据、观测数据、模拟数据等,具有高度的专业性和准确性。通过科研数据的共享和合作,可以促进跨领域的知识交流和创新,推动科学研究的深入发展。同时,科研数据的开放也有助于培养公众的科学素养,提高社会对科学研究的关注度和参与度。 #### 五、总结与展望 综上所述,大数据的来源广泛而多样,涵盖了互联网、社交媒体、企业运营、物联网、公共机构与科研等多个领域。这些数据不仅记录了人类社会的方方面面,也蕴含着巨大的价值等待我们去挖掘和利用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,大数据的来源还将进一步丰富和多样化。未来,大数据将与人工智能、云计算等先进技术深度融合,为各行各业带来更加深刻的变革和更加广阔的发展空间。 在这个过程中,我们也需要关注大数据的隐私保护、数据安全等问题。在充分利用大数据价值的同时,必须确保数据的合法合规使用,保护个人隐私和信息安全。只有这样,大数据才能真正成为推动社会进步和经济发展的强大动力。
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