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大数据培训学习:带你看看网络大数据的应用价值是什么

需求决定并度量价值,网络大数据计算的现实 需求,总体说来可分为三大类,科多大数据培训带大家来具体了解一下。 感知现在 是面向领域或主题的历史数据与当前数据的融合,是对

  需求决定并度量价值,网络大数据计算的现实 需求,总体说来可分为三大类,科多大数据培训带大家来具体了解一下。
  感知现在
  是面向领域或主题的历史数据与当前数据的融合,是对潜在线索与模式的挖掘、对事件群体与社会发展状态的感知.例如,为了感知中国发展状况的综合指数(物价、环境、健康等),需要通过对历史与实时产生的PB级社会媒体数据(如淘宝社区CPI等)、百亿级观察日志数据(如环境PM2.5指数等)、EB级监控数据等进行挖掘、以获取有针对性有价值的信息源。
  同时“感知现在”面临数据规模巨大、模态多样、关联复杂、真伪难辨、现有数据处理方法感知度量难、特征融合难、模式挖掘难等诸多问题与挑战。
  预测未来
  针对全量数据、流式数据、主题离线数据的关联分析,态势与效应的判定与调控,揭示事物发展的演变规律,进而对事物发展趋势进行预测。例如,国外基于Twitter数据的选举结果预测,通过对Twitter等网上公开数据的实时感知、动态获取与综合分析,结合仿真调控,预测大选结果。又如,联合国“全球脉动”(GlobalPulse),是利用网络大数据预测失业率与疾病爆发等现象,利用数字化的早期预警信号来提前指导援助项目。
  因此,“预测未来”面临数据交互性强、实时性强、动态演变,导致传统数据计算方法的数据生命周期的割裂、时效性与准确性难以兼顾、演变趋势难以预测的问题与挑战。
  面向服务
  现在的社会是建立在多样化的异构网络(如互联网、电信网、广播电视网、物联网等)上的、并基于这些网络提供多样化多层次的社会服务(诸如医疗、物流、旅游、交通、饮食、教育、电子政务等现代服务业),而需求尤其是个性化的需求则是驱动这些服务运转的主要动力。
  因此,如何利用大数据理论与技术,从异域、异构网络大数据中获取跨域业务关联的服务需求、并综合高效利用服务资源,提升社会服务的综合绩效,是实现大数据巨大价值的最终目的和意义所在。现在大数据行业对于大数据人才的渴求度非常高,大数据人才紧缺,这个一个很好的机遇,想要学习大数据的小伙伴应该抓住市场机遇,自学大数据开发或者参加大数据培训都是一个不错的选择,如果小伙伴觉得自己没有系统的学习路线,那么科多大数据培训为你提供完整的学习平台。
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