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本篇內(nèi)容介紹了“大數(shù)據(jù)是什么意思”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！
大數(shù)據(jù)放在現(xiàn)在來講，已經(jīng)有不少比較成熟的理論、方法以及工具，已經(jīng)不是一個空泛的口號了
為什么還讓人覺得空泛？究其原因我認為雖然大數(shù)據(jù)已經(jīng)有了不少的應用，但是，大部分在宣傳“大數(shù)據(jù)”的企業(yè)/公司，卻拿不出能讓人眼前一亮的實踐示例（但原因不一定是人家沒有）。這就導致了我們都知道大數(shù)據(jù)火，因為人人都在談它的概念、它的好處、它的未來，但是除非你真的身處這個領(lǐng)域，不然你較少能看到真正能讓你覺得“哦，這是大數(shù)據(jù)”的例子
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么？
歸根結(jié)底，大數(shù)據(jù)是因為硬盤逐漸變得便宜了，很多在過去不得不刪除的日志、記錄等等數(shù)據(jù)能夠長時間保存下來了，數(shù)據(jù)分析師們覺得“咦，為什么不用這些歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建一個數(shù)學模型來模擬近期某種走勢或者預測未來的某種趨勢呢？”
個人認為：大數(shù)據(jù)分析=機器學習+統(tǒng)計學（其實這二者本來就有交集）
在統(tǒng)計學里，樣本的空間越大，對總體的體現(xiàn)就越準確。這就是大數(shù)據(jù)的“大”和小數(shù)據(jù)的區(qū)別。也就是說，數(shù)據(jù)量越大，在相對正確的數(shù)學模型之下，其結(jié)果就越接近真值
至于分析方法上，一方面，某些適用于小數(shù)據(jù)的分析方法，在數(shù)據(jù)量增大之后會出現(xiàn)失真的情況；另一方面，假如數(shù)據(jù)量已經(jīng)大到不能用一臺計算機來完成了，自然需要采用特別的大數(shù)據(jù)分析方法和工具了（如hadoop）
“大數(shù)據(jù)是什么意思”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！
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