关于大数据的思考.doc

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1、大数据二数据完整在我们的生活中，有一个词汇悄然走红，它就是“大数据：大家可以时常在新闻频道，经济频道，甚至军事、金融信息里发现这个词汇的身影，有人说，2013年开始，世界进入了“大数据时代：“大数据”一词是由英国数据科学家维克托•迈尔■舍恩伯格及肯尼斯•库克耶在著作《大数据时代》一书中提出的，追溯提出这个概念的时间，大概是2008年8月中旬。在《大数据时代》一书中，大数据是指不采用随机算法，而采用全部数据进行数据分析利用，也就是不使用传统的抽样分析等随机分析方法。CNW网界网上也曾给出关于大数据的七个抽象定义，例如，机会、技术、信号、隐喻、新瓶装旧酒等。我个人认为，大数据是关于“数据

2、完整性”的更高阶段的数据应用技术。目前大家对大数据都比较认可的特征有四个，数量（Volume）、种类（Variety速度（Velocity）和价值（Value）,即庞大的数据量、复杂多变的数据类型、高速的处理传播速度和蕴含的巨大价值。然而，对于传统数据，这四个基本特征,在大数据这个概念提出之前，就已经有所表现，我们早已知道数据中蕴含着价值，信息的时效性也早就提出关于处理速度的要求，信息类型也在不断地增加中。只是随着网络的普及和传感器技术的发展，这些特征在大数据条件下得到大大加强。也就是说，大数据条件下的数据和传统的数据，在基本特征上,并没有太大的区别。那么大数据条件下，数据和传统数

3、据的主要区别到底在哪里？我们来举个例子说明一下。在很久前，刘某就认识张某这个人，当时刘某知道他是男的，他的相貌，他住在哪里，多大年纪，他们的联系需要通过信件。后来有了电话，他们的交流更见方便，刘某知道了更多关于张某的信息，知道张某有一儿一女，妻子是哪里人。再后来电脑普及，刘某和张某可以通过电脑经常网上聊天,了解到张某对于很多事情的看法。当QQ和新浪微博等社交应用普及时，刘某时常可以看到张某晒的动态，知道张某现在的样子，张某知道的女儿嫁人了，知道他最近喜欢穿浅蓝色的衣服等。我们可以看到,在这整个的过程中，随着科学技术的发展，刘某和张某之间的非面对面联系变得越来越方便，也就是前面说的信息

4、的交换传播速度大大加快。我们还可以看到非常重要的一点就是，刘某对于张某的认识一步一步地变得全面，了解更加得细化，甚至说可以做到动态的关注，也就是说刘某关于张某的信息掌握得更加的完整，并且处在动态的更新状态。这不仅仅是认识时间长能够产生的结果，科学技术在其中起到了不可或缺的作用。我想这就是大数据时代和传统的数据时代的重要区别，数据的完整性获得了前所未有的提高。由此，我认为大数据时代是关于某一特定事物的有关信息变得完整的过程，大数据就是完整的数据，是“小数据”通过数据补充长大，并不是单纯的占用巨大的存储空间的海量数据。我们可以通过先进的技术，获得一个人日常的生活活动，知道他的爱好、生日、

5、住址等；我们也可以跟踪一个产品，获得产品整个生命周期中的实时生产、销售、库存等各方面的情况。诸如此类，于是乎，大多数事物的完整信息都以数据的形式存在于整个网络空间。同时，很多信息又互相交叉,就构成了复杂的数据网，造成复杂数据结构的岀现。同时，数据不断的产生，数据的完整性就在不断的提高过程中，数据的总量也就在不断的上长中。我想这也是很多人把大数据说成海量数据的原因。在数据的完整性提高后，我们可以通过已有的数据进行精细化营销，甚至实现个性化教育、实现私人定制等更加优越的服务，完整数据对于整个国家的宏观政策制定和改进都是具有巨大的作用的。我是同意《大数据时代》一书中关于大数据的定义的，即大

6、数据是指不采用随机算法，而采用全部数据进行数据分析利用，也就是不使用传统的抽样分析等随机分析方法。大数据时代下，我们更追求数据的完整性，从整体上去分析数据，所以我们不需要使用抽样分析等技术。那么，对于统计学这个学科来说，大数据时代里，它应该怎么做？我认为在当下的数据条件下，统计学的发展方向是完善数据过滤技术，以求在源源不断的数据流中提取我们真正需要的数据，过滤掉那些残缺的、精度不足的垃圾数据；同时，大数据需要新的数据分析方式，数据更加完整、数据间的关系也就更加的复杂，数据间的相关性分析就显得尤为重要。因此，新的适应更大更多数据量的综合分析方法是统计学发展的关键。当然，我们并不是要抛弃

7、掉传统的抽样技术，抽样技术可以在新的条件下获得进步，并应用于新的数据技术中。虽然，关于大数据，大家存在很多的争议。但无疑，它会改变我们的生活，让生活更美好。