近期热映的《星际穿越》中，一个传统的故事被诺兰放置于新的超维空间，立刻产生了众多遐想，激起了人们对宇宙神秘特性的热议。而现实生活中，面对新的大数据时空，那浩繁如星际的数据量，多维化的研究模式，也具备着
随着信息技术和网络技术的快速发展，人类所存储的数据越来越多，数据已经从量变走向了质变，成为了“大数据”(Big Data)。大数据概念首见于1998年《科学》(Science)中的《大数据的管理者》(A Handler for Big Data)一文。 2008年《自然》(Nature)的“大数据”(“Big Data”)专刊之后，大数据便爆发了，成为了学术、产业和政府各界甚至大众的热门概念，美国等发达国家已经制定并实施大数据战略。 刘红、胡新和指出，大数据带来了第二次数据革命，使得万物皆数的理念得以实
拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响我们的生活。党的十八届五中全会提出，“实施国家大数据战略”。实施国
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大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大
转自：中国科学院官方网站、人民日报 作者：徐宗本 中国科学院院士、西安交通大学教授 973计划首席科学家。 拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响我们的生活。党的十八届五中全会提出，“实施国家大数据战略”。实施国家大数据战略，必须理性认识大数据，准确把握其带来的机遇，科学应对其带来的挑战，用大智慧实现大数据的大价值。 理性认识大数据 信息技术革命与经济社会活动的交融催生了大数据。大数据是经济社会、现实世界、
作者：马双鸽，刘蒙阕，周峙利，方匡南，朱建平，谢邦昌 本文是发表在《统计研究》的论文基础上整理的，获国家社会科学基金项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”( 批准号13CTJ001) 和国家自然科学基金面上项目“广义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(批准号71471152) 的资助。 一、引言 随着计算机技术，尤其是互联网和多媒体技术的普及与飞速发展，人类社会被呈爆炸性增长的信息所包围。据国际商业机器公司（IBM）资料显示[1]，目前数据的生成每日以千万亿字节来计算，全球近90%的数据是在
中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
数据科学教育特点：不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业，更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
什么是大数据？大数据有什么特点？大数据与传统的数据有什么关系？大数据和我们有什么关系？虽然很多书籍上直接说明了大数据的概念和特点，但是根据个人的体会，如果我们先了解数据的概念和特点，那么我们将会更加容易理解大数据。
作者：徐丽莉 10月份以来，北京已经发出三次空气重污染黄色预警，一次蓝色预警。说好的秋高气爽、说好的北京最美季节，为何如此短暂? 雾霾的背后，重污染天气的预警预测工作显得尤为重要，不仅可以让公众提前合
NoSQL 一种称为NoSQL的新形式的数据库（Not Only SQL）已经出现，像Hadoop一样，可以处理大量的多结构化数据。但是，如果说Hadoop擅长支持大规模、批量式的历史分析，在大多数情况下（虽然也有一些例外），NoSQL 数据库的目的是为最终用户和自动化的大数据应用程序提供大量存储在多结构化数据中的离散数据。这种能力是关系型数据库欠缺的，它根本无法在大数据规模维持基本的性能水平。 在某些情况下，NoSQL和Hadoop协同工作。例如，HBase是流行的NoSQL数据库，它仿照谷歌的Big
导读：中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展，这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为，发展大数据不要一味追求“数据规模大”，不要“技术驱动”，要“应用为先”，不能抛弃“小数据”方法，同时要高度关注构建大数据平台的成本。 以下内容节选自李国杰院士《对大数据的再认识》一文： 从复杂性的角度看大数据研
导读：中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展，这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为，发展大数据不要一味追求“数据规模大”，不要“技术驱动”，要“应用为先”，不能抛弃“小数据”方法，同时要高度关注构建大数据平台的成本。 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战 大数据技术和人类探索复杂性的努力有
大数据中，结构化数据只占 15%左右，其余的 85%都是非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。另一方面，也许有 90%的数据来自开源数据，其余的被存储在数据库中。大数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面
一、 大数据基本概念 大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据的预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 (1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 (2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一
当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
导读：人类已迈进“大数据”时代，当前学术界对“大数据”的研究较多，但从易学角度进行研究的却很少。该文从易学视角，以独特的《易经》数相思维，论述和研究了“大数据”与《易经》“数相”之间的联系，易经“数相”对“大数据”建设的重要性，以及易经“数相”与“大数据”融合建设的路径与模式。该文的主要研究成果：1、“大数据”与易经“数相”有着密切的联系，二者的研究对象均是数和数据；2、《易经》是宇宙全息数据和“大数据”信息包，“大数据”是宇宙全息数据的一部分；3、“大数据”是显性数据，易经数据既包括显性数据，也包括隐性
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很完善，由于只有一个小时，很多只能稍微提及，但是还是有很多观点让我受益匪浅，分享一下。
image.png 大数据似乎在一夜之间迅速走红，它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界？未来将有怎样的应用前景？如何解决“信息孤岛”的问题？大数据又将如何提高我们决策的准确性，帮助我们更准确地预测未来？ 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上，中国人民大学信息学院副院长文继荣分享了《大数据的经验主义解释》。 中国人民大学信息学院副院长文继荣 大数据的经验主义解释 今天很高
多亏了大数据和云计算，可以让企业使用超级计算机的力量。而人们面临的问题是用来分析和应用大数据的工具通常有一个致命的缺陷。人们进行的大部分数据分析都是基于错误的模型，这意味着错误是不可避免的。当人们夸大的期望超过其能力时，后果可能是可怕的。 如果大数据不是如此巨大，这不会是一个问题。考虑到人们拥有的数据量，有时甚至可以使用有缺陷的模型来产生有用的结果。这里的问题是人们经常把结果与全知混淆起来。人们对自己的技术非常迷恋，但是当模型出现故障时，它会变得非常难看，尤其是当数据产生的错误是相当大的时候。 大数据失
数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。物联网的本质就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。大数据在如此的社会背景下产生并逐渐发展。接下来，我们具体聊一下大数据的方法与技术。
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
由于大数据行业应用需求日益增长，大数据技术将渗透到每个涉及到大规模数据和复杂计算的应用领域。不仅如此，以大数据处理为中心的计算技术将对传统计算技术产生革命性的影响，并相互结合产生了许多新的研究热点与课题。因此，对大数据的研究及应用具有十分重要的意义与价值。
你被大数据杀过熟吗？当今企业对数据的重视度越来越高，在大数据系统架构设计层面，大数据架构师需要完成技术决策、技术选型，还需要根据不同时期的业务场景，不断优化和演进软件架构，最终攻克技术难点、化解技术风险，创造符合企业长期发展的大数据架构。
首先，我想让大家思考一个问题：如果你不懂大数据架构，你是否能保障大数据输出数据质量？
现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 大数据不是指很多很多数据。 所以不是存储了很多数据就是在搞大数据了，因为“大数据”只是个简称，说全一点应是“大数据挖掘”，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，一点用处都没有。 大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据的专家了
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
导读：大数据已成为媒体与大众关注的新技术，大数据的应用也预示着信息时代将进入一个新阶段，但人们对大数据的认识有一个不断加深的过程。首先从“信息时代新阶段”、数据文化和认识论的高度阐述了对大数据的理解；接着通过对驱动效益和大成智慧的解释，探讨了如何正确认识大数据的价值和效益，并从复杂性的角度分析了大数据研究和应用面临的挑战；最后对发展大数据应避免的误区提出几点看法。 本文关键词:大数据；驱动效应；大成智慧；复杂性 1 大数据兴起预示“信息时代”进入新阶段 1.1 看待大数据要有历史性的眼光 信息时代是相对于
近期开题的同学越来越多，很多同学不知道怎么选题，不知道老师分配的题目应该怎么做，指导老师分享的信息不多，无从下手。
中国唐宋时期的思维方法毫不过时，如今中国在“大数据时代”寻求一种全新的“大数据思维”时不妨回溯历史，重新发现自己独有的处理复杂社会问题的方法。
大数据用于商业决策有盲区，“大数据之父”给出新对策。 只要有了大数据，商业决策就能更加准确和理性吗？ 牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）是《大数据时
现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。 2013 TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。 虽然很多人已有了这样一个认识
大数据的发展经历了从因果分析到相关分析的转变。宏观上来讲，如果两个事务存在某种统计学意义上的依赖性就称两者具有相关性。这里我们就简单聊聊各种相关分析的方法。 1 先以电商中的商品推荐为例，来看看最基本
<数据猿导读> 无论是为促销产品还是作为战略目标，大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。笔者认为，数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的
1.大数据的概念 麦肯锡公司对大数据的定义: 大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。 维基百科对大数据的定义: 大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间限制的数据集。这并不是一个精确的定义，因为无法确定常用软件工具的范围，可容忍时间也是个概略的描述。
问题导读 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得
数据猿导读 为帮助相关政府部门和社会各界更好地发展大数据产业，国家信息中心联合南海大数据应用研究院发布了2017《中国大数据发展报告》。该报告是业界首部完全基于大数据方法对大数据发展现状进行研究的报告
一、大数据的历史溯源 大数据热潮方兴未艾，但若要探究何谓大数据的问题以及大数据现象何以如此兴盛的原因，我们的眼光就不仅仅只停留在它时下的具体表征上，还要对产生它的理论根源做深入分析。大数据，冠之大于数据也。从造词法的角度看，它必然与数和数据有关。因此，如果要将大数据的历史脉络梳理清晰，可以以数和数据为线索。 1. 大数据，首先是源于数的概念 数作为人类认知自然世界的载体和产物，贯穿于人类历史发展的各个阶段。从古希腊唯物主义哲学家阿那克西曼德开始使用“本原”一词，到泰勒斯提出“万物源于水”，人类逐渐摒弃玄异
Gartner日前在北京举行主题为“大数据时代及分析”的本地研讨会。来自Gartner的顶尖分析师们与大家共同聚焦信息管理，分析新型创新模式，探索如何提高绩效管理并创造新的收益，帮助客户向着商业目标不断前进。此外，Gartner研究副总裁Ian Bertram先生于会上对中国知名互联网公司奇虎360 CTO/CIO/CPO谭晓生先生进行了专访，专访分享了奇虎360与Gartner合作的成功案例，以及Gartner如何向客户提供技术方面的洞察，帮助他们做出正确的决策。 Gartner研究总监Daniel Yu
如今大数据分析市场与几年前相比已经截然不同，在日前发布的2017年度市场研究报告中，2017年的全球大数据分析市场规模比前一年增长了24.5%，这主要是由于公共云的部署和利用好于预期，以及云计算的平台、工具和其他解决方案都在加速融合。此外企业正在通过大数据分析更快速地脱离实验和验证阶段，并从部署中获得更高的业务价值。展望未来，通过在物联网(IoT)、移动性和其他边缘计算用例中采用大数据分析技术，大部分市场可以保持未来几年的增长。
随着如今5G时代来临，大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术，因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术，一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势，另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展，大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下，有哪些国内高校开设了大数据专业。
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 大数据不是指很多很多数据。 所以不是存储了很多数据就是在搞大数据了，因为“大数据”只是个简称，说全一点应是“大数据挖掘”，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，一点用处都没有。 大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
12月15日，由合肥市数据资源局、合肥市科学技术局共同指导，合肥市大数据产业创新战略联盟主办，科大国创软件股份有限公司承办的2017中国（合肥）大数据产业发展论坛暨“合肥之夜”IT年会圆满落幕。当天，中国科学院陈国良院士受邀出席并发表题为《大数据与高性能计算》的主题演讲，成为全场最大看点之一，其凭借精彩的演讲和独特的个人魅力赢得阵阵掌声。距离峰会虽已过去一周，但院士的讲话言犹在耳，特与众人分享。 下面是陈国良院士演讲部分内容，有所删减： 漫谈大数据 陈国良院士今年虽已80岁高龄，但依然精神矍铄，风采无限
研究生院专硕办副主任李鹏辉老师与数据院渊源颇深。从校领导决定建院之初，校长及五位副校长齐聚工字厅开会探讨，到如今教学规模达一千多名学生，李老师是一步一步看着，支持着数据院走到今天。他印象最深的是2018年初的学生RONG奖学金答辩，他说他看着各个院系的学生们，包括美术学院的、经管学院的等等，能用大数据思维去跨学科学习，他突然觉得这些年自己的工作特别有成就感。归根到底，教书育人这件事还是使命感的先导。
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