第1个回答 2022-10-04
大数据分析专业什么时候开始有的
以下是计量数据量的历史过程中一些具有里程碑意义的事件，以及属于“大数据”概念进化历程中的一些“第一次”或者是新发现。
1944年
卫斯理大学图书馆员弗莱蒙特·雷德出版了《学者与研究型图书馆的未来》一书。他估计美国高校图书馆的规模每16年就翻一番。按照这一增长速度，雷德推测2040年耶鲁大学图书馆将拥有“约2亿册藏书，将占据6,000余英里书架…[需要的]编目人员超过6,000人。”
1961年
德里克·普赖斯出版了《巴比伦以来的科学》，在这本书中，普赖斯通过观察科学期刊和论文的增长规律来研究科学知识的增长。他得出以下结论：新期刊的数量以指数方式增长而不是以线性方式增长，每15年翻一番，每50年以10为指数倍进行增长。普赖斯将其称之为“指数增长规律”，并解释道，“科学每前进一步就以一个相当恒定的出现率产生一系列新的进步。因此在任何时候，新科学的产生数量永远严格地与科学发现总量成正比。”
1964年4月
哈里·J·格雷和亨利·拉斯顿在美国电气与电子工程师协会（IEEE）的《电子计算机学报》上发表了《应对信息爆炸的技巧》一文，在文中，他们提出了以下建议：
1）任何人都不应该发表新论文。2）如果1）不可行，仅短小的论文可以被发表。“短小”的意思是文章不超过2,500字符，空格、标点符号都计算在内。3）如果2）被采纳，则应该实行下述限制：“只有将现存总长度为2501或更多字符的文章删除一篇或多篇，短小的文章才可以被发表。”
上述建议的实行将产生一个重要的副产品，即减轻人才选拔委员会的负担。因为一个人的出版物列表将仅被一个负数所代替，这个负数指代了他从现有信息存储中删除论文的净数目。
1967年11月
B·A·马里恩和P·A·D·德·梅恩在《美国计算机协会通讯》上发表了《自动数据压缩》一文，文章指出，“近年来被人们所关注的‘信息爆炸’使得对所有信息的存储需求保持在最低限度是非常必要的。”文章描写道：“全自动压缩机由三部分组成，能够快速处理信息，它可以被应用于‘任何’信息主体，大大降低了缓慢的外部存储要求，并可以通过计算机提高信息传输速度。”
1971年
亚瑟·米勒在《侵犯隐私》中写道：“太多的信息处理者看似是以个人档案存储容量的比特数目来衡量一个人。”
1975年
日本邮电部开始实施了“信息流普查”计划，以调查日本的信息总量（这一思想首次是在1969年的一篇文章中提出的）。普查以“字数总量”作为所有媒体的统一衡量单位。1975年的普查已经发现信息供给要比信息消费发展得快得多。1978年的普查报告指出“人们对单向传播的大众传媒所提供信息的需求停滞不前，对以双向传播为特征的个人通信媒体所提供信息的需求大规模增长…我们的社会正在进入一个新阶段…在这一阶段中，处于优势地位的是那些能够满足个人需求的碎片性的、更为详细的信息，而不再是那些传统的被大量复制的、一致性的信息。[阿利斯泰尔·D·达夫，2000；参见马丁·希尔伯特，2012]
1980年4月
I·A· 特詹姆斯兰德在第四届美国电气和电子工程师协会（IEEE）“大规模存储系统专题研讨会”上做了一个报告，题为《我们该何去何从？》。在报告中，他指出 “那些很早以前就熟悉存储装置的人们发现，‘帕金森第一法则’可以被用来解释我们的现状——‘数据扩展至任何可用空间’…我相信大量数据正在被保留，因为用户无法识别无用的数据；相较于丢弃潜在有用数据的不利后果，存储无用数据的损失不那么明显。”
1981年
匈牙利中央统计办公室开始实施了一项调查国家信息产......>>
大数据技术会流行下来吗？
我觉得肯定会，我们学校前一段时间来了几个这方面的专家教授做了一次学术报告，声势浩大啊，国家对这方面的投入是很大的，所以我们学校好多导师带了研究生开始做这方面的研究了
什么是大数据,通俗的讲
笼统点讲吧！顾名思义大数据就是信息量大的数据！比如说一瞬间需要处理上亿条指令的动作，这个也算大数据，或者需要长时间演算的数据，甚至是包含无数条记录的信息，反正就是信息量大！
现在流行大数据,有哪些大数据相关技术
现在讲大数据的确实很多，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。鸭梨科技建设企业的互联网平台，重在对平台的综合应用，通过大数据让企业保持竞争力，提升企业对互联网技术的应用，拓宽企业的发展渠道。
什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据
读读这本书吧。。
驾驭大数据 驾驭未来
大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。
该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！
大数据重要以及不重要的一面
与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。
网络数据与电子商务
对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。
一些有价值的应用场景
大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手......>>
究竟什么才是大数据
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递著有关位置、运动、震动、温度、溼度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
大数据的就业前景怎么样？
从发现情景来看，大数据一定是后面至少10年的热点。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在流行hadoop，流行内存计算、内存数据网格等等，以后还会有更多的概念和技术，但本质都是为大数据服务。数据TB、PB、EB、ZB、YB的飙升，将诞生系列新的技术和产业。而对技术人员，新生的数据科学家Data Scientists，将是最有发展前景的职业。
大数据炒股概念很流行吗？
现在应该不能说流行吧，只能说这是个趋势，通过数据让投资具有可参考性
网上一直在说大数据，什么是大数据？怎样才能运营大数据？
大数据简单说就是大多数人花流量最多的地方，基本展示大众流行。然后通过研究大数据找到你要盈利的东西
请问现在最流行的大数据处理系统是啥？谢谢！
大数据简单的说就是把海量的数据进行分类归纳从中的到有价值的信息或者一些用户的行为习惯等