大数据究竟多大才算是,该如何学习大数据?

在理解大数据概念的时候，通常都有几个较为明显的误区，其一是只有足够大的数据才能算是大数据范畴；其二是大数据和互联网是隔离的；其三是大数据就是统计学；其四是大数据会“杀熟”，应该尽量远离大数据等等。

Java ：只要了bai解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。

具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。——Gartner （2）海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。

如何统计和分析利用网络大数据?

1、所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。大数据的分析 可视化分析。

2、大数据的处理流程包括： **数据采集**：面对高并发数，需部署多个数据库实现负载均衡和分片处理。 **数据导入与预处理**：将数据导入到集中的大型分布式数据库或存储集群，并进行初步的清洗和预处理。 **统计与分析**：利用分布式数据库或计算集群进行大规模数据的分析和汇总。

3、用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

常见大数据应用有哪些

交通行业：大数据在交通领域的应用包括交通流量预测、路线规划、智能驾驶等，有助于缓解交通拥堵，提高出行效率。教育行业：大数据技术可以帮助学校和教育机构收集和分析大量学生数据，如成绩、出勤率等，从而发现提升关键因素及教学问题，进而调整教学计划，提升教学效果。

大数据在生活中的应用有：农业互联网；金融业互联网；电子商务；医疗器械行业；零售业大数据；生物科技等。政府数据共享、物联网数据搜集等各种数据采集能力不断提升，云计算、人工智能等技术为数据存储、处理提供了可供进一步发展的能力。

大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实（AR）与虚拟现实（VR）、区块链、语音识别等。物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。智慧城市。

这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

有关大数据的误区:数据统计≠大数据

1、误区2：大数据都与大小有关 大数据的特点是5VVolume（体积）、Velocity（速度），Variety（品种），Veracity（准确性）和Value（值）。虽然处理大量数据是大数据的主要特征之一， 然而数量仅仅是大数据的主要定义特征。此外，数据的其他功能同样重要。

2、TB以上才叫大数据 数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。

3、大数据拥有数据 很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的。大量的数据并不是大数据。但是，保险公司可以利用气象大数据预测自然灾害，调整自然灾害相关的保险费率，从而发展其他商业价值，形成大数据的商业环境。

4、误区4：为高级分析使用数据仓库是没有意义的 很多信息管理的领导者认为，构建一个数据仓库是消耗时间且没有意义的，因为高级分析使用新型的数据而不仅仅是数据仓库。现实是，很多高级分析项目在分析过程中使用的正是数据仓库。

5、误区一：只有搞大数据技术开发的，才是真正“圈内人”。笔者曾经参加过若干会议，70%是偏技术的，在场的都是国内各个数据相关项目经理和技术带头人，大家讨论的话题都是在升级CDH版本的时候有什么问题，在处理Hive作业的时候哪种方式更好，在Storm、Kafka匹配时如何效率更高，在Spark应用时内存如何释放这些问题。

生活中有哪些大数据?

1、电商行业 电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。

2、生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，使智能电表可以调节能耗，从而实现有效的能源利用。物流：大数据可简化物流流程，使其在严格的时间表内平稳运行。

3、海洋中的微生物数量：海洋中的微生物数量非常庞大，据统计，每毫升海水中可能含有超过10的6次方个微生物。 人类的年度经济交易量：全球每年的经济交易量达到了数万亿美元，这是一个巨大的数字，它反映了人类经济活动的规模和复杂性。