大數據擅長處理哪個層級的數據

說起大數據，估計大家都覺得只聽過概念，但是具體是什麼東西，怎麼定義，沒有一個標準的東西，因為在我們的印像中好像很多公司都叫大數據公司，業務形態則有幾百種，感覺不是很好理解，所以我建議還是從字面上來理解大數據，在維克托邁爾-舍恩伯格及肯尼斯庫克耶編寫的《大數據時代》提到了大數據的4特徵：

第一個是數量比較大，只有資料體量達到了PB等級以上，才能稱為大資料。 （推薦學習：Python影片教學）

1PB等於1024TB，1TB等於1024G，那麼1PB等於1024*1024個G的資料。

第二個是價值大。

如果你有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時候，那麼它自然就有了商業價值，比如透過分析這些數據，我們就知道這些人的愛好，進而指導產品的發展方向等等。

如果有了全國數百萬病人的數據，根據這些數據進行分析就能預測疾病的發生，這些都是大數據的價值。

第三個就是多樣性。

如果只有單一的數據，那麼這些數據就沒有了價值，例如只有單一的個人數據，或者單一的用戶提交數據，這些數據還不能稱為大數據，所以說大數據還需要是多樣性的。

例如目前的上網用戶中，年齡，學歷，愛好，性格等等每個人的特徵都不一樣，這個也就是大數據的多樣性，當然瞭如果擴展到全國，那麼數據的多樣化性會更強，每個地區，每個時間段，都會存在各種各樣的數據多樣性。

第四個是速度快。

就是透過演算法對資料的邏輯處理速度非常快，1秒定律，可從各種類型的資料中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。

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