中国大数据是什么？

一、中国大数据是什么？

大数据数据体量非常大，传统的单机存储系统，已经无法在存储这么大量的数据，此时需要用到分布式存储技术

二、中国大数据系统优势？

一：大数据可以帮助企业了解和定位客户

当前不少企业都热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本信息等各类大数据的收集工作，然后通过预先运用大数据技术建立起来的数据模型，来全面分析客户的行为偏好，方便企业制定下一步的营销规划方案。例如汽车企业就可以根据社交媒体汽车内容的阅读量来分析用户需求偏好，预先推出受欢迎的汽车类型。

二：大数据可以帮助了解和优化业务流程

诸如商品供应链和配送路径的优化。在这一方面，需求方可通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况传回的数据对运输路线进行提前优化，帮助运输流程更加省时省力。

三：大数据可以帮助提供个性化服务

大数据对于商家企业而言无疑有着巨大价值，但事实上它对于我们每一个个体都有着益处。例如人们在日常生活中可以穿戴智能手表和智能指环，而这些智能设备会从穿戴用户的日常行为中采集到大量数据，借此可以分析用户的运动数据、睡眠质量、卡路里消耗等信息，以此来为用户的下一阶段运动和休息方案提供制定依据。

四：大数据可以改善医疗保健和公共卫生

DNA序列解码是一项相对负责的事项，但大数据分析能力却可以在几分钟内完成解码，为人们提供一些疾病的治疗疗法，以及预防预测疾病发生的方法。同时，大数据能够借助医疗记录数据与社交媒体相关记录，来帮助预测流行性疾病或传染性疾病的大规模爆发，减少公共卫生突然性事件的发生。

五：大数据可以提高体育运动技能水平

当今许多比赛都采用了大数据分析技术，教练组可以通过大数据来分析球类运动的球落点，可以跟踪运动员的睡眠、营养和锻炼等数据，来帮助他们制定专业的训练方案，并提升运动员的技能水平，最终在赛场上发挥出更好的成绩。

三、美国大数据发展历程？

1、大数据的发展历程

2008年被《自然》杂志专刊提出了BigData概念

萌芽阶段：

20世纪90年代到21世纪的样子，数据库技术成熟，数据挖掘理论成熟，也称数据挖掘阶段。

突破阶段：

2003——2006年，非结构化的数据大量出现，传统的数据库处理难以应对，也称非结构化数据阶段。

成熟阶段：

2006——2009年，谷歌公开发表两篇论文《谷歌文件系统》和《基于集群的简单数据处理:MapReduce》，其核心的技术包括分布式文件系统GFS，分布式计算系统框架MapReduce，分布式锁Chubby，及分布式数据库BigTable，这期间大数据研究的焦点是性能，云计算，大规模的数据集并行运算算法，以及开源分布式架构（Hadoop)

应用阶段：

2009年至今，大数据基础技术成熟之后，学术界及及企业界纷纷开始转向应用研究，2013年大数据技术开始向商业、科技、医疗、政府、教育、经济、交通、物流及社会的各个领域渗透，因此2013年也被称为大数据元年。

四、中国大数据有哪些？

　　“中国大数据对世界的贡献主要是三点。”潘文分析说，一是引领大数据的创新应用，特别是在消费领域；二是互联网公司、初创企业引领技术创新步伐，特别是语音识别、图像理解、文本挖掘等方面已涌现出明星企业；三是我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。

　　苹果在美国推广移动支付多年，效果一直不佳。而在中国，从饭馆到超市，甚至许多菜市场的每个摊位都实现了移动支付。公开数据显示，2016年中国移动支付规模是美国的50倍。

　　“我国在大数据应用方面处于世界前列，特别是在服务业领域，蓬勃发展的电子商务衍生出一系列基于大数据的互联网金融及信用体系产品，互联网创新应用普及速度非常快。”潘文说。以互联网金融领域为例，蚂蚁金服推出了芝麻信用，其芝麻分来自淘宝、支付宝的数据占30%-40%。通过综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等信息，直接与其信用挂钩，准确率非常高。

　　与世界各国相比，中国大数据体量位居前列。我国大型数据中心跨地区经营互联网数据中心业务的企业已达到295家。李冠宇指出，目前中国网民数量超过7亿，移动电话用户突破13亿，均居全球第一。中国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。

　　“中国网络用户规模大，终端数量多，产业经济规模大，因此在数据规模上具有天然的优势。”樊会文说。

五、中国大数据独有的特点？

对于大数据，Gartner（全球第一家信息技术研究和分析公司）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。大数据的意义不仅仅在于掌握庞大的数据信息，而更在于对这些含有意义的数据进行专业化处理之后产生的价值。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，并且通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据的特点可以概括为4个方面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。互联网中有大量网络日志、视频、图片、地理位置信息等；第三，处理速度快。大数据往往需要在秒级时间范围从各种类型的数据中获得高价值的信息，这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同；第四，商业价值高。只要合理利用数据并对其进行准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将这些特点归纳为 4 个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（商业价值高）。

六、我国大数据产业发展特点？

五大特点：

一是顶层设计不断加强，政策机制日益健全。发改委工信部网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度，全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。

二是关键的技术领域不断取得突破，创新能力显著增强。大数据的软硬件自主研发的实力快速提升一大批大数据的技术和平台处理能力也开始跻身世界的前列。

三是行业应用逐渐深入，对经济发展的带动作用凸显。包括在电信、互联网、交通、金融、工业、农业、医疗等行业的应用不断深化，大大改善了人们的生产生活方式。中科点击作为行业大数据应用专家，凭借多年大数据应用实战经验，形成了一套标准化的产品开发模式，已经为汽车、金融、教育、电商、医美等众多行业提供了定制化的大数据服务。

四是区域布局持续优化，产业规模不断壮大。全国推进建设了八个国家大数据综合试验区，开展大数据方面的实践探索，形成了一批集聚发展区。

五是产业发展环境日益完善。大数据的基础设施法律法规标准体系安全保障能力，包括产业生态人才队伍都在不断的加强。

七、中国大数据是国企吗？

不全是国企，上海市大数据股份有限公司是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。公司致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领 军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁。

八、灌篮高手全国大赛数据？

《灌篮高手》全国大赛的第二、第三场比赛，樱木花道第一次参加正规比赛，全场没有得分还因为五次犯规被罚下场，遭到损友们的嘲讽。

吹哨

第二场一开始便让樱木做冷板凳，海南的青田信长号称最强新人也来观看湘北比赛。好像一开始就坐冷板凳，符合樱木目前是初学者后补队员的。

赤木晴子与樱木特训

期间翔阳的花型和鱼柱也来观看比赛，樱木花道上场不到10秒就开始犯规，然后接二连三把青田逗得捧腹大笑，鱼柱更觉得是意料之中。樱木操之过急，过分想急于表现自己，超越流川枫，怀疑自己根本不是个天才，想不通连粗暴打架的三井打篮球都不犯规为什么自己老是被吹哨子。

三井被欺负

最终，在第二场对决角野的联赛里160比24大比分获胜。因为球场被罚下，樱木造访赤木家，赤木以为要请他吃饭，其实樱木就想请教如何在比赛中不被罚下。赤木站在专业的角度上跟樱木讲了一下篮球规则，并忠告樱木，一定要脚踏实地的练习，打得好没有捷径。深夜，樱木去篮球馆，发现早已经在练习的流川枫，在内心里，樱木是敬佩努力者的，也稍稍懂一点赤木的话。赤木自己也说到，以后的比赛关键还真得靠他，不知道樱木如果听到这话会不会膨胀到爆炸。

流川枫训练感染樱木

樱木感觉很丢人，没有脸见晴子，连樱木军团的人也说他就是个粗人，被罚下场很符合他的作风，就应该这样啊。樱木军团还拿樱木退场时间来押注，连晴子都满怀信心的赌樱木能够撑20分钟。

高攻 协助三井

樱木晚上又走到赤木家，却在大猩猩家门口犹豫徘徊，碍于面子不敢进去。今年是赤木最后的暑假，学习紧张，晴子发现樱木在门口，答应樱木自己亲自教樱木。连晴子都说犯规跟防守就差一层纸，要樱木多训练基础。与晴子的秘密训练，既有甜头，又有紧张的樱木，哪里还有心思打球啊。一旁的赤木再也看不下去了，亲自出场教樱木，内心是想不能让樱木的双手再碰自己可爱的妹妹。一场训练下来，发现樱木根本就是在找捷径，不专心，按着自己的想法胡来，赤木只好骗他，防守是有技巧的，便是“眼神杀人”。

湘北出场阵容

三井去医院路上遇到社会人铁男，上来就问你的头发怎么减掉了，还表示这个形象比较适合他，再见了，运动男孩，也代表默认了三井的归队没有造成反感。三井看到以前的好朋友，几个以前的混混也愿意在篮球场上给他加油。

九、我国大数据那年建立的？

中国大数据市场正式起步于2009年。

2009年开始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。“大数据”的名称来自于未来科学家托夫勒所著《第三次浪潮》，尽管这个词直到最近才收到人们的高度关注，但早在1980年，未来科学家托夫勒在其所著《第三次浪潮》中就热情的将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。

十、中国大数据信息有哪些？

大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。

数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。

数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。