一、数据的定义是什么?
数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
2、现在计算机存储和处理的对象十分广泛,表示这些对象的数据也随之变得越来越
二、大数据的定义是什么?
“大数据”(Big data)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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,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”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
三、元数据的基本定义是什么?
元数据被定义为:描述数据的数据,对数据及信息资源的描述性信息。元数据(Metadata)是描述其它数据的数据(data about other data),或者说是用于提供某种资源的有关信息的结构数据(structured data)。元数据是描述信息资源或数据等对象的数据,其使用目的在于:识别资源;评价资源;追踪资源在使用过程中的变化;实现简单高效地管理大量网络化数据;实现信息资源的有效发现、查找、一体化组织和对使用资源的有效管理。 元数据的基本特点主要有:a)元数据一经建立,便可共享。元数据的结构和完整性依赖于信息资源的价值和使用环境;元数据的开发与利用环境往往是一个变化的分布式环境;任何一种格式都不可能完全满足不同团体的不同需要;b)元数据首先是一种编码体系。元数据是用来描述数字化信息资源,特别是网络信息资源的编码体系,这导致了元数据和传统数据编码体系的根本区别;元数据的最为重要的特征和功能是为数字化信息资源建立一种机器可理解框架。元数据体系构建了电子政务的逻辑框架和基本模型,从而决定了电子政务的功能特征、运行模式和系统运行的总体性能。电子政务的运作都基于元数据来实现。其主要作用有:描述功能、整合功能、控制功能和代理功能。由于元数据也是数据,因此可以用类似数据的方法在数据库中进行存储和获取。如果提供数据元的组织同时提供描述数据元的元数据,将会使数据元的使用变得准确而高效。用户在使用数据时可以首先查看其元数据以便能够获取自己所需的信息。 在数据仓库领域中,元数据按用途分成技术元数据和业务元数据。首先,元数据能提供基于用户的信息,如记录数据项的业务描述信息的元数据能帮助用户使用数据。其次,元数据能支持系统对数据的管理和维护,如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。具体来说,在数据仓库系统中,元数据机制主要支持以下五类系统管理功能:(1)描述哪些数据在数据仓库中;(2)定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据;(3)记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排;(4)记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况;(5)衡量数据质量。 在图书馆与信息界,元数据被定义为:提供关于信息资源或数据的一种结构化的数据,是对信息资源的结构化的描述。其作用为:描述信息资源或数据本身的特征和属性,规定数字化信息的组织,具有定位、发现、证明、评估、选择等功能。一般认为,所谓元数据是关于数据的数据,或关于数据的结构化的数据。从已有的结论看,元数据的含义是逐渐发展的。元数据一词,早期主要指网络资源的描述数据,用于网络信息资源的组织;其后,逐步扩大到各种以电子形式存在的信息资源的描述数据。元数据这一术语实际用于各种类型信息资源的描述记录。此外,元数据在地理界,生命科学界等领域也有其相应的定义和应用。
四、大数据金融的定义是什么?
大数据金融,是指集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,可以为互联网金融机构提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,并准确预测客户行为,使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。
大数据金融模式广泛应用于电商平台,以对平台用户和供应商进行贷款融资,从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善,企业将更加注重用户个人的体验,进行个性化金融产品的设计。未来,大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。
五、数据库的定义是什么?
首先,什么是数据库:
数据库的目的是收集,存储和检索数据库应用程序使用的相关信息。
我们现在所说的数据库,一般也包含了DBMS。而关系型数据库,一般指的是 RDBMS。
什么是 DBMS(Database Management System (DBMS)):
数据库管理系统(DBMS)是控制数据的存储,组织和检索的软件。 通常,DBMS具有以下元素:
-内核代码
-此代码管理DBMS的内存和存储。
-元数据库
-该仓库通常称为数据字典。
-查询语言
这种语言使应用程序能够访问数据。
分析型是从数据库的作用来划分的,其重点用来做数据分析(OLAP),大量都是select语句。还有一种是专门用来做事务处理的,一般是短小的dml(OLTP)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。
关系型数据库是 数据库的类型进行划分:数据库可以划分为 关系型(RDBMS),非关系型(no sql)
什么是关系模型:
在1970年的重要论文“大型共享数据库数据关系模型”中,E. F. Codd定义了一个基于数学集理论的关系模型。 今天,最广泛接受的数据库模型是关系模型。
关系模型是关系数据库管理系统(RDBMS)的基础。 基本上,RDBMS将数据移动到数据库中,存储数据并检索数据,以便可以由应用程序进行操作。
关系模型主要有以下几个方面:
-结构
定义明确的对象存储或访问数据库的数据。
-操作
明确定义的操作使应用程序能够操纵数据库的数据和结构。
-完整性规则
完整性规则管理对数据库的数据和结构的操作。
关系型数据库将数据存储在一组简单的关系中。 关系是一组元组。 元组是一组无序的属性值。
关系型数据库是符合关系模型的数据库。
表是以行(元组)和列(属性)的形式的关系的二维表示。 表中的每一行都具有相同的列集合。 关系数据库是一个数据库,用于存储关系中的数据(表)。 例如,关系数据库可以在雇员表,部门表和工资表中存储关于公司雇员的信息。
Relational Database Management System (RDBMS)
RDBMS将数据移动到数据库中,存储数据并检索数据,以便可以由应用程序进行操作。 RDBMS区分以下类型的操作:
-逻辑操作
在这种情况下,应用程序指定需要什么内容。 例如,应用程序请求员工名称或将员工记录添加到表中。
-物理操作
在这种情况下,RDBMS决定了事情应该如何完成并进行操作。 例如,在应用程序查询表之后,数据库可以使用索引来查找所请求的行,将数据读入存储器,并在将结果返回给用户之前执行许多其他步骤。 RDBMS存储和检索数据,使得物理操作对数据库应用程序是透明的。
oracle ,mysql,sqlserver,这些都是常见的关系型数据库。当它们应用于OLAP,数据仓库,大数据等用来分析的系统时,就是分析型的数据库。
六、大数据的具体定义是什么?
大数据是指海量、高速增长、多种多样的数据资源,包括结构化、半结构化和非结构化数据,这些数据都是由人类活动和机器生成的。
通过对大数据的收集、存储、处理和分析,可以帮助人们更好地理解和解决各种问题,提高决策的准确性和效率,促进社会的发展和进步。
七、数据类型的定义是什么?
数据类型是编程语言中为了对数据进行描述的定义,因为对于机器不能识别数据,而不同数据间的相互运算,在机器内部的执行方式是不一样的.这就要用户先定义数据的特性再进行其它操作.这里的特性也就是数据类型. 只是定义变量的类型,才能知道这个变量可以进行什么操作
八、ugc数据的定义?
UGC数据,即用户原创内容,最早起源于互联网领域,即用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户。
在UGC模式下,网友不再只是观众,而是成为互联网内容的生产者和供应者,体验式互联网服务得以更深入的进行。
UGC 是伴随着以提倡个性化为主要特点的Web2.0概念兴起的。
九、社交数据的定义?
社交数据:随着移动社交成为最主要的社交方式,社交不仅仅只有人与人之间的交流作用,社交数据中包括了人的喜好、生活轨迹、消费能力、价值取向等各种重要的用户画像信息。
十、web数据的定义?
Web 数据是从网站获取大量公共数据的技术,并将采集的数据转换为客户想要的格式,比如HTML,CSV,Excel,JSON,Txt等等。