大数据概述

1.试述大数据对思维方式的重要影响

（1）大数据的核心是海量数据的存储和处理，分布式文件系统和分布式数据库技术提供了近乎无限的数据存储能力，分布式并行编程框架MapReduce讨论强大的海量数据并行处理能力，这比一起数据存储和处理能力受限制时采用抽样方法要快的多。

（2）过去的科学分析中采用的抽样分析方法，必须追求分析方法的精确性，因为抽样发现只是针对部分样本的发现，其分析结果被用到全集数据以后，误差会被放大，为了避免误差太大，传统的数据分析需要更加注重算法的精确性，其次才是提高算法效率。现在大数据时代采用全样分析而不是抽样分析，全样分析结果就不存在误差被放大的问题。大数据时代具有“秒级响应”的特征，要求在几秒内就迅速给出针对海量数据的实时分析结果，否则就会丧失数据的价值，一次，数据分析的效率成为关注的核心。

（3）过去，数据分析的目的，一方面是解释事物背后的发展机理，另一方面是用于预测未来可能发生的事件。不管是哪个目的，其实都反映了一种“因果关系”。但是在大数据时代，因果关系不再那么重要，人们转而追求“相关性”而非“因果性”。比如，我们去淘宝网购物时，当我们购买了一个汽车防盗锁以后，淘宝网还会自动提示你，与你购买相同物品的其他客户还购买了汽车坐垫，也就是说，淘宝网只会告诉你“购买汽车防盗锁”和“购买汽车坐垫”之间存在相关性，但是并不会告诉你为什么其他客户购买汽车防盗锁以后还会购买汽车坐垫。

 

2.详细阐述大数据、云计算、物联网之间的区别与联系

（1）大数据、云计算、物联网之间的区别。大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质是旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价的提供给客户；物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。

（2）大数据、云计算、物联网之间的联系。从整体性上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式数据存储和管理系统讨论海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。物联网的传感器源源不断产生的大数据，构成了大数据的重要来源，同时，物联网需要借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。

3.简述你对大数据应用与发展的看法，以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色

近几年，由于云计算和大数据的发展，人工智能赢到了很好的发展机会：云计算为人工智能提供了强大的计算平台，大数据为人工智能提供了丰富的数据资源。因此，人工智能从过去的游戏和科幻，变为了如今的产业与现实。

如今，人工智能技术可以推动各行业领域实现从信息化到智能化的发展，成为一种可以影响众多行业领域的共性技术，未来社会将从信息时代向智能时代发展。信息时代实现了对数据的获取、存储、传输和简单处理，未来需要特别关注大数据时代的智能化研究问题，即大数据时代的人工智能。

很多领域虽然建立了数据中心，获取到了数据，但对于数据信息还未充分利用。要让大数据实现其自身的价值，需要对大数据进行智能分析处理，这也将是未来技术发展的重点。

在这次大数据浪潮中我想学好相关知识，积极去了解和掌握大数据技术的各种应用，比如人工智能、教育等行业并且能够胜任一些职业。