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傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的區(qū)別

瑤仔920119 2017-11-26 05:40:44 711  瀏覽
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參與評(píng)論

全部評(píng)論(2條)

  • 愛武漢痛武漢 2018-07-26 00:00:00
    傳統(tǒng)數(shù)據(jù)依賴于算法模型得出接近于現(xiàn)實(shí)的結(jié)論,算法反客為主成為決定成敗的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)則不一樣,即便沒有足夠jing準(zhǔn)的算法,只要擁有足夠多的數(shù)據(jù),也能得到結(jié)論,這也是為什么大數(shù)據(jù)會(huì)被成為信息時(shí)代的資源財(cái)富原因。 大數(shù)據(jù)可以根據(jù)人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上留下的多維信息給用戶畫像,勾勒出目標(biāo)用戶的性格特征。從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷?,F(xiàn)在市場(chǎng)上很多數(shù)據(jù)采集工具,像老牌的火車頭啊,八爪魚啊,集搜客啊,都很不錯(cuò)。 火車采集器功能比較全,適合絕大多數(shù)網(wǎng)頁(yè)采集

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    評(píng)論

  • pqj000 2017-11-27 00:00:00
    傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別 diyi、計(jì)算機(jī)科學(xué)在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,非常依賴模型以及算法。人們?nèi)绻胍玫絡(luò)ing準(zhǔn)的結(jié)論,需要建立模型來描述問題,同時(shí),需要理順邏輯,理解因果,設(shè)計(jì)精妙的算法來得出接近現(xiàn)實(shí)的結(jié)論。因此,一個(gè)問題,能否得到Z好的解決,取決于建模是否合理,各種算法的比拼成為決定成敗的關(guān)鍵。然而,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)徹底改變了人們對(duì)于建模和算法的依賴。舉例來說,假設(shè)解決某一問題有算法A 和算法B。在小量數(shù)據(jù)中運(yùn)行時(shí),算法A的結(jié)果明顯優(yōu)于算法B。也就是說,就算法本身而言,算法A能夠帶來更好的結(jié)果;然而,人們發(fā)現(xiàn),當(dāng)數(shù)據(jù)量不斷增大時(shí),算法B在大量數(shù)據(jù)中運(yùn)行的結(jié)果優(yōu)于算法A在小量數(shù)據(jù)中運(yùn)行的結(jié)果。這一發(fā)現(xiàn)給計(jì)算機(jī)學(xué)科及計(jì)算機(jī)衍生學(xué)科都帶來了里程碑式的啟示:當(dāng)數(shù)據(jù)越來越大時(shí),數(shù)據(jù)本身(而不是研究數(shù)據(jù)所使用的算法和模型)保證了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性。即便缺乏jing準(zhǔn)的算法,只要擁有足夠多的數(shù)據(jù),也能得到接近事實(shí)的結(jié)論。數(shù)據(jù)因此而被譽(yù)為新的生產(chǎn)力。 第二、當(dāng)數(shù)據(jù)足夠多的時(shí)候,不需要了解具體的因果關(guān)系就能夠得出結(jié)論。 例如,Google 在幫助用戶翻譯時(shí),并不是設(shè)定各種語法和翻譯規(guī)則。而是利用Google數(shù)據(jù)庫(kù)中收集的所有用戶的用詞習(xí)慣進(jìn)行比較推薦。Google檢查所有用戶的寫作習(xí)慣,將Z常用、出現(xiàn)頻率Z高的翻譯方式推薦給用戶。在這一過程中,計(jì)算機(jī)可以并不了解問題的邏輯,但是當(dāng)用戶行為的記錄數(shù)據(jù)越來越多時(shí),計(jì)算機(jī)就可以在不了解問題邏輯的情況之下,提供Z為可靠的結(jié)果??梢姡A繑?shù)據(jù)和處理這些數(shù)據(jù)的分析工具,為理解世界提供了一條完整的新途徑。 第三、由于能夠處理多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),大數(shù)據(jù)能夠在Z大程度上利用互聯(lián)網(wǎng)上記錄的人類行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,計(jì)算機(jī)所能夠處理的數(shù)據(jù)都需要前期進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,并記錄在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中。但大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)的要求大大降低,互聯(lián)網(wǎng)上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習(xí)慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實(shí)時(shí)處理,立體完整地勾勒出每一個(gè)個(gè)體的各種特征。 在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展較早也做的比較好的算是八爪魚采集器了。

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