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大數(shù)據(jù)是什么？
大數(shù)據(jù)是我的主要研究方向之一，同時(shí)也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，所以我來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。
首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)是一系列圍繞數(shù)據(jù)價(jià)值化的技術(shù)總稱，包括數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)技術(shù)以及數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)等，其中大數(shù)據(jù)技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、邊緣計(jì)算技術(shù)和人工智能技術(shù)有緊密的聯(lián)系。
按照目前大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的分布來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)技術(shù)是從數(shù)據(jù)采集技術(shù)開(kāi)始的，目前主要的數(shù)據(jù)采集渠道包括物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（占比百分之90以上）、Web系統(tǒng)（含App）和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，比較常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方式就是通?！芭老x”等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，另外涉及到數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，重點(diǎn)在于Sql語(yǔ)言的學(xué)習(xí)和掌握。
數(shù)據(jù)分析是目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)，數(shù)據(jù)分析技術(shù)有兩種常見(jiàn)的方式，分別是機(jī)器學(xué)習(xí)方式和統(tǒng)計(jì)學(xué)方式，不論采用哪種方式都需要具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)。以機(jī)器學(xué)習(xí)方式為例，首先要掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括決策樹(shù)、k-mean、SVM、Apriori、EM、PageRank、kNN、樸素貝葉斯等，接下來(lái)需要通過(guò)編程語(yǔ)言完成算法實(shí)現(xiàn)，目前Python語(yǔ)言在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有廣泛的使用。
通過(guò)Python語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要掌握一些比較常見(jiàn)的庫(kù)，包括Numpy、Scipy、Matplotlib（用于結(jié)果呈現(xiàn)）、pandas等。Python語(yǔ)言借助于大量的庫(kù)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)分析人員節(jié)省大量的時(shí)間，而且調(diào)整起來(lái)也比較方便。目前大數(shù)據(jù)比較常見(jiàn)的落地應(yīng)用就是數(shù)據(jù)分析，尤其是結(jié)合具體行業(yè)的場(chǎng)景大數(shù)據(jù)分析。
在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，由于企業(yè)的數(shù)據(jù)具有高度的機(jī)密性，所以通常對(duì)于數(shù)據(jù)的應(yīng)用邊界有嚴(yán)格的要求，此時(shí)就需要采用云計(jì)算和邊緣計(jì)算相結(jié)合的數(shù)據(jù)處理方式，讓數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行處理，把結(jié)果返回到云端。
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和5G網(wǎng)絡(luò)的逐漸落地應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)也將被賦予更多的含義，相信未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系會(huì)越來(lái)越龐大，相關(guān)的研究方向也會(huì)越來(lái)越多。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問(wèn)題，或者考研方面的問(wèn)題，都可以咨詢我，謝謝！
我認(rèn)為大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已。
所有聯(lián)網(wǎng)的東西， 電腦、手機(jī)、ipad、智能手表、智能電器.... 包括我們?nèi)艘彩菙?shù)據(jù)的來(lái)源，社會(huì)就可以比喻成一個(gè)超大的數(shù)據(jù)庫(kù)，我們每個(gè)人都是這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源，每天幾點(diǎn)起床、吃飯、運(yùn)動(dòng)等等都是數(shù)據(jù)。 只不過(guò)數(shù)據(jù)歸數(shù)據(jù)，如果用不起來(lái)這些數(shù)據(jù)，那這么多數(shù)據(jù)就沒(méi)有用
關(guān)于大數(shù)據(jù)，只需要了解這幾點(diǎn)。
第一：什么是大數(shù)據(jù)
簡(jiǎn)而言之，大數(shù)據(jù)是指大數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集經(jīng)過(guò)計(jì)算分析可以用于揭示某個(gè)方面相關(guān)的模式和趨勢(shì)。數(shù)據(jù)量不在多，只要足以得出可靠的結(jié)論即可。
第二：如何獲取大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)無(wú)處不在，隨著時(shí)間的推移，一個(gè)簡(jiǎn)單的Google搜索就能夠找到幾乎所有的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)。里面不知道有多少數(shù)據(jù)可用于訪問(wèn)和分析。我現(xiàn)在這里提供一個(gè)可供學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集列表：（https://www.kdnuggets.com/datasets/index.html）
第三：用這些數(shù)據(jù)做什么
數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化
「大數(shù)據(jù)」(big data)和「資料科學(xué)家」(data scientist)是近年來(lái)商業(yè)界的熱門關(guān)鍵字。不過(guò)，你感受到大數(shù)據(jù)的重要性，卻未必真正了解大數(shù)據(jù)和你我的工作、和企業(yè)的關(guān)聯(lián)性是什么？以下5 張圖，讓你快速了解大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用。
A : 狹義的定義是指，符合「3V」條件的數(shù)據(jù)資料，分別是：
A : 美國(guó)顧問(wèn)機(jī)構(gòu)顧能(Gartner)分析師霍華?瑞斯納(Howard Dresner)在1980年代提出「商業(yè)智慧」概念，指有系統(tǒng)地儲(chǔ)存企業(yè)內(nèi)、外部資料，并加以分析，輔助商務(wù)決策。瑞斯納認(rèn)為，經(jīng)理人應(yīng)該親自經(jīng)手資料，以達(dá)到迅速?zèng)Q策與提高生產(chǎn)力的目標(biāo)。
商業(yè)智慧可分析過(guò)去發(fā)生什么事，以及為什么會(huì)發(fā)生這件事，像是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)回歸分析，從Ａ產(chǎn)品過(guò)去一年的銷量結(jié)構(gòu)，找出銷售下滑的原因。大數(shù)據(jù)則可根據(jù)目前發(fā)生了什么事，預(yù)測(cè)未來(lái)將發(fā)生什么事。例如，電商可即時(shí)監(jiān)控銷售情況，預(yù)測(cè)顧客回購(gòu)周期。
A :《大數(shù)據(jù)的獲利模式》作者城田真琴將企業(yè)能取得的資料分為4 種：
A : 阿里巴巴副總裁車品覺(jué)提出了數(shù)據(jù)的5 大價(jià)值：
到此，以上就是小編對(duì)于mongodb設(shè)置過(guò)期時(shí)間自動(dòng)刪除的問(wèn)題就介紹到這了，希望這1點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
新聞標(biāo)題：mongodb過(guò)期自動(dòng)刪除日志怎么設(shè)置
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