京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据+云计算,并肩携手一起走_数据分析师考试
全球产生161EB的数据,印成书是地球到太阳距离的10倍。2007年,全球产生EB的数据,全世界平均每人45G。而人类5000年的历史记载只有5EB。
如此多的数据,铸就了现在的大数据现象。那么,大数据的形成有哪些因素呢?最常见的是来自“大人群”的泛互联网数据,像百度、网易、新浪这些大的门户网站和京东、淘宝等商城以及QQ、人人网、微信等社交软件都聚集了大量的数据;还有来自大量传感器的机器数据,这些数据多数在工厂、航空、遥感控制等领域产生。除此之外,行业内容数据多结构专业数据也是大数据形成的原因之一。
大数据作出的最大贡献之一是:人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变。
云计算是随着互联网相关业务和服务的增加,对涉及到很多虚拟化的资源可以实现企业的快速运算需求的新生儿。它的核心思想是:大型企业带领诸多中小企业的方向,而这众多的中小型企业组成云计算的强大阵容。
云计算给人们带来了什么?
大数据牵手云计算
了解了一下大数据和与计算之后,我们再来看大数据和云计算融合应用,会怎样呢?这里有云储存、云处理、云视频组成的三条大数据产品线。
我们先来看一下云储存。云储存能够帮助我们尤其是政府或者比较大型的企业储存数据,方便记录、查询。它们部署于企业、政府部门或者研究院的数据中心,帮助它们进行规划、建设和管理等。
云储存管理界面
云储存性能
第二条大数据产品线是:云处理。之所以要进行云处理是因为大量数据的产生,我们无法或很难在实体空间实现。那么云处理的优势在哪里呢?
从图中我们可以看到它强大而严密的数据立方系统、入库性能和查询性能。从对比图中展示出来的是它相对于知名系统而言的快速、大容量的查找和收纳能力。因此,在拥有大量人流的交通和电信运营商都得到广泛的应用。
云视频是第三条大数据产品线。互联网的兴起使人们不再依赖于电视这个单一的视频媒体。计算机的大容量的储存能力,以及视频技术的发展使云视频落地成为可能。而如今,我们正生活在这样的一个空间。无处不在的监控系统将所得信息收集储存并进行智能分析、辨别,最后展示在我们面前。
综上所述,生活在这样一个大数据存在的空间,云计算的应用已经是时代所需了。当大数据牵手云计算,我们这个充斥着各种信息的杂乱世界也将会实现智能化管理,重归有条不紊的状态。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09