大学生的消费需求主要集中在哪些方面,大学生的消费需求主要集中在哪些方面呢

摘要： 大数据是什么？我们生活中的哪些方面属于大数据范畴？大数据适用于哪些行业？大数据是什么？我们生活中的哪些方面属于大数据范畴？大数据，是对客观事物的多维描述，从物理空间，到时间，再到思...

1. 大数据是什么？我们生活中的哪些方面属于大数据范畴？
2. 大数据适用于哪些行业？

大数据是什么？我们生活中的哪些方面属于大数据范畴？

大数据，是对客观事物的多维描述，从物理空间，到时间，再到思维，等等，通过对大数据的挖掘，能够更加真实地了解事物，越来越接近于客观(理论上客观是不存在的)，通过对事物的充分认识为后续的决策等改造世界的高阶活动提供足够的支持！

为什么我们看短视频的时候，无聊的时间过得飞快，每条***内容都喜欢，刷完后还意犹未尽？为什么我们在逛购物网站的时候，网站总是会优先推荐自己喜欢的产品，而且还有相应的折扣？短***平台优先推荐高热度***判断用户点赞和观看时长来确定个人爱好，从而推送用户所喜欢的内容。购物平台会根据我们浏览商品的类型和时长确定购物需求，当你购买过某件商品之后，则表现更加的明显，如冬季买了件羽绒服，再次进入网站时，平台就会为你推荐保暖裤、保暖睡衣等周边产品，这就是今天的大数据给我们的生活所带来的影响。大数据时代是社会发展的必然结果，是时代进步的产物。大数据给人们的生活和工作带来诸多便利，不但节省了人们的选择时间，也提高了人们的生活乐趣。

大数据现在泛指利用海量数据进行数据分析，数据挖掘等方式提炼有价值的信息。

大数据本身只是指海量数据。但是面对海量数据，我们如何整理，如何转换，如何清洗。因为这些数据来源于个个不同切独立的业务系统，格式不统一。所以大数据在变成有价值的信息之前一定需要做etl和结构化，标准化处理。

面对海量数据我们如何有效组织这些数据，方便用户使用，方便横向扩展，方便历史数据回溯，方便用户高效使用这个时候就需要数据仓库。贴近业务，将数据有效切合理的组织在一起，不用太刻意去考虑磁盘的消耗。

数据整理完了后，如何发现数据的价值，常规的传统的统计分析，这个是定量分析。在一个就是数据挖掘，这个是定性分析。再往上就是机器学习，深度学习，神经网络。

面对数据的处理，数据仓库，数据的价值挖掘这么一个庞大的数据处理工程就需要有监控，异常数据(错误数据和迟到数据)处理系统，任务重启恢复系统等。

以上只是从技术角度描述了什么是大数据。自从移动互联网的兴起，各行各业都积累了海量的数据，所以各行业都有自己的大数据，基于各自行业的特性挖掘其中数据的价值。

我是数据僧，现在依旧还是那个少年。欢迎一起讨论。

“大数据”一词一听，就感觉很大，范围很广。不知道该如何形容它。

听得最多的就是，通过“大数据”计算、通过“大数据”得知、“大数据”显示等等词汇。大数据会不会是通过计算机收集全世界的信息，再经过处理，得到的一些数据代码啥的呢？

我也不知道了，不清楚~

顾名思义，大数据，就是更“大”一点的数据集，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。数据量一上去，对运算能力、处理效率就提出了极大的挑战，一台机器算不了，就要多台机器分开来算，于是就有了“分布式系统”、“云计算”的概念。

数据之中蕴含着事物的发展趋势：

1.基于海量数据，可以帮助人找到所需信息，发现整体规律，所以大数据可以用于搜索引擎、舆情监测、交通调度

2.基于群体数据可以预测个体，所以有了各种推荐系统——比如头条的信息流推荐、抖音的短***推荐、淘宝的商品推荐、朋友圈的广告推荐等。

3.基于历史可以预测未来，所以大数据可以用于预报天气、预测票房、预测股票涨跌。

4.大数据之上，可以喂养出有更好识别能力、认知能力的AI算法，比如语音识别、人脸识别、自然语义理解等

大数据适用于哪些行业？

大数据时代全面来临 大数据安全成为行业关注重点

2021-04-26

大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为***机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。

新思界产业研究中心出具的《2021年全球及中国大数据安全产业深度研究报告》显示，预计全球大数据安全市场规模将从2021年的175亿美元增长到2026年的353亿美元，复合年增长率（C***R）为14.9％。大数据安全市场的增长可以归因于跨行业运营的全球组织对大数据安全解决方案的认识不断提高，投资不断增加。

基于软件划分，数据加密、令牌化和屏蔽细分市场预计将在2020年引领市场

数据加密是一种安全方法，其中信息被编码，并且只有具有正确加密密钥的用户才能访问或解密。加密的数据（也称为密文）对于未经许可进入的个人或实体来说似乎是混乱的或不可读的。令牌化是将敏感数据转换为称为“令牌”的非敏感数据的过程，可以在数据库或内部系统中使用它们而无需将其纳入范围。数据屏蔽是一种数据安全技术，数据副本中***了真实的数据集，但混淆了敏感数据，然后将此数据副本代替真实数据用于测试或培训目的。通过掩盖数据，组织可以公开测试团队或数据库管理员所需的数据，而不会破坏数据或使其脱离合规性。

根据垂直应用领域划分，IT和ITES预计将在2020年引领市场

在北美，欧洲和亚太地区，IT和ITES垂直行业正以前所未有的速度增长。但是，IT和ITES垂直行业也是网络攻击的主要目标，因为IT和ITES公司正在处理大量关键业务数据和员工数据（例如姓名，地址和财务交易）的存储和传输。云计算、物联网设备、BYOD以及移动和Web应用程序的渗透率上升，已扩大了IT和ITES垂直领域的网络攻击的范围。

预计在预测期内，北美地区将占全球最大的市场份额 大多数安全厂商都位于北美，这使得该地区成为新的和先进的安全技术的较早***用者。因此，预计在预测期内，北美将主导大数据安全市场。此外，预计复杂的网络攻击的增加将推动在银行、金融、***和医疗保健等多个垂直领域实施大数据安全性。随着数字支付的流行，基于云的应用程序、物联网、安全生态系统也在广泛使用，使数据安全的保护变得越来越复杂。此外，在新型冠状病毒爆发的时期，全球大量中小型企业通过居家工作的形式办公，个人电脑的低防护模式也使企业数据更容易受到网络攻击而暴露。 全球大数据安全市场当中主要的供应商包括IBM（美国）、Oracle（美国）、Microsoft（美国）、Google（美国）、Amazon Web Services（美国）、Hewlett Packard Enterprise（美国）、Talend（美国）、Micro Focus（英国） 、Check Point（以色列）、FireEye（美国）、Rapid7（美国）、Thales（[_a***_]）和Informatica（美国）。