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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，同時也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。
首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)是一系列圍繞數(shù)據(jù)價值化的技術(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)、云計算技術(shù)、邊緣計算技術(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)鏈的分布來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)是從數(shù)據(jù)采集技術(shù)開始的，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)，比較常見的數(shù)據(jù)采集方式就是通常“爬蟲”等方式來實現(xiàn)，另外涉及到數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，重點在于Sql語言的學習和掌握。
數(shù)據(jù)分析是目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點，數(shù)據(jù)分析技術(shù)有兩種常見的方式，分別是機器學習方式和統(tǒng)計學方式，不論采用哪種方式都需要具備一定的數(shù)學基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)。以機器學習方式為例，首先要掌握常見的機器學習算法，包括決策樹、k-mean、SVM、Apriori、EM、PageRank、kNN、樸素貝葉斯等，接下來需要通過編程語言完成算法實現(xiàn)，目前Python語言在機器學習領(lǐng)域有廣泛的使用。
通過Python語言來進行數(shù)據(jù)分析需要掌握一些比較常見的庫，包括Numpy、Scipy、Matplotlib（用于結(jié)果呈現(xiàn)）、pandas等。Python語言借助于大量的庫能夠為數(shù)據(jù)分析人員節(jié)省大量的時間，而且調(diào)整起來也比較方便。目前大數(shù)據(jù)比較常見的落地應(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)具有高度的機密性，所以通常對于數(shù)據(jù)的應(yīng)用邊界有嚴格的要求，此時就需要采用云計算和邊緣計算相結(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，相信未來大數(shù)據(jù)技術(shù)體系會越來越龐大，相關(guān)的研究方向也會越來越多。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(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，相信一定會有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題，或者考研方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！
我認為大數(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、ipad、智能手表、智能電器.... 包括我們?nèi)艘彩菙?shù)據(jù)的來源，社會就可以比喻成一個超大的數(shù)據(jù)庫，我們每個人都是這個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)來源，每天幾點起床、吃飯、運動等等都是數(shù)據(jù)。 只不過數(shù)據(jù)歸數(shù)據(jù)，如果用不起來這些數(shù)據(jù)，那這么多數(shù)據(jù)就沒有用
關(guān)于大數(shù)據(jù)，只需要了解這幾點。
第一：什么是大數(shù)據(jù)
簡而言之，大數(shù)據(jù)是指大數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集經(jīng)過計算分析可以用于揭示某個方面相關(guān)的模式和趨勢。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)無處不在，隨著時間的推移，一個簡單的Google搜索就能夠找到幾乎所有的數(shù)據(jù)存儲庫。里面不知道有多少數(shù)據(jù)可用于訪問和分析。我現(xiàn)在這里提供一個可供學習的數(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、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「資料科學家」(data scientist)是近年來商業(yè)界的熱門關(guān)鍵字。不過，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 : 美國顧問機構(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。瑞斯納認為，經(jīng)理人應(yīng)該親自經(jīng)手資料，以達到迅速決策與提高生產(chǎn)力的目標。
商業(yè)智慧可分析過去發(fā)生什么事，以及為什么會發(fā)生這件事，像是利用統(tǒng)計學回歸分析，從Ａ產(chǎn)品過去一年的銷量結(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)測未來將發(fā)生什么事。例如，電商可即時監(jiān)控銷售情況，預(yù)測顧客回購周期。
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提出了數(shù)據(jù)的5 大價值：
到此，以上就是小編對于mongodb設(shè)置過期時間自動刪除的問題就介紹到這了，希望這1點解答對大家有用。
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