大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考
和ZB来计数。例如：1立方毫米电子显微镜重建出的大脑突触网络的图像数据就超过1PB。⑵ 模态繁多、异构（Variety）——大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，包括互联网上的各种网页、图片、音频、视频、文档、报表，以及搜索引擎中输入的关键词、社交网络中的留言、喜好和各种传感器自动收集的监控结果等等。⑶ 生成快速（Velocity）——大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，同时，数据自身的状态与价值也往往随时空变化而发生演变，数据的涌现特征明显。⑷ 价值巨大（Value）——数据显性或隐性的网络化存在使得数据之间的复杂关联无所不在，将对信息科学、社会科学、网络科学、系统科学、心理学、经济学等诸多领域的研究和应用起到革命性的作用，价值巨大[2]。Gartner、IBM和牛津大学2012年联合发布的关于大数据的研究报告指出：交易数据、记录数据、事件和电子邮件是四大主要数据；数据
<<上一页 下一页>>
广州市越秀区图书馆版权所有。
联系电话：020-87673002
本站访问人数：