联想大数据

学习大数据联想小新pro14和戴尔灵越哪款好用？

根据我的观点，戴尔灵越是更好的选择。
戴尔灵越是一款性能强大的笔记本电脑，它配备了高性能的处理器和大容量的内存，可以更好地满足大数据学习的需求。
它的配置和性能使得处理大量数据变得更加高效和流畅。
此外，戴尔灵越还具有较长的电池续航时间，可以支持长时间的学习和工作。
相比之下，联想小新pro14的性能和配置相对较低。
虽然它也可以完成大数据学习的任务，但可能会在处理大规模数据时出现卡顿或运行速度较慢的情况。
此外，它的电池续航时间相对较短，可能需要频繁充电。
因此，对于学习大数据来说，选择戴尔灵越是更好的选择。
它的高性能和大容量内存可以更好地满足大数据处理的需求，同时具有较长的电池续航时间，为学习提供更好的体验。

大数据的含义和作用是什么？

而大数据对于个人的意义就是：个人与信息的强结合，个人自带可信的信息。

就拿健康码来说，为什么绿码就能放行？为什么各个检查口看到绿码就放行？因为绿码 是携带了个人安全的健康信息，表示这个人是低风险的。

换句话说，健康码是个人信息的一部分，而且是可信的。

健康码的存在，是基于大数据的。我们人会休息，但是手机不会休息，于是我们的位置信息随时随地被记录下来，形成一个个人的行动路径。我们有没有经过高风险地区，甚至可以划分到社区和小区。通过收集类似的个人大量数据，最终形成了一个绿色的健康码。以证明我们是安全的，我们没有携带病毒。

大数据就是大量的数据，就是来自互联网的庞大的数据。

大数据往往与数据挖掘分不开，在庞大的数据寻找里面的规律或挖掘其中有用的数据，为下一步的二次开发做准备，从而实现更进一步的发展。

先解释大数据。

大数据是指大数据集，以前由于储存介质的限制，无法储存大量数据，每一个数据都是经过尽挑细选的，在保留了重要数据的同时也会丢失一些次要数据。

随着网速的增加，储存介质的低成本化，通过获取、存储，随着数据数量越来越多，我们能分析的数据也就越来越多。

我简单做个模型来解释大数据搜集和应用的过程。

如我要分析疫情期间世界人民对于韩国疫情的看法和态度，怎么办？

以前的方法就是问卷调查，选择几个人发几张问卷，然后分析，时间慢，样本量不足，都有很强的局限性，那么有了大数据呢？

首先用爬虫技术（搜集阶段）对社交媒体，如今日头条、微博等进行大规模的数据下载，仅仅这一下我就可以搜集到几百万条数据。

但因为搜集到的数据他没有逻辑性，他不是结构化数据：即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据，国籍：中华人民共和国，民族：汉，性别：男，这都叫结构化数据。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的四大特征。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析；大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。