大学生应如何应对大数据时代

1. 大学生应如何应对大数据时代

亲亲，非常荣幸为您解答[开心][开心]大学生应应对大数据时代的方法：一、立足当下：当前学习模式概述学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种：第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师唯书本”，缺乏学习主动性。[打call][打call]在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。[大红花][大红花][大红花]二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生能力和素质有更高的求。[鲜花][鲜花]【摘要】
大学生应如何应对大数据时代【提问】
嗯的【提问】
亲亲，非常荣幸为您解答[开心][开心]大学生应应对大数据时代的方法：一、立足当下：当前学习模式概述学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种：第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师唯书本”，缺乏学习主动性。[打call][打call]在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。[大红花][大红花][大红花]二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生能力和素质有更高的求。[鲜花][鲜花]【回答】
这不就是网上复制的嘛【提问】
亲亲，您需要原创吗【回答】
亲亲，拓展资料在这哦[大红花][大红花][大红花]：大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。[大红花][大红花][大红花]对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。[大红花][大红花][大红花]麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、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的数据集合，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四大特征。[打call][打call]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”。[鲜花][鲜花]【回答】

2. 大学生如何看待大数据的弊端

我们充分享受大数据给我们生活带来的便利，另一方面我们却对越来越不安全的信息环境感到担忧。事实上，我们的个人信息是否保持安全，主动权并不在于我们，在于为我们提供服务的商家，会将数据运用到什么地方，运用到什么程度。

由于信息技术的发展和用户线上活动的常态化，互联网平台上每天都会产生大量的数据，对互联网公司而言，庞大、复杂的数据无法直接应用，最理想的状态是对数据进行“清洗”，通过分析产生用户行为特征，利用这些用户行为特征调整商业策略，对产品、服务进行优化。

以上述的雨季与内裤为例，通过对大量数据的分析，电商平台得出结论，雨季内裤的销量会更好，在雨季即将到来的时候，平台可能会储备更多内裤，然后通过精准推荐或者优惠促销手段，吸引更多有需求的人前来下单。

这种用户行为特征分析，并不涉及具体用户的个人信息，对个人信息安全几乎不存在侵害，是大数据利用中最为理想的情况，也是互联网公司所乐意对外分享的案例。

但实际上，很多互联网公司的野心并不仅于此。对他们来说，用户行为特征分析只是大数据应用的基础手段，实际运用有效，营销精准程度不够高，无法帮助他们在激烈地市场竞争中胜出。他们需要大数据帮助他们实现更为精准的用户触达，这就是他们常提到的用户个人画像。

用户个人画像，但从字面上理解，就是实现对用户个人的精准分析，进而提供定制化服务，达到精准营销的方式。但要实现用户个人画像，就必须掌握用户更多维度的数据。为解决这个问题，互联网公司的通常做法是收集用户的个人信息，包括相关APP下载时要求用户开通的各项权限，以及用户注册时提供的有效信息。

通过要求用户开通的权限，互联网公司可自由读取用户手机的各类信息，包括通讯联系人、通讯记录，甚至照片、音视频以及手机桌面上的其他APP类型等。这导致用户个人信息安全无法得到有效保护，近年来监管部门对于APP过多获取用户信息也进行多次打击，但还是无法完全遏制此类行为的发生。

3. 你对大数据有哪些认识？

这些年大数据成了香饽饽，每个人都在谈论大数据，但是他们真的懂大数据么？我觉得并不是。 
很多人看来，大数据其实就数据量级很大，毕竟名字就是这么起的。但，大数据真的只是这样吗？
如果要说大数据的话，就不得不提出IBM公司的5V理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。

1、Volume（大量）
这个特点也是被人们所熟知的，现在是大数据时代，每天产生的数据都是极其恐怖的，之前的MB,GB已经远远不足以描述当下的数据量，甚至只能使用ZB这种超大的数据单位来进行描述了。而处理大数据，相应的也必须使用分布式运算才可以实现。 

2、Velocity（高速）
海量数据需要足够的储存空间，但处理速度也必须要很快，不然用户的使用体验将会极大受到打击，很难想象百度搜索在用户搜索关键词之后，1分钟才出现结果。如果大数据处理速度不快，这个事情还真会是个现实，甚至有过之而无不及。 

3、Variety（多样性）
所谓的大数据，并不是我们传统的结构化数据，更应该说，大数据的爆炸增长，其实是来源于非传统的非结构化数据，也就是音频、视频、图片、地理位置等。这些数据区别于传统的二维结构，对数据处理的要求更高，也是大数据时代急需解决的问题。

4、Value（价值）
海量的数据是不是就代表着海量的价值，并不如此。相反，数据价值密度在大数据时代反而变得更低，用大浪淘沙来形容并不为过。那该如何进行高效的价值挖掘呢？这就需要使用当下的机器算法来解决了，譬如特征提取，聚类算法，分类，譬如自动识别人脸，对人来说很简单的事，对机器却很复杂。 

5、Veracity（真实性）
上面四点，个人认为还不是最重要的，最重要的应该是真实性，也就是数据的质量。质量的好坏，直接保证了最终大数据输出的截止是否真实可靠。很多人会觉得大数据就一定会是真实的，并不如此，拿广告领域而言，作弊流量现象随处可见。因此，大数据一定会是真实的，并不如此。

4. 你对大数据有哪些认识

　"大数据"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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

5. 对大数据的理解

数据科学与大数据技术：大数据时代怎么理解呢？

6. 谈谈对大数据的理解和认识！

随着大数据的概念提出，越来越多的人，开始关注数据，注重数据带来的巨大的价值。大家谈论的也都是与大数据相关的专业话题了，无论是商业BI，还是阿里云。都是越来越多的行业内部人员乃至关注大数据的看客的讨论热点了。
  
  
  大数据的鼻祖又是什么呢？ 
  
 大数据现实体现最初是人口普查，最早是在美国，10年为一个周期做一次人口普查工作，第一次，在1880年用了8年做完，到1890年，人口继续增长，经过科学的预测，如果还是按照老方法去做，需用13年做完，这显然跟不上时代的要求。所以人们开始从记录，采集，整理，分析等多个领域寻求加快数据分析的速度，大数据的概念也慢慢被提出。
  
  大数据在我们现在生活有哪些体现？ 
  
 现如今，大数据体现最多的可能是社交网络之中了比如：facebook，微信等网络社交平台。其中也不乏实际应用的例子。
  
 微信几乎每个人都有，但微信的朋友圈可以向定向的人群发送指定的广告，还可以选择地区，可以选择性别，年纪分类，教育程度分类，给所有用户进行初步分类之后，再是根据你朋友圈的发文或者交流信息进行提取分析，进一步给每个客户贴上独特的标签，最后把相关信息给到销售部门，进行精准营销。
  
 如今还有绝大多数的公司对于大数据渴望又不知道如何下手，其中大致包括两个方面。
  
 1、想做数据分析，但是之前没有相关的数据意识，基础数据丢失或从未搜集，或者数据孤岛严重，行业数据相对独立而难以共享。
  
 2、数据产生的体量大，维度高，提取难度大。例如某个知名商业银行的信用卡部门，每天收集大量的个人客户的多维度信息，面对大量信心无法价值化，因为涉及个人隐私和安全，数据不可买卖，又不知道如何内部进行分析促进其他相关业务增长。
  
 此外，在整个企业的运作过程还可以分为交易数据和交互数据。
  
 农夫山泉，几年前销量并不如今，当时他们基本上只掌握了大量的交易的数据，通过分析得出，农夫山泉的利润始终上不来，是因为运输成本很高，如何降低运输成本成为问题的关键点，交互数据的需求成为至关重要的一环，所以决定，每个采集人员每天到10至20个销售点，取收集大量的交互数据，其中包括水的位置，排列形状，天气，优惠活动，市场反馈等一系列交互数据，一个月一个人收集的信息量大约3个TB，继而委托sap公司进行分析开发出物流成本控制处理系统，从而进行运输预测，运输安排和中转站的一系列重新部署，最终直接降低运输成本，提高了运输效果，终于坐到饮用水市场第一的位置。
  
 通过今天的介绍，希望给大家一些对于大数据的基本认识，也希望大家一同关注大数据发展，共同分享大数据带来的惊喜。如果您还存在疑惑或是想要了解更多，欢迎关注西线学院。

7. 大数据知识对非大数据专业的学生有什么意义

大量，高速，多样，价值具体体现：第一，大量。衡量单位PB级别，存储内容多。第二，高速。大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。第三，多样。数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。第四，价值。大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据可以应用在哪些方面1、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。2、智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。3、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)。AR增强现实(AugmentedReality)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。4、区块链。区块链是一个分布式的共享账本和数据库。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。5、语音识别。其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。

8. 在大数据时代,大学生应该具备什么样的大数据思维？

在大数据时代，大学生应该具备的大数据思维如下：
1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。
2、唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。
3、不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。
大数据时代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。
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”。

扩展资料：
大数据思维的其他介绍：
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
另外，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
参考资料来源：百度百科-大数据时代（IT行业术语）
参考资料来源：百度百科-大数据（IT行业术语）