博科园-科学科普：就在十年前，我们现在看到的大数据资源之间的联系是不可想象的。利用这些工具和应用的时机已经成熟，不仅适用于植物，而且适用于所有生物群体。几个世纪以来，自然 历史 博物馆收集了数十亿个标本及其相关数据，其中大部分现在可以在网上找到。远程传感器和无人机等新技术使科学家能够监测植物和动物，并实时传输数据。公民科学家通过记录和报告他们通过数字工具(如iNaturalist)的观察结果来贡献生物数据。这些数据资源为科学家和自然资源保护者提供了关于地球上生命的过去、现在和未来的丰富信息。随着这些数据库的发展，不仅需要分析而且需要连接大量数据集的计算工具也越来越多。
由于数据库的发展，以前专注于少数物种或单一植物群落的研究现在可以扩展到全球水平，例如存储DNA序列的GenBank数据库、佛罗里达大学(University of florida)领导的数字化美国自然 历史 馆藏的iDigBio数据库，以及物种位置信息存储库——全球生物多样性信息设施(global persity Information Facility)。内华达大学雷诺分校(University of Nevada-Reno)生物系助理教授、联合首席作者朱莉·艾伦(Julie Allen)说：这些资源对广泛的使用者来说可能是有价值的，从寻求植物进化和生态学基本见解的科学家，到寻找最需要保护的地区的土地管理者和决策者。如果地球上的植物生命是一个病人，小规模的研究可能会检查植物等效的感冒疮或向内生长的趾甲。
利用大数据，科学家可以更清楚地了解全球植物的整体 健康 状况，做出及时的诊断，制定正确的治疗方案，这样的计划是迫切需要的。前佛罗里达博物馆博士后研究员、佛罗里达大学博士研究生艾伦说：我们正处于一个令人兴奋和恐惧的时代，可以获得的空前数量的数据与全球生物多样性面临的威胁，如栖息地丧失和气候变化，交织在一起。了解那些塑造我们世界的过程——植物是如何生长的，它们现在在哪里，为什么会生长——可以帮助我们了解它们如何应对未来的变化。为什么跟踪这些区域和全球变化如此重要？
该研究报告的共同作者、博物馆研究员莱恩·福克说：没有植物我们就无法生存，许多群体在开花植物的阴影下进化。随着这些植物的传播和多样化，蚂蚁、甲虫、蕨类植物和其他生物也在传播和多样化。它们是我们今天在地球上看到的生物多样性的基础。除了使用和种植植物数据资源，作者希望科学界能够解决使用生物大数据仍然存在的最困难障碍之一：使数据库能够顺利地相互协作。这仍然是一个巨大的限制，每个系统中的数据通常以完全不同的方式收集，将这些集成起来以无缝连接是一个重大挑战。
什么是大数据？它有哪四个基本特征大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等 *** 作，变为结构数据。
4.
价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。
大数据具有如下哪些特征
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，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。
大数据具备以下4个特点：
一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据有什么特点呢?
大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
大数据具有哪些特征.2fen
大数据变现为：1、数据量大；2、速度快；3、类型多；4、价值；5、真实性。
分析的方面：1. 可视化分析；2. 数据挖掘算法；3. 预测性分析能力；4. 语义引擎；5. 数据质量和数据管理；6.数据存储，数据仓库。
大数据具有哪些特征 公需
大数据整合，让我们的生活更加的方便快捷，比比鲸就是很好的例子。
大数据的三大特点
大数据的三大特点：
首先，“海量数据”最大限度解决了人类主观世界与客观世界之间的信息不对称性难题。
其次，“相关分析”突破了传统简单的因果分析方法，并利用数据一致性法多方验证。
最后，“瞬间互动”节约了巨大的社会创新的试错成本。
大数据具有如下哪些特征
大数据变现为：1、数据量大；2、速度快；3、类型多；4、价值；5、真实性。
分析的方面：1. 可视化分析；2. 数据挖掘算法；3. 预测性分析能力；4. 语义引擎；5. 数据质量和数据管理；6.数据存储，数据仓库。
大数据具有哪些特征.公需
大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如 通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
大数据的特点主要有什么？
大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
大数据的特点：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量
6、复杂性（plexity）：数据量巨大，来源多渠道
大数据的意义：
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。
大数据时代有哪些主要特点
产生的数据将会越来越多，需要专门技术的人去管理和分析，挖掘出有价值的数据，会有越来越多的行业去利用大数据助其发展，大数据共享到底会不会发生呢？可能人们的隐私会越来越难了吧。大数据培训柠檬学院。
大数据的5V 特性包括：Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value（低价值密度），Veracity（真实）。
Volume(大量)：包括采集，存储，管理，分析的数据量很大，超出了传统数据库软件工具能力范围的海量数据集合。其计量单位至少是P（千T），E（百万T）或Z（十亿T）。
Velocity(高速)：数据增长速度快，要求实时分析与数据处理及丢弃，而非事后批处理。这是大数据区别于传统数据挖掘的地方。
Variety（多样）：数据种类和来源多样性，包括不同种类的数据，比如文本图像音频视频定位等，以及各种结构化，半结构化，非结构化数据，不连贯的语义或句意。据调查，企业数据中80% 为非结构化数据。这对数据处理能力提出了更高的要求。集合了数学，心理学，神经生理学与生物学的机器学习在数据挖掘，自然语言处理，搜索引擎，医学诊断方面不断寻求突破。以期将人脑的智慧与机器的威力相结合，勾划一片混沌之中的清明。
Value(低价值密度)：海量信息中的价值密度相对较低，如何在大数据中条分缕析披沙拣金，进行分析预测，找到数据的意义和价值所在，是机器学习和人工智能努力的方向。单位数据的价值低，如同蚂蚁，但聚合后的大数据却是蚁兵，战斗力惊人。
Veracity（真实性) : 指大数据的质量，大数据的内容是与真实世界息息相关的，真实不一定代表准确，但一定不是虚假数据，这也是数据分析的基础。基于真实的交易与行为产生的数据，才有意义，如何Mock数据，是一个话题。如何识别造假数据，更是值得研究的领域。
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