大数据的不确定性指的是什么?
1、不确定性数据的产生原因比较复杂。可能是原始数据本来就不准确或是采用了粗粒度的数据集合，也可能是原始数据是为了满足特殊应用目的或是经过处理缺失值或者数据集成而生成的。
2、早在100年前物理学家海森堡就提出了的测不准原理。海森堡的测不准原理从理论上揭示了这个世界最深处的那种不确定性，这种不确定，不是因为我们的工具本身的局限而导致的不确定，而是世界本身的不确定性。在人类社会里头不确定性，比物理世界更加的明显。
3、四是不确定性：数据的真实性存在不确定性，可能因数据不完整、不一致、时间差或人为作假等因素导致决策失误。随着大数据技术的发展，这些特性使得处理和分析海量数据成为可能，同时也带来了新的挑战，如数据安全与隐私保护等问题。
4、其次，不确定性指的是未来的发展和结果难以预测和确定。在VUCA时代，信息不对称、市场波动、市场风险等因素使得决策和规划更加困难。企业很难准确预测未来市场的需求和竞争对手的策略，因此需要在不确定的环境中寻找机会并规避风险。这种不确定性要求企业和组织具备灵活性和创新性，以应对未知的挑战。
5、数据源的不确定性：大数据时代的数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、在线平台等多种渠道，而这些数据源的可靠性和真实性并不总是可信的。需要进行数据源的筛选和验证，排除虚假、失实或潜在误导性的信息。数据质量的不确定性：海量的数据可能存在着错误、噪音和不完整的问题。
6、大数据来源于类型多元化，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式，如网络日志、视频、图片、位置信息等。④真伪难辨。大数据存在较大的不确定性，如数据的噪声、缺失、不一致性、歧义等，且这种不确定性无时不在。⑤价值巨大。
大数据是什么意思p?
1、网络大数据是一种信息收集和处理的技术，它利用互联网广泛搜集用户的各类数据，包括但不限于消费行为、个人信息、上网习惯等。起初，网络大数据旨在通过全面的数据分析，帮助企业更准确地理解消费者的真实需求，从而提供更加个性化和贴心的产品或服务，提升用户体验。
2、大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。以下是关于大数据的详细解释：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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
3、大数据是指涉及海量信息的数据集，其规模、类型和处理速度远远超出了传统数据处理技术的能力范围。对大数据概念的理解：大数据是一个涉及数据规模、处理技术和应用领域的综合性概念。
4、大数据通俗来讲，指的是在常规软件工具一定时间内无法处理或分析的数据集。下面为您 大数据的基本概念 大数据是指那些规模巨大、复杂多变、增长迅速的数据集合。这些数据不仅包括传统的结构化数据，如数字、文字等，还包括来自社交媒体、物联网设备、视频等产生的非结构化数据。
5、大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它具有以下特点和意义： 海量数据规模：大数据包含的信息量巨大，远远超出了传统数据库软件工具的处理能力范围。 高增长率和多样化：大数据不仅数量庞大，而且数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，且数据量快速增长。
大数据与不确定性
这个世界不管是大数据技术如何的发达，人类都没办法穷尽这个世界的不确定性、模糊性、易变性和复杂性。大数据，它是力图接近天算的那种人算，但是它毕竟是人算不是天算，这就是俗话说的：人算不如天算。
大数据是指数据量大到传统数据处理方式难以处理的、具有高复杂性和高不确定性的数据集合。它具有以下几个关键特征：数据量大：大数据的首要特征就是数据量巨大，远远超出了传统数据处理工具和能力所能处理的范围。
不确定性数据的产生原因比较复杂。可能是原始数据本来就不准确或是采用了粗粒度的数据集合，也可能是原始数据是为了满足特殊应用目的或是经过处理缺失值或者数据集成而生成的。
大数据具有四个显著特点：一是巨量性：数据量巨大，通常以TB到EB为单位，增长速度呈几何级数。二是实时性：数据变化快速，反应时间极短，通常在几秒甚至万分之一秒内完成更新。三是多样性：数据类型多样，包括结构化、非结构化、纯文本和多媒体等多种形式，且格式各异。
分析资源调度问题：大数据产生的时间点，数据量都是很难计算的，这就是大数据的一大特点，不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制，对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外，如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。
大数据来源于类型多元化，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式，如网络日志、视频、图片、位置信息等。④真伪难辨。大数据存在较大的不确定性，如数据的噪声、缺失、不一致性、歧义等，且这种不确定性无时不在。⑤价值巨大。
大数据什么大类
1、考研选择大数据专业时，多数情况下应归入工学类。大数据专业核心内容包括数据分析、数据挖掘及机器学习等技术领域，这些技术的应用更倾向于工程实践，因此被归类于工学类。在学习大数据专业期间，学生不仅需要掌握丰富的理论知识，还需要大量参与实践和项目，这正是工学类专业所重视的实践环节。
2、大数据属于计算机一类的专业类别。关于大数据的介绍如下：大数据（big data），或称巨量资料，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。
3、大数据属于计算机的专业类别。数据科学与大数据技术属于计算机类别。是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。
4、大数据专业一般属于工学类中的计算机类专业大类。以下是关于大数据专业所属大类的一些详细解释：专业定位 学科门类：大数据专业通常被归类在工学这一学科门类下。
5、大数据技术主要包括数据的存储与处理技术，如数据仓储技术与Hadoop；大数据查询与分析技术，包括交互式分析和SQLonhadoop；以及大数据执行与应用技术，特别关注机器学习与数据挖掘的进展。大数据具有四个显著特点：一是巨量性：数据量巨大，通常以TB到EB为单位，增长速度呈几何级数。
GIS中时空大数据的特点
GIS空间大数据的特点如下：①立即巨大。数据规模大，超过以往研究的数据规模，甚至超过当前研究人员所能掌控的数据规模。②速度快。大数据产生速度快，基于大量的只能终端设备及互联网，每分每秒都在产生并传播海量的数据信息。③类别多样。
针对智慧城市建设中的数据管理问题，利用hbase分布式数据库的列存储模型特点，设计了一种基于HBase的GIS数据管理系统，实现了对矢量空间数据与栅格数据的高效存储、索引与检索。
云计算技术提供分布式计算能力，实现数据的有效存储和处理，具备高度虚拟化、动态可扩展等特性。云计算服务包括SaaS、PaaS和IaaS，支撑城市数据处理和分析。时空大数据技术建立统一的时空基准，汇集各类数据进行时空化操作与分析，优化政策执行，支持多类型、动态化时空大数据在城市智能模型中的应用。
空间数据体包括地理场景和地理实体，物联感知数据包括自然资源实时感知数据、城市物联网感知数据、互联网在线抓取数据等，支撑环境包括数据获取处理、建库管理和应用服务系统，以及支撑系统的软硬件基础设施。实景三维建设内容与等级分为地形级、城市级和部件级。
NoSQL数据库已成为大数据时代的新型数据管理方案，能够高效存储和访问城市时空大数据。实时GIS的时空数据模型具备高效管理动态地理数据、实时观测数据等能力。通过时空模式、聚类、分类、异常检测等技术，城市时空大数据挖掘能够发现交通、地质灾害、犯罪、流行疾病等规律，实现智能、高效的数据分析。
MapGIS K9凭借其独特的技术特点，展现了强大的功能性能。首先，它采用新一代的面向服务的悬浮倒挂式架构，简化了集成与管理，提升了系统维护性和可扩展性，数据与功能共享更为高效。这种服务架构设计降低了程序开发的复杂度，显著提升了开发效率。
本文来自作者[金生]投稿，不代表域帮网立场，如若转载，请注明出处：http://www.yubangwang.com/1266.html
评论列表（4条）
我是域帮网的签约作者“金生”！
希望本篇文章《大数据中不确定数据（大数据中不确定数据是什么）》能对你有所帮助！
本站[域帮网]内容主要涵盖：鱼泽号
本文概览：大数据的不确定性指的是什么?1、不确定性数据的产生原因比较复杂。可能是原始数据本来就不准确或是采用了粗粒度的数据集...