네트워크 시대의 큰 데이터 및 케이스의 분석에 대 한 이야기

알리바바의 목록, 석사 윤 중국의 부자, 고양이 눈의 끝 없는 내용의 알리바바의 빅 데이터 분석에 대 한 사람을 보고 되었다. 그들의 대부분 사용 깜짝 놀랄만한 발언, 비난 하는 국가 안보에 영향을 미치는 대형 데이터 유출에 지도 하는 외국 목록의 알리바바, 중국의 경제 운영 막대 손실 발생.

많은 고양이 과거에서 친구 상식과 논리는 Alibaba의 "큰 데이터" 결론의 국가 안보에 영향을 주지 않습니다 하지만 큰 데이터 개념의 개념은 상대적으로 작은 결정을 시작 불가능에 의견.

모두 큰 데이터에 대 한 기본적인 이해를 가질 수 있도록이 문서 사용 하는 대용량 데이터의 가장 간단한 언어 설명 희망 합니다. 동시에 많은 수의 다음과 같은 응용 프로그램에 데이터 통계: 즉, 네티즌 사 3의 대용량 데이터 통계 분석을 통해 한국 소송의 영향에 금기.

통계는 통계적 방법에 의해 확률 및 동향 분석 하는 데 사용 됩니다.

때문에 전통적인 방법 자세히 각 터미널 샘플 샘플 수 없습니다, 많은 경제와 사회적인 데이터 샘플링 조사에 의해만 수집할 수 있습니다.

예를 들어 평가 설문 조사. 텔레비전 방송국 그래서 그들은 샘플 했다 각 제품군의 프로그램에 데이터를 얻을 수 있었다.

네트워크 시대에 각 네트워크 서비스 공급자 샘플링 조사를 할 필요는 없습니다 하지만 거 대 한 데이터베이스 설정, 기록 모든 사용자의 동작 특성, 이러한 특성을 사용 하 여 데이터 기반으로. 이러한 데이터 추출, 데이터 정렬, 분석 의미는 대용량 데이터 분석에 대 한 다른 방법으로 큰 데이터입니다.

간단한 예는 큰 데이터 기반 재고 소프트웨어 중 하나를 열면. 모든 관련 인물의 목록에서 각 재고는 아니 생략에서 정확 하 게 기록 됩니다.

알리바바의 큰 데이터 국가 안보에 영향을 미칠 것입니다?

개인적으로, 생각 하 고 큰 데이터를 숨길 수 없습니다. 이유는 다음과 같습니다.

1. 알리바바의 큰 데이터만 제품의 판매 추세를 나타내는 각 제품의 구매 기록 이다.

2. 각 회사의 큰 데이터는 핵심 자산 엔터프라이즈의 어떤 미국 투자자, Alibaba, 큰 데이터를 얻기 위해 미국 국무부 원하는 법원의 승인, 통과, 경우에 또한 필요와 같은 엔터프라이즈는 거부할 수 있는 권리. 미국 국무부는 애플 거부 했다 보복 테러에 대 한 필요성에 대응 하기 위해 사용자 정보에 대 한 반복적으로 요청 했다.

3. 큰 데이터 자체가 숨기려고, 알리바바의 제품 판매는 명확 하 게 명확한 제품 디스플레이 페이지의 각 보기와 같은. 으로 간단한 네트워크로 긴 하 고 프로그래밍 기술, 소프트웨어, 대규모 서버 매트릭스, 수많은 파충류, 정보 추출 및 큰 데이터를 데이터 정렬에 대 한 각 페이지를 공개의 도움으로 작성할 수 있습니다.

예를 들어 예를 들어 고양이 눈의 큰 데이터를 얻을 하려는 경우 있습니다 수 사용 20 m 섬유 약 2 일 동안 광대역 전체 포럼 데이터의 이미지 보존 완료.

4. 만약 중국 정부 믿고 큰 데이터는 미국에 의해 수집 된, 그것은 되돌릴 수 있습니다, 미국 아마존, 페이 스 북에서 정보를 검색 하 고 미국에서 데이터를 추출 교장 수준 크롤러를 추진 하 여, 위에서 언급 한 대로.

다음, 대용량 데이터 분석 사 마 보기 고소 한 한, 한 냉에 미치는 영향을 통해.

그것은 10 월 9에서 볼 수 있습니다, 빨간색 동그라미에서와 같이 미디어에서 리포트 평면 물 처럼, 이전 작은 오 르가 즘의 물결. 한 해는 약간 흥분 느낌이 있습니까?

이 봐, 위의 그림은 10 월 11 일에 9 월 12. 지난 6 개월 동안 큰 데이터를 보려면 차트를 변경 하자.

이 그림에서 수, 사 방지 미디어에 대 한의 영향을 고소.

레드 서클 1 한의 나중 홍보 언론 보도의 기간 것입니다.

레드 원 3 사 미디어 보고서입니다.

그래서, 빨간색 동그라미로 빨간 동그라미 3 언론 보도 보다 2 더 강하게.

레드 원 2는 9 월 11 일 언론 보도, 그 날 무슨 일이 있었는지 한 감기?

다음 그림에 눈:

원래 사 마 보기 검찰 영향 foetuses, 하 하를 태 한의 아내 만큼 좋은 하지 않습니다!

위의 소개 및 응용 프로그램의 예제로 서 대용량 데이터의 분석 이다.

큰 데이터 임의의 마이닝 데이터 우리 적어도 매우 무식 한 행동을 하지, 우리 자신의 비전의 한계를 돌파 하는 것의 인식 할 수 있습니다 좋은 것입니다.

예를 들어 사 마 방지 하는 많은 한 헤이 생각 한 한 고소 가져올 것 이다 치명적인 타격 한 감기.

큰 데이터 우리에 게, 우리의 인식, 고양이 눈에 제한 됩니다 하지만 큰 데이터 세트 전체 인터넷 인터넷 하지만 대부분 미디어 우려 국가 시아버지 아내 건강 foetuses 더 많은.

마찬가지로, 큰 데이터 결정에 도움이 될 수 있으며 다음 증명 하려고 수 있습니다.

상상 하는 흑색 화약의 뇌 잔해의 많은, 같은 한 한에 대 한 대중의 의견의 유령은 압도, 그것은 큰 타격 한. 그리고 사실, 발굴 데이터 한의 고스트를 통해 분석 한 볼 수 있습니다, 그리고 한 한 귀신의 관심 (파란 선)은 항상 이것은 기본적으로 변경 되지 않은 상태로, 높은 않기로 한 한 귀신의 질문의 음성 x 축의 직선 그리고 하지 낮은 것으로이 또한 밝혀이 부분의 한의 음성의 지칠 줄 모르는 "계시" 하지, 고 한의 관심사 그의 움직임에 증가 표시 높고 낮은 변동.

한의 최소 관심, 관심사 색인은 5720, 인덱스는 132, 2.308%의 총 관심사 비율 한 한 귀신의 우려

만약 당신이 한, 또는 한국어 한 중개 회사, 그때 당신은 다음과 같은 결론에 올 것 이다:

1. 한의 유령에 대 한 관심의 속도 2%만

2. 사람 한의 한의 문을 제기 했다 단호한 그리고 영구, 하지만 그들의 의혹 확산 되지 않았다.

다음 당신은 다음 판단과 결정을 만들 것입니다.

1. 당신은 한 한의 문을 제기 하는 사람을 변경할 수 없습니다 그들은 것입니다, 미래 한 한 고스트를 준수 합니다.

2. 위의 인구 더 될 수 없는 것 보다.

3. 당신은 변경 하려고 하면, 당신의 시도의 비용 이익에 비례 하지 않기 때문에 필요가 없습니다.

4. 가장 좋은 방법은 이렇게 그들, 그들은 단지 2%를 차지 하 고 별로 어떤 스타의 안티 팬 때문에 질문을.

원본 링크: http://club.kdnet.net/dispbbs.asp?id=10423842&boardid=1