大數據演算法

㈠ 大數據演算法 的原理是什麼 是誰發明的 是怎麼發明的

大數據是一個很廣的概念
並沒有大數據演算法這種東西
大數據是指數據量激增以後面臨的一系列難題和場景
具體到實際應用 那就要具體看了
你可能想問 原來一個演算法 在大數據場景下 變成什麼樣了， 其實這是分布式演算法的問題，很多時候都不是某個人發明 而是工程問題

㈡ 多大的數據才算「大數據」

什麼是大數據？
列舉三個常用的大數據定義:
(1)具有較強決策、洞察和流程優化能力的海量、高增長、多樣化的信息資產需要新的處理模式。
——Gartner
(2)海量數據量、快速數據流和動態數據速度、多樣的數據類型和巨大的數據價值。
—— IDC
(3)或者是海量數據、海量數據、大數據，是指所涉及的數據太大，無法在合理的時間內被截取、管理、處理、整理成人類可以解讀的信息。
—— Wiki
大數據的其他定義也差不多，可以用幾個關鍵詞來定義大數據。
首先是「大尺度」，可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列中積累大量數據，二是對數據進行深度提煉。
其次，「多樣化」可以是不同的數據格式，比如文字、圖片、視頻等。，可以是不同的數據類別，如人口數據、經濟數據等。，也可以有不同的數據源，如互聯網和感測器等。
第三，「動態」。數據是不斷變化的，它可以隨著時間迅速增加大量的數據，也可以是在空間不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞定義了大數據的形象。
但是，需要一個關鍵能力，就是「處理速度快」。如果有這樣的大規模、多樣化、動態的數據，但是需要很長時間的處理和分析，那就不叫大數據。從另一個角度來說，要實現這些數據的快速處理，肯定沒有辦法手工實現，所以需要藉助機器來實現。

㈢ 求大數據分析技術

目前，大數據領域每年都會涌現出大量新的技術，成為大數據獲取、存儲、處理分析或可視化的有效手段。大數據技術能夠將大規模數據中隱藏的信息和知識挖掘出來，為人類社會經濟活動提供依據，提高各個領域的運行效率，甚至整個社會經濟的集約化程度。

01 大數據生命周期

㈣ 大數據計算方式有哪些

視化分析 不管是對數據分析專家還是普通用戶,數據可視化是數據分析工具最基本的要求.可視化可以直觀的展示數據。大數據計算方式有流式計算，分布式計算，典型系統hadoop cloudra。

㈤ 大數據常用演算法有哪些

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㈥ 演算法和大數據演算法哪個好

計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及演算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的演算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決於建模是否合理，各種演算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對於建模和演算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有演算法A 和演算法B。在小量數據中運行時，演算法A的結果明顯優於演算法B。

㈦ 需要掌握哪些大數據演算法

數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。

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㈧ 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。

1，大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產

2，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(8)大數據演算法擴展閱讀：

大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

大數據的趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：網路-大數據網路-雲數據

㈨ 求一種大數據分析的演算法

//群體數據的排序與查找 //1.直接插入排序的演算法實現： void InsertSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; for(i=1;i/遍歷整個序列 { temp=arrForSort[i]; for(j=i;j>0&&temp<arrForSort[j-1];j--) //將第i個元素插入到合適的位置 arrForSort[j]=arrForSort[j-1]; arrForSort[j]=temp; } } //2.直接選擇排序的演算法實現： void SelectSort(int arrForSort[],int nLength) { int min,temp, i,j; for(i=0;i<nLength-1;i++) { min=i; for(j=i+1;j<nLength;j++) //選出具有最小值的元素的下標標號 if(arrForSort[j]/第i個元素與具有最小值的元素進行交換 arrForSort[i]=arrForSort[min]; arrForSort[min]=temp; } } //3.起泡法排序的演算法實現： void BubbleSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; i=nLength-1; while(i>0) { for(j=0;j<i;j++) //1次起泡的過程 { if(arrForSort[j+1]/逆序交換 {temp=arrForSort[j+1]; arrForSort[j+1]=arrForSort[j]; arrForSort[j]=temp;} } i--; //准備下一次起泡序列的長度 } } //4.希爾排序的演算法實現： void ShellSort(int arrForSort[],int nLength) { int k,j,i,temp; k=nLength/2; //設置初始子序列的間隔 while(k>0) { for(j=k;j/子序列的插入排序 { temp=arrForSort[j];i=j-k; while((i>=0)&&(arrForSort[i]>temp)) { arrForSort[i+k]=arrForSort[i];i=i-k; } arrForSort[i+k]=temp; } k=k/2; //重新設置子序列的間隔 } return; } //5.順序查找的實現 int SequenceSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int i; for(i=0;i<nLength;i++) //遍歷整個序列 if(arrForSearch[i]==nKey) return i; return -1; } //6.折半查找的演算法實現 int MiddleSearch(int arrForSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int mid,top,bottom; bottom=0; //設置首末元素下標 top=nLength-1; while(bottom/取序列中間元素下標 if(arrForSearch[mid]==nKey) return mid; //如果找到該元素，返回其下標 else if(arrForSearch[mid]>nKey) top=mid-1; //在前半個序列中繼續查找 else bottom=mid+1; } return -1; }