传统数据采集和大数据数据的区别

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  爱武汉痛武汉 2018-07-26 00:00:00

  传统数据依赖于算法模型得出接近于现实的结论，算法反客为主成为决定成败的关键。大数据则不一样，即便没有足够jing准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到结论，这也是为什么大数据会被成为信息时代的资源财富原因。 大数据可以根据人们在互联网上留下的多维信息给用户画像，勾勒出目标用户的性格特征。从而实现大数据营销。现在市场上很多数据采集工具，像老牌的火车头啊，八爪鱼啊，集搜客啊，都很不错。 火车采集器功能比较全，适合绝大多数网页采集

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  pqj000 2017-11-27 00:00:00

  传统数据和大数据的区别 diyi、计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到jing准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到Z好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而，大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说，假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果；然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身（而不是研究数据所使用的算法和模型）保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏jing准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。 第二、当数据足够多的时候，不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。 例如，Google 在帮助用户翻译时，并不是设定各种语法和翻译规则。而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。Google检查所有用户的写作习惯，将Z常用、出现频率Z高的翻译方式推荐给用户。在这一过程中，计算机可以并不了解问题的逻辑，但是当用户行为的记录数据越来越多时，计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下，提供Z为可靠的结果。可见，海量数据和处理这些数据的分析工具，为理解世界提供了一条完整的新途径。 第三、由于能够处理多种数据结构，大数据能够在Z大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。 在大数据领域发展较早也做的比较好的算是八爪鱼采集器了。

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