关注算法的准确性：深入了解大数据分析算法，选择准确性较高的算法进行数据分析

admin 2024-09-26 2 0

在大数据分析中，算法的准确性至关重要。选择准确性较高的算法可以确保分析结果的可靠性和有效性。本文将深入探讨大数据分析算法，并提供选择准确算法的指南。

大数据分析算法类型

大数据分析算法有多种类型，每种类型都有自己独特的优势和劣势。以下是最常见的算法类型：

预测算法：用于预测未来事件或趋势，例如回归、分类和时间序列分析。
聚类算法：用于将数据点分组为具有相似特性的组，例如 k 均值和层次聚类。
关联算法：用于识别数据中的模式和关系，例如关联规则挖掘和协同过滤。
异常检测算法：用于识别数据中的异常值或异常点，例如孤立森林和局部异常因子。

评估算法准确性

评估算法准确性的方法有多种。以下是最常用的指标：

准确率：算法正确预测的示例数与所有示例数的比率。
召回率：算法正确预测的正例数与实际正例数的比率。
F1 分数：准确率

如何选择合适的技术进行大数据分析

1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2. 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 3. 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 4. 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

大数据5大关键处理技术

大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。一、数据采集如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源（人、环境、物体等，互联网，物联网等）：1）商业数据2）互联网数据3）传感器数据数据采集与大数据采集区别传统数据采集1. 来源单一，数据量相对于大数据较小2. 结构单一3. 关系数据库和并行数据仓库大数据的数据采集1. 来源广泛，数据量巨大2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化3. 分布式数据库传统数据采集的不足传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性大数据采集新的方法?系统日志采集方法很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。 ?网络数据采集方法网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。 ?其他数据采集方法对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。二、大数据预处理高质量的决策必须依赖高质量的数据，而从现实世界中采集到的数据大多是不完整、结构不一致、含噪声的脏数据，无法直接用于数据分析或挖掘。数据预处理就是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等。这个处理过程可以帮助我们将那些杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。通常数据预处理包含三个部分：数据清理、数据集成、变换以及数据规约。一）、数据清理并不是所有的数据都是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，有些甚至是完全错误的干扰项。因此要对数据过滤、去噪，从而提取出有效的数据。数据清理主要包含遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。遗漏数据可用全局常量、属性均值、可能值填充或者直接忽略该数据等方法处理；噪音数据可用分箱（对原始数据进行分组，然后对每一组内的数据进行平滑处理）、聚类、计算机人工检查和回归等方法去除噪音；对于不一致数据则可进行手动更正。二）、数据集成与变换数据集成是指把多个数据源中的数据整合并存储到一个一致的数据库中。这一过程中需要着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。由于来自多个数据集合的数据在命名上存在差异，因此等价的实体常具有不同的名称。如何更好地对来自多个实体的不同数据进行匹配是如何处理好数据集成的首要问题。数据冗余可能来源于数据属性命名的不一致，在解决数据冗余的过程中，可以利用皮尔逊积矩Ra,b来衡量数值属性，绝对值越大表明两者之间相关性越强。对于离散数据可以利用卡方检验来检测两个属性之间的关联。数据集成中最后一个重要问题便是数据值冲突问题，主要表现为来源不同的统一实体具有不同的数据值。为了更好地对数据源中的数据进行挖掘，数据变换是必然结果。其主要过程有平滑、聚集、数据泛化（使用高层的概念来替换低层或原始数据）、规范化（对数据）以及属性构造等。三）、数据规约数据规约主要包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约和概念分层等。假若根据业务需求，从数据仓库中获取了分析所需要的数据，这个数据集可能非常庞大，而在海量数据上进行数据分析和数据挖掘的成本又极高。使用数据规约技术则可以实现数据集的规约表示，使得数据集变小的同时仍然近于保持原数据的完整性。在规约后的数据集上进行挖掘，依然能够得到与使用原数据集近乎相同的分析结果。三、存储及管理技术在大数据时代的背景下，海量的数据整理成为了各个企业急需解决的问题。云计算技术、物联网等技术快速发展，多样化已经成为数据信息的一项显著特点，为充分发挥信息应用价值，有效存储已经成为人们关注的热点。为了有效应对现实世界中复杂多样性的大数据处理需求，需要针对不同的大数据应用特征，从多个角度、多个层次对大数据进行存储和管理。一）大数据面临的存储管理问题●存储规模大大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。 ●种类和来源多样化，存储管理复杂目前，大数据主要来源于搜索引擎服务、电子商务、社交网络、音视频、在线服务、个人数据业务、地理信息数据、传统企业、公共机构等领域。因此数据呈现方法众多，可以是结构化、半结构化和非结构化的数据形态，不仅使原有的存储模式无法满足数据时代的需求，还导致存储管理更加复杂。 ●对数据服务的种类和水平要求高大数据的价值密度相对较低，以及数据增长速度快、处理速度快、时效性要求也高，在这种情况下如何结合实际的业务，有效地组织管理、存储这些数据以能从浩瀚的数据中，挖掘其更深层次的数据价值，需要亟待解决。大规模的数据资源蕴含着巨大的社会价值，有效管理数据，对国家治理、社会管理、企业决策和个人生活、学习将带来巨大的作用和影响，因此在大数据时代，必须解决海量数据的高效存储问题。二）我国大数据的存储及处理能力挑战当前，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。我国在数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等领域的技术，普遍落后于国外先进水平。在大数据存储方面，数据的爆炸式增长，数据来源的极其丰富和数据类型的多种多样，使数据存储量更庞大，对数据展现的要求更高。而目前我国传统的数据库，还难以存储如此巨大的数据量。因此，如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力，实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识，是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。三）大数据存储管理技术近年来，企业也从大数据中受益，大幅度推动支出和投资，并允许他们与规模更大的企业进行竞争。所有事实和数字的存储和管理逐渐变得更加容易。以下是有效存储和管理大数据的三种方式。 ●不断加密任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。 ●仓库存储大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。然而，在某些情况下，企业可能会租用一个仓库来存储大量数据，在大数据超出的情况下，这是一个临时的解决方案，而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟，企业不会立即被大量的数据所淹没，因此，为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案，但并不是永久的成本承诺。 ●备份服务 - 云端除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。因此，由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。如果出现网络攻击，云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。三）结论目前原有的存储模式以及跟不上时代的步伐，无法满足数据时代的需求，导致信息处理技术无法承载信息的负荷量。这就需要对数据的存储技术和存储模式进行创新与研究，跟上数字化存储的技术的发展步伐，给用户提供一个具有高质量的数据存储体验。根据大数据的特点的每一种技术都各有所长，彼此都有各自的市场空间，在很长的一段时间内，满足不同应用的差异化需求。但为了更好的满足大数据时代的各种非结构化数据的存储需求，数据管理和存储技术仍需进一步改进和发展。可能有些中小企业无法自己快速的获取自己的所需的数据进行分析，这就需要到了第三方的数据平台进行大数据分析。四、大数据分析及挖掘技术数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。一）数据挖掘对象：根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。二）数据挖掘流程1）定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。 2）数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集;3）数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。 4）数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 5）结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。三）数据挖掘分类直接数据挖掘：目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。四）数据挖掘的方法1、神经网络方法神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。 2、遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。 3、决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。 4、覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。 5、统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。 6、模糊集方法即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。大数发掘技术，目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。五）着重突破技术1. 可视化分析不论是分析专家，还是普通用户，在分析大数据时,最基本的要求就是对数据进行可视化分析。经过可视化分析后,大数据的特点可以直观地呈现出来，将单一的表格变为丰富多彩的图形模式，简单明了、清晰直观，更易于读者接受。 2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建该模型，算法将首先分析用户提供的数据，针对特定类型的模式和趋势进行查找。并使用分析结果定义用于创建挖掘模型的最佳参数，将这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，数据挖掘的算法多种多样，不同的算法基于不同的数据类型和格式会呈现出数据所具备的不同特点。各类统计方法都能深入数据内部，挖掘出数据的价值。为特定的分析任务选择最佳算法极具挑战性，使用不同的算法执行同样的任务，会生成不同的结果，而某些算法还会对同一个问题生成多种类型的结果。 3. 预测性分析大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等。从纷繁的数据中挖掘出其特点，可以帮助我们了解目前状况以及确定下一步的行动方案，从依靠猜测进行决策转变为依靠预测进行决策。它可帮助分析用户的结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，运用这些指标来洞察预测将来事件，并作出相应的措施。 4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统地去分析，提炼数据。语义引擎是语义技术最直接的应用，可以将人们从繁琐的搜索条目中解放出来，让用户更快、更准确、更全面地获得所需信息，提高用户的互联网体验。 5. 数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理无论是在学术研究还是在商业应用领域都极其重要，各个领域都需要保证分析结果的真实性和价值性。可能有些中小企业无法自己快速的获取自己的所需的数据进行分析，这就需要到了第三方的数据平台进行大数据分析。五、大数据应用大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。最后，是展现，主要是可视化，现在有很多工具，可以直接展现出各种静态和动态效果，非常酷炫。在此不做描述。

区块链物联网技术是什么(区块链与物联网的结合点可以有什么)

区块链和物联网的区别有哪些?

物联网技术是允许日常使用的有形物体能够连接到互联网中，通过算法传输数据并更好地为客户提供服务。目前物联网技术的快速发展最直观的体现是电视、家具、吸尘器等智能设备的激增。目前，已经有智能家居完全是由内置的算法操作。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

区块链的分布式特性意味着它可以抵御大多数安全问题。区块链系统与传统的客户端-服务器系统相比，它的高级加密性提供了更好的防黑客保护。这就是使用虚拟货币进行在线交易非常安全的原因。

什么是物联网，什么是大数据，什么是区块链

1.什么是物联网

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。

物联网的影响

物联网成熟之后，真正实现了万物互联，即“人与人、人与物、物与物”互联，世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长，产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，一方面可以提高经济效益，很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力，将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。

2.什么是区块链

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的特点

广义上来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术，具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点，能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。

区块链的应用

区块链最早的应用是数字货币，比特币是最具有典型代表，目前1比特币的价格已经超过人民币，其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。

目前，区块链应用最广的是金融领域，此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。

3.什么是大数据

其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征：

1.根本目的是服务于决策，大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力，做出更好的决策和判断;

2.量度大，大数据通常是指100T以上的数据量，这难以依靠传统的计算手段有效计算，而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3.频率高，大数据是用户参与与互动而产生的数据，根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据，这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低，很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4.速度快，大数据是实时性的数据，能够实时反应。例如，在网络搜索框输入一个关键词，能够瞬间呈现，而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5.永远在线。在线是大数据的前提条件，从这个角度来说，大数据是永远在线的，能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹，能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求，来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先，数据的可获得度。目前在国内，大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够，很多数据难以获得，导致难以实现真正的大数据挖掘和分析，这就要求政府及时开放更多的数据，以提高数据的可获得度。

其次，进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量，这就要求有高超的建模水平，当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三，利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点，高度依赖于高质量的数据解释，这就体现了行业专家的价值。

物联传媒提供

区块链技术是什么

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库。

同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

区块链是一个公开的数据列表，其中的每一份记录被称作一个区块。这些区块像链条一样连成一串，形成了区块链。就像成语接龙一样，相邻的词语之间必然存在某种联系才能形成词语链条。区块链也是如此，只不过区块与区块之间的联系要复杂得多。

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扩展资料

区块链技术创新不等于炒作虚拟货币，应防止那种利用区块链发行虚拟货币、炒作空气币等行为。同时还要看到，区块链目前尚处于早期发展阶段，在安全、标准、监管等方面都需要进一步发展完善。

大方向没有错，但是要避免一哄而上、重复建设，能够在有序竞争中打开区块链的想象空间。中国在区块链领域拥有良好基础，一些大型互联网公司早有布局，人才储备相对充足，应用场景比较丰富，完全有条件在这个新赛道取得领先地位。

从更大的视野来看，人类能够发展出文明，是因为实现了大规模人群之间的有效合作。亚当·斯密所阐释的“看不见的手”，也是通过市场机制实现了人类社会的分工协作。

由此观之，区块链极大拓展了人类信任协作的广度和深度。也许，区块链不只是下一代互联网技术，更是下一代合作机制和组织形式。

什么是区块链技术?

区块链不属于哪个行业，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

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