计算机大学数据特点:数据体量巨大，数据形式多样，速度快，价值密度低，商业价值高。1.数据巨大的体量随着互联网行业的发展，很多产品都是在日常运营中产生和积累的用户网络行为数据。比如社交电商平台每天产生的订单，社区发布的短视频、论坛、帖子、评论、小视频，每天发送的邮件，上传的图片、视频、音乐。这些不计其数的个体产生的数据的规模是巨大的，而数据的体量早已达到PB级别或以上。
2.数据各种形式数据来源决定了Da 数据形式的多样性。任何形式的数据都可以发挥作用。目前应用最广泛的推荐系统有淘宝、网易云音乐、今日头条等。这些平台会通过分析数据的日志进一步推荐用户。日志数据明显结构化数据，部分数据没有明显结构化，如图片、音频、视频等。这些数据因果关系弱，需要手工标注。
4、最常用的大 数据分析方法有哪些?1、比较分析比较分析在生活和工作中都经常用到。对比分析也称比较分析，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化，认识事物的本质特征和发展规律。在数据的分析中，常用的分为三类:时间比较法、空间比较法、标准比较法。2.漏斗分析转换漏斗分析是商业分析的基本模型。最常见的就是把最终的转化设定为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。
②每一步的转化率是多少？③哪一步损失最大，原因在哪里？丢失的用户有什么特征？3.用户Analysis用户分析是互联网运营的核心。常见的分析方法有:主动分析、保留分析、用户分组、用户人像、。用户活跃度可以细分为主动浏览、主动互动、主动交易等。通过主动行为的细分，可以掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列和用户属性对群体进行分组，观察分组后的用户的访问、浏览、注册、交互、交易等行为，真正掌握不同用户类型的特点，并提供。
5、手机如何了解 用户行为?手机可以通过各种方式学习和记录用户的喜好，提供更加个性化的内容和服务。这些方法通常使用用户行为分析、机器学习和big 数据技术。以下是了解用户手机喜好的一些常用方法:1。用户行为分析:手机应用会收集用户使用数据过程中产生的各种行为，如浏览网页、点击链接、查看图片等。通过对这些数据的分析，可以推断出用户的喜好和兴趣。
从这些信息中，我们可以推断出用户的兴趣和偏好。3.位置数据:手机应用可以获取用户的地理位置信息，从而了解用户所在的区域和环境。基于这些信息，我们可以推荐用户所在地区的相关内容和服务。4.设备识别和传感器:手机应用可以通过识别用户的设备(如手机型号和屏幕分辨率)和传感器(如陀螺仪和加速度计)的信息，为用户提供个性化的内容和服务。
6、大 数据的概念large 数据，即巨量数据，是指无法在合理的时间内捕捉、管理、处理和整理的所涉及的信息，以帮助企业做出更积极的决策。麦肯锡全球研究院给出的定义是:在采集、存储、管理和分析方面远远超出传统数据图书馆软件工具能力的大型数据馆藏，具有海量数据规模和快速-3。
换句话说，如果把Da 数据比作一个行业，那么这个行业实现盈利的关键就在于提高数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上来说，Da 数据和云计算的关系就像一枚硬币的两面一样密不可分。大型数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式挖掘。但是，它必须依赖于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
7、大 数据有哪些应用?生活中大数的例子:1。中国大约有14亿人口。2.长江面积约180平方米。3.中国的土地大约有960万平方公里。4.世界上最深的湖，深达1741米。5.世界上最长的河流有6671米长。6.世界人口是60亿。7.珠穆朗玛峰8848米。8.形成一个人体需要500万亿个细胞。9.一天有86400秒。大数的意义1。数据的意义在于通过分析大量的数据来预测核心价值。
2.品种，数据种类的多样性。3.速度是指获得数据的速度。4.可变性阻碍了处理和有效管理的过程。5.质量的真实性，数据。6.复杂性是巨大的，并且来自多个来源。
8、大 数据?Da 数据是指数据的集合，其内容在一定时期内无法被常规软件工具捕获、管理和处理。大数据技术是指从各类数据中快速获取有价值信息的能力，大型数据是指数据的集合，其内容在一定时期内无法被常规软件工具抓取、管理和处理。大数据具有五大特征，即数量大、速度快、多样、价值密度低、真实，它没有统计抽样方法，只是观察和跟踪发生的事情。
