① 如何理解大数据
大数据是现在各行各业都会提到的词汇，那么这个大数据到底是什么意思，该如何理解呢？其实大数据字面意思就是有很多的数据集合，在不同的行业，这个数据是不同的。每一个行业通过对应的大数据可以快速的处理需求，给用户反馈所需要的信息。同时大数据的积累也是一个漫长的过程，需要行业公司不断的做积淀。
大数据是行业内对应数据的集合很多人一看到大数据就理解为很多数据的集合，其实这本身是没有错误的。只不过这个数据集合是分行业的。比如电商行业的大数据可能是很多的订单信息，用户信息。快消品行业的大数据可能是众多的产品以及经销商数据。而房地产行业的大数据可能就是众多买房者以及房价信息的数据。不同的行业对于数据的需求是不一样的，所以对应的大数据也是不一样的。
针对大数据你还有什么知道的呢？欢迎大家留言评论！
② 如何回答面试时“什么是数据分析”或者“如何理解数据
聚类的方法层出不穷，基于用户间彼此距离的长短来对用户进行聚类划分的方法依然是当前最流行的方法。大致的思路是这样的：首先确定选择哪些指标对用户进行聚类；然后在选择的指标上计算用户彼此间的距离，距离的计算公式很多，最常用的就是直线距离（把选择的指标当作维度、用户在每个指标下都有相应的取值，可以看作多维空间中的一个点，用户彼此间的距离就可理解为两者之间的直线距离。）；最后聚类方法把彼此距离比较短的用户聚为一类，类与类之间的距离相对比较长。
③ 什么是“大数据”，如何理解“大数据”
你好，大数据是指巨量的数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
当下，大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需，以华为为例。
1、华为云推出大数据稽核方案解决偷逃费
很多朋友可能发现,部分省界收费站变少而ETC通道在增加,高速公路的出行体验比以前更加顺畅。然而,在公众体验节省费用、便捷通行等利好的同时,高速公路的管理运营单位却饱受新情况的困扰。
部分车主偷逃费方式多样化,包括换卡逃费、车头挂车分离逃费、倒换电子标签、ETC车道跟车逃费等。同时偷逃费行为向专业化、团伙化演变,给高速运营单位带来大量经济损失和严峻挑战。
以华为为例，华为给1-3年经验的大数据开发工程师开到了高达4万的月薪，在其他大厂的招聘中30k-60k的大数据开发工程师，也只要1-3年工作经验，可以说大数据、云计算仍是当下的红利岗位。
希望我的回答对你有所帮助！
④ 数据分析主要怎么理解
数据分析主要怎么理解
在互联网行业，数据分析的价值逐日凸显，比如行业数据分析，网站流量数据分析等。 对于数据分析而言，价值有哪些？ 数据分析的岗位工作内容应包括哪些？从业人员应具备何种能力？ 数据分析能够对运营及市场有哪些帮助？ 这就是数据分析前期数据搜集的作用。互联网的数据越来越多，包括行为数据交易数据等。分析这些数据有以下几个大的作用1.分析用户的行为数据，设计和完善互联网产品2.分析用户的消费数据，拉广告主，并且设计出更好的付费产品；3.分析用户的潜在行为数据，建立模型挖掘，找到市场未来的发展方向等等数据分析结果主要给以下几个部门的人看得，不同部门的人看导致不同的数据分析职位1.咨询公司的数据分析，给互联网公司看，这个职位是咨询经理；2.互联网公司的数据分析，给销售看，这个职位是商业分析或者业务分析员；3.互联网公司的产品分析，给产品策划和运营看，这个职位统称数据分析4.互联网公司的战略分析，给老板看，这个职位是战略分析员4.互联网公司的市场分析，给产品、销售、运营等看，提供比较全面的分析，这个职位是市场分析专员等等数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能帮助我们精确地分析：竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户喜恶程度，可以分析我们为何没成功？ 为何为我们带来收入？等等….不过数据分析，关键是要分析人员对业务非常自家熟悉，并且能建立一个有效的分析模型，并且不停用采集的数据去验证模型的算法，最后给出指导性建议和报告，帮助产品设计和运营人员改善产品，增强用户体验，针对性地营销，更多地为公司make money！数据分析是一个非常消耗公司人力和物理资源的事情，所以必须控制投入产出，若是投入产出比率对，必须重新评估分析负责人能力？ 或对数据分析报告的执行力？数据分析总是要从无数个偶然性数据，分析出可能的内在必然性关联事件！数据分析是一种能力，而不是岗位。对小创业公司来说，设置这种岗位就是扯淡。做数据分析的人，应该是最关心业务的人，因为数据对他来说是最重要的。所以无论是产品运营还是产品经理都应该具备出色的数据分析能力，大家都是最关注业务的两类人群。数据相对论，数据对需要的人有用，对不需要的人无用。分析要主动，被动的接受一些分析结果是无意义的。数据分析的结果是给出结论。
⑤ 数据的含义是什么
数据（data）是对客观事物的符号表示，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，如图形符号、数字、字母等。或者说，数据是通过物理观察得来的事实和概念，是关于现实世界中的地方、事件、其他对象或概念的描述。在计算机科学中是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称。
⑥ 如何理解数据与信息间的关系
数据与信息间的关系：
联系：
数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
区别：
1、描述信源的数据是信息和数据冗余之和，即：数据=信息+数据冗余；；
2、数据是数据采集时提供的，信息是从采集的数据中获取的有用信息。
⑦ 怎样理解大数据技术
一、数据仓库不需要大数据
数据仓库是一种架构，而大数据纯粹是一种技术。因此，人们不能在技术上取代其他人。像大数据这样的技术可以存储和管理大量数据，以合理的低成本将它们用于不同的大数据解决方案。
二、大数据技术将消除数据集成的必要性
大数据技术使用“读取模式”方法来处理信息。这使组织可以使用多个数据模型来读取相同的源。人们普遍认为，它可以灵活地允许终用户确定如何按需解释数据资产。此外，假设大数据提供针对各个用户定制的数据访问。
三、大数据总是质量数据
大数据并不一定意味着它包含干净和高质量的数据。相反，在大多数情况下，大数据包括数据质量错误。此外，为了从收集的大数据中利用更好和正确的见解，有必要对它们进行清理。因此，错误的假设是不需要数据清理，收集或分析大数据。
四、大数据只用于分析
您将从各种来源获得至少12种不同的大数据定义。在某个地方，它被定义为5V，在某个地方作为海量数据集，在某个地方它与分析相交。因此，每个人都有不同的方法来定义。