1，什么是大数据？2.Da 数据和传统的数据 3有什么区别？Da 数据有哪些技术系统？4、大数据有什么价值？5.Big 数据 Enterprise可以解决哪些问题？6.Da 数据，有哪些应用方法？7.Da 数据，有哪些应用场景？8.Da 数据 8的经典应用案例。Da 数据平台是什么？9.Da 数据，发展如何？10.国内外数据的发展概况。数据 12的发展趋势。数据的历史？
综合来看，Da 数据分为四个特点。第一，丰富。计量单位是PB级，存储内容很多。第二，高速。大数据在采集速度和分析速度上需要及时快速。保证短时间内有更多的人收到信息。第三，多样性。数据来源于各种渠道，包括文字数据、图片数据、视频数据等等。所以数据是多种多样的。第四，价值。Da 数据不仅本身有信息价值，还有商业价值。
4、大 数据分析会遇到哪些问题?1。很难获得用户操作行为的完整日志。现阶段数据分析主要基于统计，比如用户数量，使用时长时间，使用频率等。一是识别用户的需要，二是导致程序运行速度加快的简单记录行为，三是高昂的开发成本。2.该产品缺少一个中心策略，这需要分析师满意地理解该产品。如果产品有中心政策，用户的运营使命和目的是分离的，那么分析就有了目的，否则就会得到一堆数据不知如何下手。例如，输入法的中心策略设置为每分钟输入频率。根据这个策略，我们可以分析哪些因素有正面影响(比如简单的击键)，哪些因素有负面影响(比如声音模糊、点击错误、退格点击次数)。
4.把分析变成有指导意义的结论。或许是设计看到了某个设计中使用的近40个设置项的使用率，皮肤修饰的使用率较高，而单个选项的使用率不足0.1%。反过来，数据可以调整设置项的层次关系，重要的选项可以放在第一级，5%以下的可以放在第二、三级。5.明确用户运营目的功能就用户而言，利用率越高越好。
5、大 数据有问题是什么原因?big 数据有哪些大的安全问题数据它关系到网络信息的安全。明显的影响主要表现在以下几个方面:1。规模、实时性能和分布式处理的本质特征(使得大数据的解决方案超过了以前的数据管理系统数据管理和处理要求，例如，大数据集群是开放的和自组织的，并使用户能够同时与多个数据节点通信。
只有少数功能用于添加安全功能。但是，您希望在平台中嵌入安全功能，您希望开发人员在设计和部署阶段支持所需的功能。您希望安全功能像big 数据 cluster一样是可升级的、高性能的和自组织的，问题是开源系统或大多数商业系统一般不包含安全产品。而且很多安全产品无法嵌入Hadoop或者其他非关系型数据库，大多数系统提供最少的安全功能，但它们不足以覆盖所有常见的威胁。
