全国白癜风医院排名 http://m.39.net/baidianfeng/a_4910787.html大数据与全面调查的概念?一、全面调查的概念全面调查是对调查对象中所包含的全部单位无一遗漏的调查方式,其主要目的在于取得总体现象比较全面、系统的总量指标。如各种全国或全行业普查和全面统计报表。过去，只有政府作为调查主体，动用社会资源才能进行大规模的全面调查。企业主观上虽有意愿，但是由于财力、人力不足，难以完成全面调查。现在先进的数字技术和互联网为企业的全面调查提供可能，全面调查可以在更加广泛的范围内实现。全面调查的特点如下。(1)全面性。全面调查对象通常空间范围广,样本(个体)数量多，调查的内容复杂,信息结构多样化。对国家而言，全国性的调查有人口普查、企业资产状况普查等。在企业层面上，企业可以就某一-特定产品或服务采取全面调查。(2)成本高。全面调查通常是对调查对象的总体进行无-遗漏的调查,一般需要耗费大量的人力、物力和时间。同时,结构化与非结构化数据混合，信息处理难度大成本高。现代信息技术和网络技术的使用，可以使调查成本大幅度降低。(3)组织难度大。全面调查需要系统管理，特别是跨地区调查，需要动用社会资源形成合力来协同配合完成。所以除了使用先进数字技术外，还要做好组织工作，如信息收集整理、信息分类分析、信息管理区域协调同步等。二、大数据调查与分析对规模巨大的海量数据进行分析是大数据技术所要解决的首要问题。大数据可以概括为5个v,即数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值的利用，将逐渐成为行业人土争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临大数据分析也应运面生。大数据分析的特点如下。(1)可视化分析。无论是对数据分析专家还是普通用户而言数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。(2)数据挖掘算法。可视化是给人观看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深人数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要有处理大数据的速度。(3)预测性分析能力。数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一-些预测性的判断。(4)语义引擎。由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。(5)数据质量和数据管理。数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践，通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量分析结果。大数据已经成为下一个重要的技术革新内容，它对包括市场调查与预测在内的所有社会活动的影响是相当深远的，未来我们应当把精力放在大数据能给我们带来收益的方面，而不仅仅局限在挑战层面。预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇
本文编辑：佚名
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