01 facebook是社交網絡最為典型的應用對不對(什么是大數據時代)

facebook是社交網絡最為典型的應用對嗎

對它算是比較早一代的那種社交網絡軟件，然后又比較典型，國外的人很多都是用它的

fb是什么 解析社交網絡平臺Facebook？

Facebook在全球范圍內擁有廣泛的用戶群體和影響力。它不僅為人們提供了交流和分享的平臺，也成為了新聞和信息獲取的重要來源。Facebook還推出了許多創新的功能，如Facebook Watch、Facebook Marketplace和Facebook Workplace等，為用戶提供更多元化的服務。

總之，Facebook是一個全球性的社交網絡平臺，為用戶提供了豐富的功能和服務。它的發展和變革也反映了當今社會的一些趨勢和挑戰。

總之，Facebook是一個全球性的社交網絡平臺，為用戶提供了豐富的功能和服務。它的發展和變革也反映了當今社會的一些趨勢和挑戰。

Facebook在全球范圍內擁有廣泛的用戶群體和影響力。它不僅為人們提供了交流和分享的平臺，也成為了新聞和信息獲取的重要來源。Facebook還推出了許多創新的功能，如Facebook Watch、Facebook Marketplace和Facebook Workplace等，為用戶提供更多元化的服務。

Facebook在全球范圍內擁有廣泛的用戶群體和影響力。它不僅為人們提供了交流和分享的平臺，也成為了新聞和信息獲取的重要來源。Facebook還推出了許多創新的功能，如Facebook Watch、Facebook Marketplace和Facebook Workplace等，為用戶提供更多元化的服務。

總之，Facebook是一個全球性的社交網絡平臺，為用戶提供了豐富的功能和服務。它的發展和變革也反映了當今社會的一些趨勢和挑戰。

有哪些你看了至少五遍以上的電影？

《追夢赤子心》

“你這輩子不用對任何人證明什么，除了對你自己。”這部電影改編自丹尼爾· 魯迪的真人真事。講述了身材瘦小的魯迪通過不懈努力，進入夢想中的圣母大學橄欖球隊，并最終由替補變為正選隊員的故事 。

《追夢赤子心》是一部年輕人和影迷不容錯過的經典影片，這部電影的標題已經成為了一個代名詞，代表著那些戰勝偏見、勇往直前的赤子之心。

夢想的確是好事，“它讓現實生活變得可以忍受”，但是如果不顧現實的約束而只盯著那個遙遠的美夢，那么夢想就變成了綁架生活的“執念”，主角魯迪就是被夢想所綁架，但是他的不同之處在于，因有了童年經歷和好友之死的沖擊，讓他無論如何也想重現這些往昔的激情，甚至付出極大代價也在所不惜。

他不計代價地在圣母大學橄欖球隊找到了一個干雜活的工作。因為沒錢住宿，他偷偷住在雜物間，雇傭他的黑人幫助了他。四年后考入圣母大學，之后又在校隊的替補陣營待了三年，但他一直沒有機會上場比賽。直到最后一場比賽......

當全場高喊“魯迪”的那一刻，我早已淚流滿面。音樂終于勇敢的站出來成為情緒的潰口，帶給人們那份可以拋棄一切，一心追夢的篤定。

什么是大數據時代

                  

一：大數據的定義。

1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

                            

3、大數據應用，是

指對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對于不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由于其業務需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持“對象、技術、應用”三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。

當你的技術達到極限時，也就是數據的極限”。大數據不是關于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在于哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的數據庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪里。

                   

二：大數據的類型和價值挖掘方法

1、大數據的類型大致可分為三類：

1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM

systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。

2)機器和傳感器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail

Re買粉絲rds)，智能儀表，工業設備傳感器，設備日志(通常是Digital exhaust)，交易數據等。

3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平臺。

2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：

1)客戶群體細分，然后為每個群體量定制特別的服務。

2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。

3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。

4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

               

三：大數據的特點

業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特征。具體來說，大數據具有4個基本特征：

1、是數據體量巨大

數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;百度資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果打印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。

2、是數據類別大和類型多樣

數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化

3、是處理速度快

在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

4、是價值真實性高和密度低

數據真實性(Veracity)高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

                

四：大數據的作用

1、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點

移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。云計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya

Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。

2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。在軟件與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟件產品的發展。

3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素各行各業的決策正在從“業務驅動”

轉變“數據驅動”。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態并迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫療領域，可提高診斷準確性和藥物有效性;在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。

4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變

例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

                 

五：大數據的商業價值

1、對顧客群體細分

“大數據”可以對顧客群體細分，然后對每個群體量體裁衣般的采取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。云存儲的海量數據和“大數據”的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。

2、模擬實境

運用“大數據”模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有傳感器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網絡也在產生著海量的數據。

云計算和“大數據”分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。“大數據”技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案

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