大数据具体内涵与外延尚未被清楚界定
时间: 2023-02-07 10:37:25 浏览: 80
大数据一般指的是海量的数据,它具有海量、多样化和快速增长的特点。这些数据来自于各种不同的渠道,如社交媒体、传感器、移动设备等,并且这些数据的结构也非常复杂,可能包括文本、图像、视频等多种形式。
大数据技术的目的是处理和分析这些海量数据,以提取有价值的信息和知识。这些信息和知识可以帮助企业做出更明智的决策,也可以为科学家、政府机构和其他组织提供更好的理解和解决问题的方法。
大数据的应用领域十分广泛,包括市场营销、金融、医疗、教育、交通等。例如,在市场营销领域,大数据技术可以帮助企业了解客户的需求和偏好,从而定制更精准的营销策略。在金融领域,大数据技术可以帮助银行和其他金融机构识别潜在的欺诈行为,并采取预防措施。在医疗领域,大数据技术可以帮助医生分析病人的病历和检测结果,为病人提供更
相关问题
信息系统质量范围管理内涵及外延
信息系统质量范围管理是指在信息系统开发过程中,明确信息系统质量的内涵和外延,确定信息系统质量的目标和要求,制定信息系统质量控制的计划和措施,以保证信息系统的质量符合用户需求和预期。其内涵包括:
1. 确定信息系统质量目标和要求:根据用户需求和预期,明确信息系统的质量目标和要求,并制定相应的质量标准和指标。
2. 制定信息系统质量控制计划:根据信息系统质量目标和要求,制定信息系统质量控制计划,包括质量控制的方法、工具、技术和标准等。
3. 实施信息系统质量控制措施:根据信息系统质量控制计划,采取相应的控制措施,对信息系统进行质量控制,包括质量检查、测试、审核、评审等。
4. 跟踪和监控信息系统质量:对信息系统进行跟踪和监控,及时发现和解决质量问题,确保信息系统质量符合用户需求和预期。
其外延包括:
1. 质量目标:信息系统质量目标是指为满足用户需求和预期,所要达到的质量水平和标准。
2. 质量要求:信息系统质量要求是指用户对信息系统所提出的各项要求和规定。
3. 质量标准和指标:信息系统质量标准和指标是指对信息系统质量进行评估和衡量的标准和指标。
4. 质量控制计划:信息系统质量控制计划是指对信息系统质量进行管理和控制的计划和措施。
5. 质量控制方法、工具、技术和标准:信息系统质量控制方法、工具、技术和标准是指用于对信息系统质量进行管理和控制的方法、工具、技术和标准。
监督学习的概念,包括内涵和外延
监督学习是一种机器学习的方法,它利用一组已经标记好的样本数据作为训练数据,通过学习输入特征和预期输出之间的关系来训练模型,从而使得该模型能够对新数据进行分类或回归等任务。其内涵包括使用有标签的数据进行训练、学习输入和输出之间的映射关系,以及对新数据进行预测等。外延则包括分类、回归、排序、推荐等多个应用领域。
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