大数据技术发展与应用概览：浪潮、特征与关键应用

大数据技术原理与应用是一门深入探讨信息技术发展历程、大数据特性和应用的课程。以下是章节内容概要： 1. 信息技术三次信息化浪潮: - 第一次浪潮发生在1980年前后，以个人计算机的普及为代表，主要解决了信息处理的问题，标志着信息技术进入个人电脑时代，公司如Intel、AMD、IBM等在此期间崛起。 - 第二次浪潮在1995年前后以互联网的兴起为核心，实现了信息的快速传输，互联网巨头如雅虎、谷歌、阿里巴巴等在这个阶段崭露头角。 - 第三次浪潮起始于2010年，以物理网（物联网）、云计算和大数据为主导，带来了信息爆炸，预示着新的市场机遇，例如云计算技术和大数据技术引领的市场变革。 2. 数据产生方式发展阶段: - 运营式系统阶段侧重于企业内部运营数据的收集与处理。 - 用户原创内容阶段强调用户主动产生的多媒体和社交网络数据。 - 感知式系统阶段引入传感器和其他设备收集环境和行为数据。 3. 大数据的基本特征: - 数据量大：海量的数据集合。 - 数据类型繁多：包括结构化、半结构化和非结构化数据。 - 处理速度快：实时处理和分析海量数据的能力。 - 价值密度低：数据中蕴含价值的信息相对较少，需要通过算法挖掘。 4. 数据爆炸的特性: - 数据以每年50%的速度增长，数据量的急剧增加使得传统数据管理方法难以应对。 5. 数据研究阶段: - 实验范式：基于观察和实验的方法。 - 理论范式：发展理论模型和概念框架。 - 计算范式：引入数学模型和计算工具。 - 数据范式：重视数据的收集、存储和分析。 6. 大数据思维影响: - 全样而非抽样：关注所有数据而不是样本。 - 效率而非精确：追求快速响应而非绝对准确性。 - 相关而非因果：关注数据的相关性，而非直接因果关系。 7. 大数据决策与传统决策对比: - 数据仓库决策注重历史和实时数据结合，用于战术和战略决策。 - 大数据决策则处理大规模、非结构化数据，进行更广泛的分析。 8. 大数据应用实例: - 金融：高频交易、社区情绪分析和信贷风险评估。 - 汽车：智能驾驶技术。 - 互联网：个性化推荐和广告投放。 - 个人生活：个性化服务和生活行为分析。 9. 大数据关键技术: - 批处理计算：处理大量数据的基础。 - 流计算：实时处理连续数据流。 - 图计算：处理复杂网络数据结构。 - 查询分析计算：高级数据搜索和分析。 10. 大数据产业关键技术架构: - IT基础设施层：支持大数据系统的底层硬件和网络。 - 数据源层：数据采集和输入的来源。 - 数据管理层：数据的存储、管理和维护。 - 数据分析层：数据清洗、处理和挖掘。 - 数据平台层：提供数据处理工具和服务。 - 数据应用层：开发和部署数据分析应用。 11. 云计算与物联网: - 云计算是一种基于互联网的计算模式，通过共享计算资源提供按需服务。 - 物联网（IoT）是指将各种物品连接到互联网，使它们能互相通信并收集数据，实现自动化和远程控制。云计算是支持物联网数据处理和存储的关键基础设施。 以上是对《大数据技术原理与应用》课程中关键知识点的总结，展示了大数据从历史发展、特征到应用和技术层面的全面理解。