环境监测中心办公室的总结，环境监测中心办公室的总结报告

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于环境监测中心办公室的总结的问题，于是小编就整理了1个相关介绍环境监测中心办公室的总结的解答，让我们一起看看吧。

大数据可以解决的问题有哪些？

大数据具体可以分为数据采集、数据分析和数据展现等几个部分，由于大数据采用的是非结构化的数据，与传统的数据分析相比价值密度、数据量大，通俗来说就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜，大数据分析相当于画地为牢。

可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准在平台采集客户信息，分析客户偏好，有针对性的制定营销策略，这个模式目前在每个行业营销领域都很常见，再比如人工智能、物联网方面，这两个方面都是本身数据就是非结构化的，利用传统的数据分析方式无法有效处理，只能通过大数据的手段进行分析。

总之，大数据解决的问题不是哪一个领域而是每一个领域，不是某一时刻影响我们的生活而是每一刻都在影响我们生活。大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑，具体解决的问题以及落地场景，还在不断的完善，随着技术以及时间的推移，大数据应用越来越广泛，解决的问题也是越来越多，可能后续的问题就是大数据还有哪些不能解决的问题。

感谢您的阅读！

要问大数据可以解决哪些问题，我从下面几个应用场景出发谈谈大数据在日常生活中的应用。

新闻推荐

比较典型的例子就是我们使用的今日头条app，它就是依靠大数据对用户的浏览行为、喜好、使用时长等每一次的操作行为进行数据的采集、存储、整理和分析之后，进行有目的的推荐。所以你会发现你越喜欢哪一类内容，同类型的内容推荐的也就越多，随着你在app投入的时间越多，你们之间磨合的越默契，推荐的就越来越精准，这也是头条最初崛起的硬实力。

再看抖音、快手等娱乐短视频app其实也是利用大数据推荐，你的每一次点赞、评论、转发等行为都会被记录下来，之后作为给你呈现更多类似内容的依据。

电商行业

当我们浏览某件商品之后，下次你打开app某些页面就会推荐你之前搜索过的、收藏过的或者购买过的类似商品，这是就是大数据的存储记忆功能，帮你更加快速的找到你想要的物品。

交通

无人驾驶汽车的原理也是依靠大数据去实现的，系统内会形成一个强大的数据库对各种各样的驾驶习惯、行驶数据进行分析总结，从而应对各种突发事件。比如帮你分析最优路线、如何躲避车辆、提供最优驾驶行为等等。

体育

之前有款面对冰球运动员的数据解析类app就是依靠大数据实现的，它会对每个球员的临场表现、每日训练进行数据的采集分析，给教练提供更多数据支撑，之后教练会依靠个人经验和每个运动员独特的数据结果去有目的的训练每一个球员。这样做不仅可以避免每个球员的水平参差不齐，更重要的是让每一次训练更加高效。

医疗行业

未来，依靠大数据的医疗行业可以把每一次的手术做的更加完美，你不再担心大夫会因为个人心情或经验不等影响手术的过程。

再比如，当每个人前半生的所有诊断病例、家族的遗传病例等都集合在一起之后，依靠大数据可以预测未来你可能会出现的疾病症状，并在早期就进行干预，避免突如其来的疾病，让寿命可以更长久。

总结

以上就是我观察到的大数据正在优化解决的问题，当大数据完全渗透到我们生活的衣食住行时，只会让更多的不可能变得可能。

大数据技术目前主要解决两个问题，大量数据情况下，单台机器无法进行计算以及存储问题，所以此时需要大数据技术进行解决。

分布式计算解决单台机器无法计算大数据问题，常见的分布式计算分为离线计算和实时计算

计算机使用数据进行计算时，会把数据加载到内存中，但是由于单台机器的内存限制有限，当数据量过于巨大时，比如 1024 G数据，全部加载到内存是不现实的，因为现在的机器内存一般不会太大，虽然有这样大内存的机器，但是成本太高，一般不会选择使用一台机器来进行处理。

此时使用分布式计算技术，使用多台机器进行数据处理，每台机器本质是处理总数据的一个子集。打个比方，1024 G 的数据，有64台机器，那其实每台机器处理 16GB 的数据即可，这是可以实现的,而且都是廉价机器，总体成本不会太高。像现在的 Hadoop 的 MapReduce 技术，就是通过将数据分割，每个Map任务处理总体数据的一个子集，来解决大数据计算的问题。

分布式存储解决单台机器无法存储大量数据的情况，解决单机磁盘限制问题，支持水平扩展

大数据最终本质都会存储在计算机的磁盘上面，单台机器磁盘无论再大，其磁盘容量都是有限制的。而对于分布式存储来说，当一台机器的磁盘不够时，它支持水平扩展机器，可以从一台变成多台，那总的磁盘大小就是这些机器的和，从而解决了单台机器磁盘不足问题。

分布式存储也是通过将数据进行水平划分或者垂直划分，每台机器存储的是整体数据集的一个子集，协同进行存储。而单机就一台机器， 虽然其磁盘支持更换，但始终是有限的，当达到特别大的时候，在进行磁盘容量扩展，成本也会非常大。一般公司都会选择廉价的机器，分布式的进行存储数据，那台机器坏了，在添加新的机器即可。

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这是一个非常好的问题，作为一名大数据行业的从业者，我来回答一下这个问题。

首先，从技术角度来看，大数据可以解决的问题分为三大方面，其一是实现数据的有效管理；其二是实现数据分析；其三是实现数据应用。其中数据管理涉及到数据的采集、清洗、存储和安全等操作，数据分析主要是根据场景进行数据的具体操作，这也是实现数据价值化的过程，而数据应用则取决于大数据应用的出口，比如为人工智能产品提供服务就是比较重要的应用之一。

大数据本身开辟出了一个新的价值空间，这个价值空间也可以理解为围绕数据价值化而打造的生态体系，所以大数据可以解决的问题也就分为了两大部分，一部分是解决传统数据处理问题，另一部分则是解决大数据场景下的各种新问题。

传统的数据分析问题主要围绕在结构化数据的分析上，这部分技术体系也相对比较成熟，通过统计学和计算机技术（数据库等）的结合是解决传统数据分析问题的主要方案。在大数据时代，传统数据分析方式依然非常重要，由于结构化数据的价值密度往往比较高，所以统计学对于大数据技术也非常重要。

大数据要解决的另一个重点问题在于大数据时代出现的新问题，这些问题与应用场景有密切的关系，涉及到物联网、云计算、边缘计算、人工智能等技术。以物联网为例，物联网本身的数据组成非常复杂，既有结构化数据也有非结构化数据和半结构化数据，而且异构数据的比例非常大，这是促进大数据技术发展的重要原因，从这个角度来看，如果没有物联网可能也就不会出现大数据的技术体系了。

至于大数据能够解决哪些具体的问题，就涉及到大量的落地应用场景，但是总的目标是不变的，其一是实现数据价值化，其二是实现数据输出（应用）。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于环境监测中心办公室的总结的问题就介绍到这了，希望介绍关于环境监测中心办公室的总结的1点解答对大家有用。