一、何谓大数据？
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、何谓数据清洗和数据加工？
数据清洗也叫数据清理，是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说，数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。
通过有效的数据清洗，能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误，为以后数据的使用和分析提供支撑。
三、产业数据来源？
1.流动数据。也可以称之为物联网，这些数据可接连到您的IT网络连接设备。当这些数据来到您的网络设备上时，您需要进一步对其分析来决定那些数据是否有意义，其中有意义的可以保留，而那些没意义的则可以删除。关于流动数据的更多理解，您可以阅读其相关白皮书。
2.社交数据。社交数据在社交互动中越来越具有吸引力，尤其是它的营销功能。但是这些数据通常是在非结构化或半结构化形式,对于一个公司当使用和分析这些数据信息的时候，不仅要考虑数据的规模,大数据应用也是一个独特的挑战。
3.公开来源。庞大的数据可以通过打开数据源，像美国政府的数据，CIA世界各国概况或者欧盟开放数据门户等等。
四、何谓生物大爆发？
生物大爆发是指在地质年代的一个时期，突然发现了许多各种各样的生物化石，从而推断出在那个地质年代进化产生出了许多生物。
从地质学家的研究来看，在地质年代的寒武纪，发现了各种各样的古生物化石，所以，科学家们把寒武纪称为生物大爆发的地质时代
五、何谓统计数据采集？
数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。
在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。
首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。
六、大数据产业是第几产业？
大数据反指第三产业，大数据主要源自于互联网为基础的各类数据平台，它们牵扯到我们工作，生活的各个领域，给各行各业都密切相关，所以大数据还是遍布广大的，上至互联网，下至我们的手机，手机卡，银行卡，以及旅游，住宿，都可能被包括在大数据之内，就连我们吃的饭，穿的衣服，它们可能都知道。
七、何谓大数据？探讨数据规模的界限与标准
在信息技术快速发展的当今时代，大数据已成为各行各业讨论的热点。但“多大数据算是大数据”这个问题并没有一个简单的答案。为了更好地理解大数据的概念，我们需要从多个维度进行探讨，包括数据的规模、特性以及应用场景等。
一、大数据的定义
大数据是指规模巨大、复杂、多样化且高速增长的数据集，这些数据集无法通过传统的数据处理方式进行有效管理和分析。根据国际数据公司（IDC）的定义，大数据具有以下几个特征，通常称为“4V”特性：
- 体量（Volume）：数据的规模巨大，通常以PB（PB=1024TB）甚至EB（EB=1024PB）为单位进行衡量。
- 速度（Velocity）：数据生成和处理的速度极快，实时数据分析成为可能。
- 多样性（Variety）：数据类型多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
- 真实性（Veracity）：数据的来源和质量往往存在不确定性，处理时需要考虑数据的真实性。
二、数据规模的标准
尽管大数据的特征决定了其规模的巨大，但具体到“多大数据算是大数据”的问题，行业内并没有统一的标准。以下是一些业内普遍认同的规模界限：
- 小型数据：通常指GB级别的数据，适合使用传统的数据库管理系统进行处理。
- 中型数据：一般在数百GB到TB级别，这类数据通常需要更为复杂的数据处理技术。
- 大型数据：TB级别及以上的数据，需借助分布式计算框架如Hadoop、Spark等进行处理。
- 超大数据：超过PB级别，涉及海量数据处理与分析，常常需要云计算和大规模存储。
三、影响大数据规模的因素
评判数据是否为“大数据”，需要考虑多种因素，包括数据来源、应用场景和技术能力等。
- 数据来源：来自社交媒体、传感器、物联网设备等的新兴数据源，产生的数据量相对较大。
- 数据应用：如用于人工智能、机器学习等领域，对数据的规模与实时性要求较高。
- 技术能力：拥有先进的存储和计算能力的企业，能够更好地处理和分析大规模数据。
四、行业案例分析
为了进一步理解大数据，我们可以通过一些行业案例来说明。
- 社交媒体：如Facebook每天产生上百亿条信息和照片，这些数据需要实时分析以优化用户体验。
- 医疗行业：基因组数据、临床病历等信息的积累，产生的数据规模常常达到TB甚至PB级别，对于疾病的研究和治疗具有重要意义。
- 金融行业：银行和金融机构需要处理大量的交易数据和用户行为数据，以防止欺诈行为及优化客户服务。
五、对大数据的思考与总结
通过以上分析，我们可以看到，大数据的规模是相对的，并不能简单地用一个具体的数值来界定。随着技术的不断进步和数据种类的不断丰富，大数据的定义和应用场景也在不断演变。企业在判断自己所处理的数据是否属于大数据时，应综合考虑以上提到的各项因素。
感谢您阅读完这篇文章！希望通过本文的讨论，您能够更清晰地理解大数据的概念及其数据规模的判断标准，从而有助于在自己的工作和学习中更好地应用大数据技术。
八、何谓数据的逻辑结构?何谓数据的存储结构?两者有何联系？
逻辑结构指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括：
1、集合结构：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系。
2、线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系。
3、树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系。
4、图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。 存储结构指数据元素连同其逻辑关系在存储器上的存放形式，主要的有四类：顺序、链接、索引、散列。一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。 两者的关系在于：逻辑结构用于设计算法，存储结构用于算法编码实现。具体而言某种存储结构与某种逻辑结构没有必然的联系，算法的实现效率越高、解决问题越方便。
九、何谓文化产业的核心竞争力？
文化市场竞争激烈，必须广开思路、挖掘创造新的东西，以大背景为题材：释放出巨大的能量去应响观众的视角。文化市场的核心竞争力，在于中华民族复兴之路的过程与未来。一场宏大的阅兵式，为什么让全国人民斗志昂扬、精神振奋呢？这就是中国人民的自豪感！文化的核心最终还是归于市场，你的作品没有人光顾等于白费心机，没有市场的作品就是脱离了人民，没有深入了解民情民风。一部好的作品不用什么高科枝手段处理，照样观众盈门，高棚满座。
文化产业的核心竞争力，必须把国家形象放在第一位，爱国、爱人民，深入基层调查研究，挖掘民风民俗，了解基层的细枝末节，创作出大气磅礴的民族风与国家情怀！作品与大多数人的口味相背，必定没有市场。拍马溜须的作品、人人反感，不但没有市场反而影响企业形象。
文化产业，一：靠出口，二：靠内销，出口与内销是两个板本，中国文化产业最靠谱的还是13亿人民去销费，市场决定命运，固守老一套没有出路，中国的文化艺术创作、在外国影响力还很好，出版的书籍还是以古籍为主要产业，最近"莫言的书”有可能成为产业链、卖到外国去。说白了，文化产业除了国家补助外，还是靠13亿中国人去买单。
十、中国三大数据产业园区？
2018年中国产业园区综合发展实力TOP10榜单出炉。据榜单显示，中关村大数据产业园（中关村软件园和清华科技园两个分园）、贵安综保区信息产业园、上海市北高新服务园、仙桃数据谷/仙桃国际大数据谷、盐城市大数据产业园进入2018年中国大数据产业园区综合发展实力TOP10榜单前五。其中，中关村大数据产业园（中关村软件园和清华科技园两个分园）以得分0.83分位列榜首；其次，贵安综保区产业园和上海市北高新技术服务园分别位列第二和第三，两者得分仅相差0.01分，得分分别为0.55分和0.54分。
