空间大数据包括哪些,什么是大数据

要解释清楚大数据，可以从三个方面来解释。从技术架构来看，目前的大数据概念已经发展为一系列概念，包括数据采集、数据存储、数据分析、数据安全和数据应用。从大数据的价值空间来看，大数据是基于数据的价值，由行业应用输出的。从未来的发展趋势来看，大数据与人工智能、物联网的结合，将为大数据的应用带来更多的可能性。

什么是大数据?

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。首先，要想把大数据搞清楚，首先要明白大数据本身并不是一个单一的概念，如今的大数据已经发展成了一个庞大的生态体系，涉及到的产业链也在不断完善和发展。随着大数据技术体系逐渐成熟，大数据的落地应用已经开始逐渐展开，随着诸多行业企业纷纷实现业务上云，未来大数据的应用场景会越来越多，大数据所构建起来的价值空间也有很大的潜力。

早期在描述大数据的时候，往往从大数据本身的特点来入手，比如数据量大速度快数据类型多样化价值密度低真假难辨等等，但是对于普通人来说，即使知道了这些特点，对于大数据的概念依然是模糊的，依然不知道大数据到底用来做什么，能够与普通人产生哪些连接。实际上，要想了解大数据，首先要搞清楚大数据的目的，大数据的目的就是实现数据的价值化，大数据的所有操作几乎都是围绕数据价值化展开的，包括数据采集数据整理数据存储数据分析和数据应用等等，这一系列环节都是围绕数据的价值增量来展开的，最终通过数据应用来完成价值体现。

简单的说，通过大数据能够让更多的数据产生价值，通过大数据能够让数据的价值进行传递赋能和提升，通过大数据能够让数据逐渐成为一个重要的生产材料，通过大数据能够衡量一个企业的价值和发展潜力等等，随着工业互联网的发展，未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。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。

大数据是统计吗？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。首先，统计学是大数据的三大基础学科之一，所以在大数据的技术体系结构当中，统计学占据着重要的位置，但是如果仅仅把大数据看成是统计学，也存在一定的片面性，从大的发展趋势来看，大数据把统计学数学和计算机三大学科进行了紧密的整合，同时结合一系列应用场景知识，来完成数据的价值化过程。

当前在大数据的诸多技术环节当中，数据分析是当前大数据进行数据价值化操作的主要方式之一，而数据分析的方式主要有两种，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学方式进行数据分析有比较长的历史经验积累，在传统的数据分析过程中，统计学的分析方式形成了比较完整的知识体系，尤其在分析结构化数据方面，统计学方式进行数据分析还是具有一定优势的。

此外，统计数据分析有大量工具可用，这将降低数据分析的技术门槛，在一定程度上提高数据分析的效率。最后，虽然目前的大数据技术体系已经趋于成熟，但是大数据在行业领域落地的过程中也有很多创新。我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要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的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。