最近有很多读者朋友和朋友交朋友mb大还是gb大有疑问。有网友整理了相关内容，希望能回答你的疑惑。mb大还是gb大?，秋鸿号（www.psychoses.cn）我们也为你找到了问题的答案。让我们花一分钟看看，希望对你有所帮助。
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生活中似乎有一双看不见的东西。“眼睛”，一直在窥探我们，你会怀疑这双眼睛到底是什么吗？事实上，这与大数据有关，大数据算法有时可以预测你的偏好，计算你的消费能力，甚至影响你的行为。
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原理很简单——如果你认识楼下奶茶店的店员，每次点半糖奶茶，看到你都会问:还是一样？
购物网站的原理是一样的，但它们被使用了更精确的算法可以更准确地推送你可能感兴趣的内容。
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当你不知道你想听什么歌时，最好给音乐播放软件。它可以给你答案。大数据不会撒谎。有时它可能比你更了解自己。
有人会问：大数据的应用仅限于互联网行业吗？
答案很明显：不。
大数据的应用比你想象的要广泛。未来大数据将渗透到各个领域，数据挖掘的深度将逐渐加深，数据分析的准确性将越来越高。
所以今天我们从专业的角度来分析什么是大数据？
大数据是什么？
大数据是什么样的数据，IBM公司有一套著名的大数据5V理论：
Volume（大量）
Velocity（高速）
Variety（多样性）
Value（价值）
Veracity（真实性）
简单的说，实现数据规模海量级、快速流通、数据类型和来源价值密度低能反映事物真实性大数据是数据。
这可能还不清楚。让我们比较一下：
计算机存储单位从小到大依次为：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB
它们是相邻的，根据进展率1024（210）现阶段计算TB时代，1TB硬盘的标准重量是670g。
1NB=260TB=1、921、504、606、846、976TB
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就是这么多1TB硬盘，总重量约为77245740809万吨，目前运载量为56万吨的诺克·耐维斯号（KnockNevis）如果巨型海轮运输、储存和储存1NB数据硬盘，至少来回拉1、379、388、229次(约14亿次)估计这些数据可以运输到目的地1000个诺克·要报销耐维斯号。
诺克·耐维斯号（KnockNevis）巨型海轮
再列举一个离我们生活很近的，大家每天都听歌吧？假设手机播放MP3编码速度为1MB/min，一首歌的平均时间是4min，那么1PB歌曲可以连续播放2000年！假设手机播放
MP3
编码速度为
1MB/min，
一首歌的平均时间是
4min，那么1PB歌曲可以连续播放2000年！大数据分析是什么？
智库百科对大数据分析的定义只有一句话：
大数据分析是指对大数据的分析。
事实上，数据量大必然无法避免数据鱼龙混杂这一困扰，
多而杂乱，各种数据格式混杂
在一起(数据可能是文字、视频、图片)有多种类型。假如我们什么都不做，只让那么多数据堆在那里，什么价值都没有，数据多但价值少，我们该怎么办？——分析通过不同领域的大数据分析应用，我们可以更好地理解：
(一)金融业大数据分析的应用金融业应该是使用大数据技术最频繁的行业。证券和银行经常使用大数据技术进行数据分析。
监控分析，有效规避风险。
金融业面临着许多行业挑战，
证券欺诈预警证券欺诈预警
，
信用卡欺诈和企业信用风险行业面临的一系列数据风险挑战和各种问题，都需要大数据发挥其预测的核心功能，有效规避风险。
图片来自网络(二)娱乐媒体应用大数据分析大数据个简单的例子，大数据个简单的例子，通过
社交媒体明星粉丝数量分析和行业新闻动态，
可预测影视视频播放量和受欢迎程度;通过智能产品点击量和浏览量，可以推测用户
个性偏好，推荐自己喜欢的产品。
通过大数据分析，选择适合网友的美剧《纸牌屋》
视频偏好和明星选择
，引起轰动的播放量。
通过大数据分析，选择适合网友的美剧《纸牌屋》
视频偏好和明星选择
，引起轰动的播放量。大数据在社交媒体和娱乐行业的大数据分析引导观众和粉丝，让他们消费娱乐业。美剧《纸牌屋》第六季剧照(3)医疗行业大数据分析的应用
iPhone这个功能在用户的手机上是健康的APP里的
健康步数统计和锻炼
，为你记录你的
健康状况，
并且
预测可能的疾病
，通过一系列的记录分析和预测，利用大数据技术进行预测
可能要发生并及时解决。医疗行业可以通过用户的身体状况和大量的病例数据进行分析加强对医疗行业的监测，并进行有效的检测，降低用户的患病率。医疗行业可以通过用户的身体状况和大量的病例数据进行分析
加强对医疗行业的监测，并进行有效的检测，降低用户的患病率。
传统数据分析与大数据分析的异同
第一、 两者在分析方法上没有本质区别。
数据分析的核心工作是人类对数据指标的分析、思考和解释，人承载的数据量极其有限。因此，无论是传统数据分析还是大数据分析，都需要根据分析思路对原始数据进行统计处理，得到一般统计结果供人分析。在这个过程中，两者是相似的，区别在于原始数据量的大小导致处理方法的不同。
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第二，在使用统计知识的重点上，两者有很大的不同。传统数据分析使用的知识主要集中在能否通过少量数据上
抽样数据
全量数据
(不是抽样数据)，设计统计方案，得出详细可信的统计结论。
第三，机器学习模型之间存在本质差异。
大多数时候，传统数据分析只是将机器学习模型作为黑盒工具来辅助数据分析。而大数据分析，往往是两者紧密结合，大数据分析产生的不仅仅是分析效果的评价，还有产品的升级。在大数据分析场景中，数据分析往往是数据建模的前奏，数据建模是数据分析的结果。大数据在我们的生活中发挥着越来越重要的作用，也给我们的生活带来了极大的便利。我希望通过这次分享，你能对大数据有更深入的了解。部分文章图片来自网络，如有侵权，可联系删除。
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