大数据的利与弊，大数据时代给我们的生活带来了哪些好处呢
来源：整理 编辑：智能门户 2023-08-21 09:01:29
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1，大数据时代给我们的生活带来了哪些好处呢
海南是个美丽的地方。在金黄的沙滩上，人们有说有笑。他们有的捡贝壳，做成美丽的项链；有的堆沙堡，把金黄的沙土建城美丽的城堡；还有的捞海带，把海带做成美味佳肴……医疗方面大数据可以协助医生和科学家去预测病人对于某些疾病的易感染性和其它不利的条件，减少治疗过程的时间和花费，并实施更精准的治疗方案。交通方面大数据可以帮助人们搭配最佳出行方案。上海地铁通和滴滴打车等app就是很好的例子。现在，我们人人拿着一部手机，有的人甚至好几部智能手机；我们的面前也摆着电脑，并随时可以上网；我们面对爆炸式的信息，遨游在信息之海，可轻松地获取数据，来改善生活的质量，享受科技带来的乐趣。这就是好处
2，现代大数据技术存在什么弊端
1、现如今，大数据技术存在最大的两个弊端就是隐私和限制。2、大数据技术的利也建立在两个弊端之中，大数据技术的利大多时候体现出“便利”这两个字，而“便利”的前提就需要贡献我们的数据;而很多时候看似大数据非常方便，但它也有诸多的限制，比如你搜索了什么类型的词条各类应用接收到这一数据后也只会推送与这个词条相关的东西，就局限在了这一个范围内。3、比起限制，很多人更担心隐私这一问题。现代人的消遣方式更多的是使用电子设备连接网络来娱乐，比如看剧、看小说、玩游戏、逛某宝、刷某音等等，无论是前面哪一种，我们使用过这些应用的数据都会被接收到后台，从而通过计算又给我们推荐相关的我们可能感兴趣的东西。
3，大数据怎么样
一、大数据不好学，但可以学
1、大数据好不好学，答案是不好学，如果好学的话就不会有上百万的人才缺口了
2、大数据学习是有门槛的，但并不像很多人说的那样需要数学和统计学基础（大数据分析需要这些基础）。而我们经常说的大数据学习一般指大数据开发（大专学历即可学习，理工科专业为佳）
3、为什么说不好学呢？我们从大数据学习内容上来分析，大数据开发说白一点就是编程，相信对很多行外人来说，一提到编程就是满屏看不懂的代码，这就是大数据难点之一。如果你不入这一行总觉的困难重重。所以说，大数据难但是可以学！经过你的努力和坚持，小白也是可以完全学懂大数据的。
二、就业前景好
1、大数据行业的火爆就不用我赘述了
2、人才缺口达200万
3、平均月薪20K+
4、应用广泛、未来将覆盖全行业
5、人工智能、云计算、物联网和大数据密不可分
4，大数据的利与弊
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以肢带清详细研究和概括总结的过程。大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。大数据优点：(1)及时解析故障、问题历前和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。 (4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信行烂息。(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。 (6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。大数据的缺陷：当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。
5，互联网大数据有哪些好处多
你好大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值4）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。5）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。6）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。7）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。8）从大量客户中快速识别出金牌客户。9）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。
6，大数据给人们带来很多好处还存在哪些弊端
如今大数据是一个很火的话题，常常我们通过大数据拥有了很多便利。大数据在我们生活中扮演着很重要的作用，不过我们也要警惕大数据存在的弊端。接下来就一起来看一下大数据都有哪些弊端吧。 1、个人数据隐私与安全随着科学技术的发展，我们生活中很多数据都会被记录下来。大数据会记录我们的浏览习惯，购买习惯甚至消费能力以及购物习惯等等。因此我们经常会发现最近我们搜索过的东西下一秒就出现在淘宝推荐里。这样会让我们有种生活被监视的感觉，我们会很担心个人数据隐私与安全。2、大数据杀熟大数据杀熟是指平台通过数据分析向不同用户展示同样商品的不同价格，往往老用户看到的价格比新用户贵，有时候安卓手机跟苹果手机搜索出来的价格也不一样。之前淘宝就曾经因为大数据杀熟上过热搜，滴滴打车也曾经被发现大数据杀熟的问题。大数据杀熟能够最大化的从消费者身上赚取利益，但是这也会引发消费者的不满。任何事情都有两面性，我们也不能因为大数据的弊端而否定了它带给我们生活的便利。也希望数据能够被妥善保管，不要随意泄露用户隐私。商家不要利用大数据最大化赚钱，否则也会失去用户的支持。各位读者，你们又有怎样的看法呢？欢迎在评论区里留言讨论一下。
7，物联网与大数据的应用前景及利与弊
去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:xiaolun是我1.数据的资源化 在大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步开放研究大数据技术。信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，网络技术人员应当将传统信息资源开发管理方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。而掌握了数据资源处理技术的企业，在未来还能够通过将数据使用权进行出租或者转让等方式获取巨大的经济收益。2.科技的交叉融合 大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体，促进不同科学技术的交叉融合，同时还能够促进多学科的交叉融合，充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。大数据技术的长足进步与发展既要求工程技术人员要立足于信息科学，通过对大数据技术中的信息获取、储存、处理等各方面的具体技术进行创新发展，也要将大数据技术与企业管理手段结合起来，从企业经营管理的角度研究分析现代化企业在生产经营管理活动中大数据技术的参与度及其可能带来的影响。在一些需要处理和应用到大量数5. 10. 4.物联网在商业方面的前景二那要看你倾向于哪个专业锣。。 我个人觉得 会场策划与管理 不错的 。 要是我们艺生可以提前考试，不用参加高考就好了…
8，大数据时代的利与弊马原原理
利与弊: 大数据时代的力是可以预测人类向往的能力之一。通过大数据预测最核心的应用。大数据的B是有一定的局限性，隐私性也会受到威胁，一旦信息泄露，将会产生严重的后果。?：?数据的“利”: 预测从古?今，预测能?都是?们所向往的能?之?，??数据预测则是?数据最核?的应?。当今的?数据预测，就是对现已记录的历史数据进?分析利?，结合数学模型，预测未来从?推断出结果。?数据预测的优势体现在它把?个?常困难的预测问题，转化为?个相对简单的描述问题，?这是传统?数据集根本?法企及的。?数据预测将传统意义上的“预测”拓展成为“现测”。 相关性有?可能会问，有了?数据预测，是不是就能?枕?忧了？答案是否定的，能够引导?们做出决策的关键环节其实是在于能在?数据中提炼出“相关性”。?歌开发的名为“?歌流感趋势”的?具，通过跟踪搜索关键词频率来判断全美地区的流感情况，当关键词（如温度计、流感症状、肌?疼痛、胸闷等）搜索率飙升时，?具便会发出预警。由此可见?数据分析，能够令看似不相?的事物相关性浮出??。事实往往是复杂的，?数据的相关性并不意味着两个事件具有因果联系，?具有因果联系的两件事从?数据本?来看有时也并不相关。?数据时代，我们?需考虑现象背后的本质，只要发现相关性，就可以加速决策，创造巨?的经济或社会价值。 ?：?数据的“弊”冗杂度?不可否认，?数据在数据记录、数据异常?较等??具有很?的优势，?如打击刷单?为，但是，?数据并不是万能的，也存在很多局限性，?数据记录太多数据，不?定都是需要的，有时重要的信息只占很低?例，这就是质量低、利?效率低。?旦只?味迷信?数据?没有认真地去分析和判断，往往把错误地把偶然现象当作规律来处理，这时如果投?分配?量的资源，教训就会接踵??，所以有时我们也需要理性的判断，不能?味迷信。隐私性在?数据时代，?户会偶然发现??的隐私收到威胁的经历，购物监视我们的购物习惯，搜索引擎监视我们的?页浏览记录，社交软件监视我们的社交关系，理财产品监视我们的财富，?旦数据泄露将产?不可预知的后果，有时?数据与隐私?户不可兼顾。
9，大数据不是万能的它有哪些局限性
局限一：不当负担大数据到底是否利大于弊并不是我们现阶段所关心的问题，而能否识别其益处的非显性局限才是技术人员最应该关注的。大数据支持者的核心主张是，但凡数据，必定有正面价值。然而这个想法是错误的，对公司管理层而言，看起来似乎无伤大雅的信息搜寻，却往往对数据收集的主体带来了不当负担。比如，全球大学排名与联邦量刑指南是两大复杂社会系统演变而成的量化值，该方面的相关人员均表示，这样的全方位大数据归集整理无疑损害了他们原本系统的秩序。而第一个提出“大数据时代”这一概念的麦肯锡公司（McKinsey）也曾坦言，“事实上，截至目前，并没有有效的证据表明数据的强度与特定部门生产力之间存在一定积极的联系。”在随后的几年内，尽管信息量化的浪潮已开足马力，但相关证据依然少之又少。局限二：易被操控数据往往比人们想象的更易被操控。据Target前经理表示，公司管理部门曾尝试通过收集分析顾客问卷打分表以期提升顾客满意度，然而此举却造成员工伪造客户信息以夸大自己的工作表现。不受监管的可编制数据一旦被伪造，那么用它分析出的结果便不具任何意义。而先前拥有自主执行权的负责数据编制的员工，此时却倍感压力重重，因为他们不得不接受不间断的中央监控。局限三：不可量化许多重要的问题是根本不适合也无法定量分析的，它们需要对价值、驱动力、所处环境及其他种种核心因素的评判。而找到一个绝对中立不偏不倚并受众人尊重信任的人，制定量化指标来对所有因素进行评定打分，是决计无法实现的。这便是一切社会机制中固有的难题。局限四：衡量知识？新基础科学知识对经济结构的影响过于分散和复杂，经济学家很难进行量化衡量。当然，社会和经济制度的定量分析在最近几年存在系统性的缺陷，但这并不意味着未来的深入研究会遭遇同样的短板。然而，若是沿袭相同的基础方法论，那么即便收集再多的数据，这些缺陷也将持续存在。根据网上资料整理
10，隐私权受威胁 大数据到底有哪些弊端
数据由来已久，但大数据则是近1年来才频繁出现在媒体报端。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点。人们往往总是关注事物好的一面，却往往忽视随着大数据所带来的弊端。 毋庸置疑，大数据能够给企业、机关等机构带来大量的经济价值和利益，直接影响着他们的未来走向。其实，大数据是一把双刃剑 ，在给企业带来无往不利的前进动力的时候，往往也会对企业和个人带来伤害。请看下面的小故事： 以前的情人，在你聊天工具上已经显示了可能认识的人。 上面的情况是通过大数据分析工具而提供的一种服务器，虽然只是一种特例，但却让双方甚至双方的家人都感到尴尬。但这确实真实存在的。无论是在我们的微博上，后者聊天工具上，都会出现这种问题，虽然看起来一个非常方便的功能，但是对于一些人来说却是麻烦。下面我们来看一下大数据所带来的弊端。 第2页：个人隐私受威胁 个人隐私受威胁： 对于个人来说，其在大数据时代往往是作为数据的来源。无论是个人的生活情况，还是消费习惯，身份特征等，都变成了以各种形式存储的数据。这虽然对企业来说可以根据用户数据去分析数据，得到价值，但是对于个人用户来说，无疑是以个不得不被动接受的事情，而这种数据在收集、分析、传输等过程中都可能对用户带来不利的影响。隐私受到威胁 企业在传输这些私人数据的时候可能会遇到麻烦，企业很难保证在整个传输过程中是否有人会查看你的数据，很有可能有人对这些私人的数据进行了监控等操作，这就大大加大了其泄漏的可能性，数据一旦泄漏，很可能为个人带来难以挽回的损失，而个人却又不知道自己的数据时如何泄露出去的，对这让个人用户的隐私权受到无限大的挑战。 大数据不等于大价值： 只有当存储数据的量达到一定值才会有价值，单独出来的数据即使有一定价值但也没有整体的参考价值。这往往给企业一种错觉，大数据定于大价值。 其实，大数据并不等于大价值。大数据分析存储产品设备往往对企业IT设备有更高的要求，企业原有IT设备很难满足大数据时代的挑战。在这种情况下，企业IT部门面临这样一种情况：需求越来越多，但满足这些需求的能力越来越弱。而且企业投入价值与所得信息量价值成反比。当数据达到一定值时，投入的价值甚至超过所得数据价值。 第3页：大数据对企业有更大挑战 大数据对企业有更大挑战： 近年，由于服务器出现故障而造成服务不能提供的事件时有发生，而随着大数据时代的到来，这些故障可能会进一步增多。而这些故障往往会直接造成数据的跌势，服务的中断。例如谷歌泄露个人隐私事件、盛大云数据丢失事件、亚马逊服务器宕机事故等等。 当这些服务中断的时候，用户是毫无解决办法的，只能等待服务提供商的修复，而对数据丢失、损坏等方面，用户对数据保护更是束手无策，只能等待提供商。这样很多用户在发生故障并不能及时作出反应，使损失降到最低。无疑，大数据带来了更多的挑战。 大数据使企业面临厂商绑定： 当我们提到大数据的时候，总是提到大数据的诸多优点，但是却很少提企业如何将大数据变成切实的价值。容易被厂商绑定 目前，很多厂商都针对大数据推出了自己的解决方案。而这些方案虽然号称兼容性非常强，能够兼容其他厂商的设备，但是当你真正的采用一个提供商的设备（软件、硬件）的时候，你会发现你真的很难去改变一个提供商，尤其是在软件方面。很容易被一个提供商绑定。这就大大限制了企业IT基础设置的灵活性。 总结： 大数据时代虽然一切勾画的都是那么美，但是离真正的为企业提供价值的路之间还有不可逾越的鸿沟。大数据并没有想象的那么完美遍地黄金，企业在接下来应考虑如何应对大数据的挑战，而不要仅仅空谈价值。
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