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智能储物柜系统——大数据

发布时间:2018-04-24点击量:

智能储物柜系统——大数据

特征大数据一词经常出现在媒体上是2007年以后的事情,但是大家对智能储物柜系统的理解并不统一,有些甚至是误解,比如将大数据和大规模数据混为一谈。要谈大数据的问题,我们先要讲清楚什么是大数据,它都有哪些特征。大数据最明显的特征是体量大,这一点无论是内行还是外行那认可,没有什么异议。但是仅仅有大量的数据并不一定是大数据。比如一个人基因全图谱的数据,是在上百GB(吉字节)到TB(太字节)数量级,这个数据量不可谓不大,但是它没有太大的统计意义。再比如,如果记录下全世界70亿人的出生日期,这个数据量也不小,但是如果仅仅有这一项数据,它除了能够非常准确地给出全世界人口的年龄分布外,也得不到太多其他统计信息。事实上,要了解全世界人口的年龄分布,用传统的抽样统计方法就可以得到,因此这个大量的数据意义也不大。大数据之所以有用,是因为它除了数据量大以外,还具有其他的特征。一些数据专家将大数据的特征概括成三个V,即大量(Vast).多样性(Variety)和及时性(Velocity),这种说法虽然方便记忆,但并不全面准确。首先,尽管一些大数据具有及时性的结点,我们也会在后面详细介绍及时性的好处,但它并非所有大数据所必需的特征,一些数据没有及时性,一样可以被称为大数时。其次,多样性虽然是大数据的一个特征,但是含义上有歧义性,其中最重要的含义是多维度。实际上,多维度的讲法更加简明而准确。因此,在不引起混淆的情况下,我们今后把Variety解释成多维度。至于多维度的重要性和它的威力,我们不妨通过下面一个简单的例子来看一看。2013年9月,百度发布了一个颇有意思的统计结果《中同大“吃货”省市排行桥)。百度没有做任何民意调查和各地以食习国的研究。它只是从一百度知道”的7700万条与吃有关的问题里“挖掘”出来一些结论,而这些结论看上去比任何学术研究的结论更能反映中国不同地区的饮食习惯。我们不妨看看百度给出的一些结论:在关于“XX能吃吗”的问题中,福建、浙江、广东、四川等地的网友最常问的是“XX虫能吃吗”地的网友最经常间的江苏、上海、北京等“XX的皮能不能吃”藏的网友则最关心内蒙古、“蘑菇能吃吗”新疆“螃蟹能吃吗”。而宁夏网友最关宁国明友关心的事情关心的竟然是反过来也是一样定让福建网友大联限宁夏网会物许于有人民然镜,百度做的这件要吃虫子。牛小事,其实反映出大数据多维度它们不特征的不仅涉及食物的重要性。做法、吃法、成分、营养价值、价格、问题来源的地域和时间等显性的维度,而且还藏着很多外人不注意的隐含信息,比如提同者或回答者使用的计算机(或手机)以及浏览器。这些维度并不是明确地给出的(这一点和传统的数据库不一样),因此在外小行人看来,百度知道的原始数据说得好听点是具有多样性,说得不好听是“相当杂乱”的。但恰恰是这些看上去杂乱无章的数据将原来看看似无关的维度(时间、地域、食品、做法和成分等)联系了起来。经过对这些信息的挖掘、加工和整理,就得到了有意义的统计规律,比如百度公布出来的关于不同地域的人的饮食习惯。当然,百度只公布了一些大家感兴趣的结果,只要它愿意,它可以从这些数据中得到更多有价值的统计结果。比如,它很容易得到不同年龄、性别和文化背景的人的饮食习惯(假定百度知道用户的注册信息是可靠的,即使不可靠,也可以通过其他方式获取可靠的年龄信息),不同生活习惯的人(比如正常作息的人、夜猫子们、在计算机前一坐就是几个小时的游戏玩家、经常出差的人或者不爱运动的人等)的饮食习惯等。如果再结合每个人使用的计算机(或者手机等智能设备)的品牌和型号,大抵可以了解提问者和回答者的收入情况,这样就可以知道不同收入阶层的人的饮食习惯。当然,为了不引起大家对隐私问题的担忧,百度是不会公布这些结果的。由于百度的数据收集的时间跨度比较长,通过这些数据还可以看出不同地区人饮食习惯的变化,尤其是在不同经济发展阶段饮食习惯的改变。而这些看似很简单的问地没有百度知道的大数据,尤其是它的多体比如饮食习惯的变化,度特征,还真难得到答案。消到这里,智能储物柜系统大家可能会有个疑问,上面这些统计似乎并不们计方法应该也可以获得。在这里,我不是说传杂,按照传统的统计而是其成本非常高,难度相当大,比一般统的统计方法行不通,人想象的要大很多。我们不妨看看如果是用过去