数据量级,大数据的数量级是几字节

所谓大数据一般是指多大的数据量

其实首先你要区分大数据和大数据量的概念。大数据量只是一个纯粹的数据量级的问题，而现在大家所谈论的大数据主要包括搜索、新闻、博客、微博等社交网、移动电话和短信、热线电话和监控数据、通测数据等等。这些数据大多数为我们日常社交生活或是语音通信时产生。通常为TB级别，非结构化数据。而TB级别的数据用excel或者其他数据分析工具是很难展现处理的，这时就需要BI工具来应对大数据。FineBI针对大数据有专门的大数据量解决方案，可以去它的官网看看，就不附链接了

超大规模数据是指什么级的数据？

所谓的“大规模数据集”，其实从不同的角度去审视可能含义都会不同。

比如说，对于一些打着“大数据”的旗号做宣传的公司或者个人来说，但凡数据规模到了一定的量级，他们就可以无视数据质量、数据内容等要素，宣称自己有了大规模数据集。这里的数据量级也不是定死的，可以是千亿百亿级，也可以是百万甚至十万级，全看当事人的解读。

所以我想题主想问的一定不是这种含义的大规模数据集。

如果从机器学习的角度来看，大规模数据集应该指的是能够为模型学习提供足够支撑的数据。高质量的训练数据如果足够多，模型的收敛和过拟合抑制都可以得到相当程度的保证。因此，我认为大规模数据集应该至少有两个维度的要求：一是规模，训练数据的规模应该与模型适配，例如在深度学习的语境下，数据的规模与模型参数的规模有比较强的数量关联（个人建议至少2到10倍于参数量）；二是质量，很难想象一个充满噪声甚至格式千差万别的数据集能够训练出什么好的模型来。因此，数据的提纯和清洗是非常关键的，也是数据挖掘和机器学习方向从业者必须首先具备的素质。

10T量级的数据量，且每年会增加1T的数据量，Mysql与Postgresql哪个选型会更好一点？

mysql跟postgres都不行，单位到T了，这两个关系数据库都不能胜任了，改用nosql试试吧

比如mongodb HBase 等才可以满足要求了

大数据带来的挑战有哪些

时每刻产生大量的数据。在此背景下，大数据时代（Big Data Era）将会面临新的挑战。

1、大数据时代的基本特征

所谓大数据，就是人类在生产和生活中产生的海量数据信息。

大数据时代的到来，毫无疑问会给人们带来空前便利。据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经临。对于大数据时代大数据数量级，目前通常认为有下述四大特征：

第一：数据量大：数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。

第二：类型繁多：愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。

第三：价值密度低：以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。

用EXCEL做雷达图，数据之间的数据量级差别很大，做出来的图没什么效果，有什么办法可以解决吗？

百分比的数据类别和几千几百万的数据类别分开来，相当于一个图里有两个雷达线框，这里要用到次坐标轴

（编辑：武陵站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!