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大数据的价值发现方法
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学),北京100872, [2]中国人民大学信息学院,北京100872
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.61472426);国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(No.2015AA015307)~~
中文摘要:

大数据的价值有不同的体现形式和发现价值的途径。总结了从大数据中发现价值的3种基本途径:数据服务、数据分析与数据探索,并对它们的特点进行了分析和对比。数据服务通过提供高性能和高并发的数据访问从微观层面体现数据价值;数据分析侧重利用统计模型的方法在宏观层面上对大数据进行处理,通过产生数据洞察的形式体现数据价值;数据探索侧重通过交互模型在微观和宏观的不断变换,引导用户浏览和发现数据的价值。

英文摘要:

The value of big data can be presented in different means, and therefore it has different ways to extract the value out of big data. Three approaches of value extraction on big data: data service, data analytics, and data exploration were summarized. The characteristics of these approaches were analyzed and compared. In summary, data service reflects the value of data from the micro-level by supporting high-performance and high-throughput read and write operations. Data analysis focuses on the usage of statistical models to generalize data distribution at macro-level, and it extracts values by generating insights from data. Data exploration focuses on interactive models in the constant interchange of micro-level and macro- level to guide the users browse and discover values out of the data.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609