主动式收集数据是如何产生数据的？

一、主动式收集数据是如何产生数据的？

从数据库技术诞生以来，产生数据的方式主要有3种。

(1) 被动式生成数据

数据库技术使得数据的保存和管理变得简单，业务系统在运行时产生的数据可以直接保存到数据库中，数据随业务系统运行而产生，因此该阶段所产生的数据是被动的。

(2) 主动式生成数据

物联网的诞生，使得移动互联网的发展大大地加速了数据的产生几率。例如，人们可以通过手机等移动终端，随时随地产生数据。用户数据不但大量增加，同时用户还主动提交了自己的行为，如实时发送照片、邮件和其他信息，使之进入了社交移动时代。大量移动终端设备的出现，使用户不仅主动提交自己的行为，还和自己的社交圈进行了实时互动，因此数据大量地产生出来，且具有极其强烈的传播性。显然如此生成的数据是主动的。

(3) 感知式生成数据

物联网的发展使得数据生成方式得以彻底的改变。如遍布在城市各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集并生成数据。

二、大数据产生的历史背景

在当今信息时代，大数据已经成为各行各业的热门话题，它是指以传统数据管理工具无法处理的庞大数据集合。随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据的产生和应用正在深刻改变我们的生活方式和商业模式。

大数据产生的历史背景

1. 互联网时代的崛起

大数据的产生根源可以追溯到互联网时代的崛起。随着互联网用户数量的迅速增长，人们在互联网上产生的数据呈现爆炸式增长的趋势。搜索引擎、社交媒体、电子商务等互联网平台的大量数据积累，为大数据的发展奠定了基础。

2. 智能设备的普及

随着智能手机、智能家居等智能设备的普及，人们在日常生活中产生的数据逐渐增多。这些数据包括位置信息、健康数据、购物习惯等，为大数据分析提供了更多元化的数据来源。

3. 传感技术的进步

传感技术的进步使得设备能够更加智能地收集数据，如物联网技术的发展让各种设备能够互联互通。传感器、RFID等技术的广泛应用，为大数据的产生提供了更多的可能性。

4. 数据存储和处理技术的革新

随着云计算、并行计算、机器学习等技术的发展，大数据的存储和处理能力得到了极大提升。大数据技术的革新让海量数据的存储和分析变得更加高效和可行，进一步推动了大数据应用的广泛发展。

5. 商业智能化的需求

随着市场竞争的不断加剧，企业对于数据的需求也在不断增加。数据驱动的决策已经成为企业获取竞争优势的关键手段之一。大数据分析能帮助企业发现商业模式的漏洞和机会，从而实现商业智能化发展。

6. 社会发展的需求

大数据应用不仅在商业领域有着广阔的前景，同时也在社会管理、医疗、教育等领域发挥着重要作用。政府机构、医疗机构等对于大数据分析的需求日益增长，以提升服务水平和决策效率。

7. 数据隐私和安全挑战

随着大数据的产生和应用范围不断扩大，数据隐私和安全问题也日益凸显。如何平衡数据利用和个人隐私保护之间的关系，成为了大数据发展过程中需要解决的重要问题。

结语

大数据产生的历史背景是多方面因素共同作用的结果，它的出现不仅改变了我们对数据的认知，同时也为科技创新和商业发展带来了新的机遇和挑战。随着大数据技术不断演进和完善，相信大数据在未来的发展会呈现出更加广阔的前景。

三、大数据的崛起：追溯大数据产生的历史

随着科技的迅猛发展，大数据已成为当今社会不可或缺的一部分。本文将带您回顾大数据产生的历史，并探讨其发展的重要节点，以及对各行各业的深远影响。

一、大数据的概念诞生

在讨论大数据的产生年代之前，首先需要明确这一概念的诞生。虽然数据的收集和分析历史悠久，但“大数据”一词起初是在21世纪初被广泛使用的。2001年，Gartner公司分析师Doug Laney提出了大数据的“三个V”特征：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）和Variety（数据种类多）。这一理论框架为后续大数据的研究和应用奠定了基础。

二、技术进步促成大数据的形成

大数据的兴起离不开信息技术的快速发展。具体来看，有以下几个关键时刻：

• 互联网的普及（1990年代）互联网的发展使得数据的收集变得更加容易，企业和个人可以在线生成和共享大量数据。
• 云计算兴起（2000年代初）云计算的崛起使得海量数据存储和处理成本大幅降低，企业无需投资昂贵的基础设施，即可享受强大的数据分析能力。
• 智能手机的普及（2007年起）智能手机的广泛应用不仅改变了人们的生活方式，也促成了社交媒体、大数据应用等蜂拥而至，生成了大量实时数据。

三、大数据时代的到来

2008年左右，被称为大数据时代的时代开始显现，这一时期的数据图景发生了巨大的变化。各种社交媒体、电子商务和物联网的蓬勃发展，催生了海量数据的产生。其中，最具代表性的案例之一便是社交媒体平台Facebook和Twitter在日常生活中对信息的传播和跨地域交流的方便，进一步推动了数据的积累。

四、大数据的实际应用领域

随着大数据的成熟，各行各业开始积极探索大数据的应用。以下几个领域成为了大数据应用的先行者：

• 金融行业大数据在金融风险控制、信用卡欺诈检测、用户行为分析等方面发挥着重要作用。
• 医疗健康通过对大量患者数据的分析，医疗行业能够提供个性化治疗方案，实现精准医疗。
• 零售行业大数据帮助零售商更好地理解消费者需求和购物习惯，从而制定有效的促销策略。
• 交通运输利用大数据分析交通流量和路线规划，能够有效提升城市交通的效率。

五、大数据面临的挑战与未来展望

尽管大数据应用前景广阔，但依然面临诸多挑战：

• 隐私保护在数据收集与分析中，必须妥善处理用户隐私问题，以避免法律风险和用户信任危机。
• 数据安全如何确保存储和传输过程中的数据安全是当今大数据领域的一大难题。
• 技术能力不足对于许多企业而言，缺乏掌握大数据分析和应用的人员也是制约发展的障碍。

面对这些挑战，未来大数据的发展将需要逐步完善相关法律法规，加大对技术人员的培养力度，同时推动技术的更加安全与高效的发展。

六、结论

综上所述，大数据的产生并非偶然，它是科技进步、数据积累和市场需求共同推动的结果。在过去的几十年里，大数据已经从初生阶段逐步发展成为一种重要的资源，影响着各行各业的决策与创新。在未来，我们有理由相信，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，大数据将发挥越来越关键的作用。

感谢您耐心阅读这篇文章，希望通过这篇文章，您能够更好地理解大数据的产生背景、发展历程及其在实际应用中的重要性。也希望这篇文章能够为您在相关工作或者研究中提供一些有价值的信息。

四、数据收集统计的app？

以下是几个数据收集统计的app：

1. SurveyMonkey: 它是一款流行的在线调查工具，可用于创建和分发各种类型的问卷调查，并自动分析和识别数据趋势。

2. Google Forms: 可以创建各种类型的调查表单，可以很容易地嵌入到网站或发送给受访者。

3. Microsoft Forms: 它是 Microsoft Office 套件的一部分，可以创建简单的调查表格，并将其嵌入到 Microsoft Teams 或 SharePoint 等工具中进行共享。

4. Typeform: 它是一款特别注重用户体验的在线调查工具，可以创建优雅的调查表格，与受访者进行互动，以及获取动态数据。

5. SurveyGizmo: 它是一款强大的在线调查工具，可用于创建各种类型的问卷调查并以自定义格式呈现数据分析结果。

五、论文数据收集的要求

第一：技术收集手段。技术收集手段往往可以进行大面积低价值密度数据的收集，比如通过爬虫（可以用Python编写）来完成数据收集等等。技术手段比较适合于集中收集网络数据并做出相应的分析，比如趋势分析等等，由于技术手段收集到的数据具有真假难辨的问题，所以在进行数据应用时要注意边界问题。

第二：专属渠道收集。目前各种统计（咨询）机构也会借助于互联网来提供各种服务，而且有的数据服务是免费的，对于大学生来说，也可以重点关注一下这些渠道。

第三：充分利用大型互联网信息平台。通过大型互联网信息平台来获取价值化信息是一个重要的数据收集方式，而且这些数据往往也具有较高的价值密度。目前大型互联网信息平台往往会为信息提供者提供身份认证服务，这会明显提升信息的价值密度和可信度。

六、大数据产生的数据基础？

1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

七、如何收集浓硝酸产生的烟气？

浓硝酸产生的气体主要是二氧化氮，二氧化氮的式量为44，如果要求不高的话，可以使用向上排气法收集，如果要求不混有空气的话，可以使用排浓硫酸法。

八、螺丝产生的历史？

螺丝是在我国明朝时代开始有的。因为在公元1550年前后，欧洲最早出现作为扣件的金属螺帽和螺栓，都是在简陋的木制车床上用手工制成的。

按此年份来算，公元1550年对应的就是我国明朝嘉靖皇帝时期。而我国是在工业革命时代才开始使用螺丝。

九、数据产生的背景？

大数据产生的背景：

1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。

2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。

3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。

4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。

5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。

6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。

十、历史档案的收集对象？

收集对象的出身到死，还有他的事迹作品或者还有其他事情