大数据是什么？（mongodb服务中找不到如何解决）

大数据是什么？

由于互联网的存在大数据收集才成为可能！所谓大数据就是从海量的互联网信息中通过运用统计学、概率论的原理，去伪存真得出有用信息经过云计算成为指导有关部门的决策依据！当然必须分门别类的收集大数据，政治、军事、经济、文化、社会、各行各业等等均有所侧重！具体如何实现请问这方面的專家学者！

我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已。

所有联网的东西， 电脑、手机、ipad、智能手表、智能电器.... 包括我们人也是数据的来源，社会就可以比喻成一个超大的数据库，我们每个人都是这个数据库的数据来源，每天几点起床、吃饭、运动等等都是数据。 只不过数据归数据，如果用不起来这些数据，那这么多数据就没有用

引用官方的定义:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

我认为这是科技与网络技术发展的的产物。每个人每天的生活点点滴滴都会留下痕迹，这个痕迹就是数据。但只有用了科技产品才会被记录下成为数据，经过强大的计算机分析就能转化为有价值的数据了。而所谓的AI杀熟就是这样来的。想像一下有数以亿记的人，那个数据体量有多大！

大家一定都看过老美的谍战片，要避开被追踪就是最有效的就是不要用科技产品(手机，智能穿戴设备等)，防备街头的摄像头的拍摄。只要做到这一点，你差不多就是“隐形人”了。

码字不容易，走过路过的看官点个赞呗

这里从大数据和AI人工智能关系层面做个简单的分享！

大数据：人工智能背后的基石

大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。

简单而言何为大数据？

虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。

但是，这个说法并不准确！

“大规模”只是指数据的量而言。

数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。

例如：地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值！

python爬虫怎么做？

Python，可以帮忙抢票，可以爬虫东西，关于Python爬虫怎么做？今天教大家一个案例，python爬虫多线程实战：爬取美桌1080p壁纸图片 | 技术

技术点分析

· 爬虫requests

· 多线程threading

· 文件io读写操作

· xpath 提取ur

· 正则

实战

· 分析url

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爬虫是什么

• 抓取网络上的资源，并解析，达到想要的目的
  

相关库

• requests
  
• beautifulsoup4 + lxml
  
• pyquery
  

相关的框架

• pyspider
  
• srcapy

入门来说，其实很简单，只要你对网页有一定的了解，有一点python基础，很快就能上手。python里边有许多现成的用于做爬虫的包，像urllib,urllib2,requests等，解析网页有bs4,lxml,正则表达式等，我经常用到的就是requests+BeautifulSoup爬网页，对于爬取基本常见的网页就足以了，requests(get或post)下载网页，BeautifulSoup解析网页，find查找获取你需要的数据就可以，然后存到mysql或mongodb中，一个基本的爬虫就成了，像爬去糗百，批量下载图片、视频等都可以，如果你想进一步深入了解爬虫，可以了解一下scrapy框架和多线程，分布式爬虫。

答案：很明显，用手和大脑做。[狗头]

上面抖了个机灵，下面会详细回答，告诉你当前主流python爬虫应该怎么做。

先给不懂的小朋友简单科普下，爬虫是啥，毕竟看到这个问题的小伙伴不一定懂什么是爬虫。

爬虫本身其实很复杂，高端的有百度的“蜘蛛”，需要非常恐怖的代码量，算法。低端的只要几行代码就能够搞定。

这边举一个不是很严谨的例子，不过应该能够帮助各位小伙伴了解什么是爬虫。

举个例子：

批量下载！我们平时网上看到一张好看的图，我们会右键点击保存下来，如果看到非常多好看的图，我们需要经过大量重复操作。

但是使用爬虫，就很方便，定义好规则，就能够批量给你下载下来。

最关键的是，很多不允许你保存和下载的图片，爬虫也能够抓取，下载下来，这就是爬虫厉害的地方。

专业的事情，交给专业的人，同样，爬取，抓取这种事情，就交给爬虫去做。

到此，以上就是小编对于mongodb安装后找不到服务的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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