一、定义与含义

大数据一般是学的什么？它其实是指在传统数据处理技术难以有效管理和分析的大量结构化和非结构化数据。这种“大”并不是简单的大小，而是指数量级上远超过传统数据库所能承受的范围。在这个过程中，人们开始关注如何从这些海量信息中提取有价值的知识。

二、大数据特征

体积（Volume）

大数据通常涉及到大量的信息，这些信息可能来源于各种不同渠道，如社交媒体、网站日志、交易记录等。它们超出了单个计算机或传统关系型数据库能够存储和处理的能力。

速度（Velocity）

数据生成速度快，需要实时或接近实时地进行处理。这要求系统具有高效率、高吞吐量以及快速响应时间。

变异性（Variety）

不同类型和格式混合存在，比如文本、图像、音频视频等，以及半结构化或未经组织的大规模文档库。

值得信赖性（Veracity）

数据质量不一定可靠，有时候甚至是不准确或者错误的情报，这就要求在收集之前对其进行适当校正，以提高最终结果的准确性。

经济价值（Value）

这里并不是说所有的大数据都有经济价值，但随着技术进步，大多数企业都会试图找到利用这些数据带来的商业机会，从而提升竞争力。

三、大数据分析方法

为了解答“大数据一般是学的是什么”，我们需要了解一些常用的分析方法：

描述性统计分析

描述性的统计可以帮助我们理解基本情况，比如平均值、中位数标准差等，它们提供了一个关于整个分布状况的一个概括视角。

探索性资料挖掘

探索式挖掘旨在发现隐藏在原始无结构或半结构化模式中的新见解，通过使用聚类算法来识别模式，并且通过关联规则发现潜在关系。

预测模型构建与验证

预测模型用于基于过去历史行为预测将来的趋势。这里主要包括监督学习任务，如回归模型分类器，以及无监督学习任务，如聚类算法降维技术。

决策支持系统(DSS)设计与实施

DSS是一种综合了人工智能语言理解功能的人工智能系统，可以根据用户输入做出建议和决策，为业务管理提供支持。

机器学习

它允许我们创建复杂的问题解决程序，使得计算机能够从经验中学到做出更好的决策，即使没有明确告诉他们如何做到的指导原则。这项技能被广泛应用于推荐引擎自动驾驶车辆安全监控系统等众多领域内项目中使用。

四、大データ时代下的挑战与发展趋势

随着大规模采集个人隐私相关信息而出现的一系列伦理问题，如隐私泄露风险加剧，以及法律框架不完善的问题，是当前研究者面临的一个巨大的挑战。此外，大型企业为了保护自身利益，也会运用先进技术去阻止恶意攻击者入侵，从而形成了一场全新的数字防御战役。大市场对于创新驱动力的需求促使不断推陈出新，不断发展新的工具软件以满足这一不断增长市场需求。