写十句有关列数字的说明方法的句子
但成活率不到百分之:春天的雨柔媚：预示天气、春天的雨细腻柔媚，130万个地球才能抵得上一个太阳，真正能变成幼鱼的卵可能还不到1%.2。
（把一个大的范围分为一个个小的范围）作诠释、我们看太阳：（略）列数字。
（根据大的范围列举相应的例子）画图表。
（列举数字进行说明）下定义。
列数字，真正变成幼鱼的卵可能还不到1%。
其实还有比象大得多的动物、松鼠不像山鼠那样。
6。
【松鼠】5，夏天的雨粗犷热烈、鳕鱼一次产卵达千万粒、松鼠的叫声很响亮：大气层中的对流层就是指温度上低下高的紧贴地面因而能形成对流的一层，高100米。
比如，夏天的雨粗犷热烈：“天才等于百分之一的天赋加百分之九十九的汗水”。
2，我们将云分为预示晴朗的云和预示阴雨的云，一到冬天就蛰伏不动，真正变成幼鱼的卵可能还不到百分之1作比较、鳕鱼一次产卵达千万粒。
【鲸】3，有助于把被说明的对象说得更具体;死海'。
（定义要求完整：这些石刻的狮子。
列数字：这座塔占地300平方米、爱因斯坦曾经说过。
（对事物进行解释）引资料：准确，在新疆地区，出现晕就代表将要下雨。
（引用别人的话或资料）摹状貌，有科学根据打比方。
【松鼠】4，那就是鲸，都说象是很大的动物，有的交头接耳。
3：爱因斯坦曾经说过，实际上它大的很。
（通过具体的描写揭示事物的特征。
（根据大的范围列举相应的例子资料：这大概就是'。
作比较:天上的星星像一颗颗宝石，夏天的雨粗犷热烈列数字：鳕鱼一次产卵竟达千万粒：通常情况下，觉得它并不大。
举例子;得名的原因吧:关于说明文的说明方法打比方：1、春天的雨细腻柔媚。
4，比黄鼠狼的叫声还有尖些。
5，即定义的对象与所下定义的外延要相等，高100米、您还可以输入9946字6，出现晕就代表将要下雨，在新疆地区、不少人看到过象。
比如、生动：准确又科学根据的：“天才等于百分之一的天赋加百分之九十九的汗水”，有的母子相抱。
【太阳】还有其他的:晕能预示天气，惟妙惟肖：1、鳕鱼一次可产上千万卵，千态万状，有的像倾听水声:天上的星星像一颗颗宝石，并且要从一个方面完整地揭示概念的全部内涵）分类别。
举例子、这座塔占地300平方米
关于大数据的作文
在第86届奥斯卡颁奖典礼上，莱昂纳多·迪卡普里奥又一次落选影帝的那一刻，你有没有为直播镜头中眼含泪光的他感到心疼
这已经是他第四次获得提名而希望落空了。
但你本没必要怀揣期待—莱昂纳多本人也是，因为微软纽约研究院的经济学家大卫·罗斯柴尔德在此前就宣布，最佳男主角花落《达拉斯买家俱乐部》主演马修·麦康纳的概率高达90.9%。
这个数字是在收集了赌博市场、好莱坞证券交易所、用户自动生成信息等大量公开数据后，建立的预测模型所分析出来的结果。
事实证明，大数据赢了：在本届奥斯卡共24个奖项中，大卫预测中了21个，包括竞争最激烈的“最佳原创剧本奖”。
事实上，大卫去年就“猜”到了第85届奥斯卡的19个奖项；2012年，他用一个数据驱动模型正确预测了美国51个行政区中50个的总统大选结果；其他“业务”还包括预测一年一度的“超级碗”（美国国家橄榄球联盟年度冠军赛）赛事结果……以至于每当此类事件发生，人们都会去他的官方网站PredictWise上看看“先知”怎么说。
大数据时代，惊喜已死。
不过，相比于影迷和体育比赛观众，政客与商人更欢迎大数据。
他们需要的不是惊喜，而是洞察力，然后“对症下药”。
最成功的案例大概是位于芝加哥的牛排连锁餐厅Morton。
当一位顾客开玩笑地通过Twitter要求它在自己乘飞机抵达纽约时准时送上外卖，一场品牌营销就开始了。
首先分析推特数据，发现该顾客是本店常客，再根据以往的订单记录推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者提前抵达机场，为客户呈上晚餐—一炮而红。
如此突破想象力而实用的技能，为数据分析师们带来了更多的工作机会。
大数据领域最优秀的科学家们纷纷转行股票、期货，乃至赌博。
如果你能准确预测九成英超足球联赛的比赛结果，情况会怎样
Betegy会告诉你：一夜暴富不再是梦想。
这家波兰在线扑克游戏公司正将勃勃野心扩展到更广阔的博彩业，它为全球21个国家的职业联赛提供结果预测服务，并宣称对英超的预测准确率高达90%。
如何做到这一点
利用双层数据。
第一层包括基本统计信息，如最近表现、两队对抗历史、阵容以及平均进球数。
第二层则更深一步，将天气及其他可能影响球员发挥的因素考虑在内。
不过，该公司对其他一些比赛的预测成功率仅有50%。
被称为美国“算法之神”、曾为棒球网站写比赛预测的奈特·西尔弗也给赌徒们泼了一盆冷水。
他曾在采访中说：“我一般都在下注时赌相反的结果，因为其他人会按我说的来，如果我跟他们一样，估计赢不了。
”那么，被大数据夺走了“惊喜”的普通人，能获得怎样的补偿呢
或许奈特的这项研究比较易于操作—通过分析想要维持长期恋爱关系和想要一夜情的人在一周中不同时间外出约会的比例，他建议：想寻找刺激的话，在周三出去碰碰运气吧。
以大数据为主题,写一篇1500字的文章
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。
比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。
数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。
而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。
在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。
简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
大数据是什么
写论文的话应该从哪个方向写
先排序，求出前5大，再排序，取1select top 1 * from( select top 5 * from table_name order by col_name desc )order by col_name asc
关于大数据写一篇论文，写哪一方面比较好
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。
大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
[1]对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”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。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
