数据资源特点？
一、数据资源特点？
数据资源的特点：
数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高。1、数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。2、类型繁多（Variety）：包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。3、价值密度低：如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。4、速度快、时效高：这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
二、数据资源的定义？
数据资源
数据资源管理是应用信息技术和软件工具完成组织数据资源管理任务的管理活动。早期的数据资源管理采用文件处理方法。在这种方法中，数据根据特定的组织应用程序的处理要求被组织成特定的数据记录文件，只能以特定的方式进行访问。这种方法在为现代企业提供流程管理、组织管理信息时显得过于麻烦，成本过高并且不够灵活。因此出现了数据库管理方法，它可以解决文件处理系统存在的问题。
三、政务大数据数据资源
政务大数据数据资源的重要性
政务大数据在当今社会起着举足轻重的作用，数据资源被视为一项极为宝贵的资源。政府作为社会管理者和服务提供者，拥有大量的数据资源，这些数据资源不仅包含着民生信息、经济指标等关键信息，还承载着社会发展的大势和方向。
政务大数据数据资源的重要性不可低估。首先，政府部门依托数据资源可以更好地了解社会现状和民众需求，有针对性地制定政策措施，提升治理效率和水平。其次，政务大数据数据资源可以为科研机构、企业以及公众提供丰富的数据支持，促进创新发展和产业升级。
政务大数据数据资源管理与利用的挑战
然而，政务大数据数据资源的管理与利用也面临诸多挑战。首先，政府部门之间数据孤岛现象严重，数据资源无法实现共享和协同，导致信息割裂和效率低下。其次，政务大数据数据资源涉及到隐私保护和信息安全等重要问题，如何平衡数据开放与隐私保护之间的关系成为摆在政府面前的难题。
此外，政务大数据数据资源的开放与共享机制尚不完善，数据标准和格式不统一，互操作性不强，限制了数据资源的跨部门、跨领域利用。政府部门需要加强数据治理、数据标准化建设，促进数据资源的整合与共享，实现数据互联互通，提高数据资源的利用效益。
政务大数据数据资源的开发与应用
为了更好地开发和应用政务大数据数据资源，政府部门可以采取一系列措施。首先，建立健全的数据共享机制和平台，推动各部门间数据资源的整合和共享，打破信息壁垒，实现数据资源的集约利用。其次，加强数据安全保护和隐私保护机制，规范数据采集、存储和处理，确保数据资源的安全可靠。
同时，政府部门还应加强对数据资源的开放与标准化建设，制定统一的数据标准和格式，提升数据资源的互操作性和可持续利用性。通过建设数据资源共享平台，推动政务大数据数据资源的开放共享，提高数据资源的开发与利用效率。
结语
政务大数据数据资源作为一项重要的社会资源，对于政府决策和社会发展至关重要。政府部门应加强数据资源管理和利用，推动政务大数据数据资源的开放共享，实现数据资源的跨部门、跨领域整合利用，促进数字化治理和社会发展的协同推进。
四、数据资源管理规定？
第一条 为加强全市公共数据资源统一管理，推动公共数据资源共享、开放和应用，提升政府治理能力和公共服务水平，促进数字经济发展，根据有关法律、法规的规定，结合本市实际，制定本办法。
第二条 本办法适用于本市行政区域内公共数据资源的采集、汇聚、共享、开放、应用及其相关管理活动。 涉及国家秘密和安全的公共数据资源管理，按照相关法律、法规的规定执行。
第三条 本办法所称公共数据资源，是指本市各级政务部门在履行职责和公共企事业单位在提供服务过程中产生或者获取的各类数据的总称。
五、数据资源体系有哪些？
数据资源体系有数据本身、数据的管理工具(计算机与通信技术)和数据管理专业人员等。广义的数据资源概念更能反映现代数据资源开发利用的要求。作为管理资源的数据资源不仅限于数据本身，还包括用以产生、加工、存储和使用数据的资源。
六、数据资源梳理的书？
有：深入浅出统计学，MySQL必知必会，精益数据分析等。
七、什么叫数据资源池？
当某一个资源使用完后，资源池把相关的资源的忙标示清除掉，以示该资源可以再被下一个请求使用。
1.资源池引入的目的
提高性能
2.资源池运作机制
由资源池管理器提供一定数目的目标资源，当有请求该资源时，资源池分配给一个，然后给该资源标识为忙， 标 示为忙的资源不能再被分配使用，
3.资源池常有的参数
1.初始资源的数目：资源池启动时，一次建立的资源数目，资源池最少要保证在这个数目上
2.最大资源的数目：当请求的资源超出这个数目，就等待
4.常见的资源池
1.数据库连接池
2.web容器中的request,response对象池
3.web容器中的线程池
4.C语言内存池
八、资源画像数据建模方法？
资源画像数据建模的方法是通过资源画像数据的收集和建摩
九、数据资源目录标准？
企业数据目录（EDC）旨在帮助企业与IT人员通过统一的元数据视图（包括技术元数据、业务元数据、用户释义、关联关系、数据质量和用途）来释放企业数据资产的最大能量。
我们从下至上来看下EDC的一个架构，最下面是存储层，在这一层，EDC包含了传统的结构化数据库用来存储EDC的管理员数据、可视化配置数据、数据域的规则，runtime统计数据等等，其中一部分结构化数据来自于各接入应用的元数据，称为模型库服务（Model Repository Service，MRS）使所有接入的应用可以在一个关系型数据库中进行协同；另一部分结构化数据称为数据剖析仓库（Profiling Warehouse，PWH），用来存储数据剖析信息，例如剖析结果和计分卡结果。在存储层EDC也可以接入各种非结构化数据，例如Hadoop分布式存储系统以及其上的HBASE等开源产品。
往上一层，对于接入的结构化数据的数据源，有剖析引擎（Data Profiling Engine）对数据集的唯一性，特征值频率以及数据集所属的数据域进行分析；在另一边Hadoop社区有自己的分布式引擎系统，例如用来快速将各类元数据加载到HBase的Spark组件，以及支持多条件搜索并建立实时索引的Solr组件。
所有的数据处理都是为了能提供数据服务，最通用的不外乎搜索，包括数据间关系、血缘的搜索，数据域的搜索。还有就是生成报表作业的管理计划。除了直接对外提供服务外，这一层还有一些插件对数据进行进一步加工，例如对跨数据集的数据相似性进行比较的分析器，对数据集进行到数据域的归集，以及将非结构化元数据导入到HBase的摄入服务。最终服务层有统一的对外API接口将数据域转化成数据目录作为EDC的主体。
十、为什么说数据就是资源,数据就是财富?
因为数据是一种新型资源，资源就是财富。
第一，大数据是一种信息资产，它是指那些没有办法在一定时间内使用常规的工具，而只能用新处理方式进行处理的数据集合。大数据的特点主要是数据信息是海量的，并且在持续的额增长中，而且这些在之前被认为是毫无作用，散乱无章的数据，在新兴的网络技术面前其实包含巨大的价值。在网络技术看来，大数据不但是一个海量的数据集合，它更是一个有规律可循，有价值可利用的金钱宝库。
第二，大数据里面包含了巨量的信息，包括消费者的衣食住行、偏好、憎恶、生活习惯、个性习俗等等方面的资讯，通过统计分析，可以比较准确地预测，哪些消费群体在什么时候需要什么东西，可以将相应的产品信息精准地推送给他们，获得事半功倍的销售效果，获取更多利润，是商家成功的法宝。
第三，大数据还是发展人工智能的重要手段。人工智能快速发展，此前一直依靠不断提高的程序手法。但是时至今日，今天的程序员写出来的程序 不见得就比十几年前写出来要高明。因此，机器需要自己去学习，因为机器程序思维的速度很快，所以大数据对于人工智能的发展就是一个一举两得的好事。
第四，研究大数据，最重要的意义是预测。因为数据从根本上讲，是对过去和现在的归纳和总结，其本身不具备趋势和方向性的特征，但是可以应用大数据去了解事物发展的客观规律、了解人类行为，并且能够帮助我们改变过去的思维方式，建立新的数据思维模型，从而对未来进行预测和推测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的商品，消费者的购买欲就会提高。