数据和信息的区别(什么叫做流量)

流量在不同场景下有不同的定义和内涵。以下从交通领域、互联网领域和通信领域，对流量进行解释：1、交通领域流量是指在单位时间内，通过道路上的某一地点或者某一断面实际参与交通的参与者的数量，又称作交通流量。这里的交通参与者包括机动车、非机动车和行人，因而交通量可分为机动车交通量、非机动车交通量和行人交通量。但在没有特殊说明的情况下，交通量都是指机动车交通量，并且是指单位时间内来去两个方向上的车辆数。因此，简单来说，单位时间内某个地点或断面上的交通流量=（来的方向上的车辆数+去的方向上的车辆数）/时间。关于车流量的监测和数据采集，有相应的工具和方法，比如：人工记数或者传感器监测、摄像设备拍照等。另外，与车流量相关的一些指标，如高峰小时车流量、日均车流量、夜间车流量等计算，也有相应的计算公式：高峰小时车流量计算公式：Qg=Q*Ag式中：Ag—高峰小时系数，根据工程设计资料取值0.09；Q—各预测年的24小时交通流量。b. 日均车流量计算公式：Qr=Q*Ar/R式中：Ar—白天交通量系数，根据工可报告中的交通量预测结果，全路网昼间系数约为Ar取值0.80；R—白天小时数，根据工科设计资料取16；Q—各预测年的24小时交通流量。c. 夜间车流量：取昼间车流量的20%。2、互联网领域在互联网领域，流量一般是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的页面数量。常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。如何计算网站流量？PV（Page View）值：是指一定时间范围内所有浏览该网站的访问者请求的页面数量之合。（例如：该网站一天有100个访问者，每个访问者浏览的页面数量平均为10页，则每天的PV是100×10=1000）Hits值：是指对每个页面元素的请求数量。（一个页面中任何一个图片或者flas件都算是一个页面元素）日浏览字节数：即日流量，是指一天内，访问者请求的所有页面元素的字节数之和。网站流量的计算总流量=访问流量+下载流量= Page view值 x 页面大小+下载文件大小 x 下载次数由以上分析可见，在互联网领域，流量和用户数不是一回事，流量只是一个数据，但用户只能是真正的人，数据跟人肯定不相等的，所以千万别认为有流量就是等于有用户，流量转化后才是用户，也可以理解为有效流量才可能接近等于用户。从体量角度说，流量的范畴比用户稍大一些。用户是流量的一部分，但流量未必都会成为用户。总之，流量是衡量互联网产品价值的重要基础，流量越大则互联网产品价值也就越高。3、在通信领域在通信领域，流量是信息传输时的数字记录，记录了一个电脑或手机终端问一个网页所耗费的字节数。一个英文字所需要1B，而一个汉字需要2B。B是字节Byte，KB是千字节，MB是兆字节，GB是千兆字节，TB是太兆字节。换算关系为：1T=1024GB,1GB=1024MB,1M=1024KB,1KB=1024B。1KB=512个汉字。在通信领域，流量可分为固定宽带数据流量和移动数据流量，通常我们说流量指的就是移动数据流量。根据官方解释，移动数据流量是指通过GPRS、EDGE、TD-SCDMA、HSDPA、WCDMA、LTE等移动通信技术上网或使用相关数据增值业务所产生的数据流量，不包含通过WLAN、CSD等其他上网所产生的流量，不包含按内容计费的数据增值业务（彩信、号薄管家、全曲下载、快讯等）所核减的数据流量，也不包含Blackberry、Pushmail 、M2M等集团客户及行业应用所产生的数据流量。其实，移动数据流量是无线上网流量的一部分，无线上网包括移动数据流量和WLAN流量，移动数据流量=手机上网流量+数据卡流量+上网本流量。按移动公司内部的口径：人均流量＝业务产生的总流量/使用用户数，内容的单位流量价值＝业务收入（财报折前）/使用用户数。补充一点，1G流量相当于多少，能做什么呢？这么说吧，1G流量可以阅读1700篇小说（3万字一篇），1G能玩手机网游100小时（10M/小时），1G能观看两部在线电影（500M/部），1G流量能观看手机电视在线直播3小时300M/小时，1G流量能下载340首歌曲（3M/首）。当前大部分用户用的是4G流量，三大运营商的5G网络已经推出商用。5G时代，我们老百姓将能享受更加快速的网络服务，步入万物互联的时代。

很高兴能够和你一起讨论大数据是干什么的。这些年以来，我们已经通过各种渠道听说过大数据；大数据出现的频率极高，给大家提供便利的生活支撑，也受到大家极高的关注。现在而今眼目下，好像开口闭口不提一下大数据，都觉得自己Low了的感觉。那我们就来了解一下什么叫大数据，了解大数据的特性，以及存在的危险。大数据的定义大数据（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。现阶段我们能够接触到的所有信息，都是大数据中的一分部。大数据具有5V特点：Volume（大量）、Velocity（时效）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五个特点。一、Volume（大量）大数据有多大呢。就以我们日常接触传统数据来进行恒量吧。一个中文汉字2个字节，即2byte。1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)简单的工式可能阻碍你的理解，那我们以一下常用数据来帮助你理解。1、500G 普通笔记本电脑硬盘容量；2、1TB 普通移动硬盘容量；3、1ZB其中据相关资料显示，2011年，全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB；据预估：到今年年底（2020），全球大数据计算中心存储的数据可达到35ZB。二、Velocity（时效）大数据具有一定的时效性。每一条数据，都是具有一定的时效性的。例如:几个月以前全球的肺炎累积确诊数量为0；截止目前为止，全球已经有超过300万人确诊感染肺炎。每日今日头条呈现的新闻排行榜，也是不停地在变化。每一条数据的产生，到使用，到消亡，所经历的时间越来越短；热搜的排行十几分钟更新一次，实际上，信息的变化更快，快到超出我们的想像。引用一句话： 就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？Email：2.04亿封被发出Google：200万次搜索请求被提交Youtube：2880分钟的视频被上传Facebook：69.5万条状态被更新Twitter：98000条推送被发出12306：1840张车票被卖出……以我们防控肺炎中比较出采的健康码为例：我们每个人在支付宝上传了我们的相关信息，支付宝根据我们的位置信息、通信信息、健康信息等等给我们及时更新健康码颜色。如果不具有时效性，那么这个健康码就毫无用处。三、Variety（多样）大数据的数据来源是多样化的，任何在网上能接触到的信息，或者能搜集到的信息，都会成为大数据的基本信息资料。每个人的基础信息，包括姓名，年龄，性别，身份证号，号码，你日常通过社交软件搜索的内容等等；每个地图的信息，经度，纬度，路由，你日常通过导航软件展现出来的信息；音乐，视频，文章，图片，你每天在网上浏览的海量数据都是大数据。……以上的所有所有，也就是我们人类能接触到的所有信息，都纳入大数据需要存储的范畴。四、Value（低价值密度）大数据的信息量太多，但是真正有效的，有价值的信息确相当有限。比如，某房产中介商获取了一百万人所有身份信息，但是，对他们有效的信息，只限定在该城市中，有购买能力，有购买需求的潜在对象；而其他所有的信息对于该中介来说，毫无用处。对于所有的企业来说，能够从低价值密度中获得对他有效的信息，再对该信息进行精准处理，则相当重要。在这个年代，谁能最快速有效地获取大数据，提取大数据，处理大数据，再变成商业资源，那他就能成为大数据时代的王者。五、Veracity（真实性）大数据的基础信息是真实的，就看每个企业能否在这海量的真实的基础信息中，获取最有效的资源。大数据的挑战：当大数据与云计算结合起来之后，大数据就大大向前迈出了一步，大数据给大家的生活带来便利；在这一大跨步当中，安全永远是无法避免的话题。想一想，很多购物软件的杀熟，新注册人员能看到价格和老用户不一致，这是不是可怕？想一想，如果并非因为原因，有人随便一查就能知道你的位置信息，通信信息，和哪些人接触过，是不是可怕？想一想，你现在手机中的很多APP一直在忽悠你打开的权限，是不是可怕？当你我在享受大数据的的时候，有没有发现自己也是穿着皇帝的新装徜徉在大数据的海洋中。在此呼吁相关企业在提取大数据的时候，需要考虑是否符合法律和伦理；国家也需要尽快相关的法律，保护大家的安全。