什麼是大數據的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

區塊鏈金術：比特幣×以太坊×NFT×元宇宙×大數據×人工智慧，你必懂的新世紀超夯投資術，別再只是盲目進場!

為了解決什麼是大數據的問題，作者吳為 這樣論述：

「真的沒有比這本更容易理解區塊鏈的書了！」   本世紀最炙手可熱的技術之一 即將來臨的產業風暴無人能倖免   ──你搭上區塊鏈這班特快車了嗎？   　　▍區塊鏈是什麼？　 　　區塊鏈是一個不依賴第三方、透過自身分散式節點儲存資料、驗證、傳遞和交流的網路技術，正如一個開放的去中心化分散式帳本，任何人在任何時候都可以採用相同的技術標準生成資訊、延伸區塊鏈。   　　▍我們為什麼需要區塊鏈？　 　　在資訊不發達的時代，中心化的記帳方式無所不在；然而，一旦中心出現問題，如被篡改或者被損壞，整個系統就會面臨危機，乃至崩潰。 　　　　 　　那麼，有沒有可能建立一個不依賴中心以及第三方、卻可靠的記帳系統

？ 　　　　 　　區塊鏈解決了這一難題：電腦記帳系統中接入的每一臺電腦，都是一個「節點」，而區塊鏈就是以每個節點的運算能力，來競爭記帳權的機制。   　　▍區塊鏈與比特幣的關係：「挖礦」　　 　　比特幣的本質是一種貨幣，如果你持有比特幣，就可以像持有實體貨幣一樣，按照各外匯市場的匯率購買商品；至於區塊鏈中算力競賽的獎勵，就是獲得比特幣，即我們常聽到的所謂「挖礦」。   　　▍區塊鏈的「四大核心技術」 　　‧分散式帳本：具有去中心化創新、數據透明、無須信任、資訊可回溯性。 　　‧非對稱加密和授權技術：客戶持有金鑰，且可以實現匿名。 　　‧共識機制：旨在防止任意節點竄改資料。　　 　　‧智慧合約：

指區塊鏈中不可被隨意篡改的資料，自動化執行一些預先設定好的規則和條款。   　　▍區塊鏈的發展：從1.0到3.0 　　‧區塊鏈1.0：指以比特幣為代表的數位貨幣應用時代。 　　‧區塊鏈2.0：指區塊鏈技術在股份、債權、版權、產權等金融領域的擴展應用。 　　‧區塊鏈3.0：指區塊鏈應用擴展到金融產業之外的司法、醫療、物流等各個領域，全面覆蓋人類社會生活，實現資訊共享，而不再依靠第三方獲得或建立信用。   本書特色   　　本書內容包括區塊鏈的起源、發展、應用以及趨勢預測，並重點講述了區塊鏈在金融領域、物聯網領域、大數據領域、醫療領域、教育領域以及公證領域的應用。全書架構清晰，並有理論與實戰相結合

，非常適合沒有接觸過區塊鏈的讀者閱讀，幫助他們快速入門，深入理解區塊鏈的價值。

什麼是大數據進入發燒排行的影片

針對大數據排序之分散式FPGA運算架構與資料壓縮技術之研究

為了解決什麼是大數據的問題，作者辛佾達 這樣論述：

資料庫分析被廣泛地使用於找出隱藏在數據洪流中的關鍵資料。在各種資料庫分析與應用之中，排序是非常重要的關鍵運算之一。對於當代的資料庫來說，不斷成長的資料會對即時且具有可擴張性的排序運算造成極大的挑戰。FPGA (Field Programmable Gate Array) 展現出高效能運算的排序能力。而資料壓縮技術被採用於排序完成的資料，透過探索相鄰數值的冗餘資訊，藉此進一步降低資料量。然而，FPGA的有限記憶體空間將導致額外的資料傳輸，成為排序操作的主要瓶頸。單一FPGA的獨立設計也會抑制擴充性，難以處理資料量日漸增加的新型應用程式。除此之外，先前針對排序資料的壓縮技術缺乏通用性，不足以支援

各種資料範圍的資料型態，因此，導致資料壓縮效率受到限制。本論文提出了基於FPGA的分散式排序加速器的設計，用於處理大數據。我們也引入Configurable Compressed Array (CCA)，用來處理各種資料型態和改善壓縮效率。實驗結果證實，與先前的FPGA設計相比，本論文所提出的設計提高了高達3.69倍的運算量。

超圖解 資料科學Data Science：數據處理 入門中的入門，強化處理力&判讀力×資料倫理

為了解決什麼是大數據的問題，作者上藤一郎 這樣論述：

身處在資料化社會， 每天都面對排山倒海而來的資訊，我們究竟該如何應對？ 　　每天一睜眼，抓起手機一看，又是滿滿當當的資訊浪潮來襲；不僅如此，送小孩上學、到公司工作，下班與家人聊天，我們無時不刻都在與周遭的人分享情報、使用情報。 　　情報「資料化」其實是一門近在你我身旁的科學， 　　在資訊及通訊科技（ICT）高度發展的今日，這樣的時代早已經到來，而且越卷越快速，任何人都無法避免面對這股浪潮。 　　比如什麼是大數據？大數據又該如何運用？運用的倫理界線在哪裡？等等問題，我們的日常周遭充斥著各式各樣的資料。如果少了資料，就連一般的生活都無法順利運作。「資料科學」即是研究現代社會不可或缺的「

資料」之科學。 　　「懂資料」並「運用資料」的資料科學知識能力在未來AI世代越來越顯其重要性，本書將在本書的章節中一一介紹，以當代和未來社會中，分析佔據我們生活越來越多時間的「資料處理」的過程，以及我們該用什麼心態和方法面對。 　　本書是一本「入門用的入門書」，使用大量的插畫與圖表進行簡單易懂的解說，讓讀者能夠粗略掌握資料科學的概要。本書不使用困難的公式，因此也很推薦給看到公式就頭痛的人。 名人推薦 　　了解AI與資料科學的最佳入門書！ 　　【學界、業界專業人士好評推薦】 　　國立高雄大學電機系教授及人工智慧研究中心顧問、前執行長｜吳志宏 　　Google機器學習開發專家 | 吳柏翰(

Jerry Wu) 　　高雄大學特聘教授、財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長 | 張麗卿 　　翱翔智慧創辦人 | 張竣貿 　　Google語音助理技能開發者 | 游紹宏 　　中央研究院資訊創新科技研究中心主任及特聘研究員 | 黃彥男 　　（按姓氏筆畫排序）  

從電信資料庫論個人資料保護法相關議題─ 以M+Messenger案為例

為了解決什麼是大數據的問題，作者宋佳真 這樣論述：

隨著大數據之發展，各項資料透過不同之管道被蒐集，各種大量非結構化或結構化之資料被儲存，匯集在各個資料庫，形成各式各樣之數據資料，公務機關、非公務機關將交互結合之資料進行分析，為各項決策提供參考資料，運用在各項領域，而這些資料片段透過比對、組合、連結，有鏈結至個人之可能。實務上電信業者因應號碼可攜服務，共同建置號碼可攜集中式資料庫，台灣大哥大股份有限公司利用該資料庫之資料開發建置，並由其子公司台灣酷樂時代股份有限公司出名推廣之M+Messenger通訊軟體，揭露使用者通訊錄中聯絡人所屬之電信業者，臺灣臺北地方法院前後對於M+Messenger通訊軟體所揭露之電信業者別，是否屬於個人資料保護法之

客體，有不同之認定，並作出結果不同之判決，形成同一屬性之資料，同時屬於個人資料，又不屬於個人資料之矛盾，衍生個人資料認定之判斷基準、對於蒐集所得之個人資料，合理處理、利用之界線範圍等疑義，爰本研究透過大數據為出發，論及憲法隱私權概念，並以M+Messenger通訊軟體之案例，從號碼可攜資說明號碼可攜集中式資料庫之建置歷程與運用，彙整相關實務判決及參考外國立法例，從電信資料庫探討現行個人資料保護法，以識別性作為個人資料認定標準之實益，及公務機關、非公務機關對於逸脫原蒐集目的之處理、利用，及對於第二手蒐集所得之個人資料之處理、利用，是否參酌歐盟個人資料保護規則，納入假名化概念作為調節手段，免於過度

僵硬之限制。