一、大数的来历是什么？

大数的来历可以追溯到17世纪数学家卡尔达诺的研究。

卡尔达诺在研究赌博游戏时,发现在重复进行试验时,试验结果越来越接近一个确定的值。这种现象后来被称为“大数定律”。

大数定律的内容是:在相同条件下重复进行大量独立试验,其结果的平均值越来越接近一个确定的值。这个确定的值就是被试验对象的数学期望。

卡尔达诺使用大数定律来研究概率问题,奠定了概率论与数理统计学的基础。

18世纪数学家德莫弗首次使用“大数”这个词,并给出了第一个严格的大数定理的证明。这标志着大数原理的数学理论基础逐步建立。

19世纪,数学家切比雪夫进一步扩展了大数定理的适用范围。大数理论也成为现代概率论与数理统计学的基石。

综上所述,大数及大数定理的产生和发展,与概率论的建立有着密切的关系。它源自于对重复试验结果的观察和总结,是概率统计理论的重要组成部分。

二、数字化趋势的由来？

其实在计算机与互联网的出现开始,数字化的趋势就已经开始了,随之而来的大数据就是数字化强有力的技术支持。数字化的兴起,产生了对“数字记忆”...

三、5G由来？

第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology，简称5G）是具有高速率、低时延和大连接特点的新一代宽带移动通信技术，是实现人机物互联的网络基础设施。

国际电信联盟（ITU）定义了5G的三大类应用场景，即增强移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信(uRLLC)和海量机器类通信(mMTC)。增强移动宽带（eMBB）主要面向移动互联网流量爆炸式增长，为移动互联网用户提供更加极致的应用体验；超高可靠低时延通信(uRLLC)主要面向工业控制、远程医疗、自动驾驶等对时延和可靠性具有极高要求的垂直行业应用需求；海量机器类通信(mMTC)主要面向智慧城市、智能家居、环境监测等以传感和数据采集为目标的应用需求。

为满足5G多样化的应用场景需求，5G的关键性能指标更加多元化。ITU定义了5G八大关键性能指标，其中高速率、低时延、大连接成为5G最突出的特征，用户体验速率达1Gbps，时延低至1ms，用户连接能力达100万连接/平方公里。

深圳从2017年10月开通首个5G试验站点以来，5G产业链发展快速推进。[20]

2018年6月3GPP发布了第一个5G标准（Release-15），支持5G独立组网，重点满足增强移动宽带业务。2020年6月Release-16版本标准发布，重点支持低时延高可靠业务，实现对5G车联网、工业互联网等应用的支持。Release-17（R17）版本标准将重点实现差异化物联网应用，实现中高速大连接，计划于2022年6月发布。

中文名

第五代移动通信技术

外文名

5th-Generation Mobile Communication Technology

缩写

5G

用户体验速率

900+Mbps[14]  

峰值速率

10-20Gbps

四、第一个提出大数据概念的公司是哪个公司第一？

第一个提出大数据概念的公司是IBM。在2008年，IBM的研究员Doug Laney发表了一篇名为《3D数据管理：掌握更大、更多、更快的数据》的论文，其中提出了大数据的三个特征：数据量大、数据速度快和数据种类多。这篇论文被视为大数据概念的起源，而IBM也成为了第一个提出并推广大数据概念的公司。随着时间的推移，大数据成为了一个热门话题，各大企业也纷纷投入大量资源用于大数据技术的开发和应用。

五、历史与大数据是什么？

历史与大数据是将历史研究与大数据技术相结合的一种方法。它利用大数据技术来收集、存储、分析和可视化历史数据，以揭示历史事件、趋势和模式。

通过大数据分析，历史学家可以更全面地理解过去，并发现隐藏在海量数据中的新见解。

这种方法可以帮助研究人员发现历史事件之间的关联性，预测历史趋势，并为历史研究提供新的视角和方法。历史与大数据的结合为历史学领域带来了革命性的变化，使研究更加精确、全面和深入。

六、大数据是谁发现的？

大数据的概念并不是由某一个人发现或创造出来的，而是由多个学科和技术领域的进展共同形成的。以下是一些大数据相关的重要历程：

1. 1944年：美国数学家诺伯特·维纳提出了“信息论”的基本概念。

2. 1960年代后期：美国计算机科学家约翰·图基（John Tukey）首次提出了“数据分析”（data analysis）的概念，并将其作为一门独立的学科进行了深入研究。

3. 1990年代初：随着互联网和电子商务的兴起，越来越多的数字化数据开始被存储和处理。此时，一些公司和组织开始尝试使用这些数据进行商业和科学研究应用，如雅虎和谷歌等。

4. 2000年代初：随着计算机处理能力的不断提高和硬件设备的发展，对海量数据的处理和分析变得更加容易和实现。同时，出现了一些新的数据处理技术和算法，如Hadoop和MapReduce等。

5. 2010年代以后：在移动互联网、物联网、云计算、人工智能等新技术的推动下，大数据的应用和研究迅速扩展，并成为全球范围内的热门话题。

因此，大数据并不是由某一个人发明或发现的，而是在多个学科和技术领域共同努力下形成的。