大数据综述
大数据时代文献综述(一)2024
大数据时代文献综述（一）引言概述：随着信息技术的不断发展和数据的大规模积累，大数据时代正以前所未有的速度产生着深远的影响。
在这个时代，大数据的应用已经渗透到诸多领域，如金融、医疗、交通等，给社会带来了诸多的机遇和挑战。
本文旨在通过文献综述的方式，介绍大数据时代的概念以及其主要特点，分析大数据对经济社会发展的影响，并总结目前相关研究的主要问题和趋势。
正文内容：一、大数据时代的概念和特点1. 大数据的定义和范围2. 大数据的四个特点：大量性、高速性、多样性和价值密度3. 大数据的数据源和采集技术4. 大数据的存储和处理技术5. 大数据的隐私与安全问题二、大数据对经济发展的影响1. 大数据在市场营销中的应用及效果2. 大数据对企业决策的支持作用3. 大数据对商业模式创新的推动4. 大数据对供应链管理的优化5. 大数据在金融行业的应用和风险管理三、大数据对社会发展的影响1. 大数据在医疗领域的应用和医疗服务的改进2. 大数据对教育领域的影响和学习模式的改变3. 大数据在城市规划和交通管理中的应用4. 大数据对环境保护与可持续发展的促进5. 大数据对政府决策与治理的影响四、大数据研究的主要问题和趋势1. 大数据的质量与准确性问题2. 大数据融合与共享的难题3. 大数据的处理与分析技术的挑战4. 大数据隐私保护的法律与伦理问题5. 大数据人才培养与研究的跨学科合作五、总结在大数据时代，大数据的产生和应用不仅带来了巨大的机遇，也带来了诸多挑战。
大数据已经对经济社会发展产生了深远影响，但同时也暴露出一系列问题。
未来，需要进一步研究与探索大数据的质量与准确性、处理与分析技术以及隐私保护等方面的问题，加强跨学科合作，培养专业人才，以更好地应对大数据时代的挑战与机遇。
文末总结。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来，给各个领域带来了巨大的变革和机遇。
本文将对大数据时代的概念、应用领域、挑战以及未来发展进行综述，以期对读者对大数据时代有一个全面的了解。
一、大数据时代的概念大数据时代是指由于计算机技术和互联网的快速发展，导致数据量呈指数级增长，数据类型多样化，数据获取、存储、处理和分析能力大幅提升的时代。
大数据时代的特点主要包括数据量大、速度快、种类多、价值高以及隐私性等。
二、大数据时代的应用领域1. 商业和市场营销领域：大数据分析可以帮助企业了解消费者行为、市场趋势，从而优化产品和服务，提高市场竞争力。
2. 医疗保健领域：大数据分析可以帮助医疗机构提高病患诊断的准确性和效率，提供个性化的医疗服务。
3. 金融领域：大数据分析可以帮助银行和金融机构进行风险评估、欺诈检测等，提高金融业务的效率和安全性。
4. 城市管理领域：大数据分析可以帮助城市进行交通管理、环境保护、公共安全等，提高城市的可持续发展能力。
5. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构了解学生学习情况，提供个性化的教育服务，改善教育质量。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私和安全：大数据时代涉及大量的个人隐私数据，如何保护数据的安全性和隐私性成为一个重要的挑战。
2. 数据质量和可信度：大数据时代的数据量庞大，数据质量和可信度的问题需要得到解决，以保证数据分析的准确性和可靠性。
3. 技术和人才短缺：大数据时代需要大量的技术和人才支持，但目前技术和人才的供给还不足以满足需求。
4. 数据分析和应用能力：大数据时代需要具备数据分析和应用能力，但目前很多企业和机构在这方面还存在不足。
四、大数据时代的未来发展1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的快速发展为大数据的应用提供了更多可能性，未来人工智能与大数据的结合将会产生更多的创新和突破。
2. 数据治理和合规性：随着数据泛滥的问题日益突出，数据治理和合规性将成为大数据时代的重要议题，需要建立更加健全的数据管理机制。
大数据文献综述范文docx(二)2024
大数据文献综述范文docx（二）引言概述：大数据在当前社会中扮演着重要角色。
本文综述了关于大数据的相关文献，分析了该领域的最新发展和趋势。
本文首先介绍了大数据的定义和特点，然后对大数据的应用领域进行了深入探讨，包括商业、医疗、社交媒体和智能交通等。
接着，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，包括数据挖掘、机器学习和云计算等。
其次，本文介绍了大数据在决策支持、市场预测和风险管理方面的应用案例。
最后，本文总结了目前大数据领域的挑战和未来发展方向。
正文：第一大点：大数据的定义和特点1. 什么是大数据2. 大数据的特点有哪些3. 大数据与传统数据的区别第二大点：大数据的应用领域1. 大数据在商业领域的应用2. 大数据在医疗领域的应用3. 大数据在社交媒体的应用4. 大数据在智能交通中的应用第三大点：大数据分析的关键技术和工具1. 数据挖掘在大数据分析中的应用2. 机器学习在大数据分析中的应用3. 云计算在大数据分析中的应用第四大点：大数据在决策支持、市场预测和风险管理中的应用案例1. 大数据在决策支持中的应用案例2. 大数据在市场预测中的应用案例3. 大数据在风险管理中的应用案例第五大点：大数据领域的挑战和未来发展方向1. 大数据领域目前面临的挑战2. 大数据未来的发展趋势总结：本文综述了关于大数据的相关文献，介绍了大数据的定义和特点，分析了大数据在商业、医疗、社交媒体和智能交通等领域的应用情况。
同时，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，以及大数据在决策支持、市场预测和风险管理等方面的应用案例。
最后，本文总结了当前大数据领域所面临的挑战，并展望了大数据的未来发展方向。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据时代给我们带来了许多机遇和挑战，对于如何更好地利用大数据进行决策和创新，吸引了众多学者和研究者的关注。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的发展趋势和应用前景。
一、大数据时代的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要借助先进的技术和工具来进行存储、管理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点，即“四V”：Volume（规模）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
1.3 大数据的来源大数据来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、互联网搜索、挪移设备等，呈现出多样性和复杂性。
二、大数据时代的发展趋势2.1 数据驱动决策大数据时代强调数据驱动的决策，通过分析大数据来获取洞察和预测，匡助企业和组织做出更明智的决策。
2.2 人工智能与大数据融合人工智能技术的发展与大数据的应用相互促进，通过人工智能技术来挖掘和分析大数据，实现更高效的数据处理和应用。
2.3 数据安全和隐私保护随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益凸显，如何确保数据的安全性和隐私性成为大数据时代的重要课题。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业金融机构利用大数据技术进行风险管理、市场分析和客户画像等，提高业务效率和风险控制能力。
3.2 医疗健康医疗健康领域通过大数据分析来实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提升医疗服务水平和效率。
3.3 零售行业零售企业通过大数据分析来了解消费者需求、优化供应链、提升销售效率，实现精准营销和客户关系管理。
四、大数据时代的挑战与解决方案4.1 数据质量与一致性大数据时代面临着数据质量和一致性的挑战，需要建立数据管理和质量控制机制来确保数据的准确性和可靠性。
4.2 技术人材短缺大数据技术的快速发展导致技术人材短缺，需要加强教育培训和技术创新，培养更多的大数据专业人材。
大数据时代文献综述
大数据时代文献综述近年来，随着信息技术的迅速发展，大数据时代已经来临。
大数据指的是规模庞大、来源多样、处理复杂的数据集合，其数量常常超出传统数据库处理能力。
在大数据时代，我们能够利用这些庞大的数据资源，从中发掘出有用的信息和知识，对于各个领域的发展具有重要的意义。
大数据的应用范围非常广泛，涉及到经济、科学、医疗、金融、社交网络等方方面面。
在经济领域，大数据分析可以帮助企业进行市场预测、消费者行为分析、产品研发等，从而提高企业的竞争力。
在科学领域，大数据可以帮助科学家更好地理解自然界的规律，加快科学研究的进程。
在医疗领域，大数据可以用于疾病预防、诊断和治疗，为患者提供更好的医疗服务。
在金融领域，大数据可以帮助银行和金融机构进行风险评估、信用评级和欺诈检测，提高金融系统的稳定性。
在社交网络领域，大数据可以用于推荐系统、用户行为分析，为用户提供更好的个性化服务。
然而，尽管大数据应用具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。
首先，大数据的处理需要大量的计算资源和存储空间。
其次，大数据涉及到用户隐私和数据安全等问题，如何保护用户的隐私和数据安全成为了亟待解决的问题。
再次，大数据的处理和分析需要专业的技术人才，如何培养和引进这些人才也是一个重要的问题。
此外，大数据时代涉及到法律、伦理等方面的问题，如何解决这些问题也是一个亟待解决的任务。
在大数据时代，有许多研究人员对于大数据的应用进行了广泛的研究。
他们提出了各种各样的方法和技术，用于处理和分析大数据。
其中最重要的一种技术是机器学习。
机器学习是一种通过训练模型来实现数据分析和预测的技术。
通过机器学习，我们可以从大数据中挖掘出有用的信息和知识，从而为决策提供支持。
此外，还有数据挖掘、自然语言处理、图像处理等相关技术，用于处理和分析大数据。
在大数据时代，各种各样的应用案例也被提出。
例如，在医疗领域，通过分析大数据可以预测疾病的发展趋势，提前采取预防措施。
在金融领域，大数据分析可以帮助银行进行风险评估，提高风险管理能力。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及对社会和经济的影响。
一、大数据的定义和特点1.1 定义：大数据是指规模庞大、类型繁多且难以处理的数据集合。
它具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理难度高。
1.2 特点：大数据的特点主要体现在以下几个方面：（1）数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB甚至更大的规模来衡量。
（2）数据类型多样：大数据包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文档、日志文件）和非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
（3）数据处理难度高：由于大数据的规模庞大且类型繁多，传统的数据处理方法已经无法胜任，因此需要借助新的技术和算法来处理大数据。
二、大数据的应用领域2.1 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行分析，可以匡助银行和金融机构更好地了解客户需求、预测市场趋势、进行风险评估和欺诈检测等。
2.2 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以匡助提高医疗服务质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化医疗、疾病预测和药物研发等。
2.3 零售业：大数据在零售业的应用可以匡助企业更好地了解消费者需求、优化供应链管理、提高销售额和客户满意度等。
2.4 交通运输：大数据在交通运输领域的应用可以匡助提高交通运输效率和安全性。
通过分析大量的交通数据，可以实现交通拥堵预测、交通信号优化和智能导航等。
2.5 媒体传媒：大数据在媒体传媒领域的应用可以匡助媒体机构更好地了解受众需求、优化内容推荐和广告投放等。
三、大数据对社会和经济的影响3.1 社会影响：大数据的发展对社会产生了深远的影响。
它改变了人们的生活方式，提高了社会管理的效率，促进了社会的创新和发展。
3.2 经济影响：大数据的应用对经济产生了重要的影响。
《2024年大数据系统综述》范文
《大数据系统综述》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，大数据已成为全球范围内的研究热点。
大数据系统作为一种集成海量数据处理、存储和管理的系统，正日益显现出其重要价值。
本文将对大数据系统的核心组成、技术应用以及未来发展趋势进行全面的综述，为相关领域的读者提供一个全面的参考和指引。
二、大数据系统的核心组成大数据系统通常包括数据收集、数据处理、数据存储、数据分析及数据展示等多个核心模块。
1. 数据收集：通过爬虫、API接口、数据库同步等方式，从各种来源获取结构化、半结构化及非结构化数据。
2. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、转换、加工等操作，以供后续分析使用。
3. 数据存储：采用分布式文件系统或数据库管理系统，将数据进行高效存储和管理。
4. 数据分析：利用各种算法和工具，对数据进行深度挖掘和分析，以发现数据中的潜在价值。
5. 数据展示：将分析结果以图表、报告等形式进行展示，以便用户理解和决策。
三、大数据系统的技术应用1. 分布式处理技术：通过将计算任务分散到多个节点上，实现数据的并行处理和高效计算。
2. 存储技术：采用HDFS（Hadoop分布式文件系统）等分布式存储技术，实现对海量数据的存储和管理。
3. 数据库技术：利用关系型数据库和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储需求。
4. 机器学习与人工智能：通过算法模型对数据进行深度挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
5. 数据可视化技术：将分析结果以直观的图表形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
四、大数据系统的应用领域大数据系统已广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、政府等。
在金融领域，大数据系统可用于风险控制、客户画像、欺诈检测等方面；在医疗领域，大数据系统可用于疾病预测、患者管理、药物研发等方面；在教育领域，大数据系统可用于学生行为分析、课程优化等方面；在政府领域，大数据系统可用于城市管理、公共安全等方面。
五、未来发展趋势1. 技术融合与创新：大数据将与人工智能、物联网等新兴技术深度融合，形成更加强大的数据处理和分析能力。
大数据综述
大数据综述
大数据综述
1.引言
本章将介绍大数据的概念、发展背景以及其在不同领域的应用。
同时还将探讨大数据对企业和社会带来的影响。
2.大数据的定义和特点
本章将详细介绍大数据的定义以及其特点。
包括数据的量大、
速度快、多样性等特点。
3.大数据的收集与管理
本章将介绍大数据的收集和管理方法。
包括传统数据收集方式
以及新兴的数据获取技术。
4.大数据的存储与处理
本章将详细介绍大数据的存储与处理方法。
包括云计算、分布
式存储技术以及大数据处理框架等内容。
5.大数据的分析与挖掘
本章将探讨大数据分析与挖掘的方法和技术。
包括数据挖掘算法、机器学习方法以及可视化技术等内容。
6.大数据在企业中的应用
本章将详细介绍大数据在企业中的应用案例。
包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等领域的应用。
7.大数据在社会中的应用
本章将探讨大数据在社会中的应用案例。
包括城市管理、交通规划、医疗健康等领域的应用。
8.大数据的风险与挑战
本章将详细介绍大数据的风险与挑战。
包括隐私保护、数据安全以及伦理道德等问题。
9.大数据的未来发展趋势
本章将展望大数据的未来发展趋势。
包括与大数据的结合、边缘计算等新兴技术对大数据的影响。
10.结论
本章将对全文进行总结，并给出对大数据发展的展望。
附件：
本文档涉及附件的列表，包括图表、数据集等。
法律名词及注释：
本文涉及的法律名词及其对应的注释列表，确保读者对相关法律概念的理解。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509Published Online October 2018 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2018.810163Overview on Big DataKaiyue LiuChina University of Mining & Technology (Beijing), BeijingReceived: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018AbstractAs a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data.KeywordsBig Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application大数据综述刘凯悦中国矿业大学(北京)，北京收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日摘要大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。
为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。
其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。
本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。
刘凯悦关键词大数据，数据存储，数据挖掘，数据可视化，大数据应用Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言近几年，由于移动互联网、物联网、云计算等技术的迅速发展，产生了海量的大规模数据。
数据爆炸将人们带入了一个新的时代——大数据时代，如何存储、处理批量数据已经成为一个值得研究和讨论的问题。
大数据技术的迅速发展推动了社会进步，国内外的许多甚至高校开展了新的一门学科即数据科学。
大数据可以应用到诸多领域，人们通过大数据技术获取海量数据，并对数据进行处理和分析，得到许多对未来具有研究和改进意义的结果。
大数据对现代社会的发展做出的贡献千千万万，本文主要针对大数据的概念、技术、应用等各方面进行综合性描述。
2. 大数据基础2.1. 大数据和传统数据库数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，在大数据这个概念出现以前，人们一直是应用数据库来存储和管理一些相对简单小型的数据。
随着信息技术的发展和数据量的迅速增长，传统数据库在有些方面已经不能满足人们的需求，由此衍生出大数据这一概念。
大数据又称为巨量数据、海量数据、大资料等，是指无法在一定时间范围内通过人工或计算机进行捕捉、管理和处理的数据集合，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[1]。
大数据和传统数据库有许多区别：首先，从数据规模和类型来看，传统数据库通常是以MB为单位且数据种类单一。
但从大数据的数据单位很大，通常以GB、TB、PB甚至EB、ZB为单位，且数据种类繁多；其次，从模式和数据关系来看，传统数据库是先有模式再产生数据的。
而大数据很难预先确定模式，甚至有些时候模式是会随着数据量的增加而改变的；最后，从处理对象上来看，传统数据库中的数据仅仅作为处理对象。
但大数据中是要将数据作为一种资源来帮助分析其他领域的诸多问题的。
2.2. 大数据的特性大数据具有5V特性，即大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity)。
Volume，主要体现在数据存储量大和数据增量大。
数据规模庞大是大数据最主要的特性，而随着云计算等技术的发展，数据量也不断在增长，数据量已从GB、TB再到PB字节，甚至已经开始以EB和ZB字节来计量[2]。
Velocity，高速性指的是数据的产生和处理速度快。
数据可以通过社交媒体、定位系统等应用快速大量地产生。
同时数据的处理速度也应加快，只有快速适时处理才可以更加有效的利用得到的数据。
Variety，多样化主要体现在格式多和来源多两个方面。
大数据产生的数据类型繁多，其中包括结构刘凯悦化、半结构化和非结构化数据，甚至包括非完整和错误数据[2]。
这是因为数据的来源多种多样，例如网页日志、电子邮件、传感器等。
Value，价值密度低是指，虽然数据量庞大但其中具有利用价值的信息并不多。
需要通过特定的技术进行处理和进一步挖掘，提取最有用的信息来加以利用[3]。
Veracity，数据的真实性和质量决定数据带给我们的价值[3]。
高质量的数据一定是具有真实性的，但有时真实的数据并不一定代表着高质量。
我们可以通过一些大数据技术，在保证数据真实性的同时提高数据的质量，使数据能够更好的为我们所用。
3. 大数据起源和发展现状3.1. 大数据的起源目前，IT界普遍认为大数据起源于谷歌的“三驾马车”：谷歌文件系统、MapReduce和BigTable。
谷歌工程师在2003年至2006年先后公开发表了这几项核心技术的学术论文，引起了巨大反响，吸引了众多互联网公司的注意。
在各大互联网公司的技术推动下，最终诞生了Hadoop系统，并在2008年6月处于相对稳定的状态。
Hadoop发展过程中一个标志性的公司是Facebook，其在Hive上投入大量资源。
Hadoop高扩展、高容错的优点很受业内欢迎，被广泛应用于离线分析场景。
2011年5月，在“云计算相遇大数据”为主题的EMC World 2011会议中，EMC抛出了Big Data这一概念。
Facebook公司在2012年将重点转移至Presto，其查询速度很快，没有用到MapReduce，很快便超过了Hive。
另外，伯克利大学AMP实验室开发了高速、灵活的Spark系统，Spark的兴起是Hadoop生态圈一个比较关键的转折点，在迭代计算和实时分析领域占领了绝对优势。
3.2. 大数据的发展现状随着大数据技术的不断发展，许多国家都认识到大数据对国家发展的重要性。
以美国为首的多个国家先后发布了大数据的国家发展战略，联合国也发布了“全球脉搏”项目的重要成果——名为《大数据促发展: 挑战与机遇》的大数据政务白皮书。
美国政府投入了巨资到大数据的研究领域，将其作为重要的战略发展方向，并将大数据技术发展提升到国家安全和未来的发展战略的高度[4]。
我国科技界与信息技术密切相关的产业领域对大数据技术与应用的关注程度正在逐渐增强，并引起了政府相关部门的重视。
2013年3月在上海召开了题为“大数据技术与应用中的挑战性科学问题”双清论坛，并将“大数据技术与应用中的挑战性科学问题”列入2014年的项目指南中，拟以重点项目群的方式支持和推动相关领域的基础研究[2]。
自2016年开始，国家信息中心已经连续3年利用大数据技术反映“一带一路”的建设进展和成效。
除此之外，大数据技术目前已经在很多领域有了具体应用案例。
2018年9月19日，国家信息发布中心在天津举办的2018年夏季达沃斯论坛上发布了《“一带一路”大数据报告2018》。
该报告的发布，能够为国内外各界了解、参与“一带一路”建设提供更为丰富的信息。
2018年9月20日，国家发展改革委国际合作中心(以下简称“国际合作中心”)举办第三期“国合党建讲堂”，邀请国家信息中心大数据发展部主任于施洋作题为“以大数据思维助力创新发展改革工作”的专题讲座。
目前，大数据行业主要分为三类产业：数据服务产业、基础支撑产业、融合应用产业。
数据服务产业是以大数据为核心资源，以大数据应用为主业开展商业经营的产业，包括数据交易、数据采集、数据应用服务、基于大数据的信息服务、数据增值服务等。
基础支撑产业是指提供直接应用于大数据处理相关的软硬件、解决方案及其他工具的产业，例如提供大数据存储管理、大数据预处理软硬件、大数据计算、大数据可视化产品等。
融合应用产业是指在业务应用中产生大数据，并与行业资源相结合开展商业经营的产业，例如政务大数据、金融大数据、交通大数据、工业大数据等。
刘凯悦4. 大数据技术流程大数据技术的主要流程可以分为：数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据计算分析挖掘、数据结果应用。
4.1. 数据生成和获取数据的来源多种多样，可以来自物联网、互联网、各类传感器等。
同时数据的方式也是多种多样的，可以是数字、文字、声音、图片、视频等。