3大数据的发展与应用
大数据时代的到来与应用
大数据时代的到来与应用随着科技的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
大数据的到来给社会带来了很多变革和机遇，同时也带来了许多挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及大数据在各个领域的应用。
一、大数据时代的到来大数据时代的到来源于信息技术和互联网的迅猛发展。
在过去的几十年里，我们经历了信息技术从“计算机时代”到“互联网时代”的转变。
而今，我们正进入一个新的时代，即大数据时代。
大数据时代的特点在于数据的数量庞大、种类多样、速度快，并且数据具有隐含的价值和洞察力。
大数据的发展背后离不开技术的革新。
云计算、物联网、人工智能等技术的突破，为我们提供了收集、存储和处理大规模数据的能力。
另外，互联网的兴起也为大数据的形成提供了平台，让我们能够更好地共享和利用数据。
二、大数据在商业领域的应用在商业领域，大数据已经成为企业决策和运营的重要依据。
通过对大数据的收集和分析，企业可以更好地了解市场需求，优化产品和服务，并且开拓新的商业模式。
比如，电子商务企业可以通过分析用户的购买记录和行为，为用户推荐个性化的产品和服务，提高销售额和用户满意度。
另外，大数据也为企业提供了更多的市场洞察和风险控制的能力。
通过对大数据的分析，企业可以发现市场趋势、竞争对手的动态，从而及时调整战略和决策。
同时，大数据还可以用来识别潜在的风险和威胁，提前作出预警和应对措施。
三、大数据在医疗领域的应用大数据在医疗领域的应用潜力巨大。
通过对于医疗数据的收集和分析，医生可以更精准地诊断疾病和制定治疗方案。
同时，大数据还可以帮助研究人员发现疾病的规律和趋势，为药物研发和治疗方法的改进提供依据。
另外，大数据还可以在公共卫生方面发挥重要作用。
通过对大数据的收集和分析，政府可以及时发现疾病的暴发和传播趋势，采取相应的控制措施。
同时，大数据还可以用来优化医疗资源的配置，提高卫生服务的效率和质量。
四、大数据在城市管理中的应用城市是大数据的重要应用场景之一。
通过对城市中各种数据的收集和分析，政府可以更好地管理和规划城市。
大数据技术的应用前景与发展趋势
大数据技术的应用前景与发展趋势随着信息技术的不断发展，大数据技术不断得到重视和应用，而大数据技术的应用前景也越来越被看好。
大数据技术的应用范围越来越广，从商业领域一直到科学研究领域，都有着广泛的应用。
那么，大数据技术的应用前景与发展趋势是什么呢？一、大数据技术的应用前景1.商业领域：利用大数据技术进行市场分析和商业决策，已经成为业界的趋势。
通过大数据技术的帮助，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，可以更加精准地进行营销，开发出更加符合市场需求的产品。
2.医疗领域：大数据技术可以帮助医院和医生更好地管理病人数据，准确预测病人的疾病风险，更加精准地制定治疗方案，提高诊断和治疗的效率。
同时，利用大数据技术也可以进行医学研究，发现新的疾病风险因素和治疗方法，为医学研究提供更多的数据支持。
3.交通领域：利用大数据技术对城市交通进行管理和优化，可以更加高效地利用交通资源，提高城市交通的流畅度。
同时，大数据技术也可以用于交通安全方面，通过分析交通事故数据，提出相应的安全措施，降低交通事故的发生率。
4.教育领域：利用大数据技术分析学生的学习行为，可以为教育机构提供更加精准的教育服务。
通过分析学生的学习数据，可以为学生提供针对性的学习建议和课程资源，提高学生的学习效果。
二、大数据技术的发展趋势1.数据安全：随着数据的不断增加，数据安全的问题也越来越严重。
因此，大数据技术的发展需要更加注重数据安全，提高数据的安全性和隐私性。
2.数据治理：数据治理是指对数据的管理和控制，包括数据收集、存储、处理、分享等方面。
随着数据的不断增加，数据治理也越来越重要。
因此，大数据技术的发展需要更加注重数据治理，建立完整的数据治理体系和数据治理规范。
3.智能化：大数据技术的发展越来越注重智能化，通过人工智能、机器学习等技术，对数据进行分析和处理，实现更加自动化和智能化的数据处理和应用。
4.多维度数据分析：随着数据的不断增加，数据的维度也越来越多。
大数据在互联网中的应用及其发展前景
大数据在互联网中的应用及其发展前景随着互联网的快速发展，大数据技术已经成为了互联网行业的重要支撑。
从搜索引擎、社交媒体、电子商务到互联网金融等各个领域，大数据都发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨大数据在互联网中的应用及其发展前景。
一、大数据在互联网中的应用1. 搜索引擎搜索引擎是互联网中最典型的大数据应用之一。
通过分析用户的搜索行为、搜索关键词等信息，搜索引擎公司可以收集到大量的数据。
利用大数据技术，可以对这些数据进行实时分析和处理，提高搜索质量和用户体验。
2. 社交媒体社交媒体是另一个典型的大数据应用领域。
通过分析用户的社交行为、关注对象、互动情况等信息，社交媒体公司可以精准推荐内容和广告。
同时，还可以利用大数据技术，对社交媒体上的热点话题和趋势进行分析，为品牌和营销提供数据支持和参考。
3. 电子商务电子商务平台也是大数据应用的重要领域。
通过分析用户的购物行为、浏览记录、购买记录等信息，电子商务平台可以精准推荐商品和相关服务。
同时，还可以利用大数据技术，对市场趋势进行分析和预测，为商家制定更加科学的经营策略提供数据支持。
4. 互联网金融互联网金融是另一个典型的大数据应用领域。
通过分析用户的消费行为、信用记录、资产状况等信息，互联网金融公司可以精准评估用户的信用风险和还款能力，为消费者提供更加个性化的金融产品和服务。
二、大数据在互联网中的发展前景1. 数据安全和隐私保护将成为重要课题随着大数据应用的不断深入，数据安全和隐私保护将成为未来发展的重要课题。
在大数据应用中，用户的个人信息和隐私容易被泄露和滥用，因此，加强数据安全和隐私保护，将是未来大数据应用发展的重要方向。
2. 数据质量将越来越受到关注在大数据应用中，数据质量对于分析和预测结果的影响非常重要。
未来的大数据应用将会更加注重数据质量的提高，包括数据的准确性、完整性和可靠性等方面。
3. 大数据与人工智能技术的结合将更加紧密随着人工智能技术的不断发展，大数据与人工智能技术的结合将更加紧密。
大数据技术的应用与发展趋势
大数据技术的应用与发展趋势随着信息技术的飞速发展，大数据技术逐渐成为各个行业的关注焦点。
本文将探讨大数据技术的应用与发展趋势。
一、大数据技术的应用领域大数据技术广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 商业分析与决策支持：大数据技术可以帮助企业挖掘市场趋势、消费者行为、竞争对手情报等信息，为商业决策提供支持。
2. 健康医疗：利用大数据技术，可以分析海量的医疗数据，提高疾病早期诊断准确率，提供个性化的医疗服务。
3. 交通运输：大数据技术可以对交通流量进行实时监测和预测，提高交通管理效率，减少拥堵情况。
4. 城市规划：通过分析大数据，可以了解城市居民的出行模式、消费习惯等，为城市规划提供科学依据。
5. 金融领域：大数据技术可以对金融市场进行监测和预测，降低金融风险，提高金融决策的准确性。
二、大数据技术的发展趋势1. 数据安全性：随着大数据的快速发展，数据的安全性成为了一个重要问题。
未来的大数据技术将更加注重数据的隐私保护和安全存储，采取更加严密的加密技术和访问控制机制。
2. 机器学习与人工智能：大数据技术与机器学习、人工智能结合，将会推动这些领域的快速发展。
通过大数据的分析和挖掘，可以让机器学习和人工智能系统变得更加智能化、自适应。
3. 边缘计算：传统的大数据处理往往需要将数据传输到中央服务器进行处理，这样会产生较高的网络开销和延迟。
边缘计算将大大降低数据处理的延迟，将更多的处理任务放在离数据产生源头的边缘设备上。
4. 数据集成与共享：大数据技术的发展促进了不同数据源的集成和共享。
未来，更多机构和组织将会建立数据合作伙伴关系，共享数据资源，实现互利共赢的局面。
5. 数据伦理与法律法规：随着大数据技术的广泛应用，数据伦理和法律法规问题变得日益重要。
未来的发展趋势是制定更加详细和完善的数据保护和使用准则，促进数据的合法合规使用。
综上所述，大数据技术已经广泛应用于各个领域，并且在不断发展中。
随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展，大数据技术的应用前景将会更加广阔。
大数据技术的发展趋势与应用
大数据技术的发展趋势与应用一、引言在当今信息技术飞速发展的时代，大数据技术作为一项创新型技术，正成为越来越多企业的关注焦点。
大数据技术的快速发展正在推动着企业的数字化转型，为企业提供了更加全面、精准、高效的数据支撑，帮助企业提高竞争力和效益。
那么，在未来，大数据技术发展的趋势和应用将会有哪些?二、大数据技术发展趋势1. 数据治理的加强大数据技术在企业中的应用已经十分普及，数据的安全性和可靠性也变得越来越重要。
为了更好地保障数据的有效性和完整性，数据治理将会逐渐成为大数据技术发展的重点之一。
数据治理包括数据准确性、一致性、完整性、可重用性和安全性等方面，将会在未来得到更加广泛的应用。
2. 多云、混合云、边缘计算的集成应用云计算和边缘计算已经成为了企业进行数字化转型的重要基础设施。
而将多云、混合云和边缘计算相结合，可以最大限度地提高企业的数据存储和处理效率。
未来，多云、混合云和边缘计算将会更加深入地融合，形成全新的数据处理模式。
3. 人工智能与大数据技术的深度融合人工智能与大数据技术是两个互相依托的技术，未来两者的结合将会越来越紧密。
大数据技术可以为人工智能提供更多数据的支撑，而人工智能则可以通过自身的算法来发掘更多数据的价值。
在未来，人工智能与大数据技术将会成为企业数字化转型过程中必不可少的双重引擎。
三、大数据技术的应用1. 商业智能商业智能是大数据技术的一种重要应用，通过对数据的分析和挖掘，可以为企业提供更加全面的数据支持，帮助企业进行更加有效的决策。
商业智能可以应用于市场分析、销售预测、客户分析等多个领域，为企业提供更加全面的数据支持。
2. 金融科技大数据技术在金融行业的应用也十分广泛。
通过大数据技术的支持，金融机构可以更好地了解客户需求、风险控制，提高交易效率和准确性。
同时，大数据技术也可以帮助金融机构进行反欺诈等方面的工作，维护金融市场的安全和公正。
3. 健康医疗大数据技术还可以应用于健康医疗领域，通过对海量的临床数据、医学文献和药物信息进行挖掘和分析，可以为医疗机构提供更加全面的数据支持，帮助医生提高诊断和治疗的准确性。
大数据技术的应用与未来发展
大数据技术的应用与未来发展随着互联网的发展，数据的产生量越来越庞大。
仅仅在2019年，数据量就达到了44ZB。
这么大的数据量是无法仅仅用传统的数据处理方式进行处理的。
而大数据技术的产生就是一种解决这个问题的方式。
大数据技术的应用是十分广泛的，可以应用于商业分析、科学研究、医疗设备等领域。
在未来，大数据技术还有广泛的应用前景。
一、大数据技术的应用1、商业分析对于商业分析领域而言，大数据的应用比较广泛。
例如，分析用户购买行为、购买量等，用这些信息进一步进行营销策略的制定。
通过对用户习惯的分析，制订更为有效的广告投放策略，提高广告的精准度并获得更多的销售额。
此外，大数据技术还可以应用于对商业夥伴的评估和筛选，从而提高企业与合作伙伴之间的合作效率。
2、科学研究大数据技术在科学研究中的应用可以说是非常广泛和深刻的。
例如，在医疗领域，大数据技术可以通过对病人数据的分析，来识别疾病的发生原因、医疗管理等方面做出更好的决策，从而提高医疗事业的效率和质量。
在物理学领域，大数据技术可以被用来研究高能物理、宇宙演化、量子计算等领域，从而帮助科学家更准确地理解自然现象的本质和规律。
3、医疗设备大数据技术在医疗设备领域的应用也是比较广泛的。
例如，大数据可以被用来监控病情的变化、诊断疾病、帮助制定更为有效的治疗方案。
除此之外，大数据技术也可以应用在医疗设备的研发和生产中，帮助企业更有效地进行研发和制造，降低研发和制造成本，提高产品的质量。
二、大数据技术的未来发展1、人工智能技术与大数据技术的融合人工智能技术和大数据技术的结合可以说是不可避免的趋势。
人工智能技术可以通过对大数据的分析来得出更为有效的结论和判断。
因此，大数据和人工智能技术的融合将会极大地推动各领域的科技进步和发展。
2、更加广泛的应用领域当前，大数据技术的应用领域已经相当广泛，未来将会更加广泛。
例如，在自动驾驶技术领域中，大数据技术将会被应用得更加广泛。
通过对车辆感应器数据的分析，可以使自动驾驶系统更为精准地辨别车辆和障碍物。
大数据技术的发展与应用
大数据技术的发展与应用在信息时代的背景下，大数据技术已经成为信息处理和分析领域的重要工具。
大数据技术的发展和应用，不仅在科学研究领域起到了重要的推动作用，也在商业、医疗、城市规划等各个领域产生了深远的影响。
一、大数据技术的发展大数据技术的发展可以追溯到上世纪90年代末，随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，海量的数据被生成并累积。
传统的数据处理方式已经无法胜任大数据时代的需求。
为了能够高效地存储、管理和分析这些数据，大数据技术迅速发展起来。
1.分布式存储与处理大数据的特点之一就是规模庞大，传统的数据库管理系统无法满足大规模数据的存储和分析需求。
分布式存储和处理技术应运而生，通过将数据分散存储在多个节点上，并采用并行计算方式处理数据，实现了高效的数据存储和处理能力。
2.机器学习和人工智能随着大数据技术的不断发展，机器学习和人工智能的应用也越来越广泛。
大数据为机器学习提供了大量的训练数据，通过对这些数据的分析和学习，机器能够自动优化和改进算法模型，实现更准确的预测和决策。
3.可视化和数据挖掘大数据技术使得对海量数据进行可视化和数据挖掘成为可能。
通过可视化工具，用户可以直观地理解和分析数据，从而从中发现隐藏的关联关系和规律。
数据挖掘技术则能够帮助用户从数据中发现有价值的信息和模式，为决策提供支持。
二、大数据技术的应用1.商业智能和市场分析大数据技术在商业智能和市场分析领域的应用已经取得了显著的成果。
通过对消费者行为和需求的分析，企业能够更加精确地制定市场营销策略，提高销售额和客户满意度。
同时，大数据技术也可以帮助企业预测市场趋势，准确把握商机。
2.医疗健康管理大数据技术在医疗健康管理领域的应用，为医疗研究和临床实践带来了诸多创新。
通过对大量的临床数据和基因组数据进行分析，医生可以更好地理解疾病的发生机制，提高疾病的诊断和治疗水平。
同时，大数据技术还能够为个体化医疗提供便利，根据患者的特征和需求，制定个性化的治疗方案。
大数据的应用与发展趋势研究
大数据的应用与发展趋势研究随着科技的不断发展，大数据成为了一个崭新而又高效的信息处理方式，被广泛应用于各个行业。
大数据的应用给予我们更多的思考和思路，这篇文章将会详细研究大数据的应用与未来发展趋势。
一、大数据的应用大数据的应用可以包括云计算、互联网搜索、数据采集、大数据分析与应用等行业，具有广泛的发展前景。
1. 云计算云计算是一种迅速发展的新型技术，其应用支持大量的数据分析和应用。
云计算技术可以为我们提供高效、安全和稳定的存储和分析能力，有助于大数据处理和应用的发展。
2. 互联网搜索大数据可用于互联网搜索的进一步提升。
通过大数据分析，互联网搜索引擎可以更精准地收集信息和数据，对用户的需求有更准确的反应和回应。
在这一方面，大数据可以为用户带来更便捷而高效的搜索体验。
3. 数据采集大数据的应用还可以被用于数据采集，通过网络爬虫和数据抓取工具采集大量的数据。
大数据采集对于企业决策和分析有很大的作用，帮助企业在决策的过程中获得更准确的信息。
4. 大数据分析与应用大数据的应用与分析是大数据技术最基本的应用之一。
通过大数据分析，我们可以获取大量的数据并从中发现规律和趋势，优化各种各样的业务应用和实时数据分析。
二、大数据发展的趋势1. 人工智能大数据分析技术与人工智能技术的结合，将成为未来的重要趋势。
人们可以基于巨大的数据量训练各种人工智能算法，以便从中获取精确的数据模型，实现自动化和智能化的业务决策。
2. 可靠性和安全性大数据世界中，数据应用的安全性和可靠性将成为未来的重要发展趋势。
企业在数据中心和移动设备之间建立安全可靠的连接，同时也需要更加高效的数据加密和备份技术，保证数据的确切安全。
3. 人类道德和合理性大数据技术发展之路上，我们需要更多的考虑人类道德和合理性。
我们需要通过透明化的数据管理，确保人们的个人隐私不会被侵犯，在大数据的过程中更多的考虑人性，保持公平合理的态度。
4. 多源信息未来的大数据技术将更加注重多源信息的处理，这将能够在分析数据的时候更加全面深入地挖掘数据，收集和整合多个数据源的信息，获取准确的数据情报和获取更全面的数据策略。
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大数据的特点
多样性（Variety）
数据类型繁多，复杂多变是大数据的重要特性 以往的数据尽管数量庞大，但通常是事先定义好
的结构化数据。结构化数据是将事物向便于人类 和计算机存储、处理、查询的方向抽象的结果 数据都以表格的形式保存在数据库中
大数据的特点
多样性（Variety）
大数据时代半结构化、非结构化数据逐渐成为
呼吸系统药物
抗感染类
阿莫西林 胶囊
甲硝唑片
大数据在汽车制造公司的应用
Байду номын са来源
大数据在汽车制造公司的应用
大数据在汽车制造公司的应用
大数据在汽车制造公司的应用
大数据在汽车制造公司的应用
大数据在汽车制造公司的应用
2013 年 12 月 模型名称 组合模型
大数据的特点
大数据的特点
著名咨询公司IDC的统计
传感网和物联网的蓬勃发展是大数据的又一推
动力，各个城市的视频监控每时每刻都在采集 巨量的流媒体数 劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎进 行实时监控，每年传送PB数量级的数据。
大数据的特点
数据丰富，信息贫乏
组织 电信 银行 股票 卷烟厂 超市 搜索引擎 在线零售商 项目 通话清单 业务数据 日线数据 生产数据 销售数据 网页 交易数据 数据规模 数十亿条/月 数千万条/月 数十万条/月 数百万条/月 数百万条/月 数百亿页 数百万条
2014 年 1 月 预测值 43217 预测误差 （%） 4.25
������
2
预测值 37408
预测误差 （%） -0.09
0.92
大数据在商业银行的应用
精准营销 通过聚类分析，对客户进行划分，获得各个
客户群不同的特征，从而对客户群进行针对 性营销，或者面向特定细分客户群开发特定 产品，从而提高产品销量
大数据在保险公司的应用
客户流失预测
保留老客户的成本远低于获取新客户的成本 对所有客户进行一对一营销成本昂贵 客户流失预测出那些可能流失的客户，对这部分
客户进行一对一营销，降低营销成本
大数据在保险公司的应用
客户流失预测
分类分析的应用
客户自然属性 客户退保原因 客户所属地区
客户缴费情况
醋酸泼 尼松片 碳酸钙 D3 片 阿法骨化 醇软胶囊
免疫系统药 物
吗替麦考酚 酯胶囊 他克莫司 胶囊
血液系统药物
叶酸片
抗肿瘤药
甲氨蝶呤片
镇痛 解热 抗炎 抗痛风药
调节水盐 电解质 及酸碱平衡药
碳酸氢钠片
苯溴马隆片
中成药
蓝芩口服液 感咳双清胶囊
治疗精神障碍药物
复方丹参滴丸 生脉胶囊
华 西 药 房 药 品 陈 列 建 议
大数据的产生
感知式系统阶段
人类社会数据量第３次飞跃最终导致了大数据
的产生，今天正处于这个阶段 飞跃的根本原因——感知式系统的广泛使用
制造极其微小的带有处理功能的传感器 设备对整个社会运转进行监控 设备会源源不断地产生新数据
空气钻井事故预警系统
空气钻井事故预警系统
空气钻井事故预警系统
大数据的基本概念
重要意义
大数据成为推动经济转型发展的新动力
大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网 等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力 发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战 略作用 建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的 管理机制
大数据的发展和应用
1 1 2 3 4
互联网的产生和发展
大数据的概念
大数据的特点
大数据的产生
大数据的应用
大数据的基本概念
国务院《促进大数据发展行动纲要》
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用
价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对 数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、 存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、 提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
Web页面的结构是页面自描述的 在页面里数据与结构混合存在 结构经常动态变化
WEB数据挖掘面临的难题
WEB数据挖掘面临的难题
WEB数据挖掘面临的难题
大数据的特点
高速性（Velocity）
要求数据的快速处理，是大数据区别于传统海量
数据处理的重要特性之一 不断激增的数据不但不能为解决问题带来优势， 反而成了快速解决问题的负担 数据不是静止不动的，而是在互联网络中不断流 动，且通常这样的数据价值是随着时间的推移而 迅速降低的，如果数据尚未得到有效的处理，就 失去了价值，大量的数据就没有意义
大数据的特点
数据增长定律
图灵奖获得者Jim
律
Gray提出数据增长的经验定
网络环境下每18
个月产生的数据量等于有史以来数
据量之和
大数据的特点
著名咨询公司IDC的统计
公司通过大规模集群和MapReduce book 注册用户超过10亿，每月上传的照 片超过10 亿张，每天生成300TB 以上的日志 数据 淘宝网会员超过3.7 亿，在线商品超过11 亿类， 每天交易数千万笔，产生约20TB 数据。
空气管道
传感 器
空气钻井事故预警系统
大数据在医疗行业的应用
临床决策支持系统
使用图像分析和识别技术,
识别医疗影像数据 挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库, 从而 给医生提出诊疗建议
…… 1 2
33
华 西 药 房 药 品 陈 列 建 议
维生素矿物质类及肠内肠外 营养药 激素类及影响内分泌药物
正是数据产生方式的巨大变化才最终导致大数 据的产生
运营式系统阶段 用户原创内容阶段 感知式系统阶段
大数据的产生
运营式系统阶段
数据库出现使得数据管理的复杂度大大降低
超市的销售记录系统 银行的交易记录系统 医院病人的医疗记录
主要特点是数据伴随运营活动产生并记录在数据
库中
例如，消费金额超过预期的预警
大数据在保险公司的应用
汽车保险
传统上保险公司只把车险客户做了简单分类
第一种是连续两年没有出车祸的 第二种过去一年没有出车祸 第三种过去一年出了一次车祸 第四种是过去一年出了两次及以上车祸的
不同类别客户保费有差异
大数据在保险公司的应用
汽车保险
客户购买的险种
保险公司客户流失需考虑的主要因素
大数据在保险公司的应用
客户流失预测
保费>816.67 4 流失率30.83%
流失率47.43% 险种Y
2 保费<=816.67 5 流失率59.78%
1 3 流失率18.73%
险种B、S
根据IDC
的定义至少要有超过100TB 的可供分 析的数据，数据量大是大数据的基本属性
大数据的特点
著名咨询公司IDC的统计
2011
年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB （10 的21 次方），其中75%来自于个人（主 要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史 以来所有印刷材料的数据总量（200PB） 预测到2020 年，全球数据量暴增44 倍（相比 2009 年），总量会达到35 ZB。
大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇
大数据成为提升政府治理能力的新途径
大数据的基本概念
维基百科的定义
大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处
理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集
大数据的基本概念
IDC(International Data Corporation)的定义
大数据一般会涉及2
大数据时代保险公司考虑更多因素
开车主要只是上下班，这条线路过去一年统计的事故
率很低 车况（车的使用年限、车型）好，此车型车祸率较低 统计驾驶习惯，临时刹车少，超车少，与周围车保持 了应有的车距，驾驶习惯好 最后结论
车型好，车况好，驾驶习惯好，常走的线路事故率低，过去 一年也没有出过车祸，因此可以给予更大幅度的优惠折扣
股票
基金
大数据在商业银行的应用
精准营销
西太平洋银行利用社交媒体数据对客户进行情感
分析来实现精准营销
大数据在商业银行的应用
风险管理——孤立点分析
摩根大通在业务交易中引入信用卡和借记卡数据
进行诈骗检验
例如，从来没有信用卡取现行为，被阻止
中信银行借助大数据分析技术监控评估客户的行
为，并对客户的信用消费预警
种或2 种以上数据形式。 它要收集超过100TB 的数据，并且是高速、实 时数据流; 或者是从小数据开始，但数据每年会 增长60%以上
大数据的基本概念
Gartner的定义
大数据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
大数据的特点
规模性（Volume）
主流数据。非结构化数据量已占到数据总量的 75%以上，且非结构化数据的增长速度比结构 化数据快10 倍到50 倍。 数据类型层出不穷，已经很难用一种或几种规 定的模式来表征日趋复杂、多样的数据形式
视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS 和传感器
WEB数据挖掘面临的难题
Web上半结构化数据特点
比如淘宝每销售出一件产品就会在数据库中产生相应的
一条销售记录