史上最全大数据解析
程序员进阶路上不能错过的史上最全技术知识图谱秘籍
1.1架构师图谱
程序员进阶路上不能错过的史上最全技术知识图谱秘籍
1.2 Java架构师图谱 1.3 微服务架构秘籍
3.1 Hadoop技能图谱
3.2 大数据技能图谱 4.1 云计算图谱
4.2 云计算技能图谱
5.1 iOS技能图谱 5.2 OpenResty技能图谱
5.3 前端技能图谱
5.4 容器技能图谱 5.5 嵌入式开 移动端测试图谱
5.8 运维技能图谱
1.4 一致性图谱 1.5 互联网大流量的方法
1.6 安全秘籍
1.7 阿里巴巴常用小框架
1.8 架构方法论图谱
1.9 设计模式秘籍图谱 2.1 JVM垃圾回图谱
2.2 Java并发图谱 2.3 Java集合图谱
2.4 Java集合类图 2.5 Java List类图
2.6 Java Map类图 2.7 Java Set类图
大数据十大经典案例.ppt
3．发展
(1)原因：
①甲午战争以后列强激烈争夺在华铁路的 ②修路成为中国人 (2)成果：1909年 权收归国有。 4．制约因素 政潮迭起，军阀混战，社会经济凋敝，铁路建设始终未入 修筑权 。
救亡图存 的强烈愿望。
京张铁路 建成通车；民国以后，各条商路修筑
正轨。
二、水运与航空
1．水运
(1)1872年,
A
[题组冲关] 3．假如某爱国实业家在20世纪初需要了解全国各地商业信
息，可采用的最快捷的方式是
(
)
A．乘坐飞机赴各地了解 B．通过无线电报输送讯息 C．通过互联网 D．乘坐火车赴各地了解
解析：本题考查中国近代物质生活的变迁。注意题干信 息“20世纪初”“最快捷的方式”，因此应选B，火车速度
远不及电报快。20世纪30年代民航飞机才在中国出现，
1 啤酒与尿布
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析 时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭 配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿 布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布 和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布” 的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例， 被人津津乐道。
9 微软大数据成功预测奥斯卡21项大 奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯 柴尔德（ David Rothschild ）利用大数据成功预测 24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话 题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥 斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人 们展示现代科技的神奇魔力。
2. 右图是1909年《民呼日报》上登载的
一幅漫画，其要表达的主题是( A．帝国主义掠夺中国铁路权益 B．西方国家学习中国文化 C．西方列强掀起瓜分中国狂潮 )
如何运用大数据分析消费者行为
如何运用大数据分析消费者行为大数据分析是一种迅速发展的技术，由于它能够高效地处理海量数据，并从中提取出有价值的信息，因此，在商业领域，应用大数据分析成为了一种趋势。
特别是针对消费者行为的分析，对于企业能够提升市场竞争能力具有重要意义。
本文将从以下几个方面解析如何运用大数据分析消费者行为。
一、建立消费者画像消费者画像是指对于一个客户进行人口学、经济学、地理学等多个方面的维度分析，全面深入地了解消费者人群，为企业制定精准的营销策略提供依据。
而大数据分析可以通过对消费者数据的挖掘，构建消费者画像，为企业提供更精准的客户洞察。
例如，通过对消费者数据的挖掘，我们可以了解到哪些城市的消费者更青睐于P2P理财，哪些消费者习惯使用哪些消费方式，哪些消费者对某种商品有极高的评价，等等。
通过这些信息，企业可以制定更为精细的营销策略，从而提高市场竞争能力。
二、预测消费趋势针对消费者的需求变化，企业需要不断调整自身的战略。
而大数据分析在这方面发挥着极为重要的作用。
通过对历史数据的挖掘和分析，预测未来的消费趋势，帮助企业合理安排自己的生产和营销计划。
例如，在某个地区，对于某种新型电子产品的消费需求正在增长，通过在这个地区的历史数据分析，企业可以将更多的研发和生产资源集中在这个领域，并制定相应的营销计划，提高销售额和市场占有率。
三、提升客户满意度针对客户感兴趣的商品，可以通过大数据分析，推送相关产品，在提升客户满意度的同时，还可以提高交易量。
例如，淘宝就曾经通过大数据分析，针对用户的购物行为和偏好，精准地推送商品，提高用户满意度，并有所增长。
通过对消费者购买行为的深入了解，企业可以对产品进行更好的定位和改进，制定更为符合客户需求的产品策略，提高客户忠诚度，增加用户留存率，促进企业的长期稳定发展。
四、实现个性化营销在商业竞争日益激烈的现今，企业已经不能再采用传统的推销方式，而是要进行更为个性化的营销。
而大数据分析可以挖掘客户的个性化需求，为企业提供更为智能化的营销服务。
史上最全的数据分析网站
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人类历史上的大数据革命
人类历史上的大数据革命随着时代的发展，科技的不断进步，人类社会正在迎来一场新的变革——大数据革命。
从互联网、云计算、物联网到人工智能、机器学习等，这些新兴的技术正在改变人们的生活方式和工作方式，推动着整个人类社会向前发展。
一、大数据革命的定义所谓大数据，是指利用现代技术手段收集、存储、处理和分析来自各种数据源的大规模非结构化或结构化数据。
这些数据通常以TB或PB级别计算，包括数字化的图片、文本、音频、视频等各种信息。
大数据技术的出现，使得我们能够更加高效地从海量数据中获取信息，抽象出规律，并将这些规律应用到生活和工作中。
二、大数据革命的历史大数据技术的萌芽可以追溯到20世纪70年代，在那个时代，计算机的存储和计算能力都极为有限，数据采集和处理的能力也非常有限。
直到互联网的出现，计算机计算能力和存储容量的不断提升，才为大数据革命奠定了基础。
互联网连接了全球各个角落，大量数据被上传至云端，这使得数据的处理和分析更为高效。
三、大数据革命对生活的影响大数据革命让我们的生活变得更加智能化和便捷化，它已经渗透到我们生活的各个方面。
比如，我们可以通过智能手机可视化了解天气状况、交通情况和市场变化等信息；智能家居系统可以自动控制家电的工作时间，根据个人设置自动化调整，提高生活的品质和舒适度。
另外，大数据还可以用于预测疾病发生的趋势，为医疗行业提供有价值的信息，以及从大量的数据中挖掘出医学研究的新思路。
对于公共安全方面，大数据技术还可以用于恐怖袭击等突发事件的预警、应急和处理，从而保障社会的稳定和安全。
四、大数据革命对商业的影响在商业领域，大数据革命也在发挥着越来越重要的作用。
具体来说，大数据技术可以通过数据挖掘、机器学习等手段，预测市场走势，为企业提供更准确的数据支持，从而优化业务，提高生产效率和利润。
此外，大数据还可以将企业与消费者联系起来，进行更加精准和高效的营销，使商业活动更具投资回报率。
总体来说，大数据不仅可以为商业提供更快、更准、更高效的解决方案，还可以帮助企业创造新的商业模式和商业价值。
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解查看全部影响,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测。
据报道,三个英国情报部门与亚马逊云科技签约,将其机密资料交由AWS托管。
ABC分析模型,不光可以用来划分产品和销售额,还可以划分客户及客户交易额等。
比如给企业贡献80%利润的客户是哪些,占比多少。
整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。
这是产品运营中比较常见的一个模型,结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置,来关注不同的数据指标,最终制定不同的运营策略。
通过路径识别用户行为特征。
与其他分析模型配合进行深入分析后,能为找到快速用户动机,从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
第三种月留存,以月度为单位的留存率,指的是每个月相对于第一个周的新增用户中,仍然还有登录的用户数。
留存率是针对新用户的,其结果是一个矩阵式半面报告,每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。
正常情况下,留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。
通常,我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类,以达到更好地理解研究对象的目的。
聚类结果要求组内对象相似性较高,组间对象相似影响 ,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测。
数据分析的基本方法有哪些企服解答数据分析的基本方法有5种: 1、因素分析法:即对其中一指标的相关影响因素进行统计与分析。
2、比率分析法:即用相对数来表示不同项目的数据比率。
3、对比分析法:将其中一指标与选定的比较标准进行比较。
4、趋势分析法:对其中一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析(常用折线图)。
5、结构分析法:指对其中一项目的子项目占比进行统计和分析(常用饼图)。
相关信息谷歌拟26亿美元收购商业智能和数据分析公司Looker 36氪讯,2023年06月07日。
Alphabet旗下谷歌公司周四宣布,该公司计划以26亿美元的价格收购商业智能和数据分析公司Looker,支付方式为现金。
史上最全各类收益率计算公式的详细解析
史上最全各类收益率计算公式的详细解析现在很多朋友都有投资，大家肯定都知道一年下来是赚钱还是赔钱，但是到底赚了或者赔了多少钱却不是每个人都能算清楚的，那今天我就教教大家如何计算收益率，需要用到的工具也很简单，最基础的excel技巧即可。
一、单利和复利单利和复利都是计息的方式，单利就是利不生利，即本金固定，到期后一次性结算利息，而本金所产生的利息不再计算利息。
复利其实就是利滚利，即把上一期的本金和利息作为下一期的本金来计算利息。
比如说我有10000元，要存2年，年利率为3.25%；2年后利息为：1、单利计算利息：10000*3.25%*2=650元2、复利计算利息：10000*3.25%*2 10000*3.25%*3.25%=650 21.125=671.125元10000*3.25%*3.25%=21.125元就是第一年的利息10000*3.25%在第二年产生的利息，也就是利息的利息。
如此看来，在利率保持不变的情况下，复利比起单利要高出21.125元，所以复利比起单利要有优势得多。
PS：银行的活期存款和定期存款都是固定时长的单利计息。
一般以年或者月计息的投资方式都是复利计息。
二、现值和终值很多人在平时的生活中可能都会遇见下面的问题：1、今天有10万块钱，以每年10%的年化收益计算利息，10年后变成多少钱？2、如果未来10年后想拥有20万，今天的10万要以多少收益率去投资？3、30年以后希望有50万，年化收益率为6%，每月应该存多少钱？等等诸如此类的问题，其实都是涉及到了货币时间价值的计算，这里告诉大家一个公式就可以轻松的解决此类的问题：FV(rate,nper,pmt,pv,type)FV = 在投资末期的货币价值rate = 收益率nper = 总投资了多少期pmt = 每批投入的金额PV = 在投资初期的货币价值type = 数字 0 或 1，用以指定各期的付款时间是在期初还是期末。
（计算时忽略）通常FV、rate、nper、pmt和PV，只要知道其中的四个数据，利用excel的函数功能非常简单就可以得出最后一个数据，输入的时候按照excel的函数提示进行即可。
史上最全手机cpu处理器详解
手机处理器详解智能手机CPU成了各大厂商，争夺和宣传的焦点．但很多人对手机CPU的厂商和具体产品不是很了解．那么让我们来简单介绍一下这些厂商和他们产品系列以及现在他们目前最炙手可热的产品。
目前CPU在国际上比较大的有高通、英伟达、三星、倒们仪器．当然还有台湾的MTK 以及中国”芯”华为海思．所以我们今天的主角就是他们啦！1.高通（Qualcomm )高通是目前智能手机普遍采用的芯片厂商之一，高通CPU的特点是性能表现出色，多媒体解析能力强，能根据不同定位的手机，推出为经济型、多煤体型、增强型和融合型四种不同的芯片．高通几乎统治了安卓的半壁江山和WP的几乎全部领土．目前，高通已将旗下的手机处理器统一规划为Snapdragon （骁龙）品牌，根据处理器性能和功能定位的不同，又将其由低到高分为S1 、S2 、S3 、S4 四个类别．其中S1针对大众市场的智能手机产品．也就是我们所熟知的千元内智能手机；S2针对高性能的智能手机和平板电脑：S3 在S2的基础上又对多任务以及游戏方面有更大提升；S4 是高通目前最高端，同时性能也最强的处理器系列，其中的双核以及四核产品主要针对下一代的终端产品，包括WindowS8平板等．高通Snapdragon S1 : 65nm 制程面向低端智能终端高通Snapdragon S1处理器主要是针又士对大众市场的智能手机．高通Snapdragon S1采用65nm 制程，最高配置1GHz 主频和Adreno 200 图形处理器．在这里要说明的是，X为2 时代表只支持WCDMA制式，X 为6时代表同时支持CDMA 和WCDMA 制式，这一规则同样适用于高通Snapdragon其它系列．高通SnaPdragonS2 : 45nm 制程工艺改进/高端标配由于工艺制程的原因，在发热最和待机时间上，高通第一代处理器并不让人满意，所以高通随后推出了第二代处理器，面向高性能的智能手机和平板电脑的Snapdragon S2 处理器．高通SnaPdragon S3 ：异步双核、功耗降低台北国际电脑展上正式推出了其第三代Snapdragon手机芯片产品，新款产品采用双核设计，一个处理器上集成两个运算核心，在处理任务的时不仅具备更强的运算能力，同时在功耗上，也要比单核心低，计算能力得到很大提高，最高1.5GHz 的主频也为其吸引了众多关注．高通SnapdragonS4 ：全新架构和工艺面向下代智能终端代号为Krait（环蛇）的Snapdragon 第四代移动处理器一SnapdragonS4代表的是高通下一代终端的处理器，采用28nm 制程工艺．具备单、双或四核心等多种型号，最高主频可达2.5GHz ，较当前基于ARM 的CPU 内核全面性能提高150 % ，并将功耗降低65% .代表产品：APQ8064（骁龙S4 PRO）【小米手机2 采用此款处理器】APQ8064隶属于高通晓龙S4 pro 系列，采用28nm 工艺制造，集成最新的Adreno 320 GPU ，整合四个Krait 架构CPU 核心，每核主频最高达1.5GH/1.7GHz ．它是全球首款采用28nm 制程的四核移动处理器，同时也是高通首款四核心处理器．APQ8064采用的Krait CPU 微架构是高通公司基于ARMv7-A指令集自主设计的新型高性能架构，采用异步对称式多核处理技术（aSMp ) ，较高通第一代ScorpionCPU 微架构在性能上提升60%以上，功耗降低65 % . Krait 的设计采用了使用新电路技术的定制设计流程以提高性能，降低功耗．Krait 的电源效率也带来了更佳的热曲线，使Krait 多处理器系统与竞争解决方案相比，能够以峰值性能运行更长时间。
最全的大数据术语合集
最全的大数据术语合集大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。
因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。
其中部分定义参考了相应的博客文章。
当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。
一个常见的大数据术语表大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。
因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。
其中部分定义参考了相应的博客文章。
当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。
A聚合(Aggregation) –搜索、合并、显示数据的过程算法(Algorithms) –可以完成某种数据分析的数学公式分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义异常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息匿名化(Anonymization) –使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据应用(Application) –实现某种特定功能的计算机软件人工智能(Artificial Intelligence) –研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习B行为分析法(Behavioural Analytics) –这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式大数据科学家(Big Data Scientist) –能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人大数据创业公司(Big data startup) –指研发最新大数据技术的新兴公司生物测定术(Biometrics) –根据个人的特征进行身份识别B字节(BB: Brontobytes) –约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。
大数据分析名词解释
大数据分析名词解释大数据分析是指通过对大规模、高维度、复杂结构的大数据集进行处理、挖掘和分析，从中提取有价值的信息和知识，为决策和问题解决提供支持的过程。
在大数据时代，数据量的快速增长和数据的多样性给传统的数据分析带来了巨大挑战，迫切需要开发出适应大数据环境下的高效分析方法和技术。
1. 大数据大数据通常指的是数据规模庞大、处理速度快、种类多样的数据集合。
它具有着三个"V"的特点，即大量的Volume（数据量）、多样的Variety（数据类型及来源）和高速的Velocity（数据产生的速度）。
大数据的特点决定了传统的数据处理手段已经无法胜任，需要采用新的技术和方法进行分析。
2. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发现并提取出潜在有价值信息的过程。
通过运用统计学、机器学习和模式识别等技术，数据挖掘可以揭示数据中的隐藏模式、规律和趋势。
通过挖掘大数据中的有价值信息，可以帮助企业发现潜在市场机会、改进产品设计、提高业务效率等。
3. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行处理和修正，以去除其中的错误、冗余和缺失，使得数据更加准确和一致。
在大数据分析中，数据往往来自多个不同的来源，而这些数据不可避免地存在着噪声和异常。
通过数据清洗，可以提高数据质量，保证后续分析的准确性和可靠性。
4. 数据预处理数据预处理是在进行数据分析前对原始数据进行预处理和转换的过程。
它通常包括数据变换、数据集成、数据离散化、数据规范化等操作。
数据预处理的目的是将原始数据转化为可用于分析的形式，并消除数据中的噪声、冗余和不一致性，提高后续分析的效果。
5. 数据模型数据模型是对现实世界中某个系统或过程的抽象和描述。
在大数据分析中，常用的数据模型有关系模型、图模型、文本模型等。
通过建立适合实际问题的数据模型，可以更好地理解和分析数据，为决策和问题解决提供依据。
6. 数据可视化数据可视化是通过图表、图形和其他可视元素展示和呈现数据的过程。
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大数据概念：史上最全大数据解析来源：数据观时间：2015-04-02 17:52:56作者：现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。
究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。
我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。
如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop 和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。
……也许，“解构”是最好的方法。
怎样结构大数据?首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。
我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。
我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。
我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论特征定义最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。
比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低，商业价值高。
第四，处理速度快。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。
先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。
维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon 如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量;Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。
”“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
”“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。
你一定是去做了一件以前做不了的事情。
”特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
价值探讨大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。
比如，Facebook 上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。
Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。
如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒;通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1- 手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard 等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;2-还未有被大数据触及过的业务领域。
这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。
那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维;与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
现在和未来我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力;大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本;大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。
”Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。
人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动;政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生;金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;……当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。