大数据的概念
大数据的概念
大数据的概念概述:大数据是指规模庞大、类型复杂、处理速度快的数据集合，这些数据集合通常无法通过传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据的概念涵盖了数据的规模、速度和多样性等方面，其应用范围广泛，包括商业、科学、医疗、金融等领域。
一、数据规模:大数据的一个重要特征是数据的规模非常庞大。
传统的数据处理工具难以处理如此大规模的数据集合。
数据规模的增大使得数据的存储、处理和分析成为一项巨大的挑战。
例如，互联网公司每天都会产生大量的用户数据，这些数据包括用户的浏览记录、购买记录、社交媒体活动等，这些数据量庞大且不断增长。
二、数据速度:大数据的另一个特征是数据的产生速度非常快。
随着互联网的普及和物联网技术的发展，各种设备和传感器不断产生数据。
这些数据需要实时或准实时地进行处理和分析，以便及时做出决策。
例如，金融交易数据需要实时监控，以便发现异常交易和欺诈行为。
三、数据多样性:大数据的第三个特征是数据的类型和来源非常多样。
传统的数据处理工具主要处理结构化数据，例如关系数据库中的表格数据。
然而，大数据中的数据类型非常多样，包括文本、图像、音频、视频等非结构化数据。
此外，大数据还涉及到来自各种来源的数据，例如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。
四、数据价值:大数据的概念不仅仅指大规模、高速度和多样性的数据集合，还包括从这些数据中提取价值的能力。
通过对大数据进行分析，可以发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供有力的支持。
例如，通过分析用户的购买记录和浏览行为，电商公司可以了解用户的偏好，并向其推荐个性化的产品。
五、大数据技术:为了处理和分析大数据，需要借助各种大数据技术。
这些技术包括数据存储和管理技术、数据处理和分析技术、数据可视化技术等。
例如，Hadoop是一个开源的大数据处理框架，可以分布式存储和处理大规模数据。
Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以实现实时和迭代式的数据处理。
六、大数据应用:大数据的应用范围非常广泛。
大数据的概念
大数据的概念大数据的概念1、引言大数据是指规模巨大、多样化和高速增长的数据集合，其中包含了传统数据处理工具难以处理的信息。
随着互联网的普及和数据的爆炸增长，大数据成为了当今社会和企业决策中不可忽视的重要组成部分。
2、大数据的特点2.1 规模巨大大数据具有海量的数据量，往往以PB（1 PB = 10^15 字节）或者EB（1 EB = 10^18 字节）为单位进行存储和处理。
2.2 多样化大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文档、图像、视频等各种形式的数据。
2.3 高速增长随着科技的发展和智能设备的普及，大数据的产生速度非常快，需要能够及时高效地进行数据处理和分析。
3、大数据的应用领域3.1 商业智能大数据可以帮助企业分析客户行为、市场趋势和竞争对手情报，从而优化产品、服务和营销策略。
3.2 社交媒体分析通过分析社交媒体上的大量数据，可以了解用户的偏好、情绪和行为，从而改进产品和服务，并进行精准的广告投放。
3.3 风险管理大数据可以帮助金融机构进行风险评估和预测，提高监管和风险控制能力，减少潜在的损失。
3.4 健康医疗通过分析大量的医疗数据，可以帮助医疗机构提高诊断准确性、治疗效果和健康管理水平。
4、大数据的挑战和解决方案4.1 数据存储和处理大数据存储和处理需要具备高性能、高可靠性和可扩展性的技术和系统架构，如分布式存储和计算技术。
4.2 数据质量和准确性数据的质量和准确性对于大数据分析非常重要，需要进行数据清洗、去重和校验等步骤。
4.3 数据隐私和安全大数据涉及到大量的个人信息和敏感数据，需要加强数据保护和隐私保护措施，确保数据安全。
5、法律名词及注释5.1 GDPR（General Data Protection Regulation）GDPR是欧洲一项保护个人数据的法规，于2018年5月25日正式生效，适用于欧盟境内和与欧盟居民交易的公司。
5.2 CCPA（California Consumer Privacy Act）CCPA是加利福尼亚州一项关于个人数据保护的法律，于2020年1月1日正式生效，适用于在加州经营的公司。
大数据的概念
大数据的概念概念简介：大数据是指规模巨大、种类繁多且难以处理的数据集合。
这些数据集合通常包含着有价值的信息，可以用于分析、判断和决策。
大数据的特点包括数据量大、速度快、种类多、价值密度低等。
数据量大：大数据的最显著特点就是数据量巨大。
随着科技发展和互联网的普及，各种传感器、社交媒体、挪移设备等不断产生大量数据。
这些数据以TB、PB甚至EB为单位计量，远远超过传统数据库能够处理的范围。
速度快：大数据的产生速度非常快。
例如，社交媒体每秒钟产生数以万计的新信息，金融交易每秒钟处理数以百万计的交易记录。
为了能够及时分析这些数据，需要采用高效的处理方法和技术。
种类多：大数据不仅包含结构化数据（如数据库中的表格数据），还包含非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
这些数据种类繁多，格式各异，传统的数据处理方法无法很好地处理这些非结构化数据。
价值密度低：大数据中包含着大量的冗余、噪音和无效信息，价值密度较低。
因此，对大数据进行处理和分析，需要借助数据挖掘、机器学习等技术，从中提取出有价值的信息。
大数据的应用领域：1. 商业智能和市场分析：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，制定更有效的市场营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 金融风险管理：通过对大数据的分析，金融机构可以及时识别和评估风险，预测市场波动，制定风险管理策略，降低金融风险。
3. 医疗健康管理：通过对大数据的分析，医疗机构可以实现个性化医疗，提高医疗效率，降低医疗成本，改善患者的健康状况。
4. 城市规划和交通管理：通过对大数据的分析，可以实现智慧城市的建设，优化城市规划，改善交通流量，提高交通运输效率。
5. 电子商务和在线广告：通过对大数据的分析，电子商务平台和广告公司可以实现个性化推荐和定制化广告，提高用户体验和广告效果。
大数据的处理技术：1. 分布式存储和计算：由于大数据的规模庞大，需要采用分布式存储和计算技术，将数据分散存储在多台服务器上，并利用并行计算的方式进行处理。
大数据的概念
大数据的概念概念介绍：大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
这些数据集合通常包含结构化数据（如关系型数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据具有四个主要特征，即“4V”：数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）、数据多样性（Variety）和数据价值高（Value）。
大数据的概念在近年来得到了广泛关注和应用，其对各行各业产生了深远的影响。
数据量大（Volume）：大数据的一个重要特征是数据量巨大。
传统数据处理技术往往无法处理这么大规模的数据集合。
大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位进行衡量。
例如，全球社交媒体平台每天产生的数据量就以TB计算，而大型科学实验室产生的数据量可能以PB计算。
数据速度快（Velocity）：大数据的第二个特征是数据产生和传输的速度非常快。
随着物联网和传感器技术的发展，大量的数据源不断产生和更新。
例如，金融交易、社交媒体评论和传感器数据等都以极快的速度产生。
对这些数据进行及时分析和处理对于实时决策和业务运营至关重要。
数据多样性（Variety）：大数据的第三个特征是数据的多样性。
大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
此外，大数据还可以包含来自不同来源和不同格式的数据。
例如，社交媒体数据、传感器数据、日志文件等都属于大数据的范畴。
数据价值高（Value）：大数据的第四个特征是数据具有高价值。
通过对大数据进行深入分析，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息和洞察力。
这些信息可以帮助企业做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率，增加收入。
例如，通过分析消费者购买行为的大数据，企业可以了解消费者的偏好，从而精确定位目标市场，提供个性化的产品和服务。
大数据的应用：大数据的概念已经在各个领域得到了广泛的应用。
以下是一些大数据应用的例子：1. 市场营销：通过对消费者行为数据的分析，企业可以了解消费者的喜好和购买习惯，从而制定更精准的市场营销策略，提高营销效果。
大数据的概念
大数据的概念概述：大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合，这些数据集合的大小超出了传统数据库和软件工具的处理能力。
大数据的概念已经成为当今信息时代的热点话题，它对各行各业的发展和决策起到了重要的推动作用。
本文将详细介绍大数据的概念、特征、应用以及对社会经济发展的影响。
一、大数据的概念大数据是指由于数据量巨大、数据类型多样、数据生成速度快等特点而无法使用传统的数据处理工具进行管理和处理的数据集合。
大数据的概念最早由美国科技咨询公司Gartner于2022年提出，其定义为“大数据是指高速生成、传播和共享的信息资源，对现有数据处理能力进行挑战，无法使用传统数据库技术进行捕捉、管理和处理的数据集合”。
二、大数据的特征1. 体量巨大：大数据的特点之一是数据量巨大，这些数据来自各种各样的来源，包括传感器、社交媒体、挪移设备等。
根据国际数据公司IDC的统计，每两年数据量翻一番，估计到2022年全球数据量将达到44ZB（1ZB=10的21次方字节）。
2. 多样性：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
这些数据类型多样，格式各异，传统的数据处理工具无法有效地处理和分析这些非结构化数据。
3. 时效性：大数据的生成速度非常快，数据的实时性要求越来越高。
例如，社交媒体上的实时推文、实时交易数据等都需要实时处理和分析，以便及时做出决策和调整。
4. 价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，价值密度相对较低。
因此，提取和挖掘有价值的信息成为大数据处理的重要任务之一。
三、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，例如，通过对大量的交易数据进行分析，可以实现风险控制、欺诈检测、精准营销等。
2. 零售行业：大数据可以匡助零售商了解消费者的购物习惯和偏好，从而进行个性化推荐、精准营销和库存管理。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以匡助医生进行疾病诊断、药物研发、医疗资源调配等。
大数据的概念
大数据的概念引言概述：大数据是当今社会中一个热门话题，它涉及到海量的数据收集、存储、处理和分析。
随着科技的进步，大数据的应用范围越来越广泛，对各行各业都产生了深远的影响。
本文将从概念、应用、挑战、优势和未来发展等五个方面，详细阐述大数据的概念。
一、概念：1.1 大数据的定义：大数据指的是规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合。
它不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如社交媒体上的文本、图片和视频等。
1.2 大数据的特征：大数据的特征主要包括四个方面，即数据量大、速度快、多样性和价值密度低。
数据量大指的是数据规模达到TB、PB甚至EB级别；速度快指的是数据的产生和流动速度非常快；多样性指的是数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据；价值密度低指的是大数据中包含了大量的噪声和冗余信息，需要通过分析和挖掘提取有价值的信息。
二、应用：2.1 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计和提升销售效率。
2.2 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以帮助医生提高诊断准确性、优化治疗方案和预防疾病的发生。
通过对大数据的分析，医疗机构可以实现精准医疗，为患者提供更好的医疗服务。
2.3 城市管理：大数据在城市管理中的应用可以帮助政府更好地规划城市发展、提升城市治理效率和改善居民生活质量。
通过对大数据的分析，政府可以了解城市交通流量、环境污染等情况，从而采取相应的措施。
三、挑战：3.1 数据获取：大数据的获取是一个巨大的挑战，因为数据量庞大且类型多样，如何高效地获取数据成为了一个难题。
3.2 数据质量：大数据中存在大量的噪声和冗余信息，对数据质量的保证是一个重要的挑战。
因此，数据清洗和预处理是大数据分析的重要环节。
3.3 隐私和安全：大数据中包含了大量的个人隐私信息，如何保护数据的隐私和安全是一个亟待解决的问题。
大数据是指什么
大数据是指什么大数据，这个词汇在当今时代已经变得耳熟能详，它指的是通过传统数据处理应用软件难以处理的大量、高速、多样化的数据集合。
大数据的概念不仅包括数据的规模，还涉及到数据的生成速度、多样性和价值。
以下是对大数据概念的详细解释：1. 大数据的规模：大数据的“大”字意味着数据的体量非常庞大，通常以TB（太字节）甚至PB（拍字节）为单位。
这些数据可能来源于各种渠道，如社交媒体、移动设备、传感器、交易记录等。
2. 数据生成的速度：大数据的生成速度非常快，几乎每时每刻都有新的数据产生。
例如，互联网用户在社交平台上发布的信息、在线交易系统产生的交易记录等，都在不断地产生新的数据。
3. 数据的多样性：大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、视频等。
这种多样性使得大数据的处理和分析变得更加复杂。
4. 数据的价值：虽然大数据包含了大量的信息，但并非所有的数据都是有价值的。
大数据的价值在于通过分析和挖掘这些数据，能够发现潜在的模式、趋势和关联，从而为决策提供支持。
5. 大数据处理技术：为了处理和分析大数据，需要采用一系列先进的技术，如分布式存储系统、并行计算框架、数据挖掘算法等。
这些技术能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
6. 大数据的应用：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业智能、健康医疗、金融分析、交通管理等。
通过大数据分析，企业和组织能够更好地理解客户需求、优化运营效率、预测市场趋势等。
7. 大数据的挑战：尽管大数据带来了巨大的潜力，但它也带来了一系列挑战，如数据隐私和安全问题、数据质量控制、人才短缺等。
这些挑战需要通过技术创新、政策制定和人才培养等方式来解决。
综上所述，大数据是一个多维度的概念，它涉及到数据的规模、速度、多样性、价值以及与之相关的技术和应用。
随着技术的发展和应用的深入，大数据将继续在各个领域发挥重要作用。
什么是大数据？
什么是大数据？1. 大数据的概念大数据是指数据量大、处理难度大、价值密度低的数据。
其中，数据量大是指数据量极其巨大，难以用常规的数据库和处理工具进行处理；处理难度大是指需要高级算法和处理技术来处理数据；价值密度低是指数据中包含了大量的噪声数据，需要通过数据挖掘来发现有用的信息。
2. 大行业应用大数据已经在各个行业得到了广泛的应用。
其中，金融行业是大数据应用的先锋，通过对海量交易数据进行分析，可以发现隐藏在数据背后的金融规律，帮助企业制定更加科学的战略和决策；医疗行业通过对海量病例数据的分析，可以为医生提供更好的诊断方案和治疗方法；物流行业通过对供应链数据的分析来提高效率和降低成本；零售行业通过对消费者数据的分析来提高销售额和客户忠诚度。
3. 大数据的挑战随着大数据时代的来临，也带来了一系列的挑战。
首先，数据的可靠性和隐私性成为了人们关注的焦点。
随着数据的增长，如何保证数据安全成为了重要的问题；其次，数据处理的技术和算法需要不断发展和改进，才能更好地应对大数据的挑战；最后，大数据带来了巨大的信息不对称问题，那些掌握大数据的企业和机构将会掌握更多的信息资源，造成良莠不齐的后果。
4. 大数据的未来随着各种技术的不断更新和发展，大数据的应用前景也将越来越广泛。
未来，大数据将成为各行业发展的核心竞争力，同时也将带来一系列的变革和挑战。
大数据分析的能力将成为企业必备的核心竞争力，数据分析人才也将成为越来越紧俏的人才。
同时，需要建设数据开放平台，促进数据共享和流通，不断拓展大数据应用领域，实现产业的快速升级和转型。
总之，大数据已经成为未来发展的重要趋势，随着科技的进步，大数据的应用前景也将更加广阔。
同时，我们也需要不断地探索和创新，带来更加美好的未来。
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大数据的概念、算法及应用一、大数据基本概念大数据Big Data是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。
大数据的预处理主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
(1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
(2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
大数据带来的数学问题在数学上来看，计算机中存在不断变大的数据集，不存在绝对的大数据，计算机中的所有数据集都是有限集合。
∙大数据采样——把大数据变小、找到与算法相适应的极小样本集、采样对算法误差的影响∙大数据表示——表示决定存储、表示影响算法效率∙大数据不一致问题——导致算法失效和无解、如何消解不一致∙大数据中的超高维问题——超高维导致数据稀疏、算法复杂度增加∙大数据中的不确定维问题——多维度数据并存、按任务定维难∙大数据中的不适定性问题——高维导致问题的解太多难以抉择大数据的特征∙稠密与稀疏共存：局部稠密与全局稀疏∙冗余与缺失并在：大量冗余与局部缺失∙显式与隐式均有：大量显式与丰富隐式∙静态与动态忽现：动态演进与静态关联∙多元与异质共处：多元多变与异质异性∙量大与可用矛盾：量大低值与可用稀少目前大数据的外延大数据规模大小是一个不断演化的指标：当前任务处理的单一的数据集,从数十TB到十几PB级的数据规模(TB«PB«EB«ZB)处理大数据的可等待的合理时间依赖任务的目标：地震数据预测要求在几分钟内才有效、气象数据应该在小时级别、失联飞机数据处理要在7天之内、数据挖掘一般要求在12小时内回到顶部二、大数据悖论大数据已被定义为科学探索的第四范式。
继几千年前的实验科学、数百年前的理论科学和数十年前的计算科学之后，当今的数据爆炸孕育了数据密集型科学，将理论、实验和计算仿真等范式统一起来。
大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。
大数据具有“取之不尽，用之不竭”的特性，在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值，在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。
根源在于，大数据的价值在于预测未知领域、非特定因素的未来趋势，在于破解长期的、普遍的社会难题。
而目前的大数据技术和应用，依然局限于历史和实时数据的关联分析，局限于满足短线的、特定的市场需求。
解决悖论的过程，恰恰是理论和方法应运而生的过程。
而人们试图解决悖论的努力，正好是大数据落地生根的推动力。
方法论缺位自2008年《自然》杂志推出“大数据”专刊以来，大数据概念就从学术大讨论，转向了企业的数字化转型，进而上升到“开放政府数据”的战略布局。
然而，单纯的数量上的规模庞大，并不能轻易地将大数据与以往的“海量数据”、“超大规模数据”等区别开，因为三者均没有设置数量级等门槛。
方法论缺位是最大的障碍。
大数据发展的核心动力源于人们测量、记录和分析世界的渴望，满足这些渴望需要数据、技术和思维三大要素。
在计算技术、通信技术日益成熟的今天，在廉价的、便捷的数字化存储普及的当下，数据无处不在，技术正以标准化、商品化的方式提供，事实上思维和方法论才是决定大数据成败的关键，但目前来看，跨越学术与产业、技术与应用之间鸿沟的方法论依然不完善。
在社会难题中淘金正如数学史上三次危机分别促成公理几何的诞生、集合论的创立和现代数据的发展一样，悖论是理论、技术和应用进步的巨大推动力。
大数据悖论的解决，也将推动大数据应用的普及和社会价值的释放。
经过新闻媒体和学术会议的大肆宣传之后，大数据技术趋势一下子跌到谷底，许多数据创业公司变得岌岌可危……根据这条著名的Gartner技术成熟度曲线，大数据已经走过了萌芽期和泡沫化的炒作期，并将在未来3~5年内步入低谷期。
市场中的鸿沟大数据营销模型将经历创新者、早期采用者、早期大众、后期大众和落后者等5个阶段。
这5个阶段之间存在着4条裂缝，其中最大、最危险的裂缝存在于早期市场与主流市场之间，我们称之为“鸿沟”。
大数据的主流市场来源于实用主义的早期大众和保守主义的后期大众，两者各自占据大数据市场1/3的份额。
这两个群组的共同特征是均具备良好的信息技术基础和深厚的大数据积累，并深谙大数据的社会价值和经济价值。
有所不同的是，前者希望看到成熟的解决方案和成功的应用案例，它们大多是金融、能源、电信等公共服务部门。
而后者需要有更安全可靠的大数据保障和广泛的社会应用基础，它们大多是致力于解决环境、能源和健康等社会问题的公共管理部门。
大数据技术和应用获得创新者的追捧是显而易见的，获得早期市场的拥护也是轻而易举的。
但是，不因“时髦”而加入，不因“过时”而退出，才能成为大数据主流市场的掘金者。
遗憾的是，不少企业或许会成为“鸿沟中的牺牲者”，而无缘迎接大数据真正应用市场的到来。
规划整体产品现代营销奠基人之——西奥多·莱维特给出了“整体产品”的概念。
根据这一概念，大数据产品应该包括作为“核心吸引物”的一般产品、满足初级心理需求的期望产品和实现更高阶参与以及自我实现的延伸产品和潜在产品4个部分。
回到顶部三、大数据挑战性问题现有的数据中心技术很难满足大数据的需求，需要考虑对整个IT架构进行革命性的重构。
而存储能力的增长远远赶不上数据的增长，因此设计最合理的分层存储架构已成为IT系统的关键。
数据的移动已成为IT系统最大的开销，目前传送大数据最高效也是最实用的方式是通过飞机或地面交通工具运送磁盘而不是网络通信。
在大数据时代，IT系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，将计算推送给数据，而不是将数据推送给计算。
应对处理大数据的各种技术挑战中，以下几个问题值得重视：1、大数据对科学规范的挑战大数据带来了新的科研范式科研第四范式是思维方式的大变化，已故图灵奖得主吉姆格雷提出的数据密集型科研“第四范式”，将大数据科研从第三范式中分离出来单独作为一种科研范式，是因为其研究方式不同于基于数据模型的传统研究方式。
PB级数据使我们可以做到没有模型和假设就可以分析数据。
将数据丢进巨大的计算机机群中，只要有相关关系的数据，统计分析算法可以发现过去的科学方法发现不了的新模式、新知识甚至新规律。
大数据如何应用于开放的研究大数据基于对海量数据的分析产生价值，那么如何获得海量数据来让大数据真正落地呢？这其中最不可或缺的一个环节就是数据开放。
现在推进数据开放更为重要的是通过数据的共享来产生更多的价值。
数据开放能够提高社会运行效率，积极整合各方公开的数据，建立基于大数据的城市规划来缓解交通和社会治安问题。
数据开放能够激发巨大的商业价值，数据开放是面向社会大众的开放，任何人只要有能力都可以用它来创造新的商机。
加强数据开放，为大数据发展打牢基础。
在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。
促进商业数据和个人数据的开放与共享。
商业数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的飞速发展，产生巨大的经济价值，也能给我们的生活带来巨大的便利。
经常网购的人会有这样一种体验。
很多电商网站能够在我们买书的时候，推荐我们刚好喜欢的其他书籍，这正是网站根据成千上万甚至上亿人的个人数据的统计分析而得出的，但是我们也感受到了这样强大的数据分析能力对我们“隐私权”的冲击。
因此，完善个人隐私保护等相关立法，对哪些个人数据可以进行商业化应用、应用范围如何界定、数据滥用应承担哪些责任等具体问题做出规范，从而保证数据开放工作稳步推进，为大数据发展应用打好根基。
重现大数据研究结果数据量的增大，会带来规律的丧失和严重失真。
维克托·迈尔-舍恩伯格在其著作《大数据的时代》中也指出“数据量的大幅增加会造成结果的不准确，一些错误的数据会混进数据库，”此外，大数据的另外一层定义，多样性，即来源不同的各种信息混杂在一起会加大数据的混乱程度，统计学者和计算机科学家指出，巨量数据集和细颗粒度的测量会导致出现“错误发现”的风险增加。
大数据意味着更多的信息，但同时也意味着更多的虚假关系信息，海量数据带来显著性检验的问题，将使我们很难找到真正的关联。
我们以一个实际的案例来看一下样本量不断增大之后，会出现的问题：上表是关于某年网络游戏历程扩散的回归分析，当样本量是5241个的时候，你会发现用一个简单的线性回归拟合这个数据，年龄、文化程度、收入这三个变量显著，当我们把样本量增加到10482个的时候，发现独生子女和女性开始显著，增加到20964个的时候，体制外这个变量也开始显著，当样本增加到33万的时候，所有变量都具有显著性，这意味着世间万物都是有联系的。
样本大到一定程度的时候，很多结果自然就会变得显著，会无法进行推论，或者得出虚假的统计学关系。
此外，断裂数据、缺失数据（下文将会进行分析）的存在将会使这种虚假关系随着数据量的增长而增长，我们将很难再接触到真相。
事实上，真实的规律是这样的：对一个社会现象进行客观深刻准确的分析，对事物的理解需要数据，但更需要分析思维，在大数据时代，理论并非不重要，而是变得更加重要。
我们所指的理论也并非僵化一成不变的固守旧有理论，而是在处理问题的过程中意识到海量数据所带来的复杂性，坚持分析方法和理论的不断创新。
大数据研究结果可信与否《大数据时代》一书的作者维克托·迈尔-舍恩伯格说，大数据的核心就是预测。
它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。
他认为，大数据大大解放了人们的分析能力。
一是可以分析更多的数据，甚至是相关的所有数据，而不再依赖于随机抽样;二是研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;三是不必拘泥于对因果关系的探究，而可以在相关关系中发现大数据的潜在价值。
因此，当人们可以放弃寻找因果关系的传统偏好，开始挖掘相关关系的好处时，一个用数据预测的时代才会到来。
不可否认，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一步。
这是计算技术的进步，是人类决策工具的进步。
改编自迈克尔·刘易斯的《魔球：逆境中制胜的智慧》的影片《点球成金》，讲述了一个真实的故事，介绍了奥克兰运动家棒球队总经理比利·比恩的经营哲学，描述了他抛弃几百年延续的选择球员的惯常做法，采用了一种依靠电脑程序和数学模型分析比赛数据来选择球员的方法。
比利·比恩的成功称得上是对球探们经验决策的颠覆，是让数据说话的成功范例。
正如维克托·迈尔-舍恩伯格将大数据视为人工智能的一部分，视为机器学习的一种应用一样，数据决策和数据旁证的博弈其实是人和机器的博弈。