科普版浅谈大数据
如何理解大数据
如何理解大数据标题：如何理解大数据引言概述：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中一个备受关注的话题。
但是，对于大多数人来说，大数据仍然是一个比较抽象的概念。
本文将从几个方面详细解释如何理解大数据，帮助读者更好地了解这一概念。
一、数据量大1.1 数据量的概念：大数据是指数据量巨大，传统的数据处理软件已经无法胜任的数据集合。
1.2 数据来源广泛：大数据来自各种不同的来源，包括社交媒体、传感器、互联网等，数据种类繁多。
1.3 数据增长速度快：大数据的增长速度迅猛，每天都会产生大量的数据，需要使用特殊的技术和工具进行处理。
二、数据多样性2.1 结构化数据：大数据不仅包括传统的结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、音频、视频等。
2.2 半结构化数据：大数据还包括半结构化数据，如日志文件、XML文件等，这些数据不符合传统数据库的结构。
2.3 数据关联性：大数据中的数据之间存在复杂的关联性，需要通过数据挖掘和机器学习等技术进行分析和挖掘。
三、数据处理技术3.1 分布式计算：大数据的处理需要使用分布式计算技术，将数据分散存储在多台计算机上进行并行处理。
3.2 数据存储：大数据需要使用分布式存储系统进行存储，如Hadoop、Spark 等，以确保数据的高可用性和可扩展性。
3.3 数据处理工具：大数据处理需要使用一系列的工具和技术，如MapReduce、Hive、Pig等，以实现数据的清洗、转换和分析。
四、数据应用领域4.1 商业智能：大数据在商业智能领域有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解市场趋势和消费者行为。
4.2 金融领域：大数据在金融领域可以用于风险管理、反欺诈和智能投资等方面。
4.3 医疗保健：大数据在医疗保健领域可以用于疾病预测、个性化治疗等方面，提高医疗服务的质量和效率。
五、数据隐私与安全5.1 数据隐私：大数据的处理涉及大量的个人信息，需要保护用户的隐私，遵守相关的法律法规。
5.2 数据安全：大数据的存储和处理需要采取严格的安全措施，防止数据泄露和黑客攻击。
如何理解大数据
如何理解大数据标题：如何理解大数据引言概述：大数据是当今信息时代的重要概念之一，它指的是海量、高速、多样化的数据集合。
随着科技的发展，大数据的重要性越来越凸显。
本文将从不同角度详细阐述如何理解大数据，包括其定义、特点、应用和挑战。
一、定义大数据1.1 数据量的巨大性大数据的核心特征是数据量巨大，它的规模远远超过传统数据处理方法的能力。
大数据的数据量通常以TB、PB、EB等计量单位来衡量。
1.2 数据的多样性大数据不仅包含结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括半结构化数据（如日志文件、XML文件）和非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
这种多样性使得大数据的处理更加复杂。
1.3 数据的高速性大数据的生成速度非常快，数据的实时性要求也越来越高。
例如，社交媒体平台每秒钟都会产生大量的数据，需要实时处理和分析。
二、特点2.1 价值密度低大数据中存在着大量的冗余、无用或者噪声数据，其价值密度相对较低。
因此，对大数据的处理需要通过数据挖掘和分析等方法，提取出有价值的信息。
2.2 隐私和安全性大数据的处理涉及到大量个人隐私信息，因此隐私和安全性是大数据领域的重要问题。
保护用户隐私和数据安全是大数据应用的基本要求。
2.3 数据分析和决策支持大数据的分析可以匡助企业和组织发现潜在的商业机会、改进决策过程和提高运营效率。
通过对大数据的深度分析，可以获得更准确、更全面的信息，从而做出更明智的决策。
三、应用3.1 商业智能大数据的分析可以匡助企业了解市场需求、预测销售趋势、优化供应链和提高客户满意度。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解消费者需求，从而制定更有效的营销策略。
3.2 医疗保健大数据在医疗保健领域的应用非常广泛。
通过对大数据的分析，可以匡助医生更准确地诊断疾病、预测病情发展和制定个性化的治疗方案。
3.3 城市规划与交通管理大数据可以匡助城市规划者更好地了解城市居民的需求，优化城市规划和交通管理。
每日科普丨带你了解大数据
引言概述：随着科技的飞速发展，大数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
无论是在工作、娱乐还是日常生活中，大数据都在起到重要的作用。
那么，什么是大数据呢？为什么它如此重要呢？在本文中，我们将带你深入了解大数据的定义、应用和未来发展方向。
正文内容：一、大数据的定义和意义1. 什么是大数据：大数据是指无法用常规数据处理方法和工具进行处理、管理、分析以及可视化展示的大规模和复杂的数据集合。
2. 大数据的意义：大数据具有重要的经济和社会意义。
它可以帮助企业进行市场预测、用户分析、产品研发等，提高企业的竞争力和创新能力。
同时，大数据还可以在医疗健康、交通运输、城市管理等领域发挥重要的作用，提升生活质量和社会效益。
二、大数据的应用领域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、精准广告投放、客户关系管理等，可以帮助企业提升运营效率和盈利能力。
2. 社会生活领域：大数据可以在社会生活领域帮助政府和组织做出更好的决策，例如城市交通管理、环境保护、社会救助等，提高城市的智能化和可持续发展。
3. 科学研究领域：大数据在科学研究中的应用非常广泛，包括天文学、生物学、物理学等领域，可以帮助科学家进行数据分析和模型建立，推动科学的发展和进步。
4. 安全领域：大数据可以在安全领域帮助识别和预防犯罪行为、恶意攻击等，提高社会的安全性和稳定性。
5. 医疗健康领域：大数据可以在医疗健康领域帮助医生进行疾病诊断、药物研发等，提高医疗服务的质量和效率。
三、大数据的挑战和解决方案1. 数据收集和存储：大数据面临着海量数据的收集和存储问题，如何高效地获取和管理数据是一个挑战。
2. 数据质量和准确性：大数据中存在着噪声、缺失、不一致等问题，如何解决数据的质量和准确性问题是一个重要的挑战。
3. 数据隐私和安全：大数据中含有大量的个人信息和敏感数据，如何保护数据隐私和安全是一个关键问题。
4. 数据分析和利用：大数据需要进行复杂的分析和利用，如何构建高效的数据分析模型和挖掘技术是一个挑战。
如何理解大数据
如何理解大数据引言概述：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。
然而，对于大多数人来说，什么是大数据以及如何理解大数据仍然是一个含糊的概念。
本文将从不同角度解析大数据的含义和重要性，并详细阐述如何理解大数据。
一、大数据的定义1.1 数据量的巨大性：大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，其数据量远远超出传统数据库管理系统的处理能力。
1.2 数据的多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
1.3 数据的高速性：大数据的产生速度极快，需要实时或者近实时地处理和分析。
二、大数据的重要性2.1 挖掘商业价值：大数据可以匡助企业发现潜在的商业机会，优化产品和服务，提高市场竞争力。
2.2 改善决策过程：通过对大数据的分析，可以获取更准确的信息，为决策者提供更可靠的数据支持，从而提高决策的科学性和准确性。
2.3 推动科学研究：大数据的分析和挖掘有助于推动各领域的科学研究，匡助科学家发现新的规律和知识。
三、如何理解大数据3.1 数据的价值：大数据蕴含着巨大的价值，通过对数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的实用信息，为决策和创新提供支持。
3.2 数据的处理：理解大数据需要具备数据处理和分析的能力，掌握各种数据处理工具和技术，如数据清洗、数据挖掘、机器学习等。
3.3 数据的应用：大数据的应用范围广泛，包括商业、金融、医疗、交通等各个领域，理解大数据需要了解不同领域的数据应用案例。
四、大数据的挑战4.1 数据隐私与安全：大数据的处理涉及大量个人隐私数据，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要的挑战。
4.2 数据质量与一致性：大数据的质量和一致性对数据分析的准确性和可靠性至关重要，如何解决数据质量问题是一个挑战。
4.3 技术和人材需求：大数据处理需要大量的技术和人材支持，如何培养和吸引相关人材是一个重要的挑战。
五、大数据的未来发展5.1 智能化应用：随着人工智能的发展，大数据将与人工智能相结合，实现更智能化的数据分析和应用。
大数据科普演讲稿范文
大家好！今天，我很荣幸站在这里，与大家共同探讨一个正在深刻改变我们生活和工作方式的领域——大数据。
首先，让我们来了解一下什么是大数据。
大数据，顾名思义，就是规模巨大的数据。
它不仅仅是数量上的庞大，更体现在数据类型、处理速度和价值密度上。
那么，大数据究竟有哪些特点呢？一、数据体量巨大大数据的体量已经超越了我们的想象。
据统计，全球每天产生的数据量相当于30亿张DVD光盘，而且这个数字还在以惊人的速度增长。
例如，我国互联网公司百度每天需要处理的数据量超过1.5PB，相当于2000亿张A4纸。
二、数据类型多样大数据不仅包括传统的文本数据，还包括图片、视频、音频、地理位置信息等多种类型。
这些数据来源广泛，涵盖了人们的日常生活、工作、娱乐等各个方面。
三、处理速度快在处理大数据时，我们遵循“1秒定律”，即在1秒内从海量数据中快速提取有价值的信息。
这种高效的处理速度，使得大数据在各个领域得到了广泛应用。
四、价值密度低与传统的数据相比，大数据的价值密度较低。
以视频为例，一小时的视频中，可能只有一两秒是有用的数据。
然而，正是这些微小的信息，却能在关键时刻发挥巨大作用。
那么，大数据时代到来，我们该如何应对呢？一、提高数据素养面对大数据，我们要提高自身的数据素养，学会从海量数据中挖掘有价值的信息，为工作和生活提供有力支持。
二、加强数据安全随着大数据的发展，数据安全问题日益突出。
我们要加强数据安全意识，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性。
三、推动技术创新大数据时代，技术创新至关重要。
我们要关注新技术的发展，推动大数据在各个领域的应用，为社会发展注入新动力。
总之，大数据时代已经到来，我们要积极拥抱这个时代，充分利用大数据的优势，为我国经济社会发展贡献力量。
谢谢大家！。
对大数据的认识
对大数据的认识在当今这个数字化的时代，“大数据”这个词汇已经频繁地出现在我们的生活和工作中。
然而，对于大多数人来说，大数据可能仍然是一个有些模糊和抽象的概念。
那么，究竟什么是大数据？它又是如何影响和改变我们的世界的呢？简单来说，大数据就是大量的数据。
但这可不是一般意义上的“大量”，而是指数据的规模极其庞大，以至于传统的数据处理方法和工具无法有效地应对。
这些数据可以来自各种各样的来源，比如互联网、社交媒体、物联网设备、企业的业务系统等等。
它们的形式也是多种多样的，包括文本、图像、音频、视频等等。
大数据的特点可以用几个“V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和 Veracity（真实性）。
首先是 Volume，大数据的规模通常是 PB 级甚至 EB 级的。
想象一下，如果把这些数据都存储在纸质文件中，那可能需要堆满好几个仓库。
这么庞大的数据量，为我们提供了更全面、更深入的信息，但同时也给数据的存储和处理带来了巨大的挑战。
Velocity 指的是数据产生和处理的速度非常快。
在社交媒体上，每秒都有成千上万条新的消息产生；在金融交易中，每毫秒的交易数据都可能对决策产生关键影响。
这就要求我们的数据分析系统能够实时地处理和分析这些快速产生的数据，以便及时做出决策。
Variety 表示数据的类型丰富多样。
不再仅仅是结构化的数据，如表格中的数字和文本，还包括大量的非结构化数据，如网页内容、社交媒体的帖子、视频和音频文件等。
处理这些不同类型的数据需要使用不同的技术和方法。
Value 强调的是大数据的价值。
虽然大数据中包含了大量的信息，但并不是所有的数据都有价值。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为企业的决策、社会的发展等提供支持。
Veracity 则关注数据的真实性和准确性。
由于数据来源广泛、类型多样，数据的质量可能参差不齐。
浅谈大数据及大数据分析
浅谈大数据及大数据分析大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，越来越多的数据被生成和采集，这些数据包含了各种各样的信息，如用户行为、社交媒体数据、传感器数据等。
而大数据分析则是对这些数据进行处理、分析和挖掘，以获取有价值的洞察和决策支持。
一、大数据的特点1.数据量大：大数据的特点之一是数据量非常庞大，通常以TB、PB甚至EB 为单位进行计量。
这使得传统的数据处理和分析方法变得再也不适合。
2.数据多样化：大数据包含了多种类型的数据，如结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图象、音频和视频等）。
这些数据的多样性使得对大数据进行分析和挖掘更加复杂和难点。
3.数据速度快：大数据的生成速度非常快，如社交媒体上的即时消息、传感器数据等。
这要求大数据分析系统能够实时处理和分析数据，以及及时发现和响应数据中的异常和趋势。
4.数据真实性：大数据通常来自于各种不同的数据源，这些数据源可能存在数据质量问题，如噪声、缺失值和不一致性等。
因此，在进行大数据分析时，需要考虑数据的真实性和可靠性。
二、大数据分析的意义大数据分析对于企业和组织来说具有重要的意义，它能够匡助他们发现隐藏在数据中的信息和模式，提供决策支持和业务洞察。
以下是大数据分析的一些重要意义：1.市场洞察：通过对大数据的分析，企业可以了解市场需求、消费者行为和竞争对手情报等，从而制定更加精准和有效的市场营销策略。
2.客户关系管理：通过对大数据的分析，企业可以了解客户的需求、偏好和购买行为等，从而提供个性化的产品和服务，并改善客户满意度和忠诚度。
3.风险管理：通过对大数据的分析，企业可以识别和预测潜在的风险和威胁，如欺诈行为、网络攻击和供应链问题等，从而采取相应的措施来降低风险。
4.运营效率提升：通过对大数据的分析，企业可以了解生产和运营过程中的瓶颈和问题，从而优化资源配置和流程设计，提高运营效率和生产效率。
浅谈大数据及大数据分析
浅谈大数据及大数据分析大数据及大数据分析一、引言大数据是指规模庞大、增长迅速且类型多样的数据集合。
随着科技的发展，大数据已经成为各行各业的重要资源，对企业决策和发展起到了至关重要的作用。
大数据分析是指通过对大数据进行收集、整理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策制定和业务优化等方面的工作。
二、大数据的特点1. 规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB、EB等为单位，远远超过传统数据处理能力。
2. 增长迅速：随着互联网和物联网的普及，数据的产生速度呈爆发式增长。
3. 类型多样：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
三、大数据分析的意义1. 发现商业机会：通过对大数据的分析，可以发现潜在的商业机会，预测市场趋势，为企业的发展提供战略指导。
2. 提高决策效率：大数据分析可以帮助企业快速获取和分析各种信息，从而支持决策制定，提高决策的准确性和效率。
3. 提升客户体验：通过对大数据的分析，可以了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务，提升客户体验和忠诚度。
4. 优化运营效率：大数据分析可以帮助企业发现运营中的问题和瓶颈，优化运营流程，提高效率和降低成本。
5. 加强风险管理：通过对大数据的分析，可以及时识别和预测潜在的风险，采取相应的措施进行风险管理和防范。
四、大数据分析的步骤1. 数据收集：从各种数据源中收集大数据，包括企业内部的数据库、外部的公共数据库、社交媒体等。
2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、去重和转换，使其符合分析的要求，保证数据的准确性和一致性。
3. 数据存储：将整理后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续的分析和挖掘。
4. 数据分析：利用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析，发现其中的规律和关联。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，使非专业人士也能够理解和利用分析结果。
6. 模型建立：根据分析结果，建立相应的模型和算法，以支持决策制定和业务优化。
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顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？ 客服：您上星期一在中央图书馆借了一本《低脂健康食谱》。 顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？ 客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚
刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。 顾客：那可以刷卡吗？ 客服：陈先生，对不起。请您付现款，因为您的信用卡已经刷爆了，您现在
在传统领域大数据同样将发挥巨大作用：帮助农业根据环境气候土壤作物状 况进行超精细化耕作；在工业生产领域全盘把握供需平衡，挖掘创新增长点；交 通领域实现智能辅助乃至无人驾驶，堵车与事故将成为历史；能源产业将实现精 确预测及产量实时调控。
大数据将成为国家间竞合关系 的最高依据，同时也是最高机密，数据战争将 成为战争的主要形式。
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的 安全标准和保密性需求。
大数据的几个关键问题(2/2)
成本问题 对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成
本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的 部件。 数据的积累
有一辆车号为SB-748的摩托车，而目前您正在解放路东段华联商场 右侧骑着这辆摩托车。 顾客当即晕倒。
大数据应用的一个案例
啤酒与尿布的故事 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但
是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这是一个发生在美国 沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。原来，美国的妇 女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之 后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很 多的。
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining），也称数据融合、模式识别，即从大量的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知 道的、但又有潜在价值的信息和知识的过程。
这个定义包括以下几层含义： 1) 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； 2) 发现的是用户感兴趣的知识； 3) 发现的知识要可接受、可理解、可运用； 4) 并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
还欠银行4807元，而且还不包括房贷利息。 顾客：那我先去附近的提款机提款。 客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。 顾客：算了，你们直接把比萨送我家吧，家里有现金。你们多久会送到？ 客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。 顾客：为什么？ 客服：根据我们CRM全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录。您登记
比如医疗信息、财务信息通常要保存 7 年，而有些使用大数据存储的用户却希 望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分 析大都是基于时间段进行。 灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保 证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。
设想三 人工智能全面渗透人类生活
从苹果的 Si频繁互动将极大提升人工智能的进化速度。机器将得以理解人类文字、语音、 图像、动作甚至表情背后的微妙含义，并以大数据为支撑，为人类提供效率与个性兼 备的决策与服务；
想象一次旅行，人工智能分析你以往出行记录以及近期生活轨迹，结合对各大旅 游景点、交通状况、天气预测等数据分析，提供给你最贴合心意的目的地，规划好线 路的无人驾驶车辆依照行程将你送至景点，并根据你的行程及时调配车辆接送。所有 的酒店、餐饮、服务都已经依照你的生活数据进行深度订制。
浅谈大数据
预测未来最好的方法，就是去创造 未来。
——Peter F. Drucker
目录
1 认识大数据 2 大数据与数据挖掘分析 3 大数据的未来
有关大数据的一个笑话
某披萨店的电话铃响了，客服人员拿起电话： 客服：XXX披萨店，您好，请问有什么需要我为您服务？ 顾客：你好，我想要一份…… 客服：先生，烦请您先把您的会员卡号告诉我。 顾客：16846146…… 客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号12楼1205室，您家电话是 2642****，您公司电话是46666***，您的手机号是1391234****。请问 您想用哪一个电话付费？ 顾客：你为什么知道我所有的电话？ 客服：陈先生，因为我们联机到CRM系统。 顾客：我想要一个海鲜披萨…… 客服：陈先生，海鲜披萨不适合您。 顾客：为什么？ 客服：根据您的医疗记录，你的血压和胆固醇都偏高。 顾客：那你们有什么可以推荐的？ 客服：您可以试试我们的低脂健康披萨。
1 认识大数据 2 大数据与数据挖掘分析 3 大数据的未来
大数据时代，数据挖掘是最为关键的工作。 大数据的核心并非数据的体量，而是如何进行价值挖掘，大数据将改变传统的 个人生活与商业模式。大数据其实就是一堆杂乱无章的数据，本身是无法产生任何 作用的，如果想让其产生价值，就需要运用一些处理方法，而数据挖掘是处理这些 海量数据的关键技术。数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识 的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识。大数据的方向 应在数据分析及挖掘领域，多维数据分析应该会成为未来趋势。
1 认识大数据 2 大数据与数据挖掘分析 3 大数据的未来
运营商在大数据中做的相关工作
在运营商的实践过程当中，我们对数据挖掘、数据处理、数据分析的实时性需求越 来越迫切。
大数据方面我们同时关注分析型的产品和交易型的产品。分析型产品目前主要基于 Hadoop，在 Hadoop 这块我们目前结合自己需求做中国移动的分支 BCHadoop，我们现 在把 BCHadoop 也做了一个开源，在今年 CCF 的创业大赛上，我们中国移动出的这两道 题基本上在中国移动 BCHadoop 上进行实现。另外我们在 Hadoop 基础之上做了做了一 个数据仓库和一个数据挖掘系统，主要基于中国移动自己的经营需求做了分类规则等等 的方法，在社区文本挖掘方面做了相关算法和工具，在搜索引擎方面也做了一些工作。
这里所说的“大容量”通常可达到 PB 级的数据规模，存储系统的扩展一定 要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。 延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类 相关的应用。有很多“大数据”应用环境需要较高的 IOPS 性能，比如HPC 高性 能计算。 安全问题
从应用层面来说：大数据注重对全量数据的分析处理，以关联预测为核心， 以场景化应用为先导，侧重对客户行为的监控与洞察，通过数据挖掘分析，助 力企业优化经营决策。
大数据的几个关键问题(1/2)
大数据的“4V 特性”（大体量、多样性、时效性、精确性）决定了大数据的 处理首先要解决以下几个关键问题： 容量问题
1 认识大数据 2 大数据与数据挖掘分析 3 大数据的未来
设想一 数础 架构及商业化 模式，从数据的存储、挖掘、管理、计算等方面提供 一站式服务，将各行各业的 数据孤岛打通互联。
在用户与数据服务商之间是算法提供商，他们雇佣专业领域的 精英人才与数 据科学家，通过数据挖掘的方式，寻找事物间的联系 ，如基因集与疾病的对应关 系，大气状况如何影响农作物收成，以及某一款酒类广告如何带动鲜花的销售。
大数据的定义
大数据的概念可以用一句话概括：以场景化应用为根本，以云存储、云计 算、Hadoop 等先进技术为工具，以数据监测为基础，以关联预测为核心的企 业数据化管理新模式。
从技术层面来说：大数据指在云存储、云计算的前提下，运用 Hadoop 等 技术对 Exabyte/Zettabyte 级别的非结构化数据进行实时处理与深度挖掘的运算 模式；
数据挖掘常用方法
利用数据挖掘进行数据分析的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联 规则、特征、变化和偏差分析、Web 页挖掘等， 分别从不同的角度对数据进行 挖掘。
“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品放在一起进行销售、并获得 了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间关联性，研究“啤酒与尿布” 关联的方法就是关联规则分析法，又称“购物篮分析”。商品相关性分析是购物 篮分析中最重要的部分，在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数 据挖掘算法之王”。
而用户（无论个人或组织）所需要做的便是像今天下载手机 App 一样，选择 相应的数据服务端，付费，享受“ N=All”的实时数据所带来的深刻洞察与行动 指南。
设想二 大数据浪潮席卷全行业
个人的生活数据将被实时采集上传，饮食、健康、出行、家居、医疗、购物、 社交，大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生革命性的提升，一切服务 都将以个性化的方式为每一个“你”量身定制，为每一个行为提供基于历史数据 与实时动态所产生的智能决策。