大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
数据分析专项研究报告(3篇)
第1篇一、摘要随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业、政府及各类组织决策的重要依据。
本报告针对某企业销售数据进行分析，旨在通过数据挖掘，揭示销售趋势、客户特征、产品表现等方面的问题，为企业制定销售策略提供数据支持。
二、研究背景某企业作为一家生产家电产品的公司，近年来市场竞争日益激烈，企业面临销售业绩下滑的困境。
为了提高销售业绩，企业决定开展数据分析专项研究，通过对销售数据的深入挖掘，找出影响销售业绩的关键因素，为企业的决策提供有力支持。
三、研究方法1. 数据收集：收集某企业近三年的销售数据，包括销售额、销售量、客户信息、产品信息等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、异常等无效数据。
3. 数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法对清洗后的数据进行深入分析。
4. 结果展示：采用图表、文字等形式展示分析结果。
四、数据分析1. 销售趋势分析（1）销售额趋势通过对销售额的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售额较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。
- 2019年销售额较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。
- 2020年销售额较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。
（2）销售量趋势通过对销售量的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售量较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。
- 2019年销售量较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。
- 2020年销售量较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。
2. 客户特征分析（1）客户地域分布通过对客户地域分布的分析，可以发现以下特征：- 该企业产品在东部沿海地区销售较好，主要原因是该地区经济发达，消费水平较高。
- 中部地区销售一般，主要原因是该地区消费水平相对较低，市场竞争较为激烈。
- 西部地区销售较差，主要原因是该地区消费水平较低，市场竞争较为激烈。
新媒体大数据研究分析报告
新媒体大数据研究分析报告在当今数字化的时代，新媒体以其独特的魅力和强大的影响力迅速崛起，成为信息传播的重要渠道。
而大数据作为背后的支撑力量，为新媒体的发展提供了无限可能。
本报告将对新媒体大数据进行深入研究和分析，旨在揭示其特点、应用、挑战以及未来趋势。
一、新媒体大数据的特点1、海量性新媒体平台每天产生的数据量巨大，涵盖了文字、图片、音频、视频等多种形式。
这些数据来源广泛，包括用户的浏览记录、评论、分享、点赞等行为数据，以及内容创作者发布的各类信息。
2、多样性新媒体大数据不仅包含结构化数据，如用户的基本信息、发布内容的时间和类别等，还包括大量非结构化数据，如文本内容、图像特征、语音信息等。
这种多样性增加了数据处理和分析的难度，但也为挖掘更有价值的信息提供了丰富的素材。
3、高速性数据的产生和传播速度极快，尤其是在热点事件发生时，相关信息能够在瞬间传遍全球。
这要求新媒体平台和数据分析工具具备实时处理和分析数据的能力，以便及时把握用户需求和市场动态。
4、价值密度低尽管新媒体大数据规模庞大，但其中有价值的信息往往只占很小一部分。
需要通过有效的数据分析方法和技术，从海量的数据中筛选和提取出有意义的内容。
二、新媒体大数据的应用1、用户画像与精准营销通过对用户的行为数据和兴趣偏好进行分析，构建详细的用户画像。
企业可以根据这些画像，实现精准的广告投放和个性化推荐，提高营销效果和用户满意度。
2、内容创作与优化分析用户对不同类型内容的关注度和反馈，帮助内容创作者了解市场需求，创作出更符合用户口味的作品。
同时，还可以对已发布的内容进行优化，提高其传播效果和影响力。
3、舆情监测与管理实时监测社交媒体上的舆论动态，及时发现潜在的危机和热点话题。
政府和企业可以据此制定相应的应对策略，维护良好的形象和社会稳定。
4、市场趋势预测基于大数据的分析，预测新媒体行业的发展趋势和用户需求的变化，为企业的战略决策提供有力支持。
三、新媒体大数据面临的挑战1、数据隐私与安全大量用户数据的收集和使用引发了隐私泄露的担忧。
中国大数据产业化发展趋势研究及市场投资规划指导报告
中国大数据产业化发展趋势研究及市场投资规划指导报告中国大数据产业化已经成为当前经济和社会发展的重要趋势和方向。
大数据时代的到来使得企业的经济效益得到了大幅的提升，同时也带来了数据安全、法律规范等问题。
本文旨在对中国大数据产业化发展趋势进行分析，并为市场投资提供指导报告。
一、中国大数据产业化发展趋势1.产业分化加快随着中国大数据产业的快速发展，市场上出现了越来越多的大数据公司。
然而，由于大数据行业较为复杂，各个公司之间的特长和业务范围也有所不同。
在这种情况下，大数据行业开始分化，各自找到自己的特色和商业模式。
2.行业融合趋势明显大数据行业的融合将成为行业发展的新趋势。
许多传统行业如金融业、医疗、教育等，都有了更广泛的应用场景，向大数据领域延伸。
3.数据安全问题愈加突出随着数据量的增加，数据泄漏、数据安全等问题也日益突出。
数据安全是大数据产业化发展中的一大难题，也是互联网发展中需要解决的问题。
4.政策支持力度加大当前中国政府一直大力扶持大数据产业的发展，增加相应的政策和财政补贴。
政府的政策支持将推动大数据行业向更高的水平迈进。
二、市场投资规划指导报告1.关注大数据行业的领跑者市场上的大数据公司品牌和口碑都是很重要的，可以了解一下市场上大数据行业的领跑者，关注他们的发展动态，进行投资。
2.关注行业融合的企业随着大数据行业的发展，与之相融合的传统行业也在逐渐增多。
对于已经具备行业经验的企业，进入大数据领域会容易得多。
这样的企业具有优势，并且有很多的潜在机会。
3.关注政策支持政府的政策支持将大力促进大数据行业的发展，投资者需要密切关注政策变化及其对大数据行业的影响。
4.关注数据安全问题解决方案的企业随着大数据行业的发展，数据的安全问题也越来越受到重视。
如果企业能够提供更好的数据安全解决方案，那么就可以引起投资者的关注。
总之，大数据产业正处在快速发展的过程中，市场的投资机会相当多，但是同时也需要面对巨大的风险。
移动软件大数据分析报告(3篇)
第1篇一、摘要随着移动互联网的快速发展，移动应用（App）已成为人们生活中不可或缺的一部分。
为了更好地了解移动软件市场的现状、发展趋势以及用户行为，本报告通过对移动软件大数据的深入分析，旨在为软件开发者、市场分析师和投资者提供有价值的参考。
二、数据来源与方法1. 数据来源：本报告所采用的数据来源于多个移动应用市场平台，包括但不限于应用宝、华为应用市场、小米应用商店、苹果App Store等。
同时，我们还收集了第三方数据平台的相关数据，如友盟、极光大数据等。
2. 数据方法：本报告采用数据统计、数据分析、趋势预测等方法，对移动软件市场进行深入剖析。
三、市场概况1. 市场规模：根据最新数据，全球移动应用市场规模已突破千亿级，预计未来几年仍将保持高速增长。
2. 行业分布：移动应用行业分布广泛，涵盖了生活服务、教育、娱乐、金融、健康等多个领域。
3. 竞争格局：目前，移动应用市场呈现出“寡头垄断”的竞争格局，头部企业占据市场主导地位。
四、用户行为分析1. 用户年龄分布：移动应用用户年龄分布广泛，以18-35岁年龄段为主，占比超过60%。
2. 用户地域分布：移动应用用户地域分布不均，一线城市及新一线城市用户占比较高。
3. 用户活跃度：移动应用用户活跃度较高，日活跃用户数（DAU）普遍超过百万。
4. 用户偏好：用户对移动应用的需求日益多样化，对生活服务、娱乐、教育等领域的应用需求旺盛。
五、行业发展趋势1. 技术驱动：随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，移动应用将更加智能化、个性化。
2. 跨界融合：移动应用将与其他行业进行深度融合，如教育、医疗、金融等，形成新的商业模式。
3. 精细化运营：移动应用企业将更加注重精细化运营，提高用户粘性和活跃度。
4. 国际化发展：随着我国移动应用企业的崛起，越来越多的移动应用将走向国际市场。
六、案例分析1. 案例分析一：抖音抖音作为一款短视频社交平台，凭借其独特的算法和丰富的内容，吸引了大量用户。
发展动态：国外发展大数据的经验和启示
发展动态：国外发展大数据的经验和启示一、大数据概念及应用（一）大数据定义及特征到目前为止，学术界对“大数据”这一概念仍没有形成一个统一的定义。
未来学家阿尔文·托夫勒在1980年就曾经预测，未来社会数据将会井喷式增长，大数据时代也将要随之到来。
随着互联网、云计算、移动互联网等的出现，海量数据以指数级速度增长，全球知名咨询公司麦肯锡公司洞见了海量数据的潜在的巨大商业价值。
麦肯锡的研究先是得到了金融界的高度关注，之后受到了IT巨头公司的重视，以后又逐渐受到很多大型实体企业的重视，“大数据”逐渐以相对清晰的面目进入人们的视野。
互联网数据中心认为，大数据一般会涉及2种或2种以上的数据形式，它要收集超过100TB的数据，并且是高速、实时的数据流；或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上。
研究机构Gartner给出了这样的定义：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源。
当前，学术界比较认可的是关于大数据从早期的3V、4V说法到现在的5V，即Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（类别）、Veracity（真实）、Value （价值）。
一是体量大（Volume），大数据处理的数据体量非常巨大，从TB级别，跃升到ZB级别。
二是处理速度快（Velocity），需要对数据进行近实时、快速的挖掘和分析。
三是数据类型多样（Variety），数据来源于各种不同的数据源，由结构化、半结构化和非结构化等各种不同的数据种类和格式组成。
四是数据真实（Veracity），海量数据中蕴含着能反映现实事件的材料。
五是可利用的价值高（Value）。
（二）大数据技术应用维克托·迈尔·舍恩伯格指出，大数据开启了一次重大的时代转型，大数据技术广泛地应用于经济社会发展的方方面面，下面对大数据的应用进行简要阐释。
大数据推进商业模式创新。
行业现状与发展趋势调研报告
行业现状与发展趋势调研报告概述：本调研报告旨在对当前行业的现状和未来发展趋势进行深入探讨和分析。
通过收集相关数据和信息，结合市场动态和行业变化，以及专家对行业发展的预期，为我们提供一个全面了解行业发展的视角。
以下是对行业现状和未来的预测分析。
一、行业现状1.市场规模当前，该行业市场规模继续扩大。
根据数据统计，过去五年，该行业市场规模年均增长率达到20％。
这主要得益于新技术的应用和消费者需求的增加。
2.行业竞争格局目前，行业竞争相对激烈，主要由大型企业和中小型企业构成。
大型企业凭借雄厚的资金和资源优势，占据市场份额较多；中小型企业则主要通过差异化竞争和创新来获得市场份额。
3.技术创新技术创新是推动行业发展的重要因素。
近年来，行业不断引入新技术，如人工智能、大数据分析等，提升产品质量和服务效率。
这些技术的运用为行业带来了巨大的发展机遇，并有效降低了生产成本。
4.政策环境政策环境对行业发展起到了重要作用。
政府在推动行业发展方面制定了一系列支持政策，如减税优惠、增加研发投入等。
这些政策在一定程度上促进了行业的稳定和成长。
二、发展趋势1.市场需求升级随着经济的发展和人民生活水平的提高，消费者对行业产品的需求也在不断升级。
消费者越来越注重产品的质量和服务。
因此，行业企业需要不断提高产品质量，加强品牌建设，以满足消费者的需求。
2.技术创新与应用技术创新将继续推动行业的发展。
未来，人工智能、互联网、大数据等新技术将得到更广泛的应用。
这些技术的运用将使企业实现智能化生产，提高生产效率，降低成本，并且为消费者提供更好的产品和服务。
3.绿色环保绿色环保是未来行业发展的重要方向。
消费者对环保的重视程度越来越高，对产品的环保性能要求也越来越严格。
因此，行业企业需要加大对环保技术的研发和应用，推出符合环保要求的产品。
4.国际市场拓展未来，行业企业将面临更广阔的国际市场。
随着全球化程度的加深和贸易壁垒的降低，行业产品将更好地进入国际市场。
大数据时代的到来：2024年全球大数据趋势
大数据产业涉及大量的知识产权问题。各国政府通过完善知识产权保护法规，保护创新者的合法权益，激发 大数据产业的创新活力。
05
企业应对策略与建议
制定明确的大数据战略
确定大数据在企业战略中 的地位和作用
明确大数据对企业业务、运营、决策等方面 的支持作用，以及其在企业未来发展中的战 略意义。
跨国数据流动与合作机制
数据流动自由化
随着全球化的深入发展，跨国数据流 动日益频繁。各国政府逐渐认识到数 据流动对经济发展的重要性，纷纷采 取措施推动数据流动自由化。
国际合作机制
为加强在大数据领域的国际合作，各 国纷纷建立双边或多边合作机制，共 同推动大数据技术创新和应用。例如 ，中美、中欧等国家和地区在大数据 领域开展了广泛的合作。
2024年全球大数据市场预测
市场规模及增长速度
预计2024年全球大数据市场规模将达到数千亿美元级别，呈现出持续增长的态势。 随着企业对于数据价值的认识不断加深，大数据市场的增长速度将逐渐加快。
云计算、人工智能等技术的不断发展，为大数据市场提供了更广阔的发展空间。
主要市场参与者分析
全球大数据市场的主要参与者 包括IBM、Oracle、
06
未来展望与总结
全球大数据发展趋势预测
01
数据量持续增长
随着物联网、社交媒体等的快速发展，全球数据量将呈现爆炸式增长。
02
数据处理和分析能力不断提升
随着技术的进步，数据处理和分析的速度、准确性和效率将不断提高。
03
数据安全与隐私保护备受关注
随着数据价值的不断提升，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重
建立完善的人才培养体系
制定完善的人才培养计划，通过内部培训、外部引进、校 企合作等方式，培养一批高素质的大数据专业人才，为企 业大数据发展提供人才保障。
毕业论文文献综述国内外研究动态分析
毕业论文文献综述国内外研究动态分析随着社会的不断发展和进步，高等教育的普及率逐渐提高，越来越多的学生走进大学校园，完成他们的学业。
而毕业论文作为大学生最后的一道门槛，承载着对所学知识的全面检验和对学术能力的考量。
在撰写毕业论文时，文献综述是一个至关重要的部分，它不仅可以帮助读者了解当前研究领域的研究现状，还可以为研究者提供借鉴和启发。
本文将对国内外毕业论文文献综述的研究动态进行分析，以期为广大学子提供一定的参考和帮助。
一、国内研究动态分析近年来，国内高校对毕业论文文献综述的要求越来越高，学生需要在文献综述中展现出对研究领域的深入理解和扎实功底。
在国内，研究生毕业论文的文献综述往往要求结构严谨，论据充分，涵盖面广。
研究生需要通过对大量文献的梳理和分析，找出研究领域的热点和难点问题，为自己的研究提供理论支撑和研究思路。
在国内高校，对于本科生毕业论文文献综述的要求也在逐渐提高。
学生需要通过查阅大量文献，了解研究领域的最新进展，对相关理论和方法进行梳理和总结。
同时，本科生毕业论文文献综述也要求学生能够对文献进行批判性思考，提出自己的见解和观点，展示出独立思考和创新能力。
二、国外研究动态分析与国内相比，国外高校对毕业论文文献综述的要求也有所不同。
在国外，研究生毕业论文的文献综述更加注重对国际研究前沿的了解和把握。
研究生需要通过查阅国际期刊和学术会议论文，了解国际研究领域的最新进展和研究热点，为自己的研究提供国际视野和理论支持。
在国外高校，本科生毕业论文文献综述也受到重视。
学生需要通过查阅国外权威期刊和学术著作，了解国际研究领域的理论和方法，对相关文献进行综合分析和评价。
同时，国外高校也鼓励学生在文献综述中展示出批判性思维和创新能力，提出自己的见解和观点，为学术界提供新的思路和启示。
三、国内外研究动态比较综合国内外研究动态的分析可以发现，无论是国内还是国外，毕业论文文献综述都是对学生学术能力和独立思考能力的一次全面检验。
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大数据的国内外研究现状与发展动态分析
报告
大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。
在过去，企业主要在大型机上存储财务、银行等关键应用系统的数据，但是以今天的数据量来看，这些数据是非常有限的。
随着PC的普及和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为
主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的
图片、图像、影像和音频等。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。
数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊
人的ZB级。
在这种背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据。
因为所有
信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂。
信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传
统的因果关系变为相关关系。
大数据的意义在于，它可以帮助我们更好地理解和解决各种问题。
通过对数据的分析，我们可以发现规律、预测趋势、识别异常。
在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求和客户行为，制定更有效的营销策略。
在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。
在政府领域，大数据可以帮助政府更好地了解社会状况和民生需求，制定更科学的政策。
在科学研究领域，大数据可以帮助科学家更好地理解自然规律和人类行为，推动科学进步。
总之，大数据是一个非常重要的概念，它正在改变我们的生活和工作方式。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会发挥越来越重要的作用。
大数据热潮的兴起为中国提供了“弯道超车”的机会，使得中国IT企业有机会从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋
起直追。
传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。
然而，在大数据时代，
这种一步落后、处处受制于人的状态有望得到改变。
大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。
与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。
此外，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。
中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。
大数据对于中国企业来说不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。
随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。
任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。
数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。
大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。
正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。
需要注意的是，文章中有一些明显的格式错误，需要进行修改。
此外，有些段落表述不够清晰，需要进行小幅度的改写，以使文章更加易于理解。
大数据”这个概念最早出现在上个世纪80年代，___在
《第三次浪潮》一书中将其称为“第三次浪潮的华彩乐章”。
2008年9月，《科学》杂志发表了一篇文章“Big Data: ___”，
从此“大数据”一词开始被广泛传播。
目前国内外专家学者对大数据的定义在数据规模上达成共识，即“超大规模”表示GB级
别的数据，“海量”表示TB级别的数据，而“大数据”则是PB
级别及以上的数据。
但对其准确定义给出的结论并不一致。
___(NSF)将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。
Wiki对大数
据的定义为：所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
___全球数据分析研究所
在2011年5月发表的一篇论文中提到：“大数据是指大小超出
了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。
”
但同时指出“大数据”并非总是数百个TB才算得上，有时候数
百个GB的数据也可被称为大数据，这取决于它的第三个维度。
大数据是指在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题。
___将大数据概括为规模、
速度、多样性和价值，即4V。
其中，规模指数据量极大并仍
在持续增大；速度指所需的处理速度快，响应时间短；多样性指数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；价值指价值密度低，需要从海量数据中提取有用信息。
与海量数据不同，大数据强调数据是快速动态变化的，形成流式数据则是大数据区别于其他概念的最重要的特征。
在国外，大数据研究的重点在技术研究方面，主要考虑大数据分析算法和系统的效率。
而在国内，大数据研究的重点在大数据与云计算、数据挖掘、并行计算和分布式处理等领域，应用式主要集中在地理信息系统。
虽然国内学者对大数据概念上的研究并不充分，但已经开始引用以上定义进行阐释。
同时，国内对“海量数据”这一说法认同度较高，更惯将“大数据”称为“海量数据”，并没有将两个词进行明确的区分。
总的来说，大数据是一个复杂的概念，需要从数据来源和数据的处理工具与处理难度两个方面进行定义。
与海量数据不同，大数据强调数据是快速动态变化的，形成流式数据则是大
数据区别于其他概念的最重要的特征。
在国外，大数据研究的重点在技术研究方面，而在国内，大数据研究的重点在大数据与云计算、数据挖掘、并行计算和分布式处理等领域。
大数据的研究涉及多个领域，如计算机科学、统计学、商业、医疗等。
然而，不同领域之间的融合仍然存在问题。
例如，在医疗领域，数据的收集和处理需要医学专业知识，但是医学专业人员缺乏计算机科学方面的知识。
因此，跨领域合作和交流变得尤为重要。
同时，需要建立跨领域的标准和规范，以便不同领域之间的数据共享和交流。
1) 资源管理和利用
数据是一种重要的资源，其价值的挖掘和利用一直是研究的重点。
相关研究主要涉及数字处理、数据分析和数据挖掘等方面。
特别是在海量、复杂、实时的大数据中挖掘知识，对于创造价值有着重要的意义。
同时，为了更好地建设数据资源，对数据的组织和存储也显得尤为重要，如元数据、数据仓库和数据存储等。
2) 信息服务
数据组织和建设的主要目的是开展服务。
相关研究主要涉及地理信息系统、互联网、物联网、遥感、数字城市和商业智能等方面。
物联网一直是重点关注的新产业，对于数字城市及智慧城市的建设更强调数据的价值。
此外，统计发现，___、
___以及金融领域更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值的利用。
3) 行业调整
大数据将由网络数据处理走向企业级应用，企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据，行业对大数据处理的需求也会增加，包括数据流检测和分析。
Hadoop迈向商业化，开
源软件带来更多相关市场机会，将促使一批新型开放平台的诞生。
大数据将创造出新的细分市场。
4) 关键技术
数据的管理和利用离不开技术的支撑，服务质量的提高更离不开技术的保障。
近年来的研究主要涉及云计算、Hadoop、ce、并行、分布式、多线程、网格和可视化等技术。
特别是云
计算、ce以及Hadoop带来的分布式、并行式算法与“海量数
据”有着密切的关系，而事实上这三者针对的具体目标本来就
是大规模的数据。
5) 主要问题分析
大数据研究开创了科研的第四范式，与传统的逻辑推理研究不同。
统计学关注数据的相关性，而不再关注因果关系。
对于相关性研究是否可以替代因果分析，这是一个大数据学术界讨论比较激烈的问题。
另外，不同领域之间的融合仍然存在问题，需要建立跨领域的标准和规范，以便不同领域之间的数据共享和交流。
目前，各个学科的科学家都在处理本领域的海量数据，但信息领域的科学家只能起到助手的作用。
因此，各领域的科学问题仍然掌握在各学科的科学家手里，计算机科学家所提炼出的具有共性的大数据科学问题并不多。
通过对相关文献的统计，发现大多数大数据方面的论文是由计算机科学方面的研究机构专家学者撰写的。
这些论文主要立足于信息科学，侧重于大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面。
然而，鲜有从管理学的角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来的变革与冲击的研究。
这表明学科之间缺乏交
叉与融合，也缺乏既拥有清理和组织大型数据的能力又懂得“商业语言”的数据科学家。