1.数据不是单纯的数字，而指包含数据在内的一切信息，是data，而不是number。
大数据是经过数据采集、分析、可视化呈现这些程序后的结果。
2.应用在哪些方面:
大数据广泛应用于各种领域，在此仅概括举例一二。
（1）新闻报道:在媒体新闻报道时，不只是对信息的简单整理和复制。做出一个好新闻，也需要大数据的帮助，哪些是大众热议的话题，哪些事件内容具有相关性或因果关系，这些都有大数据的统计和参与。
（2）信息的个性化人性化传播:通过大数据的某种运算，提供有效信息。
举例:如在或抖音上，大家刷到的内容是不一样的，它会根据你觉得兴趣爱好、关注领域来推送，这就是大数据运用的结果。
（3）重大事件:如此次疫情当中，对疫情严重地区具体地理位置的获取，严重程度的分析，所需物资的统计等等，都采用了大数据。
就如我们可以感知到的:“获取个人位置查看周围是否有疫情病例”，这个就是一个简单的数据处理。
大数据是海量的，多种多样的，取之不尽的，看你如何分析，从那个角度去运用。
3.经典案例
现有的如:抖音、、B站等各大信息平台的信息推送，打造个性化差异化平台，并取得巨大陈成功。
即日起，“随申办”将支持境外人士注册“获码”功能，基本实现了人群全覆盖，在上海地域内和准备来上海的用户，都能得到属于自己的“随申码”。
2月17日，“随申办”APP、“随申办”微信及支付宝小程序同步推出“随申码·健康”服务，目前服务能力覆盖在上海所有人士，总访问量超4716万次。
朱宗尧介绍，疫情发生以来，本市借助“一网”通办，提升了“不见面办理”比例。根据本市《关于新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控期间积极优化“一网通办”政务服务办理工作的指导意见》，市大数据中心积极引导市民企业通过“一网通办”办理相关政务服务事项，大力推行网上办、掌上办。
接入来沪人员健康登记、确诊患者涉及区域及场所查询、发热门诊医疗机构查询等32个服务事项，并不断优化迭代，提升服务体验。依托“一网通办”总门户、“随申办”移动端多渠道联动，加强政策服务能力。
同时，“随申码”支撑复产、复工、复市，园区、商户通过运用“随申码·健康”助力入驻企业复工以及往来客户的疫情防控，提高防控管理效率和精度。
依托“一网通办”总门户、“随申办”移动端多渠道联动，本市相关部门还通过市民主页和企业专属网页精准、及时给市民企业推送各类疫情防控政策，目前已向1456万“一网通办”注册用户(包含202万企业用户)主动推送政策、公告及服务，为14万家符合条件的企业精准推送税务优惠政策。围绕“上海28条”，依托企业专属网页上线“企业防控看板”，提供本企业风险人员、近期返沪人员等人员数据，目前已为5万家企业提供服务。
为服务疫情防控和复工复产，天津市通过“津治通”平台相继开通了“重大疫情隐患”和“企业复工复产”事件上报渠道，细分了16类网格化事件，上线了疫情快报系统，开发了“入户排查”“重点关注”“网格工作”等功能模块，方便基层网格员开展精准化入户排查、人员管理、防疫宣传、消杀防控等工作，助力社区防控工作“入网入格入家庭”。当前，面对形势依然严峻复杂的新冠肺炎疫情，面对任务艰巨的非疫情防控重点地区企事业单位复工复产，新一代信息技术正在积极发挥出应有的价值和作用。
利用大数据和AI技术，新冠肺炎的诊断效率也在不断提升。
浙江省普遍采用的“码上复工”，是基于浙江“健康码”系统打造的升级方案，整合了钉钉员工健康打卡、企业健康码、无接触考勤等功能，是政府、企业、员工大数据实现联动的协同平台。
疫情期间，“智慧龙华”一期大数据平台全面对接“深i您-自主申报平台”数据、入深车辆乘客采集信息、入深车辆采集信息、深圳市居家登记信息、深圳市入城登记信息等信息，构建“疫情防控专题库”为“疫查通”APP、防疫跟踪管控系统、区疫情实时监测管控系统、企业复产复工备案核查系统、市疫情防控统计报表系统提供数据支撑服务，实现疫情信息的高度共享复用和实时碰撞比对。
为提高社区疫情防控工作情况填报效率和数据质量，避免各街道、各区以及市级填报部门手工汇总的重复工作，借助“智慧龙华”一期大数据平台综合采集系统，快速搭建社区疫情防控数据统计系统，实现了疫情防控数据的在线采集。
系统通过调用大数据平台的OCR组件实现拍摄企业营业执照生成企业信息，拍摄房屋地址二维码生成企业地址信息的智能化录入；运用大数据模型分析等手段，实现对复工“八项要求”和企业是否落实全员“i深圳”自主申报等作为企业复工的重要参考指标的“秒审”，大大企业复工复产报备处置效率。
江西省工信厅表示，“大数据+网格化”疫情防控平台主要解决了以下几方面的问题：一是在疫情排查方面，主要解决人工、纸质填报、涉疫信息上报不及时、涉疫目标锁定不精准、涉疫资源分布不知晓等问题；在疫情管控方面，主要解决入城人员轨迹不掌握、重点人员居家观察状态不了解、事件处置不联动、区域状况不清楚等问题；在企业复工复产方面，主要解决复工复产企业找材料、找员工、找政策、找项目、找资金”的需求。近日，记者从市科技局获悉，我市依托重庆师范大学牵头建设的重庆应用数学中心，顺利获批科技部首批支持建设的13个国家应用数学中心之一，该中心是我市首个国家级数学中心，也是重庆师范大学的首个国家级科研平台。
2019年，科技部启动国家应用数学中心建设工作，市科技局依托重庆产业优势和数学领域研发优势，积极引入和整合创新资源，全力以赴开展国家应用数学中心创建工作。
重庆应用数学中心旨在聚焦国家及我市在大数据、人工智能等信息科学及先进制造、智能交通等产业发展中的重大需求，集聚数学与相关领域科学家、行业专家、企业家等，共同凝练和解决一批制约产业发展的“卡脖子”关键数学问题，培养造就一批具有国际视野的高层次数学创新人才团队，打破单位界限和学科壁垒，推进数学与工程应用、产业化的对接融通，实现科技成果转移转化和应用落地，提升数学支撑我市经济社会发展的能力和水平。
此次，重庆应用数学中心获批国家应用数学中心，有利于我市进一步夯实大数据智能化产业科技支撑、引进培养数学及相关领域高端人才团队、开展高层次国际学术交流活动、建立产学研协同创新长效机制，对于全市加快实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，加快建设具有全国影响力的科技创新中心具有重要意义。
记者了解到，国家应用数学中心是国家科技创新体系的重要组成部分，组建山东应用数学中心是山东省和山东大学贯彻落实《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》和《关于加强数学科学研究工作方案》等相关文件精神的一项重要战略举措。该中心依托山东大学，充分发挥山东大学数学学科优势和人才团队优势，联合省内相关高校、科研院所、重点企业共同建设运行。
据悉，山东应用数学中心将根据科技部的指导意见，进一步完善建设方案，组织相关单位和科学家，加快推进中心建设，努力把中心建设成为我国开展高水平应用数学和数学应用研究、培养高级数学人才、开展数学应用交流的重要基地。为帮助千万企业在疫情期间获得知识产权核心竞争力，汇桔网重磅推出“汇桔云功能服务限时免费三个月”优惠活动，免费为广大企业提供智能大数据知识产权云服务，同时全面开放海量知识产权资源数据，运用人工智能、大数据、物联网等前沿技术为企业知识产权发展赋能，携手广大知商企业云端战“疫”!
同时，汇桔大脑运用人工智能、大数据、区块链等信息化技术，汇总整合疫情重点关注人员、最新疫情数据、资源调度等各类防疫信息，着力打造疫情防控协同系统。
在国网福建信通公司数据运营中心主任蔡宇翔看来，大数据技术在这次抗击疫情、复工复产中的作用可以分为直接作用和间接作用，直接作用表现在让各级领导的防疫决策“心中有数”、让各方民众对疫情趋势“了如指掌”，间接作用表现在强力推动了云上办公、线上服务等“非接触”模式的发展，并有效提升了运用大数据精准开展各类供电服务的能力。
在南平，现在通过智能配网调度管控平台（SMD）的大数据运用，实时监测重要用户用电情况，及时发现过重载设备和故障点，辅助故障处理研判，解决了当前疫情防控关键时期，降低了电力抢修人员工作量、提高了抢修效率。
“10”指的是：各地市供电公司以全省各地行政区域为界，统计所辖区、县情况，精准服务当地经济发展的个性化需求。
厦门市工业和信息化局经济运行处处长王海阳表示，根据细分行业的电力大数据分析结果，政府部门能更有针对性地对每一个行业、每一个企业在复工中遇到的问题进行精准帮扶，协助解决原料供应、仓储物流、复工人员等困难，从而提升整体服务保障实效，加速各行业全面复工复产。
深度融合共享设备、营销、调度等专业数据，24小时监测电网运行信息、四百多个防疫物资生产企业的供电状态。
当天，国网莆田供电公司物资值班人员迅速行动，运用物资智慧供应系统，查找物资、核对实物，再到领用备货出库，整个过程不到30分钟，有力地保障了该项目施工物资的高效精确供应。日前，国家科技部发布《科技部办公厅关于支持首批国家应用数学中心建设的函》。
西安交通大学牵头组建的陕西应用数学中心获批，成为首批获得支持建设的13个国家应用数学中心之一。
国家应用数学中心是国家科技创新体系的重要组成部分，组建陕西应用数学中心是陕西省及西安交大贯彻落实国务院《关于全面加强基础科学研究的若干意见》及科技部《关于加强数学科学研究工作方案》等相关文件精神的重要战略举措。
国家应用数学中心是由地方政府依托高校、科研院所和企业建设的国家级科技创新基地，旨在加强数学家与其它领域科学家及企业家的合作与交流，聚焦、提出、凝练和解决一批国家重大科技任务、重大工程、区域及企业发展重大需求中的数学问题，搭建数学科学与数学应用领域的交流平台。
该中心以建成为高水平应用数学科学研究、人才培养、学术交流合作的重要科技创新基地为目标，集成省内高校应用数学力量，整合实验室、研究机构以及企业研发中心等科技创新平台，联手港澳高校和研发机构，在新一代信息技术、海洋科学与天气预报、医疗健康、智能制造等领域方向开展相关数学基础理论和应用研究，打造数学家与企业家技术交流的高端平台。
国家应用数学中心的建设是国家科技部为进一步贯彻落实国家《关于全面加强基础科学研究的若干意见》设立的国家级科研平台。
天津市政府每年为中心提供运行经费支持，天津大学也给予中心优先发展的政策支持以及经费、编制和硬件支持。
西安交大将举继续支持该中心按照数学学科发规律开展各项工作，在物理空间、队伍建设及经费等方面提供保障，努力把中心建设成为组织高水平应用数学和数学应用研究、培育数学人才、开展应用交流的重要基地。
粤港澳应用数学中心的获批建设，有利于打破粤港澳区域内单位界限与学科壁垒，引导多渠道加大对数学研究的投入，支撑粤港澳应用数学相关学科建设和高层次人才培养，推进粤港澳数学与工程应用、产业化的对接融通，提升数学支撑粤港澳创新发展的能力和水平。
1、人们在互联网产生上的，以及可以被互联网检测到的所有行为数据
2、平台运营、广告推荐、业务规划、历史记录。几乎可以用来指导人们的所有决策
3、你在上每天看的新闻就是基于大数据＋算法推荐的
什么是大数据呢？
大数据（BigData）概念是1998年由SGI首席科学家JohnMasey在USENIX大会上提出的。他当时发表了一篇名为BigDataandtheNextWaveofInfrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但大数据真正得到业界关注，则是其后多年的事情了。其中大数据最重要的发酵素则是2003-2006年Google发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文。
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
大数据有哪些特征呢？
大数据的5V特征，即Variety(多样化)、Volume(大量化)、Velocity（快速化）、Value(价值密度低)、Veracity（真实性）。其中，Variety表示来源多和格式多，数据可以来源于搜索引擎、社交网络、通话记录、传感器等等，这些数据要么以结构化形式存储，要么以非结构化数据存储；Volume表示数据量比较大，从TB级别，跃升到PB级别。尤其是在移动互联时代，视频、语言等非结构化数据快速增长；Velocity表示数据存在时效性，需要快速处理，并得到结果出来，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的区别；Value表示大量不相关信息，不经过处理则价值较低，属于价值密度低的数据。Veracity（真实性）数据质量因数据来源以及记录方式等影响因素的不同，会出现较大的差异，而这种差异性会极大程度地影响数据分析的精确性
大数据处理流程是怎么样的呢？
一般的大数据处理流程都有以下几个过程：数据采集、数据存储、数据处理、数据展现。如下图所示。
简而言之，大数据就是数据量非常大、数据种类繁多、无法用常规归类方法应用计算的数据集成。
有了这么多的大数据，我们如何使用呢？
通过不同渠道采集来的数据，经过对数据清洗后，那接下来就是应用大数据的时候了。根据我们的需求目标定义不同的数据模型，通过数据模型对数据进行筛选，获得我们需要的数据。那么在我们日常工作中有哪些常用的大数据模型呢？今天我们主要分析几个常用的模型做简单的介绍。供大家参考。
1、行为事件分析
行为事件分析法：顾名思义主要通过事件的行为来分析，获得有效的数据。目前主要是用来来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。那么我们的企业可以借此来追踪或记录的用户行为或业务过程。比如用户注册、浏览产品详情页、购买、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。
在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立Session数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。
行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。行为事件分析法一般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。尤其是电商公司通过前期的用户行为数据的采集，在促销活动中就可以有目的的区域性，定制性用户广告投放。通过精准的用户行为数据分析，可获得更高精准用户的转化率。
2、漏斗分析模型
漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。其实企业经营中经常使用到，最简单的应该是我们销售部门的销售项目漏斗。销售管理者通过项目漏斗来分析接下来重点项目跟进和赢单概率。销售漏斗也是一种数据分析模型。
漏斗分析模型在电商平台也是广泛应用。主要在流量监控、产品目标转化等日常数据管理工作中。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析，能够直观地发现和说明问题所在。
3、留存分析模型
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。简要的说就是您举办一场活动，邀请了1000人参会，在参会过程中陆续有人对这个活动不感兴趣了，就中途退出了活动现场，还有部分用户坚持下来了，那么坚持下来的用户一定是您的目标客户吗？那么也未必对吧。我们就需要一个工具来识别留存下来的用户哪些才是真正的用户。这就是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。留存分析可以帮助回答以下问题：
一个新客户在未来的一段时间内是否成为您期许目标用户的行为？如发生购买行为，参与活动等；某个平台改进了用户在线体验，邀请有兴趣的用户参与，看是否有成功转化？
4、分布分析模型
分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。它可以展现出单用户对产品的依赖程度，分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等，帮助运营人员了解当前的客户状态，以及客户的运转情况。如订单金额（100以下区间、100元-200元区间、200元以上区间等）、购买次数（5次以下、5-10次、10以上）等用户的分布情况。
分布分析模型的功能与价值：科学的分布分析模型支持按时间、次数、事件指标进行用户条件筛选及数据统计。为不同角色的人员统计用户在一天/周/月中，有多少个自然时间段（小时/天）进行了某项操作、进行某项操作的次数、进行事件指标。
5、点击分析模型
即应用一种特殊高亮的颜色形式，显示页面或页面组（结构相同的页面，如商品详情页、官网博客等）区域中不同元素点击密度的图示。包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。
点击图是点击分析方法的效果呈现。点击分析具有分析过程高效、灵活、易用，效果直观的特点。点击分析采用可视化的设计思想与架构，简洁直观的操作方式，直观呈现访客热衷的区域，帮助运营人员或管理者评估网页的设计的科学性。
6、用户行为路径分析模型
用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。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。
7、用户分群分析模型
用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。我们通过漏斗分析可以看到，用户在不同阶段所表现出的行为是不同的，譬如新用户的关注点在哪里？已购用户什么情况下会再次付费？因为群体特征不同，行为会有很大差别，因此可以根据历史数据将用户进行划分，进而再次观察该群体的具体行为。这就是用户分群的原理。
8、属性分析模型
顾名思义，根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况。用户属性会涉及到用户信息，如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、最高教育程度等自然信息；也有产品相关属性，如用户常驻省市、用户等级、用户首次访问渠道来源等。
属性分析模型的价值是什么？一座房子的面积无法全面衡量其价值大小，而房子的位置、风格、是否学区、交通环境更是相关的属性。同样，用户各维度属性都是进行全面衡量用户画像的不可或缺的内容。
属性分析主要价值在：丰富用户画像维度，让用户行为洞察粒度更细致。科学的属性分析方法，可以对于所有类型的属性都可以将“去重数”作为分析指标，对于数值类型的属性可以将“总和”“均值”“最大值”“最小值”作为分析指标；可以添加多个维度，没有维度时无法展示图形，数字类型的维度可以自定义区间，方便进行更加精细化的分析。
简单理解大数据：大量行为数据的汇总便是大数据。有了大数据可以让各行各业更加精准高效的工作。
举例一、根据统计每个人的行为数据，知道个人喜好，精准的投放你喜欢的内容，同时也精准的投放广告。要知道以前没有这些数据的时候，网站投放广告是投放给每一用户的，这样浪费广告资源，也浪费了投放广告方资源。
举例二、外卖餐厅可以通过大数据知道店内每个菜品消费者喜爱情况，用户年龄，性别，喜好等画像。便于后续更精准的调整菜品及服务。
对于大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：
”一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。“
大数据具有五大特点，称为5V。
1.多样（Variety）
大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。
2.大量（Volume）
大数据的大量性是指数据量的大小，这个就是上面笔者介绍的内容，不再赘述。
3.高速（Velocity）
大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。
4.低价值密度（Value）
大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。
5.真实性（Veracity）
大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。
数据一直都在，变革的是方式
大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。
人类从来不缺数据，缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说，从人类社会有了文字以来，数据就开始存在了，现在亦是如此。这其中唯一改变的是数据从产生，到记录，再到使用这整个流程的形式。
1.数据生产
在人类社会的早期，民以食为天，数据的产生大多与商品，食物，土地等挂钩。旧石器时代的部落人民在树枝或骨头上刻下凹痕来记录日常的交易活动或物品供应。
为了衡量商品长度，中国人发明了尺、里、寸、丈、步、仞等长度单位；为了衡量重量，发明了升、斗，斛等重量单位。
在互联网时代，数据的生产变得更为容易。美国互联网数据中心曾指出，互联网上的数据每年都将增长50%，每两年便将翻一倍，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
每人每天都会产生海量数据，如视频数据，电商数据，社交数据等等。
2.数据记录
千年之前，人们用龟甲石鼓、简牍绢帛到造纸术成熟后的刻本等一切触手可及的器物来作为数据的载体。
千年之后，人们用图书，报纸，硬盘，光盘，存储器等各种更为灵活，简便的方式记录数据。
3.数据利用
古人利用利用甲骨文占卜判断凶吉，利用占星术预测朝代兴衰；利用蚂蚁搬家，燕子低飞，蚯蚓出洞来预测天气。
互联网时代，企业或产品利用电商数据为用户推荐商品，利用社交数据做广告营销等等。
在大数据概念兴起之前，大部分企业并没有注意到数据的宝贵价值，只是在纯粹的生产和记录数据。更有甚者视海量数据为累赘，因为数据的存储与管理需要耗费企业大量的成本，极少有企业能把数据作为一种资源，嗅到大数据背后的价值，从而加以利用。就算到现在，数据资源的整合利用能力依然是考验每个企业的一大难点。
大数据应用
大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。
其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，在其他诸如金融，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。
1.大数据让借贷款更加放心
在金融行业中，以借贷款为例。在贷款前，贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核，以此来保障贷后的还款率。
借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息，如学历，职业，薪资状况，历史借还款情况等（据说一个用户的标签维度可以达到7000个）。海量数据被放入反欺诈模型，还款能力模型，身份验证模型等数个中做训练，最终得出是否通过本次贷款申请，贷款的额度，贷款人的还款意愿等评估信息。
借款人数据收集的越多，标签维度越细，数据越真实，则审核效果越全面。
2.大数据让广告营销更高效
广告作为互联网行业最常见的变现手段之一，大数据赋能广告营销，让广告从惹人恼转变为广告即内容，广告即服务。
曾几何时，你会发现日常生活中看到的广告居然那么懂你。点开淘宝，你最爱的商品被推荐在Banner首页；打开微信朋友圈，映入眼帘的是你正想要做的汽车保养；打开百度搜索，你前两天看的别墅信息赫然出现。
这一切的实现都得益于大数据赋能广告。
在广告投放前期，通过大数据手段大量的整合、分析数据，包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等，并从中挖掘出有效的信息；构建全面的用户画像，结合广告业务，精准定位目标用户，保证广告定向投放。
在广告投放的中后期，通过实时数据反馈，结合用户所处地域，时间的变化，动态优化广告素材，调整广告的呈现方式与广告的展览位置，让同一个用户在不同的场景下享受不一样的广告服务，实现一人千面，增加广告营销效果，提升广告主KPI。
3.大数据赋能零售
新零售时代，客户的需求无时无刻不在变化，大数据赋能零售，让零售在人，货，场上进行变革。
零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测，抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期，及时补足库存，提升商品供应率；在流量散去的前期，及时去库存，避免库存积压。
借助大数据分析用户地域分布情况，商店流量，消费者习惯等那个，在合适的地区开设商店，建造仓库。在物流发货时，从数据出发，合理规划运输路劲，降低运输成本。
利用数据还可以统一上下游供应链交互，解决数据不对成问题，减小牛鞭效应，提升供应链中每个环节的利用效率。
总结
数据一直都在，大数据变革的只是方式。大数据并不神秘，神秘的是对未知数据的探索与利用。
大数据是指各种数据指标。
大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”
例如，在体育方面，利用大数据分析运动员的赛场表现，在运动器材中植入传感器技术，获得比赛的数据，以此追踪运动员的生活，最终分析得出运动员训练的最好方案；在机器设备方面，利用大数据，可以改进机器设备，使其更加的智能化和自主化，如今出现的无人驾驶汽车，不需要人类的干涉就可以上路行驶，以及优化了的智能电话，这些都说明了大数据的先进之处。
1.梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2.沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站p>
1、大数据包括的内容很多，简单的说，人的一切行为活动的集合可以被称作大数据。
2、大数据可应用的方面也很多，比如广告推送等等。
3、大数据的应用，以此次疫情为例，支付宝推出的“健康码”，就是大数据的成功应用
支付宝通过大数据分析用户的行程轨迹，比如“地域”“交通情况”等等，分析出一个用户是否有感染的可能，根据风险的高低分配“绿码”“黄码”“红码”。
“大数据”已经不远了，离我们很近，几乎已经深入生活了。
大数据，顾名思义，“大”该是应有之义，大数据的定义最初与容量有关系。业界有几种对大数据的定义，其中一个共同点就是数据的容量超出了原有的存储、管理和处理能力。
已经被应用到了各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，5G时代大数据大数据将无处不在
金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
怎样简单理解“大数据”及其应用？
“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
如今，大数据在互联网，电子商务领域得到了有效的应用，主要体现在以下几个方面：
（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
在电商领域，大数据被企业充分挖掘并使用，比如淘宝的千人千面系统，每个进入淘宝的客户，淘宝根据其搜索浏览方向，内容，使用习惯等对每个人进行标签化，众多的淘宝客户标签便形成了淘宝大数据，淘宝方面可以根据客户特征，特点等标签，更为精准的向进入淘宝的客户推荐更符合该用户需求及预期的产品或服务。
系应用也多采用大数据标签化，针对性的向顾客推荐算法下更为优质且更符合访问者需求的素材。
/01
大数据的定义
首先，我们看看大数据的定义。
行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。
广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。
狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。
相比较而言，狭义定义更好理解一些。
大家注意，关键词我都在上面原句加粗了：
要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据
对谁做？——大容量数据
目的是什么？——挖掘价值
获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。
例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。
但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。
/02
大数据，到底有多大？
我们传统的个人电脑，处理的数据，是/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。
TB、、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：
1KB=1024B(KB-kilobyte)
1MB=1024KB(MB-megabyte)
1=1024MB(-gigabyte)
1TB=1024(TB-terabyte)
而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。
大部分人都没听过。其实也就是继续乘以1024：
1PB=1024TB(PB-petabyte)
1EB=1024PB(EB-exabyte)
只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。
1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是20万部电子书。
普通硬盘
1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。。。
2个机柜
1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。
21个篮球场
阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。
阿里数据中心内景
EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。
1ZB=1024EB(ZB-zettabyte)
2011年，全球被创建和复制的数据总量是1.8ZB。
而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。
数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。
目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。
大数据的级别定位
1KB=1024B(KB-kilobyte)
1MB=1024KB(MB-megabyte)
1=1024MB(-gigabyte)
1TB=1024(TB-terabyte)
1PB=1024TB(PB-petabyte)
1EB=1024PB(EB-exabyte)
1ZB=1024EB(ZB-zettabyte)
/03
数据的来源
数据的增长，为什么会如此之快？
说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。
大致来说，是三个重要的阶段。
第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。
世界上第一台通用计算机-ENIAC
第二个阶段，是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。
第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。
经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。
/04
大数据的4个V
行业里对大数据的特点，概括为4个V。
前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。
我们一个一个来介绍。
Variety（多样化）
数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。
数据又分为结构化数据和非结构化数据。
从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。
结构化数据
例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。
而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。
在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。
大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。
Velocity（时效性）
大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。
我们还是用数字来说话：
就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？
Email：2.04亿封被发出
Google：200万次搜索请求被提交
Youtube：2880分钟的视频被上传
Facebook：69.5万条状态被更新
Twitter：98000条推送被发出
12306：1840张车票被卖出
……
怎么样？是不是瞬息万变？
Value（价值密度）
最后一个特点，就是价值密度。
大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。
例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。
2014年美国波士顿爆炸案，现场调取了10TB的监控数据（包括移动基站的通讯记录，附近商店、加油站、报摊的监控录像以及志愿者提供的影像资料），最终找到了嫌疑犯的一张照片。
/05
大数据的价值
刚才说到价值密度，也就说到了大数据的核心本质，那就是价值。
人类提出大数据、研究大数据的主要目的，就是为了挖掘大数据里面的价值。
大数据，究竟有什么价值？
2012年的世界经济论坛指出：“数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币和黄金一样”。这无疑将大数据的价值推到了前所未有的高度层面上。
如今，大数据应用开始走进我们的生活，影响我们的衣食住行。
滴滴的大数据杀熟，相信大家都有所耳闻
之所以大数据会有这么快的发展，就是因为越来越多的行业和企业，开始认识到大数据的价值，开始试图参与挖掘大数据的价值。
归纳来说，大数据的价值主要来自于两个方面：
1帮助企业了解用户
大数据通过相关性分析，将客户和产品、服务进行关系串联，对用户的偏好进行定位，从而提供更精准、更有导向性的产品和服务，提升销售业绩。
典型的例子就是电商。
像阿里淘宝这样的电子商务平台，积累了大量的用户购买数据。在早期的时候，这些数据都是累赘和负担，存储它们需要大量的硬件成本。但是，现在这些数据都是阿里最宝贵的财富。
通过这些数据，可以分析用户行为，精准定位目标客群的消费特点、品牌偏好、地域分布，从而引导商家的运营管理、品牌定位、推广营销等。
大数据可以对业绩产生直接影响。它的效率和准确性，远远超过传统的用户调研。
除了电商，包括能源、影视、证券、金融、农业、工业、交通运输、公共事业等，都是大数据的用武之地。
大数据甚至能够帮助竞选总统
2帮助企业了解自己
除了帮助了解用户之外，大数据还能帮助了解自己。
企业生产经营需要大量的资源，大数据可以分析和锁定资源的具体情况，例如储量分布和需求趋势。这些资源的可视化，可以帮助企业管理者更直观地了解企业的运作状态，更快地发现问题，及时调整运营策略，降低经营风险。
总而言之，“知己知彼，百战百胜”。大数据，就是为决策服务的。
/06
大数据和云计算
说到这里，我们要回答一个很多人心里都存在的疑惑——大数据和云计算之间，到底有什么关系？
可以这么解释：数据本身是一种资产，而云计算，则是为挖掘资产价值提供合适的工具。
从技术上，大数据是依赖于云计算的。云计算里面的海量数据存储技术、海量数据管理技术、分布式计算模型等，都是大数据技术的基础。
云计算就像是挖掘机，大数据就是矿山。如果没有云计算，大数据的价值就发挥不出来。
相反的，大数据的处理需求，也刺激了云计算相关技术的发展和落地。
也就是说，如果没有大数据这座矿山，云计算这个挖掘机，很多强悍的功能都发展不起来。
套用一句老话——云计算和大数据，两者是相辅相成的。
/07
大数据和物联网（5G）
第二个问题，大数据和物联网有什么关系？
这个问题我觉得大家应该能够很快想明白，前面其实也提到了。
物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层，产生了海量的数据，将会极大地促进大数据的发展。
同样，大数据应用也发挥了物联网的价值，反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业，发觉能够通过物联网大数据获得价值，就会愿意投资建设物联网。
其实这个问题也可以进一步延伸为“大数据和5G之间的关系”。
即将到来的5G，通过提升连接速率，提升了“人联网”的感知，也促进了人类主动创造数据。
另一方面，它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等，都是物联网场景的需求。
5G刺激物联网的发展，而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大，都是为大数据崛起铺平道路。
/08
大数据的产业链
接下来再说说大数据的产业链。
大数据的产业链，和大数据的处理流程是紧密相关的。简单来说，就是生产数据、聚合数据、分析数据、消费数据。
每个环节，都有相应的角色玩家。如下图：
从目前的情况来看，国外厂商在大数据产业占据了较大的份额，尤其是上游领域，基本上都是国外企业。国内IT企业相比而言，存在较大的差距。
大数据相关重点领域及企业（技术）
/09
大数据的挑战
说了那么多大数据的好话，并不代表大数据是完美的。
大数据也面临着很多挑战。
除了数据管理技术难度之外，大数据的最大挑战，就是安全。
数据是资产，也是隐私。没有人愿意自己的隐私被暴露，所以，人们对自己的隐私保护越来越重视。政府也在不断加强对公民隐私权的保护，出台了很多法律。
欧盟在2018年出台了有史以来最严厉的GDPR（《一般数据保护法案》），把网络数据保护上升到前所未有的高度
在这种情况下，企业获取用户数据，就需要慎重考虑，是否符合伦理和法律。一旦违法，将付出极为沉重的代价。
此外，即使企业合法获取数据，也要担心是否会被恶意攻击和窃取。这里面的风险也是不容忽视的。
除了安全之外，大数据还要面临能耗等方面的问题。
换言之，如果不能很好地保护和利用手里的大数据，那么它就是一个烫手的山芋，有还不如没有。
好啦，洋洋洒洒写了这么多，相信大家已经对大数据有了初步的了解。
大数据说到底就是一个大字。到底有多大看拿维基百科上的例子来说，CERN做的LHC（大型强子对撞机）周长27公里，里面一共有1.5亿个传感器，每秒钟读数达四千万次。每秒钟发生的粒子对撞高达6亿次。剔除99.999%的无用数据，每秒钟也有100次碰撞需要记录。如果在这些数据里面仅仅使用十万分之一，那么一年也要积累25petabytes的数据，相当于25000个1TB的硬盘。
在这些数据里寻找希格斯玻色子的证据，是真正的大海捞针。这么大的数据你给我用Excel算算看看不要说计算，根本连载入内存都不可能。
再比如说，Facebook据说拥有500亿以上的用户照片。前些日子美国波士顿发生了爆炸案。这些照片里可能就有爆炸案的线索。那你给我找找看那张照片上面有嫌犯看波士顿马拉松仅运动员就有两三万人，围观群众近五十万。在同一时间同一地点拍摄的照片可能有几十万张，录像可能有几千小时。用人工一张一张看过来是不切实际的。如果要考察爆炸案前后几天的照片那就更不现实了。还有的照片根本就没有时间和地点信息。
再举一个例子。2009年华盛顿大学的研究人员使用15万张Flickr上的图片，重建了整个罗马城的3D模型。整个重建过程的计算使用了496个CPU核心，耗时8小时。如果每张照片按100KB计算，总数据量达到15。至少要达到这个级别的数据，才能称得上大数据。
什么是大数据？
通俗点讲就是把海量的看不到的数据整合在一起进行分析整合得到想要的答案。
随着互联网+的发展和5g技术的成熟，大数据可以说已经走进我们的生活当中，比如说你在软件上点餐，系统会根据你之前点餐的习惯、数据自动给你推荐适合你的，包括订机票，地图导航，都会点滴记录你的个人习惯信息，而后进行计算得出最佳方案，细思极恐。
当年杭州市交通比较拥堵，最后请阿里巴巴旗下的阿里云进行数据分析整合，通过拥堵时段，地区，和红绿灯等大数据的分析，最后得出一个最佳方案并且实施，使当时杭州市的交通通行率提高了几个百分点，杭州市也是最早应用大数据解决城市交通问题的成功案例之一。
把大量的碎片信息通过一定的规则联系起来。
用于企业决策，分析客户需求。产品推广定位等。
这次疫情对大数据的应用就是一个好例子。把一个人的行程通过大数据比对。即使一个患者不知道自己何时感染的，通过大数据比对仍可以知道传播途径。
大数据＋人工智能＋超级计算机＋管控纪律，对于自媒体来说，各位应该好好研究，在这样的前提环境下，各自的发展之路。
这个绝不是简单理解的问题，它关系到整个生态系统乃至于整个国家的未来。
谈到大数据，一定会提到三个小案例：第一个例子是某个未婚少女怀孕了，甚至她老爸也不知道这件事儿，但是商家却打电话过来问需不需要买孕妇用品。第二个是经典的“啤酒和尿布”的例子，这个例子比较早，讲的是基于关联规则分析来预测超市里面顾客购买行为规律。第三个是近年来才吵吵的比较火热的例子，是谷歌通过搜索引擎里面的关键词检索日志的时间序列数据成功预测了流感爆发的时间和规模。第一个例子背后是基于精准营销，是大数据针对个人级别的应用，第二个例子能够有效预测零售商需求，属于企业级别应用，而第三个例子则是地区级别和国家级别的应用。由此可看出，当大数据真正走进生活、走进社会，其施展能量的力度越来越大，越来越强。最后，大数据这个概念就被吹的神乎其神了。
当我们听到这些大数据的应用案例时，会很自然地去质疑这些案例的可靠性。心中不免默念，这玩意儿的确有如此靠谱么？而其中最让人感觉不靠谱的，无疑是第三个，Google预测流感这件事儿。2009年2月19日，Nature上面有一篇文章，“Detectinginfluenzaepidicsusingsearchenginequerydata”（感兴趣的朋友可以关注以下），论述了Google基于用户的搜索日志（其中包括，搜索关键词、用户搜索频率以及用户IP地址等信息）的汇总信息，成功“预测”了流感病人的就诊人数。
那么，Google为什么要干这件事儿呢？美国有个很牛的部门叫CDC，也就是疾控中心，这个部门统计美国本土各个地区的疾病就诊人数然后汇总，最后公布出来。但是呢，这个公布的数据的结果一般要延迟两周左右，也就是说当天的流感的全国就诊人数，要在两周之后才知道，Google呢就利用他的搜索引擎搭建了一个预测平台，把这个数据提前公布出来。所以说，Google做的工作并不是实际意义上的预测什么时候流感来，而是将CDC已经获得但是没及时公布的数据提前给猜出来，然后公布出来。当然，CDC为什么不及时公布数据，人家官方总是有自己的一堆理由的，我等草民不得而知，但是有一点是重要的，就是“越及时的数据，价值越高”，数据是有价值属性的。所以，Google的工作无论在公共管理领域还是商业领域都具有重大的意义。
Google的研究结果公布出来以后，大众对于这个研究案例的好评和差评都有不少，总之，引起了社会的热议，这个例子从而也成了经典的案例。那么社会为什么会对这个例子予以如此重要的关注呢？其原因就在于，如果在这个案例上成功了，Google就真正证明了大数据是“万能的”这件事，从而彻底颠覆社会对于大数据的看法。
首先，Google在这个研究中对于数据的处理只用了很简单的Logistic回归关系，稍微有点儿高中数学基础的朋友很快就可以理解应用，但是却成功地预测了复杂的流感规模的问题。Google用了简单的方法，预测复杂的问题。这件事为什么能成？根本就在于，Google的数据量大。这就是Google对于大数据的价值观。而大就是一切！Google有着世界上最大的搜索引擎，全世界每个用户的搜索行为都给存在Google的数据库里，Google想，我有这么多数据，不是想知道啥就知道啥。于是Google就做了这个伟大的事儿！
回过头来看三个经典的案例，从系统的角度上来看，一个人是一个小系统，一家超市是一个中等规模的系统，而一个国家一个地区则是一个超大的社会系统。如果要对一件事进行预测和分析，数据分析师要做两件事，一、构造理论模型；二、获取实证数据来拟合构造模型。对于小型简单系统，构造理论模型是可行的，而对于大规模的复杂系统，模型的构造则十分艰难（这也正是社会学家们每天忙碌研究的课题，也正是为什么社会革命家和思想家是如此的伟大，像马克思等等…）。大数据的观点之一认为，海量的数据可以弥补模型的不足，如果数据足够大，理论模型甚至根本就不需要。这种观点目前仍然处于争论中，搞理论的和搞实证（强调数据和统计方法）的专家们对此的口舌之战从没有停歇过。但无论如何，Google对于流感预测的研究无疑站在了支持大数据的一方，如果Google的案例是成功的，那么或许，拥有海量数据就真的意味着可以解决任意复杂的问题，大数据解决大问题！
上面的论述讲了半天Google案例的重要性，所以接下来，业界就把所有的目光凝聚在了Google预测的结果上。截止到Nature上面那篇Paper发表出来的时候，Google的预测还是准确的，不过到后来就发生了很大的偏差，偏差最大甚至高出了标准值（CDC公布的结果）将近一倍。
开始理论学家们是沮丧的，看到Google仗着自己庞大的数据库，在医疗监控这种复杂问题的预测分析过程中为所欲为，觉得自己马上就要下岗。然而时间到了2012年中旬的时候，他们就乐了，发现Google也不过如此，自己还是有价值的，实际上情况也确实如此。Google预测的失败也确实是过度地依赖于数据，导致很多被忽略了的因素对预测的结果产生了很大的影响。对客观世界进行预测需要模型，模型首先来自于理论构造，其次需要数据对模型进行训练对模型进行优化完善。大数据观点强调模型对数据训练的依赖，而尽可能地忽略理论构造这一部分的意义，这就有可能带来隐患。
从更加批判的角度来看，理论模型当中的确有一部分因素可以用数据量的规模来弥补，而仍然有一部分是不可弥补的。可弥补的部分因素，往往在数据量比较大的时候，被均匀的数据分布内部平滑抵消掉了，从整体上不会对最终的结果产生显著影响；而不可弥补的部分，往往和系统背后的结构性因素有关，这些因素不仅不会随着数据规模的增加而被消除，反而会由于系统的规模效应逐级放大最终产生背道而驰的结论。那么当数据分析专家需要对复杂的社会系统进行分析时，就一定要严谨地考虑对数据的依赖程度。因此，Google的案例既是一个很好的大数据的应用，同时其也为大数据在未来的发展道路上起到了很好的指示灯的作用。最后还是那句调侃的话：”BigDataisliketeenagesex.Everyonetalksaboutit，nobodyreallyknowshowtodoit，everyonethinkseveryoneelseisdoingit，soeveryoneelseclaimstheyaredoingittoo”。
你又是对大数据怎么理解的呢？