問答專欄Q & A COLUMN
什么是大數(shù)據(jù)，簡單點(diǎn)說就是網(wǎng)絡(luò)版的市場調(diào)研，只是范圍與調(diào)研的內(nèi)容更加詳細(xì)而已，同時(shí)從成本角度去看大數(shù)據(jù)的獲得成本更低。時(shí)效性也更強(qiáng)。問題在于數(shù)據(jù)自亂無章目的性數(shù)據(jù)篩選麻煩，可能會(huì)涉嫌窺探他人隱私等問題。
從數(shù)據(jù)分析角度去看，大數(shù)據(jù)的分析與傳統(tǒng)市場調(diào)研的分析方法及分析工具沒有任何區(qū)別。
總結(jié)：大數(shù)據(jù)就是依托于網(wǎng)絡(luò)采集信息的市場調(diào)研，只是換了一個(gè)高大上的名字而已。本質(zhì)沒有任何區(qū)別。
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這是一個(gè)非常好的問題，作為一名IT從業(yè)者，同時(shí)也是一名計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我來回答一下。
首先，要想把大數(shù)據(jù)搞清楚，首先要明白大數(shù)據(jù)本身并不是一個(gè)單一的概念，如今的大數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)展成了一個(gè)龐大的生態(tài)體系，涉及到的產(chǎn)業(yè)鏈也在不斷完善和發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)體系逐漸成熟，大數(shù)據(jù)的落地應(yīng)用已經(jīng)開始逐漸展開，隨著諸多行業(yè)企業(yè)紛紛實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)上云，未來大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景會(huì)越來越多，大數(shù)據(jù)所構(gòu)建起來的價(jià)值空間也有很大的潛力。
早期在描述大數(shù)據(jù)的時(shí)候，往往從大數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)來入手，比如數(shù)據(jù)量大、速度快、數(shù)據(jù)類型多樣化、價(jià)值密度低、真假難辨等等，但是對(duì)于普通人來說，即使知道了這些特點(diǎn)，對(duì)于大數(shù)據(jù)的概念依然是模糊的，依然不知道大數(shù)據(jù)到底用來做什么，能夠與普通人產(chǎn)生哪些連接。
實(shí)際上，要想了解大數(shù)據(jù)，首先要搞清楚大數(shù)據(jù)的目的，大數(shù)據(jù)的目的就是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值化，大數(shù)據(jù)的所有操作幾乎都是圍繞數(shù)據(jù)價(jià)值化展開的，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用等等，這一系列環(huán)節(jié)都是圍繞數(shù)據(jù)的價(jià)值增量來展開的，最終通過數(shù)據(jù)應(yīng)用來完成價(jià)值體現(xiàn)。
簡單的說，通過大數(shù)據(jù)能夠讓更多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值，通過大數(shù)據(jù)能夠讓數(shù)據(jù)的價(jià)值進(jìn)行傳遞（賦能）和提升，通過大數(shù)據(jù)能夠讓數(shù)據(jù)逐漸成為一個(gè)重要的生產(chǎn)材料，通過大數(shù)據(jù)能夠衡量一個(gè)企業(yè)的價(jià)值和發(fā)展?jié)摿Φ鹊?，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，未來大數(shù)據(jù)本身所承載的價(jià)值空間會(huì)越來越大。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評(píng)論區(qū)留言，或者私信我！
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通俗的解釋就是利用大量已經(jīng)發(fā)生事件數(shù)據(jù)信息，記錄下來，分類處理，進(jìn)行管理和利用，從而分析出規(guī)矩和將要發(fā)生的預(yù)測。
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（1）對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷；
（2）做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型；
（3）面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。
不過，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對(duì)于社會(huì)問題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維?！ゑT·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對(duì)問題之說明與解決，喪失了其對(duì)特殊的經(jīng)濟(jì)意義的了解?！边@確實(shí)是需要警惕的。
在這個(gè)快速發(fā)展的智能硬件時(shí)代，困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個(gè)重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個(gè)微妙的平衡點(diǎn)。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如，通過結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析，下面這些對(duì)企業(yè)有益的情況都可能會(huì)發(fā)生：
（1）及時(shí)解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
（2）為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線，躲避擁堵。
（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標(biāo)來定價(jià)和清理庫存。
（4）根據(jù)客戶的購買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
（5）從大量客戶中快速識(shí)別出金牌客戶。
（6）使用點(diǎn)擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避欺詐行為。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪的發(fā)生。
Google流感趨勢（Google Flu Trends）利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測禽流感的散布。
統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特·西爾弗（Nate Silver）利用大數(shù)據(jù)預(yù)測2012美國選舉結(jié)果。
麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。
梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對(duì)多達(dá)7300萬種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。 [8]
醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來很多國家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來做大數(shù)據(jù)分析。
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大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 [1] 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
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首先，對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。其次，做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。再者，面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。
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大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 [1] 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
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首先，對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。其次，做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。再者，面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。
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