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探索大数据理论

2016-08-25

探索大数据理论

最早的大数据这个概念是由McKinsey提出的，他认为在当今世界，已经渗透到各个行业及其业务职能的各个领域的数据已成为生产人员能够开采和利用海量数据的一个重要原因，可以看出，新的生产率上升和消费者盈利的大潮即将到来。

行业中最早对大数据进行定义的是IBM，它将其展开并分为四个特质，那就是量，多种类，价值和速度。深入分析来看，大数据的这四个层次可以一一进行剖析：首先，数据量是巨大的，对于大数据的初始计量的单位至少也是P（相当于一千T），E（相当于一百万T）或Z（相当于十亿T）;其次是数据的类型品种十分丰富，举例来说，有博客、视频、图片和位置信息等；再次，越低的密度造就了越高的商业价值；最后，大数据的处理速度与传统的DM技术相比较而言从本质上就拉开了差距。

然而，事实上，这些特质并没有真正说清大数据应当具备的所有特点，实际上，还有更多大数据的特征需要我们去发现，例如分析性、社交性、研究性等等。

正如那句老话：三分靠技术，七分靠数据，谁得到数据，世界就是谁的。有人可能会质疑这句话的有效性，但实际上不管是谁说过的，这句话都是不变的真理。 Viktor Mayer-Schönberger在其著作《大数据时代》中列举了各种例子，只为了说清一个事实，那就是大数据时代已经来临，所以我们必须使用大数据分析的探索性思维来挖掘大数据自身和对外界的价值，包括其潜在价值。他在书里着重阐述了谷歌是怎样使用人们进行搜索的历史记录来进行二次BI数据挖掘从而得到更多价值的，其中令人印象最深的就是利用搜索记录预计某个地方的流感传染的情况。另外，作者还描写了亚马逊网站是怎么购买使用用户的历史浏览记录数据来针对特定用户进行推荐不同种类书籍的购买，后来的统计结果发现，这样做的确能够对销售收入产生一个激增的影响。还有一些美国的购票系统利用所有过去的十年里机票价格的数据来预计何时开始放出购买车票的权限是适当的，主要是想得出一个对其盈利能力能有大幅增长的方案，最后的结果也显示出这么做的确具有较好的效果。

因此，问题就来了，怎样判定一个思维是大数据的？ Viktor Mayer-Schönberger在书中写到，大数据并不存在抽样，而是包括所有数据的样本，并且它注重的不是准确性，而是效率如何，另外，大数据注重相关性而非因果关联。

其他还有一些专家对大数据也存在一些独特的想法：

目前的数据还不算大，数据变得真正有趣的是因为它在网上，而这个正是互联网的特征。

不在互联网时代存在的产品的功能必须是它具有一定的价值，而如今在互联网时代存在的产品，数据就是这个产品所具有的价值。

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