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数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解
数据分析方法大全SPSS数据分析方法详解查看全部影响,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测。
据报道,三个英国情报部门与亚马逊云科技签约,将其机密资料交由AWS托管。
ABC分析模型,不光可以用来划分产品和销售额,还可以划分客户及客户交易额等。
比如给企业贡献80%利润的客户是哪些,占比多少。
整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。
这是产品运营中比较常见的一个模型,结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置,来关注不同的数据指标,最终制定不同的运营策略。
通过路径识别用户行为特征。
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。
第三种月留存,以月度为单位的留存率,指的是每个月相对于第一个周的新增用户中,仍然还有登录的用户数。
留存率是针对新用户的,其结果是一个矩阵式半面报告,每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。
正常情况下,留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。
通常,我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类,以达到更好地理解研究对象的目的。
聚类结果要求组内对象相似性较高,组间对象相似影响 ,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测。
数据分析的基本方法有哪些企服解答数据分析的基本方法有5种: 1、因素分析法:即对其中一指标的相关影响因素进行统计与分析。
2、比率分析法:即用相对数来表示不同项目的数据比率。
3、对比分析法:将其中一指标与选定的比较标准进行比较。
4、趋势分析法:对其中一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析(常用折线图)。
5、结构分析法:指对其中一项目的子项目占比进行统计和分析(常用饼图)。
相关信息谷歌拟26亿美元收购商业智能和数据分析公司Looker 36氪讯,2023年06月07日。
Alphabet旗下谷歌公司周四宣布,该公司计划以26亿美元的价格收购商业智能和数据分析公司Looker,支付方式为现金。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事-应用案例
大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。
大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。
然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。
现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。
大数据应用案例之电视媒体对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。
该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
大数据应用案例之社交网络数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括Hadoop 战略部署。
五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。
而现在，其俨然成为一个工程强国。
LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。
不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo 数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。
它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。
大数据应用案例之医疗行业Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。
该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
史上最全面的色谱仪器参数解读
史上最全面的仪器参数解读之第一集：原子吸收参数全解析原子吸收参数分享1. 光学系统检测器波长范围：189～900nm；185.0~900.0nm光栅面积：≥64x72mm；光栅刻线：≥1800线/mm；狭缝：狭缝的宽度与高度均可自动选择；双闪耀波长：236nm，597nm, 全波长范围内光通量均衡；谱带宽：0.2,0.7,1.3,2.0nm(4段自动切换)2. 石墨炉系统温度：室温～2600℃，可实现低温原子化；斜坡时间：0～99秒，最小增量1秒；保持时间：0～99秒，最小增量1秒。
石墨炉自动进样器指标：线性相关系数：≥0.9995。
3. 操作软件技术指标数据扩展：仪器吸收值、浓度或发射强度等读数可在0.01至100倍的范围内扩展。
积分时间：可按0.1秒的增量在0.1至60秒之间任选；读数方式：包括时间平均积分、峰面积和峰高测量功能；校正曲线：多达15个标准点的各种校正曲线法供选择---------------分-----------------割----------------线-------------------------由您来解析：第一部分：1.波长范围的大小影响样品的检测吗？189nm、185nm的不同会给样品检测带来区别吗？2.光栅面积、刻线、狭缝到底代表了什么意思呢？选仪器时我需要注意这些吗？3.双闪耀波长是指什么？4.谱带宽又代表了什么意思呢？0.2,0.7,1.3,2.0nm(4段自动切换)有什么优势吗？第二部分：1.选购仪器时，对于石墨炉中的最高温度有要求吗？2.何为斜坡时间？何为保持时间？题目中的0～99秒，最小增量1秒，是不是一般仪器都能达到啊？第三部分：积分时间可按0.1秒的增量在0.1至60秒之间任选，代表的是什么意思呢？你还有哪些参数有疑问？我提出的问题中有什么纰漏或错误？欢迎您回帖讨论！！！第四部分讨论：检测器：1.光电倍增管PMT；2.紫外高灵敏度CCD线阵检测器；3.全谱高灵敏度阵列式多象素点专用固态检测器（低噪声CMOS电荷放大器阵列）。
史上最全的数据来源和数据分析平台
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史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看
史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看在大数据领域，面试常常是求职者获取工作机会的重要环节。
面试官会针对各个方面提问，从技术知识到项目经验，从算法能力到数据处理能力，全方位考察候选人的综合素质。
为了帮助大数据开发者准备面试，本文整理了一份史上最全的大数据面试题，供参考使用。
一、Hadoop基础知识1·Hadoop的核心组件有哪些？分别简要介绍。
2·HDFS的特点和工作原理是什么？3·MapReduce的工作原理是什么？举例说明MapReduce的运行流程。
4·Hadoop集群的搭建步骤和注意事项是什么？5·Hadoop环境中如何进行数据备份和恢复操作？二、Hadoop生态系统1·Hive和HBase有什么区别？适用场景分别是什么？2·Pig和Hive的功能和使用场景有何异同？3·Sqoop和Flume的作用及使用场景有哪些？4·ZooKeeper的作用是什么？简要介绍其应用场景。
5·Spark和Hadoop的区别是什么？它们之间如何共同工作？三、大数据处理技术1·数据采集的方法有哪些？请简要说明每种方法的原理和适用场景。
2·数据清洗的过程和步骤有哪些？如何处理用户输入的脏数据？3·数据存储有哪些方式？请简要介绍每种方式的特点和适用场景。
4·数据挖掘常用的算法有哪些？请简要说明每种算法的原理和适用场景。
5·数据可视化的方法和工具都有哪些？请简要介绍每种方法和工具的特点和适用场景。
四、大数据实战项目1·请简要介绍你参与过的大数据项目，包括项目背景、使用的技术和取得的成果。
2·在项目中如何解决数据倾斜的问题？请具体描述解决方案。
3·在项目中如何保证数据的安全性和隐私性？4·在处理大规模数据时，如何优化性能和提高效率？5·请描述一个你在项目中遇到的难题，并介绍你是如何解决的。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台引言概述：数据来源和数据分析平台在当今信息时代具有重要意义。
随着科技的不断发展，越来越多的数据被生成和采集，而数据分析则成为了从数据中提取有价值信息的关键环节。
本文将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，包括其优势和应用领域。
正文内容：1. 大数据平台1.1 云平台：云计算技术的发展为数据存储和处理提供了强大的支持。
云平台如Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure提供了高效的存储和计算资源，使得大数据分析更加便捷。
1.2 Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的大数据处理框架，其生态系统包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型），可以处理海量数据并实现分布式计算。
2. 社交媒体平台2.1 Facebook：作为全球最大的社交媒体平台之一，Facebook积累了大量用户数据。
其提供的广告平台和数据分析工具能够匡助企业更好地了解用户需求和行为模式。
2.2 Twitter：作为一个实时的信息流平台，Twitter提供了丰富的数据资源。
通过分析用户的推文内容和互动行为，可以洞察用户的兴趣和情感倾向，为企业决策提供参考。
3. 金融数据平台3.1 Bloomberg：Bloomberg是一家专业的金融数据和分析平台，提供全球范围内的金融市场数据和新闻。
其强大的数据分析工具和模型可以匡助投资者做出明智的投资决策。
3.2 Thomson Reuters Eikon：Thomson Reuters Eikon是金融行业的率先数据分析平台，提供实时的市场数据、新闻和分析工具。
它能够匡助金融机构和交易员追踪市场动态并制定交易策略。
4. 开放数据平台4.1 数据.gov：数据.gov是美国政府提供的开放数据平台，收录了各个政府机构的数据集。
这些数据可以用于研究、决策支持和公共服务等领域，为社会创新和发展提供了基础。
4.2 Kaggle：Kaggle是一个数据科学竞赛平台，汇集了全球各地的数据科学家和机器学习专家。
企业大数据审计分析方法及案例介绍
企业大数据审计分析方法及案例介绍目录1. 内容简述 (2)1.1 大数据审计的重要性 (3)1.2 企业审计分析方法发展背景 (4)2. 大数据审计分析概述 (5)2.1 大数据审计的定义 (6)2.2 大数据审计与传统审计的区别 (7)2.3 大数据审计分析的核心技术 (9)3. 审计数据管理与采集 (10)3.1 数据收集与存储的关键要素 (11)3.2 数据采集策略 (12)3.3 数据质量管理 (13)4. 数据预处理与清洗 (15)4.1 数据清洗的重要性 (16)4.2 数据预处理技术 (18)4.3 处理数据异常与错误的方法 (19)5. 数据分析模型构建 (20)5.1 数据聚合与透视 (22)5.2 异常检测与数据挖掘技术 (23)5.3 预测分析与机器学习模型 (25)6. 审计数据分析方法 (27)6.1 趋势分析与对比分析 (28)6.2 关联分析与聚类分析 (30)6.3 异常审计方法 (32)6.4 财务监督与风险评估 (34)7. 大数据审计案例解析 (36)7.1 案例一 (37)7.2 案例二 (38)7.3 案例三 (39)7.4 案例四 (41)8. 审计分析结果的应用 (42)8.1 结果的可视化展示 (44)8.2 治理改进建议 (45)8.3 审计报告与审计过程文档化 (46)9. 结论与未来展望 (48)9.1 总结大数据审计的有效性和挑战 (49)9.2 对企业未来审计与数据分析的建议 (50)9.3 大数据审计技术发展的趋势预测 (52)1. 内容简述本文档旨在详尽阐述“企业大数据审计分析方法及案例介绍”，突出实用性和紧扣业界实践。
内容包括：大数据审计简介：详细介绍大数据技术在企业审计中的应用现状与潜力，概要分析大数据审计的优势与挑战。
方法论探讨：深入探析在审计过程中如何利用大数据分析的方式，构建数据驾驭模型，提升审计效率和效果。
技术实现路径：介绍常用的大数据技术，比如分布式计算框架（如Hadoop、Spark）与数据分析工具（如Python、R语言）及其在审计中的应用。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台引言概述：在当今数字化时代，数据已经成为企业决策和发展的重要基础。
为了有效地利用数据，寻觅合适的数据来源和数据分析平台至关重要。
本文将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，匡助读者更好地了解和利用数据资源。
一、数据来源1.1 公共数据源公共数据源是指由政府、组织或者机构提供的公开数据。
这些数据通常包括人口统计数据、经济数据、环境数据等。
例如，世界银行提供的世界发展指标数据库、联合国提供的全球可持续发展数据等。
这些数据来源广泛、可靠，是进行基础研究和分析的重要资源。
1.2 商业数据源商业数据源是指由商业机构或者公司提供的数据。
这些数据通常包括消费者行为数据、销售数据、市场数据等。
例如，市场研究公司提供的市场调研报告、金融机构提供的金融数据等。
商业数据源提供了丰富的商业信息，可以匡助企业进行市场分析和竞争研究。
1.3 社交媒体数据源社交媒体数据源是指通过社交媒体平台获取的数据。
这些数据包括用户发布的文本、图片、视频等。
例如，Twitter、Facebook等社交媒体平台提供的数据。
社交媒体数据源可以用于舆情分析、用户行为分析等，匡助企业了解用户需求和市场动态。
二、数据分析平台2.1 传统数据分析平台传统数据分析平台是指使用传统的统计学和数据挖掘方法进行数据分析的平台。
这些平台通常具有强大的数据处理和分析功能，例如SPSS、SAS等。
传统数据分析平台适合于结构化数据的分析和建模，可以进行统计判断、回归分析等。
2.2 大数据分析平台大数据分析平台是指用于处理和分析大规模数据的平台。
这些平台通常基于分布式计算和存储技术，例如Hadoop、Spark等。
大数据分析平台可以处理海量的非结构化和半结构化数据，进行数据挖掘、机器学习等复杂分析任务。
2.3 可视化数据分析平台可视化数据分析平台是指通过图表、图形等可视化方式展示和分析数据的平台。
这些平台通常具有直观、交互式的数据可视化功能，例如Tableau、Power BI 等。
大数据的产生与发展史
大数据的产生与发展史随着信息技术的快速发展，人类社会正进入一个信息爆炸的时代。
大数据作为当下热门的技术话题，已经成为推动社会经济发展的重要驱动力之一。
本文将介绍大数据的产生与发展史，探讨其对社会变革和经济发展的影响。
1. 大数据的产生大数据的产生源于信息技术的迅猛发展和互联网的普及。
20世纪90年代以来，全球范围内互联网用户迅速增长，形成了庞大的互联网数据资源。
与此同时，各种移动设备和传感器技术的普及也使得人类产生了巨大的数据量。
这些数据不仅包括文本、图片、音频等传统数据类型，还包括社交媒体数据、位置数据、生物数据等多样化的形式。
2. 大数据的发展历程大数据的发展经历了三个阶段：数据爆炸阶段、数据整合阶段和数据智能化阶段。
在数据爆炸阶段，数据量的快速增长给人类带来了前所未有的挑战。
如何高效地存储、管理和分析海量数据成为业界的难题。
为了解决这个问题，人们开始研究和开发大规模数据存储及处理技术，如分布式计算、数据挖掘等。
数据整合阶段是在数据爆炸阶段的基础上发展起来的。
在这个阶段，人们开始意识到单一数据来源的局限性，并试图将不同来源、不同类型的数据整合在一起进行分析。
这一阶段的关键技术包括数据集成、数据清洗和数据标准化等。
数据智能化阶段是在数据整合阶段的基础上进一步发展起来的。
随着人工智能和机器学习技术的不断进步，人们可以通过大数据分析来提取数据中的信息、发现隐藏的模式，并做出有针对性的决策。
此阶段的关键技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等。
3. 大数据对社会变革的影响大数据对社会变革产生了深远的影响。
首先，大数据可以帮助政府和企业更好地了解社会需求和市场趋势，从而做出更准确的决策。
例如，城市管理者可以通过对公共交通数据的分析来改进交通运输系统，提高市民的出行体验。
其次，大数据可以提高经济效益和运营效率。
通过对企业内部和外部的大量数据进行分析，企业可以更好地了解消费者的需求，制定更精准的营销策略，并优化供应链管理等。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台引言概述：在当今信息时代，数据已成为企业决策和发展的重要依据。
然而，面对海量的数据和复杂的分析需求，企业往往感到困惑。
为了解决这一问题，出现了许多数据来源和数据分析平台。
本文将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，帮助企业更好地利用数据进行决策。
一、数据来源平台1.1 开放数据平台开放数据平台是指提供各种公开数据的平台，包括政府数据、企业数据、科研数据等。
通过开放数据平台，企业可以获取各种领域的数据，如人口统计数据、经济指标数据、气象数据等。
这些数据可以为企业决策提供重要参考，帮助企业了解市场趋势、调整产品策略等。
1.2 社交媒体平台社交媒体平台是指各种社交网络和在线社区，如Facebook、Twitter、LinkedIn 等。
这些平台聚集了大量用户生成的数据，包括用户个人信息、兴趣爱好、社交关系等。
通过分析社交媒体数据，企业可以了解用户需求、进行精准营销、改进产品等。
同时，社交媒体平台也是企业与用户进行互动和沟通的重要渠道。
1.3 传感器和物联网平台传感器和物联网平台是指通过各种传感器设备收集数据，并通过互联网进行传输和处理的平台。
这些平台可以获取各种环境数据、设备数据、运输数据等。
通过分析传感器和物联网数据，企业可以实时监测设备状况、优化生产流程、提升物流效率等。
传感器和物联网平台为企业提供了更全面和准确的数据来源。
二、数据分析平台2.1 商业智能平台商业智能平台是指通过数据分析和可视化技术，帮助企业发现数据中的规律和趋势，提供决策支持的平台。
商业智能平台可以对各种数据进行分析，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等。
通过商业智能平台，企业可以进行数据挖掘、预测分析、报告生成等，帮助企业发现商机和优化业务流程。
2.2 机器学习平台机器学习平台是指通过机器学习算法和模型，对数据进行自动化分析和预测的平台。
机器学习平台可以处理大规模的数据，学习数据中的模式和规律，并利用这些模式和规律进行预测和决策。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台一、引言在当今信息化时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
为了更好地获取和分析数据，需要一个全面的数据来源和数据分析平台。
本文将介绍一款史上最全的数据来源和数据分析平台，该平台将为用户提供丰富的数据资源和强大的分析功能，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、数据来源1. 数据库集成：该平台通过与各大数据库进行集成，提供了丰富的数据源，包括但不限于关系型数据库、非关系型数据库、大数据平台等。
用户可以根据自己的需求选择合适的数据源进行数据分析。
2. 开放数据接口：该平台与多个数据提供机构合作，通过开放数据接口的方式，将各类公开数据源整合到平台中。
用户可以直接从平台上获取政府公开数据、金融数据、气象数据等各类数据。
3. 数据采集：为了满足用户个性化的数据需求，该平台还提供了数据采集功能。
用户可以通过设置爬虫规则，自动从互联网上采集数据，并将其整合到平台中进行分析。
三、数据分析功能1. 数据清洗：该平台提供了强大的数据清洗功能，可以帮助用户处理数据中的噪声、缺失值、异常值等问题，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化：该平台提供了丰富的数据可视化功能，用户可以通过图表、地图、仪表盘等形式，直观地展示数据分析结果。
同时，用户可以根据需要自定义图表样式，满足不同场景下的数据展示需求。
3. 数据挖掘：该平台内置了多种数据挖掘算法，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
用户可以根据自己的需求选择合适的算法，进行数据挖掘和模型建立。
4. 高级分析：除了基本的数据分析功能，该平台还提供了一些高级分析功能，如时间序列分析、文本分析、社交网络分析等。
用户可以根据自己的需求选择相应的功能，进行更深入的数据分析。
四、平台优势1. 数据丰富：该平台整合了各类数据源，用户可以从中获取到丰富的数据资源，满足不同领域的数据需求。
2. 算法强大：该平台内置了多种数据分析算法，用户无需自行开发算法，即可进行复杂的数据分析和挖掘。
大数据试题与答案--最全
大数据试题与答案--最全1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。
（单选题，本题2分）A：微软B：百度C：谷歌D：阿里巴巴2、大数据的起源是（C ）。
（单选题，本题2分）A：金融B：电信C：互联网D：公共管理3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。
（单选题，本题2分）A：数据管理人员B：数据分析员C：研究科学家D：软件开发工程师4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。
（单选题，本题2分）A：规模B：活性C：关联度D：颗粒度5、数据清洗的方法不包括（D）。
（单，本题2分）A：缺失值处理B：噪声数据清除C：一致性检查D：重复数据记录处理6、智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。
（单选题，本题2分）A：统计报表B：网络爬虫C：API接口D：传感器7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。
（单选题，本题2分）A：数据重组是数据的重新生产和重新采集B：数据重组能够使数据焕发新的光芒C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（C）。
（单选题，本题2分）A：数字城市B：物联网C：联网监控D：云计算大数据的最显著特征是（A）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中的（B ）。
（单选题，本题2分）A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。
大数据分析名词解释
大数据分析名词解释大数据分析是指通过对大规模、高维度、复杂结构的大数据集进行处理、挖掘和分析，从中提取有价值的信息和知识，为决策和问题解决提供支持的过程。
在大数据时代，数据量的快速增长和数据的多样性给传统的数据分析带来了巨大挑战，迫切需要开发出适应大数据环境下的高效分析方法和技术。
1. 大数据大数据通常指的是数据规模庞大、处理速度快、种类多样的数据集合。
它具有着三个"V"的特点，即大量的Volume（数据量）、多样的Variety（数据类型及来源）和高速的Velocity（数据产生的速度）。
大数据的特点决定了传统的数据处理手段已经无法胜任，需要采用新的技术和方法进行分析。
2. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发现并提取出潜在有价值信息的过程。
通过运用统计学、机器学习和模式识别等技术，数据挖掘可以揭示数据中的隐藏模式、规律和趋势。
通过挖掘大数据中的有价值信息，可以帮助企业发现潜在市场机会、改进产品设计、提高业务效率等。
3. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行处理和修正，以去除其中的错误、冗余和缺失，使得数据更加准确和一致。
在大数据分析中，数据往往来自多个不同的来源，而这些数据不可避免地存在着噪声和异常。
通过数据清洗，可以提高数据质量，保证后续分析的准确性和可靠性。
4. 数据预处理数据预处理是在进行数据分析前对原始数据进行预处理和转换的过程。
它通常包括数据变换、数据集成、数据离散化、数据规范化等操作。
数据预处理的目的是将原始数据转化为可用于分析的形式，并消除数据中的噪声、冗余和不一致性，提高后续分析的效果。
5. 数据模型数据模型是对现实世界中某个系统或过程的抽象和描述。
在大数据分析中，常用的数据模型有关系模型、图模型、文本模型等。
通过建立适合实际问题的数据模型，可以更好地理解和分析数据，为决策和问题解决提供依据。
6. 数据可视化数据可视化是通过图表、图形和其他可视元素展示和呈现数据的过程。
最全的大数据术语合集
最全的大数据术语合集大数据术语合集大数据是当今社会发展的重要领域，随着科技的不断进步和信息的爆炸性增长，大数据的应用越来越广泛。
为了更好地理解和应用大数据，掌握相关的术语是必不可少的。
本文将为您介绍一些最全面的大数据术语，帮助您更好地了解大数据领域。
1. 数据数据是大数据的基础，是指通过观察、测量和实验获得的事实或信息的可度量属性。
数据可以是结构化的，如数据库中的表格数据，也可以是半结构化或非结构化的，如文本、图像、语音等。
2. 数据仓库数据仓库是一个用于集成和存储大量数据的系统。
它通过提供可靠和一致的数据，帮助企业进行数据分析和决策支持。
3. 数据挖掘数据挖掘是从大数据中发现并提取有价值的信息和知识的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，帮助企业发现隐藏在数据中的模式和规律。
4. 机器学习机器学习是一种人工智能的分支，通过使用算法和模型让计算机自动学习和改进性能。
在大数据领域，机器学习被广泛应用于预测分析、模式识别和数据分类等任务。
5. 人工智能人工智能是研究如何使计算机能够模拟、延伸或增强人的智能。
在大数据时代，人工智能通过分析和处理大量的数据，实现自动化决策和智能服务。
6. 云计算云计算是一种通过互联网提供可扩展的计算资源的模型。
它通过将计算、存储和应用程序提供给用户，满足了大数据处理和存储的需求。
7. 数据可视化数据可视化是使用图表、图形和其他视觉元素将数据呈现给用户的过程。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析大数据。
8. 数据治理数据治理是指通过制定规则和流程来管理和保护数据的活动。
它确保数据质量、数据一致性和数据安全，以提高数据的可靠性和可用性。
9. 数据安全数据安全是指保护数据免受未经授权访问、修改或破坏的过程。
在大数据环境下，数据安全是一个重要的问题，需要采取措施确保数据的机密性和完整性。
10. 数据预处理数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
物流管理中的大数据分析技巧解析
物流管理中的大数据分析技巧解析在当今信息化和数字化的时代，大数据已经成为各个行业的重要资源和工具。
物流管理作为企业供应链的重要环节，也可以通过大数据分析技巧来提高效率、降低成本、优化运作。
本文将从数据收集、处理、分析和应用几个方面，为您解析物流管理中的大数据分析技巧。
一、数据收集物流管理中的数据来源广泛，包括供应商、仓库、运输、销售等各个环节。
了解数据的来源和获取方式，是进行大数据分析的首要步骤。
以下是一些常见的物流数据收集方式：1. 传感器技术：利用物联网技术，在输送带、运输车辆等设备上安装传感器，实时收集物流过程中的数据，如温度、湿度、重量等。
2. RFID技术：通过射频识别技术，实现对货物的追踪和管理，同时收集与其有关的数据。
3. 手持终端：在仓库管理和配送过程中，通过手持终端扫描商品条码、记录运输信息等，收集相关数据。
4. 订单系统：通过电子商务平台或企业内部系统，收集销售订单、物流需求和客户信息等。
二、数据处理大数据处理是为了提取、清理和转换原始数据，使其达到可用于分析的状态。
在物流管理中，数据处理的目标是将海量的原始数据转化为有价值且易于理解的形式，以利用这些数据进行决策和优化。
以下是一些常见的数据处理技巧：1. 数据清洗：去除重复数据、修复错误数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整合：将来自不同来源和格式的数据整合在一起，创建一个全面的数据集。
3. 数据转换：将数据转化为可分析的形式，包括数据格式转换、单位转换、数据标准化等。
4. 数据抽样：针对大规模数据集，可以选择部分样本进行分析，以减少计算量。
三、数据分析数据分析是大数据的核心环节，通过分析数据可以发现潜在的问题、规律和趋势，为物流管理提供决策支持。
以下是一些常见的数据分析技巧：1. 描述性分析：通过统计指标和图表，对数据进行总结、描述和展示，了解数据的分布和变化情况。
2. 预测分析：利用历史数据和统计模型，进行趋势分析和预测，提前制定合理的物流计划和供需策略。
大数据分析技术：解析用户需求与行为
大数据分析技术：解析用户需求与行为随着信息时代的到来，每个人每天都会产生大量数据，例如搜索记录、浏览历史、购买记录等等。
而这些海量的数据则被称为大数据。
大数据分析技术，是指通过一系列数据分析方法，将这些大数据进行挖掘、统计、分析，以从中获取并解析用户需求与行为的技术。
“大数据分析技术”在商业、科学等领域有着广泛的应用，特别是在电子商务、社交网络、金融、医疗卫生等领域里，已经成为数不胜数的数据分析工具。
在电子商务领域，大数据分析技术的作用可以被充分发挥。
有那么一些电商平台是建立在消费者购买记录的基础上的，它们通过分析用户购买历史、浏览记录、点击记录等信息，来预测用户未来的购买行为，从而更加精准地进行推荐产品，提高自身的转化率。
除此之外，针对用户的搜索记录，平台可以根据这些数据调整相关商品的搜索排名，使得用户更容易找到自己想要的商品。
社交网络中也同样充分利用了大数据分析技术。
社交网络平台会分析用户的好友列表、发布记录、评论、点赞等信息，通过计算出与用户相关的人可以提高推荐的好友的正确率；同时，社交网络媒体也会基于用户数据为广告商提供更加精准的投放广告方法。
医疗卫生领域通过大数据挖掘技术，可以利用患者的基本信息、病历记录、药物治疗记录和遗传信息等数据，来预测患者的疾病风险、诊断和治疗方案和服用剂量等，以提高医疗的精准度。
大数据分析技术的实现需要从数据采集、数据预处理、数据挖掘、算法建模等方面进行考虑。
而在这之上最重要的是数据的质量和数据的保密性。
首先，对于数据的质量，我们需要关注以下几个方面：1.数据的准确性。
本文最开始提到了数据是从消费者的购买记录、浏览历史、搜索记录等大量数据中挖掘得来的。
因此，数据的质量必须得到保证，确保数据的准确性。
2.数据的完整性。
确保数据是全面的，不留遗漏，这样才能保证挖掘出来的结果是真实可靠的。
3.数据的实时性。
在保证数据质量的同时，数据的及时性也是个关键因素。
对于一些电子商务平台和社交网络媒体，数据的实时性就显得尤为重要。
大数据十大经典案例.ppt
3．发展
(1)原因：
①甲午战争以后列强激烈争夺在华铁路的 ②修路成为中国人 (2)成果：1909年 权收归国有。 4．制约因素 政潮迭起，军阀混战，社会经济凋敝，铁路建设始终未入 修筑权 。
救亡图存 的强烈愿望。
京张铁路 建成通车；民国以后，各条商路修筑
正轨。
二、水运与航空
1．水运
(1)1872年,
A
[题组冲关] 3．假如某爱国实业家在20世纪初需要了解全国各地商业信
息，可采用的最快捷的方式是
(
)
A．乘坐飞机赴各地了解 B．通过无线电报输送讯息 C．通过互联网 D．乘坐火车赴各地了解
解析：本题考查中国近代物质生活的变迁。注意题干信 息“20世纪初”“最快捷的方式”，因此应选B，火车速度
远不及电报快。20世纪30年代民航飞机才在中国出现，
1 啤酒与尿布
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析 时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭 配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿 布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布 和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布” 的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例， 被人津津乐道。
9 微软大数据成功预测奥斯卡21项大 奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯 柴尔德（ David Rothschild ）利用大数据成功预测 24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话 题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥 斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人 们展示现代科技的神奇魔力。
2. 右图是1909年《民呼日报》上登载的
一幅漫画，其要表达的主题是( A．帝国主义掠夺中国铁路权益 B．西方国家学习中国文化 C．西方列强掀起瓜分中国狂潮 )
时空大数据名词解释
时空大数据名词解释《时空大数据》是一种让有关地理信息和关联的历史数据可视化的技术。
它可用来转换地理信息和历史数据，以便更清晰地了解历史变化的趋势，发现可能忽略的关系，以及重塑世界。
在此批量数据处理中，研究人员正在利用时空大数据技术将情绪、文化等独特元素融入数据可视化中，以解析人与社会、经济等复杂关系，进而绘制出认识世界的新路径。
时空大数据技术以计算机程序将具有地理属性的历史数据可视化为独特维度为基础。
该技术可以转换复杂的地理数据，并将其映射到“虚拟”地理表面上，以更加直观的方式展示特定的概念。
时空大数据分析不仅涉及到地理信息，还可以通过时间序列转换，将历史数据可视化，从而更深刻地理解其变化规律，并对过去的历史事件有更深入的认识。
除此之外，时空大数据还可以将地理概念与无形因素结合起来，例如文化、情绪等，绘制出不同类型的地图，以更贴近社会现象的形式反映社会现实。
有了时空大数据，研究者可以更深入地研究发展趋势、社会变化和异常现象，以及实现对这些变化的可视化和重塑。
例如，研究人员可以使用时空大数据技术，以精确的地理成分和时间序列可视化方式，研究全球复杂的社会变化状况。
时空大数据可以收集大量的历史数据，从而可以探究可能忽视的关系，从而帮助人们解决看似复杂的问题。
对此，时空大数据技术拥有更多的优势，例如准确的分析能力、大数据的处理能力、多种可视化技术以及与历史数据的结合等。
时空大数据技术的发展可以让研究者们有更好的探索世界的能力，可以更准确的检测和追踪历史研究背后的联系，从而更快更准确地实现可视化，重塑世界。
其独特的可视化格局也可以更贴近社会现实，不仅可以丰富视角，还可以更加深刻地探究发现未知的世界。
总而言之，时空大数据是一种可以将地理信息和历史数据可视化的技术，可以有效转换复杂的数据，发现可能忽略的关系，以及重塑世界。
时空大数据技术拥有的可视化能力，可以帮助研究者们更好的深入探索世界，更准确检测和追踪历史，从而更快更准确地实现可视化，重塑世界。
鸟类基因组“大爆炸”——48种鸟类基因组全解析
鸟类基因组“⼤爆炸”——48种鸟类基因组全解析现代鸟类的祖先是如何逃过6600万年前⽩垩纪的那场⼤浩劫，摆脱了恐龙和当时地球上绝⼤多数⽣物灭绝的命运⽽存活下来？在⼀国际团队历经4年的努⼒下，⽣物演化史上这⼀重要的篇章得以重新还原。
国际合作破解48种鸟类基因组之谜众所周知，鸟类是⽩垩纪物种⼤灭绝事件中的幸存者，其后它们在短期内经历了⼀次超级物种⼤爆发。
然⽽，现代鸟类的演化历史和亲缘关系这⼀最基本的问题却是困扰了学界数世纪的未解之谜。
另外，鸟类快速演化形成了超过10,000个不同物种，产⽣这些鸟类⽣物多样性背后的分⼦机制也知之甚少。
为了回答这些问题，来⾃华⼤基因和中国国家基因库的张国捷，美国杜克⼤学和霍华德休斯医学研究所的Erich D. Jarvis，丹麦⾃然历史博物馆的M. Thomas P. Gilbert领导的国际鸟类基因组联盟完成了48种鸟类物种的基因组测序、组装和全基因组⽐较分析。
这48种鸟包括乌鸦，鸭，隼，鹦鹉，企鹅，朱鹮，啄⽊鸟，鹰等，囊括了现代鸟类的主要分枝。
国际鸟类基因组研究联盟于今⽇（12⽉12⽇）在Science和其他杂志上以专刊形式集中公布了28篇⾸期研究成果。
这些成果中，其中有8篇刊登在Science鸟类专刊上，其余的20篇同步刊登在Genome Biology, GigaScience等其它杂志上。
全部⽂章都可以在上在线获得。
来⾃世界上20多个国家，80多家机构的200多名科学家参与了这⼀研究项⽬，包括华⼤基因，哥本哈根⼤学，杜克⼤学，德克萨斯⼤学奥斯汀分校，史密森尼博物院，中国科学院，路易斯安那州⽴⼤学等众多学校和机构。
“物种从何⽽来，如何演化，如何发展，是⽣物演化研究中最基础的问题。
基因组的应⽤使我们得以重现历史，回答这些最根本的科学问题。
”张国捷表⽰，“这是迄今为⽌对同⼀类群物种最⼤规模的基因组演化历程分析，也是我们利⽤⽐较基因组学揭⽰⽣物宏观演化历史的重要⼀步。
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大数据目录大数据概念：史上最全大数据解析 (1)大数据概念：史上最全大数据解析现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。
究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。
我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。
如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。
……也许，“解构”是最好的方法。
怎样结构大数据?首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。
我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。
我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。
我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论特征定义最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。
比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低，商业价值高。
第四，处理速度快。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。
先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。
维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量;Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。
”“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
”“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。
你一定是去做了一件以前做不了的事情。
”特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
价值探讨大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。
比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。
Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。
如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒;通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1- 手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;2-还未有被大数据触及过的业务领域。
这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。
那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维;与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
现在和未来我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力;大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本;大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。
”Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。
人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动;政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生;金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划; 道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;……当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。