移动互联网与大数据
互联网与大数据
互联网与大数据互联网和大数据是当今社会中不可忽视的重要技术和概念，它们已经深刻影响着我们的生活和工作方式。
本文将探讨互联网和大数据的相关概念、发展历程以及对社会的影响，并展望未来的发展趋势。
一、互联网的发展与应用互联网是一个将全球范围内的计算机网络连接起来的网络系统。
它的发展可以追溯到上世纪60年代，当时美国的一些大学和研究机构开始建立局域网。
随着技术的发展，互联网逐渐普及，并且在20世纪90年代得到了快速的增长。
如今，互联网已经成为我们生活不可或缺的一部分，我们可以通过互联网与世界各地的人交流、获取信息、购物等。
二、大数据的概念与应用大数据是指由于传感器、移动设备和其他技术的广泛应用而产生的海量、复杂、高速和多样化的数据集合。
大数据的特点包括四个V，即Volume（数据量大）、Velocity（数据速度快）、Variety（数据类型多样）和Value（数据价值高）。
大数据具有广泛的应用，包括商业智能、医疗健康、城市管理等领域。
通过对大数据的分析，可以帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。
三、互联网与大数据的关系互联网和大数据之间存在着密切的关系。
首先，互联网为收集大数据提供了平台和渠道。
通过互联网，我们可以方便地获取来自各个领域和行业的海量数据。
其次，互联网为大数据的存储和处理提供了技术支持。
云计算和分布式系统的发展，使得存储和处理大数据变得更加高效和便捷。
最后，大数据分析和挖掘为互联网应用提供了更多的可能性和功能。
通过对大数据的分析，互联网企业可以更好地了解用户需求，提供更个性化的服务。
四、互联网与大数据对社会的影响互联网与大数据的发展对社会产生了深远的影响。
首先，它们改变了人们的交流方式。
通过互联网，人们可以方便地与朋友、家人和同事保持联系，打破了时间和空间的限制。
其次，在商业领域，互联网和大数据的应用已经改变了传统的商业模式。
电子商务的兴起使得购物更加便捷，互联网金融的发展改变了支付和借贷方式。
互联网与大数据
互联网与大数据概述：互联网与大数据是当今社会中不可忽视的重要领域。
互联网的快速发展和大数据的广泛应用，对各行各业产生了深远的影响。
本文将详细介绍互联网与大数据的概念、发展历程、应用领域以及未来趋势。
一、互联网的概念和发展历程互联网是指连接全球计算机网络的网络系统，它的出现极大地改变了人们的生活方式和工作方式。
互联网的发展可以分为以下几个阶段：1. ARPANET时代：互联网的起源可以追溯到20世纪60年代，当时美国国防部高级研究计划局（ARPA）创建了一个名为ARPANET的计算机网络，用于实现军事信息的共享和传输。
2. 商业化互联网时代：20世纪90年代，互联网逐渐商业化，出现了许多商业网站和电子商务平台，如亚马逊、eBay等。
人们开始使用互联网进行在线购物、社交媒体交流等活动。
3. 移动互联网时代：21世纪初，移动互联网的兴起使得人们可以随时随地通过智能手机和平板电脑接入互联网。
移动应用程序的快速发展推动了互联网的进一步普及。
二、大数据的概念和特点大数据是指在传统数据处理软件和技术无法处理的规模庞大、复杂多变的数据集合。
大数据具有以下几个特点：1. 三个“V”特征：大数据通常具有三个特征，即数据量大（Volume）、数据种类多样（Variety）和数据处理速度快（Velocity）。
2. 数据价值：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据的分析和挖掘，可以帮助企业做出更准确的决策和预测。
3. 数据隐私和安全：大数据的应用也带来了数据隐私和安全的问题，如何保护用户的个人隐私和数据安全成为了一个重要的挑战。
三、互联网与大数据的应用领域互联网与大数据的结合在各行各业都有广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：1. 电子商务：互联网和大数据的结合使得电子商务行业得以快速发展。
通过大数据分析用户的购物行为和偏好，电商平台可以提供个性化的推荐和定制化的服务，提升用户体验和销售额。
2. 金融服务：互联网和大数据的应用使得金融行业可以更好地评估风险、进行信用评分和反欺诈等工作。
移动互联网时代的大数据分析与运用
移动互联网时代的大数据分析与运用在移动互联网时代，大数据分析成为企业和政府的重要工具。
大数据分析就是通过收集和处理海量的数据，得出有用的信息和知识，为决策提供支持。
一、大数据分析的流程大数据分析可以分为以下几个步骤：1.数据采集：从不同的数据源收集数据。
数据源可以是社交媒体、传感器、监控设备、用户行为以及其它渠道。
2.数据处理：对收集来的数据进行筛选、清洗、整合、转换等操作，使其变得标准化、可靠、有用。
3.数据存储：把经过处理后的数据储存到指定的数据库中，以便后续的分析和查询。
4.数据分析：运用不同的统计方法和数据挖掘技术，从数据中提取出有用的信息、模式和趋势。
5.数据应用：将已经分析出的结果应用到实际生产、销售、营销、政策制定等场景，实现价值和效益。
二、大数据分析的应用场景2.1 商业分析在商业领域，大数据分析可以帮助企业进行市场调研、用户分析、竞争对手分析等工作，找到客户的需求与偏好，并进行个性化的推荐和营销。
阿里巴巴的“双11”大促就是通过大数据分析来优化商品推荐、价格调整、库存预测等方面，获得了不少的商业成功。
2.2 城市管理在城市管理方面，大数据分析可以帮助政府进行交通拥堵分析、城市规划、公共安全管理等工作，提高城市运行效率和民生福祉。
例如，上海通过应用大数据分析技术，不仅实现了公共安全事件的预警和预测，还研究了城市居民使用公共自行车和地铁的出行时间和路径等信息，为城市交通规划提供了有力的数据支持。
2.3 医疗健康在医疗健康领域，大数据分析可以帮助医生进行疾病诊断、治疗方案选择、药物研发等工作，改善医疗服务质量和效率。
例如，IBM公司的“沃森”人工智能系统可以通过分析大量的医疗数据，快速诊断病情、制定治疗方案、预测病情动态等，大大提高了医疗服务的水平和质量。
三、大数据分析面临的挑战虽然大数据分析在很多领域都有非常广泛的应用，但在实际操作中也存在一些难题和挑战。
首先，数据的质量和安全是大数据分析面临的首要问题。
基于移动互联网的大数据分析与应用研究
基于移动互联网的大数据分析与应用研究近年来，随着移动互联网的迅猛发展，大数据的应用越来越广泛。
移动互联网每天产生海量数据，如何从这些数据中发掘出有价值的信息，让其服务于人们的生产和生活，已经成为一个重要的研究方向。
基于移动互联网的大数据分析与应用研究，就是在这个背景下应运而生的。
一、移动互联网数据的现状移动互联网的发展促进了数据的爆炸式增长，用户每天产生的数据量已经达到了惊人的数十亿级别。
这其中包括用户的浏览记录、搜索记录、购物记录、交通出行记录、医疗健康数据等等，这些数据有效地记录了用户的个人信息和行为轨迹。
二、大数据分析的意义大数据的概念是指在传统的数据处理工具不能处理的数据规模和复杂度上，使用新的技术和方法来处理数据，并获得新的信息价值。
而大数据分析的目的是通过对数据的采集、存储、清洗、分析、挖掘和可视化，去发现隐藏在大数据之中的信息和规律，并为商业应用、社会管理、医疗健康等方面提供有效的决策支持。
基于移动互联网的大数据分析，能够有效地挖掘用户行为模式、购买偏好、兴趣爱好等信息，这些信息可以被用于推荐系统、精准营销等应用场景中。
同时，移动互联网也涉及到了城市出行、环境保护、医疗健康等多个领域，大数据分析也可以帮助我们更好地了解这些领域的真实情况，为相关部门提供决策支持。
三、大数据分析中存在的问题在大数据分析过程中，会遇到大量的数据处理、存储、计算等问题。
首先是数据的存储，面对数据量巨大的情况，如何高效地进行数据存储是一个亟待解决的问题。
其次是如何有效地处理数据，以及如何选择合适的算法模型来分析数据，这也是需要重点研究的问题。
最后，安全问题也是需要重视的问题之一，无论是个人数据还是企业机密，都需要维护其安全性。
四、大数据分析的应用案例在移动互联网的大数据分析领域中，已经有很多成功的案例。
例如，新浪微博的舆情监控系统，他能够对微博平台上产生的数据进行实时监控和分析，并将有价值的信息展示给用户。
移动互联网和大数据的结合应用
移动互联网和大数据的结合应用一、移动互联网和大数据的结合意义随着信息化时代的快速发展，移动互联网已成为人们离不开的信息消费方式，而大数据也成为了信息化时代的重要助推工具。
移动互联网和大数据的结合应用，可以为我们提供更好的服务和体验，更加精准地把握市场需求和用户的个性化需求，也可以创造更高的产值和效益，因此，在当今的信息化时代，移动互联网和大数据的结合应用已经成为了一个趋势和方向。
二、移动互联网和大数据的结合在哪些领域得到了应用？1.金融领域随着互联网金融的快速发展，网络支付、网银、P2P等各种金融服务渐成熟，这其中最重要的便是大数据的运用。
在这些金融应用中，大数据扮演着重要的角色，可以从用户的支付记录、借款额度、还款时间等多个方面获取数据，提高了金融服务的智能化和人性化，同时也保障了金融服务的安全性。
2.电子商务领域移动互联网时代，尤其是在电子商务领域，数据成为了企业发展的有力武器。
大数据可以摸清用户的购物习惯、消费需求和关注点，从而为企业提供更加精准的服务，为其定制商品推荐和促销策略，提高用户的消费满意度和忠诚度，增加企业的营销效率和营收规模。
3.医疗健康领域在医疗健康领域，移动互联网和大数据的结合应用，正在打造医疗健康电子商务平台、远程医疗服务、基于数据挖掘的疾病诊断和个性化健康管理系统等新兴服务模式。
基于大数据可以从海量医疗数据中进行数据挖掘和分析，提高医疗服务质量和效率，为人类的健康事业提供了革命性的贡献。
三、移动互联网和大数据的结合应用带来的挑战随着移动互联网和大数据的广泛应用，也产生了一些挑战，其中最重要的就是数据隐私及安全保护问题。
在大数据应用过程中，用户的隐私数据很容易被泄露，从而导致严重的数据安全问题。
此外，数据算法的不确定性、数据内容的失实或虚假、数据的共享与隐私保护等问题，也需要得到更加完善和细致的解决。
四、结语移动互联网和大数据的结合应用，无疑将会对社会生产力和人类生活方式的深刻影响。
大数据和移动互联网关系研究
护 等 共性 问题 。 关键 词 ： 大数 据 ； 移动互联 网； 关 系； 研 究 中图分类号 ： Ｆ １ ２ ３ ． １ ６ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： Ｃ Ｎ ４ ３ 一１ ０ ２ ７ ／ Ｆ（ ２ ０ １ ３ ） １ ０ —０ １ ２
州， ４ ５ ０ ０ ０ ０
一
、
大数据概念的提 出及其价值
பைடு நூலகம்
还有一些技术和成本瓶颈 。其特点主要包 的数据价值最终体现在这些互联 网企业 或 括以下几个方 面 ： （ １ ） 终端 可移 动性 ： 移 动 移 动互 联网企业 商业 模式 上 ， 对于 广告 投
数据 的价值 就在 于能 精准 的找 到 早在 １ ９ ８ ０年 ， 阿尔文 ・托夫 勒在 《 第 互联网的发展使得用户可 以在移动状态下 放 而言 ， 接入和使用互 联 网服务 ， 移动 的终 端 的便 产品的 目标用 户， 最 终 实现 和用户 进行 一 三次浪潮 》 一书 中就将大数据誉为“ 第 三次 携性使得用户可 以随身携带 、 随时使用 。 对一 的沟通 ， 对提 高 网络广 告投放 效率 非 浪著 云台大数 据潮 的华彩乐 章” 。从 ２ ０ ０ ９ ２ ． 移 动互 联 网 发 展 现 状 常有价值 。而且也会使商业效 率变得更加 年开 始 ， “ 大数 据 ” 在 互联 网信息 技术 行业 世界各 国在建移动互联 网 ， 由于 国情 、 高效 ， 放大数据 的价 值 。大数 据时 代让 用 成 为流行 词汇。大数据 （ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ） ， 也 称 巨 业务发展呈现 出不 同的特 点。 户数据 的精确 分析 成为 可能 ， 可 以预测 未 量资料 ， 指资料 规模 巨大 到无法 透过 目前 文化 的差异 ， 些移动运 营商成 功整 合价值 链环 节 ， 取 来走势 。个性 化 的互 联 网才是 未来 ， 也 是 主流 软件 工具 ， 在合 理时 间 内处 理 以为企 得了一定 用户市场规模 。特别是在 日本 和 大数据 真正有价值的地方 。当社交关 系成 业经营 决策 提 供 积极 价 值 的信 息 。随 着 韩国 ， 移动互 联 网已经表 现 出较强 的业务 为数据时 ， 社 交 关 系可 以计算 ， 可 以 被 挖 “ 大数据 ” 概念的提 出和流行 ， 数据 仓库 、 数
基于移动互联网的大数据分析与应用
基于移动互联网的大数据分析与应用随着移动互联网的快速普及和大数据技术的发展，基于移动互联网的大数据分析与应用已经成为一项重要的技术和行业。
本文将就这一主题进行探究和分析。
一、移动互联网与大数据的关系移动互联网是指通过移动通信技术实现无线网络连接的方式，使人们随时随地都能在网络上获取信息，进行交流、娱乐和商业活动的一种新型网络模式。
而大数据则是指由于数据量过大、数据种类繁多、数据处理难度高、数据价值难以发掘等原因，需要运用特定的技术和方法进行处理和挖掘的海量数据。
两者之间的关系是密不可分的。
移动互联网为大数据的产生提供了广阔的数据源。
无论是用户在闲暇之余的刷微博、看短视频，还是商家在营销、销售和服务过程中产生的各种数据，都是移动互联网的重要数据源。
通过对这些数据进行采集、分析和挖掘，可以掌握用户的需求、行为和偏好等信息，进而使商家制定更准确的营销策略，这就是大数据分析与应用的基础。
二、移动互联网大数据的应用场景1. 电商行业近年来，中国的电商市场在飞速增长，如淘宝、京东等电商平台每天都有海量的用户和订单。
如何分析用户的行为和偏好，对于电商公司来说是至关重要的。
通过对数据的分析和挖掘，可以实现如商品推荐、个性化营销等功能，提高用户购买率和复购率，从而增加公司的盈利点。
2. 金融行业金融行业是大数据的重要应用场景之一。
通过对用户的信用评估、风险控制、投资决策等方面的分析，可以提高金融机构的效率和精确度，减少不良贷款和风险投资带来的损失。
同时，也可以通过对市场和资产的分析，制定更精准的投资策略，从而提高收益。
3. 医疗健康行业医疗健康行业也是大数据的重要应用领域。
通过对各种疾病和症状的数据进行分析和挖掘，可以提高临床决策的精度和效率，改善病人的治疗效果和生活质量。
同时，医疗健康行业也可以通过分析用户的健康数据和生活习惯，为用户提供个性化的健康服务和建议。
4. 媒体行业媒体行业也可以通过大数据技术来提高核心竞争力。
互联网与大数据
互联网与大数据一、简介互联网与大数据是当今社会中两个重要的概念。
互联网是指通过计算机网络将全球各地的计算机连接起来，实现信息的共享和交流。
大数据是指海量的、复杂的、多样化的数据集合，其中包含着有用的信息和知识。
互联网与大数据的结合，可以带来诸多机遇和挑战，对于各行各业都具有重要意义。
二、互联网与大数据的关系1. 数据来源：互联网为大数据提供了丰富的数据来源。
通过互联网，人们可以产生和获取大量的数据，包括社交媒体数据、网页浏览数据、移动设备数据等。
2. 数据存储与处理：互联网提供了高效的数据存储和处理技术，使得大数据的存储和分析变得更加容易和快速。
3. 数据应用：互联网为大数据的应用提供了平台。
通过互联网，人们可以将大数据应用于各个领域，如金融、医疗、交通等，从而提高效率、改善服务和创造价值。
三、互联网与大数据的应用案例1. 电子商务：通过互联网和大数据分析，电子商务平台可以根据用户的购买历史和个人特征，推荐个性化的商品和服务，提高用户的购物体验和满意度。
2. 金融行业：银行和保险公司可以利用互联网和大数据分析，对客户的信用评估、风险管理等进行精准分析，提供更好的金融服务。
3. 健康医疗：通过互联网和大数据分析，医疗机构可以对患者的病历、病情等进行全面的分析，提供个性化的诊疗方案，提高医疗效果和患者满意度。
4. 城市管理：通过互联网和大数据分析，城市管理部门可以对城市交通、环境等进行实时监测和分析，提供智能化的城市管理服务，改善居民生活质量。
四、互联网与大数据的挑战和问题1. 数据隐私和安全：互联网和大数据的发展带来了数据隐私和安全的问题，如个人信息泄露、网络攻击等。
需要加强数据保护和网络安全措施。
2. 数据质量和准确性：大数据中存在着大量的噪声和错误数据，对数据的质量和准确性提出了更高的要求。
需要加强数据清洗和验证技术。
3. 数据分析和应用：大数据的分析和应用需要高度的技术和专业知识，同时也需要解决数据分析结果的可解释性和可信度问题。
移动互联网大数据分析应用研究
移动互联网大数据分析应用研究随着智能手机和移动应用的普及，移动互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
大量的数据在移动互联网上产生，这些数据包含了用户的行为、偏好、地理位置等信息，拥有巨大的潜力。
移动互联网大数据分析应用研究旨在利用这些数据，为企业和机构提供更好的决策依据，改善用户体验，并推动行业的发展。
移动互联网大数据分析应用在各个领域具有广泛的应用。
其中，电商领域是其中一个最重要的应用领域之一。
随着电子商务的兴起，越来越多的用户选择在移动端进行购物和支付。
针对移动电商平台上产生的海量数据，通过大数据分析技术，可以挖掘用户的消费偏好和行为习惯。
通过对用户数据的深入分析，电商平台可以进行个性化推荐和精准广告投放，提升用户体验和转化率，从而实现更好的盈利。
另一个与移动互联网大数据分析应用密切相关的领域是移动广告。
随着移动应用的普及，移动广告成为了广告主和媒体的一个重要渠道。
通过大数据分析技术，可以对广告投放效果进行监控和优化。
通过对用户画像的建立和深度分析，广告主可以更精准地选择目标受众，并投放相关的广告，提高广告的点击率和转化率。
同时，通过对广告投放数据的实时分析，可以及时发现异常情况并调整广告策略，提高广告效果。
在金融领域，移动互联网大数据分析应用也扮演着重要的角色。
传统金融机构通过分析用户的信用记录、财务状况等数据，来做出风险评估和决策。
而在移动互联网时代，通过移动互联网大数据分析应用，可以更全面地了解用户的信用评级和消费行为，为金融机构提供更精确的风险评估。
同时，移动互联网大数据还可以用于反欺诈和反洗钱等领域，提高金融安全性和监管能力。
此外，在物流和交通领域，移动互联网大数据分析应用也发挥着重要的作用。
通过分析用户的实时位置和路线偏好，可以提供实时路况和导航服务，减少交通拥堵和提高出行效率。
在物流领域，通过对物流数据的深入分析，可以进行货物追踪和仓库管理的优化，提高物流效率和降低成本。
然而，移动互联网大数据分析应用也面临着一些挑战。
基于移动互联网的大数据分析技术
基于移动互联网的大数据分析技术随着移动互联网的普及和发展，我们进入了一个全新的信息时代。
在这个时代中，大数据已成为了影响我们生活的一项重要技术。
大数据分析技术在这个时代中所占据的地位也越来越重要。
本文旨在详细介绍基于移动互联网的大数据分析技术。
一、大数据分析技术的概念和意义大数据指的是数据的量级和复杂性之巨。
大数据分析技术是指利用先进的计算机技术和算法，从海量复杂的数据中提取有用的信息，进行数据加工、分析、挖掘和展示的一种技术。
大数据分析技术的意义在于，通过对数据的有效处理和挖掘，让决策者可以快速准确地了解市场和用户的需求，分析市场趋势和用户行为，以更加科学的方式去做决策。
二、移动互联网对大数据分析技术的促进作用移动互联网为大数据分析技术的发展提供了一种全新的数据来源。
在移动互联网上，用户产生的数据量庞大、种类丰富，包含了用户的行为轨迹、地理位置、搜索历史、社交关系等。
这些数据被智能设备和应用程序不断收集并传输到服务器上，形成了一个庞大的数据集群，为大数据分析技术提供了充足的数据来源。
同时，移动互联网的普及还催生了一批新的商业模式和产品，例如O2O、共享经济、智能家居、车联网等，这些新兴产业都需要大数据分析技术的支持，以满足用户需求和提高运营效率。
三、基于移动互联网的大数据分析技术的应用及案例分析1.智能营销：基于移动互联网的大数据分析技术实现了精准的广告投放。
例如，在淘宝网上进行购物后很可能就会发现在其他网站上出现与购买商品相关的广告，这是因为淘宝网通过大数据分析技术，对用户的购买记录、搜索历史、地理位置等数据进行分析，从而精准地向用户投放广告。
2.智慧城市：基于移动互联网的大数据分析技术可实现城市大数据的处理、挖掘和展示，从而为城市治理提供科学依据。
例如，北京市通过大数据分析技术，对居民的电视用量、水表记录、停车场空位等数据进行分析，实现了对城市公共资源的精细化管理。
3.智能医疗：基于移动互联网的大数据分析技术可以实现对患者健康数据、病历数据、药物治疗效果等信息的采集和研究，从而为临床医学研究和医疗决策提供科学依据。
移动互联网环境中的大数据分析应用
移动互联网环境中的大数据分析应用在移动互联网时代，我们生活的环境被数字化和信息化的趋势所深深影响。
手机APP可以轻松地满足我们的日常生活需求，社交网络让我们能够迅速地了解全球时事，各种数字服务将智能家居、支付系统、智能城市等多元化的服务直接送到我们的手机上。
这个数字化、信息化的环境下，移动互联网应用产生了大量的数据。
这些数据的产生随之带来了大量的机遇和挑战。
对于商业公司而言，利用大数据分析技术可以更好地了解消费者行为和需求，找到市场机会，提高营销效率。
同时，大数据分析也为政府决策和规划提供了数据支持，从而解决了社会治理和公共服务领域的问题。
那么，在移动互联网环境中，大数据分析应用具体是如何实现的呢？首先，移动互联网的数据环境非常复杂和分散。
不同的数据来源和传输方式增加了对分析人员的技术要求。
例如，传统的SEO优化模式在APP环境下已经失去了效果。
要实现良好的用户体验和营销效果，需要对APP的功能设计、用户行为数据和市场趋势进行深入的分析。
其次，移动互联网的数据来源不仅包括用户数据，也包括外部数据源和开放数据。
大数据时代的数据分析需要结合互联网的数据，例如天气预报、货运和道路数据等，从而更好地预测商业趋势和社会影响。
第三，移动互联网应用的大数据分析也需要结合多方面的技术和方法。
例如，数据挖掘、机器学习等人工智能技术，可以帮助分析人员自动化地挖掘数据。
同时，传统的统计分析方法也需要和广泛的应用场景进行结合。
最后，大数据分析应用在移动互联网环境中也面临着数据保护和隐私保护的问题。
为了保证用户数据的安全和合法性，分析人员需要在数据申请、收集、分析和使用过程中遵循相应的法律、法规和规范。
除此之外，大数据分析应用也面临着数据可视化和沟通的挑战。
大量的数据可以为营销或者政策制定提供支持和指导，但是如何将数据结果以清晰、易懂、可视化的方式呈现给用户和决策者，也是需要注意的问题。
总体而言，在移动互联网环境中，大数据分析应用可以帮助商业公司获得更深入的市场洞察和消费者行为理解，进而提高产品销售与服务质量。
移动互联网时代的大数据
移动互联网时代的大数据随着移动互联网的发展，大数据也逐渐变得不再陌生。
大数据给我们带来了什么变化？将对我们的未来有怎么样的影响？本文将探讨这些问题。
一、什么是大数据大数据是指海量的数据，可以直接从中提取出有用的信息和知识。
它通常具有三个特点：数据量大，数据来源多样，数据处理需要高效率。
大数据不能简单地用传统的数据处理方法分析和利用，需要运用更高级的技术和方法，比如机器学习、深度学习、人工智能等。
二、大数据给我们带来的变化1.商业模式的转变通过大数据分析，企业可以更加深入地了解消费者需求，并能更好地推出符合市场需求的产品和服务。
大数据还可以帮助企业在销售、客户服务、采购管理等方面提高效率，降低成本。
2.互联网营销方式的改变大数据分析已经成为了互联网营销的一大趋势。
通过对客户行为的分析，商家可以更准确地进行定位和推销，并依此调整营销策略。
3.医疗健康领域的更新换代大数据在医疗健康领域的应用具有巨大的潜力。
通过对医学影像、病人数据等的分析，医生可以更快速地发现病情，减少误诊的概率。
同时，大数据也有助于提高医疗资源的利用效率和精度。
三、大数据与我们的未来1.大数据将成为公司竞争力的核心各大企业已经开始意识到大数据的价值，将这些数据处理技术引入公司。
未来，大数据将逐渐升级为企业发展的核心，成为公司竞争的重要优势。
2.大数据将开启人类智慧的新时代随着人工智能和机器学习的发展，大数据利用将逐渐扩展到智能化和智慧化领域。
大数据将帮助我们更好地管理和预测社会问题，推动社会智慧的发展。
四、大数据的问题和挑战1.隐私和安全问题在大数据时代，我们的信息随时都可能被收集和存储。
因此，如何保护我们的隐私是未来亟需解决的重要问题。
同时，大数据出现的新问题——数据安全问题，也是制约其发展的一大瓶颈。
2.人才短缺大数据运用需要具备计算机编程、统计学、经济学等多个领域的技能和知识。
目前，大数据人才的短缺已成为一个全球性的难题，亟需解决。
移动互联网的发展现状和发展趋势
移动互联网的发展现状和发展趋势移动互联网是指通过移动终端设备（如智能手机、平板电脑等）与互联网进行连接和交互的方式。
随着移动设备的普及和互联网技术的快速发展，移动互联网已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
本文将详细介绍移动互联网的发展现状和未来的发展趋势。
一、移动互联网的发展现状1. 移动设备普及率的提高：随着智能手机和平板电脑的普及，越来越多的人开始使用移动设备上网，移动互联网的用户规模不断扩大。
2. 移动应用的繁荣：移动应用市场如苹果App Store和谷歌Play Store等涌现出大量的应用程序，满足了用户对各种功能和娱乐的需求。
3. 移动支付的普及：移动支付已经成为移动互联网的重要应用之一，用户可以通过手机进行在线支付、转账和消费，方便快捷。
4. 移动互联网与传统行业的融合：移动互联网技术正在与传统行业相结合，如移动医疗、移动教育、移动购物等，为传统行业带来了更多的创新和便利。
5. 移动云计算的兴起：移动云计算将计算和存储等资源从本地设备转移到云端，使得用户可以随时随地访问和共享数据，提高了移动互联网的灵活性和效率。
二、移动互联网的发展趋势1. 5G技术的应用：随着5G技术的商用化，移动互联网将迎来更高的网速和更低的延迟，为更多创新应用提供了可能性，如增强现实、虚拟现实等。
2. 物联网的融合：移动互联网将与物联网技术相结合，实现设备之间的互联互通，为智能家居、智能交通等领域带来更多便利和智能化。
3. 人工智能的应用：移动互联网将与人工智能技术相结合，实现更智能的语音识别、图像识别等功能，提供更个性化、智能化的服务。
4. 移动互联网与大数据的融合：移动互联网产生的海量数据将为大数据分析和挖掘提供更多可能性，帮助企业做出更准确的决策和提供更个性化的服务。
5. 安全与隐私保护：随着移动互联网的发展，安全和隐私问题也变得越来越重要。
未来移动互联网将加强对用户数据的保护，提高安全防护措施。
移动互联网大数据分析与应用
移动互联网大数据分析与应用移动互联网是指移动设备通过互联网进行信息交流、交互和服务的过程。
而大数据则是指数据量巨大、数据类型复杂、数据处理能力强的数据信息集合。
两者相结合，可以进行移动互联网大数据分析与应用，提高社会各方面的效率、创造巨大的经济增长与社会价值。
一、移动互联网大数据的营销应用移动互联网大数据对于企业营销方面有很大的帮助。
借助移动互联网，企业可以收集很多用户信息，包括用户地理位置、用户喜好、用户阅读、浏览和购买记录等等，这些信息可以以数据的形式进行整理和记录，形成用户群体的数据画像，以实现企业的精准营销，不再进行单一的陈旧营销方式，例如广告投放、营销推广等，而是通过大数据分析，我们可以更加精准地进行用户画像、产品推广、服务优化等等，达到更好的营销效果。
二、移动互联网大数据的医疗应用随着健康管理日益普及，移动互联网大数据的医疗应用也越来越重要。
通过移动互联网大数据技术，医疗机构可以收集和记录患者病历、体检数据、医学检验数据、药物治疗数据等等，以实现精准的医疗治疗方式。
通过对移动互联网大数据开展分析，可以从患者的大数据量中，发现患者的疾病特征和疾病发展趋势，并提供个性化的医疗方案。
同时，移动互联网大数据在药品研发和推广、新医药的临床试验、药品安全监测和药品追溯等方面都可以发挥重要的作用。
三、移动互联网大数据在城市管理中的应用城市建设和管理是一个永恒的主题，同时也是一个庞大的工程。
通过移动互联网大数据分析应用，可以实现对城市各方面的数据分析。
例如，在城市交通管理方面，我们可以通过大数据分析，制定实时道路拥堵的解决方案，如在繁忙的交通路段设置临时交通信号灯、公共交通的优化路线、汽车行驶限制等，提高城市的通行效率。
在公共设施管理方面，我们可以对城市公共设施问题进行分析，防止设施损坏、寻找缺陷、及时维护等。
只有通过大数据分析和应用，城市建设和管理工作才能更加高效、便捷、智能和人性化。
四、移动互联网大数据在金融领域中的应用随着移动支付的兴起，移动互联网大数据在金融领域中的应用也愈发重要。
移动互联网下的大数据分析与价值应用
移动互联网下的大数据分析与价值应用随着互联网和移动互联网的普及，人们的生活越来越离不开数据。
因此，大数据已经成为了当前信息时代最热门的话题之一。
从企业角度来看，大数据分析也成为了企业提升竞争力、实现智能决策的必备手段。
本文将从移动互联网下的大数据分析与价值应用的角度进行探讨，帮助读者更深入了解大数据的概念、特点、应用和发展。
一、大数据概述首先，我们需要了解什么是大数据。
简单来讲，大数据就是指数据量大、更新快、种类多、格式多样的数据集合。
大数据的特点主要有以下几个方面：1.数据量庞大：包括结构化、半结构化和非结构化数据。
2.数据生成速度快：传感器、社交网络、智能设备、物联网等现代设备源源不断地产生着海量数据。
3.跨领域数据：来自各种业务应用、数据存储格式和存储位置，如数据库、文件、图像、音频、视频等。
4.数据密度低：很多大数据是低密度数据，即存在很多缺失、离群、异常数据。
二、移动互联网下大数据特点从移动互联网下的角度来看，大数据还有以下三个特点：1.数据体量极大随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，移动互联网用户数量与日俱增，同时也引发了移动互联网登录时间、访问频率、位置信息等各种复合指标不断增长。
这些大数据的体量都非常庞大，需要使用强大的处理能力来分析和应用。
2.数据多样性极高由于移动互联网上用户生产的信息来源广泛，数据类型和结构都非常多样化，如文本、图像、视频数据等。
因此，需要利用不同的技术和算法对分散的数据进行处理和分析，以获取有用的信息。
3.数据时效性极强移动互联网上用户的行为、兴趣等数据可以实时采集、处理和分析，从而帮助企业更加及时地进行营销和用户服务。
同时，移动互联网的数据处理速度要求也更高，通常需要实时或靠近实时地响应。
三、大数据分析与价值应用大数据分析包括数据采集、清洗、存储、处理和分析，通过对这些环节进行优化和设计，得到具有相关业务数据价值的信息和知识。
从价值应用角度来讲，大数据分析可以发挥以下作用：1. 帮助企业制定决策大数据分析能够为企业提供关于市场趋势、消费者偏好、产品性能等方面的信息，从而促进企业决策的制定和执行，更好地把握市场行情和客户需求。
未来移动互联网的发展趋势
未来移动互联网的发展趋势随着移动互联网的迅速发展，越来越多的人开始依赖与倚重它，而这一趋势在未来会变得更加明显。
随着技术的不断进步，未来移动互联网的发展趋势将包括以下几个方面。
一、物联网未来移动互联网的一个主要发展趋势将是物联网。
物联网是指互联网上的物体，这些物体使用传感器和其他技术来收集和交换数据，从而使它们能够相互通信。
这将带来更多的自动化和智能化，例如通过智能家居设备控制家庭内的所有设备。
通过将物理世界连接到互联网上，未来人们将能够更好的了解和管理自己的生活。
二、大数据分析移动互联网的另一个重要发展趋势是大数据分析。
随着各种设备和传感器的普及，人们所产生的数据量变得越来越大。
这些数据可以用来帮助企业做出更加精准的业务决策。
例如，通过深度学习算法来分析用户行为，更好地了解用户需求并提供更好的用户体验。
三、5G技术5G技术将是未来移动互联网的重要支柱之一，它将带来更快的网络速度和更低的延迟。
这将提高我们对虚拟现实、增强现实以及其他高带宽应用程序的流畅度和体验。
5G技术也将带来更高的可靠性和安全性，从而促进移动互联网应用的发展。
四、多模式通信多模式通信将成为未来移动互联网的趋势之一。
这意味着移动设备将不再受制于单一的通信技术，而是可以使用多种不同的通信技术。
例如，在一个城市里，智能手机可以使用Wi-Fi网络或者4G网络或者5G网络等多种不同的通信技术，从而提高网络连接的可靠性和质量。
五、人工智能技术人工智能技术将在未来成为移动互联网的重要组成部分。
未来的应用程序将不仅能够响应用户请求，而且还能通过对数据进行分析和解释来更好的了解用户需求并提供更好的建议。
例如，未来的虚拟个人助手将可以更好的帮助用户处理日常任务，并提供更加智能化的服务。
总的来说，未来移动互联网将是一个更加智能化、自主化和无缝化的网络生态系统，它将为人们提供更好的服务和更好的生活品质。
预测未来发展的趋势，我们可以了解到未来移动互联网将是一个高度智能化的网络生态系统，这将极大地提升我们的生活质量和工作效率。
物联网、云计算、移动互联网、大数据
物联网、云计算、移动互联网、大数据1：引言1.1 介绍物联网的定义和发展背景1.2 定义本文档的目的和范围2：物联网架构2.1 传感器层2.1.1 传感器类型和应用示例2.1.2 传感器数据采集与处理2.2 网络层2.2.1 网络协议和通信技术2.2.2 网络拓扑结构和传输方式2.3 云平台层2.3.1 云计算技术在物联网中的应用2.3.2 数据存储和处理2.4 应用层2.4.1 物联网应用场景和案例2.4.2 数据分析与应用3：物联网安全3.1 安全威胁和风险3.1.1 身份认证和访问控制3.1.2 数据加密和传输安全3.2 安全解决方案和技术3.2.1 安全策略和措施3.2.2 安全监控和漏洞修复4：物联网标准和法规4.1 国际标准4.1.1 ISO/IEC标准4.1.2 IEEE标准4.2 国内标准4.2.1 中国物联网标准化体系 4.2.2 物联网法规和政策1：引言1.1 介绍云计算的定义和发展背景1.2 定义本文档的目的和范围2：云计算基础知识2.1 云计算的特点和优势2.1.1 弹性伸缩性2.1.2 虚拟化技术2.2 云计算的类型2.2.1 公有云2.2.2 私有云2.2.3 混合云2.3 云服务模型2.3.1 IaaS2.3.2 PaaS2.3.3 SaaS3：云计算架构3.1 云基础设施层3.1.1 云服务器和存储 3.1.2 云网络和安全3.2 云平台层3.2.1 云操作系统3.2.2 应用容器和编排3.3 云应用层3.3.1 云应用开发和部署3.3.2 云监测和管理4：云计算安全4.1 安全威胁和风险4.1.1 数据隐私和泄露4.1.2 虚拟化安全4.2 安全解决方案和技术4.2.1 认证和权限管理4.2.2 数据加密和传输安全1：引言1.1 介绍移动互联网的定义和发展背景 1.2 定义本文档的目的和范围2：移动互联网基础知识2.1 移动互联网的特点和优势2.1.1 时空灵活性2.1.2 移动应用和服务2.2 移动设备和技术2.2.1 智能方式和平板电脑2.2.2 移动操作系统和应用商店 2.3 移动互联网应用场景2.3.1 移动电商2.3.2 社交网络3：移动应用开发3.1 移动应用开发平台和工具3.1.1 原生应用开发3.1.2 混合应用开发3.2 移动应用开发流程和方法3.2.1 需求分析和设计3.2.2 编码和测试3.3 移动应用发布和推广3.3.1 应用商店发布3.3.2 应用推广和营销4：移动互联网安全4.1 安全威胁和风险4.1.1 恶意应用和权限滥用 4.1.2 数据安全和泄露4.2 安全解决方案和技术4.2.1 安全策略和措施4.2.2 应用加固和安全测试1：引言1.1 介绍大数据的定义和发展背景 1.2 定义本文档的目的和范围2：大数据基础知识2.1 大数据的特点和挑战2.1.1 数据量和速度2.1.2 数据多样性和价值2.2 大数据技术架构2.2.1 数据采集和存储2.2.2 数据处理和分析2.3 大数据应用场景2.3.1 金融行业2.3.2 零售行业3：大数据技术3.1 大数据存储和处理3.1.1 分布式文件系统3.1.2 数据仓库和数据湖 3.2 大数据分析3.2.1 批量处理和实时处理 3.2.2 机器学习和数据挖掘 3.3 大数据可视化3.3.1 可视化工具和技术 3.3.2 数据报告和仪表盘4：大数据安全和隐私保护4.1 安全威胁和风险4.1.1 数据泄露和隐私侵犯4.1.2 数据完整性和可靠性4.2 安全解决方案和技术4.2.1 数据加密和访问控制4.2.2 隐私保护和匿名化附件：本文档涉及的附件包括相关图表、统计数据、技术文档等，详见附件部分。
物联网、云计算、移动互联网、大数据
物联网相关概念解析：
相较于M2M、CPS
• 机对机通信Machine-to-Machine
– 机器与机器之间的通信；研究机器的智能交互和机器的网络化应 用； – 主要驱动力来自工业和自动化行业，M2M连接的机器多是非IT设备， 通过无线或有线通信网络实现通信。
• 信息物理融合系统Cyber Physical Systems
云计算特点
按需即取
消费者可以随时按需使用各类云服务，快速交付，并且通过 自助的方式，不需要提供商人工参与。
随时扩展
通过虚拟化技术，云服务供应商Байду номын сангаас供规模较大的资源池，服 务资源可按需随时进行扩展和收缩。
按使用付费
区别于传统软硬件购置的方式，云计算采用按使用付费的模 式，让企业IT从资本投资转变为更灵活的运营费用。
汇报内容
3 1
物联网知识 云计算知识 大数据知识 移动互联网知识
2
3
3 4
云计算知识
目录
1 2 3
云计算发展历程 云计算概念及原理
云计算应用
云计算发展历程
1945-1980
大型机时代
1980-1995
个人电脑时代
1995-2010
互联网时代
2010云计算时代
云计算发展历程
• • 2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。 2006年8月9日，Google首席执行官埃里克· 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源 于Google工程师克里斯托弗· 比希利亚所做的“Google 101”项目。 2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园推广云计算的计划。 2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司 建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）。 2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进 云计算。 2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”（Cloud Computing）商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。 2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云 计算计划（Trusted Cloud Initiative）”。 2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布 “OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。 2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。
移动互联网大数据分析
移动互联网大数据分析随着移动互联网的普及，越来越多的数据被产生、收集和存储。
这些数据包含着我们的生活、购买和使用偏好等多种信息。
这些数据被称为大数据，而对这些数据进行分析，成为了一个非常重要的话题和领域，即移动互联网大数据分析。
移动互联网大数据分析的意义移动互联网大数据分析的意义十分重要，它可以帮助企业和机构更好地了解消费者和市场需求，优化产品和服务，提高竞争力和实现商业目标。
不仅如此，移动互联网大数据分析还涉及到很多其他的领域，如人工智能、物联网和云计算等等。
这其中，最重要的部分是数据分析、挖掘和可视化，由于数据量庞大，手工处理已经不再适用。
因此，移动互联网大数据分析一般借助于计算机和相关技术来进行数据处理。
数据分析可以分为两个类别：一是基于非结构化数据的分析，如社交媒体、网页、音视频、搜索日志等；二是基于结构化数据（例如电子商务平台上的订单、交易数据）的分析。
移动互联网大数据分析应用移动互联网大数据分析的应用非常广泛。
最显著的应用，莫过于在电商领域。
互联网平台会通过对用户的购买记录、搜索记录等数据，分析用户偏好，然后利用机器学习算法，提供更加个性化的推荐。
对于互联网平台来说，这是提升用户购物体验的一个重要方向。
除了电商，移动互联网大数据分析的应用还涉及到在线广告推送、社交媒体推文等等。
例如，我们在社交媒体上看到广告，就是经过对我们的兴趣、喜好等多方面进行分析之后，推送出的内容。
这个过程涉及到人格分析、行为分析、文本分析等多个方面。
移动互联网大数据分析技术对企业和机构的意义企业和机构在进行移动互联网大数据分析时，主要是希望了解用户基础情况、消费情况、品牌偏好、品质诉求等信息。
这些信息能够帮助企业和机构更好地了解自己的受众，优化产品、服务和品牌形象，提升市场竞争力。
同时这个过程还能够提高用户的满意度和用户忠诚度，以及创造更高的商业价值。
为了实现这些目标，企业和机构需要掌握移动互联网大数据分析技术。
移动互联网的技术和应用
移动互联网的技术和应用随着移动互联网的快速发展和普及，人们的生活方式也发生了翻天覆地的变化。
移动互联网技术的应用已经深入到人们的日常生活中，从社交娱乐、购物支付到医疗教育等各个领域都已得到广泛应用。
下面就来说说移动互联网的技术和应用的相关内容。
一、移动互联网的技术1.云计算技术随着移动互联网的发展，云计算技术也得到广泛应用。
传统的计算机系统主要是在单一的计算机上完成数据存储和处理，但是随着数据量的增长和计算机性能的不断提升，单一计算机的存储和处理已经不再能够满足用户的需求。
而云计算技术正是通过将各种计算资源集中在一起，实现了数据存储和分布式处理，大大提高了计算效率和数据存储的安全性。
2.大数据技术在移动互联网时代，数据是一项重要的资产。
大数据技术的出现，解决了传统处理数据量较小的问题。
大数据技术采用了分布式存储和计算的方法，将大容量的数据分散在多台计算机中，实现对大数据的存储和处理。
3.人工智能技术人工智能技术的应用正在不断提高。
移动互联网时代催生了大量的垂直领域，这些领域需要具有自主判断和决策能力的智能垂直应用。
人工智能的出现，为这些需求提供了可能。
如智能语音助手、智能家居、智能健康等。
4.物联网技术物联网技术是指通过无线技术或者有线技术，把现实世界中的成千上万个物品互相连接起来，实现互联互通的技术，是人与物、物与物、人与人之间的智能互动和交互。
物联网技术盘踞未来的趋势，预计将义安全、交通、教育、医疗等多个行业。
二、移动互联网的应用1.社交娱乐在移动互联网时代，手机已经不仅仅是一个通讯工具，它还是人们社交娱乐的必备工具。
微信、QQ、抖音、快手、美拍等社交娱乐app已经成为人们日常生活的常用app，它们连接了人与人之间的沟通，缩短了时间和空间的距离，为用户提供了高品质的娱乐体验。
2.购物支付互联网购物时代的到来，让购物变得更加便捷。
移动支付技术的应用，给人们带来了更便捷的购物方式。
支付宝、微信支付、Apple Pay等移动支付方式方便了消费者的购物过程，也促进了电子商务的发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
新趋势：向深度、广度进军。 强化移动互联网服务的深度，扩大移动互联网服务 的边界。
没有移动互联网，只有互联网。互联网作为一个独立产业的已经达到其巅峰，下一阶段 它将打破产业边界，从孤立的系统向开放系统演进，创造更多的发展空间
google热度：对大数据的关注度超越了云计算。
《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》 作者： 维克托· 迈尔-舍恩伯格 (Viktor MayerSchö nberger） 肯尼思· 库克耶 (Kenneth Cukier)
解决隐私被滥用，将注意力集中于创造更 Nhomakorabea能的业务，建立利于创新、创造价值的 机制。
大数据将通过降低信息不对称、加快信息流动性、萃取信息价值来重构传统商业模 式。
大数据时代的平台竞争将出现三个变化：能力开放到数据开放、connected devices 到shared data、用户变现到数据变现，而争夺大数据能力将成为平台竞争的本质
深度融合，形成数字与实体世界无缝融合的新世界，将信息社会推到新的高度。这一 过程将呈现出四大特征：用户为中心，信息为纽带，服务主导经济，融合创造价值。
人类已无可逆转地进入了大数据时代。。人类在2000年时 大约只有1/4的信息实现了数字化，其他的3/4信息仍然以 报纸、书籍、胶片、磁带等形式存在，但到了2007年人类 存储的数据超过了300艾字节，相当于3000亿GB的信息量。
数据的形式由原来的关系型数据(如电子表格形式)更多地 表现为非关系型数据(如用户评论、图片等)；数据存储方式 也由原来集中式存储变为分布式存储。
O2O成为移动互联网新的盈利模式，发展空间巨大。为打通线上线下的信息流、资 金流和服务流，为将线上流量转化为线下交易并获益，BAT纷纷展开对020资源的收 购以完善已完成移动化，从互联网角度看移动互联网确实已经到了 决战期，但从整个市场看，移动互联网渗透率实际上还不足5成，移动互联网仍具 巨大创新空间和发展潜力。
移动互联网的个性化特征使其具有创意经济性质，调研表明，大多数第三方开发者 都是个人或者小团队，其开发的应用分布在多个门类。
从产业格局看，PC互联网时期发展起来的、阿里巴巴和腾讯三大巨头成功移植了
市场控制力，在自有业务移动化获得成功的同时，用资本力量大力收购创新性移动互 联网小公司。 BAT全面“收割”移动互联网小清新。
超级app指具有巨大流量并有平台化的基础性移动应用。1.0版超级app沿用了PC 互联网的逻辑，而2.0超级app则强调了应用场景，以适应和扩大移动性效益
移动互联网的个性化需求主要通过中小开发者满足，通过开放平台为开发者提供 服务，吸引中小开发者加入其阵营，能有效巩固平台优势，并从中获取分成收益
移动互联网将成为大数据的重要来源，而未来的杀手级服务都将离不开大数据的驱
动。最终，构建在大数据、云服务、移动设备和社交技术之上的第三平台，将会引 领面向2020的商业创新和增长。利用第三平台搭建垂直行业的云平台，将是未来各 行各业看到的破坏性创新的新图景。
传统产业与数字产业、企业生产与用户消费、制造业与服务业、人们的工作与生活将
诸多条件在这个时点开始具备…基于互联网和物联网的应用大量涌现，将人、物转 变为一个时时刻刻都在产生高价值数据的数据源 。
如果能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量，预计美国医 疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000 亿美元，能够使得美国医疗 卫生支出降低超过8%；充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60% 以上；通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高，估计欧洲发达 经济体可以节省开支超过1000 亿欧元。 《大数据：下一个创新、竞争和生产 力前沿》麦肯锡报告
大数据之“大影响”，不断增大数据的透明性、扩大数据的共享范围、提升数据 流动 性，在更大范围内解决信息不对称以创造更大的价值。
当大数据突破企业边界，将会全方位重塑现代商业
Docomo healthcare平台愿景：利用健康大数据将社会发展与每个人的健康联系 起来
McGraw-Hill首席数字官：在自适应学习条件下，学习不是一个被动地接受知识 的过程
在运营活动各环节、各主体设置数据采集点，在后台整合分析数据。如GE为航空业
提供的解决方案可有效提升机场运作效率；沃尔玛很早就利用大数据优化其供应链， 确保库存周转效率和运输安全。
将客户消费行为数字化并详细记录，通过对海量数据的挖掘和分析提升营销效率。 比如，AMZ根据Kindle电子书用户的标记来确定最受欢迎的片段，并以此吸引新 用户购买；taobao为卖家提供实时数据统计、客户特征分析，监控交易变化等以 优化营销决策
在除日本之外的亚太地区（简称APeJ）大数据技术与服务市场将在几年内 继续保持高达34.1%的复合增长率，即由2012年的总值5.484亿美元增长至 2017年的23.8亿美元。大数据市场属于涵盖存储、服务器、网络、软件（例 如信息管理软件、发现与分析软件以及应用软件）以及服务市场等多个领域的 聚合型整体。 《亚太地区大数据技术与服务2013至2017分析与展望：继续科技+转型之旅， 下一站到达创新》IDC报告
该公司2013年底作价9.3亿美元 卖给孟山都
以后没悬念玩儿了！微软大数据专家， David Rothschild（大卫· 罗斯柴尔德）预 测中第86届奥斯卡金像奖24个奖项的21个！
美国时间3月2日，北京时间3月3日，第 86届奥斯卡金像奖在洛杉矶揭晓。去年， 罗斯柴尔德成功预测24个奥斯卡奖项中的 19个奖项。罗斯柴尔德团队和Office部门 合作开发了Excel App “Oscars Ballot Predictor”，帮助实现动态数据的挖掘。 他通过收集赌博市场、好莱坞证券交易所、 用户自动生成信息等大量公开数据建立预 测模型，而绝非来自个别人喜好。在去年 预测准19个基础上，今年罗斯柴尔德再接 再厉，成功预测了第86届奥斯卡金像奖颁 奖典礼24个奖项中的21个！
对数据处理的方式发生了根本变化，人们进行云计算， 才能有效处理大数据。
能轻易地得到数据全体，而不再需要样本。 关注数据之间的相关性，而不是因果关系 大数据时代将催生一个数据挖掘行业
诸多条件在这个时点开始具备…internet of things发展加速，据统计2017年全球机 器用户达10亿，2020年将达到20亿。传感器的广泛部署产生了大量数据，需实现其 价值
大数据将海量数据采用数学算法予以“萃取”并抽出规律，得出预测结果，提出预 警，应用于医疗慢性病、灾害预警等领域，甚至在总统竞选、收视率预测等
Climate Corporation是一家对
极端天气进行预测的公司，每天对 美国境内超过一百万个地点的未来 两年的天气情况进行超过1万次的模
拟，通过根系结构和土壤孔隙度的 相关数据与模拟结果相结合，为成 千上万的农民提供农作物保险。
中国: 用户花在手机上的时间已超过电脑和电视；主要通过手机接入互联网的用 户远超过电脑；移动互联网已经成为用户沟通和获取信息最主流的媒介。
移动互联网的使用场景已经渗入生活的方方面面。据调研，平 均每人每天在各种场合使用手机超过50次，且将继续增长。
智能终端是移动互联网发展最直接的驱动力。中国智能手机保有量超5亿，智能手机的 处理能力将持续高速增长，国内可穿戴设备市场与全球同步启动