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大数据技

术应

用与案例解析

大数据的一些相关理论：

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”（大量

Volume，多样 Variety，价值 Value，高速 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。

很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不

论这句话是谁说的，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》一书中举了很多例证，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；

Fare cast 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。这里维克托·迈尔-舍恩伯格所认为的大数据思维

是：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。

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”。

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

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