重構大數據統計

① 大數據時代 重構文化空間的人文向度

大數據時代：重構文化空間的人文向度

隨著大數據時代的來臨，人們在虛擬空間與物理空間的雜居，以及「擬態環境」對文化空間的重構，導致了知識在獲取、存儲、交流、再生產等諸多環節發生深刻變化。如何面對由此帶來的挑戰成為擺在廣大學者面前的重要課題。

大數據時代首先帶來了傳播話語權的遷移。在印刷時代，知識分子常常是報紙書籍等紙媒話語權的擁有者。比如，民國時期的《新青年》、《新潮》、《語絲》、《晨報·副鐫》等報刊，其編者常常具有大學教師、編輯、作家等多重身份，這為他們重構文化空間、進行文化啟蒙打下了重要基礎。而在大數據時代，由於媒介身份和教育身份的分離，當今學者難以形成占據主導地位的話語權。文化話語權逐步從傳統學者移至媒介巨頭，尤其是以電視、網路等現代傳播手段為代表的傳媒機構。無論如何，大數據重構了文化傳播的空間形態，也打破了原有的話語體系平衡，締造出新的話語權分布，進而帶來了一個迫在眉睫的問題：作為掌握媒介話語權的傳媒機構如何重塑文化價值空間？從目前看，媒介文化產業正迅速崛起、快速發展，但由於從業人員的蕪雜，資本力量漸漸成為傳媒文化的主宰。特別是在資本邏輯的驅動下，文化的價值向度被嚴重剝落。不僅如此，媒介偏好也是一個重要原因。印刷文明推崇客觀和理性的思維，同時鼓勵嚴肅、有序和具有邏輯性的公眾話語。而大數據不僅用視像漸漸取代傳統文字，還使信息變得海量且混雜無章，這導致公眾話語變得散亂無序。正如尼爾·波茲曼的喟嘆：這是一個「娛樂至死」的時代。因此，在大數據時代，廣大學者必須積極應對文化空間和教育背景的深刻變化，特別要處理好「為學」及人文教育等問題。

首先，就為學而言，在印刷媒介時代，藏書、購書與紙媒閱讀常常是文人學者為學的主要方式。民國時期，學者家中的藏書一般都要超過上萬冊，據鄧雲鄉回憶：「教文史的大教授通常都藏書幾萬冊」。「據統計，現存魯迅藏書有4062種，約14000冊，其中中文書籍2193種，外文書籍1869種，包括中文線裝書、中文平裝書、俄文書、西文書、日文書等。」可以說，魯迅的文學及學術成就與其藏書、借書乃至抄書密不可分。而在知識的交流與傳承上，也多是通過課堂、宴飲、聚會、拜訪等方式進行。比如20世紀30年代的北京，林徽因的「太太客廳」、朱光潛的「讀詩會」、《晨報·副鐫》「沈從文們」的聚會等都是當時為學交流的典型代表。

而在大數據時代，人們足不出戶就可以查到各地的藏書狀況及學習資源，國內外開放的網路數據資源使知識獲取更為便捷迅速。數字化出版的崛起更是重新塑造了人們的交流方式、交流對象和文化傳遞模式。在知識的存儲上，電子圖書具有紙媒所不具備的攜帶方便、易於查詢等長處，實現了從古昔的汗牛充棟到當今的大容量可移動介質的重大轉變。在知識的交流上，網路的發展提供了更多的交流機會，E-mail、博客、微博、論壇、微信等網路平台已經成為日常交流的重要方式，而知識的分享、交流和傳遞也更為迅速和便捷。在知識的再生產上，海量網路資源為人們的書寫記錄提供了重要平台。比如，部分史料在搜集、整理、編寫、保管、出版、傳播等環節開始趨於數字化發展。由此可見，大數據時代的「為學」方式較紙媒時代已經發生很大改變。隨著「數字鴻溝」的不斷拉大，廣大學者除了要秉承傳統的為學精神，還要不斷學習新的知識獲取及交流方法，使自身的學術研究不斷適應時代的發展要求。

此外，人文教育也是必須面對的一個問題。30年前，尼爾·波茲曼在談到電視對美國教育的影響時指出，「美國目前最大的教育產業不是在教室里，而是在家裡，在電視機前。」這種警醒亦如當下的大數據之於教育。傳統課堂傳授的知識備受各類現代傳播媒介的信息沖擊，學生獲取知識及價值認同的途徑已發生重要改變。大數據時代使得我們的教育變得越來越「教條化」。這就要求人文教育工作者既要注重網路傳播的倫理規范，還要加強高校自身的職責建設，推動網路新媒體與傳統教學資源的有機組合。

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② 大數據將重構信息技術體系和產業格局

大數據將重構信息技術體系和產業格局

新一代信息技術與經濟社會各領域的深度融合引發了數據量的爆發式增長，使得數據資源成為國家重要的戰略資源和核心創新要素。據統計，全球所掌握的數據每18個月就會翻倍。到2020年，全球的數據量將達到40ZB，其中我國所掌握的數據將佔20%。

利用大數據分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，充分釋放和利用海量數據資源中蘊含的巨大價值，推動新一代信息技術與各行業的深度耦合、交叉創新。大數據的發展將對經濟社會發展乃至人們的思維觀念帶來革命性的影響，同時也能夠為國家發展提供戰略性的機遇。因此，從出現伊始，大數據就受到各方的熱切關注。有關發達國家相繼制定出台大數據發展的戰略性指導文件，大力推動大數據的發展和應用。

圍繞大數據發展的競爭不僅將決定國際信息產業格局，還將深刻影響國家安全與綜合競爭力。推動大數據發展，提升我國在大數據技術研發、領域應用、產業發展、安全保障、法律標准、人才培養等方面的總體實力和綜合競爭力，是推進我國經濟增長和轉型升級、促進政府管理和公共治理變革、解決發展方式轉變深層次矛盾、實現國家治理能力現代化的有效路徑和戰略抉擇，是助力我國從「數據大國」向「數據強國」轉變的必由之路。

我國發展大數據擁有豐富的數據資源和巨大的應用市場優勢。近年來，經過各方的共同努力，我國大數據得到了快速發展。產業規模不斷擴大，在部分關鍵技術上實現突破，涌現出一批骨幹企業，在各行業中的應用也得到了深入推廣，形成了一大批典型的示範案例。大數據已經成為推動經濟增長、加速產業轉型的重要力量。例如，阿里公司根據中小企業的交易情況對銀行的財務和誠信情況進行篩選，並提供無擔保的貸款。目前，已累計發放貸款2000多億元，服務80餘萬家企業，有力緩解了中小企業融資難的問題。網路公司利用大數據技術，可以實時展示流感等流行病的動態，預測發病趨勢，為應對疫情變化，優化醫療衛生資源配置提供了有力幫助。

近年來，各地政府已部署推動大數據並初見成效。但我國大數據發展仍存在思想認識不明確、數據安全隱患較突出、核心技術創新待加強、政府數據開放共享不足、數據資源應用水平低、個人隱私保護不足等問題，亟待加強引導。為促進大數據發展，加快建設數據強國，國務院責成工信部作為牽頭部門之一，制定出台大數據應用和發展的指導性文件。在經過充分調研論證的基礎上，8月31日國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，從國家戰略層面推動數據的採集、共享和分析利用，充分釋放大數據價值，推動經濟社會健康有序發展，為大數據的發展提供了良好的發展環境和有力的政策保障。

未來，隨著我國經濟發展進入新常態，大數據將在穩增長、促改革、調結構、惠民生中承擔越來越重要的角色，在經濟社會發展中的基礎性、戰略性、先導性地位也將越來越突出。同時，大數據也將重構信息技術體系和產業格局，為我國信息技術產業的發展提供巨大機遇。《促進大數據發展行動綱要》的出台，賦予了大數據作為建設數據強國、提升政府治理能力推動經濟轉型升級的戰略地位。工信部將按照國務院部署要求，深入貫徹落實《促進大數據發展行動綱要》，推動大數據產業健康快速發展，為建設數據強國提供有力支撐。

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③ 什麼是大數據，大數據時代有哪些趨勢

行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據產業鏈、產業規模、應用市場結構、競爭格局、發展前景預測等

產業概況

1、定義：大數據產業覆蓋范圍廣

根據中國信通院發布的《大數據白皮書》，大數據產業是以數據及數據所蘊含的信息價值為核心生產要素，通過數據技術、數據產品、數據服務等形式，使數據與信息價值在各行業經濟活動中得到充分釋放的賦能型產業。不同機構對大數據的定義也有所不同，具體如下：

2、產業鏈剖析：大數據產業鏈龐大

大數據產業鏈覆蓋范圍廣，上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;

大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;

大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

大數據產業上游基礎設施具體包括IT設備、電源設備、基礎運營商及其他設備，相關代表企業華為、中興通訊、艾默生、三大運營商等。

中游大數據領域可以細分為數據中心、大數據分析、大數據交易與大數據安全等子行業，相關代表企業包括寶信軟體、數據港、久其軟體、拓爾思、上海數據交易中心、貴陽大數據交易所與華雲數據等。

在下游應用市場，我國大數據應用范圍正在快速向各行各業延伸，除發展較早的政務大數據、交通大數據外，在工業、金融、健康醫療等眾多領域大數據應用均初見成效。

產業發展歷程：十年來大數據產業高速增長，信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

產業政策背景：優化升級數字基礎設施，鼓勵大數據產業發展

2014年，大數據首次寫入政府工作報告，大數據逐漸成為各級政府關注的熱點，政府數據開放共享、數據流通與交易、利用大數據保障和改善民生等概念深入人心。此後國家相關部門出台了一系列政策，鼓勵大數據產業發展。

當前，隨著5G、雲計算、人工智慧等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展，數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。數據中心作為大數據產業重要的基礎設施，其快速發展極大程度地推動了大數據產業的進步。在2021年3月發布的「十四五」規劃中，大數據標准體系的完善成為發展重點。

產業發展現狀

1、行業整體情況：大數據產業規模維持高速增長 主要應用於金融和政府領域

——大數據產業規模：2021年超過800億元

近年來我國大數據行業取得快速發展，賽迪CCID統計，我國大數據市場規模由2019年的619.7億元增長至2021年的863.1億元，復合年增長率達到18.0%，大數據市場規模包含了大數據相關硬體、軟體、服務市場收入。

——大數據市場結構：產業整體以大數據服務為主，應用領域以金融和政府領域為主

從產業結構來看，目前，我國的大數據產業進入高質量發展階段，大數據軟體和大數據服務的需求開始不斷提升，大數據硬體佔比有所下降但仍占據主導地位，

CCID統計，2021年我國大數據市場結構中，大數據硬體、大數據軟體和大數據服務的市場佔比分別為40.5%、25.7%和33.8%。近幾年大數據硬體的佔比在逐漸下降，大數據軟體和大數據服務的佔比在逐步提高。未來我國大數據軟體和服務市場相比硬體市場將呈現更好的發展態勢。

從應用領域來看，大數據分析產品及服務已經從最早的為電信領域客戶提供經營分析、為銀行領域客戶提供風控管理等輔助性經營決策，發展到目前的為金融、電信、政府、互聯網、工業、健康醫療、電力等多個行業領域客戶提供預測性分析、自主與持續性分析等，以實現企業決策與行動最優化。大數據分析產品及服務應用已經十分廣泛，但由於各下游領域業務特點的不同，決定了其對大數據分析產品及服務的具體需求存在一定差異。

CCID統計，2021年我國大數據分析市場下遊行業中，金融、政府、電信和互聯網位居應用領域前四名，市場佔比分別為19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合計超過60%;其他重點應用領域主要包括健康醫療、交通運輸、工業、電力等。

2、細分市場一：金融大數據

——金融大數據需求：金融業務規模不斷擴大，帶動大數據需求提升

從金融領域需求來看，近年來，中國金融領域業務規模不斷擴大，其中中國銀行業金融機構不斷積極擁抱金融科技，推動數字化轉型，整體行業規模擴大;保險業和證券業的收入也隨著市場經濟的發展而提升。

近年來，隨著新一代信息技術加速突破應用，以移動金融、互聯網金融、智能金融等為代表的金融新業態、新應用、新模式正蓬勃興起，我國金融業開始步入一個與信息社會和數字經濟相對應的數字化新時代，金融數字化轉型成為金融行業轉型發展的焦點。2019年，人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》，構建起金融科技「四梁八柱」的頂層設計，明確了金融科技發展方向和任務、路徑和邊界。2022年1月，人民銀行再次發布《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出，從戰略、組織、管理、目標、路徑以及考評等方面將金融數字化打造成金融機構的「第二發展曲線」。隨著金融業務規模不斷擴大，加之新一代信息技術的發展，大數據在金融領域的需求將不斷提升。

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

3、細分市場二：政府大數據

——政府大數據需求：互聯網政務服務用戶規模不斷提升

從政府領域需求來看，根據中國互聯網路信息中心(CNNIC)發布的第49次《中國互聯網路發展狀況統計報告》數據顯示，互聯網政務服務發展展現出了巨大潛能。截至2021年12月，我國互聯網政務服務用戶規模達9.21億，較2020年12月增長9.2%，占網民整體的89.2%。「十四五」規劃綱要提出要「推進網路強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革」。2021年，我國各省市積極探索、持續推進互聯網政務服務建設發展，努力提升公共服務、社會治理等數字化、智能化水平。截至2021年11月，全國已有20多個省(區、市)相繼出台數字政府建設的有關規劃，為我國互聯網政務服務發展注入新的活力。

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

4、細分市場三：互聯網大數據

——互聯網大數據需求：互聯網行業規模不斷提升

在人工智慧、雲計算、大數據等信息技術和資本力量的助推和國家各項政策的扶持下，2021年，互聯網和相關服務業發展態勢平穩向好。企業業務收入和營業利潤保持較快增長;互聯網平台服務和數據業務實現快速發展，信息服務收入較快增長;多省份保持增長態勢。2021年我國規模以上互聯網和相關服務企業完成業務收入15500億元，同比增長21.2%。

2022年上半年，我國規模以上互聯網和相關服務企業完成互聯網業務收入7170億元，同比增長0.1%。

註：2021年及以前年份，規模以上互聯網和相關服務企業，指獲得《增值電信業務經營許可證》在中國大陸境內經營全國或區域性增值電信業務、上年度互聯網業務收入500萬元及以上的企業。2022年，規模以上互聯網和相關服務企業口徑由互聯網和相關服務收入500萬元以上調整為2000萬元及以上。

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

產業競爭格局

1、區域競爭：中國大數據企業主要分布在華南和華東沿海地區

根據企查貓數據，截止2022年9月23日，全國大數據產業中「存續」及「在業」的企業多集中分布在華南和華東沿海地區。其中，廣東省的大數據企業最多。

2、企業競爭：技術領域創新和經驗是關鍵，融合應用領域行業龍頭更能獲得青睞

根據大數據產業聯盟調研和發布的2022大數據企業投資價值百強榜單來看，榜單共選取了10個細分領域，涉及大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、商業智能、營銷大數據5個通用領域，以及政府大數據、金融大數據、工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據5個融合應用領域。

大數據基礎軟體、數據治理與分析、數據安全、數據可視化等，是所有細分行業應用場景的基礎支撐，體現了大數據技術價值和作用。在這些細分領域提供技術解決方案的企業中，技術創新能力較強、在各自的細分領域有較長時間技術積累的廠商是投資機構的關注重點。

政府大數據、金融大數據發展相對成熟，落地實踐案例多和品牌知名度高的企業受市場關注程度較高。工業大數據、健康醫療大數據、空間地理信息大數據等市場仍處於待爆發階段，在各自細分領域建立競爭優勢的企業容易獲得投資機構的青睞。

註：2022年大數據企業投資價值百強榜是從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、產品競爭力、細分市場潛力、領導層能力等多個維度進行綜合評比，同時結合行業專家打分，評選出2022年度大數據領域最具投資價值的100家企業。

產業發展前景：大數據將繼續保持高速增長

大數據作為新一代信息技術的重要標志，對生產製造、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力均產生重要影響。伴隨國家快速推動數字經濟、數字中國、智慧城市等發展建設，未來大數據行業對經濟社會的數字化創新驅動、融合帶動作用將進一步增強，應用范圍將得到進一步拓寬，大數據市場也將保持持續快速的增長態勢。預計2027年我國大數據市場規模將達到2930.9億元，未來六年復合年增長率為22.6%。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

④ 什麼是大數據，大數據的的基本特徵是什麼

什麼是大數據，大數據的的基本特徵是什麼

大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。 1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化

什麼是大數據，大數據的特徵和結構有那些

大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。

基於大數據的社群營銷特徵是什麼？

社群營銷，是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起，將一個興趣圈打造成為消費家園。
可以通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動，讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台，不過性質的社群，依賴於群主對群的組織和維護能力。

什麼是大數據 大數據是什麼

作為一名工作兩年多的大數據系統研發師，之前在北京老男孩教育學習了四個多月的大數據，總結我學習和工作兩年來對大數據的理解，從具體的應用上，也大概可以分為三類。一是決策支持類的二是風險預警類的第三種是實時優化類的從三個維度，我個人對大數據在各行業應用的可能性做了一個定位，但這個定位還是非常定性和粗略的，具體可能還需要對行業有更多的大數據應用的探討和探索。我也是看書學的，但是效果很慢。

揭秘大數據的產生，什麼是大數據

「大數據」是指以多元形式，許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
第一，Volume(大量)，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，Variety(多樣)，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，Value(價值密度)，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，Velocity(高速)，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
所以通俗來說，大數據就是通過各種不同渠道收集到的大量數據，堆積起來幫助做決策分析的數據組

什麼是大數據技術？大數據的概念

那麼什麼是大數據呢技術？大數據的概念是什麼呢？本文就為大家詳細解讀大數據的構成、模型和未來大數據發展方向： 大數據概念： 隨著每天互聯網上海量數據的產生，數據分析尤其顯得重要。所謂大數據技術，就是從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。 大數據產生的原因： 大數據時代的來臨是由數據豐富度決定的。首先是社交網路興起，互聯網上每天大量非結構化數據的出現。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從這些數據每天增加的數量來說，目前已進入大數據時代。 大數據書籍推薦： 一、《大數據-正在到來的數據革命.以及它如何改變 *** .商業與我們的生活》 大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍啟動透明 *** 、加速企業創新、引領社會變革的利器。 二、《大數據——大價值、大機遇、大變革(全彩)》 從實證的角度探討了大數據對社會和商業智能的影響，能否對大數據進行處理、分析與整合將成為提升企業核心競爭力的關鍵，什麼是大數據技術？既是一場大機遇，也將引發一場大變革！

什麼是大數據？什麼叫大數據？

要提一下魔據的數據不錯的

大數據概念：什麼是大數據？

大數據(big data)，或稱海量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
4V特徵：Volume(大量)、Velocity(實時)、Variety(多樣)、Value(價值)。
大數據已經成為各類大會的重要議題，管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問，當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時，必定會採用大數據技術。

什麼是大數據，大數據的核心價值是什麼？

大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。

• 數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。

• 數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

• 價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

• 處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。

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社交網路，讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據的價值。

所以，建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化：

1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動

2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合

3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣

4精準營銷

5第三方支付——小微信貸，線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革

6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構

7企業改革以及企業內部價值鏈重塑，擴大的產業外部邊界

8 *** 及各級機構開放，透明化，以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整

9數據創新帶來的新服務

⑤ 淺談大數據時代統計工作方法

淺談大數據時代統計工作方法
大數據時代帶來了數據信息的大爆炸，為社會生活各個領域帶來巨大變革，也給統計調查工作帶來了挑戰。大數據時代數據呈現出總量更大、種類更繁多、操作更復雜等新特點，這對新時代做好統計調查工作提出了新的更高要求，統計調查工作方式方法面臨優化和革新。當然，變革不代表取代和拒絕，而是尋求包容和提升的最佳狀態，使統計調查工作在新時代可以更加科學規范。
——加大信息技術驅動力，推動統計調查各環節技術改革。信息技術革命和互聯網時代催生了大數據，因此大數據時代統計調查必須以現代信息技術為工具和驅動力。一是拓寬數據收集渠道。統計調查數據的收集可以通過互聯網技術利用網路搜索或者從網路公司收集行業信息。二是減少中間環節。傳統統計調查層層統計上報的做法工作量較大，也容易造成數據失真。大數據時代統計調查可以利用網路傳輸數據平台建設等使統計數據第一時間直接從源頭傳輸到需求者，減少中間環節的人為干擾因素，既保證數據的及時性，也能保證數據的真實性和完整性。三是嚴控數據質量。數據的大爆發帶來的數據復雜性勢必會增加數據質量控制和統計執法的難度，因此，應適應時代的特點，建立動態的、在線的數據質量把控和統計執法制度。如在數據統計調查平台建立質量控制模板，實現實時監控，並且建立統計執法與數據質量監測的便捷通道，一旦數據質量報警可以立即在統計執法上得到響應。
——提升統計調查方法的科學性、規范性。以抽樣調查為例，要想快速樹立抽樣調查的權威性和主體地位，就必須在抽樣調查的各個環節建立科學完備的方法論，包括抽樣框構建、抽樣方案設計、抽樣估計和數據調整等各個環節。比如，要建立科學、統一、簡約的抽樣調查指標體系，取消過時的、利用率低的指標，改進不易取得和無法與大數據銜接的指標，增加政府及社會各界普遍關注的、與社會經濟發展相適應的指標。
——加快數據共享，打破部門「數據孤島」。目前，我國政府統計面臨數據來源單一、重復調查等諸多問題，部門「數據孤島」現象存在，阻礙了大數據時代統計調查工作的開展。從國外先進經驗來看，大數據時代需要逐步採用以信息化為媒介的、基於行政記錄和多種信息來源的開放式、共享式數據採集制度，即將不同政府職能部門行政管理信息資料共享化，如人口登記、房產登記、企業信息登記等，不同目的的統計調查僅是在此基礎上增加或修改特定指標即可。在我國，初步的部門數據共享已經實現，如經濟普查利用工商資料庫和基本單位名錄庫等作為清查庫，人口普查以公安部門戶籍資料和社保信息等作為核查依據等，但是仍存在部門統計數據協調難度大、利用效率低等問題。因此，在大數據時代需要快速搭建較為完備的數據交換和共享服務平台，除去部門保密數據資料外，絕大多數的統計數據信息應該逐步實現在政府部門間、甚至面向社會公布和共享，使各種目的的統計調查能夠各取所需、完善補充，有效發揮數據價值，減少社會資源浪費。
——培養新型統計調查人員，加強調查隊伍建設。為應對大數據時代給統計調查工作帶來的復雜性和不確定性，需要打造一支懂技術、守紀律的高素質統計調查隊伍。一是人員專業化。大數據調查需要全新的現代統計方法和統計工具，特別是現代信息技術和雲計算技術，因此必須組建專業程度高、針對性強的業務能手，並且定期組織培訓，培養專業化統計調查人才。二是隊伍穩定化。現代統計方法和統計流程大多大同小異，穩定的統計調查隊伍有利於不同調查方法的融通，減少人員的適應時間，最大限度降低調查成本。近年來，不少地區探索的統計調查外包模式，在一定程度上促進了人員專業化、隊伍穩定化，值得深入研究和推廣。三是組織紀律制度化。2017年4月，國家統計局成立了國家統計局統計執法監督局，標志著全面依法統計依法治統工作開啟了新的征程。統計數據真實性、統計調查科學性、統計執法嚴肅性等問題，一直是伴隨著各項統計調查工作的永恆話題，只有嚴格遵守統計紀律，將組織建設制度化，才能從根本上杜絕統計造假等統計違法行為，才能確保統計調查科學性，維護統計數據權威性。

⑥ 大數據,政府統計的機遇與挑戰

大數據,政府統計的機遇與挑戰
對於政府統計機構來說，沒有什麼比數據更重要的了。我們研究統計分類標准、統計調查方法、統計數據採集方式、統計數據加工處理方法、統計數據評估技術，都是為了獲取真實准確、完整及時、代表性強、分類科學、經濟適用的統計數據。
大數據時代的到來，既給政府統計帶來重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。
一、大數據在政府統計中的應用
國家統計局高度重視大數據在政府統計中的應用。到目前為止，已經與17家大數據企業簽訂了戰略合作協議。當然，目前大數據在中國政府統計中的應用仍處於起步階段，主要表現在兩個方面：一是大數據成為政府統計數據的部分資料來源;二是大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據。
(一)大數據成為政府統計數據的部分資料來源
目前，大數據已經成為中國政府統計數據的部分資料來源，以下是幾個有代表性的方面：
1.利用重點網上零售交易平台數據測算網上零售額
為了掌握網上零售交易平台的交易規模和結構，綜合測算網上零售數據，從今年1月份開始，國家統計局實施了月度網上零售交易平台調查，調查范圍為42家重點網上零售交易平台，包括京東商城、亞馬遜、當當網、淘寶網、天貓商城、酒仙網、美團網、中糧我買網、國美在線、大眾點評網等。據對上述42家重點網上零售交易平台數據測算，今年1~8月份，全國網上零售額22400.9億元，同比增長36.5%。其中，實物商品網上零售額18653.4億元，增長35.6%，佔全部網上零售額的83.3%;非實物商品網上零售額3747.5億元，增長41.1%，佔全部網上零售額的16.7%。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解網上零售情況具有重要的參考作用。
2.利用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數
房屋交易網簽數據是指買賣雙方簽訂購房合同後，房地產開發企業在房管部門進行備案，並在房產信息網上公布的相關信息，包含地址、樓層、價格、面積和金額等詳細信息，基本涵蓋了當月新建住宅的全部交易情況。從2011年1月份開始，國家統計局開始採用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數。這對於提高70個大中城市新建住宅價格指數的數據質量起到了重要作用。
3.利用卓創資訊公司提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測
國家統計局與卓創資訊公司開展合作，利用該企業提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測。從2014年1月開始，按旬共同向社會發布流通領域9大類50種重要生產資料市場價格的檢測結果。行業涵蓋黑色金屬、有色金屬、化工產品、煤炭、石油天然氣、非金屬建材、農產品、農業生產資料、林產品等領域。地區監測范圍覆蓋北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、上海等24個省區市。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解流通領域重要生產資料市場價格信息起到了重要作用。
(二)大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據
國家統計局除了把大數據作為政府統計數據的部分資料來源外，也高度重視利用大數據評估政府統計數據質量。以下是目前比較有代表性的兩個方面：一是利用中國銀聯跨行銀行卡消費數據評估社會消費品零售總額數據質量;二是利用大型機械裝備企業物聯網數據評估固定資產投資數據質量。
二、大數據給政府統計帶來的機遇與挑戰
對於政府統計來說，大數據既帶來了重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。
(一)大數據給政府統計帶來重大發展機遇
首先，大數據將不斷提高政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力。隨著大數據的不斷發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據能力的不斷提升，政府統計產品的種類將會不斷豐富，政府統計數據的質量和時效性將會不斷提升，從而政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力會不斷提高。
其次，大數據將會推動政府統計發生革命性的變化。隨著大數據的發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據技術的逐步成熟，政府統計將會發生革命性變化。一是現有的以周期性普查為基礎，以抽樣調查為主體，綜合運用全面調查、重點調查等方法，並充分利用行政記錄等資料的統計調查方法體系可能會發生重大變化。長期以來，抽樣調查方法，即在總體中抽選樣本、利用樣本推算總體的方法;普查和全面調查方法，即對總體中所有單位逐一進行調查的方法，在我國政府統計中發揮了重要作用。今後，在較長的時期內這些方法仍然會被政府統計所廣泛採用。但在大數據不斷發展和完善的情況下，某些領域、某些方面的大數據可能會取代抽樣調查、普查和全面調查方法，成為獲取統計數據的重要方法，而且這種獲取統計數據的方法將會變得越來越重要。二是政府統計中的數據採集方式可能會發生重大變化。長期以來，政府統計機構主要以企業填報、住戶記賬、調查員入戶等方式採集原始數據。在大數據不斷發展和完善的情況下，一部分原始數據將通過挖掘大數據的方式獲取，而且這種新的數據採集方式將會變得越來越重要。三是政府統計的數據處理模式可能會發生重大變化。在大數據不斷發展和完善的情況下，現行的對普查和全面調查數據進行直接審核、匯總、加工處理和對抽樣調查數據進行推算放大的數據處理模式可能會發生重大變化。
(二)大數據給政府統計帶來嚴峻挑戰
首先，大數據對政府統計能力帶來挑戰。從大數據本身的產生到發展完善，從政府統計對大數據的初步運用到成熟運用，需要一個較長的時期。在這個過程中，一方面，政府統計中傳統的統計調查方法、數據採集方式和數據處理模式將繼續運行，否則滿足不了宏觀管理和社會公眾的需求。另一方面，政府統計系統必須投入大量的人力和物力對大數據進行挖掘、加工處理和運用，否則也適應不了大數據時代宏觀管理和社會公眾的需求。這種雙軌運行的模式，對政府統計能力將是一個巨大的挑戰。
其次，大數據對傳統政府統計理念帶來挑戰。傳統的政府統計有一個約定俗成的理念：抽樣調查方法可降低調查成本，提高效率和數據質量。因為抽樣調查只對總體中部分抽中的樣本進行調查，並非對總體中的每一個單位都進行調查，所以調查單位明顯減少，可降低成本，節約時間，提高效率。同時，由於調查單位較少，政府統計機構有能力對基層統計調查人員進行較為扎實的培訓和指導，有精力對統計調查數據進行較為嚴格的檢查和審核，從而能夠提高統計調查數據質量。隨著大數據不斷發展完善，政府統計機構將會越來越多地通過大數據企業間接地獲取統計數據，不需要對總體中的具體單位進行直接調查，不需要調查員，從而也不需要對調查員進行培訓，抽樣調查所具有的調查成本低、能夠提高統計調查數據質量的優點就不復存在了。

⑦ 新思維、新技術、大數據重構消費方式

新思維、新技術、大數據重構消費方式
新零售的棋局已經布好，阿里需要做的是如何落子———如何去重構品牌與消費者的關系，重構消費方式，重構生產流程，重構資源配置？
美妝行業是與互聯網擁抱最為緊密的行業之一。在以「新零售、新趨勢、新技術」為主題的第三屆天貓金妝獎頒獎現場，南都記者采訪了美妝行業的多個商家，了解這些美妝品牌在與天貓攜手之後，是如何去重構品牌與消費者的關系，如何重構消費方式的。
記者走訪下來收獲了不同版本的說法和故事。對於新零售，每一家企業都有不同的理解，在做法上亦無共識可言，但這並不妨礙他們成為阿里巴巴「新零售」版圖中的一塊。
要革命別人先自己革命
天貓從關心貨到關心人
在落子之前，首先要轉變思維。阿里巴巴集團副總裁靖捷接受南都記者采訪時表示：「阿里組織內部與品牌合作商都需要改變思維」。
阿里是如何自我變革並說服品牌合作商變革的？
靖捷告訴南都記者，阿里首先改變的是K P I體系，我們會問每一個內部業務團隊，服務什麼樣的消費者。「過去的思維是過去賣得好的商品今年會不會賣得更好？但現在的思維應該是過去賣得好的商品背後的那群消費者還更需要哪一類商品？」其次，對於阿里來說，還需要打造更多的產品和技術，這涉及到對阿里互聯網技術的改造升級。第三，阿里平台更加開放，把大數據能力開放給平台商。
有的品牌商家願意配合。
天貓美妝洗護總經理古邁透露：「越來越多品牌在阿里平台上做消費者調研，做消費者的會員管理，甚至把會員信息線上線下打通。比如，蘭蔻已經主動地把天貓線上用戶推到線下門店。」
伽藍集團在加入阿里新零售試驗田之前，已經開始了組織變革。「在加入新零售之前，我們在做兩個方面的事情，一是組織變革，第二是消費者，真正意義上把 會員通 做得更深」。吳夢稱，從組織變革來說，伽藍集團加了兩個新的部門來解讀「怎麼樣讓新零售的發展不成為渠道的瓶頸，而成為推手和驅動力，捕捉更多的消費者。」
吳夢稱「組織變革我們已經先行了，而且取得了非常好的成效。」數據顯示，2016年天貓雙11期間，伽藍集團在淘系平台銷售額超過2.258億元，天貓美妝排名前三，旗下自然堂旗艦店單店銷售破億元，最終銷量達到1.09億元。此外，伽藍集團在唯品會美妝排名第二，在京東國貨品牌中排名前三，在聚美優品美妝國貨品牌中排名前三。
全渠道重構品牌與消費者的關系
開放大數據能力天貓與屈臣氏一拍即合
思維、組織架構、技術等「基礎建設」夯實之後，下一步的合作水到渠成。
「屈臣氏今年的口號就是深度擁抱阿里巴巴。」古邁談起與屈臣氏的合作時說。
「同城閃電購」是屈臣氏線下門店即將推出的新服務，消費者在屈臣氏天貓旗艦店下單後，系統將基於顧客的手機定位檢查訂單內商品支持的配送方式，首先匹配距離顧客收貨地址最近的門店，確認該門店庫存滿足訂單後，將訂單在線上線下同步，從而消費者可以選擇屈臣氏電商倉庫發貨、距離消費者最近的區域門店閃電送貨或者到屈臣氏門店自提三種方式。
拍板合作後，古邁提出，要把屈臣氏的積分卡跟它在天貓旗艦店的線上會員卡打通。
「會員通」是阿里巴巴全渠道模式下的戰略之一。「今年通過 商品通、會員通、服務通 三大方向，協助商家落實全渠道策略」，靖捷稱。阿里巴巴把「三通」總結為新零售的關鍵指標，打通線上線下的會員體系，成為實現全渠道的重要一環。
據介紹，美妝行業從去年6月至今，有LV M H集團品牌M A K E U P F O R E V E R、GU ERLA IN，雅詩蘭黛旗下海藍之謎，以及寶潔集團旗下SK -II等一線品牌均實現線下與線上天貓旗艦店的全部或部分會員體系打通，包括線上線下的會員積分體系、制度和權益的同步。截至2016年年底，天貓美妝共有130家商家實現了半打通和全打通，預計今年年底大概200個商家全部可以實現會員通。
「三通」能給品牌商家帶來什麼樣的「品牌與消費者關系」？阿里巴巴給出的答案是：品牌聚集更多的消費者。
在這方面，阿里巴巴新零售業務團隊經常提及的一個例子是「優衣庫」。2016年雙11當天，優衣庫天貓旗艦店的銷售額在3分鍾內破億，當天上午即掛出全店售罄公告，但更令人津津樂道的是雙11當日優衣庫線下門店前消費者排著長長的隊伍提貨的場景。優衣庫線上線下「商品通」的背後是由阿里提供技術支撐的一套庫存管理系統，能夠實現線下門店隨時動態調配庫存。此外阿里還提供系統將其中國官網和天貓旗艦店打通，優衣庫預期2020年在中國市場開1000家店，並將以天貓大數據作為門店選址決策。
新技術重構消費方式
美妝品牌熱情擁抱新技術
新零售的另一塊試驗田———「新技術」能切實解決品牌商家遭遇的問題。
隨著彩妝風潮的來襲，越來越多的口紅色號在消費市場走紅，人魚色、桃花色、西柚色、姨媽色、豆沙色、斬男色……天貓要怎麼用互聯網賣300種顏色的口紅？這是雅詩蘭黛集團M A C品牌與天貓合作探索新零售時提出的問題。
此外，雅詩蘭黛與天貓共創了「BA （美容顧問）在線」技術———專業美容顧問可以與天貓旗艦店的消費者通過天貓A PP的客服窗口預約一對一的在線視頻服務。品牌商可以為消費者提供可視化的美妝咨詢服務。據了解，該技術目前為1.0版本，仍在不斷優化中。
「BA在線能讓高端品牌提供面對面的美容服務，去改善咨詢能力，而這個咨詢服務能夠把單品客單價提高，這是它巨大的機會。」古邁指出，BA在線的流程並不復雜，預計今年年底會更新到3.0版本，將有超過50個品牌採用該技術。
與「B A在線」同一時期推出的還有天貓美妝的「試妝台」應用。該應用通過虛擬現實技術，讓消費者可以在線試用不同色號的唇彩、眼影、腮紅、眉筆等。
此外，正在孵化中的新技術還有捉貓貓———通過精準人群的鎖定，把消費者導流到線下，提高線下客流的同時，實現線上線下互動。
「在線下跟消費者觸點越來越多元化，消費者跟產品、服務接觸的內容發生了很大的變數，的確很多新技術、新體驗增加了轉化率。」吳夢稱。伽藍集團同樣看重新技術和新體驗對客戶轉化率的提升。
「目前M A C中國有50多個店鋪，我們遇到一個很大的問題就是，顧客進來都是拿著手機的。」雅詩蘭黛集團M A C品牌總經理江晨向記者吐槽道，這讓導購員原本的那套服務套路失靈了。「以前我們有一個手持鏡，讓進店的客戶試妝，今天的客戶一手手機、一手口紅，我們連鏡子都根本遞不過去了。」
另一方面，近兩年隨著彩妝風潮來襲，線下客流也在大幅度增加，高峰時段員工少，顧客多，讓彩妝品牌頭疼。據江晨透露，M A C線下門店一天進店人數有時可能達到五六千人，原有的10個員工無法服務到位。「如果沒有新技術的話，我很難想像可以提高成交。」江晨稱，「這是M A C遇到的最大挑戰，今後企業的投資會集中在顧客的接觸點。」
對品牌商而言，用新技術提升線上和線下轉化率已成為共同需求，天貓樂此不疲地創造出來的「B uy+」、A R捉貓貓、B A在線、試妝台等新玩法則正中其下懷，這些新技術正在潛移默化地改變美妝消費方式。
「對於新技術的應用沒有必要考慮要不要做，是必須做。」蘭蔻品牌總經理馬曉宇指出，「但在這個潮流中並不是一味地順勢而為，還是要找到我的賣點是什麼，客戶是誰，哪些技術適合自己。」

⑧ 如何統計和分析利用網路大數據

如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。