一、大数据原理及应用？

大数据原理是指利用分布式存储和处理技术，对海量、多样的数据进行采集、存储、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息和知识。

在应用方面，大数据可用于金融风控、电商推荐系统、医疗健康管理、智慧城市等领域。通过对大数据的深度分析和挖掘，可以帮助企业优化运营、提高决策效率，为用户提供更加智能和个性化的服务，推动社会和经济的发展。因此，大数据原理和应用对于推动科技进步和社会发展具有重要意义。

二、什么是大数据，大数据时代怎么理解？

大数据的定义

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据的特点

数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据时代的影响

越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。

大数据的意义和前景

大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在大家面前。

大数据分析的目的

大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。

预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

三、什么是大数据？大数据具体有什么用？大数据到底能干什么？

简单理解：大数据是一门关于数据的收集和分析技术。之所以叫大数据，是因为它是从各个方面、各个维度去收集数据，所以叫大数据。大数据这门技术诞生的背景是，当代互联网时代产生了数量庞大的数据，这些数据当中有些很重要的需要找出来，依靠人工太耗时费力，所以大数据技术应运而生。

大数据有什么用？

大数据技术的目的（作用）是从各类数据中发现有用的信息和规律。

大数据能干嘛？

利用各个渠道收集的关于目标对象的数据，就能知道目标对象是什么身份、什么性别年龄、单身还是已婚、从事什么工作、有没有负债、有没有犯罪前科、征信是否良好、有什么爱好、性格怎么样、最近在哪开过房、手机通讯录里都有谁、，，，，，总之，可以用来研究目标对象的任何信息，从中找到想要的数据和规律。

四、一分钟了解互联网大数据分析？

大数据分析（Big Data Analysis）是当前信息技术的一个重要应用领域，对我们的工作和生活产生着巨大的影响。

相对于传统的数据概念，“大数据”的定义为四个“V”：数量大（volume）、多样化（variety）、变化快（velocity）和有价值（value）。具体，请参阅我之前的文章《三分钟读懂大数据》。本文着重介绍对于大数据的分析方法。

大数据分析的流程一般为：

数据采集→数据传输→数据预处理→数据统计与建模→数据分析/挖掘→数据可视化/反馈。

下面依次加以说明：

数据采集：

数据采集的功能包括：

通过物联网设备采集数据。（参见《三分钟读懂物联网》）

通过在应用程序中插入特定代码（“埋点”）来采集数据。

将采集的数据传输到指定的服务器。

不论是采集数据，还是传输数据，都要求最大限度地保证数据的准确性、完整性和及时性，这就要求数据采集能处理很多细节方面的问题，比如用户标识、网络策略、缓存策略、同步策略、安全保障等。

数据预处理：

主要包括数据清理和数据整理。

1. 数据清理

数据清理是指发现并处理数据中存在的质量问题，如缺失、异常等。例如，某用户在填写调查问卷时，没有填写“年龄”一栏的信息，那么对于该用户填写的这条数据来说，年龄就是缺失值；异常是指虽然有值但值明显偏离了正常取值范围，如针对18～30岁成年人的调查问卷中，某用户填写调查问卷时将年龄误填为2。

必须处理好包含缺失值或异常值的数据，否则会严重影响数据分析结果的可靠性。

2. 数据整理

数据整理是指将数据整理为数据建模所需要的形式。例如，在建立房屋价格预测模型时，通常需要将对房价预测无用的数据项（如房屋的ID编号）去除，将用于预测目标值的特征（如房龄、朝向等）和目标变量（房屋价格）分开。

数据统计与建模：

数据统计是指对数据计算均值、方差等统计值，通过统计分析掌握数据特性，完成对已知数据的解释。建模则是根据已有数据建立模型以对未来数据进行预测、分类，解决实际应用问题。

数据分析/挖掘：

数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。

数据可视化/反馈：

数据可视化是指将数据