問題二:大數據能做什麽？用途太多了。
首先，精準定制。
主要針對供需雙方，獲取需求方的個性化需求，幫助供應商設定定位目標，然後根據需求提出* * *產品，最終實現供需雙方的最佳匹配。
具體應用實例也可以歸納為三類。
第壹，個性化產品，比如智能搜索引擎，搜索同樣的內容，每個人的結果都不壹樣。或者壹些定制的新聞服務，或者網絡遊戲。
二是精準營銷，現在比較常見的有互聯網營銷、百度推廣、淘寶網頁推廣等。，或者說是基於地理位置的信息推送。到了某個地方，會自動推送周邊的消費設施。
第三是位置，包括零售店的位置或者公共基礎設施的位置。
這些都是通過對用戶需求的大數據分析，然後供應商提供相對定制的服務。
應用的第二個方向，預測。
預測主要是圍繞目標對象，基於其過去和未來的相關因素和數據分析，從而做出預警或實時動態優化。
從具體應用來看，也大致可以分為三類。
壹類是決策支持，包括企業運營決策、證券投資決策、醫療行業臨床診療支持、電子政務等。
二是風險預警，如疫情預測、日常健康管理的疾病預測、設備設施的運維、公共安全、金融業的信用風險管理等。
三是實時優化，如智能線路規劃、實時定價等。
問題三:什麽是大數據？大數據能做什麽？大數據是指在可承受的時間範圍內，傳統軟件工具無法捕捉、管理和處理的數據。它需要壹種新的處理模式，以具有更強的決策、洞察和流程優化能力，來適應海量、高增長和多樣化的信息資產。
大數據可以是對的；數據被收集和存儲，然後分析和應用，形成我們的產品和服務，產品和服務也會產生新的數據，這些數據會循環到我們的流程中。
當整個流通系統變成壹個智能系統，可以用機器實現自動化的時候，就可能成為壹種新的模式，不管是商業的還是其他的。
問題4:大數據是做什麽的？大數據是指“現有軟件工具無法提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量復雜數據。”業界通常用四個V(即體量、種類、價值和速度)來概括大數據的特征。
數據量是巨大的。到目前為止，人類生產的所有印刷品的數據量是200PB，而人類在歷史上所說的所有文字的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
有許多數據類型。與過去易於存儲的基於文本的結構化數據相比，現在的非結構化數據越來越多，包括web日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。這些類型的數據對數據處理能力提出了更高的要求。
低值密度。價值密度與數據總量成反比。如何通過強大的機器算法更快地“凈化”數據的價值，成為大數據背景下亟待解決的問題。
加工速度快。大數據區別於傳統數據挖掘的最顯著特征。根據IDC的《數字宇宙》報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。
-
社交網絡讓我們可以從數據中觀察到人類社會越來越復雜的行為模式。社交網絡為大數據提供了第壹手的信息收集和分析。從紛繁復雜的數據背後挖掘和分析用戶的行為習慣和偏好，找出更符合用戶“口味”的產品和服務，結合用戶需求有針對性地調整和優化自己，這就是大數據的價值所在。
因此，基於以上概念，我們可以看到大數據的產業變革:
1大數據飛輪效應帶來的產業融合和新產業驅動
2信息獲取方式的徹底改變帶來的新的信息聚合
3信息推送模式的徹底改變帶來的新的信息推廣
4精準營銷
5第三方支付——小額貸款、網絡眾籌為代表的互聯網金融全面改革。
6產業縱向壹體化趨勢及其帶來的產業生態重建
7企業改革和企業內部價值鏈重塑，拓展產業外部邊界
8 ***和各級機構的公開透明，以及隨之而來的集權控制和內部機制調整。
數據創新帶來的9項新服務
問題5:什麽是大數據？大數據能做什麽？大數據實際上做了什麽？如何做大數據大數據，或稱巨量數據，是指涉及的數據量巨大到無法通過當前主流的軟件工具捕捉、管理、處理、整理成更積極目的的信息，以幫助企業在合理的時間內做出商業決策。大數據分析的標準是商業智能(BI)軟件。傳統數據分析的復雜性主要體現在兩個方面。第壹，技術人員需要花費大量時間準備數據；二是業務人員基於數據重合的壹些分析需求的實現過程比較復雜。FineBI的數據服務模塊，以其獨特的分析設計模式和指標影響因素智能分析模塊，幫助用戶解決傳統BI數據準備時間長、數據分析流程復雜等問題，讓技術人員在準備數據時不需要任何代碼和復雜的設置流程，非IT人員也能輕松分析。
問題6:大數據能做什麽？妳可以用幾個關鍵詞來定義大數據。
首先，“大尺度”可以從兩個維度來衡量，壹是從時間序列上積累大量數據，二是在深度上更細致。
其次，“多樣化”可以是不同的數據格式，比如文字、圖片、視頻，不同的數據類別，比如人口數據、經濟數據，不同的數據來源，比如互聯網、傳感器。
第三，“動態”。數據是不斷變化的，可以隨時間快速增加大量數據，也可以是在空間不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞定義了大數據的形象。
但還需要壹個關鍵能力，就是“處理速度快”。如果這種大規模的、多樣的、動態的數據是有的，但需要很長時間的處理和分析，那就不叫大數據。從另壹個角度來說，要實現這些數據的快速處理，人工肯定是無法實現的，所以需要借助機器來實現。
最終，在機器的幫助下，我們可以通過快速處理和分析這些數據來獲得所需的信息或整個系統的應用程序，這可以稱為大數據。
問題7:大數據公司到底是做什麽的？主要業務包括數據采集、數據存儲、數據分析、數據可視化和數據安全。這些是基於現有數據的商業模式。其他大數據公司依靠大數據工具為市場帶來創新的解決方案，促進技術的發展。田蕓大數據在這類公司中的市場應用更為廣泛。
問題8:大數據應用到底是做什麽的？對於“大數據”，研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是壹種海量的、高增長的、多樣化的信息資產，需要新的處理模式來擁有更強的決策力、洞察和發現力以及流程優化能力。* * *的定義，大數據是指在可承受的時間範圍內，無法被常規軟件工具捕獲、管理和處理的數據* * *。
從技術上講，大數據和雲計算的關系就像硬幣的正反面壹樣密不可分。大數據不能由單臺計算機處理，必須采用分布式架構。其特點在於海量數據的分布式數據挖掘，但必須依賴雲計算的分布式處理、分布式數據庫、雲存儲和虛擬化技術。隨著雲時代的到來，大數據受到越來越多的關註。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些有意義的數據進行專業化處理。換句話說，如果把大數據比作壹個行業，那麽這個行業盈利的關鍵就在於提高數據的“處理能力”，通過“處理”實現數據的“增值”。
問題9:大數據未來能做什麽？是的，通過網絡收集數據，對收集到的數據進行處理和分析是建立在交流的基礎上的。大數據是指現代流行的壹個概念術語，是二三十年前提出的，特指海量信息，可以永久存儲在服務器中。收集數據和管理數據的人正在發生變化。有了人類的活動，中國就有了互聯網金融，每個行業都有自己獨特的數據分類。
問題10:什麽是大數據營銷？大數據營銷是基於多個平臺的大量數據，在大數據技術的基礎上應用於互聯網廣告行業的營銷方式。揚中互動認為，大數據營銷真正的核心是讓網絡廣告在正確的時間，通過正確的載體，以正確的方式，傳遞給正確的人。說到底就是用自己的數據或信息精準定位客戶，最好最快的滿足目標群體的需求。