饿了么 分析

个人作业

调查“饿了么”融资方式及问题

调查对象：饿了么平台商户及顾客，也就是学校南区尚点快洁园各小餐点和众多同学

调查时间：2015.01.18------20

调查方式：面谈

调查内容：商户和饿了么的合作方式他们对饿了么融资的了解同学们对饿了么点餐的看法

先解释几个名词

企业孵化器

本义指一个集中的空间，能够在企业创办初期举步维艰时，提供资金、管理等多种便利，旨在对高新技术成果、科技型企业和创业企业进行孵化，以推动合作和交流，使企业"做大"。在中国也称高新技术创业服务中心，它通过为新创办的科技型中小企业提供物理空间和基础设施，提供一系列的服务支持，进而降低创业者的创业风险和创业成本，提高创业成功率，促进科技成果转化，培养成功的企业和企业家。

风险投资（Venture Capital）

简称是VC，其实把它翻译成创业投资更为妥当。广义的风险投资泛指一切具有高风险、高潜在收益的投资；狭义的风险投资是指以

高新技术为基础，生产与经营技术密集型产品的投资。风险投资是由职业金融家投入到新兴的、迅速发展的、具有巨大竞争潜力的企业中一种权益资本。

VC投资目的并不是为了获得企业的所有权，不是为了控股，更不是为了经营企业，而是通过投资和提供增值服务把投资企业作大，然后通过公开上市（IPO）、兼并收购或其它方式退出，在产权流动中实现投资回报。

饿了么平台

“饿了么”是中国最大的餐饮O2O平台之一。公司创立于2009年4月。“饿了么”整合了线下餐饮品牌和线上网络资源，用户可以方便地通过手机、电脑搜索周边餐厅，在线订餐、享受美食。而美团外卖平台是它的最大竞争对手，类似“滴滴打车”和“快的打车”，两家公司加大补贴额度，疯狂抢占高校外卖市场。

O2O

O2O即Online To Offline（在线离线/线上到线下），是指将线下的商务机会与互联网结合，让互联网成为线下交易的前台。

天使投资人

这类投资人通常投资于非常年轻的公司以帮助这些公司速启动。在风险投资领域，“天使投资人”这个词指的是企业家的第一批投资人，这些投资人在公司产品和业务成型之前就把资金投入进来。

饿了么美团外卖等平台激烈竞争的背景

餐饮O2O模式发源于美国，其中最成功的是OpenTable。在线订餐网站OpenTable于1998年在美国旧金山成立，经历了10多年的发展，于2009年在纳斯达克公开上市。凭借其ERB(Electronic Reservation Book)系统和用户订单抓住商户，逐渐建立了竞争门槛。OpenTable通过独创的“广告+软件的租赁服务收费”的盈利模式，取得了良好的业绩，也造就其在股票市场的强劲表现，从上市之初的每股20美元一路上扬，一度达到118美元的高位，引起了国内外投资人对餐饮O2O模式的强烈兴趣。

饿了么融资方式

饿了么并没有银行投资和政府扶持，他的融资来源几乎全是VC 投资，到目前已经确认的几次投资有：1）A轮，2011年3月来自金沙江创投的数百万美元；2）B轮，2013年1月来自经纬中国、金沙江创投的数百万美元；3）C轮，2013年11月，来自红杉资本中国、经纬中国、金沙江创投的2500万美元融资；4）D轮，2014年接受大众点评及原投资人的8000万美金战略投资。

此外，据说已经得到某个互联网巨头（猜测是腾讯）的10亿美元左右的投资，将在本月底公布。

投资中遇到的问题：

事实上由于现在国内O2O餐饮服务的激烈竞争，似乎在融资上并未遇到很大的阻碍与问题，但是饿了么还是在2014年底出现过资

金短缺的情况，此时投资方为了保持住发展势头争夺市场，及时的补充了资金。

饿了么盈利模式：

从最开始的中介模式——从餐馆取餐，然后由“饿了么”配送给客户，一周结算一次;到后来的平台型模式，“饿了么”的盈利模式也一直在调整。归纳起来，当“饿了么”转入平台，不再提供配送后，他们在商业方面可以分成两个阶段：

第一阶段：固定佣金模式。大多数的订餐平台采取的商业模式，因此也造成了激烈的市场竞争，导致网站恶意降低费用去抢夺市场份额，“饿了么”在实行这种模式一段时间后，便宣告放弃。

第二阶段：管理费+竞价排名模式。当商家通过“饿了么”每月订单额到达一定数值后，“饿了么”会向该商户抽取固定的管理费。这一模式确实帮助“饿了么”在争取优质商家资源时得到不少主动权，使其在抢占市场份额方面形成优势，最终在与其他同类网站的竞争中脱颖而出。此外，平牌商户的推荐广告、企业消费者的充值现金流、展示商户的竞价排名等都是重要的盈利方式。

据我采访的商户说，如果他们月营业额达到9000元，饿了么便会收取450元费用，不到9000元则不会收取任何费用。但是，活动优惠的差价由饿了么承担（满10元减5元，那减掉的5元由饿了么出，商家还是赚10元），每半个月进行一次结算，把补贴打进商户的卡里。

饿了么遇到的问题

在日常经营中，饿了么也并未遇到技术性的问题，商户和客户对饿了么的评价大多数是积极向上的。但是也有普遍的抱怨就是饿了么返利越来越少，商户通过收取配送费餐盒费等方式变相提高产品价格。还有一些理智的同学，认为饿了么在无形中绑架了消费者，懒惰的心理使人们对它有越来越强的依赖性，因此较少的使用网上订餐。而加盟商户目前貌似正处于最甜蜜的蜜月期，少到几乎为0的加盟费，饿了么平台的返现活动，无一不对商户有着极大的利益。

对饿了么的理性评论

饿了么创办之初就获得了交大校方的支持也就是说，饿了么有交大这个奶妈、大众点评这个老爸、和腾讯这个爷爷。它是倚仗着靠山用很流氓的方式杀光竞争对手、成就一家独大的，它烧钱烧得起。但问题是，如果没有一个正常的盈利模式，而是单单靠抱大腿，当投资用光了，规模也没法再扩大，吸引不了投资，资金缺口大到补不上、投资方纷纷离开时，这纯粹烧钱养肥的胖儿子是否要上演年度苦情大戏《爸爸去哪儿》了？一种猜测是饿了么每半个月结一次帐，也就是说，未到月中或者月底时，用户支付给商户的交易款是在饿了么手里的，饿了么可以在和商户结算前用那些钱做其他投资，以此盈利。这样的盈利模式有点像银行的储蓄和贷款。订餐行业本身不赚钱，只是一种融资方式。这也就以为着外卖行业根本就不是一门生意，无利可图。饿了么以此方式融资，顺便方便一下客户。

事实上，现在饿了么处于全面亏损的“砸钱”经营状态，一切只为

了抢占市场。因为美团网的竞争，饿了么需要先把对手打倒、形成行业垄断，培养用户粘度、绑架餐饮商户，然后再加大收费力度，以此盈利。

看待饿了么，不应该只看到当前这种优点畸形的如火如荼的发展，因为这是当前的一切行为都是为抢夺市场，待到几年后，看这股热浪消退了，国内网上点餐真正平静下来后，才会露出事情的真相，才会看到网上点餐正确的发展轨迹。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

大数据可视化理论及技术

大数据可视化理论及技术 （一）大数据可视分析综述 可视分析是大数据分析的重要方法。大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时，充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发，分析了支持大数据可视分析的基础理论，包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论。在此基础上，讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、多维的可视化技术。同时探讨了支持可视分析的人机交互技术，包括支持可视分析过程的界面隐喻与交互组件、多尺度/多焦点/多侧面交互技术、面向Post-WIMP的自然交互技术。最后，指出了大数据可视分析领域面临的瓶颈问题与技术挑战。

（二）大数据分析工具 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。大数据分析的常用工具通常有以下介绍的几种。 4.2.1Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失

大数据分析与心理学

数据信息智慧 ——大数据应用勾勒“心理地图” 大数据，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。目前，大数据已经不再局限于数据大这个简简单单的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取更多智能的，深入的，有价值的信息。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息，从而在基于一定的数据支撑条件下作出有效的预测预判。 心理学，是一门研究人类及动物的行为与心理现象的学科，研究涉及知觉、认知、情绪、人格、行为和人际关系等许多领域。心理学一方面尝试用大脑运作来解释个人基本的行为与心理机能，另一方面也尝试解释个人心理机能在社会行为与社会动力中

的角色。在分析人或动物目前的状态，而预判可能的下一步行为，作出及时判断，避免不必要事情的发生或者助推有利情况的发展。 从其定义上看，二者之间差距甚远，毫无关联性可言，但在我们的现实应用中，二者却又紧密而不可分，心理学理论指导着大数据的分析和应用。 众所周知，我们所获得的最原始的数据，是不能拿来直接应用的，原始数据没有实际使用价值。比如前一段的MH370失联事件，中国虽高度重视，动用了最新的高分一号来搜寻，但是仍旧毫无进展，原因在于卫星收获的数据是原始数据，不能被直接利用，不能被转化为信息。 数据越多，不一定就代表信息越多，信息需具备可资讯性，信息有助于我们对进一步的发展作出关键的判断和决策。由庞大的数据中提炼的信息对我们并不一定是有价值的、可利用的，因此，需将其转化为“智慧”。信息的可破译性、关联性和新颖性完全展现在我们面前，方可称为“智慧”的信息。 大数据的应用“智慧”的展现可由以下几方面体现：

大数据技术原理和应用林子雨版课后习题答案解析

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性

答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答：

9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据分析理论和技术(2)

大数据分析理论和技术（2） 胡经国 本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。 三、数据分析的灵魂 1、大数据与数据的区别 大数据与数据的区别在于其海量积累、高增长率和多样性。 什么是数据？数据（Data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种事物的信息，都可以称之为数据。古人“结绳记事”，“打了结的绳子”就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？数据量的海量积累和高增长率，是人们对大数据的第一个认识。随着科技的发展，各个领域的数据量都在迅猛增长和不断积累。据研究发现，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。 大数据区别于数据还在于数据的多样性。据研究，数据爆炸是三维的、立体的。所谓“三维”，除了指数据量快速增大以外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。 2、通过数据分析发现新知识创造新价值 从数据到大数据不仅仅是数量的积累，更主要的是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据，可以容易地被整合、分析；原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能够发现小数据时代很难发现的新知识，从而创造新的价值。 通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步，都和数据采集分析直接相关。例如，现代医学流行病学的开端。1854年，伦敦发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。一位医师用标点地图的方法，研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系。发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高。据此，找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。在关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。这种方法，充分展示了数据的力量。 本质上说，许多科学活动都是数据挖掘。不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题；而是从数据本身出发，通过归纳来总结规律。进入近现代以来，随着人类面临的问题变得越来越复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。这就使得数据归纳的方法变得越来越重要，数据的重

大数据相关理论和技术(2)

大数据相关理论和技术（2） 胡经国 二、大数据技术 相关文献对大数据技术进行了简要论述，现将其介绍于下，供读者参考。本文在篇章结构、内容和文字上对原文献做了修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。 1、数据采集 ETL是数据Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（加载）的简写，它是指将OLTP系统中的数据抽取出来；并将不同数据源的数据进行转换和整合，得出一致性的数据；然后加载到数据仓库中。 或者说，ETL（Extract-Transform-Load，抽取－转换－加载）工具负责将分布的、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层；并进行清洗、转换、集成；最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理过程，也称为面向交易的处理过程）的基本特征是：在前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并且在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。 OLTP系统，即是联机事务处理系统，又称为面向交易的处理系统，或实时系统（Real time System）。其基本特征是用户的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并且在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答用户。衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系统性能，具体体现为实时响应时间（Response Time），即用户在终端上送入数据之后直到计算机对这个请求给出答复所需要的时间。 2、数据存取 通过关系型数据库、NOSQL（“不使用SQL”的数据库，即非关系型数据库）、SQL（在关系型数据库中用于检索数据的一种编程语言）等进行数据的存取。 3、基础架构 大数据技术的基础架构包括云存储、分布式文件存储等。其中： 分布式文件系统（Distributed File System，DFS），是指文件系统管理的物

大数据分析

大数据分析 摘要：大数据分析是大数据技术的主要应用之一。文章介绍大数据分析的基本方法、类型、步骤、内容和预测分析等。 关键词：数据分析；预测分析；大数据分析 1.概述 数据分析是指收集、处理数据并获取信息的过程。具体地说，数据分析是建立审计分析模型，对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。通过数据分析，我们可以将隐没在杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼，进而找出所研究对象的内在规律。 数据分析有极广泛的应用范围。在产品的整个生命周期内，数据分析过程是质量管理体系的支持过程，包括从产品的市场调研到售后服务以及最终处置都需要适当运用数据分析，以提升有效性。如一个企业领导人通过市场调查，分析所得数据判定市场动向，从而制订合适的生产及销售计划。 2.数据分析的基本方法 数据分析的基本方法除了包括较简单数学运算之外，还包含下述几种常用方法。 2.1统计 统计有合计、总计之意，指对某一现象的有关数据进行搜集、整理、计算、分析、解释、表述等。在实际应用中，统计含义一般包括统计工作、统计资料和统计科学。 （1）统计工作。统计工作指利用科学方法对相关数据进行搜集、整理和分析并提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称，是统计的基础。统计工作也称统计实践或统计活动。现实生活中，统计工作作为一种认识社会经济现象总体和自然现象总体的实践过程，一般包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析4个环节。 （2）统计资料。统计资料又称为统计信息，是反映一定社会经济现象总体或自然现象总体的特征或规律的数字资料、文字资料、图表资料及其他相关资料的总称。统计资料是通过统计工作获得反映社会经济现象的数据资料的总称，反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编、统计分析报告和其他有关统计信息的载体中。统计资料也包括调查取得的原始资料和经过整理、加工的次级资料。

误差理论与大数据处理作业

第一章绪论 1-1．研究误差的意义是什么？简述误差理论的主要内容。 答：研究误差的意义为： (1)正确认识误差的性质，分析误差产生的原因，以消除或减小误差； (2)正确处理测量和实验数据，合理计算所得结果，以便在一定条件下得到更接近于真值的数 据； (3)正确组织实验过程，合理设计仪器或选用仪器和测量方法，以便在最经济条件下，得到理 想的结果。 误差理论的主要内容：误差定义、误差来源及误差分类等。 1-2．试述测量误差的定义及分类，不同种类误差的特点是什么？ 答：测量误差就是测的值与被测量的真值之间的差；按照误差的特点和性质，可分为系统误差、随机误差、粗大误差。 系统误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号保持恒定，或遵循一定的规律变化（大小和符号都按一定规律变化）； 随机误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号以不可预定方式变化； 粗大误差的特点是可取性。 1-3．试述误差的绝对值和绝对误差有何异同，并举例说明。 答：(1)误差的绝对值都是正数，只是说实际尺寸和标准尺寸差别的大小数量，不反映是“大了”还是“小了”，只是差别量； 绝对误差即可能是正值也可能是负值，指的是实际尺寸和标准尺寸的差值。+多少表明大了多少，-多少表示小了多少。 (2)就测量而言,前者是指系统的误差未定但标准值确定的，后者是指系统本身标准值未定。 1-6．在万能测长仪上，测量某一被测件的长度为 50mm，已知其最大绝对误差为 1μm，试问该被测件的真实长度为多少？ 已知：L＝50，△L＝1μm＝0.001mm， 解：绝对误差＝测得值－真值，即：△L＝L－L ＝L－△L＝50－0.001＝49.999（mm） 测件的真实长度Ｌ 1-7．用二等标准活塞压力计测量某压力得 100.2Pa，该压力用更准确的办法测得为100.5Pa，问二等标准活塞压力计测量值的误差为多少？ 解：在实际检定中，常把高一等级精度的仪器所测得的量值当作实际值。 故二等标准活塞压力计测量值的误差＝测得值－实际值， 即： 100.2－100.5＝－0.3（ Pa）

利用大数据分析应用案例剖析大数据分析方法论的几种理论模型

利用大数据分析应用案例剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等 PEST：主要用于行业分析 PEST：政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological）P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。 E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。 S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据应用案例：沃尔玛

5W2H分析法 何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何做（How）、何价（How much） 网游用户的购买行为：

误差理论与大数据处理作业

第一章绪论 1-1．研究误差的意义是什么简述误差理论的主要内容。 答：研究误差的意义为： (1)正确认识误差的性质，分析误差产生的原因，以消除或减小误差； (2)正确处理测量和实验数据，合理计算所得结果，以便在一定条件下得到更接近于真值的数 据； (3)正确组织实验过程，合理设计仪器或选用仪器和测量方法，以便在最经济条件下，得到理 想的结果。 误差理论的主要内容：误差定义、误差来源及误差分类等。 1-2．试述测量误差的定义及分类，不同种类误差的特点是什么 答：测量误差就是测的值与被测量的真值之间的差；按照误差的特点和性质，可分为系统误差、随机误差、粗大误差。 系统误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号保持恒定，或遵循一定的规律变化（大小和符号都按一定规律变化）； 随机误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号以不可预定方式变化； 粗大误差的特点是可取性。 1-3．试述误差的绝对值和绝对误差有何异同，并举例说明。 答：(1)误差的绝对值都是正数，只是说实际尺寸和标准尺寸差别的大小数量，不反映是“大了”还是“小了”，只是差别量； 绝对误差即可能是正值也可能是负值，指的是实际尺寸和标准尺寸的差值。+多少表明大了多少，-多少表示小了多少。 (2)就测量而言,前者是指系统的误差未定但标准值确定的，后者是指系统本身标准值未定。 1-6．在万能测长仪上，测量某一被测件的长度为 50mm，已知其最大绝对误差为 1μm，试问该被测件的真实长度为多少 已知：L＝50，△L＝1μm＝， 解：绝对误差＝测得值－真值，即：△L＝L－L ＝L－△L＝50－＝（mm） 测件的真实长度Ｌ 1-7．用二等标准活塞压力计测量某压力得，该压力用更准确的办法测得为，问二等标准活塞压力计测量值的误差为多少 解：在实际检定中，常把高一等级精度的仪器所测得的量值当作实际值。 故二等标准活塞压力计测量值的误差＝测得值－实际值， 即： －＝－（ Pa）

大数据分析报告

973计划信息领域战略调研材料之三 大数据（Big Data）科学问题研究 李国杰 1、前言 1.1 什么是大数据？ 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合（维基百科定义） 用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不算“大数据”。 大数据= “海量数据”+“复杂类型的数据” 大数据的特性包括4个“V”: Volume，Variety，Velocity，Value ●数据量大：目前一般认为PB级以上数据看成是大数据； ●种类多：包括文档、视频、图片、音频、数据库数据等； ●速度快：数据生产速度很快，要求数据处理和I/O速度很快； ●价值大：对国民经济和社会发展有重大影响。 1.2目前大数据的规模 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB (1021),其中 75%来自于个人。IDC认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB（1ZB=1021Byte）。医疗卫生、地理信息、电子商务、影视娱乐、科学研究等行业，每天也都在创造着大量的数据。数据采集成本的下降推动了数据量的剧增，新的数据源和数据采集技术的出现大大增加了数据的类型，数据

类型的增加导致数据空间维度增加，极大地增加了大数据的复杂度。 1.3大数据公司的现状： ●Google 公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理 的数据量超过400PB。 ●百度的数据量：数百PB，每天大约要处理几十PB数据，大多 要实时处理，如微博、团购、秒杀。 ●Facebook：注册用户超过8.5亿，每月上传10亿照片，每天生 成300TB日志数据 ●淘宝网：有3.7亿会员，在线商品8.8亿，每天交易数千万， 产生约20TB数据。 ●Yahoo!的数据量：Hadoop云计算平台有34个集群，超过3万 台机器，总存储容量超过100PB。 1.4 网络大数据的特点 （1）多源异构：描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。 （2）交互性：不同于测量和传感获取的大规模科学数据，微博等社交网络兴起导至大量网络数据具有很强的交互性。 （3）时效性：在网络平台上，每时每刻都有大量新的网络数据发布，网络信息内容不断变化，导致了信息传播的时序相关性。（4）社会性：网络上用户根据自己的需要和喜好发布、回复或转发信息，因而网络数据成了对社会状态的直接反映。 （5）突发性：有些信息在传播过程中会在短时间内引起大量新的网络数据与信息的产生，并使相关的网络用户形成网络群体，体现出网络大数据以及网络群体的突发特性。 （6）高噪声：网络数据来自于众多不同的网络用户，具有很高的噪声。 2、国家重大战略需求

大数据分析学习之路

大数据分析学习之路 Ting Bao was revised on January 6, 20021

大数据分析学习之路 一、大数据分析的五个基本方面? 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2，数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3，预测性分析能力 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4，语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 5，数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 二、如何选择适合的数据分析工具 要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类： 1.交易数据（TRANSACTION DATA） 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web 服务器记录的互联网点击流数据日志。 2.人为数据（HUMAN-GENERATED DATA） 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。 3.移动数据（MOBILE DATA）

大数据分析理论和技术(1)

大数据分析理论和技术（1） 胡经国 本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。 一、大数据分析基本方法 从所周知，对于大数据最重要的是现实大数据分析。只有通过数据分析，才能获取有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，而且又都显示了大数据不断增长的复杂性。所以在大数据领域，大数据分析方法就显得尤为重要。可以说，大数据分析方法是确保数据分析最终信息或结果是否具有价值的决定性因素。那么，大数据分析方法有哪些呢？下面简要介绍大数据分析的五个基本方法。 1、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法（Data Mining Algorithms）。各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能够深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面，也正是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据。如果一个算法要花上好几年才能得出结论，那么大数据的价值也就无从说起了。 数据可视化是给人看的，而数据挖掘则是给机器看的。集群、分割、孤立点分析，还有其他的算法，让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 2、预测性分析 大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析（Predictive Analytic ）。从大数据中挖掘出特点，通过科学地建立模型，之后通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据；而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。因此，具备预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）对于预测性分析十分重要。 3、数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）。高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

大数据分析理论和技术(全文)

大数据分析理论和技术（全文） 胡经国 本文作者的话： 本全文由已在百度文库发表的本文3篇连载文档汇集而成。特此说明。 一、大数据分析基本方法 从所周知，对于大数据最重要的是现实大数据分析。只有通过数据分析，才能获取有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，而且又都显示了大数据不断增长的复杂性。所以在大数据领域，大数据分析方法就显得尤为重要。可以说，大数据分析方法是确保数据分析最终信息或结果是否具有价值的决定性因素。那么，大数据分析方法有哪些呢？下面简要介绍大数据分析的五个基本方法。 1、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法（Data Mining Algorithms）。各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能够深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面，也正是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据。如果一个算法要花上好几年才能得出结论，那么大数据的价值也就无从说起了。 数据可视化是给人看的，而数据挖掘则是给机器看的。集群、分割、孤立点分析，还有其他的算法，让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 2、预测性分析 大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析（Predictive Analytic ）。从大数据中挖掘出特点，通过科学地建立模型，之后通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据；而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。因此，具备预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）对于预测性分析十分重要。 3、数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）。高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS,MapReduce和其他公共项目，从Hadoop0.21版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成HadoopCommon。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remoteprocedurecall)和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS

HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Googlefilesystem（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了可移植操作系统接口（POSIX，PortableOperatingSystemInterface）的要求，这样就可以实现以流的形式访问文件系统中的数据。MapReduce HadoopMapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现，它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。“映射”（map）、“化简”（reduce）等概念和它们的主要思想都是从函数式编程语言中借来的。它使得编程人员在不了解分布式并行编程的情况下也能方便地将自己的程序运行在分布式系统上。MapReduce在执行时先指定一个map（映射）函数，把输入键值对映射成一组新的键值对，经过一定的处理后交给reduce，reduce对相同key下的所有value进行处理后再输出键值对作为最终的结果。核心思想就是“分而治之”。HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Google 的论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。如同Bigtable利用了Google文件系统（GoogleFileSystem）提供的分布式数据存储方式一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable 的能力。HBase不同于一般的关系数据库，其一，HBase是一个适合

基于大数据下概率论与数理统计的研究与分析

基于大数据下概率论与数理统计的研究与分析 摘要：科技进步使得信息流通速度加快、数据量飞速增长，传统的数据处理模 式瓶颈凸显，大数据时代随之来临，在政治、经济、军事等领域引导诸多变革， 以数据为核心的原理得以重视，以可预测为目标的观念深入人心。而同样以数据 为研究对象的统计学如何在大数据浪潮中顺流而上并一展身手是值得思考的问题，而原有统计学的理论体系与大数据思维是否兼容也必须考量。在统计学专业教学中，必须考虑把统计学与大数据背景相结合，既要从统计学的基本原理出发引导 学生掌握数据统计分析的基本方法，又要从大数据的角度出发正确认识到数据形态、数据存储和数据处理等环节发生的变化，深入理解数据价值的重要性。 关键词：概率论；数理统计；大数据分析；大数据研究 大数据时代的来临，统计学在理论和方法等各个环节均受到了较大挑战，但同时又迎来 一次重大的发展契机.统计学教育必须正确认识到大数据带来的影响，积极适应大数据时代的 需求，以培养数据分析人才为目标，整合教育资源推动学科交叉，以实际应用为抓手推动行 业融合，才能继续发挥统计学的数据分析主力军作用。 一、概述 大数据分析是一个越来越热门的研究方向，各行各业都在应用大数据分析的技术。大数 据分析方法也随之迅速发展，其发展方向也是令人关心的一个课题。随着科学技术，新工艺 的开发和应用新技术，大数据分析中引入了许多快速发展的新方法来开发新的研究技术，人 们也将大数据分析与研究的成果运用到其他学科中。统计学是一个前景非常明朗的产业，各 行各业都在应用统计学的技术。统计科学在如今的普及率越来越高，与许多其他科学的崛起 一样，统计学也将带领人们的研究方向去往新的数据分析领域。统计学的分析与研究，不仅 仅是纯数学上的计算，而是一种有着更具体、更适合用途的研究领域。统计是一门高瞻远瞩 的学科，总是站在大的角度、高的角度看待问题。在研究方法上创新创造可能会改变整个统 计学科的研究面貌，是一件重要而必要的事情。由于技术进步而带来的统计数据的潜在功能 的不断提高，使得统计学的一些应用将被进一步挖掘。系统地认识和系统地分析数据复杂性 增加了统计学中分析思考的新途径。随着不同学科之间的研究方向的交叉，和学科交叉潮流 的兴起，统计研究一直延伸到许多学科研究的新领域，开始探索新的数据的统计方法。在海 量数据的分析与研究中，运用概率论与数理统计的方法可以在复杂的数据中找到需要研究的 大致方向，快速地进入到工作主题中。概率论与数理统计能够帮助人们更快地找到数据的规律，通过数据的分布规律，我们对于大数据的分析和研究就能更加方便和快捷。对于大数据 的分析，统计科学、与统计学相关的一些其他科学的崛起和普及将使研究领域拓展到更多的 方面去。统计数据的一些先进科技成果的引进，统计的发展和他们的互动将成为统计发展的 趋势。一些学者已经开始向数据统计分析的研究中引入系统论，控制论，模糊理论，信息论，图论，混沌理论等方法和理论。大数据分析以庞大的基数和变幻莫测的趋势呈现着世界上的 许多规律，对于数学上的这种魅力，我们总是想要寻求具体的规律，那么计算大数据分析中 的概率来推测数据的变化趋势应该是比较好的手段。运用概率的理论来在大数据分析中研究 与实践，学科交叉会碰撞出火花，基于大数据下概率论与数理统计的研究与分析，将会为两 个学科带来意想不到的发展与创新。可以说，概率学的运用是大数据分析中的一个颇具新意 的发展方向。想要更好地研究大数据，必定要引用更多、更合适的概率学模型和知识。对于 大数据分析与研究，运用概率论与统计的方法，可能会创造出新的大数据分析方法，因此我 们对于大数据的研究与分析也就不仅仅是在以前的模式中增删几个数字或者增加一些新奇的 研究方向，而是站在更高的地方重新审视整个研究体系，从根本上发现问题，改变刻板教条 的研究方法。与其他学科相比，大数据分析略有一年强过一年的趋势。大数据分析是一门非 常庞大繁杂、分支很多的学科，因为大数据涉及方面的多样性，大数据分析结果可以应用在 生产生活中的方方面面，包括我们在处理海量数据时难以发现规律而带来的一些问题，都可 以运用概率论与数理统计中的一些方法来发现问题趋势，从而解决问题，事实上，概率论成