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论大数据的重要性引言概述：大数据是指以庞大的数据集为基础，通过各种技术手段进行收集、存储、管理和分析的一种信息资源。
随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，大数据已经成为当今社会不可忽视的重要资源。
本文将从五个方面详细阐述大数据的重要性。
一、大数据助力决策1.1 提供全面的信息基础：大数据能够收集和整合海量的数据，为决策者提供全面的信息基础。
通过对大数据的分析，决策者可以了解市场趋势、消费者需求等重要信息，从而做出更明智的决策。
1.2 实时监测和预测：大数据技术可以实时监测和预测各种指标和趋势。
无论是企业的销售数据、交通流量还是天气情况，大数据都能够快速分析，提供准确的预测结果，帮助决策者及时调整策略。
1.3 数据驱动决策：大数据分析可以帮助决策者基于数据而不是主观判断做出决策。
通过对大数据的深入挖掘和分析，决策者可以更好地了解问题的本质，减少决策的偏差，提高决策的准确性。
二、大数据促进创新2.1 产品和服务创新：大数据分析可以揭示用户需求和行为模式，为企业提供创新的产品和服务。
通过对大数据的分析，企业可以了解用户的喜好和需求，推出更加符合市场需求的产品和服务，提高市场竞争力。
2.2 业务模式创新：大数据可以帮助企业发现新的商业模式。
通过对大数据的分析，企业可以发现新的市场机会和商业模式，实现创新的商业价值链，推动企业的持续发展。
2.3 创新决策支持：大数据分析可以为创新决策提供支持。
通过对大数据的深入挖掘，企业可以了解市场趋势、竞争对手等重要信息，为创新决策提供科学依据，减少创新的风险。
三、大数据优化运营3.1 提高效率：大数据可以帮助企业提高运营效率。
通过对大数据的分析，企业可以了解各个环节的瓶颈和问题，优化流程和资源配置，提高生产效率和运营效率。
3.2 降低成本：大数据分析可以帮助企业降低成本。
通过对大数据的分析，企业可以发现成本高的环节和浪费资源的行为，采取相应的措施进行改进，实现成本的降低。
论大数据的重要性大数据的重要性引言：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合，它具有高速度、高容量、高多样性和高价值密度的特点。
本文将详细探讨大数据的重要性，并从经济、科学研究、医疗保健、企业管理等多个角度阐述其价值。
一、经济领域中的重要性：1. 提供商业洞察力：大数据分析可以帮助企业了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，从而制定更有效的营销策略和商业决策。
2. 促进创新：通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现新的商机和创新点，推动产品和服务的创新和改进。
3. 优化资源配置：大数据分析可以帮助企业更好地理解和管理资源，提高效率，降低成本，优化供应链和生产流程。
二、科学研究中的重要性：1. 推动科学发展：大数据分析可以帮助科学家处理和分析大量的实验数据和观测数据，从而加速科学研究的进程，推动科学的发展。
2. 发现新知识：通过对大数据的挖掘和分析，科学家可以发现新的规律、趋势和关联，为科学研究提供新的思路和方向。
3. 解决复杂问题：大数据分析可以帮助科学家处理和分析复杂的问题，提供更准确的模型和预测，从而解决一些关键的科学难题。
三、医疗保健中的重要性：1. 提高医疗质量：通过对大数据的分析，医疗机构可以了解患者的病情、治疗效果和用药情况，从而提供更准确的诊断和治疗方案，提高医疗质量。
2. 预防疾病：大数据分析可以帮助医疗机构识别和预测疾病的风险因素和趋势，从而采取相应的预防措施，降低疾病的发生率。
3. 个性化医疗：通过对大数据的挖掘和分析，医疗机构可以为患者提供个性化的医疗服务和治疗方案，提高治疗效果和患者满意度。
四、企业管理中的重要性：1. 提高决策效果：大数据分析可以帮助企业管理层了解企业内部的运营情况和市场环境，从而做出更准确和有效的决策。
2. 优化客户体验：通过对大数据的分析，企业可以了解客户的需求和偏好，提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
论大数据的重要性引言概述：随着科技的不断发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据的重要性体现在多个方面，包括经济发展、科学研究、社会管理等各个领域。
本文将从五个大点来阐述大数据的重要性，并在总结中强调其对未来发展的巨大潜力。
正文内容：1. 大数据对经济发展的重要性1.1 提供市场洞察力：通过大数据分析，企业可以了解市场需求、消费者行为和竞争对手情报，从而制定更准确的市场营销策略。
1.2 促进创新和增长：大数据可以帮助企业发现新的商机，提高生产效率，降低成本，从而促进创新和经济增长。
1.3 支持决策制定：大数据分析可以为企业提供决策支持，帮助管理层做出更明智的决策，减少风险，提高企业的竞争力。
2. 大数据在科学研究中的重要性2.1 推动学术研究：大数据为科学家提供了海量的数据资源，可以帮助他们发现新的规律和趋势，推动学术研究的进展。
2.2 促进跨学科研究：大数据的跨学科性质使得不同领域的研究者能够合作，共同利用大数据资源进行研究，从而促进跨学科研究的发展。
2.3 加速科技创新：大数据的分析和挖掘能力可以帮助科学家更快地发现新的科技突破，加速科技创新的过程。
3. 大数据对社会管理的重要性3.1 改善公共服务：大数据可以帮助政府更好地了解民众需求，提供更精准的公共服务，如交通管理、环境保护等。
3.2 预测和应对风险：通过对大数据的分析，政府可以更早地发现潜在风险，采取相应的措施来应对，保护社会的稳定和安全。
3.3 优化资源配置：大数据分析可以帮助政府更好地了解资源分布和利用情况，从而优化资源配置，提高社会效益。
4. 大数据对个人生活的重要性4.1 提供个性化服务：大数据分析可以根据个人的兴趣、偏好和行为习惯，为用户提供个性化的产品和服务，提高用户体验。
4.2 促进健康管理：通过大数据的监测和分析，个人可以更好地了解自己的健康状况，采取相应的措施进行健康管理。
4.3 促进社交互动：大数据的社交网络分析可以帮助个人更好地了解自己的社交圈子，促进社交互动和交流。
浅析大数据的重要性大数据是指规模庞大、类型繁多且难以处理的数据集合。
随着信息技术的发展，大数据已经成为各个领域的重要资源，对于企业、政府和个人来说都具有重要的意义。
本文将从三个方面来分析大数据的重要性：经济发展、决策支持和创新驱动。
一、经济发展大数据对于经济发展具有重要的推动作用。
首先，大数据可以匡助企业进行市场分析和消费者行为预测，从而提升产品和服务的质量，满足消费者的需求。
例如，通过分析用户的购物记录和浏览行为，电商企业可以推荐个性化的商品，提高销售额。
其次，大数据可以匡助企业进行成本控制和效率提升。
通过分析生产过程中的数据，企业可以发现潜在的问题并进行优化，从而降低生产成本，提高生产效率。
最后，大数据还可以匡助企业进行风险管理和预测。
通过分析市场数据和经济指标，企业可以预测市场趋势和风险，制定相应的应对策略，降低经营风险。
二、决策支持大数据对于决策支持具有重要的作用。
在政府管理中，大数据可以匡助政府了解社会民生状况，优化公共资源配置。
例如，通过分析交通流量数据，政府可以合理规划道路建设和交通管理，提高城市交通效率。
在企业决策中，大数据可以匡助企业进行市场预测和竞争对手分析，制定战略决策。
例如，通过分析竞争对手的销售数据和市场份额，企业可以调整自己的产品定位和市场策略，提升竞争力。
此外，大数据还可以匡助个人做出更加明智的决策。
例如，通过分析个人的消费数据和健康数据，个人可以了解自己的消费习惯和健康状况，从而做出更加合理的消费和生活决策。
三、创新驱动大数据对于创新驱动具有重要的促进作用。
首先，大数据可以匡助企业发现新的商业模式和创新机会。
通过分析市场数据和用户行为数据，企业可以发现用户需求的变化和新的商机，从而推出新的产品和服务。
其次，大数据可以促进科学研究和技术创新。
例如，在医学领域，通过分析大量的医疗数据和基因数据，科学家可以发现新的疾病治疗方法和药物研发方向。
最后，大数据还可以促进社会创新和公共服务的改进。
引言概述随着互联网和信息技术的快速发展，大数据成为了当代社会中日益重要的资源。
大数据不仅仅是海量的数据集合，更是通过利用先进的技术和方法，从中提取有用信息和洞察力的过程。
大数据的意义不仅仅体现在它的规模和数量上，更在于它所带来的前所未有的机遇和挑战。
本文将从五个大的方面，详细阐述大数据的意义。
一、帮助做出更准确的决策大数据为决策者提供了更多可靠的信息和洞察力，从而帮助他们做出更准确的决策。
通过对大数据的分析和挖掘，企业可以了解客户的需求和喜好，优化产品和服务，提高销售和市场份额。
政府可以借助大数据优化公共管理，制定更科学的政策。
医疗行业可以通过对医疗数据的分析，提高诊断的准确性，提早发现潜在的健康风险。
1.1提供全面的信息大数据集合了多个来源和维度的数据，能够提供全面的信息。
通过对大数据的分析，用户可以获取更全面、准确的数据，做出更准确的判断。
1.2挖掘潜在机会大数据分析可以挖掘出隐藏在数据中的潜在商机和机会，帮助企业抓住市场趋势和客户需求变化，提高市场竞争力。
1.3预测未来趋势通过对历史数据和实时数据的分析，大数据可以帮助企业和政府预测未来的趋势，提前做出调整和决策。
二、提高生产效率和创新能力大数据的应用可以提高生产和管理的效率，帮助企业实现创新和发展。
通过分析生产数据，企业可以了解生产过程中存在的问题，找到优化方案，提高生产效率，降低成本。
2.1智能制造大数据可以实现智能制造，通过对生产过程中的数据进行分析，帮助企业实现智能化的生产，提高生产效率和质量。
2.2产品创新通过对客户数据和市场数据的分析，企业可以了解市场需求和客户喜好，提供更符合客户需求的产品和服务，提高企业的竞争力。
2.3优化供应链大数据分析可以帮助企业优化供应链管理，减少库存、降低成本、缩短物流时间，提高供应链的效率。
三、改善用户体验和个性化服务大数据的应用可以帮助企业了解用户的需求和喜好，为用户提供个性化的服务和体验。
通过对用户数据的分析和挖掘，企业可以了解用户的需求和行为，提供更符合用户喜好的产品和服务。
大数据的背景和意义一、背景随着互联网和计算机技术的迅速发展，人们在日常生活和工作中产生了大量的数据。
这些数据包括文字、图像、视频、音频等各种形式，数量庞大且不断增长。
以往的传统数据库技术已经无法满足对这些大规模数据的处理和分析需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术的出现，主要是为了解决传统数据库在处理海量数据时遇到的困难。
传统数据库通常采用结构化数据模型，对数据的存储和处理有一定的限制。
而大数据技术则采用非结构化或半结构化的数据模型，能够更好地应对各种类型和格式的数据。
二、意义1. 挖掘潜在价值：大数据技术可以帮助企业和组织挖掘数据中的潜在价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为企业的决策提供更准确、更全面的依据。
例如，通过对用户行为数据的分析，电商企业可以了解用户的购买偏好，进而精准推荐商品，提高销售额。
2. 实时决策：大数据技术可以帮助企业和组织实时获取和分析数据，以支持实时决策。
传统的数据处理方式需要花费大量的时间和资源，无法满足对即时数据的处理需求。
而大数据技术可以在短时间内处理大量数据，使决策者能够及时获取最新的数据，并做出相应的决策。
3. 优化资源配置：大数据技术可以帮助企业和组织优化资源的配置。
通过对数据的分析和挖掘，可以发现资源的利用率和效果，从而调整资源的分配和使用。
例如，通过对交通数据的分析，城市管理者可以了解交通拥堵的原因和分布状况，以便合理规划道路建设和交通流量调度，提高道路利用率和交通效率。
4. 支持科学研究：大数据技术可以为科学研究提供有力的支持。
科学研究通常需要处理大量的数据，而大数据技术可以提供高效的数据处理和分析能力，帮助科学家快速获取研究数据，并从中发现新的规律和知识。
例如，天文学家通过对天体观测数据的分析，可以研究宇宙的起源和演化，为人类提供更多的宇宙知识。
大数据的背景和意义在于它能够处理和分析海量的数据，挖掘数据中的潜在价值，为决策和科学研究提供有力的支持。
浅析大数据的重要性大数据是指规模庞大、类型多样、增长速度快且难以处理的数据集合。
随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展，大数据的重要性逐渐凸显。
本文将从不同角度分析大数据的重要性，并探讨其在各个领域的应用。
首先，大数据在商业领域的重要性不可忽视。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，从而制定更精准的营销策略。
例如，通过分析用户的购买历史和浏览记录，电商平台可以向用户推荐个性化的商品，提高销售额。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险管理和决策支持。
通过分析市场趋势和竞争对手的数据，企业可以及时调整策略，保持竞争力。
其次，大数据在医疗领域的应用也非常重要。
医疗数据庞大且复杂，包括医疗记录、影像数据、基因数据等。
通过对这些数据的分析，可以提高疾病的早期诊断和治疗效果。
例如，利用大数据分析技术，可以从大量的病例中挖掘出疾病的相关因素和规律，帮助医生制定更科学的治疗方案。
此外，大数据还可以用于流行病监测和公共卫生管理，提前预警和应对疫情爆发。
再次，大数据在城市管理中的应用也具有重要意义。
随着城市化进程的加快，城市面临着诸多挑战，如交通拥堵、环境污染等。
通过收集和分析大数据，可以更好地了解城市居民的出行习惯和需求，优化交通规划和公共交通系统。
同时，大数据还可以用于环境监测和资源管理，实现城市的可持续发展。
此外，大数据还在金融、教育、能源等领域发挥着重要作用。
在金融领域，大数据可以用于风险管理、反欺诈和智能投资等方面，提高金融机构的效益和安全性。
在教育领域，大数据可以用于学生评估和个性化教学，提高教育质量和学生的学习效果。
在能源领域，大数据可以用于能源消耗的监测和优化，提高能源利用效率和环境可持续性。
综上所述，大数据在各个领域的重要性不可忽视。
通过对大数据的分析，可以帮助企业制定更精准的营销策略，提高竞争力；在医疗领域，可以提高疾病的早期诊断和治疗效果；在城市管理中，可以优化交通规划和资源管理；在金融、教育、能源等领域，也都有着重要的应用价值。
数字化世界的生命线大数据的重要性与应用近年来，随着科技的不断发展，数字化时代已经全面到来。
在数字化的时代，大数据作为一个重要的资源，已经成为了数字化世界的生命线。
本文将探讨大数据的重要性及其在不同领域的应用。
一、大数据的重要性1. 指导决策大数据通过收集，存储和分析大量的数据，可以为企业和政府机构提供准确、全面的信息基础，以指导决策。
通过分析大数据，可以发现数据中的规律和趋势，帮助人们做出更明智的决策。
例如，在商业领域，企业可以利用大数据来了解市场需求、了解消费者的喜好和行为习惯，从而调整产品定位和营销策略。
2. 优化资源配置大数据可以帮助机构优化资源的配置，提高效率和减少浪费。
通过收集和分析大量数据，可以更好地了解资源的利用情况，发现不合理的方面并进行优化。
例如，在城市管理中，通过收集和分析交通数据，可以优化交通路线，减少拥堵情况，提高交通效率。
3. 改善用户体验大数据可以帮助提供更好的用户体验。
通过收集用户的数据，可以了解用户的需求和偏好，并根据这些数据进行产品和服务的个性化定制。
例如，在电商领域，通过分析用户的购买行为和兴趣爱好，可以向用户推荐符合其口味的商品，提高用户的购物体验和满意度。
二、大数据的应用1. 商业领域在商业领域，大数据的应用已经变得越来越广泛。
通过分析大数据，企业可以了解市场的需求和趋势，并据此调整产品和营销策略。
此外，大数据还可以帮助企业进行风险评估，提高经营决策的准确性。
例如，金融行业可以通过分析大数据来评估风险，制定更准确的信贷政策。
2. 医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用可以帮助医疗机构提高诊断和治疗的准确性。
通过分析大数据，可以发现潜在的疾病风险，预测疾病的发展趋势，并根据这些预测结果采取相应的预防措施。
另外，大数据还可以帮助医生选择合适的治疗方案，提高治疗的效果和成功率。
3. 城市管理在城市管理方面，大数据的应用可以帮助城市提高资源利用效率，改善城市的生活环境。
论大数据的重要性引言概述：大数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
它是指通过收集、分析和解释庞大、复杂的数据集，从中获取有价值的信息和洞察力。
大数据的重要性不仅仅体现在商业领域，也在科学研究、医疗保健、政府决策等各个方面。
本文将从五个方面详细阐述大数据的重要性。
一、提供商业洞察力1.1 通过分析大数据，企业可以了解客户的需求和行为模式，从而更好地定位市场和制定营销策略。
1.2 大数据分析可以帮助企业发现新的商机和潜在的增长点，提高市场竞争力。
1.3 大数据还可以帮助企业进行风险管理和预测，降低经营风险。
二、推动科学研究2.1 大数据为科学家提供了更多的研究材料和数据样本，促进科学研究的发展。
2.2 大数据分析可以帮助科学家发现新的规律和趋势，推动学科的进步。
2.3 大数据还可以促进跨学科的研究合作，加速科学发现的速度和质量。
三、改善医疗保健3.1 大数据可以帮助医疗机构更好地管理和利用患者的医疗数据，提高医疗服务的效率和质量。
3.2 大数据分析可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策，提高医疗效果。
3.3 大数据还可以帮助医疗机构进行流行病监测和预测，及时采取措施控制传染病的传播。
四、优化城市管理4.1 大数据可以帮助政府了解城市居民的需求和生活习惯，优化城市规划和基础设施建设。
4.2 大数据分析可以帮助政府提高城市交通管理效率，减少交通拥堵和交通事故。
4.3 大数据还可以帮助政府提供更好的公共服务，如智慧城市建设、环境保护等。
五、保护个人隐私5.1 在大数据时代，个人隐私面临着更大的挑战。
政府和企业应加强个人数据的保护，确保数据使用的合法性和安全性。
5.2 个人隐私保护是大数据应用的基础，只有保护好个人隐私，才能建立公众对大数据的信任。
5.3 同时，个人也应提高自我保护意识，合理使用和管理个人数据，避免个人隐私泄露的风险。
结论：大数据的重要性在各个领域都得到了充分的体现。
它为企业提供了商业洞察力，推动了科学研究的发展，改善了医疗保健和城市管理，但同时也对个人隐私提出了新的挑战。
论大数据的重要性大数据的重要性引言：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一部分。
大数据指的是以巨大的数据量为基础，通过各种技术手段进行收集、存储、管理、分析和应用的一种数据形态。
本文将探讨大数据的重要性，并从多个角度分析其对各行业的影响和意义。
一、经济发展的驱动力1. 提升企业竞争力：大数据分析可以帮助企业深入了解市场需求、消费者行为和竞争对手情报，从而制定更加有效的营销策略和商业决策，提升企业的竞争力。
2. 促进创新创业：大数据的挖掘和分析可以发现新的商机和市场趋势，为创业者提供更准确的信息和预测，推动创新创业的发展。
二、社会治理的优化1. 提升公共安全：通过大数据分析，可以实现对犯罪行为的预测和监控，提高公共安全水平，减少犯罪发生的可能性。
2. 改善城市管理：大数据可以帮助城市管理者更好地了解城市居民的出行、消费和生活习惯，从而优化城市规划、交通管理和公共服务。
三、医疗健康的提升1. 疾病预防和控制：通过大数据分析，可以发现疾病的传播规律和风险因素，提前预警和采取措施，有效控制疾病的传播。
2. 个性化医疗：利用大数据分析个体的基因信息、病历数据和生活习惯，可以为患者提供更加精准的诊断和治疗方案，提高医疗效果。
四、科学研究的推进1. 加速科学发现：大数据分析可以帮助科学家从庞大的数据中发现规律和关联，加速科学研究的进程，推动科学发现的突破。
2. 促进跨学科合作：大数据的分析需要多学科的专业知识和技术手段，促进了不同领域之间的合作和交流，推动了科学研究的跨学科发展。
五、教育和人才培养的改进1. 个性化教育：大数据分析可以根据学生的学习情况和兴趣特点，提供个性化的教学内容和学习指导，提高学习效果和学生满意度。
2. 优化人才培养：通过大数据分析人才需求和市场趋势，可以调整教育培训的方向和内容，培养更加符合社会需求的人才。
结论：大数据的重要性不言而喻，它对经济发展、社会治理、医疗健康、科学研究、教育和人才培养等方面都有着深远的影响和积极的意义。
大数据时代的必然性
①硬件成本的降低②网络带宽的提升③云计算的兴起④网络技术的发展⑤智能终端的普及⑥电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用⑦物联网大数据的特征
①体积大：非结构化数据的超大规模和增长，总数据量的80~90%，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓库的10倍到50倍②多样性：大数据的异构和多样性，很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据），无模式或者模式不明显，不连贯的语法或句义③价值密度低：大量的不相关信息，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能）④速度快：实时分析而非批量式分析，数据输入、处理与丢弃，立竿见影而非事后见效
大数据结构特征
①结构化数据：包括预定义的数据类型、格式和结构的数据
②半结构化：具有可识别的模式并有可以解释的文本数据文件
③“准”结构化：具有不规则数据格式的文本数据，通过使用工具可以使之格式化
④非结构化：没有固定结构的数据，通常将其保存成不同类型的文档
大数据的具体趋势
①行业垂直整合：新兴产业以垂直整合的态势开疆拓土，产品成熟后走向水平分工-信息产业中靠近最终终端用户，在产业链中拥有发言权②泛互联网化
大数据的营销价值
①形成商业营销模式：租售数据模式；租售信息模式；数字媒体模式；数据使能模式；数据空间运营模式；大数据技术提供商②建立用户的忠诚度：市场策略中的“2/8定律”：一家公司80%的利润实际上是来自于20%的现存客户③开发新的客户资源- 社交网络信息挖掘：实时竞拍数字广告④创造新业务与服务：健康行业；零售行业；能源行业
数据挖掘能做什么？？
①信用等级/目标客户的确定：给定包含100,000个客户的数据库，识别出哪些人在信用卡消费时最不识别出最有可能对销售促销/打折活动作出响应的顾客
②欺诈探测:给出某个特定客户的个人信息(the demographics)和交易历史纪录
③客户关系管理(CRM): 我的哪些客户可能是最忠诚的，哪些是最可能离开成为竞争对手的客户
④数据挖掘有助于我们抽取这类信息
什么是数据仓库？
⑴W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中，对数据仓库的定义为：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程⑵SAS软件研究所观点：数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有效的决策支持。
数据仓库的特点
⑴数据仓库是面向主题的: 主题是数据归类的标准，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。
⑵数据仓库是集成的：数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。
对不同的数据来源进行统一数据结构和编码。
统一原始数据中的所有矛盾之处，如字段的同名异义，异名同义，单位不统一，字长不一致等。
将原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的大转变。
⑶数据仓库是稳定的: 数据仓库中包括了大量的历史数据。
数据经集成进入数据仓库后是极少或根本不更新的。
⑷数据仓库是随时间变化的: 数据仓库内的数据时限在5～10年，故数据的键码包含时间项，标明数据的历史时期，这适合DSS进行时间趋势分析。
而数据库只包含当前数据，即存取某一时间的正确的有效的数据。
⑸数据仓库的数据量很大: 大型DW的数据是一个TB（1000GB）级数据量（一般为10GB级DW，相当于一般数据库100MB的100倍）
⑹数据仓库软、硬件要求较高: 需要一个巨大的硬件平台，需要一个并行的数据库系统
●数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随
机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘是一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。
数据挖掘系统的特征
⑴数据的特征①大容量: POS数据（某个超市每天要处理高达2000万笔交易）；卫星图象（NASA的地球观测卫星以每小时50GB的速度发回数据）；互联网数据②含噪音（不完全、不正确）③异质数据（多种数据类型混合的数据源，来自互联网的数据是典型的例子）
⑵系统的特征①知识发现系统需要一个前处理过程: 数据抽取；数据清洗；数据选择；数据转换②知识发现系统是一个自动/半自动过程③知识发现系统要有很好的性能⑶模式的特征①知识发现系统能够发现什么知识？计算学习理论COLT；以FOL为基础的以发现关系为目的的归纳逻辑程序设计②现行的知识发现系统只能发现特定模式的知识: 规则；分类；关联
数据挖掘技术
⑴聚类: 对具有共同趋势或结构的数据进行分组(数据划分)。
将数据项分组成多个类, 类之间的数据差别应尽可能大,类内的数据差别应尽可能小。
即“最小化类间的相似性, 最大化类内的相似性”。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式。
是知识发现的基础
⑵分类(模式识别)：分类是研究己分类资料的特征，分析对象属性，据此建立一个分类函数或分类模型，然后运用该模型将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中。
⑶回归: 回归算法在解决实际问题时经常会把数据拆分为两个数据集：训练数据集、测试数据集。
通过数据挖掘算法对训练数据集进行建模，寻找X 和Y之间的数学模型，然后通过测试数据集来验证该数学模型的准确率，如果误差能够达控制到一定精度，则认为该模型很好的反映了X和Y的关系，可以用来进行预测和分析
⑷关联：关联规则反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性；如果两个事物或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其它事物预测到。
关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。
⑸时间序列：变量随时间变化，按等时间间隔所取得的观测值序列，称时间序列。
时间序列分析法主要通过与当前预测时间点相近的历史时刻的数据来预测当时时刻的值。
文本挖掘技术-
⑴分词，每个词的提取出出现次数
⑵分类，时政、社会、国际、评论、军事、文化、历史
⑶聚类，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类，生成主题词，为用户确定类目名称提供方便。
⑷自动摘文，自动文本摘要技术对文档信息进行压缩表示，有效地降低用户的信息负载，帮助用户更好地从万维网获取各类科技情报信息，提高工作效率。
⑸倾向性分析，自动聚合网络新闻并自动进行褒贬倾向性的分析。
对文章的观点进行倾向性分析和统计，识别正负面信息
图像和视频挖掘技术
⑴预处理技术：预处理算法使图像变得更清晰，更有利于视觉系统对环境的理解。
主要包括图像超分辨率重建、图像去噪、图像增强、图像填充、前背景分离等。
⑵特征提取技术：主要提取用于描述图像的关键特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等；
⑶目标跟踪：在需要监控的环境里，如何能够判断出进入特定区域的目标，并且能够跟踪目标的轨迹。
分为两种情况：一是静态背景下的目标跟踪；二是动态背景下的目标跟踪。
⑷目标识别：指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。
它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。
从网络中挖掘营销价值
邮件挖掘分析工具Immersion；免费WIFI服务搜集用户数据；用户头像纳入面部识别数据库。
