下载文档原格式
关于大数据技术的毕业论文
简介
这篇毕业论文将研究大数据技术的发展、应用和挑战。
大数据技术已成为当今信息时代的重要组成部分，对各个领域的发展产生了巨大影响。
本文将对大数据技术的基本概念和原理进行阐述，并探讨其在商业、科学、医疗等领域的应用。
同时，还将分析大数据技术面临的挑战和可能的解决方案。
主要内容
1. 大数据技术的基本概念和原理
- 大数据定义和特点
- 大数据处理框架和技术架构
2. 大数据技术在商业领域的应用
- 大数据分析与决策支持
- 大数据驱动的营销和销售
3. 大数据技术在科学研究中的应用
- 大数据在生态学、天文学等领域的应用案例
- 大数据分析对科学研究的影响
4. 大数据技术在医疗领域的应用
- 大数据在疾病预测与治疗中的应用
- 大数据对医疗管理和政策制定的影响
5. 大数据技术面临的挑战和解决方案
- 隐私保护和数据安全性
- 大数据分析方法的改进和优化
结论
本文通过对大数据技术的研究和分析，发现其在商业、科学和医疗领域的应用潜力巨大。
然而，大数据技术也面临着隐私保护、数据安全性和分析方法的挑战。
为了更好地应用大数据技术，需要进一步研究和改进相关的技术和方法。
参考文献
- [1] 蔡银龙. 大数据技术与应用[M]. 清华大学出版社, 2017.
- [2] 陈立辉, 孙剑平. 大数据：理论与算法[M]. 清华大学出版社, 2015.
- [3] 李明. 大数据时代的隐私保护[M]. 清华大学出版社, 2016.。
大学生毕业论文范文分析大数据分析在金融风险管理中的应用随着信息技术的不断发展，大数据分析已经成为许多行业的重要工具，尤其在金融领域中的应用备受关注。
本文将通过分析一篇大学生毕业论文范文，探讨大数据分析在金融风险管理中的应用。
在这篇论文中，作者首先介绍了金融风险管理的重要性和现有方法的局限性。
随后，作者详细阐述了大数据分析的基本概念和技术原理，并结合具体金融风险管理的场景，提出了利用大数据分析解决金融风险问题的方法。
论文中指出，传统的金融风险管理方法主要依赖于统计学方法和经验判断，对于大规模、多维度的金融数据难以处理。
而大数据分析则具备处理大规模数据和挖掘隐藏规律的能力，因此在金融风险管理中具有巨大潜力。
在具体应用方面，论文介绍了利用大数据分析技术进行风险预测和风险评估的方法。
通过对历史数据和实时数据的处理和分析，可以识别出潜在的风险因素，并预测金融市场的波动情况。
同时，大数据分析还可以通过对客户行为和交易数据的分析，评估风险暴露和信用风险。
这种基于大数据分析的风险管理方法，相比传统方法更加准确和高效。
此外，论文中还对大数据分析在反欺诈检测、信用评价和投资决策等方面的应用进行了讨论。
大数据分析能够通过建立用户画像和模型，发现异常行为和欺诈行为，提高金融机构的反欺诈能力。
同时，大数据分析还可以对客户信用进行评价，为金融机构提供更加精准的信用评分，降低信贷风险。
在投资决策方面，大数据分析可以对各种数据源进行整合，提供全面的市场信息和投资建议，帮助投资者做出科学决策。
通过对这篇毕业论文范文的分析，我们可以了解到大数据分析在金融风险管理中的重要性和应用价值。
大数据分析不仅可以提高风险管理的准确性和效率，还可以发现隐藏的风险因素和提供全面的市场信息，为金融机构和投资者提供决策依据。
然而，同时也要注意到大数据分析面临的挑战，如数据隐私和数据安全等问题，需要进一步研究和解决。
综上所述，大数据分析在金融风险管理中具有广阔的应用前景。
大数据的应用论文在当今时代，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累速度日益加快，大数据的应用也日益广泛。
本文旨在探讨大数据在不同领域的应用现状及其潜在价值。
首先，大数据在商业领域中的应用尤为突出。
企业通过收集和分析消费者行为数据，可以更准确地预测市场趋势，制定有效的营销策略。
例如，通过用户在电商平台的浏览和购买记录，企业能够了解消费者的偏好，从而提供个性化的推荐服务，提高销售额。
其次，大数据在医疗健康领域的应用也显示出巨大潜力。
通过分析患者的医疗记录和基因数据，医生能够为患者提供更加精准的诊断和治疗方案。
此外，大数据分析还能帮助医疗机构优化资源分配，提高医疗服务的效率和质量。
在教育领域，大数据的应用同样具有重要意义。
教育机构可以利用学生的学习数据，分析学生的学习习惯和效果，从而为学生提供更加个性化的教学内容和辅导。
这不仅能够提高学生的学习效率，还能帮助教师更好地了解学生的需求，优化教学方法。
此外，大数据在政府治理中的应用也日益增多。
政府通过收集和分析社会经济数据，可以更有效地制定和调整政策，实现资源的合理配置。
例如，通过分析交通流量数据，政府可以优化交通规划，缓解交通拥堵问题。
在环境保护方面，大数据的应用也显示出其独特的价值。
通过对环境监测数据的分析，科学家可以及时发现和预测环境问题，为环境保护提供科学依据。
同时，大数据还能帮助企业和政府制定更加有效的节能减排措施，促进可持续发展。
最后，大数据在金融领域的应用也不容忽视。
金融机构通过分析用户的信用记录和交易数据，可以更准确地评估用户的信用风险，提供更加个性化的金融服务。
此外，大数据分析还能帮助金融机构及时发现和防范金融风险，保障金融市场的稳定。
综上所述，大数据的应用已经渗透到社会的各个领域，为各行各业的发展带来了新的机遇和挑战。
随着技术的不断进步，大数据的应用将更加广泛和深入，其价值也将得到更加充分的挖掘和利用。
大数据发展背景与研究现状分析研究论文随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术逐渐成为信息产业的新宠。
大数据发展背景与研究现状的分析，是人们对大数据技术的深入了解和探讨，也是大数据应用领域不断拓展的重要指引。
一、大数据发展背景在信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌现，传统的数据库技术逐渐无法满足大规模数据处理的需求。
大数据技术因此应运而生。
首先，在互联网的快速发展下，用户产生的数据呈指数级增长。
用户在社交网络、在线购物、搜索引擎等平台的行为数据，给数据库管理带来了极大挑战。
传统数据库技术对于处理如此庞大的数据量显然力不从心。
其次，移动互联网的普及让数据的来源更加多元化。
手机、平板等移动设备的普及和大数据的设备互联，进一步加速了数据的增长速度。
手机APP、传感器等设备产生的数据，也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间。
再次，人工智能技术的飞速发展催生了对于大数据高效处理和分析的需求。
人们希望通过大数据的深度挖掘，实现智能化的应用场景。
这也促进了大数据技术的快速发展。
以上种种因素共同推动了大数据技术的发展，大数据在各行各业中得以广泛应用，为信息社会的进步做出了贡献。
二、大数据研究现状分析1. 数据处理技术大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。
在数据处理技术方面，分布式存储、分布式计算和数据挖掘等技术被广泛应用。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的主要工具，可以高效处理海量数据。
2. 数据分析方法数据分析是大数据技术的核心之一。
在数据分析方法方面，统计学、机器学习、深度学习等方法被广泛应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以为企业的决策提供科学依据，实现精准营销、个性化推荐等应用场景。
3. 数据安全与隐私保护随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据领域的重要议题。
加密技术、数据脱敏技术等手段被用于保护用户数据的安全和隐私。
数据伦理、法律法规等问题也备受关注。
4. 学术研究与应用案例国内外各大高校和研究机构也积极开展大数据技术的研究工作，推动了学术界对于大数据技术的理论研究和实践探索。
大数据论文3000字正文：一：引言本论文旨在探讨大数据的相关概念、应用领域以及对社会经济发展带来的影响。
通过深入研究和分析，我们将揭示大数据时代所面临的挑战与机遇，并提出相应解决方案。
二：背景介绍1. 大数据定义：指由传统数据库管理工具难以处理或无法处理的海量结构化和非结构化信息。
2. 大数据特点：a) 体量巨大：存储容量庞大，需要强大计算能力进行分析；b) 高速度：实时获取并迅速作出反馈；c)多样性：包含各种类型（文字、图像等）和来源（社交网络等）信息。
三：现有技术与方法1. 数据采集与清洗：a) 网络爬虫技术收集互联网上公开可获得的信息；b) 数据预处理消除异常值和重复项。
2. 存储与管理：a) 分布式文件系统如Hadoop HDFS存储海量数据；b )NoSQL数据库适合非关系型数据库需求。
3 . 数据挖掘与分析:a )聚类算法识别隐藏模式;b )分类算法判断对象属性;c )关联规则挖掘发现数据间的相关性。
四：大数据应用领域1. 商业智能与市场分析：a) 通过对消费者行为和趋势进行预测，提供精准营销策略；b )实时监测竞争对手动态并调整经营战略。
2 .医疗保健:a )利用患者历史记录和基因信息制定个体化治疗方案;b) 分析流行病学模式以及药物副作用等问题。
3 .金融风险管理:a）识别异常交易或欺诈活动，并采取相应措施防范风险；b）建立信贷评估模型优化借款人审批过程。
五：社会影响与挑战1. 隐私安全：大量个人信息被收集可能导致隐私泄露；2. 就业机会变革：自动化技术替代传统工作岗位，需要新的就业技能需求。
六：解决方案1. 加强法律法规保护用户隐私权益;2 .推进教育改革以适应数字时代职场需求.七：结论本文详细介绍了大数据的概念、特点以及现有技术与方法。
进一步探讨了大数据在商业智能、医疗保健和金融风险管理等领域的应用，并分析了其对社会经济发展带来的影响。
1. 本文档涉及附件：无2. 法律名词及注释：a) 隐私权益：指个人或组织不受他人干扰，自由决定是否公开某些信息。
论述大数据技术的原理及应用论文引言随着信息时代的快速发展，大数据技术成为各行各业都面临的重要问题。
本文将论述大数据技术的原理和应用，通过剖析其背后的核心原理和实际应用案例，探讨大数据技术的重要性和影响力。
1. 大数据技术的原理大数据技术基于分布式计算和存储原理，旨在处理大规模的数据集合。
以下是大数据技术的核心原理：1.1 分布式存储大数据技术通过将数据分布存储在多台计算机上，实现了数据的冗余备份和高可靠性。
这种存储方式也提高了数据的读写速度，使得大数据能够在短时间内进行高效处理。
1.2 并行计算大数据技术采用并行计算的方式处理数据，将数据拆分成多个小任务，分配给多台计算机进行并行计算。
这样可以大大提高数据处理的速度和效率。
1.3 数据挖掘算法大数据技术主要通过数据挖掘算法来分析和处理数据，挖掘数据中的模式、趋势和关联规则。
这些算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等，可以帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息。
2. 大数据技术的应用大数据技术在各行各业都有着广泛的应用，以下列举几个典型的应用案例：2.1 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过大数据技术对客户的数据进行分析，为客户提供个性化的金融服务。
同时，大数据技术还可以用于风险控制和欺诈检测，帮助银行提高风险管理和客户保护能力。
2.2 零售行业大数据技术可以帮助零售商分析消费者的购物习惯和偏好，从而进行商品定价、推荐和库存管理。
此外，大数据技术还可以帮助零售商优化供应链，提高物流效率和减少成本。
2.3 医疗行业大数据技术在医疗行业的应用可以帮助医生更好地管理患者的健康信息和病历数据。
通过对大量病历数据的分析，医生可以提高诊断的准确性，并且预测疾病的发展趋势。
同时，大数据技术还可以帮助医疗机构优化资源分配和提高工作效率。
2.4 交通行业大数据技术可以通过分析交通数据来改善交通流畅性和减少交通事故。
通过对实时交通数据的分析，交通管理部门可以更好地调度交通信号和路网。
大数据毕业论文大数据毕业论文随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据指的是规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
这些数据集合包含了来自各个领域的信息，如社交媒体、电子商务、金融交易等。
在这些数据背后蕴藏着巨大的价值和潜力，因此，越来越多的研究者和企业开始关注和利用大数据。
在我的毕业论文中，我将探讨大数据在不同领域中的应用和挑战。
首先，我将介绍大数据的定义和特点。
大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据速度快、数据价值高等。
这些特点使得大数据的处理和分析变得非常困难，需要借助先进的技术和工具。
接下来，我将讨论大数据在商业领域中的应用。
大数据分析可以帮助企业了解消费者的需求和喜好，从而制定更有效的市场营销策略。
例如，通过分析用户在社交媒体上的行为和评论，企业可以了解用户对产品的评价和意见，进而改进产品设计和服务。
此外，大数据还可以用于预测市场趋势和预测销售量，帮助企业做出更准确的决策。
除了商业领域，大数据在医疗领域也有广泛的应用。
医疗数据包括患者的病历、医学影像、基因组数据等。
通过对这些数据的分析，医生可以更好地了解患者的病情和病因，从而制定更有效的治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病预测和流行病监测。
通过分析大量的医疗数据，可以发现疾病的早期迹象和潜在风险因素，帮助人们更早地预防和治疗疾病。
然而，大数据的应用也面临着一些挑战。
首先，隐私和安全问题是大数据应用的重要考虑因素。
大数据中包含了大量的个人信息，如姓名、地址、电话号码等。
如果这些信息被不法分子获取和滥用，将会对个人和社会造成严重的损害。
因此，保护大数据的隐私和安全是至关重要的。
其次，数据质量和数据一致性也是大数据应用面临的挑战。
大数据集合往往包含了来自不同来源和不同质量的数据。
这些数据可能存在错误、缺失或不一致的问题，给数据分析带来困难。
因此，需要采取有效的数据清洗和整合方法，确保数据的质量和一致性。
大数据毕业论文大数据在当代社会中扮演着越来越重要的角色，它对于企业、政府和个人的决策和发展都具有重要的意义。
随着互联网和各种移动设备的普及，大数据的规模也呈现出爆炸式的增长。
因此，如何高效地处理和利用大数据成为了一个迫切需要解决的问题。
本文将从大数据的定义、特点和应用等方面对该问题进行探讨。
首先，我们需要明确大数据的定义。
大数据是指数据量大、种类多样、更新速度快的海量数据集合。
与传统数据不同，大数据具有四个特点：即量大、速度快、种类多和质量低。
量大意味着大数据的规模庞大，数据量呈现爆炸式增长的趋势；速度快意味着大数据的更新速度非常快，数据的生成、传输和处理都需要在很短的时间内完成；种类多意味着大数据包含了多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等；质量低意味着大数据中存在很多噪声和不完整的数据，因此在处理大数据时需要考虑如何过滤和清洗数据。
了解大数据的定义和特点对于高效处理大数据具有重要的意义。
对于大数据的处理，可以采用一系列的技术和方法。
首先，需要搭建一个合适的大数据处理平台。
大数据处理平台主要包括数据存储和数据处理两个方面。
数据存储方面，可以选择使用分布式存储系统（如Hadoop、HBase、MongoDB等）来存储大数据；数据处理方面，可以使用分布式处理框架（如MapReduce、Spark等）来进行大数据的处理和分析。
其次，需要进行数据清洗和预处理。
由于大数据中存在大量的噪声和不完整的数据，因此在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和准确性。
最后，可以采用数据挖掘和机器学习等方法对大数据进行分析。
数据挖掘和机器学习是对大数据进行深入分析和挖掘的重要方法，通过对大数据的分析可以发现其中蕴含的有价值的信息和规律，为企业和政府的决策提供科学的参考。
大数据的应用范围非常广泛。
在企业领域，大数据可以用于市场分析、用户行为分析、产品推荐等方面，帮助企业更好地了解市场需求和用户行为，从而提供更好的产品和服务。
大数据论文分析随着信息技术的快速发展，大数据分析成为了如今科技领域的热门话题。
大数据分析通过对庞大的数据集进行挖掘和分析，可以为企业、学术界和政府机构提供重要的决策支持和商业价值。
本文将从大数据的概念、应用领域以及挑战等方面进行论述，以探讨大数据分析的独特优势和前景。
一、大数据的概念和特点大数据是一种数据集合，其规模大、复杂度高、种类多样。
大数据的主要特点包括三个方面：大量性、多样性和时变性。
首先，大数据的大量性体现在数据集的规模非常庞大。
传统的数据分析工具和方法已经无法处理这些庞大的数据集，因此需要借助大数据技术来进行处理和分析。
其次，大数据的多样性意味着数据集包含多种数据类型和来源。
这些数据可能来自于社交媒体、传感器、日志记录等多个渠道，具有不同的数据结构和格式。
因此，如何对这种多样性的数据进行融合和分析成为了一个重要的问题。
最后，大数据的时变性反映了数据集的动态变化。
大数据集中的数据往往是实时产生的，需要实时进行分析和处理。
这对大数据分析提出了更高的要求，需要采用实时的数据处理技术和算法来应对。
二、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。
以下是一些主要的应用领域：1.商业智能和市场营销：通过对大数据的分析，企业可以了解客户需求，预测市场趋势，优化产品和服务，并制定更好的市场营销策略。
2.金融服务：大数据分析可以帮助银行和金融机构识别潜在的风险，改进风险管理和信用评估模型，提高支付系统的安全性，预测市场波动等。
3.医疗保健：大数据分析可以帮助医院优化资源分配，提高医疗效率，预测疾病趋势，提供个性化的医疗方案等。
4.交通运输：通过对大数据的分析，可以实现交通流量监测、交通拥堵预测、路线规划优化等功能，提高交通运输的效率和安全性。
5.社交网络和媒体：大数据分析可以帮助社交网络和媒体平台了解用户需求和兴趣，并根据这些信息提供个性化的推荐和广告。
三、大数据分析的挑战虽然大数据分析带来了巨大的机遇，但也面临着一些挑战。
计算机系统结构（论文）题目大数据的分析院系信息工程系专业计算机科学与技术年级2014级班级1471姓名杜航学号201442051029****: **2015 年12 月22 日目录1 绪论 (3)2 大数据概述 (3)2.1 什么是大数据 (3)2.2 大数据的三个层次 (4)2.3 云存储对大数据的促进作用 (5)2.4 大数据未来的行业应用 (6)3 大数据时代的机遇与挑战 (7)3.1 机遇与挑战并存 (7)3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7)4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9)4.1 境外的大数据发展 (9)4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较……………………………………………………105 参考文献…………………………………………………………………………………………………111 绪论说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托•迈尔•舍恩伯格及肯尼斯•库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。
关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了，但是到了现在才开始有所发展，这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的，移动互联网的高速发展，为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提，比如说智能手机，智能硬件，车联网，Pad等数据的产生终端。
这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起，在人流、车流的背后产生了信息流，也就产生了大量的数据。
其次就是移动通信技术的快速发展，在2G时代，无线网速慢，数据产生也非常慢，数据体量也不够，所以还是无法形成大数据，而到了4G时代，终端数据的增加，使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据，这个也是大数据到来的一个条件之一。
第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展，如云计算，云存储技术，他们的快速发展，是大数据诞生的温床，如果没有这些技术，即使有大量的数据也只能望洋兴叹。
传统的存储技术相对落后，根据不同数据实行单一存储，这个显然满足不了大数据的需求，而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升，对于性能的要求同样迫切，与以往只面向有限的用户不同，在云时代，存储系统将面向更为广阔的用户群体，用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升，只有这样才能对请求作出快速的反应，云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。
2 大数据概述2.1 什么是大数据？说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在《大数据时代》提到了大数据的4个特征，一个是数量大，一个是价值大，一个是速度快，一个是多样性。
一个是数量比较大，大致有多大，就是大到PB级别，甚至ZB级别，1PB等于1024TB，1TB 等于1024G，那么1PB等于100多G，当然了具体的计算方法可以相关资料数据进行查询，总之，和传统的单个网站数据库存储的数据相比，已经是它的上百倍还多，而只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。
第二个是价值大，价值是大体量数据的更深一步的演变，就是说，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。
如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生。
这些都是大数据的价值。
第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。
第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
总之，这些就是大数据的四个特征，只有具备了这些特征的数据才能称为大数据，那么实际中的大数据是怎么样呢？业内著名的和大数据相关的公司，七牛云存储将要在8月29日、30日举办一次大数据的会议，对于位于大数据技术产业链上的公司来说，我们应该可以获得更多的干货爆料。
2.2 大数据的三个层次大数据有三个层次，第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。
第二个技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层，这些包括数据的存储，数据的分析，数据的挖掘等等，第三个是数据应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务。
本模块主要讲第一个层次，后面两个层次在下面的模块再细讲。
数据采集层——App、saas服务在移动互联网时代，大数据的来源层有两个方面，一个方面是面向个人的数据来源前端如各种各样的App，一方面是面向企业服务的saas服务的产品。
面向个人的App：饮食领域的App，如饿了么，用户通过App进行选餐，下单，通过App交互就会形成饮食领域的大数据；在o2o领域，如嗒嗒巴士，用户通过使用App进行乘坐交通，上班下班，就会形成交通领域的大数据，如穿衣助手，用户通过App进行选择衣服颜色，样式，进行搭配，就会形式服务类的大数据，当然了还有秒拍、快看等娱乐类的消费数据。
面向个人用户的App，以满足用户的需求为主要出发点，产生用户的数据，这些数据包括以个人基础的数据，也包括随群体数据，随着App用户量的增长，这些App数据就成了大数据。
面向个人的数据来源：直接通过用户的需求产生数据，而面向企业服务的——saas服务则不一样，他们通过为企业提供一套完整的解决方案，而产生数据，比如图灵机器人，人脸识别技术，气象plus、海康威视等，他们通过完美的解决方案服务企业，最终服务用户，从而产生大数据，数据采集层，是大数据的来源，也是大数据的基础。
2.3云存储对大数据的促进作用有了数据采集层，那么下一步就是数据的存储层了，使用云存储技术将数据存储在云主机上，保证数据的安全、稳定、高效都需要云存储技术来完成。
云存储主要负责数据的存储以及计算，比如七牛的云存储技术，云存储技术是大数据发展跨不过去的一道坎，如果没有云存储技术，大数据就不能得到发展。
（1）云存储中面向企业存储的数据最大当前的云存储分为公共云存储和私有云存储，公共云存储主要是面向个人，比如百度网盘等，而私有云存储主要是面向企业，其实面向企业的云存储的存储的大数据最终来源还是来自个人，比如目前的很多saas服务，IM、统计等企业服务，服务主要是面向个人的App，而类似七牛云存储这样的云存储则是出于更底层，基于云主机之上，而位于所有个人服务、企业服务之下，所以说，七牛云存储应该积累了更多的大数据，而通过即将月底举办的这次《数据重构未来》的大会，我想可以获得更多的关于大数据的干货。
（2）云存储满足了海量数据的存储需求随着移动互联网的快速发展，传统的存储方式已经在容量、性能、智能化等方面无法满足需求。
云存储的出现，比如类似和七牛一样的云存储技术，从功能上弥补了传统存储的不足，通过虚拟化大容量存储、分布式存储和自动化运维等功能，实现了存储空间无限增加和扩容，自动化和智能化功能提高了存储效率。
另外，规模效应和弹性扩展，降低运营成本，避免资源浪费。
（3）云存储技术节省了开发者的成本特别是当下移动互联网的火爆，使得App行业出现了爆发式的增长，App的数量已经达到了300百万以上，同时图片App、视频App、音频App如camera360、优酷视频、荔枝FM等App都会在发展过程中产生大量的数据，对于这些数据来说，如果让企业自身去开发一款分布式的存储系统，这可能需要构建一个几十人的开发团队，成本也会大大增加，而通过使用类似七牛一样的云存储，可以节约企业成本，让企业发展更加迅速。
（4）云存储技术为大数据分析提供了基础依据作为大数据的存储服务商，云存储有着非常大的数据挖掘潜力，云存储平台为大数据的分析提供了“水”的来源，有了这些数据，同时配置上一些数据分析工具，完全可以产生一些非常有价值的分析数据报告。
比如基于云存储服务这个基础，可以在企业的需求下，为企业提供企数据分析，例如这款应用在哪些地区受访问次数多、怎样的用户更喜欢这款应用等，但不会涉及分析用户隐私相关的数据。
当然了，还可以针对整个图片行业、视频行业、以及音频行业提供受众的用户行为、以及特征这一系列的群体特征。
这些都是云存储在存储的数据体量达到大数据的特征后，能做的一系列的分析依据。
所以说云存储是大数据发展中的最重要的一个环节。
2.4大数据未来的行业应用说了大数据的采集层，数据存储层，那么最后讲下大数据的应用层，既然有了大数据，那么以大数据为基础，就会产生以移动金融，移动社交，O2O，在线教育等多方面的应用。
（1）移动金融随着移动互联网金融的发展，金融交易与支付已经从桌面电脑延伸到移动智能终端，企业自身只能从内部洞察经营情况，或从市场中获得不全面的统计信息，作为决策参考。
比如银联智惠可以帮助企业能够从外部了解市场，洞察对手的位置，了解市场趋势和自身的地位，通过利用自身优势通过全行业的交易记录得到高质量的基础数据，并替企业完成了大量繁琐的数据采集、清理工作，整合到企业的基础经营分析数据库中，让企业事半功倍。
当基础数据进入企业数据库后，通过银联智惠的用户画像模拟器进行目标客户消费行为建模，将历史交易行为分得出目标客户的交易共性特征,从而完整的从消费性别、消费年龄、消费习惯、消费频率、消费区域、消费偏好等多重维度完整描述客户群的轮廓，并得出客户的上下游关联交易行为特征，让企业真正认知客户群体的全貌，从而进行有效的商业决策。
（2）移动社交随着脉脉，恋爱记等社交应用的用户越来越多，用户的社交行为将会成为大数据的分析基础，通过分析用户的社交时间、对象、地点以及行为，可以分析出用户的爱好、年龄、需求，同时基于用户的大数据，可以针对这些数据做定向营销，从而大大提升了营销的效果，而相比之前的营销手段，则是基本根据人员的策划和想象得出，没有数据参考，营销的效果也不好把控。
比如脉脉可以通过一些用户数据为企业招聘到合适的人，同时还能为一些用户提供一些合适的职位，完成需求和供求的高精度的匹配。
