夏黄晶

【摘 要】大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。主要介绍了大数据定义，分析方法、应用领域等相关问题。

【关键词】大数据；数据分析；应用领域

1.大数据的定义

美国国家标准和技术研究院对大数据做出了定义：“大数据是指其数据量、采集速度，或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力，或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。”我们认为大数据价值链可分为：数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。

可用于大数据分析的传统数据分析方法：（1）聚类分析。聚类分析是划分对象的统计学方法，指把具有某种相似特征的物体或者事物归为一类。聚类分析的目的在于辨别在某些特性上相似（但是预先未知）的事物，并按这些特性将样本划分成若干类（群），使在同一类内的事物具有高度的同质性，而不同类的事物则有高度的异质性。聚类分析是一种没有使用训练数据的无监督式学习。（2）因子分析。因子分析的基本目的就是用少数几个……