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信用修复 $[city_name]信用修复 2024-10-18 405 0

大数据的历史

1、大数据的起源可以追溯到21世纪初，随着数字化时代的迅猛发展，数据量开始呈现爆炸式增长。大数据这一概念的形成，与技术的不断进步密不可分。在过去，由于存储和处理技术的限制，人们只能处理和分析有限的数据量。

2、大数据元年是2012年。在这一年，全球数据的总量达到了5万亿GB，这是人类历史上数据增长速度最快的一年，也是大数据时代的开端。在大数据元年之前，数据的产生和存储主要是由企业和政府机构来完成的，而普通人对于数据的接触和利用非常有限。

3、大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

4、大数据这一概念最早是在1980年由美国著名未来学家阿尔文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中首次提出的。所称的大数据，或称巨量资料，指的是数据量如此庞大，以至于传统的数据处理软件工具在合理时间内无法对其进行有效的抓取、管理、处理和分析，以转换成对企业经营决策有帮助的信息。

在事实上，就是因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，大数据才能为我们提供如此多新的深刻洞见。所以这就是大数据舍弃因果关系的原因。但是需要给大家说明白的是，大数据时代绝对不是一个理论消亡的时代，相反地，理论贯穿于大数据分析的方方面面。

大数据思维方式强调全数据模式、接受数据的混杂性，并关注数据之间的相关关系而非因果关系。这与传统思维方式有着显著的区别。在传统思维中，人们往往受限于样本数据，即通过抽样调查等方式获取部分数据来推测整体情况。

它们之间，区别有个本质的地方，因果必然是相关，但相关未必是因果。例如：光照时间和水果含糖量之间，是因果关系，光照时间越长，光合作用产生的糖越多，水果就越甜。所以数据上看，光照时间和水果含糖量之间的数据，相关系数比较高。光照时间和太阳能发电量之间，也是因果关系。

看过大数据时代吧，里边说的还比较清楚了，大数据的一个优势就是从数据之间的相关关系直接得到我们想要的结论，而不必去追求原因和结果间的复杂因果关系。

1、啤酒与尿布的故事揭示了大数据中的关联思维方式。这个故事通过“啤酒+尿布”这一组合，展示了两种看似不相关的商品之间的意外联系。关联规则挖掘，如购物篮分析，是发现数据库中商品间关系的一种方法。它帮助商家了解顾客的购买习惯，例如，购买啤酒可能增加尿布的销量。

2、啤酒与尿布的故事揭示了大数据中的关联思维方式。在这个故事中，啤酒+尿布是两个看似不相关的商品的组合。关联规则挖掘，如购物篮分析，是发现商品之间关系的一种方法。该分析能帮助了解顾客的购买习惯和行为模式。例如，在沃尔玛，通过分析发现购买啤酒和尿布的顾客通常是父亲。

3、啤酒与尿布的故事体现了关联的大数据思维方式。“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。

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