大数据

大数据（Big Data）：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，是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。

大数据主要解决，海量数据的采集、存储和分析计算问题。

按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、
KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、
BB、NB、DB。 1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G = 1024M 1T = 1024G 1P = 1024T

volume（大量）
数据量大是大数据区分传统数据库最显著的特征。传统的数据库已不支持大批量数据的存储，面对海量的数据，必须使用新的分布式存储系统。
velocity（高速）
这是大数据区分传统数据挖掘最显著的特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2025年，全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
variety（多样）
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
value （低价值密度）
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。真正有价值的信息需要从海量数据中提纯，去除无价值的信息数据。

推荐场景
1、京东购物，推荐相似商品
2、抖音推荐，推荐相似视频
3、百度推荐，推荐相似文档
...
行为习惯分析
1、零售：分析用户消费习惯，合理摆放商品位置，为用户购买商品提供方便，同时提高商品销量。
经典案例：纸尿布 + 啤酒
《啤酒和尿布》的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！
物流仓储
1、京东物流，上午下单，下午送达。每个仓库的商品存储，统计，派单线路分析。
保险
海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力
金融
多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险
房产
大数据全面助力房地产产业，打造精准投递与营销，选出更合适的地产，建造更合适的建筑，卖给更需要的客户。
人工智能 + 5g + 物联网 + 虚拟与现实
1、Alphago
2、虚拟现实
3、机器人
4、智能驾驶

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