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本篇内容介绍了“大数据是什么意思”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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大数据放在现在来讲，已经有不少比较成熟的理论、方法以及工具，已经不是一个空泛的口号了
为什么还让人觉得空泛？究其原因我认为虽然大数据已经有了不少的应用，但是，大部分在宣传“大数据”的企业/公司，却拿不出能让人眼前一亮的实践示例（但原因不一定是人家没有）。这就导致了我们都知道大数据火，因为人人都在谈它的概念、它的好处、它的未来，但是除非你真的身处这个领域，不然你较少能看到真正能让你觉得“哦，这是大数据”的例子
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大数据的本质是什么？
归根结底，大数据是因为硬盘逐渐变得便宜了，很多在过去不得不删除的日志、记录等等数据能够长时间保存下来了，数据分析师们觉得“咦，为什么不用这些历史数据构建一个数学模型来模拟近期某种走势或者预测未来的某种趋势呢？”
个人认为：大数据分析=机器学习+统计学（其实这二者本来就有交集）
在统计学里，样本的空间越大，对总体的体现就越准确。这就是大数据的“大”和小数据的区别。也就是说，数据量越大，在相对正确的数学模型之下，其结果就越接近真值
至于分析方法上，一方面，某些适用于小数据的分析方法，在数据量增大之后会出现失真的情况；另一方面，假如数据量已经大到不能用一台计算机来完成了，自然需要采用特别的大数据分析方法和工具了（如hadoop）
