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大数据算法定义(大数据算法名词解释)



一、大数据概念及特征
大数据(Big Data) 是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。它通常具有以下特征(  "5v"特征 ):
  1. 体量大(Volume) :数据量巨大,通常从TB(太字节)到PB(拍字节)级别。
  2. 速度快(Velocity) :数据生成和流转的速度非常快,需要实时处理。
  3. 多样性(Variety) :数据类型繁多,包括文本、图像、视频、日志文件等结构化和非结构化数据。
  4. 真实性(Veracity) :数据的质量和准确性,确保数据的可靠性。
  5. 价值(Value) :数据中隐藏着潜在的价值,需要通过分析和挖掘来提取。
大数据这一概念是谁提出?是在什么背景下提出的。
二、大数据价值展望
1、决策支持
大数据的多样性及时效性特点,决定了大数据对公司经营现状和所处的行业环境,能够有更加全面的洞察,公司管理者做出更加科学的经营决策。
2、精确营销
大数据可以为传统市场营销提供更精细化的能力。在客群细分方面,大数据可以为提供更加全面、更加实时的客户特征洞察,帮助定位更加精准的细分人群。在营销时机方面,通过采集用户实时位置、在线浏览、实时交易信息等数据,可以更加精确地识别营销触发事件。在营销策略方面,通过大数据可建立产品和用户之间更加丰富的维度关联信息,给因为运营人员提供更多的营销策略组合测算信息。
3、风险管理
当前风险管理实践中最大的挑战就是缺乏一些重要数据,既然有一些数据,但是数据粒度和数据时效性无法满足需求,使得风险管理效果大大折扣。例如 移动互联网的今天,个人互联网使用行为特征,是评估个人行为偏好特征的重要数据,但是金融机构因为缺乏此类互联网数据,严重制约了互联网金融业务拓展,在行业生态中越来越沦为 一个资金渠道的被动角色。
4、精细运营

传统企业经营管理中,主要依靠财务报表数据以及有限的经营台账数据,主要在宏观层面帮助企业管理者做决策。但是在企业运行的具体事务方面,例如评估某个流程环节效能,公司产品宣传文案上应当使用哪个图案,客户更偏好哪个产品等。这类运营课题则需要通过采集企业生产经营的各种类型的“大数据”来帮助我们进行分析,找到大数据中隐藏的业务规律。

……未完待续
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