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海达公司的管理者利用大数据分析方法，结合自身的经验和判断能力制定了该公司快速消费品促销策略 海达公司管理人员依据预先设定的研究目的进行大数据分析 海达公司采用大数据分析方法后，各级人员都能够轻松地获取影响决策的信息 海达公司采用大数据分析方法首先从利用数据库存储结构化数据、构建数据仓库入手
人口热力分析 人口结构分析 人口来源分析 政府办公
大数据分析不会对个人隐私造成危害 某些场景下的大数据分析可能会对个人隐私造成危害 大数据分析一定会侵害个人隐私 大数据分析与个人隐私没有关系
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理 大数据可以用单台计算机进行处理，它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘 大数据实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值” 大数据挖掘可以应用于客户关系管理、产品质量管理、预测市场动向等领域
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中心云聚焦非实时、短周期数据的大数据分析 中心云聚焦实时、长周期数据的大数据分析 边缘云聚焦实时、长周期数据的分析 边缘云聚焦实时、短周期数据的分析
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操作型处理也称事务处理，强调对历史数据进行分析 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合 大数据分析所需依托云计算、云储存、虚拟化等技术 大数据在于对数据进行专业化处理、实现数据的增值
大企业的垄断地位一旦形成，就会丧失技术进步的动力。 小企业在推动技术进步方面作用更大。 技术进步不限于某个特定规模的企业，所有规模的企业都可以有所作为。 技术创新成本巨大，只有大企业才能承担。
传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况 大数据分析是“向前分析”，具有预测性 传统的数据分析主要针对结构化数据 大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法
大数据分析与传统数据分析最重要的区别在于数据量 大数据可使企业全员参与到决策中来 大数据可以史为鉴，属于“向后分析” 在明确目的和假设的前提下，数据挖掘是大数据分析的利器
数据容量问题 数据安全问题 数据分析与处理问题 数据依据问题
新型病毒的分析判断 天气情况预测 个人消费习惯分析及预测 精确预测股票价格
大数据价值巨大，但价值密度低 数据分析是大数据处理流程的核心 大数据时代，数据分析是“向前分析” 大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据技术
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