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大数据是一种心理学方法 大数据是一种管理方式 大数据是一种统计学方法 大数据是一种思维方式
大数据就等于非结构化数据 大数据等于大容量加上大价值 大数据等于非结构化数据加上结构化数据 大数据等于小数据加上大信息
大数据思维，是指对大数据的认识，对企业资产、关键竞争要素的理解 缺少数据资源，无以谈产业；缺少数据思维，无以言未来 大数据的关键在于数据挖掘，有效的数据挖掘才可能产生高质量的分析预测 在互联网和大数据时代，客户所产生的庞大数据量使营销人员能够深入了解“每一个人”，而不是“目标人群”
大数据与自然资源、人力资源一样是国家、组织的重要战略资源 大数据在应用形式上更加倾向于跨平台多源化的数据应用，特别关注不同拥有者的数据共享与协同 大数据在实现方式上追求面向TB级数据的离线静态数据的分析与知识获取 大数据在管理目标上日益凸显出数据的商品化与资产化趋势
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
传统营销模式比基于大数据的营销模式投入更小 传统营销模式比基于大数据的营销模式针对性更强 传统营销模式比基于大数据的营销模式转化率低 基于大数据的营销模式比传统营销模式实时性更强 基于大数据的营销模式比传统营销模式精准性更强
数据收集要针对各行业的特点需求， 专门设计行业数据收集系统 数据显化特大数据的分析结果还原为具体的行业问题 在产业应用环节中， 大数据真正开始帮助管理实践 数据收集之后， 紧接着进行数据的存储及管理
使用能够收集到的全部数据，而不是样本 需要将精确性当做重心，不能接受混乱和错误 侧重于分析相关关系，不在寻求每个预测背后的原因 以上都正确
大数据包括半结构化数据 大数据必须是结构规则、完整的数据 大数据包括结构化数据 大数据包括非结构化数据 地理位置是大数据的一种类型
大数据具有体量大、结构单一、时效性强的特征 处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术 大数据的应用注重相关分析而不是因果分析 大数据的应用注重因果分析而不是相关分析 大数据的目的在于发现新的知识与洞察并进行科学决策
大数据是一种管理方式 大数据是一种治理方式 大数据是一种思维方式 大数据是一种工作方法
大数据类型繁多 大数据具有4V特性 大数据都是结构化的数据 大数据的价值密度高 大数据的产生和处理速度快
大数据环境下决策主体更加广泛 大数据环境下主体间的关系更加复杂 大数据环境下支持决策的有用信息来源更加广泛 大数据环境下不注重决策信息的互补性
数据规模大 数据类型多样 数据处理速度快 数据价值密度高
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
大数据包括半结构化数据 大数据必须是结构规则、完整的数据 大数据包括结构化数据 大数据包括非结构化数据 地理位置是大数据的一种类型
大数据会带来机器智能 大数据是一种思维方式 大数据对传统行业有帮助 大数据仅仅是讲数据的体量大
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
个性化是市场细分的极致 在大数据时代，获取消费者数据毫无阻碍 亚马逊上的个性化推荐形式有“根据您的浏览记录为您推荐”和“销售排行榜”等 以上都对
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