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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
电量异常 电费余额不足提醒 停（送）电计划 电费账单
集合数据使用权利 大数据分析成果运用 大数据标准化 安全技术规范
人口热力分析 人口结构分析 人口来源分析 政府办公
世界是相互联系的统一整体 联系具有多样性 事物之间的联系都是人为的 数据是世界普遍联系的基础
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
基于交易大数据分析用户的购买习惯 基于科技文献数据库检索某一领域研究进展 基于传感器感知的海量数据分析自然灾害的危害程度 基于搜索引擎的搜索关键词分析社会热点
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
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
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
集中储备、分散存放 智能调配、共享共用 以大数据分析为基础 强化专业审核把关
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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