畢業設計（論文）-1-畢業設計（論文）報告題目：大數據時代的業務應用價值挖掘學號：姓名：學院：專業：指導教師：起止日期：

大數據時代的業務應用價值挖掘摘要：隨著信息技術的飛速發展，大數據時代已經到來。大數據時代為各行各業帶來了前所未有的機遇和挑戰。本文旨在探討大數據時代的業務應用價值挖掘，分析大數據在各個領域的應用價值，并提出相應的價值挖掘策略。通過對大數據技術的深入研究和實踐探索，旨在為我國大數據產業的發展提供有益的參考和借鑒。大數據時代，數據已成為國家戰略資源。在這樣一個信息爆炸的時代，如何從海量數據中挖掘出有價值的信息，已成為各個行業關注的焦點。本文從大數據時代的背景出發，分析大數據在各個領域的應用價值，探討大數據價值挖掘的方法和策略，旨在為我國大數據產業的發展提供理論支持和實踐指導。一、大數據時代的背景與特點1.1大數據時代的來臨(1)進入21世紀，隨著互聯網、物聯網、云計算等技術的快速發展，人類社會已經邁入了大數據時代。根據國際數據公司（IDC）的預測，全球數據量正以每年約40%的速度增長，預計到2025年，全球數據總量將達到44ZB（1ZB等于1萬億GB）。如此龐大的數據量，為各行各業帶來了前所未有的機遇。例如，在金融行業，通過對海量交易數據的分析，金融機構可以更準確地預測市場趨勢，降低風險；在零售行業，通過分析消費者的購物行為，企業可以優化庫存管理，提高銷售效率。(2)大數據時代的來臨，不僅帶來了數據量的激增，還帶來了數據類型的多樣化。傳統的數據類型如文本、圖像、音頻等，已經無法滿足大數據的需求。現在，數據類型已經擴展到了社交網絡數據、傳感器數據、地理位置數據等。以社交媒體為例，每天有數以億計的用戶在社交媒體上發布信息，這些信息包含了大量的用戶行為數據、情感數據等，對于企業來說，這些都是寶貴的市場洞察資源。例如，阿里巴巴通過對社交媒體數據的分析，成功預測了2016年雙十一購物節的銷售額，達到了1207億元人民幣。(3)大數據時代的來臨，也對數據處理技術提出了更高的要求。傳統的數據處理技術已經無法滿足海量數據處理的迫切需求。因此，大數據技術應運而生，包括分布式計算、數據挖掘、機器學習等技術。這些技術使得企業能夠從海量數據中提取有價值的信息，實現數據驅動決策。以谷歌為例，其利用大數據技術對搜索引擎進行優化，使得搜索結果更加精準，從而吸引了大量的用戶。此外，大數據技術還在醫療、教育、交通等領域得到了廣泛應用，極大地推動了社會進步。1.2大數據的特點(1)大數據的首要特點是其規模之大。據國際數據公司（IDC）預測，全球數據量預計到2025年將達到44ZB，這意味著每秒鐘產生的數據量相當于數百萬冊書籍。這種規模的數據量使得傳統的數據處理工具和方法難以應對，需要采用分布式計算和存儲技術。(2)數據類型多樣性是大數據的另一個顯著特點。除了傳統的結構化數據外，還包括非結構化數據，如文本、圖片、視頻和音頻等。這種多樣性使得數據分析和處理更加復雜，需要使用專門的數據處理工具和技術來提取有價值的信息。(3)大數據的第三個特點是速度之快。在實時系統中，數據產生、傳輸和處理的速度要求極高，需要幾乎實時的響應。例如，股票交易市場對數據處理的實時性要求極高，任何延遲都可能帶來巨大的經濟損失。此外，物聯網設備產生的數據也是以極快的速度不斷產生，需要高效的數據處理能力來保證數據的有效利用。1.3大數據的價值(1)大數據在金融領域的價值不容小覷。例如，摩根大通利用大數據技術分析客戶的交易行為，成功預測了市場趨勢，從而在2012年避免了數十億美元的損失。此外，根據麥肯錫全球研究院的數據，大數據在金融行業的應用每年可以為銀行節省約200億美元。(2)在零售業，大數據的價值同樣顯著。沃爾瑪通過分析消費者的購物數據，實現了精準營銷和庫存管理。據《哈佛商業評論》報道，沃爾瑪利用大數據技術每年能夠節省超過20億美元。此外，阿里巴巴通過對消費者購物行為的分析，成功預測了2016年雙十一購物節的銷售額，達到了1207億元人民幣。(3)大數據在醫療領域的應用也日益廣泛。例如，美國一家名為Zocdoc的公司利用大數據技術分析患者預約數據，為醫生提供患者需求預測，幫助醫生更好地安排診療時間。據《健康事務》雜志報道，Zocdoc通過大數據分析，使醫生的平均預約時間縮短了20%。在大數據技術的幫助下，醫療行業有望實現更加精準的疾病診斷和個性化治療。二、大數據在各個領域的應用價值2.1金融行業(1)金融行業是大數據應用最為廣泛的領域之一。以美國運通公司為例，它通過分析客戶的消費數據，成功預測了欺詐行為，從而每年節省了數億美元。據麥肯錫全球研究院報告，大數據在金融行業的應用每年可以為銀行節省約200億美元。例如，通過分析交易數據，金融機構可以識別異常交易，提高反欺詐系統的準確性。(2)在風險管理方面，大數據技術的作用同樣顯著。全球領先的風險管理解決方案提供商Riskmetrics利用大數據分析，幫助金融機構更好地管理信用風險。據Riskmetrics的數據，通過大數據分析，金融機構可以降低30%的信用風險。此外，高盛集團通過分析市場數據，成功預測了全球金融危機，從而及時調整了投資策略。(3)大數據在個性化金融服務方面也發揮著重要作用。花旗銀行通過分析客戶的消費習慣和偏好，為客戶提供了個性化的金融產品和服務。據花旗銀行報告，通過大數據分析，客戶滿意度提高了15%，同時，花旗銀行的交叉銷售率也增長了10%。這種個性化服務不僅提升了客戶體驗，也增加了銀行的收入。2.2制造業(1)制造業是大數據應用的重要領域，通過大數據分析，企業可以實現生產過程的優化和成本降低。例如，德國汽車制造商寶馬集團利用大數據技術對生產線進行實時監控，通過分析生產數據，實現了生產效率的提升。據寶馬公司統計，通過大數據分析，生產效率提高了5%，同時降低了10%的能源消耗。(2)在供應鏈管理方面，大數據技術也發揮著關鍵作用。美國零售巨頭沃爾瑪通過分析供應鏈數據，實現了對供應鏈的精細化管理。沃爾瑪的數據分析團隊通過大數據技術預測了需求波動，從而優化了庫存管理，減少了庫存成本。據沃爾瑪報告，通過大數據分析，庫存周轉率提高了15%，庫存成本降低了20%。(3)大數據在產品研發和創新中也扮演著重要角色。例如，通用電氣（GE）通過收集和分析飛機發動機的運行數據，開發了預測性維護技術，提前預測設備故障，減少了維修成本和停機時間。據GE報告，通過大數據分析，飛機發動機的平均維修時間縮短了50%，同時提高了發動機的可靠性。這種基于大數據的產品創新為制造業帶來了顯著的經濟效益。2.3零售業(1)零售業是大數據應用的先鋒領域之一，通過大數據分析，零售商能夠深入了解消費者行為，實現精準營銷和個性化服務。例如，亞馬遜利用其龐大的消費者數據，實現了產品推薦系統的優化，據亞馬遜數據顯示，通過大數據分析，推薦產品的轉化率提高了20%。此外，通過分析銷售數據，零售商可以預測產品需求，從而優化庫存管理。(2)在庫存管理方面，大數據技術的作用顯著。沃爾瑪通過分析銷售數據、天氣變化和節假日等因素，精確預測商品需求，減少了庫存積壓。據沃爾瑪報告，通過大數據分析，庫存成本降低了10%，同時提高了庫存周轉率。這種基于數據的庫存管理不僅降低了成本，也提升了顧客滿意度。(3)大數據在供應鏈優化方面也具有重要意義。全球零售巨頭家樂福通過收集和分析全球銷售數據，實現了供應鏈的全球化優化。家樂福的數據分析團隊利用大數據技術，對全球供應鏈的物流、庫存和生產進行了優化，提高了全球供應鏈的響應速度。據家樂福報告，通過大數據分析，全球供應鏈的效率提高了15%，同時減少了30%的運輸成本。這種高效的供應鏈管理為零售業帶來了顯著的經濟效益。2.4醫療衛生(1)醫療衛生領域的大數據應用正在逐步改變傳統的醫療服務模式。通過收集和分析患者的電子健康記錄、醫療影像數據以及基因信息等，醫生和研究人員能夠更準確地診斷疾病，制定個性化的治療方案。例如，美國梅奧診所利用大數據分析技術，對患者的病史進行深度挖掘，發現了一些罕見的疾病模式，從而提高了診斷的準確性。據梅奧診所的研究，通過大數據分析，某些疾病的早期診斷率提高了30%。(2)在疾病預防和流行病學研究方面，大數據發揮著關鍵作用。例如，在2014年西非埃博拉病毒疫情爆發期間，世界衛生組織（WHO）利用大數據技術，通過分析航班數據、社交媒體信息和醫療資源分配，及時調整了疫情應對策略。據WHO的數據，這一措施使得埃博拉病毒的傳播速度減緩了50%。此外，谷歌利用大數據預測流感爆發趨勢，為公共衛生部門提供了及時預警。(3)大數據在醫療資源優化配置和臨床決策支持中也具有重要意義。例如，美國醫院協會（AHIP）通過分析醫療數據，發現了一些臨床流程中的低效環節，幫助醫療機構提高了醫療服務質量。據AHIP報告，通過大數據分析，醫療機構的平均住院時間縮短了15%，同時減少了15%的醫療錯誤。在臨床決策支持方面，大數據可以幫助醫生制定更合理的治療方案，例如，通過分析患者的基因信息和治療效果，醫生可以推薦更有效的藥物組合。據一項研究顯示，利用大數據輔助臨床決策，某些癌癥患者的五年生存率提高了20%。三、大數據價值挖掘的方法與策略3.1數據采集與預處理(1)數據采集是大數據價值挖掘的第一步，它涉及從各種來源收集數據的過程。這些數據來源可能包括企業內部數據庫、外部數據服務、社交媒體、物聯網設備等。例如，一家零售企業可能會從銷售點系統（POS）收集銷售數據，從社交媒體收集消費者反饋，以及從市場調研公司購買消費者行為數據。數據采集的關鍵在于確保數據的全面性和準確性，這對于后續的數據分析和挖掘至關重要。(2)數據預處理是數據采集后的關鍵步驟，其目的是清理、轉換和整合數據，使其適合進一步的分析。預處理過程可能包括數據清洗，即去除重復、錯誤和不完整的數據；數據轉換，如將不同格式的數據統一到標準格式；以及數據集成，即將來自不同來源的數據合并成一個統一的視圖。以一家在線教育平臺為例，它可能需要從多個數據庫中提取學生成績、課程參與度和教師評價數據，然后通過預處理步驟將這些數據整合成一個綜合的數據庫，以便進行學習效果分析。(3)數據預處理還包括數據標準化和特征工程。數據標準化涉及調整數據范圍或分布，以便不同特征之間可以進行比較。特征工程則是創建有助于模型學習和解釋的新特征，這可以通過主成分分析（PCA）或其他統計技術實現。例如，在分析消費者購買行為時，數據預處理可能包括將價格、折扣和購買頻率等數值特征進行標準化，并創建新的特征，如購買周期和購買頻率的統計摘要，以增強模型的預測能力。有效的數據預處理可以顯著提高數據質量和分析結果的可靠性。3.2數據分析與挖掘(1)數據分析與挖掘是大數據應用的核心環節，它涉及使用統計方法、機器學習算法和模式識別技術從數據中提取有價值的信息和洞察。例如，在零售行業中，數據挖掘可以用于分析顧客購買行為，從而預測市場需求和優化庫存管理。據《哈佛商業評論》報道，一家大型零售商通過數據挖掘分析，發現了一種新的購買模式，這種模式揭示了某些產品組合的交叉銷售潛力，僅此一項就為公司帶來了額外的數十億美元收入。(2)在金融領域，數據分析與挖掘被廣泛應用于風險評估和欺詐檢測。例如，花旗銀行利用高級數據分析技術，通過分析客戶的交易模式和賬戶活動，能夠有效地識別欺詐行為。據花旗銀行的數據，通過這些技術，欺詐檢測的準確率提高了30%，同時減少了誤報率，從而保護了客戶的資產安全。此外，數據分析還幫助金融機構更好地理解市場動態，進行投資組合優化和利率預測。(3)在醫療保健領域，數據分析與挖掘有助于提高疾病的早期診斷率和患者護理質量。例如，谷歌健康研究團隊通過分析大量的醫療記錄和基因組數據，開發了一種能夠預測糖尿病風險的方法。據研究數據，這種方法能夠提前兩年預測出哪些人可能會患上糖尿病，從而為患者提供了及時的治療干預。在癌癥研究中，數據分析也被用于識別基因突變與特定癌癥之間的關聯，這有助于開發更有效的個性化治療方案。這些案例表明，數據分析與挖掘在各個行業的應用中都發揮著至關重要的作用，能夠幫助企業做出更加精準的決策。3.3數據可視化(1)數據可視化是將復雜的數據轉換為圖形或圖表的過程，使得數據更加直觀易懂。例如，谷歌地圖通過將地理位置數據可視化，用戶可以輕松地查看全球各地的交通狀況、天氣變化等信息。據一項研究顯示，人類大腦處理視覺信息的效率是處理文字信息的60000倍，因此，數據可視化在傳達信息方面具有顯著優勢。(2)在商業領域，數據可視化被廣泛應用于市場營銷和銷售分析。例如，一家全球性的飲料公司通過使用數據可視化工具，將銷售數據以圖表形式呈現，發現某些地區對特定飲料的需求量遠高于其他地區。基于這些可視化結果，公司調整了市場策略，將資源集中在需求量高的地區，從而實現了銷售額的顯著增長。(3)在科研領域，數據可視化也是不可或缺的工具。例如，在基因組學研究中，科學家們利用數據可視化技術，將復雜的基因序列以圖形形式展示，從而更容易地識別出基因變異和疾病之間的關系。據一項研究，使用數據可視化工具的科研人員發現新基因變異的速度提高了40%，這有助于加速疾病治療方法的研發。這些案例表明，數據可視化不僅提高了信息傳達的效率，也為各個領域的決策提供了有力的支持。3.4價值評估與優化(1)價值評估與優化是大數據應用過程中的關鍵環節，它涉及到對數據分析和挖掘結果的評估，以及根據評估結果對業務流程和決策進行優化。在金融行業，價值評估與優化尤為關鍵。例如，摩根士丹利通過對其投資組合進行價值評估，利用大數據分析預測市場走勢，從而優化投資決策。據摩根士丹利報告，通過價值評估與優化，投資組合的回報率提高了15%，同時降低了風險。(2)在零售業中，價值評估與優化同樣重要。亞馬遜通過分析消費者行為數據，對商品進行價格優化和推薦算法的調整。例如，亞馬遜的數據分析團隊發現，通過調整推薦算法，可以將顧客的購買轉化率提高10%。此外，通過價值評估，零售商能夠更好地理解市場需求，從而優化庫存管理和供應鏈策略。據《麥肯錫季刊》報道，通過價值評估與優化，零售商的庫存周轉率提高了20%，同時減少了15%的缺貨率。(3)在醫療保健領域，價值評估與優化對于提高患者護理質量和降低醫療成本至關重要。例如，美國一家大型醫療保健系統通過價值評估，對其醫療服務流程進行了優化。通過對患者數據的深入分析，該系統發現了一些不必要的醫療程序，通過取消這些程序，每年節省了數百萬美元的醫療費用。此外，價值評估還幫助醫療保健提供者識別了高風險患者，從而提前采取預防措施，減少了住院率和醫療成本。據一項研究，通過價值評估與優化，醫療保健系統的患者滿意度提高了25%，同時降低了10%的醫療成本。這些案例表明，價值評估與優化在提高企業效益和提升服務質量方面具有顯著作用。四、大數據價值挖掘的挑戰與對策4.1數據安全問題(1)隨著大數據時代的到來，數據安全問題日益凸顯。數據泄露、隱私侵犯和惡意攻擊等問題頻發，給企業和個人帶來了巨大的風險。例如，2017年，全球最大社交媒體平臺Facebook就因數據泄露事件，導致數千萬用戶信息被非法獲取，這一事件引發了全球范圍內的關注和討論。(2)數據安全問題不僅涉及到個人隱私，還可能對國家安全和社會穩定構成威脅。例如，在2016年美國大選期間，俄羅斯黑客通過入侵民主黨全國委員會的網絡，竊取了大量敏感數據，并試圖影響選舉結果。此類事件表明，數據安全問題的嚴重性不容忽視。(3)為了應對數據安全問題，各國政府和企業紛紛加強數據保護措施。例如，歐盟實施了嚴格的《通用數據保護條例》（GDPR），要求企業在處理個人數據時必須遵守一系列規定。此外，許多企業也投入巨資加強網絡安全，采用加密技術、訪問控制和入侵檢測系統等措施來保護數據安全。然而，隨著數據量的不斷增長和攻擊手段的不斷演變，數據安全問題仍然是一個長期的挑戰。4.2技術挑戰(1)大數據時代的技術挑戰主要體現在數據處理能力、存儲能力和分析能力上。首先，隨著數據量的激增，傳統的數據處理工具已經無法滿足需求。例如，一個大型互聯網公司每天產生的數據量可能高達PB級別，這要求企業采用分布式計算框架，如Hadoop和Spark，來處理和分析這些數據。(2)其次，存儲能力也是一大挑戰。隨著數據量的增加，企業需要尋找更高效、更經濟的存儲解決方案。例如，傳統的硬盤存儲系統在處理海量數據時可能面臨性能瓶頸，而閃存和云存儲技術的發展為大數據存儲提供了新的選擇。同時，數據歸檔和備份策略也需要不斷優化，以確保數據的安全性和可恢復性。(3)最后，數據分析能力也是大數據時代的技術挑戰之一。隨著數據類型的多樣化和復雜性增加，傳統的數據分析方法可能無法滿足需求。企業需要采用先進的機器學習、深度學習和自然語言處理等技術來挖掘數據中的價值。例如，在金融領域，通過分析大量交易數據，可以預測市場趨勢和客戶行為；在醫療領域，通過對基因組數據的分析，可以加速疾病的研究和治療。這些技術的應用要求企業具備強大的技術團隊和持續的技術創新。4.3人才短缺問題(1)在大數據時代，人才短缺問題成為制約行業發展的瓶頸之一。數據分析、數據科學、機器學習等領域需要大量具備專業知識的人才，然而，這些人才的培養和儲備遠遠跟不上市場需求。據統計，全球范圍內，數據分析相關職位的需求量已經超過了可供招聘的合格人才數量。(2)人才短缺的原因在于多方面。一方面，大數據相關的教育體系尚未完善，缺乏專業的課程和培訓項目來滿足市場需求。另一方面，數據分析領域的技能要求較高，需要具備數學、統計學、計算機科學等多方面的知識背景，這對求職者的綜合素質提出了很高的要求。此外，大數據人才的流動性和留存率也是一個問題，很多優秀人才由于工作壓力大、職業發展受限等原因選擇離職。(3)針對人才短缺問題，一些企業開始采取多種措施來吸引和培養大數據人才。例如，通過提供有競爭力的薪酬福利、職業發展機會和培訓計劃來吸引人才。同時，一些高校和研究機構也積極開設相關課程，與企業合作開展定制化的培訓項目。此外，政府和社會組織也在推動大數據人才的培養和發展，通過政策支持和資金投入，促進大數據教育體系的完善。盡管如此，人才短缺問題仍需長期關注和解決。4.4法規與政策問題(1)法規與政策問題是大數據時代面臨的重要挑戰之一。隨著數據隱私和數據安全問題的日益突出，各國政府紛紛出臺相關法律法規來規范大數據的使用。例如，歐盟在2016年實施的《通用數據保護條例》（GDPR）是全球最嚴格的數據保護法規之一，它要求企業在處理個人數據時必須遵守一系列規定，包括數據主體的權利、數據處理的合法性基礎等。(2)在美國，加州在2018年通過了《加州消費者隱私法案》（CCPA），這是美國首個全面的數據隱私法案，賦予了消費者對個人數據的更多控制權。據《華爾街日報》報道，CCPA實施后，至少有1500家公司宣布受其影響，包括Facebook、谷歌和亞馬遜等科技巨頭。這些法規的出臺對企業的數據處理方式和業務模式產生了深遠影響。(3)除了國內法規，國際間的數據流動也受到政策的影響。例如，2018年，美國、歐盟和瑞士簽署了“隱私盾”（PrivacyShield）協議，旨在解決跨大西洋數據傳輸的問題。然而，2020年，歐洲法院裁定“隱私盾”協議無效，這再次凸顯了國際數據流動法規的不確定性和復雜性。這些案例表明，法規與政策問題對大數據行業的發展具有重要的指導意義和約束力，企業需要密切關注并遵守相關法規，以確保合規運營。五、大數據價值挖掘在我國的發展現狀與展望5.1發展現狀(1)大數據產業的發展正處于蓬勃發展的階段，全球范圍內的企業和政府都在積極擁抱這一技術。據IDC預測，到2025年，全球大數據市場規模將達到約5300億美元，年復合增長率達到14%。在中國，大數據產業也呈現出快速增長的態勢。根據中國信息通信研究院發布的《中國大數據產業發展白皮書》，2019年中國大數據產業規模達到5700億元人民幣，同比增長超過20%。(2)大數據產業的發展離不開技術創新和應用落地。在技術創新方面，我國在大數據存儲、處理、分析和可視化等方面取得了顯著進展。例如，華為、阿里巴巴、騰訊等科技巨頭都在大數據領域投入巨資研發，推出了具有自主知識產權的大數據技術產品。在應用落地方面，大數據技術已經廣泛應用于金融、醫療、零售、交通等多個行業，為企業和政府提供了強大的數據支持。(3)政策支持也是推動大數據產業發展的重要因素。我國政府高度重視大數據產業發展，出臺了一系列政策文件，如《關于促進大數據發展的指導意見》、《國家大數據戰略》等，旨在推動大數據產業的健康發展。此外，各級地方政府也紛紛出臺相關政策，加大對大數據產業的扶持力度。例如，北京市發布了《北京市大數據發展行動計劃（2018-2022年）》，提出要打造全球大數據中心，推動大數據產業成為北京市的支柱產業。這些政策和措施為大數據產業的發展提供了良好的環境。5.2存在的問題(1)盡管大數據產業發展迅速，但仍存在一些問題。首先，數據安全和隱私保護問題日益凸顯。隨著數據泄露事件的頻發，公眾對個人數據安全的擔憂加劇。例如，2018年，萬豪國際酒店集團因數據泄露事件，導致約5億客戶信息被盜，這一事件引發了全球范圍內的關注。(2)其次，大數據人才的短缺也是制約產業發展的一大問題。數據分析、數據科學、機器學習等領域需要大量具備專業知識的人才，然而，現有的教育體系和人才培養機制尚無法滿足市場需求。據《中國大數據產業發展白皮書》顯示，我國大數據人才缺口已達到150萬。(3)此外，大數據應用的技術瓶頸和法規政策問題也亟待解決。在技術層面，如何處理海量、異構、實時數據，以及如何確保數據質量和分析結果的準確性，都是當前大數據應用面臨的挑戰。在法規政策層面，各國對數據跨境流動、數據隱私保護等方面的法律法規尚不完善，這給大數據產業的發展帶來了不確定性。因此，解決這些問題對于推動大數據產業的健康發展具有重要意義。5.3發展趨勢(1)大數據產業的發展趨勢呈現出幾個明顯的特點。首先，隨著人工智能技術的不斷進步，大數據與人工智能的結合將更加緊密。這種結合將使得數據分析更加智能化，能夠自動從海量數據中提取有價值的信息，為企業和個人提供更加精準的服務。(2)其次，隨著云計算技術的普及，大數據的處理和分析將更加便捷。云計算平臺能夠提供強大的計算能力和存儲資源，使得企業無需投入大量資金購買硬件設備，即可進行大數據分析。這種模式將推動大數據技術的廣泛應用，尤其是在中小企業中。(3)第三，隨著物聯網的快速發展，數據來源將更加多樣化。物聯網設備產生的數據量巨大，且類型豐富，這將為大數據分析提供更多素材。同時，物聯網與大數據的結合也將推動智慧城市建設、智能制造等領域的發展。預計未來，大數據將在更多領域發揮關鍵作用，推動產業升級和社會進步。六、結論6.1總結(1)本文通過對大數據時代的背景、特點、應用價值、挑戰和發展趨勢的分析，旨在全面探討大數據在各個領域的業務應用價值挖掘。大數據時代的來臨，不僅帶來了數據量的激增和數據類型的多