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　　大數據，顧名思義就是大量的數據，專業一點的解釋叫做無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

　　互聯網時代每天都有巨量的數據產生，信息技術也隨之飛速發展。社會各個階層都在默默收集這些數據，并通過分析與統計，篩選出對自己有用的數據。大數據已經滲透進我們生活的方方面面，其實我們也時時刻刻在接觸這些大數據帶給我們的服務。接下來我們看看那些大數據挖掘出來的一些經典或哭笑不得的案例。

　　啤酒和尿布

　　乍一看，啤酒和尿布有什么關聯？想不到吧，還真有人把啤酒和尿布放一起銷售，而且效果相當不錯！

　　全球零售巨頭沃爾瑪在通過數據分析用戶行為的時候發現，很多男人在買完嬰兒尿片后常常去買幾瓶啤酒去慰勞自己一番，于是沃爾瑪工作人員把啤酒和尿片放在了一起進行嘗試，果然啤酒和尿布的銷量都大增了。大數據提升銷售額，突出了超市的人性化。

　　“魔鏡”預知石油市場

　　這里的魔鏡可不是只預測誰是世界上最美麗的女人的魔鏡，他是由我國蘇州的一家科技公司研發出來的一款互聯網大數據的可視化產品。這款產品不但能預測世界上誰最漂亮，還能夠幫助你分析世界上石油產業的大小數據走向。前不久他就幫我國中石油等公司分析了石油市場，中石油通過他的分析讓公司節約了大量成本。

　　大數據降低成本，提高市場表現。

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　　微軟精準預測奧斯卡獎

　　微軟座位世界PC操作系統界的龍頭老大，掌握的數據肯定十分龐大。有趣的是他們通過自己的數據分析了奧斯卡獎并且十分準確。2013年的時候他們預測了24項奧斯卡獎的19項。而2014年則預測到了24項中的21項，預測之準，不得不令人喟嘆。

　　就算在娛樂方面，大數據也毫不遜色。

　　預測流感

　　美國谷歌在2009年的時候通過分析5000萬條美國人搜索頻繁的詞匯，再和03年到08年的流感傳播季節的數據進行對比，之后建立一個數學模型，成功預測了09年美國冬季的流感傳播，并具體到了州和地區。

　　大數據有沒有很神奇？其實它已經不是那么高冷的東西，我們總是能夠在生活的各個方面接觸到他們，而我們也是組成大數據的一份子。在創業過程中，積極關注數據，分析大數據，分析用戶的行為習慣是個十分必要的過程。