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大數據商業模式與應用領域 (問題 (容量問題, 應用感知, 靈活性, 數據的累積, 成本問題, 安全問題, 延遲問題), 特性 (巨量性, 即時性,…
大數據商業模式與應用領域
問題
容量問題
應用感知
靈活性
數據的累積
成本問題
安全問題
延遲問題
特性
巨量性
即時性
多樣性
真實性
大數據（Big data）
或稱巨量資料、海量資料、大資料
涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。在總資料量相同的情況下，與個別分析獨立的小型資料集。
大數據的處理流程
大數據的分析
可視化分析
能夠直觀呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。
數據挖掘演算法
為大數據分析的理論核心
不同的數據類型和格式呈現出數據本身具備的特點
被全世界統計學家所公認的各種統計方法
預測性分析
從大數據中挖掘特點，
透過科學方式來建立模型，
帶入新的數據從而預測未來的數據。
語義引擎
數據質量和數據管理
