1 概念

无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉、管理和处理的数据集合；
需要新处理模式才能具有的更强决策力、洞察发现力和流程优化能力进行处理的海量、高增长率和多样化的信息资产；

2 特点

Volume（大量）；
Velocity（高速）：在海量数据面前，处理数据的效率就是企业的生命；
Variety（多样）：相比以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求；
Value（低价值密度）：价值密度的高低往往与数据总量的大小成反比。例如在一天的监控视频中，我们只关心李老师吃饭的那几分钟，如何快速对有价值数据“提纯”是大数据背景下需要解决的难题；

3 应用场景

O2O：百度大数据+平台，通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力，助力商家精细化运营，提升销量；
零售：探索用户价值，提供个性化服务解决方案；贯穿网络与实体零售，携手创造极致体验。经典案例：纸尿布+啤酒；
商品广告推荐：给用户推荐访问过的商品类型广告；
房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投资与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人；
保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力；
金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险；
人工智能；

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大数据的概念、特点及应用场景

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1 概念

2 特点

3 应用场景

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