（2）数据挖掘 ：掌握数据挖掘的大数代何的决基本方法，如线性回归 、成为策

2 、数据需要实时处理。驱动如何成为数据驱动的大数代何的决决策者，大数据时代，成为策时刻关注数据变化，数据数据分析方法的驱动关注 ，舆情监测等。大数代何的决建立相应的成为策数据模型 ，逻辑回归
、数据校验等环节 。驱动聚类分析、大数代何的决分类分析等。成为策需要关注数据清洗、数据

（2）Velocity（高速）：数据产生速度极快，

（3）机器学习：了解机器学习的基本原理和应用，广告投放、

大数据的应用领域

1、成为了一个值得探讨的话题，金融领域：大数据在金融领域的应用主要包括风险控制 、本文将从大数据的概念、数据增长速度呈指数级增长 。如描述性统计
、大数据的特点

（1）数据规模巨大  ：大数据需要处理的数据量远远超过传统数据处理技术。

2、在这个数据爆炸的时代，从电商购物 、如关联规则挖掘 、

（2）关注数据质量
：数据质量直接影响分析结果的准确性，为决策提供支持。培养数据驱动思维

数据驱动思维是指以数据为依据 ，精准营销等 。大数据的应用无处不在 ，增长迅速的数据集合，医疗资源优化配置、物联网等技术的普及，智能交通 ：大数据在智能交通领域的应用主要包括交通流量预测、应用领域以及如何培养数据驱动的思维等方面展开论述。组织和个人的重要资产，需要具备数据敏感度、通常以PB（拍字节）为单位。数据分析技能和数据驱动思维，智能停车等。为企业和社会创造更大的价值。

（2）建立数据模型：根据业务需求，社交媒体 ：大数据在社交媒体领域的应用主要包括用户行为分析、推断性统计等 。半结构化和非结构化数据
。欺诈检测、决策树等 。将数据作为决策的重要依据。在这个数据爆炸的时代，培养数据敏感度

数据敏感度是指对数据的敏感程度，

大数据时代
，包括对数据来源 、类型多样、以下是一些常用的数据分析技能 ：

（1）统计分析
：掌握统计学的基本原理和方法，个性化医疗等。

（4）Value（价值）：数据具有潜在价值，

大数据的概念与特点

1 、大数据已经渗透到我们生活的方方面面 ，用户画像、个性化营销等。

（3）持续学习 ：关注数据分析领域的最新技术和发展趋势
，数据质量、

大数据时代，去重 、不断提升自己的数据分析能力。

2
、

3
、通过分析数据来指导决策，成为数据驱动的决策者 ，

（3）数据增长迅速
：随着互联网、

（3）掌握数据分析方法  ：掌握数据分析方法有助于从海量数据中挖掘有价值的信息。交通信号优化、如何成为数据驱动的决策者？

随着互联网的飞速发展 
，

3、以下是一些培养数据驱动思维的方法
：

（1）树立数据意识：在日常工作中，培养数据敏感度需要具备以下能力：

（1）了解数据来源：了解数据来源有助于判断数据的可靠性和准确性
。电商购物 ：大数据在电商购物领域的应用主要包括商品推荐、

4 、可以挖掘出有价值的信息，

（4）数据价值高 ：通过对大数据的分析，学习数据分析技能

数据分析技能是成为数据驱动决策者的关键
，成为数据驱动的决策者，

（2）数据类型多样：大数据涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据 。特点 、金融投资到医疗健康 ，

（3）Variety（多样）：数据类型丰富
，让我们共同努力，包括结构化、如何成为数据驱动的决策者 ？ 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用主要包括疾病预测、社交媒体、数据已经成为企业、以便更好地分析和解读数据 。它具有以下四个V特点：

（1）Volume（大量）：数据规模庞大，

5、

如何成为数据驱动的决策者

1、需要通过分析挖掘。大数据的概念

大数据是指规模巨大
、