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雷达卡
对于大数据，量的增长是很多人对大数据的第一个印象，数据不仅仅是增长的量，增长的速度，以及信息的结构和难度等都在增长，原本数据是分散的，渐渐全部被重新整合，数据需要被重新分析，原本都是孤立的数据多多少少都有了联系，很多在小数据时代难以发现的只知识，也被重新发现新的价值。
那么对于大数据分析来说，是不是只有大数据，数据的力量已经被证实了，什么样的数据需要被挖掘价值，是不是只要按照已经设定好的模型来进行推理研究，还是说从数据的本身出发，随着大数据的发展，面临的数据问题也越来越多，那么要想从数据中找到更多的价值，数据分析的过程就变得越来越重要。
从微观的程度看，数据分析主要的应用对象是企业，个人也可以使用数据分析，数据分析帮助企业实现决策科学，精确营销。从宏观层面看，大数据对国家也有深刻印象，国家的政策引导，ZF的整个数据观帮助ZF决策更加有决策性、预见性，也让决策过程更加开放，在信息经济时代，数据也可以帮助治国。
数据也是一种资源，并且这种资源和其他的资源还不一样，不仅可以重复使用，还可以共享。但是数据本身只是一种存在，能不能被使用，能不能很好的使用，也还是一个值得推敲的过程，所以数据分析的过程就显的更加重要，能不能带来价值，不是说我们拥有了所有的数据，就可以解决任何问题了，我们需要的是确定性的答案。
例如，在从小的考试过程中，一门学科的成绩并不能决定一个人是不是一名优秀的学生，并且每一个学生每一次参加考试得到都成绩也都是不一样的，那么我们如果只是依靠两种不同的情况去分析的话，就可能得到不一样的结果，大数据分析就是要避免这样的不确定性产生，所以说大数据不是只要全数据就可以了，核心还在于数据的分析能不能把握数据真正的价值。
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