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雷达卡
“大数据”的概念已经提出了很多年。从一开始的神秘到如今的快速发展，对人们的生活产生了巨大的影响。从当初在巴士站、的士站人们的久久等待到如今随手滴滴打车的迅速接驾，从起初淘宝购物大海捞针似地寻找心仪的商品到如今淘宝主页精准的商品推荐，从当初为了美食一家一家店的尝试到如今根据美团推荐随心所欲挑选心仪饭店，可以说“大数据”已经渗入到生活的方方面面，为人们的生活提供了巨大的便利。
随着信息爆炸时代的到来，信息数据本身所具有的大量性、高速性、多样性为数据科学和大数据技术带来了天然的应用场景。在汉斯出版社《计算机科学与应用》期刊中，有论文通过研究大数据的特点、相关理论和技术，剖析了大数据实践应用及发展现状，给出了大数据相关的几个重要方法及其应用的简要全景图，为大数据的推广和应用提供参考。
实理论是认知的必经途径，是任何技术方法被广泛认同和传播的基线。通过大数据的特征定义理解各行各业对大数据的整体描绘和定性；通过基于机器学习算法的大数据科学建模，实现大数据信息精准导向在各行各业中的应用，进而实现大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；因为精准，所以更需要考虑大数据安全隐私问题，从这一重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
实践践是大数据的价值体现。比较主流、成熟和应用广泛的大数据算法有聚类算法、广义主成分分析、支持向量机(SVM)、决策树算法、逻辑回归、随机森林算法、贝叶斯网、神经网络算法、因子分析和关联分析。随着大数据浪潮的到来，各行各业都在将大数据应用到实际生产中来。无论是政府、企业还是个人都对大数据的概念和应用充满热情。根据研究所得，中国大数据IT应用行业投资结构来看，互联网大数据作为技术革新的桥头堡，获得投资份额最高。由于大数据初涉的实用性，新型行业如金融、电信乃至政府也对大数据寄予厚望。
随着大数据浪潮的到来，政府通过出台一系列大数据产业发展规划与战略文件，持续推动大数据技术产业与传统领域实现全方位融合，促进我国经济结构转型的升级、提升经济发展质量和国际竞争力。尽管近几年大数据理论技术及其在各行各业中的应用迅猛发展，但通过本文层次化分析不难发现：目前数据科学家对于大数据相关底层基础概念还存在一定的分歧；对于大数据核心算法的应用局限于储存和局部的搜索匹配而非整体链式进化驱动应用；并且大数据核心技术的中心化性与目前先进信息安全技术(区块链：去中心化)有一定的冲突。正是因为上述问题的存在，让我们认识到大数据理论技术与产业的发展挑战与机遇同在。
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