2、 效率远远高于精确 。
很多服务系统是秒级决策，这种决策系统他的速度必须要要快 。比如我上百度搜索，北京大学怎么样，可能会搜出成千上万条答案，但是哪个是最有效的信息，得需要自己去判断了，但是他的效率很高，只要点搜索，答案就出来了 。
3、相关性而非因果性
一个超市，啤酒卖得好的时候婴儿的纸尿裤卖的好，孩子尿裤卖的不好的时候啤酒也不好，这个的因果性是什么，可能超市不会去分析，他会更多分析相关性，分析出相关性的物品，到时候记得补货就行 。
大数据产业的不同板块
数据获取–数据管理–数据应用，
数据获取是最基层，大数据的支撑系统，我们先得有数据，再去分析数据啊 。
获取后我们干嘛呢？比如我们收集了很多今天的天气信息，我们要做的就是预测明天、未来一个星期的、甚至更久的，之后看看对农作物种植、对航空系统会有什么样的影响等等 。
获取后我们要对信息进行管理，因为有的是图片、文本、视频、音频、位置信息 。这么大量的信息，单台电脑是没办法完成的 。这里要涉及一个大数据的核心概念分布式存储，整体要把网络里的存储设备都调动起来，同时集群化处理 。一个大数据的服务中心，每天的耗电量非常的惊人，运算这些数据是需要几千台、几百台设备都参其中的 。
其实很多学校成立了云计算的实验室，实际上和大数据高度相关 。云计算最普及的领域就是语音识别，比如小爱同学，可以识别和判断你的意思，播放音乐，搜索等等 。
但是你有没有发现如果不连接互联网，语音准确率不是特别高，连上网，准确率会大大提高，其他不是在你的手机或者音响里直接运算，他是把你说的话传到云端，远程的其他的服务器，他通过多个服务器，进行整合，然后进行相应的回应 。当然需要的数据量非常大，之前微软研究院公布报告，说语音识别的误差率5%点几，人与人之间的对话识别率也就这样，也会漏听 。所以很多用户和公司都不建立自己的机房，而是直接去购买百度云、阿里云的服务，这个就是云计算和大数据的结合 。
大数据的云端到底在哪里呢？
数据中心建设在气温低、自然灾害少、供电量充足的地方 。在运算大数据的过程中，非常耗电，而且50%以上的电力在给机器降温，温度低的地方，减少电力消耗 。
第二不能有自然灾害，泥石流，地震 海啸，一旦出现，辛苦存的数据就毁于一旦了 。第三电力要足够丰富，你运算到一半，电断了也不行 。全国最出名的是，贵州大数据中心 。
这个应用呢，其实使用大数据进行营销的行业非常早的，可以说电商行业，大数据的应用，让电商根据消费者的购买习惯，提前生产资料物资 。后来发现，原来大数据还能够提前预测流行趋势、消费趋势等等；
再包括各位观看了我的视频之后，系统就会记住了解需要的什么样的内容，给你进行一些相关视频的推荐，也许一会你还会看到其他老师的一些相关内容
在比如大数据应用于市政交通，就能有效解决解决堵车问题，知道几点几分什么地方会出现交通拥堵、交通事故，提前把信息发给可能会走这条路的车主，提前避免堵车 。
比如医疗行业，你到医院的化验、医学影像、储存用药医疗信息，这些信息通通在医院里数字化，可以进行数据分析 。而且借助大数据平台能够收集到不同病例以及治疗方案，之后我们就能建立出更有针对性的疾病数据库，可以说人类的医疗水平，在大数据的推动下爆发式增长 。
金融，高频交易，操盘手，买卖各种股票

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