读书丨大数据技术
在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，大数据是指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而采用所有数据进行分析处理。IBM并提出大数据的4V特点为：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）IBM则又为其加上了一个“V”——Veracity（真实性）。
从大数据的生命周期来看，数据采集技术、数据预处理技术、数据存储技术及数据分析技术，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术。
大数据技术应用现状
（1）在互联网搜索领域，Google（谷歌公司）在搜索引擎上所获得的巨大成功，很大程度上是由于采用了先进的大数据管理和处理技术。例如,Google运用大数据技术解决搜索引擎的核心问题，即自动下载尽可能多的网页、建立快速的索引、根据相关性对网页进行公平准确的排序。
（2）在机器翻译领域，20世纪90年代，机器翻译出现了基于统计的翻译方法，即在数据庞大的语料库中统计两个词或者短语对应出现的概率。例如，“reada”后面跟一个“book”的概率大大超过“readaTV”的概率。随着实践，人们发现，建立相应的数据模型并在大数据的基础上训练，大数据技术在机器翻译领域大有所为。随着技术的快速发展，近年又兴起了神经网络翻译方法，而这种翻译方法也依然需要基于对大数据技术的运用。
在零售领域，很早以前，就有大型连锁超市通过数据发现，买尿不湿的人通常也会买啤酒，于是精明的商家就把这两样商品放在同一通道内，以促进销售。两种商品之间的联系是，家庭中的爸爸通常会负责购买孩子所需的尿不湿，同时他们也爱喝啤酒。经过解释，啤酒和尿不湿之间的关联不难理解，但如果没有数据支持，即便有人能够通过思考得出这种结论，也很难从客观上说服他人。这种表面上看起来完全不相关的两种商品之间的深层联系，通过数据可以看得一清二楚。
在商业环境中，只要用正确的方法获取真实的数据，解读这种关系并不困难。事物之间只要存在关联，就可以运用大数据技术进行关联分析，并达到最终目的——让用户尽可能多的看到想购买的商品，甚至是激发潜在的购买需求。
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