摘要：目前，大数据大多在金融电商信用评估视频等领域，并且做智能推荐的较多。一般的，处理大数据会使用以下流程数据采集首先需要从传统的分布式数据库中读取数据，进行清洗转换集成，最后加载到数据仓库。自然语言处理后能将数据进行分割成很小的单位。
在这个网络飞速发展的时代，PC、手机越来越智能，每个人连接网络世界的成本越来越低，端产生的流量就越来越庞大，如果把这些数据都存储下来利用，大数据就诞生了。我们做个简单的计算：中国7亿（15年统计）手机网民，每天浏览30分钟网页（图片、视频流量更大），大约会浏览30个网页，每个网页1KB流量，则会产生30KB流量，那么全国手机网民会产生至少20P数据流量。这么大的数据，现在个人硬盘最大也才16T吧，但是全国网民每天都要产生1000个最大硬盘的数据，对服务商来说，如此庞大的数据，就是大数据了。如果想要将这个庞大的数据利用起来，比如做个智能推荐的功能，那就涉及到下面要介绍的大数据相关的技术了。
谁会用大数据大数据的利用价值还在不断被挖掘，就像一个巨大的宝藏库。目前，大数据大多在金融、电商、信用评估、视频等领域，并且做智能推荐的较多。比较知名的企业：
亚马逊 | 阿里巴巴 | 美团 等电商利用大数据做智能推荐和广告决策
银行 | 信贷 等征信企业会通过大数据评估个人或企业的信用等级
T-Mobile | 中国移动 等移动运营商通过大数据智能推荐消费套餐
YouTube | 搜狐 等视频网站通过大数据智能推荐视频
Starbucks 等餐饮企业通过大数据决策店面地区和位置
消费者研究公司Mintel在2015年的报告中指出43%的喝茶饮的顾客不会添加糖，星巴克便根据这份报告创造了两个不加糖的冰茶K-杯、芒果绿色冰茶桃色红茶。
大数据怎么存储目前存储大数据一般采用NoSQL (Not Only SQL)分布式数据库。
传统的数据库如Oracle、MySql等都是关系型数据库，存储的是结构化的数据，可以通过SQL语句进行增删改查等操作。但是NoSQL是一种可以水平向扩展以及分布式计算的数据存储技术，存储半结构化的数据，并且不再使用SQL语句作为操作方式，而是使用列存储或者key-value等多种形式进行存储查询操作。
常见的NoSQL数据库分类：
列存储： HBase
文档存储： MongoDB
Key-Value存储： Redis
使用NoSQL的公司有：Google、Facebook、Adobe、Linkedin等
大数据怎么处理由于大数据的数据量之大，传统的数据处理软件很难快速的计算出想要的结果，因此大数据的处理技术也相对较困难和复杂。一般的，处理大数据会使用以下流程：
首先需要从传统的（分布式）数据库中读取数据，进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库。
一般以分布式云存储为架构，存储时需要使用NoSQL数据库为主，关系数据库为辅的方式进行存储。
对数据的处理一般采用自然语言处理，自然语言处理是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。自然语言处理后能将数据进行分割成很小的单位。
统计分析时会利用多种分析技术，如logistic回归分析、聚类分析、假设检验、显著性检验、等。
挖掘有价值的数据，采用的手段如分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类。
该阶段的目的是进行未来目标预测，通过建立预测模型、机器学习、建模仿真等手段进行计算。
最终的处理结果会通过云计算、标签云、关系图等进行展示。
大数据离我们远吗？处理大数据的框架越来越多，使得处理大数据也越来越方便，但更多的是根据商业用途和业务场景进行划分，选取最合适的技术最重要。
大数据好像生来就是大企业在玩儿的东西，虽然我们每个人可能都贡献了一些数据，但我们离大数据是不是很远？答案是否。最典型的，淘宝的商品推荐功能。想必每个人都有淘宝购物的经历，在准备搜索某个宝贝的时候，淘宝客户端会实时推送不同的商品，有时候用户会发现推送的商品正是自己想要购买的。但用户并没有该商品的购买记录。那淘宝是如何做到的呢？答案就是大数据+智能推荐。淘宝背后正是对千万用户的消费习惯进行分析挖掘，才能做到这样的准确推荐。
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