信息数字化时代，在一堆杂乱无章的数据里，究竟隐藏着哪些价值？

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大数据的核心之一就是数据价值化，而数据价值化的重要途径就是数据分析，数据分析是目前实现数据价值化的重要方式（场景大数据分析）。谈到数据分析就一定会谈到大数据分析和小数据分析两个主要分析手段，在大数据出现之前，数据分析主要是基于抽样等小数据展开的，那么大数据分析和小数据分析都有哪些区别呢？简单的总结一下，包括以下几个方面的内容：

第一：大数据重预测，小数据重决定。大数据分析的特点是从非特定事件中发现模式，简单的说就是从不确定性中找出确定性，这是一种自下而上的知识发现和预测的过程。而小数据分析往往是采用统计学方法进行实证研究，用于自上而下的决策。所以，大数据在疾病风险预测、交通拥堵预测、金融风险预测等领域有重要的应用价值。

第二：大数据重感知，小数据重精准。大数据的数据来源决定了大数据内容的丰富性，包括出行、金融、教育、安防等，从精确思维转向荣错思维。而小数据则注重数据的真实性、无偏性和代表性。容错性思维突破了已有思维的局限性，使得很多问题的解决方案更加丰富，大数据往往能发现毫不相干的事物之间的关联关系，从而创造出巨大的应用价值。

第三：大数据重相关，小数据重因果。大数据分析往往是问题导向，关注点在是什么而不纠结于为什么。而小数据是基于结果导向的，更加关注现象背后的因果关系和内在机理。大数据以解决问题为导向，这充分体现出了大数据更注重实用性的特点。

目前通过机器学习的方式进行大数据分析也是一个比较常见的解决方案，随着深度学习的发展，在数据的分析和应用方面会越来越深入和全面。看一个决策树的描述过程：

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！