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一般谈到大数据技术的时候，毫无疑问，都会想到大数据定义的4V，以及结构化、非结构化数据处理、数据挖掘，以及高性能并行计算等。
不过一说到大数据应用，一般就显得青黄不接了，原因是什么？因为我们都在思考某些应用“点”，每一个大家数的出来的应用案例，请问是不是都显得较为独立，在业务中属于某一个点？
如果我们能把大数据应用能抽象出一个大类，甚至某一个行业细分，那么我们就不再迷茫和彷徨，我们也更不再在商业模式上纠结不清！
属性的总结
大数据应用方式（包括传统的应用）如下：
1. 数据统计，结果或给决策层看，或给相关部门看，或者给公共看；
2. 数据图标展现，包括多维统计、数据挖掘展现，并有结论说明，给决策层看，或给相关部门看，或者给公共看；
3. 数据挖掘结论，转换为业务语言，推荐给被认为需要的人看；
4. 数据统计或挖掘，转换为报警、智能提醒；
5. 用户搜索的时候，根据搜索关键词+用户信息的挖掘，给出搜索结果；
6. 综合派，综合上述2个或多个方式。
我们再看看应用场景总结：
1. 大数据拥有的公司或单位内部看数据或图表，并根据数据来讨论、决策；
2. 出于公司品牌或营销的需要，将有利的数据发布到公众平台；
3. 互联网平台和用户交互时的智能应用，如泛推荐、泛搜索；
4. 用户关怀、提醒、恶意用户拉黑等；
5. IT系统内部报警、提醒；
6. 自动应答程序与用户简单问题的交流；
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