大数据如何“落地”？有哪些产品实例？
“大数据”这件事大家提了很久，可是真正能用好的产品少之又少。移动互联网使得更多、更广的数据不断产生，它是否能真正促使大数据“落地”，变成每个人真正能享受到的服务？
云计算出现之前，传统的计算机无法处理大量的非结构化数据，云计算使得海量数据的存储和快速分析成为可能，而每个人都拥有的智能终端(手机、电脑、智能设备)以及带宽不断增加的移动通信网络，使得海量数据的收集成为可能。
大数据的核心在于“预测”，而云计算使数据从“小样本”转变成有机会对所有可能的数据进行分析，预测将基于 “数据之间的关联性” 而非 “为什么是这样的性”，我们只需要按照预测出来的趋势去响应，使用这些结果。
它不用关心为什么机票会有差异，是因为季节性还是因为其他什么原因，它仅仅是预测当前的机票未来一段时间会上涨还是下降。如果机票价格有上涨的趋势，系统就系统用户立即购买机票。而原始的数据可以从机票预订数据库或者行业网站上扒下来。
亚马逊的推荐系统是很好的例子：亚马逊从每一个客户身上捕获了大量的数据，历史购买了什么，哪些商品只是浏览却没有购买，浏览停留的时间，哪些商品是合并购买的，它要做的是找到产品之间的关联性，感兴趣的可以去搜索亚马逊推荐引擎的专利。
通过数据分析，把毕业- 恋爱- 迁移城市-结婚- 买房- 生子- 买车的人生轨迹串起来，我不敢说有多准，但是的确了我们。从数据中挖掘出背后的故事，这是一个非常有意思的关联性数据挖掘尝试。想想也挺的，淘宝是个拥有海量用户数据的平台，每天还有源源不断地从移动终端、电脑上不断增加的数据，如果把这些数据利用起来，不止可以做商品购物推荐，同时还可以对可能的关联性做预测。
，可以让供应商销售速率、数量、以及存货情况，可以知道什么货物和什么货物摆在一起，放在什么销量最好，特定的季节，什么产品销量最高。
而是针对设施的数据以及故障发生的历史数据、数据进行分析和预测，集中人力和物力优先检查最有可能出现问题的那些设施，减少整体平均的故障发生率。
包括未来可能被利用的信息。比如很多应用不管是不是需要信息，通常都会问你要信息，为未来能做出更多的智能反应做数据储备。
总结起来，首先是数据收集，除了利用现有的数据渠道之外，还可能需要一些产品形态，使得数据更好地被量化和可被学习。然后是通过云计算来做数据相关性的分析，这里面有大量的算法工作要去做，所以未来算法人才是最具有技术挑战的工种。最后是用直观和简单的方式反馈给终端预测结果
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