大数据时代数据挖掘技术教学研究论文

第一篇：大数据时代数据挖掘技术教学研究论文

摘要:随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在大数据教学过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。

关键词:大数据时代；数据挖掘技术；应用

大数据是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律。所以大数据时代下的数据处理技术要求更高，要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术教学工作的开展，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，优化学生的学习成效。以下就大数据时代下的数据挖掘技术教学做出如下分析。

1大数据时代下数据挖掘技术的基础教学方法分析

数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其基础就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析教学方法做出简要的说明。一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的挖掘进行指导和表达[1]。

2大数据时代数据挖掘技术教学要点的分析

2.1数据挖掘技术流程分析

在数据挖掘教学过程中，其流程主要是以下几点：首先做好数据准备工作，主要是在挖掘数据之前，就引导学生对目标数据进行准确的定位，在寻找和挖掘数据之前，必须知道所需数据类型，才能避免数据挖掘的盲目性。在数据准备时，应根据系统的提示进行操作，在数据库中输入检索条件和目标，对数据信息资源进行分类和清理，以及编辑和预处理。其次是在数据挖掘过程中，由于目标数据信息已经被预处理，所以就需要在挖掘处理过程中将其高效正确的应用到管理机制之中，因而数据挖掘的过程十分重要，所以必须加强对其的处理。例如在数据挖掘中，引导学生结合数据挖掘目标要求，针对性的选取科学而又合适的计算和分析方法，对数据信息特征与应用价值等进行寻找和归纳。当然，也可以结合程序应用的需要，对数据区域进行固定，并在固定的数据区域内分类的挖掘数据，从而得到更具深度和内涵以及价值的数据信息资源，并就挖掘到的数据结果进行分析和解释，从结果中将具有使用价值和意义的规律进行提取，并还原成便于理解的数据语言。最后是切实加强管理和计算等专业知识的应用，将数据挖掘技术实施中进行的总结和提取所获得的数据信息与评估结果在现实之中应用，从而对某个思想、决策是否正确和科学进行判断，最终体现出数据挖掘及时的应用价值，在激发学生学习兴趣的同时促进教学成效的提升。

2.2挖掘后的数据信息资源分析

数据信息资源在挖掘后，其自身的职能作用将变得更加丰富，所以在信息技术环节下的数据挖掘技术随着限定条件的变化，而将数据挖掘信息应用于技术管理和决策管理之中，从而更好地彰显数据在经济活动中的物质性质与价值变化趋势，并结合数据变化特点和具体的表现规律，从而将数据信息的基本要素、质量特点、管理要求等展示出来，所以其表现的形式十分丰富。因而在数据挖掘之后的信息在职能范围和表现形式方式均得到了丰富和拓展，而这也在一定程度上体现了网络拟定目标服务具有较强的完整性，且属于特殊的个体物品，同时也是对传统数据挖掘技术的创新和发展，从而更好地满足当前大数据时代对信息进行数据化的处理，并对不同种类业务进行整合和优化，从而促进数据挖掘技术服务的一体化水平。

2.3大数据背景下的数据挖掘技术的应用必须注重信息失真的控制

数据挖掘技术的信息主要是源于大数据和社会，所以在当前数据挖掘技术需求不断加大的今天，为了更好地促进所挖掘数据信息的真实性，促进其个性化职能的发挥，必须在大数据背景下注重信息失真的控制，切实做好数据挖掘技术管理的各项工作。这就需要引导学生考虑如何确保数据挖掘技术在大数据背景下的职能得到有效的发挥，尽可能地促进数据挖掘技术信息资源的升级和转型，以大数据背景为载体，促进整个业务和技术操作流程的一体化，从而更好地将所有数据资源的消耗和变化以及管理的科学性和有效性，这样我们就能及时的找到资源的消耗源头，从而更好地对数据资源的消耗效益进行评价，最终促进业务流程的优化，并结合大数据背景对数据挖掘技术的职能进行拓展，促进其外部信息与内部信息的合作，对数据挖掘技术信息的职能进行有效的控制，才能更好地促进信息失真的控制[2]。

3数据挖掘技术在不同行业中的应用实践

学习的最终目的是为了更好的应用，随着时代的发展，数据挖掘技术将在越来越多的行业中得以应用。这就需要高校教师引导学生结合实际需要强化对其的应用。例如在市场营销行业中数据挖掘技术的应用这主要是因为数据挖掘能有效的解析消费者的消费行为和消费习惯，从而利用其将销售方式改进和优化，最终促进产品销量的提升。与此同时，通过对购物消费行为的分析，掌握客户的忠诚度和消费意识等，从而针对性的改变营销策略，同时还能找到更多潜在的客户。再如在制造业中数据挖掘技术的应用，其目的就在于对产品质量进行检验。引导学生深入某企业实际，对所制造产品的数据进行研究，从而找出其存在的规则，并对其生产流程进行分析之后，对其生产的过程进行分析，从而更好地对生产质量的影响因素进行分析，并促进其效率的提升。换言之，主要就是对各种生产数据进行筛选，从而得出有用的数据和知识，再采取决策树算法进行统计决策，并从中选取正确决策，从而更好地对产品在市场中的流行程度，决定生产和转型的方向。再如在教育行业中数据挖掘技术的应用，主要是为了更好地对学习情况、教学评估和心里动向等数据进行分类和筛选，从而为学校的教学改革提供参考和支持。比如为了更好地对教学质量进行评估，就需要对教学质量有关项目进行整合与存储，从而更好地促进其对教学质量的评估，而这一过程中，就需要采取数据挖掘技术对有关教学项目中的数据进行挖掘和处理，促进其应用成效的提升[3]。

4结语

综上所述，在大数据背景下，数据挖掘技术已经在各行各业中得到了广泛的应用，所以为了更好地满足应用的需要，在实际教学工作中，我们必须引导学生切实加强对其特点的分析，并结合实际需要，切实注重数据挖掘技术的应用，才能促进其应用成效的提升，最终达到学以致用的目的。

参考文献：

[1]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014,03:45-47.[2]欧阳柏成.大数据时代的数据挖掘技术探究[J].电脑知识与技术,2015,15:3-4+9.[3]孔志文.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].电子技术与软件工程,2015,23:195.

第二篇：大数据时代下数据挖掘技术的应用

摘要：大数据时代是信息时代的一个重要特征，实际上，在大数据时代的背景下进行数据挖掘技术的探究与应用其实就是通过在巨大的信息群中不断挖掘出具有一定价值意义的信息进行整合，在此基础上对已整合的信息进行进一步的处理，以提高信息数据的价值。本文以此为出发点，就大数据时代下数据挖掘技术的应用进行深入探究。

关键词：大数据 数据挖掘 挖掘技术

中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1007-9416（2016）05-0000-00

1数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题，由此而诞生的数据挖掘技术其实就是用以处理这一尴尬问题的技术。数据挖掘实际上是相对比较新型的一门学科，在几十年的发展过程中，已经不可同日而语。其实数据挖掘技术的本质就是人工智能技术，而数据挖掘技术的利用相对应的就是指人工智能技术的开发与应用，也就是说数据挖掘其实是依赖技术的提升来实现数据的整体创新的技术，所以，整个数据挖掘技术实际上是非常具有信息价值的，它能够帮助决策者更快的得到重要信息并作出决策，提高效率和准确率，是非常重要的知识凭证，能够在一定程度上提高当下企业的整体竞争力。

数据挖掘技术的核心就是分析，通过分析方法的不同来解决不同类别的问题，以实现数据挖掘的潜在内容。简单来说就是对症下药以保证药到病除。

1.1聚类分析法

简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用在心理学、统计学、数据识别等方面。

1.2人工神经网络

人工神经网络是通过大批量的数据进行分析，而这种数据分析方式本身是建立在一定的数据模型基础上的，因此通常都可以随时根据数据需求进行分类，所以人工神经网络也是当下数据挖掘技术中最常用的一种数据分析方式之一。

1.3关联性分析法

有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。

1.4特征性数据分析法

网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。在上文中提到的人工神经网络数据分析也属于这其中的一种，此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。

2大数据时代下数据挖掘技术的具体应用

数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。

2.1市场营销领域

市场营销其实就是数据挖掘技术最早运用的领域，通常根据客户的具体需求，进行客户分析，将不同的消费习惯和消费特点的客户进行简单的分类管理，以此来保证商品能够顺利销售，并提高个人销售的成功率和业绩。而销售的范围也从最初的超市购物扩展到了包括保险、银行、电信等各个方面。

2.2科学研究领域

科学研究与实验测试等都需要对数据进行关系分析为进一步的实验和总结失败做准备，而实验测试和科学研究产生的数据往往是巨大的，因此数据挖掘技术在科学研究领域也得以广泛运用。通常都是通过科学研究内容选择数据挖掘技术分析法进行计算来找到数据中存在的规律，实现数据挖掘的部分价值――科学知识的分析与运用。

2.3电信业领域

随着信息化时代的到来，电信产业也飞速发展起来，到目前为止，电信产业已经形成了一个巨大的网络信息载体，如何将其中信息数据进行整合就成为电信产业发展过程中的重要问题。而数据挖掘技术的运用则在一定程度上解决了这一问题，大量的数据通过数据挖掘技术得到了有效分类，并在这个过程中通过运算得出数据之间的关联性，运用规律进一步进行数据分类。

2.4教育教学领域

教学评价、教学资源、学生个人基本信息等组成了教育教学领域的数据库，利用数据挖掘技术来实现教学资源的优化配置，对学生的个人信息整理归档，从而保证教育教学领域中数据整理的良好运作。

3结语

综上所述，数据挖掘技术对于当今社会的发展有着不可替代的作用，而如何改善当下数据挖掘技术中存在的问题，进一步提高数据挖掘技术的质量和效率就成为了数据挖掘技术进步的方向。本文通过对于数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析和大数据时代下数据挖掘技术的具体应用两个方面对于数据挖掘技术进行了简要的阐述和分析，相信在未来伴随着科学技术的进一步发展，数据挖掘技术也将更加强大。

第三篇：大数据时代下数据挖掘技术与应用

大数据时代下数据挖掘技术与应用

【摘要】人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。本文就大数据时代下数据挖掘技术与应用进行探究。

【关键词】大数据，数据挖掘，互联网

数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20世纪80年代，主要面向商业应用的人工只能研究领域。从技术角度来看，数据挖掘就是从大量的复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、有潜在价值和知识的过程。从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。

1.数据挖掘的基本分析方法

分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律，通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题。目前常用的方法有聚类分析、特征数据分析法、关联性分析等。

1.1聚类分析法。简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用心理学、统计学、数据识别等方面。

1.2特征性数据分析法。网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。

1.3关联性分析法。有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。

2.数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。如数据量巨大的互联网行业、天文学、气象学、生物技术，以及医疗保健、教育教学、银行、金融、零售等行业。通过数据挖掘技术将大数据融合在各种社会应用中，数据挖掘的结果参与到政府、企业、个人的决策中，发挥数据挖掘的社会价值，改变人们的生活方式，最大化数据挖掘的积极作用。以教育行业为例，探究数据挖掘技术在高校教育教学活动中的应用。

2.1在高校管理中的应用。数据挖掘技术在高校管理的内容主要包括：高校招生录取工作、贫困生选定以及优秀生评定等。高校每年的招生工作是学校可持续发展的重要环节，直接影响到高校教学质量以及发展情况。比如数据挖掘技术在高校管理中的应用主要是对学生高考成绩、志愿填报、以及生源来源地等多方面信息进行整理分类汇总。具体步骤是通过进行数据的收集和预处理，建立相关数据模型，采用分类算法，提取和挖掘对用户有用的信息，然后进行数据挖掘的数据存储形式。目前高校数据挖掘技术应用的范围比较广泛，由于高校管理内容比较复杂，因此在其管理内容的每个小部分也开始利用数据挖掘技术进行管理，比如学生成绩管理，课堂教学评价系统等。

2.2在高校课堂教学评价中的应用。数据挖掘技术在高校课堂教学评价系统中的应用主要也是利用关联分析法。首先先对数据进行预处理工作，数据的预处理是数据挖掘技术的关键步骤，并且直接影响着数据挖掘技术的应用效率。数据预处中要将教师的基本信息、教师教授课程以及教师的职称、学历、学生信息以及学生课表相关信息进行数据初始记录。对于教师的评价内容根据高校自身的条件和需求而定，学校教学评价管理部门登录学校教务系统后，将学生所选择的选项对应转换为教师的分值，通过计算机计算总分后得出教师的学期得分。学生对于教师教学的评价在一定程度上也反映了自己的学习情况，如对教师的评价为零分，则说明学生也否定了自己的学习效果。2.3在高校学生信息管理系统中的应用。高校学生信息管理系统中管理要素主要是学校的领导、任课教师、学生以及家长。系统的功能要包括：对不同的用户设置不同的使用权限；对学生的基本信息以及学生浏览管理网站的记录要做到明确记录；各个学院不同专业的学生课程要能准确公布并允许学生根据实际情况修改；成绩管理要能实现大批量添加及修改；还有比如评优活动、党务管理等具体功能。数据挖掘技术在高校学生信息管理系统中的应用主要是利用决策树的方法。学生信息管理的基本数据就是学生入学时填写的基本信息表，内容包括学生的姓名、学号、考勤以及学习成绩等，这些都是学生特有的属性，学生信息管理利用决策树方法就是将学生的这些属性作为决策元素，监理不同的决策节点，实现对学生全方位的考核和评价，完整的了解到每位学生的具体信息。

2.4高校图书馆信息系统中的应用。数据挖掘技术最基本的应用就是通过对现有的数据进行分析来了解学校图书馆现有资源利用情况，为图书馆的未来建设提供可靠数据。数据挖掘技术能够使图书馆资源得到极大程度的优化整合。比如数据挖掘技术可以对检索记录进行整理，将手工数据转变为电子数据记录。其最大的优势就是利用数据挖掘技术更加全面的分析总结数据库资源，帮助图书馆管理人员对于图书馆信息的补充和调整，还能够为高校图书馆的馆藏工作建设提供有效的引导。数据挖掘还能应用于图书馆的多媒体数字资源，多媒体数据挖掘技术能够更为快捷和准确的为读者提供相应的服务。

3.结语

数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术，可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来，伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新，开发，而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展，大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。

【参考文献】

[1] 董彩云，曲守宁.数据挖掘及其在高校教学系统中的应用 [J].济南大学学报（自然科学版），2004（1）： 65-68.[2] 陆川，王静静.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用研究[J].北京：电脑开发与应用，2009，3.[3]《中国电子科学研究院学报》编辑部.大数据时代[J].中国电子科技研究院学报，2013（01）：41-43.[4]魏娟，梁静国.基于数据挖掘技术的企业客户关系管理（CRM）[J].商业研究，2005（07）.

第四篇：大数据时代

大数据时代

近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势）有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析

第五篇：在技术中应用 数据挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

第六篇：预测

大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题

大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略

第五篇：大数据时代

“大”数据时代 众所周知，数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。

显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。