大量的数据被采集后成为数据组 ， 要想为我们所用 ， 帮助我们分析 ， 我们就必须对其进行处理 ， 这时我们就会运用云计算与大数据配套 ， 将对我们有意义的数据进行专业化的处理加工 ， 最后产生我们想要得到的结果 。
比如双十一某件商品购物人群的分布情况 ， 最初获得的是每一个购物人的收货地点 ， 这就是大量未经处理的数据 ， 当经过云计算专业处理加工过后 ， 结果就一目了然了 。
对现代社会来说 ， 大数据确实也是一个具有超高优势的工具 。 此前 ， 数据应用之初 ， 人们对数据的作用没有如现在这般的认识 ， 数据一旦完成收集后 ， 就会其失去其意义 。
就比如说 ， 我们在网络上搜索完成得到结果后 ， 这一项搜索指令也就失去意义了 。 但是现在大数据不同 ， 它结合技术可以利用这些数据分析进行实验 ， 对完成某些实验课题有重要作用 。
就拿企业经营来说 ， 其可以真正仔细的研究和分析一个企业在各个方面制定的战略方针 ， 在本公司实验和创新时 ， 大数据可以给研究带来更加庞大的的数据量 ， 从而可以从分析后得出的结果出发 ， 实施更利于公司的行为 ， 这就相当于处在竞争的优势方 。
从另一个角度来说 ， 大数据改变了我们对数据的处理思维 。
首先 ， 我们对数据的取样从随机样本到全体数据 。
在我们步入大数据时代之前 ， 由于环境的限制 ， 我们对数据的采样有很大程度上依赖随机样本 ， 但如今我们更加倾向于全体数据分析得出来的结果 ， 挣脱出原先随机采样对数据分析的限制 。
其次 ， 对数据追求从精确到混杂 。
之前我们在研究数据时 ， 更多的是去量化强相关数据以求得到一个相对精准的结果 ， 如今我们更多的追求不是那么强相关的数据 ， 而是从相对庞杂全体数据中 ， 分析获得相关结果 ， 我们可以在一定程度上窥探此结果与其他事务的联系 ， 可以让我们在研究上更加的有宽度 。
最后 ， 我们从追求因果关系到相关关系 。
人类有多爱追求因果关系可以从议论文中看出来 ， 但是有些事物一定是因果关系吗？
有些我们研究的事物 ， 不能说它们没有因果关系 ， 就说它们的意义不大 ， 也许就是它们改变我们未来的生活也不一定 ， 所以寻求相关关系也是我们需要做的 ， 大数据提供了这个机会 ， “全体数据”可以让我们探索数据结果之间究竟存在何种关系 。
但是万事总会有两面性 ， 大数据也有自己的不足 。
当人们改变观念 ， 更加依赖全面的数据的分析结果 ， 忽略随机抽样 ， 也就等同于忽视了其背后的精准性、逻辑思辨、推理判断 。
换句话说 ， 人们坚信全面数据得出来的结果就是真的 ， 人们看到的是“是什么” ， 而减少对随机抽样结果的质疑精神 ， 也就是减少了对“为什么”的思考 。
大数据可视化
在这种情况下 ， 人们强调的全面数据不真实可靠 ， 得到的结果却得到了大家的信任 ， 这是一个非常灾难的问题 ， 会误导人们的决策 ， 从而导致一系列连锁反应 。
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