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现在互联网不但可以知道我们对面是一条狗，还能知道这条狗喜欢吃什么食物，几点钟出去遛弯，几点钟回来自己的窝睡觉。 我们不得不接受这样一个事实，每个人在互联网进入大数据的时代都变成了透明的存在。所以大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了一个新的挑战，也为人们获得更多的深刻全面的洞察能力，提供了前所未有的空间和潜力。

大数据正在悄悄地包围着我们，甚至连世界的经济格局也正在酝酿着巨大的变革。 正如《纽约时报》2012年2月份的一篇报道中所称，大数据时代已经降临，在商业、经济以及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授贾立新说，这是一场革命。庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。无论学术界、商界还是政府，所有的领域将开启这样的进程。 我们就来了解一下在认识大数据的过程当中，我们最想知道的什么是大数据。

早在几年前大家就把大规模的数据称为了海量数据，但是事实上大数据这个概念早在2008年的时候就已经被提出了。2008年google在成立十周年的时候，著名的《自然杂志》就出版了一期专刊，专刊讨论了未来大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了Ｂig Data的概念。

随着大数据的普及，人们常常会问多大的数据才能叫做大数据？其实关于大数据很难有一个非常准确的定量的定义。维基百科就给我们了一个定性的描述：它说大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具，在一定时间内完成获取管理和处理的数据集。进一步说，当今大数据一词的重点其实并不仅仅在于数据的规模的意义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着大数据处理所需要的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。

接下来我们就遇到一个问题；大数据到底有多大？ 近些年来随着计算机的信息技术的迅猛发展和普及应用，行业的应用系统和规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸式的增长，动辄我们可能达到数百TB，甚至可能达到数十数百PB的规模。行业大数据已经远远超过了现有的传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此我们要寻求一种有效的大数据的处理技术方法和手段。

目前百度所告诉我们，他们现在的总数据量已经达到了1000PB。那么我们每天所需要处理的网页淘宝累计的交易量已经高达了100PB。Twitter每天所发布的消息达到2亿条；新浪微博每天发帖量也达到了8000万条；中国移动一个省的电话通联记录数据每个月可以达到0.5PB到1PB；一个省会城市公安局道路车辆管控数据三年可达到2000亿条，数据量高达120TB。

我们想知道这样的一些数据量到底有多大？其实我们知道这样一个换算的技巧，它们每一个单位之间的换算进率是1024就是2的10次方，那么它最小的单位就是我们说的比特。那比比特更大的就可以有KB，现在我们已经到达了ZB的时代。 我们做一个整体的统计，根据世界权威IT的咨询分析公司IDC研究报告表明，他们预测全世界数据未来十年将从2009年的0.8ZB增长到2020年的3.5ZB。

面对如此庞大的数据量，我们现在就提出了一个新的问题：对于大数据这个词来说，我们来思考一下术语大数据当中“大”和“数据”哪一部分更重要呢？有可能有的人说是“大”，有人说是“数据”，有的人说两个可能一样重要，有可能说两个都不重要。这个问题的答案其实我们应该选择第四个，两者“大”和“数据”其实都不是最重要的。

为什么这么说呢？ 因为根本而言最重要的应该是企业如何来驾驭这样的数据，你的企业对大数据进行怎样的分析以及随之采取的业务改进措施是怎么样的才是最重要的。 事实上拥有大量的数据并不能给我们增加任何的价值，被收集来的这些数据如果不能够很好地使用，就和我们放在阁楼里的垃圾一样，没有更多的价值。如果不投入到具体的环境中并付诸使用的话，那么数据对于我们来说是没有意义的。 对于任何大量或者少量的数据，大数据的威力主要体现在我们如何处理这些数据上，如何分析这些数据，并且基于这些洞察又将采取怎么样的行动，如何利用这样的数据来改变我们的业务？

那么现在大数据在我们的生活当中是怎么样应用的，近年来大数据的技术已经在全球的学术界业界还有各个国家的政府得到了高度的关注。全球已经掀起了与二十世纪90年代信息高速公路相提并论的研究热潮，信息高速公路相提并论的研究热潮。美国和欧洲一些发达国家的政府，都从国家科技战略层面提出了一系列的大数据的技术计划，用此来推动我们的政府机构重大行业、学术界、工业界对大数据技术的研究和应用。

我们在谈论大数据的时候，我们究竟在谈论什么呢？它的应用到底有哪些方面呢？ 我们现在举几个例子来看：

第一个是大数据与我们的电商相结合。这个时候大数据将比我们的消费者更加懂得我们自己，比如说我们最经典的例子就是马云。 马云曾经信心满满地说：阿里最值钱的就是数据。

他为什么这么说呢？几乎每一个喜欢在淘宝网上购物的人都会发现，当你浏览相关网页的时候，随后无论你在哪一个平台，或者客户端打开网页，只要这个网页有淘宝联盟的广告，在你的其他的网站上面也可以看到你类似商品的广告。这是为什么呢？这就是因为通过你每次淘宝账户登陆浏览的时候，阿里巴巴的数据库都会将你浏览的数据信息保留下来，从而知道你的需求和消费习惯。当你在其他的终端也登录淘宝账号的时候，淘宝可以根据你往日的浏览信息来为你推介商品进行广告化，这样就可以直击消费痛点。

相同的在大数据的积累之下，蚂蚁征信的出现也成为了一种可能，蚂蚁信用的原理其实就是通过消费者的购买记录，好友的社交图谱以及你的信用历史，就可以估算出他的信用值。如果消费者能够完善更多的个人信息，这些数据也可能更好的判断你的身份特征、行为偏好、履行能力以及人脉关系中的好友性质，我们通过这样的数据就可以让消费者比他们自己更了解自己。

第二个例子，是大数据和物流相互连通的一个例子。我们说大数据和物流相互连通就可以智能配送精准，得到一种不可思议的想象的程度。如果说我们从消费的层面来看，大数据和电商能够直击消费者的痛点，提供很高效的信息和服务，我们从零售商的角度而言，大数据能够做什么？

在2016年的中国数博会上，刘强东曾经发表这样一个演讲，他介绍了京东利用大数据分析探索智慧物流管理的经验。刘强东认为所谓的智慧物流就是利用大数据的精准分析，提前做到对配送需求的判断，大大地节约我们配送的时间，进一步实现电商去库存。未来的电商和零售的深入的发展会实现销售渠道的变革，比如说我们智能冰箱，已经成为了商品销售的渠道商品本身就是一种渠道。

我们想象一下，假如京东发布了一款智能的冰箱，它会对家里的牛奶、蔬菜还有肉类进行实时的分析，当你还没有意识到自己家里已经没有鸡蛋的时候，京东物流已经可以把鸡蛋送到你的家里了。这就是刘强东口中说的大数据智能战略。听起来可能非常神奇，但是距离我们的生活真的已经不是很遥远了。 大数据技能还能帮助京东这样的企业进行无人物流的中心的管理。在不久的将来，机器将实现从商品上架调动到配送的操作，无人机无人车等设备还能够用最低的成本把货物配送到我们最便宜的地区。

最后一个例子，就是大数据和交通的一种结合。大数据和交通相结合让我们的智慧出行不再遥远。生活在大城市，我们每天遇到最大的困扰是什么呢？就是交通拥堵。2015年智慧出行这个词开始出现在公众的视野当中，要知道它背后的核心技术其实就是大数据。人们可以利用这些有规律的数据通过全网调度实时匹配，可以重新的架构我们的供需平衡，从而达到我们资源效率的最大化。 我们以滴滴出行为例，它拥有1500万的车主，3亿多的平台用户，覆盖城市多达400余个，日订单超过了2000万，每天滴滴出行增加超过70TB的轨迹原始数据。利用这些交通网络我们可以分析用户的需求，更好的为我们的平台提供更多的服务。

这些就是我们今天所要讲解的这些例子

不知道看完之后你是否懂得何为大数据？

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成长为实现梦想的人

言职有理

我刚开始学习接触编程时，是接触的C语言，然后是C++，后来就是Java。当我第一次接触Java时，就深深地爱上了它，因为它简单，易懂。之后接触JavaWeb，开始学些开发后端的技术。那时大数据也比较火热，再加上自己本身就是数学出生，大数据对我来说就是一个很好的选择啦。

慢慢地我就开始接触大数据，从JavaSE学起，接着学习Linux系统，其中Linux中有CentOS和ubuntu，这两者个人觉得都好用。接着学习地就是Hadoop，它包括两大块HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算框架），虽说MapReduce现在用的少了，但是学习它之后，对你以后学习更好的并行计算框架来说有很多的好处。接着就可以学习数据仓库Hive，Hive的底层实现其实就是MapReduce，它使用的SQL语言叫做HQL，之前学过MySQL数据库的话，很容易上手，但是想更深的了解Hive的话，还需学习MapReduce，Hive它用于OLAP，不支持事务性。接着再学习HBase面向列族的分布式数据库，它支持事务操作，但是在实践中个人感觉不太好使。它是架在Hadoop之上的数据库，适用于随机访问，实时读写。然而有了大量的数据之后，如何更好的把来源不同的数据导入到自己想要用的数据库中呢，可以使用Sqoop，个人认为它简单好用，方便。

接下来就可以学习Flume，它是一个分布式的收集日志的框架，可以处理很多种类型的文件。接着就学习Kafka，它是一个消息发布订阅实时处理系统。具有高吞吐量的能力。接着可以学习Strom ，实时的流计算框架。可以高速的攫取数据，可以执行各种数据的并行计算。接下来就可以学习Spark，Spark由SparkSQL、Spark Streaming、MLlib、Graph等组成，可以解决Batch Processing、Stream Processing、Ad-hocQuery（即席查询）等三大核心问题。Spark确实相比于MapReduce来说要快很多，毕竟它是基于内存计算的框架。

接下来还可以学习数据分析，数据挖掘，机器学习等相关的知识。

现在我就开始解读一下什么是大数据？

大数据顾名思义就是数据量很大,大到什么级别吗？它不是几兆，不是几个GB,而是几百GB,几个TB,几个PB，达到传统的数据库根本承受不了，现在一般都是用Hadoop技术，Hive技术，Spark技术等处理。

那么大数据的特征有哪些呢？有4点

1.数据在体量方面很大，比如说文字，有各种各样的来源，有电子书|实体书|杂志|报刊等，它们的数据大吧。

2.数据的类型多种多样，有些是结构化的数据，像存在Oracle,MySQL这些传统的数据库里的数据，一般都是结构化，可 以是还有非结构化，比如HTML,WORD，execl等格式。

3.它们的价值密度低，这样说吧，你比如说观看一条数据好像价值也不大，但是分析所有的数据之后呢？总会挖掘出一些 重要的东西。

大数据的特征

4.处理这些数据的速度要快。比如像Hadoop技术的MapReduce计算框架，相比传统的数据库处理速度要快，它的吞吐量 特别的大，再比如Spark，Spark在内存方面计算比Hadoop快100倍，在磁盘方面计算快10倍。

大数据的处理与传统的数据处理的区别是什么呢？

就是使用全部的数据来分析，得出结论，想想就知道它的好处啦。

大数据的应用？？？

1. 可以做推荐系统的，想电商、影视类的app，你平时关注什么商品，或者浏览什么类型的商品，或者看什么类型的影视，或者看谁主要的影视，经过大数据分析处理之后，这些app就会推荐想类似的商品或者影视

2. 在销售方面，我想一个例子大家都听说过，就是尿片和啤酒的捆绑销售

3. 银行方面的反欺诈应用。经过大量的数据分析，可以得出欺诈的行为特征，根据这些特征就可以更大概率的确定是不是欺诈行为

4. 人工智能方面，想Google的阿尔法狗，无人汽车驾驶等，这些都在使用大数据。

5. ....

IT大数据科技

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，大数据技术是一系列围绕数据价值化的技术总称，包括数据采集技术、数据存储技术、数据分析技术、数据呈现技术以及数据应用技术等，其中大数据技术与物联网技术、云计算技术、边缘计算技术和人工智能技术有紧密的联系。

按照目前大数据产业链的分布来说，大数据技术是从数据采集技术开始的，目前主要的数据采集渠道包括物联网系统（占比百分之90以上）、Web系统（含App）和传统信息系统，比较常见的数据采集方式就是通常“爬虫”等方式来实现，另外涉及到数据清洗技术，重点在于Sql语言的学习和掌握。

数据分析是目前大数据技术的重点，数据分析技术有两种常见的方式，分别是机器学习方式和统计学方式，不论采用哪种方式都需要具备一定的数学基础和编程基础。以机器学习方式为例，首先要掌握常见的机器学习算法，包括决策树、k-mean、SVM、Apriori、EM、PageRank、kNN、朴素贝叶斯等，接下来需要通过编程语言完成算法实现，目前Python语言在机器学习领域有广泛的使用。

通过Python语言来进行数据分析需要掌握一些比较常见的库，包括Numpy、Scipy、Matplotlib（用于结果呈现）、pandas等。Python语言借助于大量的库能够为数据分析人员节省大量的时间，而且调整起来也比较方便。目前大数据比较常见的落地应用就是数据分析，尤其是结合具体行业的场景大数据分析。

在产业互联网领域，由于企业的数据具有高度的机密性，所以通常对于数据的应用边界有严格的要求，此时就需要采用云计算和边缘计算相结合的数据处理方式，让数据在网络边缘进行处理，把结果返回到云端。

随着大数据技术和5G网络的逐渐落地应用，大数据技术也将被赋予更多的含义，相信未来大数据技术体系会越来越庞大，相关的研究方向也会越来越多。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

IT人刘俊明

首先我们谈大数据是什么？

大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通俗来说，就是对数据进行专业化处理。大数据的应用也是非常的广泛，商业智能（Business Intelligence，简称：BI），工业4.0，云计算，物联网，互联网+ ，人工智能都有应用。

大数据专业，一般指大数据采集与管理专业 。查阅资料显示，大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。在专业课程，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。现在越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，开始应用大数据。大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司，技术积累比较丰富，已经成为行业标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，也在逐步考虑推广应用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。调查显示在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色。现在“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

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创客教育说

作为资深非专业程序员，现在却从事着金融大数据风控相关工作，这充分说明大数据跟计算机技术息息相关，它是计算机科学发展到一定阶段的产物。

什么是数据化？

数据指的是我们通过物联网、区块链、虚拟现实等数字化工具将我们现实世界的一切人、事、物转换成计算机能够读懂的信息。在数据化的世界中，我们的日常活动都是在和数据进行交互。

什么是大数据？

我们生活的世界所存储的信息量是非常庞大的，如果想要判断一个事物的规律，按照我们以前的做法，那就是在大量的信息中抽取部分样本进行分析，因为海量的数据已经超出我们人类能够分析的极限。但是随着计算机科学的不断发展，我们拥有了获取、存储、分析海量数据的能力。而且针对海量数据的全量分析得出的结论更加客观、更加准确、更加真实。

大数据有什么用？

大数据的应用非常广泛，就拿我现在所处的金融领域来说，大数据被广泛的应用于风险模型建立、风险控制、辅助决策等方面。

在我们日常生活中，我们可以应用大数据分析的场景有很多。例如利用手机定位大数据预测城市交通拥堵情况；超市利用用户的购买行为大数据合理安排商品摆放以及定价；利用用户搜索关键词大数据预测区域性的突发事件等等。

可以说，拥有了数据，就拥有了未来。未来各行各业都将离不开大数据。

程序员爱编程

近几年，我们经常听到“大数据”这个词，大数据到底是什么？

其实大数据的产生跟互联网的发展息息相关，现代人的日常工作、学习、生活所产生的各种数据都在不同程度的被信息化所吞噬，一个平常老板姓真的是无法想象现在人类在互联网上所产生的数据可谓好似用“海量”来形容都不过分。

进一步简单具体的说，大数据基本要具备以下三点：

1）有海量的数据

2）有对海量数据进行挖掘的需求（不利用数据，那数据的产生毫无意义）

3）有对海量数据进行挖掘的技术和工具（比如常见的有hadoop、spark等）

关于大数据的我们日常生活中的应用，这里可以举几个简单的例子：

1）电商推荐系统

现在一些网购平台，做大做强之后，面对的困难和挑战也就越多，对种类繁多的商品进行分门别类，用户也要面对更多的选择，平台为了给用户更好的使用体验，自然要加强它的推荐系统，而这就需要发挥大数据的力量了。基于用户的浏览行为，购物行为，或者跟用户特征相似的用户的行为分析，结合大量的算法模型，为用户进行商品推荐，这可以超市功能强悍多了，因为超市是死的，而电商平台可能比你自己都了解你自己。

2）精准广告投放

我们国内近几年迅速发展起来今日头条其中一个大亮点就是个性化推荐，“你关注的才是头条”，也是它们响亮的口号，正是这种对用户充分的了解，使得他能够精准的分析用户属性，可以为广告主进行十分有效高精准的广告投放，获得更加高效的利益。

北航秦曾昌

大数据可以简单理解为：

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据定义：

麦肯锡给出的定义是：

一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

研究机构Gartner给出了这样的定义：

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。

相关：

什么是大数据？怎么理解大数据？有哪些作用和应用场景？

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加米谷大数据

采集记录足够多的数据，使工作更加针对化和精准化，这是大数据吗？这不是大数据而只是数据化。

什么是大数据呢？例如洛杉矶警方曾对以往的刑事案件做了统计，通过算法得出了第二天的高概率犯罪地点，然后有针对性的派警察去该处巡逻，从而使得当地的犯罪现象下降20%。这是大数据。

再比如，经济学家都认为股票无法预测，而一位剑桥大学毕业的博士搞了个公司，对有史以来几乎所有的证券交易的数据进行记录，然后通过算法进行分析。

他对什么国家政策、公司业绩、行业走向等等一眼都不看，100%地排除主观意志的，只根据计算结果来进行投资，最后赚了大钱。这是大数据。

大数据的精髓并不在于数据的精准和数量，而在于对内在规律的挖掘和对未来趋势的预测。其思路是：一个结果是有很多原因的，原因作用的强度可能是随机的，我们对其中作用的机理并不清楚。

我们难以找出规律性，但知道规律性就蕴含在结果数据之中，如果我们能建设合适的模型，写出好的算法，就有可能把这个规律性提炼出来，从而能科学地发现真相和预测未来。

今天上午在贵州省大数据中心看到了大数据应用的事例。

金润建设和鹏润达这两家企业分别投标200多次，一次也没中过，依然积极地投。投标是要成本的，这两家公司那里来的动力？

通过大数据的知识挖掘技术，发现了它们总是陪着固定的一家公司一同招标，最后总是那家公司中标。围标、串标、陪标的秘密被大数据挖掘出来了😂

数据蕴含着无穷的价值，大数据就是“钻石矿”，但必须善于挖掘。

奥卡姆剃刀

首先告诉大家，大数据到底是什么？

Big Data

大数据是从英语单词“Big Data”翻译而来的。近几年被人熟知。

最早提出大数据的是麦肯锡公司，当时的定义是：渗透在每一个行业和业务领域的数据，通过人们对这些海量数据的挖掘和运用，产生出一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。这就是大数据。

云时代

随着云时代的到来，“大数据”悄然被越来越多的企业所关注，后来，业界将大数据概括成四个V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（velocity）和价值化（Value）。

多样化：数据的类型繁多，大体分为两个部分，结构化和非结构化。举个例子，结构化就是以文本为主的数据，非结构化的就是指日志、图片、音频、视频、地理位置等数据。

快速化：这里的快速就是指处理速度快，根据IDC的一份名为“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全世界数据使用量高达35.2ZB，在如此多数据面前，你的处理速度决定了企业生命的长短。

价值化：举个例子，一部时长为一小时的视频，在持续不断的监控中，很有用的数据仅仅那么一两秒钟，因此在目前大量的数据面前，如何提高精纯度，是每个企业在大数据面临的世界难题。

大数据的应用

为电商平台和企业服务

从2014年开始，阿里巴巴包下了九阳、美的、苏泊尔等十个品牌的12条生产线，专门为天猫提供小家电，接着，再通过阿里巴巴掌握的数据和分析结果，去指导品牌生产线的研发、设计、生产和定价等。

大数据解析航空安防和自动化

近年来，世界各国都会经常发生飞行事故，但是尽管如此，有了大数据之后，飞机反而是地球上最安全的交通工具。

经过一项数据统计，如果乘客乘坐的是西方飞机制造商生产的飞机，其遭遇航空事故的概率低于530万分之一，通俗来讲，即使一个人天天坐飞机，也需要乘坐14000年，才会遇到一次航空事故，可见这个概率是极低的。

大数据为航空提供自动化操作，很好的服务于飞行员。从一定程度上也可以降低飞行事故的发生概率。

除此之外，大数据可以降低企业的预算成本和运营成本，甚至可以通过大数据来计算员工的薪酬，通过大数据来提高信息考核的办事效率。

综上所述：

未来的大数据，与人们的生活、企业的经营，都是息息相关，任何人都将生活在一个布满数据的世界里，你的行为和生活方式，都暴露在数据之下。对此，数据安全又成了一个非常重要的隐私问题，需要平衡的去完善。

蒋昊说经济

什么是大数据？

大数据，现在每天都可能接触到这个词汇。从报纸、电视、电脑、手机等上面认识它，但是具体的从科技知识角度去认识它，还是很生僻的。

在现代科技如此发展之快的时代，大数据真是人们耳边熟知的，对于科技、媒体和具体的某一行业，某个使用单位等，不仅耳熟口言，还要具体应用。具体到什么是大数据，个人理解如下：

就是利用互联网，收集到的，有关于本行业的人的大量的数据，或是具体的设计研发项目、物体等相关数据。比如：在社区，可以用大数据来掌握居民的年龄、文化、疾病分类，长居和外出人口情况。具体到应用，可以根据这些基本数据，更有针对性的服务，也让百姓享受到相应需求。再比如：大数据，在房地产上的应用，可以使国家掌握基本的百姓需求，对如何发展有巨大的指导作用。在具体到各行业石油、银行、医院等等。特别正在应用的今日头条更具体在应用。

大数据，这一科学的互联网技术，让人们从一个完全的手工，整理收集信息形式脱离出来，可以更精准的分析各行业的相关数据，服务行业发展，促进国家各项事业向更高层次跨进。

關鍵字: 科技 遛弯 互联网