大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、veracity（真實性）。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的進(jìn)一步深化以及云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注，無處不在的信息感知和采集終端為我們采集了海量的數(shù)據(jù)，而以云計算為代表的計算技術(shù)的不斷進(jìn)步，為我們提供了強(qiáng)大的計算能力，這就圍繞個人以及組織的行為構(gòu)建起了一個與物質(zhì)世界相平行的數(shù)字世界。

大數(shù)據(jù)為研究人類行為和人與人之間大規(guī)模的互動提供了新的方式。然而，由于大數(shù)據(jù)的搜集做不到像“小數(shù)據(jù)”那樣精確，因此分析解讀大數(shù)據(jù)是一件十分復(fù)雜的事。但是谷歌算法我真心不懂，搜了資料也不懂。。。但是大抵意思就是通過大量的數(shù)據(jù)來預(yù)測感冒的發(fā)生，其不準(zhǔn)確性則是因為這種算法中很多關(guān)鍵詞只是看似與流感相關(guān)，但實際上卻并無關(guān)聯(lián)。但是改進(jìn)的模型還是有的，有興趣可以看看http://paper.sciencenet.cn/htm ... .shtm

“在流感最嚴(yán)重的時候，每天會有成千上萬條 Tweets 發(fā)布”，這并非是預(yù)測吧；已經(jīng)爆發(fā)了 ，大數(shù)據(jù)所做到應(yīng)該只是統(tǒng)計，大數(shù)據(jù)可以通過消費者在網(wǎng)上留下的痕跡，做一些行為預(yù)判，作為商業(yè)的消費行為統(tǒng)計分析確實有很大的價值，但是對于預(yù)測疾病，還是持保留意見；感覺目前的大數(shù)據(jù)分析，做的還不夠精細(xì)，預(yù)判的偏差還比較大，還有很大的提升空間，消費行為分析，并非單純?yōu)g覽記錄的統(tǒng)計，應(yīng)該更智能化、更深層次的挖掘。

主要是通過各種各樣的留言自動搜索到相關(guān)的數(shù)據(jù)，并自動分類。就像 Google 現(xiàn)在所使用的技術(shù)，就是利用服務(wù)器分析與流感關(guān)系十分密切的十幾個單詞進(jìn)行統(tǒng)計。在流感最嚴(yán)重的時候，每天會有成千上萬條 Tweets 發(fā)布，即便有一些誤差，但通過數(shù)據(jù)分析也能分析出數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。

因為通過網(wǎng)絡(luò)信息分析的技術(shù)有所進(jìn)步，已經(jīng)可以通過各種各樣的留言自動搜索到相關(guān)的數(shù)據(jù)，并自動分類。就像 Google 現(xiàn)在所使用的技術(shù)，就是利用服務(wù)器分析與流感關(guān)系十分密切的十幾個單詞進(jìn)行統(tǒng)計。大數(shù)據(jù)所特有的功能,在流感最嚴(yán)重的時候，每天會有成千上萬條 Tweets 發(fā)布，即便有一些誤差，但通過數(shù)據(jù)分析也能分析出數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。以往，公共機(jī)構(gòu)在發(fā)布流感情報的時候至少要延遲一周，在有些偏遠(yuǎn)地區(qū)的立桿信息也并不確切，而現(xiàn)在，通過網(wǎng)絡(luò)能夠有效彌補(bǔ)這些缺憾。

總結(jié)

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