大数据计算平台的应用论文怎么写

与大数据有关的当然可以做。

自己写吧需求都不明

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

云计算技术的发展趋势一、数据中心向整合化和绿色节能方向发展目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础设施的管理系统，引入自动化和智能化管理软件，提升管理运营效率。还有一种整合是存储设备、服务器等的优化、升级，以及推出更先进的服务器和存储设备。艾默生公司就提出，整合创新决胜云计算数据中心。兼顾高效和绿色节能的集装箱数据中心出现。集装箱数据中心是一种既吸收了云计算的思想，又可以让企业快速构建自有数据中心的产品。与传统数据中心相比，集装箱数据中心具有高密度、低PUE、模块化、可移动、灵活快速部署、建设运维一体化等优点，成为发展热点。国外企业如谷歌、微软、英特尔等已经开始开发和部署大规模的绿色集装箱数据中心。通过服务器虚拟化、网络设备智能化等技术可以实现数据中心的局部节能，但尚不能真正实现绿色数据中心的要求，因此，以数据中心为整体目标来实现节能降耗正成为重要的发展方向，围绕数据中心节能降耗的技术将不断创新并取得突破。数据中心高温化是一个发展方向，低功耗服务器和芯片产品也是一个方向。二、虚拟化技术向软硬协同方向发展按照IDC的研究，2005年之前是虚拟化技术发展的第一阶段，称之为虚拟化0，从2005年到2010年时虚拟化发展的第二阶段，称之为虚拟化0，目前已经进入虚拟化5阶段，虚拟化0阶段在不久也将会到来。根据Gartner的预测，到2016年中国70%的X86企业服务器将实现虚拟化。ArsTechnica网站上刊出的一篇文章评论到，当前的虚拟化市场当中，VMware是老大，微软Hyper-V老二，思杰Xen第三，红帽和甲骨文在争夺第四把交椅。随着服务器等硬件技术和相关软件技术的进步、软件应用环境的逐步发展成熟以及应用要求不断提高，虚拟化由于具有提高资源利用率、节能环保、可进行大规模数据整合等特点成为一项具有战略意义的新技术。首先，随着各大厂商纷纷进军虚拟化领域，开源虚拟化将不断成熟。Gartner也指出，虽然目前开源虚拟化的市场还比较小，但到2014年底其市场份额将翻番，而且未来也会快速增长。其次，随着虚拟化技术的发展，软硬协同的虚拟化将加快发展。在这方面，内存的虚拟化已初显端倪。第三，网络虚拟化发展迅速。网络虚拟化可以高效地利用网络资源，具有节能成本、简化网络运维和管理、提升网络可靠性等优点。VMware和思科公司通过四年的合作，在网络虚拟化领域取得突破创新，推出了VXLAN（虚拟可扩展局域网）。VXLAN已获得多个行业领先厂商的支持。三、大规模分布式存储技术进入创新高峰期在云计算环境下，存储技术将主要朝着从安全性、便携性及数据访问等方向发展。分布存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器不能满足的存储需求，它要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性、可靠性、性能等各方面要求。为保证高可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，以高可靠软件来弥补硬件的不可靠，从而提供廉价可靠的海量分布式存储和计算系统。在大规模分布式存储技术中，基于块设备的分布式文件系统适用于大型的、海量数据的云计算平台，它将客户数据冗余部署在大量廉价的普通存储上，通过并行和分布式计算技术，可以提供优秀的数据冗余功能。且由于采用了分布式并发数据处理技术，众多存储节点可以同时向用户提供高性能的数据存取服务，也保证数据传输的高效性。目前国外很多大学、研究机构和公司已经或正在着手开发分布式文件系统，已经涌现出一批著名的分布式文件系统，如PVFS、GPFS、zFS、Google FS、Hadoop FS等，进一步更深入的研发也还在进行中。除了大规模分布式存储技术，P2P存储、数据网格、智能海量存储系统等方也是海量存储发展的趋势体现。其中，P2P存储可以看做是分布式存储的一种，是一个用于对等网络的数据存储系统，旨在提供高效率、鲁棒和负载均衡的文件存取。数据网格是有机的智能单元的组合，类似于计算网格。智能海量存储系统包括主动的数据采集、数据分析、主动调整等。云计算中存储的海量数据应用将为云计算提供新的价值高点，也必将成为云计算发展的重点方向之一。四、分布式计算技术不断完善和提升资源调度管理被认为是云计算的核心，因为云计算不仅是将资源集中，更重要的是资源的合理调度、运营、分配、管理。云计算数据中心的突出特点，是具备大量的基础软硬件资源，实现了基础资源的规模化。但如何合理有效调度管理这些资源，提高这些资源的利用率，降低单位资源的成本，是云计算平台提供商面临的难点和重点。业务/资源调度中心、副本管理技术、任务调度算法、任务容错机制等资源调度和管理技术的发展和优化，将为云计算资源调度和管理提供技术支撑。不过，正成为业界关注重点的云计算操作系统有可能使云计算资源调度管理技术走向新的道路。云计算操作系统是云计算数据中心运营系统，是指架构于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理海量的基础硬件资源和软件资源的云平台综合管理系统，可以实现极为简化和更加高效的计算模型，以低成本实现指定服务级别、响应时间、安全策略、可用性等规范。现在云计算的商业环境对整个体系的可靠性提供了更高的需求，为了支持商业化的云计算服务，分布式的系统协作和资源调度最重要的就是可靠性。未来成熟的分布式计算技术将能够支持在线服务(SaaS)，自从2007年苹果iPhone进入市场开始，事情发生很大的变化，智能手机时代的到来使得Web开始走进移动终端，SaaS的风暴席卷整个互联网，在线应用成为一种时尚。分布式计算技术不断完善和提升，将支持在跨越数据中心的大型集群上执行分布式应用的框架。五、安全与隐私将获得更多关注云计算作为一种新的应用模式，在形态上与传统互联网相比发生了一些变化，势必带来新的安全问题，例如数据高度集中使数据泄漏风险激增、多客户端访问增加了数据被截获的风险等等。云安全技术是保障云计算服务安全性的有效手段，它要解决包括云基础设施安全、数据安全、认证和访问管理安全以及审计合规性等诸多问题。云计算本身的安全仍然要依赖于传统信息安全领域的主要技术。不过另一方面，云计算具有虚拟化、资源共享等特点，传统信息安全技术需要适应其特点采取不同的模式，或者有新的技术创新。另外，由于在云计算中用户无法准确知道数据的位置，因此云计算提供商和用户的信任问题是云计算安全要考虑的一个重点。总体来说，云计算提供商要充分结合云计算特点和用户要求，提供整体的云计算安全措施，这将驱动云计算安全技术发展。适应云计算的特点和安全需求，云计算安全技术在加密技术、信任技术、安全解决方案、安全服务模式方面加快发展。此外，未来的安全趋势，势必会涉及终端及移动终端各个层面，包括各类PC、手机在内的智能终端、可穿戴设备，都有可能会面临攻击者的挑战，这样的攻击对多种设备会变得日益难以防护。解决终端安全，云安全是首先需要解决的，即从云端首先判断安全的趋势，而不是孤立的从一台终端来判断。通过云端安全的大数据分析，可以清晰发现其中存在的多种威胁趋势，从而及时拦截新木马以及防止网络入侵和攻击。隐私权保护问题虽是云计算普及过程中需要解决的一大难题，但随着云计算的发展及相关标准的成熟。相信隐私权会得到更好地保护，云计算也将像互联网上的其他应用环境一样，深刻地影响我们的生活方式。六、SLA细化服务质量监控实时化要想让用户敢于将关键业务应用放在云计算平台上，粗放的服务协议显然无法让人放心，用户需要知道云计算厂商能否快速地将数据传遍全国、网络连接状况又能好到何种程度。对于激增的商业需求而言，性能的拓展是不够的，而云计算提供商能够多快地拓展性能也事关重要。用户需要能够让他们高枕无忧的服务品质协议，细化服务品质是必然趋势。云计算对计算、存储和网络的资源池化，使得对底层资源的管理越来越复杂，越来越重要，基于云计算的高效工作负载监控要在性能发生问题之前就提前发现苗头，从而防患于未然，实时的了解云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验，也是未来发展的方向。此外，开源云计算技术进一步普及应用。数据表明，目前全世界有90%以上的云计算应用部署在开源平台上。据Black Duck统计，2010年年底，平台型的开源云计算项目达到470多项，2011年启动的开源项目中40%都是跟云计算相关（另外19%与移动相关，15%与企业应用相关）。云计算对于安全、敏捷、弹性、个性化开源平台的需求以及突出的实用、价廉的特性，也决定了开源计算平台在云时代的领军位置。很多云计算前沿企业和机构如亚马逊、谷歌、Facebook都在开发部署开源云计算平台。开源云计算平台不仅减少了企业在技术基础架构上的大量前期投入，而且大大增强了云计算应用的适用性。开源云计算技术得到长足发展的同时，必将带动云计算项目更快更好落地，成为企业竞争的核心利益。为此，开源云计算技术将进一步得到重视和普及。

大数据计算平台的应用论文摘要怎么写

随着社会迅速发展，人类逐渐进入大数据的时代，而物联网与云计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大数据的前景与物联网以及云计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大数据与物联网、云计算之间的关系吧。大数据概念巨量资料(big data)，或称大数据、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。大数据市场格局具体意义上来讲，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。我们通过分析，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。大数据与云计算云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。近几年，云计算的概念受到了学术界、商界，甚至政府的热捧，一时间云计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。大数据与物联网物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。大数据与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大数据。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB数据等各种的数据通过传感器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大数据时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网络上，产生了大量的数据。物联网产生的大数据与一般的大数据有不同的特点。物联网的数据是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的数据有明显的颗粒性，其数据通常带有时间、位置、环境和行为等信息。物联网数据可以说也是社交数据，但不是人与人的交往信息，而是物与物，物与人的社会合作信息。除此之外，大数据助力物联网，不仅仅是收集传感性的数据，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果政府发布消息和市民微博发布消息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号，经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

第一，避免出现谦词、关联词、感叹词、疑问词等。第二，摘要属纯客观介绍，一般用第三人称。第三，本科毕业论文摘要一般不用分段。第四，摘要应避免和论文引言、结论部分重复。第五，摘要要结构严谨避免冗杂，用简洁话语表述即可，一般不用长句。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

大数据计算平台的应用论文题目怎么写

你是属于什么专业的？篇幅多少？毕业设计（论文）资料一般应包括：①任务书或开题报告；②毕业设计（论文）文本，包括：封面、题目、内容摘要（中、英文）、关键词（中、英文）、论文目录、正文、致谢、参考文献、附录（可选）；若提供软件，则须有软件及相关资料；若设计成果涉及图纸，则须有相关图纸；③毕业设计（论文）进展表；④成绩评定表及其他附件；⑤答辩意见（评语）及其他附件。1、封面：封面按要求逐项填写清楚。打印封面要求与学院印制的《毕业设计（论文）》封面的格式一致。2、任务书或开题报告：按照学院统一设计的电子文档标准格式（可从学院教务部网站下载）填写。任务书由指导教师在毕业设计（论文）开始前按要求填写，并下发给学生，学生自选的课题不需填写任务书；开题报告由学生根据自选题目撰写，学生自选以外的课题不需填写开题报告。任务书或开题报告要明确毕业设计（论文）的主要内容和要求、分阶段完成时间和最后的工作成果、主要参考资料、调研计划等，并有指导教师签名及分院审核意见。3、毕业设计（论文）文本要求：选题要求扣紧本专业的培养目标，属于本专业的业务范围，反映本专业的主要内容；具有一定的先进性和深度、难度；能够结合科研任务和生产实际进行。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

大数据计算平台的应用毕业论文怎么写

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

“社会统计学与数理统计学的统一"理论与大数据有的学者认为大数据时代统计学过时了；实际上：这是一种错误学说，就是一个大呼悠。所为的大数据就是数据流大一点而已，从数据扩展到信息，并没有超出统计学描述的范围；也就是互联网、计算机、苹果手机，小朋友手机摇啊摇，小姑娘们聊啊聊，帅哥键盘敲啊敲，这些数据、信息、资料、图片向白云一样飘啊飘，飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数据云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析；这就对统计学家提出了新的挑战。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学统帅一切科学。“社会统计学与数理统计学的统一理论”作为统计学的最新理论，必将全面提升统计学的分析水平，当然完全达到了挑战大数据的水准。统计学在一切学科中（以社会科学与自然科学一级学科为单位）是地位最高的学科。它的地位的崇高在扵：它是现今世界几乎所有前沿科学进行研究的唯一手段（所谓瞎子摸大象方法），也是西方文明几百年的台柱子。而统计学现存的两大体系社会统计学与数理统计学的争论至少有100多年的历史。早期学者认为社会统计学是研究社会科学的，数理统计学是研究自然科学的；中期学者认为社会统计学适合作定性分析，数理统计学则适合作定量分析；近些年来，以美国为代表的发达国家的学者，由于夸大了数理统计的定量分析，误认为数理统计学可以代替社会统计学。但是这些观点自始至终未能对两者作出科学的解释，一切处在矛盾中，斗争中、、、、王见定教授经过30多年的学习和研究，发现了能准确界定社会统计学、数理统计学的方法，并发现了两者的联系和区别以及在一定条件下可以相互转化的关系，完美地解决了这一长期存在於统计学界的最大问题。“社会统计学与数理统计学的统一理论”将对其它科学的发展起到不可估量的作用。1

大数据主要指的是软件开发，现在这个专业比较火，也就是说比较热门，因为现在是一个移动互联时代，找到客户的共同点，通过数据来分析，并且研究用户特点，可以起到事倍功半的作用。

大数据计算平台的应用论文摘要

大数据：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。云计算：是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算，存储，网络资源。海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据，就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算，怎么处理的，就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提，强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

大数据如何应用到各个行业，需要根据企业需求进行定制化互联网解决方案。应用的行业也非常的广泛的，有工程机械行业、纺织行业等等。工业大数据平台可以选徐工信息汉云这类有硬实力和方案定制软实力的品牌。随着5G快速普及，徐工信息汉云也将帮助更多企业释放物联网大数据的潜能，带领行业一起跨入5G时代。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。