1 .大多数大数据的应用进行预测。 例如，根据Google Flu的预测，target公司对怀孕女性的预测在电子商务网站上被推荐得越来越准确也是一个预测。
2 .当数据容易收集的时候，当可以收集的数据量达到一定规模的时候，当大数据量的计算能力大大提高的时候，确实有很多过去做不到的事情发生了，原来的想法快要被打破了
3 .当然，大数据并不意味着不需要数据的准确性。 在某些情况下，数据规模效应带来的价值可以忽略其中的单个数据瑕疵。 此外，在某些情况下，可能需要考虑局部数据的准确性。 前者的典型例子是例如谷歌翻译的语料库，后者(
4 .大数据改变了政府的行为。 例如，CPI统计不一定需要使用以往的采样统计方法，该方法明显具有滞后性；
5 .大数据可应用于医院拯救生命，如对早产儿生命体征的大数据监测；
6 .大数据可应用于市政改造，如纽约沙井盖评价；
7 .大数据可应用于传统企业，如UPS汽车监测，如BP石油公司管道监测；
8 .当数据的收集、存储和计算变得如此容易时，大数据的应用就成为可能；
9 .大数据的方法在现代变得可行，而不是因为有数据才有价值，所以可以尝试许多过去通过采样方法所做的事情，看看使用大数据的统计分析方法是否更有价值；
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