【摘要】大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。那么，今天就跟随小编一起来了解下这些方法吧！

1. 数据服务

数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。由于要处理大众化的服务请求，每个服务任务必须能够被快速地处理掉，因此，数据服务的单个任务负载不能过于复杂，单任务直接处理的数据不能太大，任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。

2. 数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模，提取有用信息并形成结论，进而辅助人们决策的过程。在这个过程中，用户会有一个明确的目标，通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作，获得对数据的洞察，从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。

3. 数据探索

数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务，其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程，适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。

关于大数据应用价值发现的三大方法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。