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大数据技术的应用需要一个完善的环境支撑，其中有三个重要内容。第一，要有数据采集能力，这是互联网行业天然的优势，因为数据采集能力强。第二，要有数据价值能力，这是大数据技术的终极目标之一。目前数据分析是大数据价值的主要方式。第三，要有应用场景，可以看作是大数据应用的出口，往往很大。

大数据有哪些根本上的问题？

对大数据范式的批评有两种形式，一种质疑方法本身的含义，另一种质疑目前完成的方式。这种批评的一个方法是关键数据研究领域。一个关键的问题是我们对导致大数据的典型网络特征出现的潜在经验微观过程知之甚少。 Snijders，Matzat和Reips在他们的批评中指出，对数学性质的假设往往是非常强烈的，而这些假设可能根本不能反映微观过程中真正发生的事情。

马克格雷厄姆对克里斯安德森的断言提出了广泛的批评，他认为大数据会拼出理论的终结点特别关注大数据必须始终在其社会，经济和政治背景下进行背景化的观点。即使公司投入八位数和九位数来从供应商和客户的信息流中获取洞察力，但不到40的员工拥有足够成熟的流程和技能来完成这一任务。为了克服这种洞察力不足，大数据无论多么全面或分析得好，都必须辅以大判断。

与此大致相同，有人指出，基于大数据分析的决策不可避免地要像过去那样被世界所了解，或者至少像现在一样。通过大量有关过去经验的数据，如果未来与过去类似，算法可以预测未来的发展。如果未来变化的系统动力学如果它不是一个静止的过程，过去可以说一点关于未来。为了在不断变化的环境中进行预测，有必要全面了解系统动态，这需要理论。

作为对这一批评的回应，Alemany Oliver和Vayre建议使用诱人推理作为研究过程的第一步，以便为消费者的数字痕迹带来背景并使新理论浮现。此外，已经提出以大数据结合了计算机模拟，诸如接近基于代理的模型和复杂系统。基于代理的模型通过基于一系列相互依赖的算法的计算机模拟，越来越好地预测即使未知的未来情景的社会复杂性的结果。

目前大数据技术应用的最多最好最成熟的领域有哪些？主要用到大数据哪些特点？

谢谢邀请！作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，随着大数据技术体系的成熟，目前大数据正处在落地应用的初期，未来大量的传统行业都将得到大数据的赋能，同时大数据技术也将为传统行业打开新的价值空间，从而促进传统行业的创新和发展。所以，对于当前的传统行业来说，要想抓住产业互联网时代的发展红利，一定要注重大数据技术的运用。

从目前大数据技术的应用情况来看，互联网金融咨询医疗教育出行等领域有比较多的大数据应用案例，其中互联网行业对于大数据的应用已经比较普遍了，不仅在产品研发的过程中会使用到大数据技术，在公司运营等方面也全面开始采用了大数据技术。大数据技术的运用需要一个完善的环境支撑，这其中比较重要的内容有三个方面，其一是要有数据采集能力，由于互联网行业的数据采集能力非常强，所以这是互联网行业的一个天然优势其二是要有数据价值化能力，数据价值化是大数据技术的最终目的之一，目前数据分析是大数据价值化的主要方式其三是要有应用场景，应用场景可以看成是大数据应用的出口，这往往也是大数据最终的目的。

互联网行业由于既有大量的数据来源，同时也掌握大数据价值化的技术，所以互联网行业在很大程度上推动了大数据的发展。目前互联网行业内大数据的成功应用案例还是比较多的，其中基于大数据的产品迭代和基于大数据的价值化考核方式就是比较常见的应用。对于互联网行业来说，数据本身就意味着价值，但是要想让这些数据真正转换成价值，就需要大数据技术的帮助。

对于互联网行业来说，使用大数据的一个终极目的就是与用户建立增值链接，通过这个链接可以完成各种价值增值操作。我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要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的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。如果你对互联网大数据、人工智能等有问题。，或者考研，可以在评论区留言，或者私信我！。

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