程序员如何实现财富自由系列之：参与大数据分析和挖掘

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

“大数据”这个词汇已经有了很长一段历史。在过去的一百年里，它一直是指海量、高速、多样的数据集合。而如今，随着互联网、移动互联网、物联网等新型应用的兴起，越来越多的企业、个人和组织都将自己的数据上传到云端，通过大数据技术分析、挖掘等手段获取最大化收益。

实际上，所谓的“大数据”，就是指能够产生海量数据的各种资料和信息，这些资料和信息可以帮助企业进行决策、精准营销、产品开发、人口统计、地理定位等领域的决策。但要想理解大数据背后的理论、方法和工具，并真正运用它们进行创造性的价值输出，需要程序员的知识储备和能力支撑。作为技术人员，我们就应该深入研究大数据技术，了解其原理、算法、工具及平台等方面的应用；同时也要具备足够的业务经验、数据分析能力、计算机视觉、自然语言处理、机器学习等专业知识，才能更好地理解和实践大数据。

那么，究竟什么时候该用大数据，什么时候用传统的数据分析方式呢？实际上，相比于大数据来说，传统的数据分析方式（包括关系数据库查询、数据挖掘、Excel统计分析等）也是一种有效的方法。对于一些静态数据分析来说，使用传统的方法更加简单易懂；而对于复杂的流动数据和时间序列数据，则必须采用更加成熟、优秀的大数据分析工具来完成。

总结一下，对于某个领域或者行业来说，如何判断应该采用传统数据分析还是大数据分析，主要取决于以下几个方面：

1. 数据特征：静态数据通常具有简单结构、固定的存