大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
大数据采集平台有哪些？
谢邀，据我所知，大数据采集平台根据数据来源大致有这几种：1、系统日志采集平台。大部分企业都是有系统日志采集平台的，在企业的业务平台下，每天都会产生大量的日志数据。企业通过采集这些日志数据并对它清洗整理后进行数据分析，从而挖掘出这些日志数据中的潜在价值。2、网络数据采集平台。这种数据采集平台一般都是通过爬虫去采集的，在服务器上搭建一个对目标网站集进行爬取的爬虫，然后将每天爬取到的数据进行清洗整理，最终得到企业所需的数据。
大数据的含义和作用是什么？
大数据简单说就是现实世界数据化！而大数据对于个人的意义就是：个人与信息的强结合，个人自带可信的信息。就拿健康码来说，为什么绿码就能放行？为什么各个检查口看到绿码就放行？因为绿码 是携带了个人安全的健康信息，表示这个人是低风险的。换句话说，健康码是个人信息的一部分，而且是可信的。健康码的存在，是基于大数据的。
我们人会休息，但是手机不会休息，于是我们的位置信息随时随地被记录下来，形成一个个人的行动路径。我们有没有经过高风险地区，甚至可以划分到社区和小区。通过收集类似的个人大量数据，最终形成了一个绿色的健康码。以证明我们是安全的，我们没有携带病毒。早期互联网，人和信息是分开的。电脑是固定在一个个地方，我们只能收集到ip，个人账户信息。
地理位置只能通过ip来推测，那个时代，广告的精准推送是非常难的。只能根据地区来推送。而现在，智能手机的大量普及，不可避免的，我们通过各种“用户协议”开始暴露我们的个人数据，去了哪里，买了什么东西，和谁是朋友和一些基本信息，性别，年龄等等。于是，大数据算法可以推算出，我们的行动路径，我们的爱好，活跃时间，喜欢什么app，喜欢什么文章。
一般用哪些工具做大数据分析？
谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以后，基本可以解决互联网产品设计、推广、运营、营销过程中的绝大多数分析需求，这也大大提供了业务人员的工作效率。
附图几张：用户模型全行为路径分析模型粘性分析模型自定义留存分析模型关于一些分析模型，我们整理出了常用的八大数据分析模型，过去两个月，每周二都会更新一个模型，很多模型大家都比较了解，但可能他又增加了一些新特性，感兴趣可戳链接：八大数据分析模型之——用户模型（一）八大数据分析模型之——事件模型（二）八大数据分析模型之——漏斗模型（三）八大数据分析模型之——热图模型（四）八大数据分析模型之——自定义留存分析模型（五）八大数据分析模型之——粘性分析模型（六）八大数据分析模型之——全行为路径模型（七）......当然，我们也面向有高级使用需求的用户，比如数据分析师或是有一定数据查询能力的人员提供了SQL查询功能，因为还有20%的分析需求无法通过标准的模型解决，需要自己去定义。
