大数据是指极其庞大、复杂且快速增长的数据集，可能包含结构化数据和非结构化数据，通常用于指代快速扩展的海量数据集。自从第一台计算机问世以来，数字存储容量呈指数级增长，随着互联网的广泛使用，来自用户活动、Web 应用以及物联网 (IoT) 设备的数据都可以进行记录和分析，以便进行预测或训练先进的人工智能 (AI) 模型。
一、大数据算法的特点
海量数据适配：能应对 TB/PB 级数据，靠分布式架构拆分任务，而非小数据算法的简单放大。
自动规律挖掘：无需预设过多规则，通过机器学习等自动从数据中找关联、趋势。
重预测与决策：不只是描述数据现状，更侧重预测未来（如销量）和指导行动（如推荐）。
容错与实时性：容忍数据噪声、缺失值，部分支持流式处理，实现实时决策。
二、大数据算法的核心特征
高并行性：任务拆分到多个节点同时计算，大幅提升处理速度。
增量学习：边接新数据边更模型，不用重新训练整个模型。
多源异构适配：能处理文本、图片、结构化数据等不同类型数据。
三、主要应用场景
电商零售：商品推荐（如 “猜你喜欢”）、销量预测、库存优化、用户画像。
金融领域：欺诈交易识别、信用评分（贷款审批）、股市趋势预测。
医疗健康：疾病风险预测、医疗影像诊断、个性化治疗方案推荐。
交通出行：智能导航（实时路况）、网约车调度、公交路线优化。
智慧城市：交通拥堵治理、公共安全监控、环境质量预测。
媒体娱乐：短视频 / 音乐推荐、内容创作辅助（AI 写稿）。