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利用计算机技术对海量数据进行处理、挖掘和分析，以发现隐藏模式、关联性或趋势的方法论和实践。
金融机构使用大数据分析来识别欺诈交易。
银行通过分析客户交易数据，能够快速发现异常模式并阻止潜在的诈骗行为。
医疗行业的大数据分析帮助医生预测疾病风险。
医院利用患者历史数据和基因信息，通过大数据分析预测特定疾病的发病概率。
强调的是对结构化和非结构化数据的综合处理能力，区别于传统的统计分析方法。
大数据分析强调处理非结构化数据（如文本、图像、音频）和实时分析能力，而传统数据分析主要基于结构化数据和离线处理。
大数据分析的核心不在于数据量本身，而在于通过分析发现常规方法无法识别的隐藏价值（如用户行为模式、市场趋势或风险预警）。
「大数据」源自英文big data，指无法用传统数据库工具处理的大规模复杂数据集；「分析」指通过系统化方法对数据进行解读。该术语在21世纪初随着云计算和人工智能技术发展而广泛应用。
在中文语境中，「大数据分析」通常指代一整套技术流程，包括数据收集、清洗、存储、处理、建模和可视化。使用时需注意区分「大数据」与「大规模数据」的概念差异——前者强调数据的复杂性和处理难度，而后者仅指数据量庞大。