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根源在于，大数据已经渗透了我们的生活的方方面面，从线上延伸到线下，将人、车、物数据化，这使得数据的大规模商业成为可能，大数据选址软件的价值在商用中的体现。
科技水平只不过是一台机器无法完成的事情分配给许多机器去做，而这并非主要的进步。智能手机是最主要的推动力，我们的每一次聊天，每一个订单都在出卖我们。另外一种推动力是线下业务都实现了电脑化，原先依靠人工完成的各种记账，现在全部由电脑完成，各种家电也可以上网，还有就是数字监控大规模普及。假如你带着现代的大数据分析系统，20年前，甚至10年前，就不会有这么多数据可用了。
这也推动了深度学习技术的出现。深层次学习尤其消耗数据，而且大数据选址软件的价值在商用中的体现，还进一步提升了大数据等商业价值。
下面这个帖子是我边走边在手机上用语音给大家发的。虽然知道这会暴露出我的某些追踪偏好等等，但我还是贪图它的方便，继续为科大讯飞提供数据资料。
大数据，基本上与数学、统计、计算机、数据学等基础理论知识不可分割，技术水平的突飞猛进，给数字领域带来了最直接的跃进。
应用程序开发应用程序、数据库编写应用程序等推动人类社会技术进步的价值都来自于大数据的发明和运行。
大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方法，更为人工智能等其它技术的研发、应用和落地提供了基础。
在大数据“三门”理论中，“交易门”是对大数据技术价值的核心映射。
所谓“交易门”，就是客户与企业交易的数据，客户的交易行为是通过企业内部系统完成的，基本上是以“事后”数据为主。
"交易门"是推动企业数据驱动业务，与客户进行沟通，获得有效数据和分析数据的基本门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接交易信息总是第一位，也是最值得关注的。
在淘宝的交易分析报告中提到，大笔买单之后，买家和卖家同店购买的次品所占比例分别为25.0%和16.8%，明显高于普通买单的18.8%和10.7%，表明在买家获得卖家对服务和商品质量的信任之后，次品完全有可能放大金额，甚至远高于普通买单。
从而引导卖家提高服务质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品在同店中大批量下订单的几率。这就是大数据选址软件的价值在商用中的体现。
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