随着互联网和物联网的迅猛发展，数据以惊人的速度增长，呈现指数级增长趋势。伴随着数据爆炸，许多企业和机构也借助数据分析技术探索数据中隐含的价值，以期为业务发展提供依据和支撑。然而，在海量的数据面前，如何肆无忌惮地采取数据并不一定是最佳选择，因为数据有时不一定准确，存在偏差和误导性信息。因此，取舍数据的重要性成为了越来越凸显的一个问题。

本文将深入探讨大数据取舍的方法和技巧，帮助读者在海量数据中寻找价值泉源，并为业务决策提供可靠支撑。文章将分为三个部分：大数据取舍的背景，大数据取舍的方法和技巧，以及大数据取舍的应用案例。

一、大数据取舍的背景

众所周知，大数据是由历史数据积累而来的。在数据的收集、存储和处理过程中，往往会受到选择偏差、抽样误差、数据缺失和数据质量等因素的影响，从而导致数据不准确、不完整、不一致和不可靠。选择适当的数据，排除无用的数据，对业务决策的准确性将产生深远的影响。

二、大数据取舍的方法和技巧

1.选取质量高的数据源

发掘数据的价值必须以数据的质量为前提。数据质量的高低体现在数据完整性、数据准确性、数据一致性和数据可信度上。因此，选取质量高的数据源是大数据取舍的第一关键点。

2.对数据进行预处理

预处理是大数据应用的重要环节。通过对数据进行清洗、修补、规范化等处理，可以消除冗余和重复的数据，提高数据的准确性和完整性。

3.借助统计学方法分析数据

统计学方法可以减少对认知的主观性，提高数据分析的客观性。通过探索变量之间的线性关系、非线性关系及相关性，可以得出有意义的结论和预测结果。

4.整合多源数据

数据整合的目的是将多个数据源中的数据整合起来，获得更为全面、准确和有价值的分析结果。通过整合多源数据，可以对数据进行深度挖掘、更真实地反映业务发展状况，并更好地指导业务决策。

三、大数据取舍的应用案例

1.医疗保健行业

利用大数据分析技术，可以挖掘出潜在疾病风险因素，从而帮助医生制定治疗方案和预测病情发展趋势。如可利用大数据分析技术对糖尿病患者进行评估，预测随访期内住院风险，为患者提供更加个性化的治疗方案。

2.旅游行业

利用大数据分析技术，可以对旅游行业进行智能化管理。如在旅游过程中，通过对游客行为偏好分析，了解游客需要，推荐相应景点和优惠。这样就可以提高游客的满意度，增加组织收益。

3.金融行业

金融公司拥有庞大的数据存储和金融信息系统，透过数据挖掘，能使公司了解全面的客户信息和市场动态，分析潜在的风险，并提供更好的客户服务和产品。

结语

大数据对商业带来了巨变，而对于管理者和分析师而言，如何分辨和提取有效数据，是他们需要掌握的核心技能之一。本文探讨的大数据取舍方法和技巧，旨在帮助读者在数据中寻找价值泉源，避免大数据带来的“坑”。

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