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說起大資料的原理，真說有多麼的複雜？那倒也不見得。

最簡單的應該就是觸發關鍵詞。這在商業方面的運用就比較多。

比方說：喜歡逛網上店鋪，就會定點推送某幾類商品；喜歡某些新聞；就會定點推送某些公眾號；喜歡主播小姐姐，就會定點推送某幾個女主播；喜歡暗戳戳的瀏覽某些那啥啥的網站，就有電力公司到你家抄水錶……

複雜一些的，就是透過分析資料樣本，獲得需要的預測結果。這其中就要涉及到某些核心演算法。

其實一組、兩組資料樣本，計算量並不怎麼大，就好比李緣就能手工計算。難點在於，從海量的資料樣本中，刪除無效資料樣本，挑選出少量有效資料樣本。並且能夠得出合理範圍內的預測結果。這就需要大型伺服器了。

從某方面說，大資料和推理有點類似，但也有所不同。

推理需要線索，進行符合邏輯的推演。如果遇到無頭案，推理也只能抓瞎。

大資料當然也需要線索，但它主要依靠的是暴力運算。反正一錘子砸下去，總能得到結果。至於準不準確？那就管殺不管埋了。

而盜竊案是就最難偵破的案件之一。隨機性強、固定證據困難。再加上這個盜牛賊案几乎就是無頭案，連有效線索都相當少。

因此當李緣算出結果，他自己都有點不自信。因為結果裡的關鍵詞：“外行、開發區、貨車、工廠……”

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