大数据分析是指对规模巨大的数据集合进行的分析过程。
这些数据集合通常具有以下几个特点，可以概括为5个V：
1.数据量大（Volume）：大数据分析处理的数据量巨大，远远超出了传统数据处理软件的能力范围。
2.速度快（Velocity）：数据的产生和流动速度非常快，需要高效的数据处理和分析技术来实时捕捉和处理数据。
3.类型多（Variety）：大数据包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如社交媒体上的文本、图片、视频等），类型多样且复杂。
4.价值（Value）：虽然大数据中的单个数据点可能价值不高，但通过整合和分析这些数据，可以揭示出隐藏的商业价值。
5.真实性（Veracity）：大数据分析需要确保数据的真实性和准确性，以支持决策制定和预测分析。
大数据分析有以下五种方法：
1、对比分析
对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
2、漏斗分析
这是业务分析的基本模型，最典型的就是筛选目标用户直到完成交易的这一过程就属于典型的漏斗模型了。
3、用户分析
作为互联网公司的一大核心，用户分析常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。
4、指标分析
一般是指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。
5、埋点分析
主要是对用户行为进行更加细分的分类，比如，浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为等，从而分析用户。
大数据的意义不仅仅在于大量的数据本身，而在于基于它之上所进行的一系列的分析活动，从而产生有价值的信息，帮助我们去洞察过去和预测未来，可以帮助企业和组织在更短的时间内做出更明智的决策。
对于企业，大数据既是机遇也是威胁。那些能够管理复杂数据并从中获得精准商业洞察力的企业将拥有超越竞争对手的重要优势。
大数据讲的是信息技术，是人和人、人和机器、机器和机器交互的内容特征。我们可以把大数据看成是一个海量的“数据库”，一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，为大数据提供储存。
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1.能精准发现内网的被控主机，包括挖矿、勒索、后门、APT等，并提供佐证失陷的样本取证信息、处置建议等，促进企业快速响应处置风险。
2.能将日志中的域名/IP提取出来通过分析，发现可疑时间，并结合人工分析通过内部工单系统进行日常运营，增强威胁发现和检测能力。
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4.能通过高级查询，快速发现企业的域名、子域名、IP等资产的信息变动情况，管控资产暴露产生的数据泄露、服务暴露等相关风险
5.能对内外部安全事件中的域名/IP/Hash进行关联分析，通过域名的PassiveDNS以及Whois等数据，发现背后攻击者的姓名、邮箱、手机号码等真实或者虚拟身份。
