大数据的发展历程可以分为三个阶段：
1. 数据收集与存储阶段（20世纪60年代至90年代初）
在这个阶段，计算机技术开始发展，人们开始关注数据的收集和存储。随着计算机技术的发展，数据量逐渐增加，但当时的数据处理能力有限，无法满足大规模数据处理的需求。因此，这个阶段主要以数据收集和存储为主，没有形成完整的大数据概念。
2. 数据分析与挖掘阶段（20世纪90年代中期至21世纪初）
随着互联网的普及和数据量的爆炸性增长，人们开始关注数据的分析和挖掘。这一时期，出现了许多新的数据挖掘技术和算法，如关联规则、分类、聚类等。这些技术使得人们能够从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。同时，云计算和分布式计算技术的发展也为大数据处理提供了强大的支持。
3. 数据驱动与智能化阶段（21世纪初至今）
随着大数据技术的不断发展，数据驱动和智能化成为大数据的重要发展方向。在这一阶段，人们开始关注如何利用大数据进行创新和优化。例如，通过机器学习和人工智能技术，可以对大数据进行更深入的分析和挖掘，发现潜在的规律和模式。此外，大数据分析还可以应用于金融、医疗、交通等多个领域，为各行各业的发展提供有力支持。
总之，大数据经历了从数据收集与存储到数据分析与挖掘再到数据驱动与智能化的发展历程。在这个过程中，大数据技术不断进步，应用领域不断扩大，为人类社会的发展提供了巨大的推动力。
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