大数据管理与应用通常被称为“大数据分析”或“数据科学”。这个领域涉及到收集、存储、处理和分析大量数据，以便从中提取有价值的信息和洞察。大数据分析可以帮助企业更好地了解市场趋势、消费者行为、运营效率等关键业务指标，从而做出更明智的决策。
大数据分析通常包括以下几个步骤：
1. 数据收集：从各种来源（如传感器、社交媒体、日志文件等）收集原始数据。
2. 数据清洗：去除数据中的噪声、缺失值和重复项，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储在合适的数据库或数据仓库中，以便后续的分析和处理。
4. 数据分析：使用统计方法、机器学习算法等技术对数据进行深入分析，以发现潜在的模式、关联和趋势。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、图形等形式展示出来，以便更容易地理解和解释数据。
6. 数据挖掘：从大量数据中发现有价值的信息和知识，如客户细分、产品推荐等。
7. 数据应用：将分析结果应用于实际业务场景，如市场营销策略、库存管理、风险评估等。
大数据分析的应用非常广泛，包括但不限于金融、医疗、零售、制造业、政府等领域。随着技术的发展，大数据分析的方法和工具也在不断更新和完善，为各行各业提供了更多的价值。
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