不属于大数据应用成果的是什么

不属于大数据的成果：理解、识别和区分

大数据是指规模庞大、类型多样、处理复杂的数据集，其特点包括四个"V"，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）和Veracity（数据真实性和准确性）。因此，与大数据相关的成果通常与这些特征密切相关。但是，并不是所有的成果都可以归类为大数据成果。以下是一些不属于大数据的成果的示例：

1. 小样本研究成果：

定义：

小样本研究是指采用较小的样本量进行研究，通常用于深入理解特定现象或探索性研究。

示例：

一项针对特定群体的深度访谈研究，抽样数量较少但能提供深入洞察的结果。

2. 传统数据分析成果：

定义：

传统数据分析是指使用传统的统计方法和技术，对结构化数据进行分析和解释。

示例：

一项基于问卷调查的统计分析，用于了解某一特定人群对某产品的偏好。

3. 个案研究成果：

定义：

个案研究是指深入研究个别案例或实体，以了解其独特特征和情况。

示例：

对于某一特定企业的详细案例分析，包括其历史、战略和市场表现等方面的深入探讨。

4. 实地调研成果：

定义：

实地调研是指直接观察和调查特定环境或情境，以获取实时数据和信息。

示例：

一项对某个地区消费者行为的现场观察研究，包括顾客流动、购买行为等方面的数据收集。

5. 实验室研究成果：

定义：

实验室研究是指在受控条件下进行的科学实验，以验证假设或探索特定现象。

示例：

一项在实验室中进行的对某种药物效果的研究，包括对实验动物或细胞的测试和分析。

6. 个人经验或见解：

定义：

个人经验或见解是指个人基于自身经历、观察和思考所得出的结论或见解。

示例：

一篇个人博客文章，分享作者在某个领域的见解和经验，但缺乏系统的数据支持。

这些成果虽然可能具有重要性，但由于其不具备大数据的特征，因此不能被归类为大数据成果。在实际应用中，理解和识别不同类型的成果对于选择合适的分析方法和解决方案至关重要。