都没人搭理我吗？

很简单，大数据的意思就是数据量很大，作为统计学人，不怕有数据就怕没数据。但是现在信息爆炸的时代，传统的统计方法理论可行，但未必可操作。譬如最小二乘回归，方法很简单，但是对于大数据而言，你可能没有那么高的硬件进行支撑，怎么办？先对大数据进行压缩提炼，选出对你研究有价值的数据，然后再进行统计分析，就避免了硬件上的障碍，同时也避免了耗费太多的时间，比如有些统计算法随着样本增加时间呈指数既增加，等你结果跑出来，项目早结束了。这也就是为什么做大数据的比较牛逼的都是行业性人才，因为他们比你有更敏锐的直觉，能够辨别出有用的信息。你可以看一些数据挖掘方面的文章，好的文章方法都很一般，你我都学过，但是他们的突破口更好。

我的理解就是大量、非结构化、价值挖掘