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大数据分析的基础有五个方面：1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。
3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。
4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性。
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行为研究中的一个最古老的课题是：动物行为中有多少是先天本能又有多少是后天习得的？哺乳动物比较善于学习，而昆虫和鸟类则有着丰富的本能行为，因而有关本能行为的研究常常是以虫、鸟为研究对象。
美国学者W.克雷格曾对鸽类进行长期研究，他于1918年指出：本能行为并非仅仅是一连串定型的反射动作；在开始时动物在欲望驱动下表现出烦躁不安、四向搜索，这时的动作很多是习得的，只有当找到适宜刺激（例如食物）时本能行为才进入完成阶段而出现定型的反射动作；之后可能有一段时期动物厌恶原刺激，最后进入安适无欲状态。
与此同时，德国学者O.海因罗特借在动物园工作之便，对鸭和鹅进行了系统研究。
他强调寻找同源行为，就象在比较解剖学中研究同源结构一样，这样可以阐明行为的进化途径。
另一位德国学者 J.von于克斯屈尔则指出：在动物所感受的周围环境中，只有一部分关键刺激是真正起作用的。
正是这些刺激触发了动物的体内机制使本能反应“释放”出来。
这些见解给早期行为研究工作者以很大影响。
荷兰学者N.廷伯根与K.Z.洛伦茨同被视为现代行为生物学的奠基人。
他早期的研究集中于寻找诱发本能行为的关键刺激，所涉及的行为包括：细腰蜂的捕猎及反巢行为，幼雏向母鸟的乞食行为，以及三棘鱼的生殖行为等。
三棘鱼生殖行为包括占域、求偶、交配、产卵及育卵等一系列相接的动作。
他据此把K.Z.洛伦茨的学说进一步推广：一个本能动作的完成促进了下一个本能动作的发生，于是形成一个行为链。
1949年他转到英国去工作。
50年代起他开始对海鸥作系统的比较研究，试图推导出海鸥信号行为进化路线。
奥地利学者 K.von弗里施的研究兴趣始终环绕着动物如何获取信息和交换信息这一方向。
他早年便在鱼身上建立起食物与颜色及声音的条件反射，从而证实了鱼具有色觉及声觉。
之后，他同样证实了蜜蜂有色觉。
20世纪中叶，他发现了外出寻食的蜜蜂，借助舞蹈动作通知在巢蜂群关于蜜源的方向和距离。
自50年代起，行为生物学和比较心理学逐渐接近，双方互相取长补短。
以50年代在英国出现的以N.廷伯根为首的学派为代表，很多学者对实验室的工作和野外工作是并重的。
宏观上，由非洲荒漠、南美丛林，直到两极地带都有人在工作。
对野生动物在原地进行隐蔽观察、拍摄电影、“标记追捕”、在空中水下、以及用无线电追踪等方法均被行为学家所使用。
微观上E.R.肯德尔等人在80年代对海兔学习行为的一系列研究已深入到细胞和分子水平。
所以，1973年K.von弗里施、K.Z.洛伦茨和N.廷伯根共获诺贝尔生理学奖一事不仅是表彰他们本人的杰出贡献，也是标志着行为生物学在生物学研究领域中已进入了一个发展的新时期。
固定行为模式与动物间的沟通 固定行为模式（fixed action patterns、FAPs）的研究，是行为学研究重要的一步，归功于康拉德·劳伦兹以及他的良师益友奥斯卡·海因洛斯。
这个研究是由海因洛斯和劳伦兹所做，而后由劳伦兹发表。
劳伦兹的描述中，以发生在可辨识的刺激（称做信号刺激或释放刺激）产生的本能反应来解释固定行为型态。
这些固定行为型态能够在不同物种间比拟，且行为的相似和差异能够轻易的和型态学上的相似和差异做比较。
在海因洛斯所做最重要且最常被引用的鸭科（包括鸭、雁、鹅）研究中使用了这个方法。
动物行为学家认为接受刺激并产生固定行为型态是一只动物与同物种的成员在行为上或外在表现上的共同特色，且少量几种固定行为型态便能在动物的沟通行为中扮演重要媒介。
最为复杂的调查研究是由卡尔·冯·弗利所进行的被称做舞蹈语言的蜜蜂之间的沟通方式。
劳伦兹以对自然中的固定行为型态和动物发出这些行为的情况，发展了一个动物沟通方式的演化的理论。
群体行为学与当代的发展 群体行为学，中文也可以称做社会行为学。
在1970年，英国的动物行为学家克鲁克（John H. Crook）发表了一个重要论文，他将比较行为学和群体行为学做出分辨，并认为当时的行为学研究将动物以个体为单位做研究，应该算是比较行为学。
而未来的动物行为学家应该更重视群体的行为与它们的群体结构。
艾德华·威尔森在1975年出版了《社会生物学：新综合》（Sociobiology: The New Synthesis）。
从那时开始，行为研究更为重视群体的观点。
这也是受到艾德华·威尔森和理察·道金斯（Richard Dawkins）的达尔文主义的影响。
行为生态学的发展也参与了行为学的改变。
此外，动物行为学也与比较心理学结合，使得现代的行为研究，统合了动物的认知、比较心理学、动物行为学、社会生物学、行为生态学。
比较心理学与行为学的差异 比较心理学也探讨动物的行为，但是相对动物行为学来说，比较心理学属于心理学的一门，而不是生物学的一门。
因此，比较心理学用人类心理学的角度来研究行为；而动物行为学从动物的解剖学、生理学的角度来研究行为。
早期的比较心理学将重心放在人工环境下的行为，且专注于学习行为的研究；而早期动物行为学则是将重心放在自然环境，并且通常用本能来描述动物的行为。
这两个学门的互补性大过竞争性，但是两者有不同的观点，而且有时候...
大数据对于实时数据的分析,目前有哪些应用场景
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美国NASA如何能提前预知各种天文奇观？风力发电机和创业者开店如何选址？如何才能准确预测并对气象灾害进行预警？包括在未来的城镇化建设过程中，如何打造智能城市？等等，这一系列问题的背后，其实都隐藏着大数据的身影——不仅彰显着大数据的巨大价值，更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。
这些行业应用也都更直白地告诉人们，什么是大数据……其实，大数据不是突然出现的，在过去的几十年间，数学分析就已经涉猎金融行业了，诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型，预测金融市场产品收益同风险波动的关系。
大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
当我们最初谈大数据的时候，谈的最多的可能是用户行为分析，即通过各种用户行为，包括浏览记录，消费记录，交往和购物娱乐，行动轨迹等各种用户行为产生的数据。
由于这些数据本身符合海量，异构的特征，同时通过分析这些数据之间的关联性容易匹配某些结果现象。
即有一堆的行为因子x，同时又有一堆的结果构成y，我们找寻到了某种相关性，有利于我们调整后续的各种策略。
为何Google能够做大数据？你思考过吗？因为搜索本身往往是用户行为的一个重要入口，即搜索引擎具备了实时采集多个用户行为的x因子的能力。
而这个能力往往是单个电商门户网站无法做到的。
但是搜索引擎做大数据的弱势在哪里？即前面谈到的用户和用户之间的关系较难建立，而更多是本身行为之间的相关性。
从这个差异上也可以看到搜索引擎更加容易做交通，疾病，气象等方面的大数据分析和预测；而类似电商平台或类似腾讯更加容易做消费和娱乐类的大数据分析和预测。
对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。
接下来，本文通过梳理各个行业在大数据应用领域面临的挑战、如何寻找突破口来展示其潜在存在的大数据应用场景。
一、医疗大数据 看病更高效除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。
医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。
如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。
我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。
在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。
在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。
如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。
在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。
在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。
同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。
未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。
政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。
二、生物大数据 改良基因自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。
这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。
我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。
基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。
对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。
当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。
大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。
基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。
未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。
与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。
我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。
其二，...
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