在信息爆炸的时代，数据已成为国家、企业乃至个人不可或缺的战略资源。大数据技术的兴起，使得海量数据得以有效挖掘，为各行各业带来了前所未有的机遇。而大数据求交作为数据处理的重要手段，正引领着未来数据处理的浪潮。

一、大数据求交的定义与意义

大数据求交，即大数据交集，是指将来自不同数据源的数据进行整合、关联和挖掘，以发现数据间潜在关联和规律的过程。这一过程在数据分析、决策支持、智能推荐等领域具有重要意义。

1. 提高数据分析效率

大数据求交可以将分散、孤立的数据进行整合，形成有价值的知识体系，提高数据分析效率。通过挖掘数据间的关联，可以发现数据背后的规律，为决策提供有力支持。

2. 拓展数据应用领域

大数据求交可以打破数据孤岛，实现数据共享和协同应用。在医疗、金融、教育等行业，大数据求交有助于拓展数据应用领域，为用户提供更加个性化和精准的服务。

3. 促进创新发展

大数据求交可以激发数据创新，推动产业升级。通过对海量数据的挖掘和分析，可以发现新的商业机会和市场需求，促进企业和产业的创新发展。

二、大数据求交的关键技术

1. 数据清洗与预处理

数据清洗与预处理是大数据求交的基础。通过对原始数据进行清洗、去重、转换等操作，提高数据质量，为后续分析奠定基础。

2. 数据关联与融合

数据关联与融合是大数据求交的核心。通过构建数据模型，将不同数据源的数据进行关联和融合，实现数据共享和协同分析。

3. 数据挖掘与分析

数据挖掘与分析是大数据求交的关键。运用统计学、机器学习等手段，对整合后的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息。

三、大数据求交的应用案例

1. 智能推荐系统

基于大数据求交，智能推荐系统可以分析用户行为、兴趣和偏好，为用户提供个性化推荐。如电商平台、视频网站等，通过大数据求交实现精准推荐，提高用户满意度和转化率。

2. 金融风控

金融行业利用大数据求交技术，对借款人、交易数据进行关联分析，识别潜在风险，降低金融风险。如互联网金融、保险业等，通过大数据求交实现精准风控，提高业务风险防范能力。

3. 智能医疗

大数据求交在智能医疗领域具有广泛应用。通过对医疗数据进行分析，可以发现疾病规律、预测患者病情，为医生提供决策支持。如肿瘤检测、慢病管理等，通过大数据求交实现精准医疗。

大数据求交作为数据处理的重要手段，在提高数据分析效率、拓展数据应用领域和促进创新发展等方面具有重要意义。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，大数据求交必将在未来数据处理领域发挥更加重要的作用。

引用权威资料：

1. 张志刚，杨瑞华. 大数据求交技术综述[J]. 计算机应用与软件，2017，34（1）：1-6.

2. 李晓亮，刘晓春. 基于大数据求交的智能推荐系统研究[J]. 计算机工程与科学，2018，40（11）：1-5.