在探讨这个问题时，我们首先要明确“大数据分析”的核心特点：它是指对海量的数据进行收集、整理、分析，并从中提取有价值的信息或洞察，以指导决策、优化流程或创造新的价值。现在，我们根据这个定义来审视各个选项。 A. **移动支付**：移动支付背后涉及大量的交易数据，包括支付金额、支付时间、支付地点、支付对象等。这些数据被收集、分析后，可以用于风险评估、市场趋势预测、个性化推荐等多种用途。显然，移动支付是大数据分析的一个重要应用场景。 B. **网络约车出行**：在网络约车服务中，用户的叫车记录、行驶路线、出行时间、司机评价等数据都会被记录下来。通过对这些数据的分析，平台可以优化调度算法，提高车辆利用率，减少等待时间，同时还能为用户提供更个性化的出行服务。因此，这也是大数据分析的一个典型应用。 C. **网络购物**：网络购物平台会收集用户的浏览记录、购买记录、评价信息、搜索关键词等大量数据。通过大数据分析，平台可以了解用户的消费习惯、偏好和需求，从而进行精准营销、库存管理和个性化推荐。这无疑是大数据分析在电商领域的广泛应用。 D. **网络预约挂号**：网络预约挂号系统主要解决的是医疗资源分配和患者就医流程优化的问题。虽然这个系统也会收集一些基本信息，如患者姓名、预约时间、科室等，但这些数据的收集和分析主要是为了管理目的，而非用于产生新的价值洞察或指导决策。与移动支付、网络约车和网络购物相比，网络预约挂号的数据量相对较小，且其分析目的更为单一和直接，不涉及复杂的数据挖掘和价值创造过程。 综上所述，虽然网络预约挂号也依赖于数据和信息技术的支持，但它并不属于大数据分析的典型应用场景。大数据分析更侧重于从海量数据中提取有价值的信息或洞察，以指导决策、优化流程或创造新的价值，而网络预约挂号则更侧重于提高医疗服务效率和患者就医体验。 因此，不属于大数据分析的是D. 网络预约挂号。
