科技感大數據

Ⅰ 數據可視化如何讓大數據更加人性化

每天都有海量的數據出現，依靠傳統的人工方式去呈現數據價值，可能一輩子都處理不完。我們需要新的軟體和技術，去更深入的理解和利用大數據集合。最佳的方法是提高數據可視化的水平。康拓普數據洞察平台，專注於大數據可視化技術，致力於幫助客戶挖掘和利用數據價值，指導客戶如何利用數據可視化工具讓大數據更加人性化。

縱觀生活，大數據的應用十分普遍：淘寶運用大數據為客戶推薦商品信息，網路用大數據幫助大家精準搜索，谷歌地圖用大數據指引出行。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟用戶更關心數據結果的展示而非大數據。

比如我們常用的智能手機，它既是一款數據採集工具，同時也是一個多媒體的數據可視化展示平台：比如我們看的新聞中有大量的數據圖表；我們娛樂的影視劇和電子游戲，頻繁出現的數據可視化元素，讓作品更具科技感；在教育與科普方面，數據可視化的應用更廣，因為大家已經對傳統單調的講述方式失去興趣，喜歡更加直觀、高效的信息呈現形式。

未來，隨著智能手機、平板電腦和車載電腦等平台日漸普及且不斷融合，新的交互手段將成為數據可視化的趨勢。那麼，我們如何更加快速、深入、全面的展示大數據背後的信息呢? 答案是我們需要更加人性化的數據可視化設計。

如何設計更加人性化的數據可視化效果？

其實，數據可視化早已存在，我們用的PPT、EXCEL中就可以將數據的各種屬性和變數呈現出來。對於大數據，這遠遠不夠。

近年來，大數據可視化發展迅速，隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大，不斷有酷炫奪目的可視化案例出現。但是，數據可視化的圖形設計，並不是越酷炫越好，而是要貼合用戶需求。

大數據可視化應該更貼近用戶的使用習慣和使用需求，就像交通指示牌一樣，讓車主准確到達目的就行，而無需復雜的圖形。因此，在大數據可視化設計時，也需因地制宜：

首先，對於簡單明了的大數據集合，可以用餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎最常見的應用。

其次，遇到復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，就要先進行數據採集、數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘等一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的，還是允許交互的？最後由數據工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。

這些復雜的製作步驟，目前的大數據可視化平台可以幫你實現。「康拓普大數據洞察平台」，內置大量豐富的可視化圖表，滿足客戶不同場景的需求，是一款超級實用的大數據可視化工具。

康拓普數據洞察平台，為您定製更貼合需求的數據可視化

康拓普數據洞察平台，基於大數據和互聯網時代設計，它是一款自助式的大數據可視化工具，為您提供豐富的圖標效果展示，幫助您洞察大數據的潛力和價值。平台支持多終端（ PC、平板、手機端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）對數據進行可視化展現。

康拓普數據洞察平台，支持多個報表在頁面上靈活布局，自由組合，一目瞭然，快速響應用戶需求。還可以幫助非專業的人士通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用，滿足各行業在日常業務中的監控、調度、會展演示等多場景使用需求。

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Ⅱ 大數據可視化設計到底是啥，該怎麼用

大數據可視化是個熱門話題，在信息安全領域，也由於很多企業希望將大數據轉化為信息可視化呈現的各種形式，以便獲得更深的洞察力、更好的決策力以及更強的自動化處理能力，數據可視化已經成為網路安全技術的一個重要趨勢。

文章目錄

        一、什麼是網路安全可視化

1.1 故事+數據+設計 =可視化

1.2 可視化設計流程

二、案例一：大規模漏洞感知可視化設計

2.1整體項目分析

2.2分析數據

2.3匹配圖形

2.4確定風格

2.5優化圖形

2.6檢查測試

三、案例二：白環境蟲圖可視化設計

3.1整體項目分析

3.2分析數據

3.3 匹配圖形

3.4優化圖形

3.5檢查測試

一、什麼是網路安全可視化

攻擊從哪裡開始？目的是哪裡？哪些地方遭受的攻擊最頻繁……通過大數據網路安全可視化圖，我們可以在幾秒鍾內回答這些問題，這就是可視化帶給我們的效率 。 大數據網路安全的可視化不僅能讓我們更容易地感知網路數據信息，快速識別風險，還能對事件進行分類，甚至對攻擊趨勢做出預測。可是，該怎麼做呢？

1.1 故事+數據+設計 =可視化

做可視化之前，最好從一個問題開始，你為什麼要做可視化，希望從中了解什麼？是否在找周期性的模式？或者多個變數之間的聯系？異常值？空間關系？比如政府機構，想了解全國各個行業漏洞的分布概況，以及哪個行業、哪個地區的漏洞數量最多；又如企業，想了解內部的訪問情況，是否存在惡意行為，或者企業的資產情況怎麼樣。總之，要弄清楚你進行可視化設計的目的是什麼，你想講什麼樣的故事，以及你打算跟誰講。

有了故事，還需要找到數據，並且具有對數據進行處理的能力，圖1是一個可視化參考模型，它反映的是一系列的數據的轉換過程：

我們有原始數據，通過對原始數據進行標准化、結構化的處理，把它們整理成數據表。

將這些數值轉換成視覺結構（包括形狀、位置、尺寸、值、方向、色彩、紋理等），通過視覺的方式把它表現出來。例如將高中低的風險轉換成紅黃藍等色彩，數值轉換成大小。

將視覺結構進行組合，把它轉換成圖形傳遞給用戶，用戶通過人機交互的方式進行反向轉換，去更好地了解數據背後有什麼問題和規律。

最後，我們還得選擇一些好的可視化的方法。比如要了解關系，建議選擇網狀的圖，或者通過距離，關系近的距離近，關系遠的距離也遠。

總之，有個好的故事，並且有大量的數據進行處理，加上一些設計的方法，就構成了可視化。

1.2 可視化設計流程

一個好的流程可以讓我們事半功倍，可視化的設計流程主要有分析數據、匹配圖形、優化圖形、檢查測試。首先，在了解需求的基礎上分析我們要展示哪些數據，包含元數據、數據維度、查看的視角等；其次，我們利用可視化工具，根據一些已固化的圖表類型快速做出各種圖表；然後優化細節；最後檢查測試。

具體我們通過兩個案例來進行分析。

二、案例一：大規模漏洞感知可視化設計

圖2是全國范圍內，各個行業漏洞的分布和趨勢，橙黃藍分別代表了漏洞數量的高中低。

2.1整體項目分析

我們在拿到項目策劃時，既不要被大量的信息資料所迷惑而感到茫然失措，也不要急於完成項目，不經思考就盲目進行設計。首先，讓我們認真了解客戶需求，並對整體內容進行關鍵詞的提煉。可視化的核心在於對內容的提煉，內容提煉得越精確，設計出來的圖形結構就越緊湊，傳達的效率就越高。反之，會導致圖形結構臃腫散亂，關鍵信息無法高效地傳達給讀者。

對於大規模漏洞感知的可視化項目，客戶的主要需求是查看全國范圍內，各個行業的漏洞分布和趨勢。我們可以概括為三個關鍵詞：漏洞量、漏洞變化、漏洞級別，這三個關鍵詞就是我們進行數據可視化設計的核心點，整體的圖形結構將圍繞這三個核心點來展開布局。

2.2分析數據

想要清楚地展現數據，就要先了解所要繪制的數據，如元數據、維度、元數據間關系、數據規模等。根據需求，我們需要展現的元數據是漏洞事件，維度有地理位置、漏洞數量、時間、漏洞類別和級別，查看的視角主要是宏觀和關聯。涉及到的視覺元素有形狀、色彩、尺寸、位置、方向，如圖4。

2.3匹配圖形

2.4確定風格

匹配圖形的同時，還要考慮展示的平台。由於客戶是投放在大屏幕上查看，我們對大屏幕的特點進行了分析，比如面積巨大、深色背景、不可操作等。依據大屏幕的特點，我們對設計風格進行了頭腦風暴：它是實時的，有緊張感；需要新穎的圖標和動效，有科技感；信息層次是豐富的；展示的數據是權威的。

最後根據設計風格進一步確定了深藍為標准色，代表科技與創新；橙紅藍分別代表漏洞數量的高中低，為輔助色；整體的視覺風格與目前主流的扁平化一致。

2.5優化圖形

有了圖形後，嘗試把數據按屬性繪制到各維度上，不斷調整直到合理。雖然這里說的很簡單，但這是最耗時耗力的階段。維度過多時，在信息架構上廣而淺或窄而深都是需要琢磨的，而後再加上交互導航，使圖形更「可視」。

在這個任務中，圖形經過很多次修改，圖7是我們設計的過程稿，深底，高亮的地圖，多顏色的攻擊動畫特效，營造緊張感；地圖中用紅、黃、藍來呈現高、中、低危的漏洞數量分布情況；心理學認為上方和左方易重視，「從上到下」「從左至右」的「Z」字型的視覺呈現，簡潔清晰，重點突出。

完成初稿後，我們進一步優化了維度、動效和數量。維度：每個維度，只用一種表現，清晰易懂；動效：考慮時間和情感的把控，從原來的1.5ms改為3.5ms；數量：考慮了太密或太疏時用戶的感受，對圓的半徑做了統一大小的處理。

2.6檢查測試

最後還需要檢查測試，從頭到尾過一遍是否滿足需求；實地投放大屏幕後，用戶是否方便閱讀；動效能否達到預期，色差是否能接受；最後我們用一句話描述大屏，用戶能否理解。

三、案例二：白環境蟲圖可視化設計

如果手上只有單純的電子表格（左），要想找到其中IP、應用和埠的訪問模式就會很花時間，而用蟲圖（右）呈現之後，雖然增加了很多數據，但讀者的理解程度反而提高了。

3.1整體項目分析

當前，企業內部IT系統復雜多變，存在一些無法精細化控制的、非法惡意的行為，如何精準地處理安全管理問題呢？我們的主要目標是幫助用戶監測訪問內網核心伺服器的異常流量，概括為2個關鍵詞：內網資產和訪問關系，整體的圖形結構將圍繞這兩個核心點來展開布局。

3.2分析數據

接下來分析數據，案例中的元數據是事件，維度有時間、源IP、目的IP和應用，查看的視角主要是關聯和微觀。

3.3 匹配圖形

根據以往的經驗，帶有關系的數據一般使用和弦圖和力導向布局圖。最初我們採用的是和弦圖，圓點內部是主機，用戶要通過3個維度去尋找事件的關聯。通過測試發現，用戶很難理解，因此選擇了力導向布局圖（蟲圖）。第一層級展示全局關系，第二層級通過對IP或埠的鑽取進一步展現相關性。

3.4優化圖形

優化圖形時，我們對很多細節進行了調整： – 考慮太密或太疏時用戶的感受，只展示了TOP N。 – 弧度、配色的優化，與我們UI界面風格相一致。 – IP名稱超長時省略處理。 – 微觀視角中，源和目的分別以藍色和紫色區分，同時在線上增加箭頭，箭頭向內為源，向外是目的，方便用戶理解。 – 交互上，通過單擊鑽取到單個埠和IP的信息；滑鼠滑過時相關信息高亮展示，這樣既能讓畫面更加炫酷，又能讓人方便地識別。

3.5檢查測試

通過調研，用戶對企業內部的流向非常清楚，視覺導向清晰，鑽取信息方便，色彩、動效等細節的優化幫助用戶快速定位問題，提升了安全運維效率。

四、總結

總之，藉助大數據網路安全的可視化設計，人們能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。

可視化設計的過程中，我們還需要注意：1、整體考慮、顧全大局；2、細節的匹配、一致性；3、充滿美感，對稱和諧。

Ⅲ 2017五大新技術助陣「互聯網＋建築」的變革

在相應國家政策的情況下植根於新科技、新理念與各產業的結合，從而推動產業升級，建工行業也是如此，目前正是互聯網+建築百家爭鳴的時期，那麼如今互聯網已成紅海，還有什麼高新技術行業能夠獨領風騷嗎？

縱觀去年的建築行業和建工電商行業，大家都在正想做平台，四川建工，南通三建，鷹購網路科技等具有一定實力的公司都在花重金打造自己的建築電商平台，那麼到底對整個建築行業有多大的改觀呢？可以很遺憾的說，目前還沒有出現什麼大的改觀，盡管像佰采網這種規模很大的平台存在，也並沒有給去年的建工行業帶來多大的浪花。

大多數時候，都在思考如何打破信息不對稱和去中心化。在建築產業發展的下一個階段，需要思考的是，提高效率、成本優化、去人工化。尤其是每年居高不下的成本讓建設和施工單位非常頭疼，上面提到，裝配式技術會在一定程度上減少人員的參與，其中一部分工種會被淘汰。

隨著人工智慧融合機器人技術的應用，新一代的工業機器人開始逐步取代部分勞動力，從而降低施工成本。目前市場上已經有刷牆噴塗機器人，碼垛機械手等等，未來可以預見，高效率的施工方式還將有可能代替更多工種。

然而理想是很豐滿的，工業智能機器人在研發施工機器人需要克服很多困難，比如：環境的感知及高精度定位，施工路徑的規劃設置，輕量化設計，如何實現既能滿足施工需求又能滿足拆裝方便，機器人的行走以及結構控制，解決施工多樣化等困難。

上面提到5項可能融入到建築行業的技術，利用科技創新為行業注入新鮮血液和力量，讓建築行業更具有「科技感」。從更加長遠的考慮由新技術引發的革命才剛剛開始，我們任重而道遠，希望我們的互聯網+建築更加快速文件的發展，2017年，誰將成為互聯網+建築的佼佼者，未來由誰來領袖，誰將被淘汰，我們拭目以待。

Ⅳ 《智能時代》讀後心得

吳軍博士的《智能時代》一書，介紹了數據的產生，發展以及過渡到大數據的過程;詳細介紹了大數據的特點，及人工智慧對思維方式的促進轉變;闡明了技術革命對各類型產業發展的推動;從辯證的角度詳列大數據智能時代帶來的負面影響和對策;展望了大數據的前景和對知識精英的素質要求。整體上深入淺出，通俗易懂。對我這個「門外漢」來說，技術科普類書籍寫出了故事性，加深了興趣，收獲頗多！

一、數據引起的對抗。 數據成為重要資源，那麼佔有了大規模，各類型的數據信息，就把握了商機，把握了主動。因此數據資源的爭奪必將趨於激烈，並且波及政治、經濟、生活等方面。美國打著信息安全的幌子，制約華為在5G領域的全面鋪開，根本上還是數據信息領域的主動權爭奪。「棱鏡門」，「維基解密」等系列曝光的信息安全問題，都是由美國主導。利用技術優勢，美國佔有了大量數據資源全球監控，甚至不顧及敵我，不顧及外交，不顧及游戲規則，幾近「瘋狂」。因為他們看到了大數據發展的潛在影響，想要大量佔有數據資源。有爭奪就有保護，保護更多的建立在技術層面。我國的中興被美國晶元公司「卡了脖子」，龐大的「軀體」轟然倒下。現在「列強們」又故技重施，想要制裁華為，理由還是數據安全。所以數據的保護擴展到技術、科技層面，對抗和突破也趨於白熱化。對於數據本身，在互聯網時代本身就真假難辨，那麼數據質量的差異也會產生對抗。同領域、同模式的項目，質量差異導致的結果不盡相同，誰能夠把握數據背後的真相，這要根據數據的數量規模、維度、時效來製作模型，那麼收集數據的手段必然帶來多樣的爭奪。所有智能化的設備都成為感測器、記錄儀，誰又能佔有最大的份額呢？

二、 數據展示的力量。 閱讀《智能時代》，我忽然眼界開闊了。因為過往的典型故事背後是大數據智能分析的支撐。以色列農業的驚人成就給人類食品生產供應帶來了福音；美國勇士籃球隊短期高效的成績提高給了籃球愛好者超高的震撼。 華爾街投資大神、對沖基金公司橋水創始人瑞·達利歐在其代表作《原則》中提到了自己工作的方法，其實也是大數據思維的一種模式，可以說，他的成功也是大數據使用的一個成功版本。生活中，商業采購，個人定製，精準貼心服務哪一件都有大數據在展示力量，我們已經與大數據「水乳交融」。目前大數據智能時代才剛剛興起，它的力量在未來各領域必將帶來更多更大的變化。

三、數據帶來的隱憂。 沒有人、集團、國家喜歡赤裸裸地暴露在公眾面前，沒有一點隱私。本書中也提到了保護隱私的一些方法，有很強的借鑒意義。但是大數據確實讓我們享受了便利，同時又不得不模糊了隱私保護的概念，甚至根本意識不到便利背後的隱私泄露。作為國家機器的重要部分，國防和軍隊面對大數據該怎麼權衡呢？保守秘密——毋庸置疑。怎麼保護？這個課題就有點復雜，管理、教育、技術防範、制度約束都不能缺失。我認為關鍵在人，關鍵在忠誠。任何科技的影響都有規律可循，都可以有防範措施方法，但是忠誠缺失，任何方法都無濟於事。有了忠誠，就有了自覺，提高了警覺，警醒自己不觸紅線。——所以政治合格是根本。當然利用大數據分析竊取國防軍隊秘密的案例肯定會有，那麼研究保護技術，做好內部風險防控是必不可少的。真心期盼在智能時代有合理、人性的解決辦法。

四、迎接智能時代。 二十年以前，人們的交流方式以寫信為主，當時人們的文字寫作能力應該很強；後來有了BP機，可以留言，有事可以找公用電話交流，感覺到聯系起來挺方便，只是月服務費不少，設備的價格不菲；那時的網路流行QQ聊天，發郵件，時髦的年輕人喜歡到遍地開花的網吧泡一泡；十年前手機開始流行，打電話發信息讓許多人愛不釋手，就是信號不太好，價格挺貴，一般人不好「養活」；同時期還出現了價格優惠的「小靈通」，但是流行兩三年後消失在勞苦大眾的記憶里；再後來智能手機發展起來，生活方式徹底變了天——智能時代改變了太多生活。聊天用微信，購物用微信，視頻用微信，看書用手機，游戲用手機，看電視機電影用手機——手機已經無所不能。特別是駕車出行，高德、網路、騰訊三家導航軟體非常給力，「路盲」基本消失，雖然偶爾也有導錯的現象，但是如果細心些，你會發現只要每次版本更新，它的服務越來越可心。這是科技發展的成果，它的背後是大數據的影子。今後，只要感覺到生活方便了，你就說那是大數據時代的標志，准沒錯。大數據智能時代來了，我們做點什麼呢？首先要 做到融入不能排斥 。比如智能駕駛，許多搞這項研究的學者也懷著深深的擔憂——一旦智能識別出錯，將會帶來災難性問題——但是仍然積極投入到智能駕駛的研究測試當中，更多引入復雜模型來確保真正的萬無一失。這種科學精神就是面對科技發展的良好狀態。作為普通公眾，積極的學習大數據的知識，搞清來龍去脈，用尊重科學的心態融入大數據智能時代，充分運用大數據成果就是最好的科學素養。另外 大數據也帶來新的思維，我們需要熟練運用這樣的思維 。太多的不確定性是人類恐懼的根源。但是大數據研究的方法在數據足夠充分的時候能夠降低不確定性，減少人類思維上的畏懼感。所以提供客觀真實的數據也是普通大眾的一項工作。經常用大數據的思維來澆灌一下傳統的腦袋，相信也會帶來滿滿的新科技感。 大數據促使人類創新創業拓展發展領域 。不要擔心智能時代搶走了多數人的工作，智能時代是個漸進的過程，在工作崗位淘汰的過程中，新的崗位會被「擠」出來，人類的創新能力會被「壓」出來；物質領域豐富了，精神領域的開發前景廣闊。

Ⅳ 5G、大數據、人工智慧，現代交通的創新元素都有什麼

現在交通運輸行業發展的特別的快，這離不開現在科技的創新，現在科技創新不斷的向前推進，各種新興的科技技術和交通運輸進行一個融合，在一些基礎設施和交通工具的裝備和服務上都做出了特別大的突破，為建設交通強國做出了特別大的貢獻。

科技的創新給大家的生活帶來了非常多的方便，現在無論走到哪裡到處都是高科技，就連去一些公共廁所都可以看到高科技的洗手池鏡子等等。科技的創新為交通行業做出了特別大的貢獻，讓人們的出行等等都變得非常的便利。

Ⅵ 精準科技大數據|有錢也不一定買得起 2019年十大天價豪車盤點

又到了2020年制定目標的時候了

回想2019年

小准過得渾渾噩噩的

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅶ 大數據告訴你：親愛的，你懷孕了

大數據，英文翻譯為Big Data，聽上去科技感十足的一個詞，到底跟我們的生活有什麼關系呢？我們不妨先從一個故事開始認識一下它。

在信息化領域，國外很多企業走在時代前列。美國一家零售連鎖商塔吉特，很多年前就開始利用銷售過程匯總的數據進行分析。有一段時間，塔吉特公司通過他們所有門店裡女性的消費記錄數據，進行「懷孕預測」。對於零售商來說，發現一個顧客是否懷孕非常重要。因為一旦有了小孩，就意味著一個家庭的消費觀念會發生很大變化，如果能預測消費者的懷孕趨勢就能及時向她們推送孕期每個階段對應的優惠券，從而刺激消費。值得注意的是，有一天，一個中年男人怒氣沖沖的來到塔吉特的一家零售店，他向商店經理投訴：「我女兒還是高中生，你們卻給她郵寄嬰兒服和嬰兒床的優惠券，你們這樣的行為是在鼓勵她懷孕嗎？」。塔吉特商店的經理幾天後打電話向這個男人道歉，這個男人卻感到非常抱歉，他跟塔吉特的經理道歉說：「我跟女兒談過了，她的預產期是8月份，是我自己沒有意識到這件事情。」

這就是一個典型的大數據案例， 大數據如此神奇，它可能比你的父母更了解你的小秘密。你喜歡什麼款式的衣服，你最愛哪家甜品店，你最喜歡的明星是誰……大數據就像你的影子，對你了如指掌。

提起大數據，人們最先想到的一本書往往是《大數據時代》。

《大數據時代》的作者維克托•邁爾•舍恩伯格被譽為「大數據商業應用第一人」，十幾年前就已經洞察到大數據的趨勢，一直潛心研究大數據技術，不僅在哈佛大學、牛津大學等著名學府任教，也為微軟、IBM等知名企業提供咨詢服務，同時還是眾多政府高層的智囊團。維克托將自身對大數據技術的研究與商業實踐、政府決策相結合，進一步獲得對大數據的全球視野。

我們身處一個數據大爆炸的時代，世界的數據以一種超乎想像的速度裂變。哲學上講：量變引起質變。當數據累積到一定程度，必然引起質變。數據的價值也就由此誕生。維克托在《大數據時代》中強調了大數據給我們帶來的三個轉變：
更多：不是隨機樣本，而是全體數據
更雜，不是精確性，而是混雜性
更好，不是因果關系，而是相關關系

大數據的出現對社會科學提出了挑戰，社會科學是非常依賴樣本分析、研究和調查問卷的學科，而大數據時代，數據成為最容易獲得的信息，我們不再受困於數據量的多少，開始利用所有的數據。

有數據證明，採用樣本分析法的正確率可達97%。看上去3%的錯誤率似乎可以接受，但也要就事論事。現在大數據的核心在於預測，為了更精準的預測，自然是越少錯誤率越高，而當數據量足夠大時，當樣本=總體時，數據預測的准確性就能大大提高。

大數據以前的時代是，用盡可能少的數據獲得盡可能多的信息，當人類進入到大數據時代時，是用盡可能多的數據獲得信息。

每次出去旅遊，想搶到便宜的機票簡直是一場大戰。打開購票網站，今天刷一下貴了100，明天刷一下便宜了200，後天再刷又貴了200，每次我都想怎麼才能知道機票什麼時候最便宜。原來，這個功能已經有公司實現了。有一家預測機票價格的公司叫Farecast，Farecast的預需要海量數據的支持，為了提高預測的准確度，Farecast收集了么過商業航空產業中每一條航線上每一架飛機內每一個座位，在一年內的綜合票價記錄。如今，Farecast已經有大約2000億條的飛行數據，最終實現票價預測的准確度高達75%。如果沒有海量數據的支持，所謂的票價預測基本約等於0。

Farecast的創始人埃齊奧尼說：「這只是一個暫時性的數據，隨著你收集的數據越來越多，你的預測結果會越來越准確。」

海量數據的出現，也意味著大量混雜的、不精確的、甚至錯誤的數據出現。大數據時代95%的數據都是混亂的，如果還堅持傳統「小數據」的精確演算法，那將徹底錯過大數據的價值。

為什麼「小數據」要精確？

因為「小數據時代」或者像上文提到的「樣本分析法」中，能收集到的信息量有限，所以必須保證數據盡量精確，才能提高預測的准確度。這是一個概率學問題，簡單來說，給你三個蘋果，只有一個是好的，那你挑到好蘋果的概率是1/3,如果有100個蘋果，即使有一半都是壞的，挑到好蘋果的概率也有1/2。

胡適曾經諷刺過「差不多先生」，因為差不多先生的口頭禪就是：凡事只要差不多就好了，何必太較真呢？「大數據」從某種角度來說也是一位「差不多先生」，要讓我們習慣他可能還需要時間。

小朋友很小的時候就要讀《十萬個為什麼》，培養對世界的好奇心，學習的過程就是搞清楚每一個現象背後的原因，這是我們從小到大養成的慣性思維。

大數據時代，這種思維需要變一變了。 數據量的劇增，使得事物與事物之間的聯系越來越復雜，通過復雜的相關關系，大數據猶如神探破案，找出蛛絲馬跡。現在，只需要知道「是什麼」就夠了，沒必要知道「為什麼」。

建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。據統計，亞馬遜成交量的三分之一都是來自於相關推薦的購買。當我在亞馬遜上購買這本《大數據時代》時，系統還會同時給我推薦另外幾本相關的書，比如吳軍的《智能時代》，塗子沛的《大數據》等，這些書正好幫我構成了一個「大數據」的主題閱讀書單，這樣我就很可能把這一系列書全部加入購物車。

隨著技術的發展，收集和分析數據的成本越來越低，人們更熱衷於收集海量的數據，來預測分析可能出現的問題。比如，大數據可以用來預測汽車故障，這種功能很適合物流、快遞行業。大型的物流快遞公司會有數量眾多的運輸車隊，一旦車在運輸過程中出現故障，造成的延誤、再裝載損失都很嚴重。通過感測器檢測汽車各種零件的使用情況，能及時預測哪些零件可能在什麼時候出現故障，以便提前進行檢查維修，這樣就能大大減少成本損失。這種預測並不能告訴你，「為什麼」會出現故障，而對於快遞公司來說，也只需要只知道「是什麼」將出現故障就足夠了。

大數據時代，我們的生活將發生翻天覆地的變化，就像望遠鏡能讓我們感受浩瀚的宇宙星空，顯微鏡能讓我們觀察最小顆粒的微生物。大數據是一種收集和分析海量數據的新技術，能幫助我們更好地認識世界、理解世界。大數據不是冰冷的事實，它其實分散在日常生活的各個角落，從思維模式上先給我們帶來一場變革，然後當我們用大數據的思維看世界時，才發現「凡是過去，皆為序曲」。

未來已來，大數據時代裹挾著未來世界的新演算法，新技術像潮水一樣涌來，只有勇於擁抱變化的人才能急流勇進。 大數據時代，更多的數據，更多不確定性，更復雜的相關關系，提供了「更多，更快，更好」的可能。

Ⅷ 大數據展廳設計具有什麼特點呢

1、要突出主題
因為現在的大數據影響著人們的生活，因此展廳設計中可以以大數據改變生活為主題，巧妙加入生活中會使用到的智能化應用，大大提升了大數據展廳的互動體驗感，增強趣味性。
2、風格注重科技感
讓整體空間充滿科技感基調，可通過靜態展示、數字創意、互動體驗等結合展示內容。設計色彩上可適當採用藍色元素，突出了大數據展廳未來感的空間風格。
3、合理運用多媒體技術
可以採用互動大屏的形式來展現，比如：可以通過隔空手勢操作查看某一組或是某一時間的數據，加上一些交互效果，給人的體驗是非常不錯的。定製大數據VR交通體驗場景，比如：可以模擬駕駛員在駕車過程中藉助交通大數據避開擁堵路線等，快速到達目的地。定製大數據VR旅遊體驗場景，比如：對著名旅遊景點進行三維場景建模，體驗者佩戴VR眼鏡以第一人稱視角進行3D場景游覽，參觀至不同景觀會有相應的信息提示。

Ⅸ 求教下，歐馬可輕盈版的科技感好在哪

歐馬可輕盈版搭載歐康發動機，網路一下它們有很強的輕量化技術，凈重只有220kg，這點還是很好體現他的科技感的，別的卡車自重就很重了，拉貨就更重了，這效果對比就不言而喻了。

Ⅹ 給新年加點料 2020年1月份車圈熱點新聞回顧|精準科技大數據

各位朋友大家好~

馬上就要迎來新的「金鼠」年了

小準是打心眼兒里開心

我才不會告訴各位這個春節我要去相親呢

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