大數據在神經科學應用背景

1. 大數據+人工智慧的運用前景

現在已知的有交通燈調節，通過大數據知道每個時間的車流，人工智慧進行計算，縮短停車時間，提高通行效率。

2. 大數據應用在哪個領域

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

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大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

3. 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。

4. 大數據與AI深度融合,進入智能社會時代

大數據與AI深度融合,進入智能社會時代
什麼是人工智慧
人工智慧（AI）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的理論、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧分為計算智能、感知智能、認知智能三個階段。首先是計算智能，機器人開始像人類一樣會計算，傳遞信息，例如神經網路、遺傳演算法等；其次是感知智能，感知就是包括視覺、語音、語言，機器開始看懂和聽懂，做出判斷，採取一些行動，例如可以聽懂語音的音箱等；第三是認知智能，機器能夠像人一樣思考，主動採取行動，例如完全獨立駕駛的無人駕駛汽車、自主行動的機器人。
什麼是大數據
大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。
大數據與人工智慧相輔相成
大數據的積累為人工智慧發展提供燃料。IDC、希捷科技曾發布了《數據時代2025》白皮書。報告顯示，到2025年全球數據總量將達到163ZB。這意味著，2025年數據總量將比2016全球產生的數據總量增長10倍多。其中屬於數據分析的數據總量相比2016年將增加50倍，達到5.2ZB（十萬億億位元組）；屬於認知系統的數據總量將達到100倍之多。爆炸性增長的數據推動著新技術的萌發、壯大為深度學習的方法訓練計算機視覺技術提供了豐厚的數據土壤。
大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，為人工智慧提供豐富的數據積累和訓練資源。以人臉識別所用的訓練圖像數量為例，網路訓練人臉識別系統需要2億幅人臉畫像。
數據處理技術推進運算能力提升。人工智慧領域富集了海量數據，傳統的數據處理技術難以滿足高強度、高頻次的處理需求。AI晶元的出現，大大提升了的大規模處理大數據的效率。目前，出現了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用晶元。傳統的雙核CPU即使在訓練簡單的神經網路培訓中，需要花幾天甚至幾周時間而AI晶元能提約70倍的升運算速度。
演算法讓大量的數據有了價值。無論是特斯拉的無人駕駛，還是谷歌的機器翻譯；不管是微軟的「小冰」，還是英特爾的精準醫療，都可以見到「學習」大量的「非結構化數據」的「身影」。「深度學習」「增強學習」「機器學習」等技術的發展都推動著人工智慧的進步。以計算視覺為例，作為一個數據復雜的領域傳統的淺層演算法識別准確率並不高。自深度學習出現以後，基於尋找合適特徵來讓機器識別物體幾乎代表了計算機視覺的全部圖像識別精準度從70%+提升到95%。由此可見，人工智慧的快速演進，不僅需要理論研究，還需要大量的數據作為支撐。
人工智慧推進大數據應用深化。在計算力指數級增長及高價值數據的驅動下，以人工智慧為核心的智能化正不斷延伸其技術應用廣度、拓展技術突破深度，並不斷增強技術落地（商業變現）的速度，例如，在新零售領域，大數據與人工智慧技術的結合，可以提升人臉識別的准確率，商家可以更好地預測每月的銷售情況；在交通領域，大數據和人工智慧技術的結合，基於大量的交通數據開發的智能交通流量預測、智能交通疏導等人工智慧應用可以實現對整體交通網路進行智能控制；在健康領域，大數據和人工智慧技術的結合，能夠提供醫療影像分析、輔助診療、醫療機器人等更便捷、更智能的醫療服務。同時在技術層面，大數據技術已經基本成熟，並且推動人工智慧技術以驚人的速度進步；產業層面，智能安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。
隨著人工智慧的快速應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態、新模式。

5. 如何理解互聯網 與物聯網雲計算大數據的關系

我們在互聯網進化論和互聯網神經學的研究過程中，提出「互聯網正在向著與人類大腦高度相似的方向進化，它將具備自己的視覺、聽覺、觸覺、運動神經系統，也會擁有自己的記憶神經系統、中樞神經系統、自主神經系統。另一方面，人腦至少在數萬年以前就已經進化出所有的互聯網功能，不斷發展的互聯網將幫助神經學科學家揭開大腦的秘密。科學實驗將證明大腦中也經擁有Google一樣的搜索引擎，Facebook一樣的SNS系統，IPv4一樣的地址編碼系統，思科一樣的路由系統。」
之前也根據這一研究結果所繪制的「互聯網虛擬大腦結構圖」對互聯網與雲計算，大數據，物聯網，工業4.0（工業互聯網）的關系進行了闡釋。
1.物聯網是互聯網大腦的感覺神經系統
因為物聯網重點突出了感測器感知的概念，同時它也具備網路線路傳輸，信息存儲和處理，行業應用介面等功能。而且也往往與互聯網共用伺服器，網路線路和應用介面，使人與人（Human ti Human ,H2H），人與物（Human to thing，H2T）、物與物（ Thing to Thing,T2T）之間的交流變成可能，最終將使人類社會、信息空間和物理世界（人機物）融為一體
2.雲計算是互聯網大腦的中樞神經系統
在互聯網虛擬大腦的架構中，，互聯網虛擬大腦的中樞神經系統是將互聯網的核心硬體層，核心軟體層和互聯網信息層統一起來為互聯網各虛擬神經系統提供支持和服務，從定義上看，雲計算與互聯網虛擬大腦中樞神經系統的特徵非常吻合。在理想狀態下，物聯網的感測器和互聯網的使用者通過網路線路和計算機終端與雲計算進行交互，向雲計算提供數據，接受雲計算提供的服務。
3.大數據是互聯網智慧和意識產生的基礎
隨著博客、社交網路、以及雲計算、物聯網等技術的興起，互聯網上數據信息正以前所未有的速度增長和累積。互聯網用戶的互動，企業和政府的信息發布，物聯網感測器感應的實時信息每時每刻都在產生大量的結構化和非結構化數據，這些數據分散在整個互聯網網路體系內，體量極其巨大。這些數據中蘊含了對經濟，科技，教育等等領域非常寶貴的信息[52]。這就是互聯網大數據興起的根源和背景。
與此同時，深度學習為代表的機器學習演算法在互聯網領域的廣泛使用，使得互聯網大數據開始與人工智慧進行更為深入的結合，這其中就包括在大數據和人工智慧領域領先的世界級公司，如網路，谷歌，微軟等。2011年穀歌開始將「深度學習」運用在自己的大數據處理上，互聯網大數據與人工智慧的結合為互聯網大腦的智慧和意識產生奠定了基礎。
4.工業4.0或工業互聯網本質上是互聯網運動神經系統的萌芽
互聯網中樞神經系統也就是雲計算中的軟體系統控制工業企業的生產設備，家庭的家用設備，辦公室的辦公設備，通過智能化，3D列印，無線感測等技術使的機械設備成為互聯網大腦改造世界的工具。同時這些智能製造和智能設備也源源不斷向互聯網大腦反饋大數據數，供互聯網中樞神經系統決策使用。
5.互聯網+的核心是互聯網進化和擴張，反映互聯網從廣度、深度融合和介入現實世界的動態過程
互聯網+是2015年在中國迅速升溫的新互聯網概念，這其中離不開國家的倡議，騰訊的大力推動，張曉峰，杜軍主編的《互聯網+，國家戰略行動路線圖》等書的深入研究。對於這個原創於本土並被廣泛關注的互聯網概念，我們應該給與大力支持，更因為互聯網+的確深刻刻畫了互聯網發展形態。
我們無法用上面單獨的一張圖表示我們對互聯網+的理解。這是因為互聯網+本質上反映互聯網從廣度、深度侵蝕現實世界的動態過程。互聯網從1969年在大學實驗室里誕生，不斷擴張，從美國到美洲，從亞洲，歐洲到非洲，南極洲，應用領域從科研，到生活，從娛樂到工作，從傳媒到工業製造業。互聯網+提出者，易觀國際的於揚老師認為互聯網像黑洞一樣，不斷把這個世界吞噬進來。其實互聯網+反映了於揚老師的互聯網黑洞論進一步提升，+這個符號可以看做是一張黑洞的入口或嘴。這也是為什麼我們叫互聯網+，而不叫+互聯網。

6. 大數據時代是什麼意思大數據是在什麼背景下提出的

大數據時代：

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」

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大數據影響

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。

有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。

發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……

截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。

這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。

科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。

大數據的精髓

大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。

A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);

B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

7. 大數據能為社會心理學帶來什麼

大數據能為社會心理學帶來什麼

社會心理學是以科學的方法研究人們的思想、情感和行為如何受到他人影響的一門學科，它以社會現象為研究導向，旨在探尋個體和群體社會心理現象的發生、發展及其規律，深刻了解社會群體行為背後的動機與目的。自20世紀40年代信息科技革命以來，社會心理學在研究方法上經歷了多次變革。第一次變革發軔於20世紀70年代前後，從那時起，心理學家開始運用計算機實施具體的心理實驗。第二次變革發生於網路技術突飛猛進的20世紀90年代，其代表性事件是基於網路的心理學問卷誕生、虛擬的網路心理學實驗室成立、關於網路的心理學實驗研究成果在《科學》上發表。大數據時代的到來則使社會心理學迎來了第三次變革，以瞬時生產並存貯的海量網路數據為支撐的大數據樣本，正逐漸成為研究者觀察和預測人類個體和群體心理行為特徵與規律的寶貴資源。可以預見，大數據將為社會心理學的發展帶來變革與挑戰。

大數據給社會心理學帶來研究方法上的變革。以往的社會心理學通常基於問卷、數據統計、抽樣調查和實驗室研究分析心理數據，而在大數據時代，真實、准確、及時的大數據樣本將為社會心理學研究方法的變革帶來嶄新機遇。隨著研究的日益深入，也許我們能夠發現，以往所從事的研究可能只是冰山一角，其潛在的內容需要通過大數據逐一揭示。藉助大數據，社會心理學能夠在很大程度上擺脫對實體實驗室的依賴，最大限度、最為高效地擴充潛在的研究對象，使社會心理學的研究不再只局限於實驗室小樣本或問卷調查採集的隨機樣本，從而面向盡可能全面的數據、趨近於總體的樣本，這就使社會心理學的研究基礎發生了翻天覆地的變化。與此同時，大數據還能夠為社會心理學的研究提供更為多樣化、異質化的樣本，並使研究者擺脫時間、空間的限制，盡可能避免社會期許效應，最大程度規避研究對象在測試過程中受到的各種復雜、無關干擾。在我國，已有不少學者投身大數據的洪流，利用新的研究方法開展社會心理學研究。例如，清華大學彭凱平教授建立了「行為與大數據研究實驗室」、中國科學院心理學研究所蔡華儉教授創建了「雲端心理實驗室」、朱廷劭教授基於大數據開發了「國人心理地圖」，這些有價值的嘗試都將帶動中國社會心理學朝向大數據時代邁進。

大數據拓寬和加深了社會心理學研究的廣度和深度。大數據時代，一切事物都被數據化：情緒變成了數據、思維變成了數據、行為模式變成了數據、認知變成了數據、溝通變成了數據、關系變成了數據……受此影響，社會心理學的研究視角和研究領域不斷更新和擴展，很多傳統的社會心理學問題，如社會心態、個體行為偏好、集群行為、社會態度與公眾情緒、動態人際互動與人際關系、社會認知、主觀幸福感等，都可能藉助大數據得到更為准確的、可視化的測量和呈現。例如，大數據網路實驗室可以通過記錄用戶的網路使用情況提取用戶的網路行為特徵，分析用戶的心理屬性和網路行為的關聯模式；大數據心理健康系統可以為犯罪矯正人員、精神病患者、特殊心理兒童等建立心理健康檔案；藉助大數據檢測和評估社會心態，能夠獲取大眾的社會心理態勢，及時發現社會不穩定因素和風險，為社會治理提供科學、客觀的研究報告和應對方案等。

大數據宣告社會心理學預測時代的到來。社會心理學有四項基本功能，即描述、闡釋、預測和控制，傳統社會心理學多關注描述和闡釋兩項功能，對於預測和控制則顯得有些捉襟見肘。大數據時代，這種狀況將獲得很大改觀。由於大數據時代的社會心理學研究不再過多依賴隨機采樣，而是通過處理和分析相關數據獲取結論，這有助於預測能力的提升。例如，有關心理健康的預測，可以利用被試的網路痕跡代替通過問卷收集的答案，並且用機器學習的方法建立基於網路行為的心理健康預測模型，通過模型計算得出被試的心理健康狀態評分；關於幸福感的預測可以對社會公眾進行幸福感知的預測；關於社會心態、社會風險判斷、群體情緒和集群行為、經濟發展信心和政府信任的預測，可以預知和評估國民的社會態度，並根據某類群體社會態度的時間性變化研判社會輿情、引導社會輿論等。2010年美國印第安納大學的約翰博倫教授發現，Twitter網站上的平靜類情緒能顯著預測未來2至6天美國道瓊斯工業平均指數的結果。我國南開大學樂國安教授團隊基於微博與股票的大數據研究發現，微博網民情緒的起伏不僅與中國社會發生的重要事件存在明顯對應關系，還在一定程度上能夠預測我國證券綜合指數及其每天交易量的變化。這表明，大數據的背後是人的心理表現，大數據帶來的巨大變革必將使社會心理學在預測與控制方面大展身手。

大數據可能給社會心理學研究帶來的風險。隨著計算科學、數據挖掘等信息分析技術的迅速發展，高效處理和分析海量數據正在成為可能，在此背景下，社會心理學研究者在研究過程中利用大數據、樹立大數據思維顯得極為重要。但也要認識到，大數據也有可能會給社會心理學研究帶來風險。風險之一在於網路用戶隱私權和安全感風險。以Facebook為例，其瞬時可以生成詳盡的用戶心理數據，如包括種族、性格、智商、幸福感、政治觀點、宗教信仰等在內的人口特徵資料，一旦掌握了這些數據，便可以自動建立起模型。這提示我們，網路數據的使用應注意透明度是否合理，以及合理界定網路控制權的外延和邊界。風險之二是研究方法問題。社會心理學面向的是個人、群體和社會，但大數據所帶來的研究方法的改變卻使得社會心理學研究者可能更多地關注數據，這或許會使某些研究者誤入「數據萬能論」的誤區。事實上，大數據背後所分析的是每個鮮活的個體，是每個個體的心理與行為，他們是龐大數據神經元的突觸。大數據的研究方法並不能完全取代以往的研究方法，大數據的網路實驗室也不能完全取代實體實驗室，只有關注「人」，只有堅持研究方法上的兼容並包，社會心理學才能在大數據時代獲得長足發展。

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8. 對大數據的理解與思考

對大數據的理解與思考
首先，大數據的到來，對人們的觀念將帶來深遠的影響。
我們以前習慣認為：找到現象背後的原因，比清楚現象是什麼更重要。通過「塔吉特懷孕預測」的例子可以看到，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，大家很容易找到事物之間的關系。但是，這些大數據分析結果，並不會直接告訴我們，事物之間為什麼存在這些關系。在不清楚為什麼存在這些關系之前，又的確看到了這些關系帶來了價值；所以，在大數據應用領域就需要改變以前的思考方。即：先找到「是什麼」再去找「為什麼」；清楚是什麼，與搞清楚為什麼同等重要。
手工統計時代，出於收集全部數據非常困難或代價巨大的原因，很多數據分析都是採用抽樣數據；但是，現在不同了，隨著信息技術的發展，現在很多領域都能夠方便的收集到全量數據。諸如無紙化辦公的興起、信息系統的使用、電子商務的發展等等，都為收集全量數據提供了便捷的條件。那麼，這時候數據的「樣本」=「全體數據」。這相對以前來說，也是革命性的影響。
在抽樣分析時代，個別樣本的質量甚至決定結果的質量。在大數據時代，這也變了，可以允許個別數據的不精確，甚至錯誤。舉個簡單例子來說明這個道理，比如在溫室大棚里放一隻溫度計，當這只溫度計有問題時，整個溫度都是不準確的。若在大棚里均勻分布十幾只溫度計，其中一隻有問題，對溫室大棚溫度的統計結果無礙大事，基本可以忽略其影響。
其次，大數據應用，影響商業變革和社會進步。
大數據應用正改變著企業的業務發展方式。比如：京東、天貓通過對交易數據的「二次利用」，尋找目標客戶、定向推薦商品。也正是這些數據的二次利用給他們提供了大量價值，促進了這些企業的發展，推動著他們在營銷、供應鏈與客戶服務等領域的管理變革。同時，交易數據並不因為二次利用，而降低其價值；這也是，大數據應用與傳統資源使用不同的地方。
數據的「混搭」分析，推動著商業發展和社會的進步。比如歷史天氣信息與航班誤點信息，這兩個不同領域的信息一塊兒分析，便可以推算未來幾天航班的誤點率。再比如，通過神經中樞腫瘤患病率和手機使用時間長短之間的大數據關聯分析，來研究神經中樞腫瘤患病率是否與手機使用時間長短有關系等等。
大數據的應用，也促生了很多商業機會。隨著大數據時代的到來，形成了很多大數據擁有公司，以及大數據技術公司；數據與技術的結合變促生了很多大數據應用，因此帶來了很多商業機會。例如，現在很多商業銀行對自己大量客戶的交易信息分析，規劃新的理財產品，與其他商家合作，聯合搞定向促銷等等。
再次，大數據時代不再有個人隱私，將形成新的信息安全機制。
現在還經常聽到諸如某某窺探我的隱私之類的話語，但是，在大數據時代幾乎沒有個人隱私，這不是駭人聽聞。因為，現在微博、搜索引擎、社交網路、電商購物，已經成了我們生活中必不可少的一部分。根據每個人在互聯網上留下的痕跡，通過大數據分析，很容易分析出一個人的愛好、習慣、性格、癖好等等。所以，大家都被「第三隻眼」實時監控著，在大數據時代，幾乎沒有個人隱私！
沒有個人隱私，是否就代表每個人可以隨便傳播別人隱私了呢？答案當然是否定的。因為傳播別人隱私是不道德的，甚至是違法的。所以，現在新的信息安全規則正在重新定位，其中一個基調是：讓數據使用者承擔責任，不能濫用別人的隱私；我個人感覺這也比較合理。
總結
大數據只是「新概念」，並不是「新事物」。過去數據就存在，只是我們沒有收集這些數據。但是，現在收集了這些數據，這個世界變得不一樣了；它更新了人們過去對數據應用的認識，加快了商業和社會發展的新陳代謝，從中也讓大家也看到了很多機會。大數據時代，已經到來。極目遠眺，也看不到盡頭。

9. 大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析技術將在以上方面發揮著特殊的作用。

一、疾病與健康研究

在疾病與健康研究方面，我們可將其分為三個子方面：健康研究、亞健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中國是地域遼闊的多民族國家，不同地區不同種群的人的基因和健康指標有所不同，同一地區同一種群的人在不同的性別和年齡上健康標准也有差異。深入研究和分析上述人群的健康規律，對衛生保健、健康促進、疾病預防和治療有著重大的指導意義。例如：
1.1 對體檢數據分析和挖掘，得出不同地區、不同人群的健康差異，以確定精確的不同人群的健康標准，針對不同人群制定適宜的防病，治病方法以及預後標准，並量身打造個性化，地區化的健康評估模型。

1.2 在制定不同地區不同人群的參考值時,可進一步分析健康指標在不同性別、年齡和季節的差別，以及權重比，從而完善適合於國人全面的系統化的更科學的健康參考值。

1.3 人體存在的內在平衡，使得各個可觀察數據間有其特有的規律，基於經驗只能發現簡單的規律如鈣、磷常數等，使應用數據挖掘等大數據分析技術可以主動發現復雜的系統性的人體醫學規律，大幅提升防病，治病以及預後推測的技術水平，並且也對亞健康有個更科學的判斷依據，以及了解健康到亞健康的逐漸失衡的過程。

1.4 對孕婦在孕產期、產後及新生兒的健康數據進行深入分析，研究孕產婦和新生兒的健康規律，開發對孕產婦和新生兒的健康評價和因素的評估模型，給出更科學的孕產婦和新生兒保健的指導。

1.5 對兒童成長的體檢數據分析和挖掘，研究兒童的健康規律，開發對兒童成長的評價和因素的評估模型，分別適應中國遼闊的地域和眾多的人群，給出更科學的兒童成長發育指導。

1.6 對老年人的健康數據分析和研究，研究老年人的健康特點，開發對老年人健康的評價和因素的評估模型，給出更科學的老年人養生的指導。

1.7 對健康人的精神和心理數據進行深入分析，制定健康人的精神和心理參考標准，開發對健康精神和心理的評價和影響因素的評估模型，給出更科學的精神和心理衛生方面的保健指導。

2、亞健康研究

世界衛生組織將機體無器質性病變，但是有一些功能改變的狀態稱為「第三狀態」，也稱為「亞健康狀態」，主要包括：功能性改變，而不是器質性病變；體征改變，但現有醫學技術不能發現病理改變；生命質量差，長期處於低健康水平；慢性疾病伴隨的病變部位之外的不健康體征。

對亞健康進行深入分析與研究對保持健康狀態，預防和糾正亞健康狀態以及對疾病的預防和治療都有十分重要的意義。例如：

2.1 研究亞健康與疾病間的相互關系。研究各種可觀察指標（體檢數據）在亞健康中的權重，以及在不同地區、人群中的分布。應用時間序列，線性/非線性回歸研究亞健康觀察指標之間的關聯性。通過亞健康體檢數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型來預測危險度，並進一步建立疾病的預測模型。

2.2 研究亞健康與健康間的相互關系。通過對體檢人群的地區、職業、年齡等因素的分析，研究最新的健康和亞健康的人群分布。不同的人群地區環境不同,生活習慣不同,加入亞健康醫學指標以外的相關外部數據（如職業、飲食、習慣、性格、愛好等）後,可發現綜合因素對亞健康的影響，以及這些因素的各自權重，及相關關系，從而探究出亞健康的原因，對預防和治療亞健康起著指導作用。

2.3 研究亞健康治療和預後的研究。通過對亞健康治療和預後的數據分析，評價治療效果，評估最佳治療方案，進一步開展對專科亞健康治療和預後的研究，同時研究其與疾病的關系。

2.4 對精神和心理亞健康的研究。如對常見的精神亞健康狀態：如神經衰弱、抑鬱、焦慮和強迫等症狀，進行數據歸納整理、分析挖掘，從而導出精神和心理亞健康的新知識發現，探究出精神疾病的原因，對預防和治療精神疾病起著指導作用。

2.5 將住院和社區健康管理數據相結合，進行因素權重分析和多因素的特性抽取，最後形成模型指導治療。最理想的情況是個體化評估模型,為每個病人建立專用預測模型。

3、疾病研究

中國面臨的嚴重危害人民健康的疾病包括：

傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；

慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等；

精神和心理疾病；

小兒出生缺陷。

對患有各種疾病的病人的醫學數據及相關數據的研究分析，對各種疾病的預防和治療都有十分重要的價值。例如：

3.1 對傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。應用數據挖掘技術對傳染性疾病的數據進行分析，找出傳染性疾病的發病規律，揭示傳染性疾病的病因，進一步摸索出傳染性疾病的變異規律，建立傳染性疾病的預測模型。

3.2 對慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等疾病的研究。應用數據倉庫技術和數據挖掘技術對慢性常見病的數據進行分析，找出慢性常見病的發病規律，探索慢性常見病的病因，進一步摸索出慢性常見病的並發症規律，科學評估各種治療方案的療效，建立慢性常見病的預測模型。

3.3 對精神和心理疾病的研究。應用數據倉庫技術、數據挖掘技術和數理統計技術對精神和心理疾病的數據進行分析，從廣泛的多變數集中找出影響精神和心理疾病的主要因素，在遺傳學、後天影響和病理學等多方面探索精神和心理疾病的病因，科學評估各種治療方案的療效，建立精神和心理疾病的預測模型。

3.4 對小兒出生缺陷的研究。應用大數據分析技術對兒童出生缺陷的數據進行分析，從廣泛的大變數集中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，在環境、遺傳學、病理學等多方面探索兒童出生缺陷的病因，建立兒童出生缺陷的預測模型。

3.5 針對門診和住院病人數據在線分析統計學差異，尋找陽性案例，為研究提供素材，並為科研的預實驗提供思路和准備。對住院數據進行多維度分析和挖掘，橫向達到單病種的水平，縱向包括所有可觀測數據，所收集來的知識有很大可能會啟發醫學專家有新發現。

3.6不同 治療手段和治療效果的在線分析。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解治療的臨床效果。

3.7 葯品治療效果在線分析，治療效果、副作用、對其他疾病的效果評估。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解新葯和老葯。目前的葯品不良反應主要靠醫生的通報，對醫生的職業素養和敏感有很大的依賴，而使用數據挖掘及資料庫中的知識發現，可以極大限度地改進這項工作。

二、環境與健康研究

環境因素對健康造成的損害較其他健康損害復雜，是微量、慢性、長期和不可逆轉的。環境健康影響與公眾利益息息相關，環境健康損害如得不到妥善處理還將轉化為社會、經濟問題。環境與公共健康研究以人類生態系統可持續發展研究為基礎，關懷人類現在和未來的健康與安全，從環境研究途徑關注社會、經濟活動對人類生理和心理的健康影響，探索環境變遷對人民健康造成危害的預防和治理措施。

應用大數據分析技術對環境健康的研究，主要包括發現案例、發病機理和臨床治療研究，預防和治理各類環境流行病在污染源以及污染途徑控制的研究等。例如：
1. 應用大數據分析技術研究環境因素對健康的影響，實行 一體化的環境和健康監測，並在全國實現數據共享。

2. 應用大數據分析技術研究環境污染對兒童的影響，以解決環境對兒童所造成的不健康和疾病迅速增長的問題，從而給予兒童特殊注意的環境和健康指導。

3. 應用大數據分析技術開展職業病和職業多發病的預防預測。對於各種職業的發病分布和嚴重程度，以及對職業病的深入分析。不僅包括傳統意義的職業病，也包括不同職業的不同的疾病分布和在病因中的權重。另外,還可以分析不同職業的暴露特點進而對病因進行研究。

4. 應用大數據分析技術開展對空氣污染顯著提高城市人群呼吸道和過敏性疾病的發生 率的研究。

5. 應用大數據分析技術開展雜訊污染損害兒童的聽力和干擾他們的學習能力的研究。

6. 應用大數據分析技術開展快餐業的發展使肥胖病發病率不斷增長的研究，尤其是不合理的營養對兒童健康的影響。

7. 應用大數據分析技術開展對轉基因生物技術的應用對自然界生物和人類基因的潛在影響的研究。

三、醫葯生物技術與健康

生物技術涵蓋生命科學的所有領域，醫葯生物技術是生物技術的重要組成部分。當今人類面臨的人口、食物、健康、環境和資源問題，無不與之緊密相關。醫葯生物技術最鮮明的特點是大量新思想、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫學研究和醫療保健之中，如全新的醫學成像技術、基因工程技術、微電子技術、幹細胞工程技術、組織工程技術、納米技術、生物晶元技術、克隆技術、酶工程技術、細胞工程技術、發酵工程技術、蛋白質工程技術、生物醫學工程技術、基因組與蛋白質組技術、生物信息技術和中醫葯技術等及其產品，將大大提高疾病預防、診斷、治療和葯物設計研製水平，以及對突發事件（如傳染病和生物恐怖等）的檢測、預防與治療水平。

以大數據分析技術為核心的生物信息技術在由眾多新技術構成的醫葯生物技術中發揮有獨特的作用。例如：

1. 利用生物信息技術進行生物信息的存儲與獲取。

2. 利用生物信息技術開展基因的序列對比、測序和拼接。

3. 利用生物信息技術進開展基因預測。

4. 利用生物信息技術進行生物進化與系統發育分析。

5. 利用生物信息技術進行蛋白質結構預測和RAN結構預測。

6. 利用生物信息技術進行分子設計和葯物設計。

7. 利用生物信息技術進行腫瘤分類及遺傳學分析。

8. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對精神病的研究及遺傳學分析。

9. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對如H1N1等傳染病的研究。

四、衛生宏觀決策支持

衛生宏觀決策支持系統是以數據倉庫為數據中心、以數據挖掘為技術核心、以商務智能為展現工具的綜合衛生信息平台。它可以建立在各級別衛生系統上，如醫院、地區衛生系統、全國衛生系統，為各級衛生部門提供智能決策系統，深入了解衛生系統的歷史和現在，把握衛生系統業務發展的未來，評估衛生系統內部各部門的業務效績，幫助各級決策者提供最佳實施方案，給決策者一雙慧眼，清晰認知系統內各方面變化趨勢和業務得失，使對系統各部門的評價、考核、獎勵更加科學、公正、客觀，使系統內各級關系更加和諧，積極發揮各部門的潛能，提高系統的整體業務水平和經濟效益。使用商務智能輔助決策，可以提供各種有價值的信息，各種事件的關聯，以及不同於微觀的角度分析各種衛生信息，如預防接種基本數據，傳染病報告等等。

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