一個笑話看懂大數據

A. 一個段子解釋什麼叫大數據.簡單粗暴令人秒懂

很多這種段子的，隨便網路就是一大把的。

其主要原理就是反銷售，所謂的反銷售就是指直接對對你進行營銷的人反營銷，達到把自己的東西賣出去的目的。

呵呵呵呵

B. 如何幽默地翻譯大數據的經典笑話「Big data is like teenage sex

「大數據」就像青少年談論性行為一樣：（青少年們）大家都在熱烈討論，但是沒人知道到底該怎麼做。

網路嫌我字數不夠

C. 英語笑話

1.Good Boy
Little Robert asked his mother for two cents. "What did you do with the money I gave you yesterday?"
"I gave it to a poor old woman," he answered.
"You're a good boy," said the mother proudly. "Here are two cents more. But why are you so interested in the old woman?"
"She is the one who sells the candy."

好孩子
小羅伯特向媽媽要兩分錢。
「昨天給你的錢干什麼了？」
「我給了一個可憐的老太婆，」他回答說。 「你真是個好孩子，」媽媽驕傲地說。「再給你兩分錢。可你為什麼對那位老太太那麼感興趣呢？」
「她是個賣糖果的。」

Nest and Hair
My sister, a primary school teacher, was informed by one of her pupils that a bird had built its nest in the tree outside the classroom.
"What kind of bird?" my sister asked.
"I didn't see the bird, ma' am, only the nest," replied the child.
"Then, can you give us a description of the nest?" my sister encouraged her .
"Well, ma'am, it just resembles your hair. "

Notes:
(1) inform v.告訴
(2) nest n.窩；巢
(3) description n.描述
(4) encourage v.鼓勵
(5) resemble v. 相似；類似

18.鳥窩與頭發
我姐姐是一位小學老師。一次一個學生告訴她說一隻鳥兒在教室外 的樹上壘了個窩。
「是什麼鳥呢？」我姐姐問她。
「我沒看到鳥兒，老師，只看到鳥窩。」那孩子回答說。
「那麼，你能給我們描述一下這個鳥巢嗎？」我姐姐鼓勵她道。
「哦，老師，就像你的頭發一樣。」

I've Just Bitten My Tongue
"Are we poisonous?" the young snake asked his mother.
"Yes, dear," she replied - "Why do you ask?"
"Cause I've just bitten my tongue! "

Notes:
(1) poisonous adj.有毒的
(2) Cause I've just bitten my tongue 因為我剛咬了自己的舌頭。 句中 Cause 是 Because 的縮略形式。

我剛咬破自己的舌頭
「我們有毒嗎？」一個年幼的蛇問它的母親。
「是的，親愛的，」她回答說，「你問這個干什麼？」
「因為我剛剛咬破自己的舌頭。」

A Woman Who Fell
It was rush hour and I was dashing to a train in New York City's Grand Central Terminal - As I neared the gate, a plump, middle-aged woman sprinted up from behind, lost her footing on the smooth marble floor and slid onto her back. Her momentum carried her close to my shoes. Before I could help her, however, she had scrambled up. Gaining her composure, she winked at me and said, "Do you always have beautiful women failing at your feet?"

摔倒的女人
上下班高峰期，我匆匆奔向紐約豪華中心站去趕一趟火車。接近門口，一位肥胖的中年婦女從後面沖過來，沒想到在平滑的大理石地面上失了腳，仰面滑倒了。她的慣性使她接近了我的腳。我正准備扶她，她卻自己爬了起來。她鎮定了一下，對我擠了一下眉，說道：「總是有漂亮女人拜倒在你腳下嗎？」

英語笑話（一）

Q: What's the difference between a monkey and a flea?

A: A monkey can have fleas, but a flea can't have monkeys.

猴子會和跳蚤有什麼不同呢？你可能會直接的想到它們倆是一大一小。但除此之外呢，那就是猴子身上可以長跳蚤，而跳蚤身上卻不能有猴子。這個答案很有意思吧？

Q: How can you most irritate a farmer?

A: By treading on his corn?

如果你踩了農夫的玉米或是穀物，他肯定會生氣的；而如果你踩了農夫腳底的雞眼，他會更生氣。Corn既可以表示「玉米/穀物」，也有「雞眼」的意思。

Q: Which is the strongest creature in the world?

A: The snail. It carries its house on its back.

因為snail（蝸牛）的後背上總是背著一所房子，所以說蝸牛是世界上最強壯的生物是不足為奇的。你說呢？

Q: What do people do in a clock factory?

A: They make faces all day.

一看到make faces這個短語，你可千萬別以為是在鍾表廠工作的人整天都做鬼臉呀！因為除了這個意思以外，它還可以從字面上解釋為製造鍾面。

Q: How do you stop a sleepwalker from walking in his sleep?

A: Keep him awake.

怎樣才能不讓夢游者（sleepwalker）夢游（walk in his sleep）呢？最簡單的方法就是不讓他睡覺。雖然這不是治療方法，但如果讓夢游者醒著呢，他的確就不會去夢遊了。

英語笑話（二）

He is really somebody

-- My uncle has 1000 men under him.

-- He is really somebody. What does he do?

-- A maintenance man in a cemetery.

他真是一個大人物

-- 我叔叔下面有1000個人。

-- 他真是一個大人物。干什麼的？

-- 墓地守墓人。

英語笑話（三）

Not long after an old Chinese woman came back to China from her visit to her daughter in the States, she went to a city bank to deposit the US dollars her daughter gave her. At the bank counter, the clerk checked each note carefully to see if the money was real. It made the old lady out of patience.

At last she could not hold any more, uttering. "Trust me, Sir, and trust the money. They are real US dollars. They are directly from America."

它們是從美國直接帶來的

一位中國老婦人在美國看望女兒回來不久，到一家市銀行存女兒送給她的美元。在銀行櫃台，銀行職員認真檢查了每一張鈔票，看是否有假。

這種做法讓老婦人很不耐煩，最後實在忍耐不住說：「相信我，先生，也請你相信這些鈔票。這都是真正的美元，它們是從美國直接帶來的。」

英語笑話（四）my little dog can't read

Mrs. Brown: Oh, my dear, I have lost my precious little dog!

Mrs. Smith: But you must put an advertisement in the papers!

Mrs. Brown: It's no use, my little dog can't read.

我的狗不識字

布朗夫人：哦，

親愛的，我把珍愛的小狗給丟了！

史密斯夫人：可是你該在報紙上登廣告啊！

布朗夫人：沒有用的，我的小狗不認識字。」

英語笑話（五）Bring me the winner

-- Waiter, this lobster has only one claw.

-- I'm sorry, sir. It must have been in a fight.

-- Well, bring me the winner then.

給我那個打贏的吧

-- 服務員，

這個龍蝦只有一隻爪。

-- 對不起，先生，這只肯定打過架了。

-- 哦， 那給我那個打贏的吧。

英語笑話（六）The mean man's party.

The notorious cheap skate finally decided to have a party. Explaining to a friend how to find his apartment, he said, "Come up to 5M and ring the doorbell with your elbow. When the door open, push with your foot."

"Why use my elbow and foot?"

"Well, gosh," was the reply, "You're not coming empty-hangded, are you?"

吝嗇鬼請客

一個出了名的吝嗇鬼終於決定要請一次客了。他在向一個朋友解釋怎麼找到他家時說：「你上到五樓，找中間那個門，然後用你的胳膊肘按門鈴。門開了之後，再用你的腳把門推開。」

「為什麼要用我的肘和腳呢？」

「你的雙手得拿禮物啊。天哪，你總不會空著手來吧？」吝嗇鬼回答。

英語笑話 http://www.english767.com/Article/joke/Index.html 有聲英語笑話,推薦 http://www.english767.com/tingli/joke/Index.html
評論(4) | 809 127

yuzizhe | 十二級 採納率24%
擅長： 幽默滑稽 娛樂休閑 娛樂休閑
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問題：誰有一些簡單的英語笑話
唯麗是從
2007-04-26 21:56
Money is not everything. There『s Mastercard & Visa. 鈔票不是萬能的,有時還需要信用卡. One should love animals. They are so tasty. 每個人都應該熱愛動物,因為它們很好吃. Love the neighbor. But don『t get caught. 要用心去愛你的鄰居,不過不要讓她的老公知道. Behind every successful man, th... 全部
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D. 如何緩解大數據帶來的尷尬

如何緩解大數據帶來的尷尬
關於大數據，最近爆出的一個笑話：在電影業一次內部行業會議上，一位巨無霸級別的電影業發言人說：通過數據挖掘，我們發現不同觀眾的相關賣品偏好。比如《芳華》的觀眾比《戰狼》觀眾消費了更多的熱飲。這些都是之前我們不知道的，也是無法預測的。
上面這樣一個基於兩部影片的觀影數據分析得出來的結論，看似客觀正確，實則因為模型不完善(缺少觀影季節的考量)等原因，而鬧出笑話。
在近期，我們在給金融科技做盤點的時候，就發現大數據自身就是一個「尷尬」。我們找遍新聞，也沒有發現這個詞有什麼特別值得說道的地方。只能靠著一點時政資料湊齊了這個關鍵詞的盤點。
2017年，大數據如此重要，卻又如此沒有料。
大數據模型不完善，是因為根基不牢大數據一直不溫不火，和他的發展缺陷有很大的關系。雖然大家極力看好它，但未能迎來行業的爆發。
和一些做大數據的朋友聊天，他們甚至會很直白地吐槽自己家的數據模型。
「那些所謂的數據模型之類的鬼東西，你只需瞄上一眼，就能頭疼一整天。模型里的數據巨大無比，線索邏輯紛繁復雜。很多數據看似很重要卻極其無聊，對結果判斷毫無意義，食之無味棄之可惜，雞肋一般的存在。」
「說實在的，根本原因不在於技術的落後，而是整個行業的發展根基太淺，無法對數據的有效性進行勘誤、歸納和合理解釋。」
「粗略地說，合理的大數據架構是，數據模型完善，能根據特定領域做出全面合理的數據精簡，去掉無關數據和干擾數據，梳理出一條合理的客觀建議，並根據數據分析師的主觀判斷和勘誤，再總結出合理的結論，對相關行業做出准確的預判。」
「現在呢?本來數據模型都存在這樣和那樣的漏洞，卻還想著數據處理的完全自動化。」
「而完全依靠客觀數據，完成所謂的人工智慧演算，那都是扯淡的事兒。」
「剛才說的那個《芳華》和《戰狼》的笑話其實就是一個看似客觀，實則可笑的分析結論。」
「這是因為，大家一說到大數據，就太拿數據想當然了。如果只靠著這點意識去做消費金融領域的數據分析，肯定有很多投資人被坑得底兒朝天!」
「所以現在掙錢的還是那些靠著倒買倒賣用戶資料的數據公司，一個數據包，加點水分，到處賣，收益無限。」
「不過，最近似乎也沒那麼容易整了，因為官方越查越嚴，有些所謂的大數據公司搞不動了，怕是要涼了。」
物聯網或許是大數據公司的真正機會「除了行業經驗的累積，還需要更多數據做線上支撐。」
「當然，並不是說數據越多越好，而是說，線上的數據越豐富，越有利於我們組織有效數據。」
「核心問題就在於，如何產生大量的有效數據。」
「有效數據，簡單了說，就某個領域，比如，消費金融領域的某一個小細分的消費品的相關數據，在合理組合和解構之後，對行業發展做出合理預判，對投資人預期負責的數據。否則，數據越大，負擔越重，越成不了事兒。」
積累經驗到什麼時候才算是個頭呢?
「或許要等到物聯網時代的真正到來。」
為什麼?
「物聯網可以讓更多的消費金融數據和物流數據線上化，個人消費信用信息也將進一步線上化，數據的歸集和處理將更加高效和全面。」
「不過，隨著移動支付的快速發展，更多人的金融消費能力在線上就基本被呈現了出來，包括個人的消費習慣和個人徵信信息都被線上化，而由此產生的物流信息、住房、貸款信息等都在逐步完成終極線上化，這些對大數據來說，都是極好的機會。」
「大數據行業機會很大，但大數據是一個不穩定的行業，因為一切的數據都歸結到機器里，而機器由人來掌控，相關的操作風險完全看自己的風險意識和人品。行業隨時爆發大規模風險，運氣好隻影響數據安全，運氣不好，很企業和個人的信用會破產。這會給行業，甚至整個社會帶來巨大的災難。」
「因此，從業企業的相關准則需要進一步細化和規范，對人也需要有個職業操守方面的管制。」
什麼樣的人怎麼用數據，其目的和效果都是不一樣的。
這又和一個大數據相關的段子有點關系，正好段子開頭，笑話結尾，也還算圓滿。

E. 如何幽默地翻譯大數據的經典笑話「Big data is like teenage sex

我們把大數據來比作什麼呢?高中生源的初夜!問問大家，有誰的初夜是在高中的呢?凡是舉手的人都有做大數據的潛力，現在每個人都在討論大數據，就像高中生都在討論性，你做過嗎?沒有人做過，每個人都以為自己做過，每個人都聲稱自己做成，這是一個很有意思的事情，用這個來比喻大數據非常的恰當。
http://www.36dsj.com/archives/41718

F. 『傑夫·迪恩的密碼是圓周率的最後4位數字』這個笑話是在說明什麼大數據領域的

圓周率是一個無窮不循環的小數，目前人類可以算到幾十萬位，但仍沒算完，也就不存在最後的四位之說了，所以密碼是不存在的，

G. 大數據創業 數據哪裡來

大數據創業：數據哪裡來？需要跨過幾道坎？

這篇文章考慮了很久也沒下筆，一方面想寫得干貨一些，一方面又想寫得引人入勝一些，糾結來糾結去，終於決定還是以一個中立的用戶角度去寫，盡量寫得大眾化一些。

2013年5月10日，在淘寶十周年晚會-馬雲退休演講中，馬雲說：這是一個變化的時代。還有人沒搞清楚PC，移動互聯網來了；還沒搞清楚移動互聯網，大數據來了。而變化的時代是年輕人的時代。

馬雲說的這句話很關鍵，他不僅提到了大數據，而且更是用一句話闡述了互聯網從PC時代，進化到移動互聯網時代，然後從移動互聯網時代進階到了大數據時代。有幾個關鍵點很重要：PC時代，全球催生了大量的互聯網上市企業，包括谷歌、亞馬遜、新浪、搜狐、新東方等等；

移動互聯網時代，中國創業熱潮風生水起，不僅有大量的移動互聯網（包括手游）企業赴美上市，更是誕生了無數個創業奇跡。移動互聯網不僅為我們的生活帶來了便利，更是把創業熱潮推向了歷史最高峰。

現在問題來了，大數據時代，創業熱潮是不是應該比移動互聯網時代更加熱鬧呢？大數據時代如何創業？大數據創業的門檻又有哪些呢？

先回答第一個問題：大數據時代，創業熱潮是不是應該比移動互聯網時代更加熱鬧呢？

據我了解，不是。走在中關村創業大街上，你能收到的100份融資BP里，可能有99份都是APP和O2O項目，但99家裡90%以上會重視大數據。

那麼大數據時代如何創業呢？請先了解一下大數據的創業門檻。

大數據大數據，沒有數據怎麼玩？那麼數據從哪裡來呢？

像網路、騰訊和阿里巴巴這樣的BAT企業，本身就積累了大量的數據，所以他們玩起大數據來，多半是「悶聲發大財」。當然了，也可以說幾句BAT企業玩大數據的例子，比如說網路旗下的「網路遷徙」、「網路精算」、「網路輿情」、「網路大數據預測引擎」等等，都是網路的大數據產品應用；阿里巴巴的話，「阿里雲」、「支付寶-花唄」、「支付寶-借唄」「芝麻信用」、「螞蟻金服」等等，都應有了大數據技術。而騰訊方面，「騰訊廣點通」、「騰訊雲分析」和微信等也都引用了大數據技術。

爾等屌絲沒有數據，如何玩呢？

首先，你可以通過第三方購買數據，比如說，數據堂就有很多數據出售和分享；
其次，你可以用爬蟲爬回一些數據來存儲；
再者，通過給企業、開發者、站長等等授權使用大數據工具來積累數據。這方面的新創企業包括Talkingdata、友盟和DataEye等。
最後，使用免費的政府、企業、和機構開放數據。比如說高德數據的API介面和微博商業數據API介面等等。

總體來說，解決好數據源是大數據創業的必要門檻。關鍵看你創業的項目是什麼。

在北京，我曾經參觀過一家大數據初創企業，當時他們還沒有拿到融資。我去他們的辦公區發現一幕特別心酸的事情。他們的員工擠在一間很小的屋子裡辦公，而兩件較大的屋子都用來安放大數據存儲伺服器。大數據的存儲量是很驚人的，這對機房和硬體設備也提出了新的挑戰。

這一點和移動互聯網不太一樣，你做一個APP，用電腦搞開發，伺服器用雲伺服器就行，按需購買。但是大數據不行，你沒法把自家的數據存儲在別人的雲伺服器上，一方面是安全因素，另外一方面也有產權因素。

硬體也是大數據創業的門檻之一，但不是最大 的門檻。順便補充一句，我曾經參觀過的那家大數據新創企業，目前已完成百萬美元的A輪融資，現在他們家的辦公區特別寬敞，恭喜星圖數據。

我認為大數據創業的最大門檻在於人才。和做APP不一樣，大數據創業你一個人乃至幾個人都是沒法玩轉的。初創企業你就往10-15人這樣的團隊先招人吧，這樣的團隊要包括Hadoop工程師、演算法工程師，數據建模工程師、架構師、NoSQL工程師、BI工程師等等，全都是技術要求較高、薪資要求也很高的人才。

大數據人才有多貴？在美國，在R、NoSQL和MapRece方面需求的專業人才薪水達到了每年約11萬5千美元，在中國也便宜不到哪裡去，沒有年薪30萬，你很難招到一個大數據人才。

也就是說，技術很牛的大數據人才，他的選擇面很寬，要麼早就進入BAT企業，要麼也是在不錯的企業拿著高薪，你要挖這樣的人才，除了錢，股票、期權、福利等等，都是必須付出的代價。

2015年-2016年是大數據人才最為匱乏的兩年，原因很簡單，各大剛剛開通了大數據科目的院校，學生還沒畢業；而招聘市場上的大數據人才需求量遠遠已經供不應求。除了BAT企業，通信企業、電力企業、金融銀行行業、醫療行業、工業、游戲行業等等，哪個行業不是都在招大數據人才？創業公司要在這么嚴峻的人才環境中找到適合自己的大數據技術人才，門檻可不止是錢。

說了人才，就要說技術了。大數據技術不是你懂C++或者R語言就夠了的，大數據有一整套自己的技術體系，包括統計、編程、JAVA、資料庫、Hadoop、Spark、NoSQL、機器學習、自然語言處理、演算法、數據可視化等等技術。光是Hadoop需要用到的技術和編程語言就有很多項。

而且市面上的大數據工具每家用的還不一樣，用開源軟體（如Hadoop、Spark）或者用SAP（SAP HANA）需要的技術也不一樣。技術要求較高，而擁有大數據綜合技術的人才又較少，這也成為了制約大數據創業的最大問題。

其實我不想寫錢，但是又必須寫錢。大數據行業創業不缺資本，只要你創業項目的商業模式沒問題，並且技術能力強，且團隊靠譜，無論在中國還是在美國，融個A輪還是沒有問題的，資本關注度很熱。但是你在拿到融資之前，自己啟動的資金就需要一大筆。人才、硬體和技術成本都較高。

這么理解吧，如果說，幾個好朋友湊50萬花3個月可以做一個APP項目，那麼要在大數據行業創業的話，請先准備600-800萬再來玩。

中國互聯網上最賺錢的行業是什麼？我認為是電子商務和網路游戲。電子商務和網路游戲也是互聯網變現最快的行業。而大數據，它的變現能力不如網路游戲和電子商務那般簡單直接。在我拜訪過的很多企業中，他們手裡有錢、有數據、有人才也有技術，但是他們不知道自己手裡的數據可以拿來做什麼。

也就是說，大數據目前沒有最明朗最直接的商業模式。大數據只有和業務場景結合，才能產生價值。

大數據就像石油原油一樣，你知道它在哪裡，你可以開采它，但是開采出來你還需要冶煉，並且經過減壓蒸餾、加氫精製、溶劑精製、溶劑脫蠟等煉制過程，成為成品油後運送到各個加油站，讓汽車加滿油後產生了動力才實現最終價值。大數據也一樣，需要一整套復雜 的過程才能實現商業價值。

那麼你可能會問了，大數據交易算不算是商業模式呢？我個人覺得，要看交易的是什麼東西？原始的非結構化的數據，後面數據清洗需要太多的工序，數據存儲也是很大的成本，這樣的交易代價太高。我相信無論是企業用戶也好，還是個人用戶也好，大家更傾向於購買「拿來就能用」的大數據數據源。

你說京東和騰訊完成首筆大數據交易，我覺得就是一個笑話，京東和騰訊的大數據不早就整合在一起了么？我用微信直接就能在京東購物，數據是互通的，何必交易？

所以說，大數據創業最難的還是在於商業模式的思考，如果你沒有找到一條讓大數據變現的渠道，那麼千萬不要忙著拉團隊創業。大數據行業創業，光有idea是不夠的，跑通整個商業模式才是關鍵。

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H. 有關大數據的誤區:數據統計≠大數據

有關大數據的誤區:數據統計≠大數據

關於大數據的誤區：數據統計是已經發生的事情，而大數據往往被用於還沒有發生的事情預測或者推薦中，二者不能劃等號。不過，無論數據統計也好，大數據也罷，都是為了使工作變得更為有效，讓決策更為理性而准確。
大數據太火了，被廣泛應用到各行各業，而近階段又有著明顯的過熱跡象。大數據到底是一個營銷詞彙，還是一個方法論?本文作者老李正是一家大數據服務提供商的資深員工，他所做的項目就是針對不同行業進行大數據分析。他認為，關於大數據你首先必須有一個基本認識，那就是「大量的數據並非一定具有價值」。另外，數據統計並不等同於大數據，數據統計和大數據的區別就在於人工智慧。
近兩年來，「大數據」被廣泛應用到各行各業，而近階段又有著明顯的過熱跡象。從央視的春運遷徙圖到姚晨看到微博數據的驚呼;從兩會期間的兩會大數據，到《星星》都叫獸的高低領毛衣，「大數據」被人們推到了一個前所未有的高度，同時也從一個高精尖的科研方向變成了一個世人皆知的營銷詞彙。
我既沒有資格代表學術界，更沒有資格來判定誰是誰非。我只能就自己的工作經歷，來談一下我眼中的大數據：
什麼是大數據?
網路對大數據的定義是這樣的：大數據(big data)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
Gartner給出了這樣的定義：「大數據」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。
個人認為Gartner的定義更為貼切。「新處理模式」是一個很關鍵的詞彙，這也是我所理解的「大數據」區別於傳統統計分析等最關鍵的特徵之一。這個所謂的「新處理模式」有兩層含義：
1、由於海量的數據，需要更高效的存儲和處理技術，Hadoop成為了大數據時代的標志;
2、如果你認為大數據就等於Hadoop，那就大錯特錯了。Hadoop只是大數據時代的一個必要條件，大數據還有一個明顯的標志是數據挖掘和人工智慧的緊密結合。這也是我理解的「大數據」與現在很多所謂「大數據」項目最明顯的區別之一。我會在後面的案例中給大家展開。
除了上面的「新處理模式」上的區別，個人認為還有一個最主要的區別是：數據統計分析是基於已有數據的縱向歸類，而大數據是基於對已有海量數據的處理，對還未產生的數據作出預測和推薦。數據統計是已經發生的事情，而大數據往往被用於還沒有發生的事情預測或者推薦中。
預測和推薦，是如何實現的?
目前主要的推薦演算法大致可以分為兩類。一個是基於行為，一個是基於內容。當然，針對不同的領域，不同的預測和推薦的對象，又會有十餘種演算法。這就不是本文展開的內容了。
基於行為的分析，顧名思義，即對用戶在互聯網、移動互聯網留下的「痕跡」，即瀏覽、點擊、收藏、購買、二次購買的分析，得出未來會選擇購買的預測和推薦結果。基於行為的分析，屬於群體智慧，綜合利用群體用戶的行為偏好。用戶之間會相互影響，更加符合現實世界中的用戶行為。
基於內容的分析， 包括對文字、圖片、音頻、視頻等信息的分析，得出預測和推薦的結論。內容的「基因」和用戶的偏好相匹配，最有代表的是潘多拉的音樂推薦項目，其將曲庫中所有歌曲都由400多位專家打上標簽，然後建立個人與音樂的聯系，從而完成音樂的推薦。內容的分析只針對個人，與用戶之間關系無關。
大數據到底能做什麼
現在談這個問題可能會讓大家笑話，似乎所有人都知道大數據能幹這個，能幹那個，最後連我們自己都覺得可笑。大數據已經都不是被「妖魔化」了，是「娛樂化」。大數據似乎是個離我們忽遠又忽近的事物了，變得不真實起來。
好吧，我還是結合從業經歷來說說大數據「解決過什麼問題」吧：簡單地來說，大數據可以幫我們解決決策和選擇的問題。
天氣預報就是一個最古老而且眾所周知的預測。你可以根據預報來決定明天穿什麼衣服，是否要帶雨傘，等等;
近兩年來，大數據被應用到影視製片行業，基於對觀眾偏好的分析，去預測、設計觀眾喜歡的劇情，找觀眾喜愛的演員出演相關的角色，甚至可以去預測票房。這些所有的預測都是基於數據的基礎上，經過一定的模型處理，得到接近真實的結論。從某種程度上給決策者決策的依據，比如《紙牌屋》和《星星》。
大數據還有一個重要的作用，就是解決人們的「選擇」問題。別笑，無論你的年齡、性別、教育背景，人們目前都面臨著前所未有的選擇問題。講的學術一些，這是由於「長尾效應」導致的問題;講得通俗一些，就是由於日益增多的可選擇的對象和我們自身的處理能力之間的矛盾。
科技的進步讓人變得更懶，也就是我們自身的處理能力降低，無論是主觀的還是客觀的。而可被選擇的對象卻在日益增多。從紛繁復雜的商品(電商)，到海量曲庫中的樂曲;從婚戀網站的男女朋友，到交通管理的信號燈。
基於人工智慧下的大數據，就是可以使人們「變懶」的一個手段。基於你的歷史行為，判斷出你可能的喜好，乃至需求，將最佳結果，推薦給你。這就是大數據，她是你的貼心管家，或者說是最懂你的朋友。
一個最經典的案例是沃爾瑪曾經做過的「啤酒」和「尿布」調研：沃爾瑪在研究中發現，一類顧客經常在購買尿布的同時也購買啤酒。尿布跟啤酒自然是毫無關聯的兩個品類的商品，從個人經驗上來看，根本想不到二者的聯系。後來發現，這是一類社會現象所導致的。美國有很多年輕夫婦，尿布用完後，女主人在家帶孩子，而男主人就去超市買尿布。買完尿布之後，男主人通常會順帶著買些啤酒。
上述例子說明，數據經常可以讓你發現看似不合理不合邏輯但卻存在，並且經常發生的現象。
再舉個例子，北京的交通擁堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，這已經不需要預測了。但如果根據歷史交通數據，再經過數學模型，計算出一個全北京最佳的交通信號燈管理系統，這就屬於大數據的范疇了。
這也是我眼中大數據主要與普通的數據統計分析最大的不同：數據統計可以幫助你發現疾病，但大數據可以不但幫助你發現，且幫助你治療疾病。
大數據絕不是「噱頭「，我們在幫助某運營商閱讀基地的閱讀推薦項目中，各項指標均得到大幅提升。而這個提升不是百分之幾十，而是數倍的提升!(用戶人均流量提升了4倍，沉默用戶激活能力提升了6.5倍)這才是大數據的魅力。
大數據不是萬能的
大數據顯然不是萬能的。正因為如此，她才真實。大數據在有些領域由於種種原因，所帶來的價值並不如預期的那麼高。導致這種現象最主要的問題有兩個，一個是由於數據本身的質量或者數量不夠;另一個是演算法不合適。
不要以為是海量數據就一定會有價值，在過往的工作中，我們經常發現來自甲方的數據源有80-90%的數據都是無用的。只有10%-20%的數據才會產生一定的價值。這就又讓我想到Marry Meeker打的那個比喻，「大數據的工作就像在一堆稻草中尋找一根針」。
何況，大多數領域本身業務屬於早期，所擁有的數據非常貧乏。冷啟動、稀疏性是大數據在諸多領域面臨的挑戰。
另一方面，對於不同領域，不同項目，沒有放之四海而皆準的演算法，必須要根據具體問題具體分析解決。在實際的工作中發現，不只是不同的領域(如文章推薦與商品推薦)，甚至同一領域的不同單元(同屬電商但不同類電商，如母嬰類和服裝類或者奢侈品類)也有所不同。
數據的交叉利用
上面提到的兩個大數據在實際應用中面臨的最大問題，即冷啟動時數據的匱乏和業務早期數據的稀疏性問題，並不是無葯可救。業界一直討論的數據打通，就是解決這兩問題的出路。
對於一些新興領域，缺乏數據是必然的，而另一方面，正由於缺乏數據的支持，所以才更需要有強大決策支持的系統對其業務做指導和支撐，以實現少走彎路，利益最大化的目的。
移動互聯網領域的項目，尤為代表。雖然在過去的兩三年裡，移動互聯網得到了高速的發展，但畢竟在各個方面的積累，都無法與互聯網相比。尤其在人們形成穩定的使用習慣之前，數據還不具備更多的價值和意義。
但如果能把互聯網的數據與移動互聯網數據打通，那麼我們就掌握了這個人的喜好等多方面信息，從而為移動互聯網業務做出更有效的指導和幫助。
當然，數據的打通絕不僅限於互聯網和移動互聯網。每個數據源的數據往往刻畫了一個人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆發》一書中描繪的那樣，如果數據充分，人類93%的行為是可以預知的，是有規律的。
也只有將這些不同來源的數據重新組織，才能挖掘出更有意義的信息。
如今，行業內不少人打著「數據統計和分析」的旗號來做大數據，讓很多外行人陷入了誤區：數據統計並非等於大數據。無論數據統計也好，大數據也罷，其實都是為了使我們的工作變得更為有效，讓決策更為理性而准確。重視數據，本身就是一個企業成熟的標志。
移動互聯網的迅速崛起，讓數據變得更為多樣、豐富。它的移動性，它的碎片化，它的私密性和隨時性都剛好彌補了用戶離開桌面電腦之後的數據，從而與原有的互聯網數據一起很好滴勾勒出一個網民一天的生活，日常生活的數據化。
隨著數據的進一步豐富和完善，隨著不同渠道數據的打通和交叉利用，有關大數據的想像一定會更加廣闊。

以上是小編為大家分享的關於有關大數據的誤區:數據統計≠大數據的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

I. 一個段子解釋什麼叫大數據什麼叫藍海紅海什麼叫互聯網思維什麼叫眾籌

大數據：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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產！
紅海戰略：是指市場競爭已經白熱化，產品、服務同質化嚴重，企業利潤呈現微薄甚至負利，在這樣的市場中競爭、搏殺，價格戰此起彼伏，最後都是兩敗俱傷，所以很形象的表示為紅海；對於後進入的企業就在沒有必要進去了。
藍海戰略：是指通過創新，無論是經營管理創新、營銷創新還是商業模式創新等等，都是通過改造現有的體系，從成本、消費群體、消費方式轉變、產品服務升級提升等諸多方面，實現創新從而跳出紅海，開辟屬於自己的藍海市場空間，達到盈利的目的。通過創新實現進步，帶給消費者更多的體驗和享受，並且消費者願意接受的方式，但藍海的開拓是建立在時間效力之上的，在新開辟的市場中很快會有跟進者，從而又會出現紅海的情況，所以企業必須保持領先，不斷的超越自己，不斷發現新的藍海，保持盈利水平。
互聯網思維：充分利用互聯網的精神、價值、技術、方法、規則、機會來指導、處理、創新、工作的思想。世界公僕領袖「聯誼會公僕」、「全球大同」的作者彭友指出全球已進入互聯網時代，我思獻人人、人人助我思的互聯網思維順勢而生。
互聯網以用戶體驗為中心，真正找到用戶的痛點，找到用戶的普遍需求，為客戶創造價值。
眾籌：簡單說就是有大眾或群眾做投資的一種方式，比如現在比較流行的PHP投資這種類型