百度大數據疾病

❶ 生活中有哪些大數據

網路日誌抄、感測器襲網路、社會網路、社會數據、互聯網文體和文件、呼叫詳細記錄、天文學、醫療記錄，籃球比賽中利用大數據對球員的個人在比賽場上的數據分析。

通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒；通過對城市交通數據的收集處理，大數據技術能實現城市交通的優化。這些都是大數據在生活中的應用。

(1)百度大數據疾病擴展閱讀：

大數據（big data），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。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

❷ 大數據都能應用在哪些方面

很多方面都可以呀，比如大數據可以分析往年顧客的消費習慣，顧客的消費年齡段，結合以前預估未來的發展趨勢等等。

❸ 大數據怎麼解決生活中的問題

1、應用於能源

隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。

2、醫學應用

大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。

3、對於金融業來說

大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。

4、應用於地理信息

地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。

5、應用於消費

為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。

❹ 大數據中心是什麼

問題一：大數據中心是什麼？中國最大的大數據中心在哪裡？ 你好！大數據中心，是指服務於大數據存儲、挖掘、分析和應用的數據中心。大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
目前，國內新建了許多大數據中心，規模不一。其中，網路和阿里巴巴的大數據中心名氣較大，此外，羅克佳華在鄂爾多斯和太原建設的大數據中心憑借北部省份的能源優勢，建成5萬平方米的全國單體面積最大的大數據中心，是目前亞洲最大的雲計算中心。

問題二：大數據是什麼意思？目前具體有些什麼應用？ 大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。

問題三：什麼是大數據和大數據平台 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台。

問題四：中國的大數據中心有哪些 沒什麼不同，只能說應用的領域和接觸的長短不同吧。如果還想知道更多的大數據問題，ITjob網有大數據的相關介紹，博客和論壇也有大數據的討論和觀點，你可以去看看。下面給你粘貼下大數據在中國和美國的應用時間和領域。希望能幫到你。
大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年，中國 *** 在美國提出《大數據研究和發展計劃》並且批復了「十二五國家政務信息化建設工程規劃」，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始。
而美國 *** 將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面。2012年3月，美國奧巴馬 *** 宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，這是繼1993年美國宣布「信息高速公路」計劃後的又一次重大科技發展部署。美國 *** 認為大數據是「未來的新石油與礦產」，將「大數據研究」上升為國家意志，對未來的科技與經濟發展必將帶來深遠影響。
Marketsand Markets公布的最新報告顯示，2013年至2018年，全球大數據市場的年復合增長率將為26%，從2013年的148.7億美元增長至463.4億美元。

問題五：什麼是大數據服務中心？ 我認為大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
大數據幫助 *** 實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督；
大數據幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力；
大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫葯企業提升葯品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定製的葯物；
大數據幫助航空公司節省運營成本，幫助電信企業實現售後服務質量提升，幫助保險企業識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備；
大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格；
大數據幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度；
大數據幫助娛樂行業預測歌手，歌曲，電影，電視劇的受歡迎程度，並為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適，否則就有可能收不回成本；
大數據幫助社交網站提供更准確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。
其實，這些還遠遠不夠，未來大數據的身影應該無處不在，就算無法准確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，但我相信只要發展腳步在繼續，因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。
未來的大數據除了將更好的解決社會問題，商業營銷問題，科學技術問題，還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰，大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題。
比如，建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體體征，社會網路，知識能力，愛好性情，疾病嗜好，情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒，將除了思維外的一切都儲存下來，這些數據可以被充分的利用：
醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況；
教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃；
服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務；
社交網路能為你提供合適的交友對象，並為志同道合的人群組織各種聚會活動；
*** 能在用戶的心理健康出現問題時有效的干預，防範自殺，刑事案件的發生；
金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理，為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃；
道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排；
……
目前做大數據分析的產品有多瑞科輿情數據分析站系統，主要是側重對數據搜集和分析整理出報告。

問題六：數據中心，雲計算，大數據這三個詞之間有什麼區別和聯系 數據中心，簡稱機房，就是防止伺服器用的，其中雲計算的母伺服器（物理伺服器）也需要放置到機房。
雲計算，就是虛擬伺服器，也就是在物理伺服器上通過技術手段虛擬出若乾颱伺服器。
大數據，是指手上擁有的海量的數據信息，比如用戶購買記錄，用戶注冊記錄等等。

問題七：現在說的大數據是什麼意思 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 *** ，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。可以被現代先進媒體記錄、採集和開發利用的數據集、數據流和數據體。
數聯網是大數據時代信息技術發展的重要產物，數聯網依託大數據，是大數據的應用模型，通過數聯網，用戶可以通過數聯網獲得全網數據融合的數據價值。

問題八：中國大數據中心在哪個城市 你好，中國數據中心有八大節點：北京、武漢、成都、廣州、上海、沈陽、西安、南京。
這幾個都是大數據中心，其中成都數據中心是中國電信全國8大節點之一，可支配帶寬資源豐富，與Chinanet骨幹網節點帶寬60G，CN2節點帶寬10G。機房內部網路全部採用千兆連接核心層與匯聚層，雙百兆冗餘到接入層的無瓶頸交換式結構，區域網採用千兆與百兆混合交換式可監控網路，中心網路設備確保高可靠性架構，做到無單點故障，分支網路提供冗餘設備及線路，可針對客戶數據傳輸，維護的需求提供XDSL，DDN，ISDN等多種接入手段，並能提供與國內Chinanet主要節點城市連接的長途專線。
聽說西普網路有這幾個節點的一手資源，希望能夠幫到你

問題九：大數據中心配幾個交換機 一般情況下有兩個核心交換機，然後看你數據中心的規模再添加多台接入交換機 ，接入交換機的數量不確定，對於接入交換機就不需要做主備了。我們一般一排機櫃有一個列頭，裡面放接入交換機。

問題十：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

❺ 大數據還有不少潛能

大數據還有不少潛能

近兩年來，大數據被公眾廣泛討論，甚至成為不少商家宣傳營銷的賣點。毋庸置疑，智能設備的發展和普及，使海量的數據採集成為可能。但大數據並不是單純的「數據大」，它更蘊含著一種計算和思維方式的轉變，想要發揮出大數據的洞察力，還面臨著採集、管理、分析數據的挑戰。這些障礙如何破除？大數據在未來將如何應用，能否創造出更大的價值？這些問題值得我們在大數據熱中，做出冷靜判斷。

4月26日，清華大學成立「清華—青島數據科學研究院」，同時召開大數據時代高端論壇。就在此前兩天，網路在第四屆技術開放日上，正式宣布對外開放大數據引擎，提供大數據存儲、分析及挖掘的技術能力。大數據被學界納入研究范疇，商家開放引擎，這是否意味著大數據應用進入了一個新階段？

傳統統計方法追求精確，大數據只預測宏觀趨勢

本是技術概念的大數據，如今越來越像一種營銷手段。從汽車、化妝品到體育，在營銷人員口中，似乎所有行業都可以藉助大數據，精確定位、找到消費者，預測趨勢、贏得未來。

中國人民大學新聞學院教授喻國明認為，目前從國內的情況看，真正運用大數據分析成功的案例其實不多，很多公司都是將大數據作為一個營銷噱頭，所做的分析也主要是基於傳統的數據分析方法。

事實上，對於數據多大能稱之為「大數據」，業界並沒有統一的認識，通常認為100TB(太位元組)是大數據的門檻。簡而言之，傳統方法無法處理的數據即為大數據。

大數據的產生得益於移動互聯網以及智能手機、各種智能穿戴產品的發展，人們行為、位置，甚至身體的生理特徵等數據都可以便捷地被記錄，這使海量數據採集成為可能。事實上，目前數據採集量正呈現快速的增長趨勢。一家國際數據統計機構最新預測指出，2020年，全世界產生的數據量有望達到40ZB(澤位元組，1澤位元組等於10億太位元組)。

但大數據不能單純理解為數據大。大數據研究專家、北京航空航天大學校長懷進鵬表示，大數據具有「規模大、變化快、種類雜、價值密度低」四個特徵，是對傳統計算和思維方式的一種挑戰。

首先，因為幾乎每個數據點都可以採集，全面數據代替了抽樣、片面、局部的數據。「拿炒菜打比方，傳統的抽樣，我們需要在開始和中間時候『嘗一嘗』，『嘗一嘗』就是抽樣數據，但在大數據時代，隨機抽樣的方式可能就失效了。」懷進鵬說。

懷進鵬認為，因為抽樣分析時數據測量能力有限，統計追求的是精確，希望用最少數據獲得最多的信息。而大數據比較雜亂，完整的精確不存在，也不再是追求的絕對目標，大數據只需對宏觀趨勢給出快速預測。

另一個改變是，從關注因果轉向數據之間關聯。在大數據時代，「數據背後的原因不再重要，人們只需要知道數據之間有統計相關性就行。僅需知其然，無需知其所以然。」懷進鵬說。

在大數據的支持者看來，數據已經能夠自己說話，傳統的科學統計模型已經過時，理論也可能被終結。

大數據營銷大多是噱頭，一些機構甚至無法收集海量數據

被譽為開大數據系統研究先河之作的《大數據時代》作者指出，大數據是社會的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。

大數據蘊含的發現事實、挖掘價值、預測未來的洞察力，也是各色大數據營銷的理論出發點。實際上，大數據洞察力確實在公共衛生、交通運輸等行業開始發揮。

中國疾病預防控制中心副主任、中科院院士高福也認同大數據在公共衛生預防控制上的作用。他說，通過大數據，可以在流感到來之前為人們提供一些解釋性信息，為流感的預防提供緩沖時間。

同樣，在智能交通時代，海量車輛信息沒法通過傳統方式分析，但藉助大數據，則可能提前預測未來的車流量、行進路線等信息，從而為改善城市交通狀況提出優化方案。

然而，「自己能夠講話的大數據」，是否真如營銷人員暢想得那麼美好？

分析人士指出，數據存儲和搬運雖然越來越便利，但目前大數據應用面臨著數據收集，管理、分析海量數據並創造價值的挑戰。

「如果將數據比作書，書增多後，首先要找到儲存大數據的『大圖書館』，下一步則要解決數據查詢問題，沒有好的查詢引擎，書找不到，數據也就很難利用。」網路大數據總監李鋼江說。而現實是，大部分機構和企業都沒有海量數據收集存儲以及分析管理的能力。

業內人士指出，大數據在一些領域的營銷還只是噱頭，先不論大數據分析結果是否有效，有些行業連基本的大數據採集和管理條件還不具備，更談不上精確定位和預測。

網路高級副總裁王勁也表示，傳統的資料庫沒有管理大數據的能力，傳統行業如何進入大數據時代，利用大數據價值，是擺在很多行業面前的新課題。

提升計算能力和降低雲存儲成本，將有利於大數據技術變革

網路首席執行官李彥宏認為，隨著計算能力的提升和雲存儲等技術產品成本的不斷降低，大數據走到了技術變革的臨界點。不久前，網路就推出了「網路大數據引擎」，網路希望藉助該工具，對大數據進行收集、存儲、計算、挖掘和管理，並通過深度學習技術和數據建模技術，使數據具有「智能」的技術能力，服務傳統行業。

據了解，網路大數據引擎包括開放雲、數據工廠、網路大腦三大組件。其中，開放雲解決的是數據存儲和計算問題；「數據工廠」則對行業數據進行規范化處理，提供數據管理和分析；而「網路大腦」則讓機器和人腦一樣思考，分析處理數據。

不過，分析人士指出，雖然各方面為挖掘大數據開發了很多工具，但大數據的成熟應用還有很長一段時間。首先，數據雜亂，價值密度低，如何有效的收集數據信息仍沒有成熟的方案。同時，數據的規模並不能決定一切，不論是那種數據分析方式，都可能存在統計上的缺陷，不能說數據更大、更新、更快就沒有問題。

英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙表示，大數據作為一種新的數據形態和實踐，它將豐富數據應用方法，卻不能取代傳統統計分析方法，更不能神化大數據。

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❻ 如何利用百度大數據去預測和統計足球~~~~~~~~~

足球玩的就是概率，歷史統計就是概率。足彩大數據可以參考下滾球體育的同賠指數，歷史相同賠率
相同盤口。

❼ 怎麼使用多個統計數據來支持「越來越多的外國人認為中國是未來」

用大數據來展示中國是未來。
目前在國內企業界，網路在大數據開發方面已經邁出有力的步伐。自去年春節期間推出「網路遷徙」之後，網路大數據部聯合大數據實驗室陸續推出了景點城市預測、疾病預測、高考預測、世界盃預測、經濟預測、百發100指數等多款大數據產品，內容涉及出行、體育、宏觀經濟、股市行情的多個領域，成為全球范圍內大數據落地產品最多的一家互聯網巨頭。
網路將用互聯網的方式來做開放的大數據引擎，將大數據引擎做成一個開放平台，擁有大數據的行業都可以將自己的數據接入到這個引擎進行處理，而對大數據有不同需求不同企業可以根據自身需求各取所需。

❽ 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。

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