大數據與矯正

『壹』 大數據開發難不難學

不難學的，大數據開發是大數據職業發展方向之一，另外一個方向是大數據分析。從工作內容上來說，大數據開發主要是負責大數據挖掘，大數據清洗處理，大數據建模等工作，主要是負責大規模數據的處理和應用，工作主要以開發為主，與大數據可視化分析工程師相互配合，從數據中挖掘出價值，為企業業務發展提供支持。

『貳』 致遠互聯政務低代碼大賽創新方案：智慧司法

前言：為直觀展現致遠互聯協同雲應用場景、技術優勢以及數字化價值，激發更多夥伴業務創新能力，共同推動「數字政務」加速建設，致遠政務首屆低代碼應用大賽正式開啟，面向廣大生態夥伴徵集優秀的政務創新應用。

智慧司法解決方案，是由龍象 科技 基於致遠互聯低代碼平台搭建，方案致力於將大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等技術應用於建設司法公有雲、司法數據資源平台、共享服務平台，建設全面依法治國、行政立法、行政執法協調監督、刑事執行與應急指揮、公共法律服務、綜合保障與政務管理等業務系統，最終 實現大平台共享、大系統共治、大數據慧治的「數字法治、智慧司法」信息化建設目標。

「智慧司法」平台特色

標准統一： 按照司法部、省廳要求和標准，統一規劃、統一標准、統一建設、 統一管理。

需求導向： 服務實戰，以解決基層實際問題和提效減負為出發點，提高信息化應用水平。

資源整合： 有效利用已有的信息化資源，將存量整合與增量投入有機結合，發揮信息系統最大效益。

智慧創新： 創新驅動、智慧整合，通過雲計算、大數據、人工智慧等前沿技術與司法行政業務相結合，加大創新力度，提升司法行政智能化。

「智慧司法」平台亮點

「智慧司法」特色應用

社區矯正：互聯網+智慧社區矯正

人民調解：實現矛盾糾紛在線排查預警、受理、查詢、分流、統計、考核「一體化」的工作目標

法制宣傳： 全方位法治宣傳業務管理，覆蓋普法規劃、法治宣傳培訓、憲法宣傳周活動、典型案例、民主法治示範村建設、法律六進典型、法治文化建設等工作。

安置幫教： 內置安置幫教台賬、安置幫教卷宗、信息統計、安置幫教基地、安置幫教政策、走訪排查登記、人員核查等功能，充分體現安置幫教引導、扶助、教育和管理功能。

行政復議： 實現案件辦理、數據統計、全案監督、實時督辦，強化行政執法監督職能，提升法治政府建設水平。

行政辦公： 將原有線下辦公流程遷移至線上 ， 實現數字化辦公、系統化管理，讓工作更加規范高效。

黨建學習： 明確政治要求、掌握學習動態、隨時發表學習心得，構建一站式黨建互聯網服務平台。

司法業務大數據： 業務平台實時呈現數據可視化，每項數據來源於真實案件，實現一切業務數據化，一切數據業務化。

關於成都龍象 科技

成都龍象 科技 股份有限公司是致遠互聯燈塔級合作夥伴，擁有眾多大型企業集團、政務客戶，為公安、檢察院、法院、司法局、政法委等提供專業的IT信息化解決方案。

『叄』 人民法院對接大數據 促進司法精細化

人民法院對接大數據 促進司法精細化
大數據的實質是人類通過互聯網形式實現對人類海量原子式動態信息的分類、互聯、共享，從而可以預判且有序化人類各種社會活動。人民法院主動對接大數據，既為審判工作爭取了前所未有的資源條件，也將對司法工作的精細化要求提上了日程。
對接大數據的海量個人信息，人民法院可以在一定程度上解決送達難、執行難的頑疾。但是，要真正實現法律文書精準送達還需司法工作人員具備對數據平台中的現實被送達人地址真實、有效性的分析判斷能力，絕不能按照數字購物平台上的收貨地址一寄了事。另外，以限制拒不履行裁判義務人員網路消費、金融的方式來督促其履行法定義務，還要求司法工作人員在使用上述方式時要特別注意對公民消費自由權、隱私權等民事權利的侵犯邊界。既要嚴格審批執行限制令的使用申請，也要由專門部門、專人負責執行動態管理，讓被執行人及時履行有門，恢復權利行使及時有路。對接大數據將使審判活動突破空間限制而愈加便利化，程序價值得以提升。例如，浙江法院利用阿里平台對電子商務糾紛訴訟、執行全流程線上解決，將極大地提高審判效率，減少當事人的訴累。但司法的任何便利都將歸於公平正義價值的檢驗。人民法院應當避免為了追求效率而忽視以當事人訴訟權利保障為體現的程序公正。此時，訴訟程序在整個訴訟過程中的重要性將會比傳統司法得到大幅提升。因為上一階段的程序瑕疵，將嚴重影響下一訴訟程序的正常開始。人民法院必須注意線上司法的流程設計要在每一節點處都有對上一階段當事人訴訟權利告知、行使的情況記錄，告知、解釋下一階段訴訟權利的行使方式與後果。對接大數據得以讓審判活動更加公開化，這種公開也將帶來庭審的實質化。審判公開最重要的公開應當是庭審公開，其價值在於將決定司法結論的所有因素都予以一目瞭然地在第一時間活化。觀摩者好似得以進入審判活動中一樣，憑借從庭審中得到的信息與臨場參與感，形成自己的內心確信後與司法結論相比較，從而得出這次司法活動質量的可接受度。因此，法官們應該主動磨煉自身駕馭庭審的內功，言行謹慎，不越中立，讓當事各方的對抗、爭議以及可能影響司法結論的因素都得到集中展現，符合人民法官應有的與其他職業不同的風貌。在文書方面，對接大數據的司法公開要求法官必須在清楚全面案情，對證據與價值衡量作出內心確信的基礎上才能得出結論。這就要求法官必須在裁判文書中體現出自身嚴密的邏輯推理與援法釋用的思維過程。大數據讓審判信息與社會其他部門信息實現跨界共享，這就要求人民法院不光能夠利用數據為審判服務，還必須更加註重充分發揮審判活動對社會行為的引導功能。這將是比傳統司法法制宣傳、司法建議眼界更寬，決策更為科學，作用更為前瞻性的司法功能。依託於大數據平台，人民法院將能夠在審判數據基礎上，利用其他相關社會數據對社會某一時間內的突發問題及其類型化進行社會學分析預測，為自身審判活動，應急的行政管理，未來的立法活動，長期的文化建設與教育矯正發揮重要的參考指導作用。對接大數據將會使個案結果與社會正義價值對接更為精準，真正的先例遵行制將有實現的可能性。通過數據平台，法官得出的任何司法結論就不再可能僅是自己的內心確信，他們將自覺地檢閱以往相同層次法官或高層次法官對同類問題已作出的認識與判斷，在作出承辦案件結論前進行必要的修正。這樣，法官對同類事實的認識將會趨向統一，個案對社會正義價值的符合度將更為精準。當然，這種認識上的統一認識不一定都是好事。但是，從通過司法活動規律化而讓法律本有的社會行為的可預測價值得以實現的角度上而言，則是可以成立的。而且，這也是一種解決法院案多人少矛盾的有效途徑。

『肆』 文旅部規定在線旅遊網站不得大數據殺熟，旅遊業是否該整改 

針對此問題，筆者先定個基調，旅遊業必須要整頓。那什麼是大數據殺熟？即互聯網廠商根據掌握的用戶數據，對老用戶進行價格歧視，也就是對同一商品和服務，推送給老用戶的價格要遠高於新用戶。這種情況於在線旅遊網站上尤其普遍。

旅遊業的亂象一直都在，問題層出不窮且越來越隱蔽。除了大數據殺熟，旅遊業內還有什麼暫時不廣為人知的潛規則呢？黑向導、強制消費、價格欺詐等等，大數據殺熟只是問題之一罷了。旅遊業對經濟的推動作用愈發重要，怎樣規范、整頓旅遊業的亂象、潛規則，應是各相關部門的重要工作內容。

『伍』 大數據對未來教育的影響包括哪些

作為社會子系統重要的組成部分，教育也深受大數據來臨的深刻影響。國外高校教學管理中，教育數據的挖掘也成為提高教學管理水平和教學質量的重要方式。美國的學校能夠通過對學生數據的分析，以85%的精確度預測學生的升學率。[4]中國教育在當前社會轉型影響下存在不少問題，通過正在形成的大數據技術，教育政策的制定、學習方案與評價方式的確立等，都將發生革命性變化。
1.滲透到教育的核心環節
教育和社會之間是哲學上的辯證關系，一方面，通過教育培養出能改變世界、創造世界的人才；另一方面，教育又深受當前社會氛圍、國家體制、經濟狀況、文化傳統等的影響。從當前來看，教育深受工業社會的影響。從18世紀中葉開始，整個世界開始受到工業革命的影響，市場的擴大和勞動時經驗與技術的要求，對勞動力的素質提出了新的要求，實際的動手能力代替了過去注重個體層面的文化修養學習，能不能解決問題，成為衡量人才的標志。這種人才觀對教育的影響是巨大的，這從美國實用主義哲學家杜威教育思想的流行可見一斑。
大數據時代的來臨將會革新這種延續了近三個世紀的教育理念。美國著名的未來學家，當今最具影響力的社會思想家之一的阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的著作《未來的沖擊》中提出「未來的教育」，他預測未來的教育要面對服務、面對創新，因此在家上學、教育空間設計、面向未來的學校界限的消失將成為趨勢。[5]解決實際問題的能力作為大數據時代人才的能力之一，將漸漸淡出教育的邏輯起點位置，發掘知識、尋找聯系、總結規律將成為大數據時代人才的重要要求。大數據時代教師將集中在挖掘學生與學習有關的表現，最適宜學生學習的方法，而不是依賴於定期的能力測試。教師分析學生知道什麼，什麼是最有效的學習路徑。通過對在線學習工具等的分析，可以評估學生在線學習行為的長度，以及學生們如何獲得電子資源，如何迅速地掌握概念。[6]
從我國實際情況來看，教育政策的制定與執行都是自上而下的，這種情況有利於政策的權威性與執行的效率，但是忽視教學與學生實際的弊端也客觀存在。大數據時代將可以通過對教育數據的分析，挖掘出教學、學習、評估等符合學生實際與教學實際的情況，這樣就可以有的放矢地制定、執行教育政策，從而為學生制定出更符合實際的教育策略。
2.重新構建教學評價方式
長期以來，教學評價活動主要是學校以及上級主管部門在聽課和學生考試成績的基礎上對任課教師進行評價，或者教師根據學生考試成績和作業成績以及課堂表現等對學生進行評價。[7]教學評價活動促進了教師的教學和學生的學習，但是在細節方面還有待提高，比如教師在教學活動中，哪些教學方式是最為擅長也最容易為學生接受？學生在學習過程中，個體的學習習慣是什麼，什麼樣的學習方式最容易掌握知識？這些細節可能需要大量的實踐經驗總結出來，短期的教學評價是難以實現的。
大數據技術通過對教師與學生長期行為進行分析，得出具有個性化的教學行為、習慣、方式。「不得不承認，對於學生，我們知道的太少」。同樣，我們也可能對教師知道的太少。大數據的到來，可以通過技術層面來評價、分析並進而提升教學活動。首先，教學評價的方式不再是經驗式的，而是可以通過大量數據的「歸納」，找出教學活動的規律。比如新一代的在線學習平台，就多出了行為和學習誘導的部分。通過記錄學習者滑鼠的點擊，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同知識點有何不同反應，用了多長時間，以及哪些知識點需要重復或強調。[8]對於學習活動來說，學習的效果體現在日常行為中，哪些知識沒有掌握，哪類問題最易犯錯等成為分析每個學生個體行為的直接結果。其次，可以對學生進行多元評價，而不僅僅是知識掌握的單一維度。對學生的評價應該是多元的，特別是通過數據分析，可以發現學生思想、心態與行為的變化情況。比如，同一寢室，互相刪除了聯系方式，或者兩者之間沒有任何數據產生，同學之間的關系肯定出現了問題，通過數據分析，就應在學生心理與行為方面進行關照。如果通過文本分析、信息抓取分析出學生的近期情緒狀態，很多悲劇可能就能避免。即使是掌握知識的單一維度，其因素也是多方面的，有的是記憶好，有的則是邏輯思維能力強，通過大數據技術，可以分析出每個學生的特點，從而發現優點，規避缺點，矯正不良思想行為。第三，教學評價跳出了結果評價的圈子，實現過程性評價。傳統教學評價多是教的好不好，學的好不好，注重的是結果。而大數據時代可以通過技術手段，記錄教育的過程。現在一些學校實行了電子課本，如果能記錄下作業情況，課堂言行，師生互動，同學交往，並將這些數據匯集起來，不僅可以發現學生的特點，更不用為如何寫期末評價費力了。
3.革新教育者教學思維
傳統的教育大多是教育主管部門和教育者通過教學經驗的學習與自己的總結，認為某些因素對教學活動很重要，從而一而再、再而三地強調。但是有些經驗是不具有科學性的，常識有時會影響人們的判斷。比如蘋果公司就發現，筆記本電腦銷售額的提升，常識認為的比如提高庫存管理能力、提供員工更多的專業培訓、做更為時尚的廣告、促銷等等，只能提升2%～9%的銷售額，而把電腦屏幕和桌子呈70度角左右放置，卻能高出其他電腦銷售額的15%。70度角放置的電腦，因為反光會讓人不舒服，從而誘使客戶去搬動屏幕，一旦潛在客戶與貨物發生了肢體接觸，他購買這個商品的可能性就上升了15%。[9]
大數據時代教師的教學思維需要從群體教育的方式轉向個體教育，在教學過程中，可以真正做到因材施教，因人而異。傳統教育也提倡因材施教，但是由於學生數量、教師精力、教育任務等制約，因材施教總是有些缺憾。大數據技術將給教師提供最為真實、最為個性化的學生特點，教師在教學過程中可以有針對性地進行因材施教。比如，在課堂學習過程中，哪些（或哪個）同學注意基礎部分，哪些同學注意實踐內容，哪些同學完成某一練習，哪些同學可以閱讀推薦書目等等。這和網路購物相似，通過你過去的購買痕跡，網站就會分析出你的購物興趣，從而有針對性地給你推送廣告信息。
不僅如此，當學生在完成教師布置的作業時，也能通過數據分析強化學習。比如通過電子設備做作業時，某一類型的題目有幾次全對，就可以把類似的題目跳過；如果某個類型的題目犯錯，系統則可進行多次強化，這樣不僅提高了學習效率，也減輕了學生的學習負擔。
4.影響學校教育模式
學校教育是當前教育的絕對模式，適齡兒童、青少年都需要進入學校，通過教師的講授進行學習。但是隨著大數據時代的來臨，這一教學模式可能會得以改變。2004年，澳大利亞人馬丁開發了一個開源課程平台moodle，解決了來回奔波上課的問題。教師通過這個平台與學生互動，學習、考試、資料分發與上傳等，都通過網站完成。2010年，這個平台數量已經達到了100萬門戶。2006年，孟加拉裔金融白領薩爾曼·可汗將自己的10分鍾教學視頻傳到網上，幾年後，這個網站注冊用戶達到了1000萬。[10]
教育平台的開發，使網路課程得以飛速發展，2012年美國在線課程投資達到10億美元以上。網路課程的發展給傳統教學帶來了巨大沖擊，一方面，教育的方式將不再僅僅局限於學校教育；另一方面，教師的課堂教學出現新的替代模式。這種教育模式的革新，在大數據時代更有了存在的價值與意義。
傳統教學模式有教師的督促、隨時溝通、情感交流，是按照教學大綱按部就班地完成教學活動。這種教學模式有計劃、有步驟，體現秩序性，但是在一定程度上也框定了學生的思維框架，學生的創新能力沒有得到最大發揮。美國不少商業巨鱷都有輟學經歷，甚至有的創業基金要求學生輟學才能發放。這當然不值提倡，但是，從一個側面也反應出非學校教育，也同樣具有創造能力的事實。大數據時代的來臨，可以通過學生學習興趣、在某一在線課程停留的時間、點擊率、情緒反應等，推送更具有個性化的學習內容。這在知識爆炸的時代，顯得尤為重要。此外，隨著媒介社會化時代的來臨，學生學習生活網路化已成事實，學生可以通過在線學習目前正在開設的課程，這對正在授課的教師是一種挑戰。美國有個Udemy網站，老師根據自己上傳視頻的點擊率獲得報酬，2012年5月份，該網站上有的老師收入已經超過20萬美元。隨著技術的發展，以後教育網站將在大數據的支撐下，根據知識傳播的形式、受眾的興趣不斷優化教學內容、教學方式，為學生提供更高質量的學習內容。

『陸』 監獄如何運用物聯網和大數據提升安全生產水平

全國各地監獄視頻監控、報警、應急指揮系統建設大體情況可以參閱司法部吳愛英部長向第十一屆全國人大常委會第二十六次會議作的關於監獄法實施和監獄工作情況的報告——截至2012年4月底，司法部已完成了15項業務標準的制定工作，28個省(區、市)監獄管理局完成了省級網路聯通，全國70%以上的監獄建立了應急指揮中心、智能報警系統和綜合門禁系統，80%以上的監獄建立了視頻監控系統。同時，全國監獄基本完成了AB門建設，建立完善了獄牆周界隔離、多層報警設施和智能化監管系統。
當前監獄安防建設依舊存在的問題
監獄信息化的本質就是把矯正管理全面徹底地納入規范化、標准化的軌道，實現管理模式的轉變和創新，大幅提升監獄工作的法律效益與社會效益，降低行刑成本。其中，尤其是監獄教育矯正的中心地位必須得到加強，因此就監獄「以人為本」的理念而言，必須把信息化建設的重點從傳統的「管牢」邁向「改好」。當前，監獄信息化的投入主要還是在「管牢」(也即監管安全)這一領域，「改好」領域涉足較少(例如：矯正個案標准化專家庫系統)。此外，就人才隊伍而言，民警隊伍專業化分工的建立亟待加強。
監獄信息化建設的進程當中，物聯網技術能否在未來起主導作用？
2007年5月司法部在南京召開全國監獄信息化建設工作會議，正式發布了《全國監獄信息化建設規劃》，由此拉開了全國監獄信息化建設的序幕。自2010年國家發展改革委批復了司法部全國監獄信息化一期工程項目以來，據了解，經過這幾年的建設，全國監獄信息化一期工程預計將在今年年底驗收完工。後期(二期)推進方面，物聯網技術的應用可以說是備受關注的，也有的省份提出智能化概念，認為智能化也必然是以物聯網技術為核心，監獄
物聯網的發展將為大數據應用提供有效全面的數據支撐
2012年6月，司法部副部長張蘇軍在全國監獄信息化建設應用工作座談會上的講話中強調「推廣物聯網等新技術的應用」。2012年8月，司法部監獄管理局下發「關於組織開展物聯網應用示範研究論證工作的通知」，要求「進一步加強監獄系統物聯網技術應用推廣，並制定物聯網應用示範實施方案」。2013年2月，受邀作為評審專家組長參加司法部監獄管理局的「全國監獄系統物聯網應用示範論證會」時，就曾針對監獄物聯網發展分幾步走在會上提出過的建議。
簡單說，智慧監獄或者監獄物聯網應用可以分三個階段，可以用對M2M(M：Man或Machine)的「歪解」來詮釋：第一階段是MachinetoMachine，即主要解決物與物之間的聯網聯動問題；第二階段是MachinetoMan或MantoMachine，即主要解決物與人之間的交流，也可稱之為半智能化階段；第三階段是MantoMan，也即是所有聯網的物與物之間都接近或達到類人智能的水平，這可稱之為智能化階段。
物聯網技術在社區矯正領域是否有所應用？
社區矯正信息化建設目前正如火如荼的開展，司法部在2013年發布了《社區矯正管理信息系統技術規范》和《社區矯正人員定位系統技術規范》。但由於前期頂層設計不足，司法行政系統的基礎網路尚未健全，司法行政數據標准缺乏統一，各地自行試點在事實上造成了信息孤島化現象，導致了信息化部署實施的困難。
對社區矯正信息化發展之路有興趣的話可以關注下寫的《社區矯正信息化》一書，內容主要立足物聯網、大數據、雲計算、虛擬化等新概念、新技術的應用，分析了社區矯正信息化的需求、架構、現狀和建設思路，論述了數字司法到智慧司法的轉型之路，探索了以大數據為核心的智慧司法的整體架構。
盡管可預見物聯網大發展的時代即將到來，但無可否認目前其仍處於應用初級階段這一事實，我們也無法迴避當前物聯網發展中存在一些問題，包括在技術上、標准上或者產業應用上，還有隱私、安全等等，以及物聯網企業過多是中小企業等的擔憂。物聯網技術在監獄中的應用最具代表性的就是無線定位，包括罪犯、民警的人員定位系統、勞動工具和危險品定位系統等。無線定位技術是國際上最熱門的技術之一，但在具體實踐上仍有待完善。們在《監獄物聯網》書中就著重探索了以無線定位為核心重新架構監獄安防體系的可能，目標正是為了更好的「以人為本」，實現監獄的精細化管理，促進監管安全。們在國內率先開展了針對監管場所RFID技術應用價值評估研究，事實上目前監獄應用中碰到最大的瓶頸並非是無線定位標簽的價格過高，而是預期與部署的效益無法被精準的評估。
此外，作為監獄物聯網的核心組成部分，感測網路在監獄基礎網路設施建設中的地位目前看起來有些缺失，在對監獄的感測感知這一領域，商業界方面基本上只有攝像頭(智能視頻分析)和拾音器的應用。
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『柒』 大數據顛覆你的家庭教育常識

1.大數據在中小學教育怎樣應用
當然可以。

現在世界各國普遍實行的教育是依據常識和教育經驗來進行決策，基於證據的教學（evidence-based teaching）正是未來教育的理想形態。

題主的想法是極好的，通過往期成績和考試的表現對學生的學習情況進行預測自然是可行的。只是通過標准化的測試（統一布置的作業或考試）來檢驗學生對課程的理解程度，這樣得到的反饋其實是非常單一且狹隘。

所以，盡管考試成績很重要，但是在大數據層面來講，我們需要更多維度的數據結合在一起進行分析才能得到更具體更准確的結果。如果單有學生的成績變化，能生成的只會有一份作為教師工作業績考核的報表，而並不能產生題主希望得到的教學質量的提升。

像現在各種在線課堂發展迅速，這讓學生在教學中產生的細小反饋也能及時被收集。家校溝通的渠道增多，學生在家中的表現，系統也能通過家長來了解。將多類別的數據納入分析的范疇，並通過大數據手段分析這些數據，我們能重塑學生的整個學習過程，除了結果，我們還能得到精確到每個學生的學習細節和狀態。這可以說是非常便利了。
2.什麼是大數據,大數據為人類的生活帶來怎樣的便利與機遇
無人駕駛的汽車，提供符合學生個性化的教學輔導材料，計算機來編輯新聞……日前，在北京召開的「首屆大數據時代創新與媒介變革研討會」上，專家們提出，大數據將給我們生活帶來顛覆性的影響。

從「無人駕駛」到「移動辦公」 近日，一輛自動駕駛汽車剛剛完成橫跨美國之旅。這輛藍色的汽車從舊金山出發，花了9天時間，途經15個州，駛過3400英里，最終順利抵達紐約。

一路上，99%的駕駛都是由汽車自己完成，只有在城區道路上，才有人工干預。保時捷汽車控股集團大眾品牌總經理張久鵬對此並不感到驚訝。

他在大數據時代研討會上透露，保時捷在去年就成功實現了長距離的無人駕駛。現在汽車里裝載了電腦、各種通訊設備，與聯通合作，從「無人駕駛」到試驗「移動辦公」。

「未來辦公不再局限於一地，而是移動一族了。」張久鵬說，從家出發到公司可能會堵車1小時或更久，很多司機因此非常煩躁。

現在可設置預期目的地，然後讓車無人駕駛。車裡面放置各種可折疊的辦公用品，人們就能在車里完成視頻會議、文件審閱和會簽等在辦公室里做的事。

張久鵬表示，除「無人駕駛」和「移動辦公」外，大數據還給汽車用戶帶來了其他便利。如給汽車做保養維修，需要把車開到4S店或維修場所，現在該方式已發生了質的改變。

人們可在家裡通過手機APP或電話，找人上門來給車做保養；還可通過APP，查看愛車行駛軌跡，包括駕駛員的相貌特徵、車內使用環境以及汽車行駛過程中的耗時、油耗、功率、行駛時間、里程等相關數據。大數據時代給百姓生活帶來了什麼便利？從用戶數據匹配到精準營銷 「大數據正在成為未來媒體的最核心、最有價值的內容本身，它能幫助用戶實現私人定製。」

北京郵電大學教授王立新說，通過IT技術進步，使供需雙方信息實現成本接近於零的精準智能化匹配，從而把人類帶入「自經濟」時代。王立新舉例說，「一台冰箱生產成本約1200元人民幣，最後利潤僅38元。

如果用大數據賺錢，我的口號是『冰箱不要錢白送』。然後在冰箱里加兩個功能。

一是增加信息掃描系統，二是把路由器裝在冰箱里，將所有消費數據都發送到企業雲資料庫里。」消費者買東西不用去商場，直接給企業打電話，有人給消費者送貨上門，而且其商品價錢會更便宜。

關於冰箱里食品的保質期，還能提供免費預報。「比如你在這里開會，手機響了，信息提示『主人，別講了，我是你家冰箱里第四號酸奶，再過兩小時你不喝掉就過保質期了。

』」王立新說，通過採集到的大數據，家裡買了什麼食品、冰箱里牛奶等消耗掉多少都清清楚楚，然後可根據這個需求來通知飲料、乳品等生產企業，並通過協商來降低從這些企業進貨的價格。「這樣的話，假設一個家庭一個月放在冰箱里的食品等花費兩千元，通過大數據只賺其10%就是200元，6個月就可收回冰箱的製造成本。

你想賺賣冰箱的38元純利潤，還是在未來十年賺到一到兩萬元的純利潤呢？關鍵就是採集數據、精準匹配、拼公司、平台化反向收費，永遠代表用戶的利益，讓他們免費！」王立新說。大數據時代給百姓生活帶來了什麼便利？個性化教學、「機器人新聞」等 中文在線副總經理李林認為，大數據有利於個性化的教學支持。

「通過數據分析、積累、挖掘，有利於教學和學習個性化、精準化。另外，可根據學生學習過程中出現的問題，隨時診斷反饋，給學生提供符合其個性的教學輔導材料。」

中國青年政治學院新聞傳播學院執行院長羅自文提出了「機器人新聞」，即隨著大數據的普及，新聞產業已變成由機器來完成大部分工作，機器甚至可擔任編輯工作。「數據新聞和傳統新聞生產方式不一樣。

傳統新聞生產通過記者、編輯進行報道整合。而現在我們很多新聞線索的獲取、數據的挖掘、整合都是由計算機來做。

有的計算機里有記者寫好的模板，只要放進相應關鍵字詞，就能產生不同的新聞。」 大數據還可幫助預測電影票房，以此為據來挑選劇本、演員等。

清華大學媒介調查實驗室研究員李兆鵬說，「去年年終我們成立了一個新媒體事業部，主要針對即將上映或正在上映電影進行票房預測，幫助片方進行電影口碑和觀眾心理的細分。我們通過搜集數據進行分析對比，對電影製片方、發行方提供數據支持。」

小馬奔騰董事、君舍文化總裁鍾麗芳說，以前選一個電影題材的方式「特別簡單粗暴」，就是導演、製片公司老闆喜歡什麼就拍什麼。現在隨著大數據時代的到來，更多是根據受眾的偏好和需求，再結合創作者擅長，找出一平衡點來選出題材。

「以前在組合影視作品時，包括創意團隊、演員，是憑經驗來判斷選擇，所有影視公司搶的都是幾個一線大腕。但真正搶到的不一定是市場效果最好的，只有對觀眾偏好更清楚才行。

通過大數據分析，我們現在演員搭配會比以前更科學。」 這是一篇關於大數據帶來便利的文章，樓主需要了解大數據相關信息可以去數據圈論壇。
3.基於大數據的智能分析到底顛覆了什麼
因此，行業中的玩家們誰能透過大數據智能分析，預先把控行業發展的脈搏，誰就將掌握市場和競爭的主動權。讓我們先來看看基於大數據的智能分析到底顛覆了什麼。

社會生活會發生變化和轉型 IT產業不像石油等產業能給人類社會帶來新的增值產品。相似地，大數據的智能分析也不會直接帶來全新的具體產品。

這是由於信息要被使用以後，才能真正產生社會價值，所以大數據分析作為信息技術，是中間產業。 人類社會生活的根本是衣食住行，技術最終還是要服務於這些傳統需求的，只是形式不同而已。

新技術有的時候會改變傳統產業的服務模式，就如互聯網廣告之於傳統傳媒廣告，當互聯網服務興起時，廣告逐步從傳統行業變成了新的互聯網廣告行業，並由此造就了幾乎99%的互聯網玩家。 新技術有時候也會改變服務的效率和效果，例如微博現在多被用來作為監督的工具。

對比傳統媒體，這種服務模式改變了信息傳播的效率和信息受眾的范圍，而且由於媒體的集中控制力較弱，這個看似弱點的特性反而變成了當前社會環境下的優勢。 回歸到基於大數據的智能分析，其本質是數字化社會的服務效率和效果問題，其實現的重要前提是數字化。

隨著信息技術的發展，人們衣食住行的服務系統會紛紛數字化，包括零售、物流、 *** 部門、餐飲系統等等，虛擬世界和物理世界擬合在一起，虛擬世界承載了大量的服務交付過程，人不再需要到現場就可以享受服務。而這個大的產業背景一旦形成，效率和效果問題會變成整個產業服務的最關鍵競爭力。

換句話說，服務最後的成本競爭就是在單位成本下誰的效率最高和效果最好，誰就會成為王者。特別是在物理時空的約束日益減弱的情況下，產業鏈中的每個玩家都可能面臨全球性的競爭。

而在更廣泛的競爭環境下，大數據會改變企業的運作模式，增強企業的適應力、判斷力和效率。因此，大數據的大價值更多的是體現在促進產業變化和轉型上，而非創造新產品。

有望解決人工智慧的難題 熱炒大數據並不是純粹跟風，其重點是要解決人工智慧的擴展性和成長問題。傳統人工智慧走過了漫漫幾十年路程，近三十年的變化尤其緩慢。

這是因為雖然對任何給定的確定問題和場景，傳統人工智慧都可以解決，但尷尬的是，人們不可能預先窮舉出所有例子和參數，因此人工智慧已有的模型和演算法很難跨系統復制。 眾多學者、產業精英賦予了基於大數據的智能分析以美好的願景，即數字化社會一旦形成，生活中的一切都可以基於數據來描述。

這些描述出來的信息將成為智慧成長和決策判斷的依據。如果計算機能夠找出其背後的學習規律和方法，人類智慧的跨領域擴展性就能在計算機的虛擬世界中得到體現，並能做出模糊判斷。

更重要的是，這樣的分析系統將具備人工智慧前所未有的基礎能力——學習能力，還可以根據環境（數據）變化而不斷地增長其智能性，甚至具備推而廣之的擴展性。 從理論上說，一旦機器具有學習能力，計算機系統就將具備人的典型特質——創造力。

如果沿著這個思路擴展，基於大數據的智能分析，將進一步替代傳統服務體系中必須由人來完成的工作，特別是最高成本的部分。例如有一個西班牙語學習軟體「domingo」，可以針對學員的情況和能力，因材施教。

而在過去，這通常必須由人腦才能實現。 不過，大數據的智能分析是否真的能夠達到夢想的高度，還存在很大的不確定性，而且全數字化社會的形成也還需要時間。

用戶刻畫能力塑造競爭優勢 在我們身處的IT產業中，隨著時間的推移，技術會趨同、產品形態會趨同、基礎的服務方式也會趨同，因此成本也必然隨之趨同。如此一來，行業玩家們的價格戰是很難長期維系的，必然會逼著產業鏈頂端的服務商將差異化主要體現在「服務」上。

服務的本質是「能否真正及時、准確地判斷用戶的需求」，這個判斷的依據就是「用戶刻畫能力」。當IT後台系統可以准確地判斷出何時、何地、何人、在做什麼、會做什麼的時候，所有的服務將有的放矢，不僅僅實現成本最低，而且能實現效果最佳。

對此，大數據的智能分析最有可能顛覆的是面向用戶的產品和服務市場，無論服務的是衣食住行的哪個方面，無論是賣東西還是做廣告，只要服務的對象是「人」，大數據的智能分析就能提供最佳的推薦，從而提升服務的品質。 然而從目前的研究來看，產品和服務的技術競爭卻回到了原點，數據本身變成了競爭力的本源。

這個狀況終將發生改變。實際上，分析、建模和交互密不可分，只有帶反饋並能不斷學習的系統才有可能實現對用戶的刻畫。

如果我們將產品或服務比喻成一輛車，大數據分析可以看成是發動機，而數據就像發動機引擎中必不可少的汽油。因此，對數據的掌控和對用戶的刻畫，將必然成為產業鏈中為最終用戶提供服務的玩家的必然戰略和技術布局策略，數據資產的運營也可能成為新的潮流和趨勢。

機器替代人力密集型服務 由於經濟條件的約束，人力成本在各個區域、各個行業中相差很大，這也直接導致了各個地區服務的差異性。但從長期來看，能夠被機器完。
4.十條帶有數據的科普知識
1、人耳有10萬個聽覺神經細胞

2、人鼻里約有1000萬個嗅覺細胞

3、人腦有10000000000個神經細胞

4、人體每日產生1000000000新的紅血球

5、每隻眼睛約含1.2億個視桿細胞

6、金熔點較高，達1063度

7、每300噸地殼的石頭里平均才有1克金

8、我國土地面積達9600000平方千米.

9、月亮與地球之間的平均距離是384400千米

10、月核的溫度約為1000度

11、月球直徑約3476公里
5.大數據對未來教育的影響包括哪些
作為社會子系統重要的組成部分，教育也深受大數據來臨的深刻影響。

國外高校教學管理中，教育數據的挖掘也成為提高教學管理水平和教學質量的重要方式。美國的學校能夠通過對學生數據的分析，以85%的精確度預測學生的升學率。

[4]中國教育在當前社會轉型影響下存在不少問題，通過正在形成的大數據技術，教育政策的制定、學習方案與評價方式的確立等，都將發生革命性變化。 1.滲透到教育的核心環節 教育和社會之間是哲學上的辯證關系，一方面，通過教育培養出能改變世界、創造世界的人才；另一方面，教育又深受當前社會氛圍、國家體制、經濟狀況、文化傳統等的影響。

從當前來看，教育深受工業社會的影響。從18世紀中葉開始，整個世界開始受到工業革命的影響，市場的擴大和勞動時經驗與技術的要求，對勞動力的素質提出了新的要求，實際的動手能力代替了過去注重個體層面的文化修養學習，能不能解決問題，成為衡量人才的標志。

這種人才觀對教育的影響是巨大的，這從美國實用主義哲學家杜威教育思想的流行可見一斑。 大數據時代的來臨將會革新這種延續了近三個世紀的教育理念。

美國著名的未來學家，當今最具影響力的社會思想家之一的阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的著作《未來的沖擊》中提出逗未來的教育地，他預測未來的教育要面對服務、面對創新，因此在家上學、教育空間設計、面向未來的學校界限的消失將成為趨勢。[5]解決實際問題的能力作為大數據時代人才的能力之一，將漸漸淡出教育的邏輯起點位置，發掘知識、尋找聯系、總結規律將成為大數據時代人才的重要要求。

大數據時代教師將集中在挖掘學生與學習有關的表現，最適宜學生學習的方法，而不是依賴於定期的能力測試。教師分析學生知道什麼，什麼是最有效的學習路徑。

通過對在線學習工具等的分析，可以評估學生在線學習行為的長度，以及學生們如何獲得電子資源，如何迅速地掌握概念。[6] 從我國實際情況來看，教育政策的制定與執行都是自上而下的，這種情況有利於政策的權威性與執行的效率，但是忽視教學與學生實際的弊端也客觀存在。

大數據時代將可以通過對教育數據的分析，挖掘出教學、學習、評估等符合學生實際與教學實際的情況，這樣就可以有的放矢地制定、執行教育政策，從而為學生制定出更符合實際的教育策略。 2.重新構建教學評價方式 長期以來，教學評價活動主要是學校以及上級主管部門在聽課和學生考試成績的基礎上對任課教師進行評價，或者教師根據學生考試成績和作業成績以及課堂表現等對學生進行評價。

[7]教學評價活動促進了教師的教學和學生的學習，但是在細節方面還有待提高，比如教師在教學活動中，哪些教學方式是最為擅長也最容易為學生接受看學生在學習過程中，個體的學習習慣是什麼，什麼樣的學習方式最容易掌握知識看這些細節可能需要大量的實踐經驗總結出來，短期的教學評價是難以實現的。 大數據技術通過對教師與學生長期行為進行分析，得出具有個性化的教學行為、習慣、方式。

逗不得不承認，對於學生，我們知道的太少地。同樣，我們也可能對教師知道的太少。

大數據的到來，可以通過技術層面來評價、分析並進而提升教學活動。首先，教學評價的方式不再是經驗式的，而是可以通過大量數據的逗歸納地，找出教學活動的規律。

比如新一代的在線學習平台，就多出了行為和學習誘導的部分。通過記錄學習者滑鼠的點擊，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同知識點有何不同反應，用了多長時間，以及哪些知識點需要重復或強調。

[8]對於學習活動來說，學習的效果體現在日常行為中，哪些知識沒有掌握，哪類問題最易犯錯等成為分析每個學生個體行為的直接結果。其次，可以對學生進行多元評價，而不僅僅是知識掌握的單一維度。

對學生的評價應該是多元的，特別是通過數據分析，可以發現學生思想、心態與行為的變化情況。比如，同一寢室，互相刪除了聯系方式，或者兩者之間沒有任何數據產生，同學之間的關系肯定出現了問題，通過數據分析，就應在學生心理與行為方面進行關照。

如果通過文本分析、信息抓取分析出學生的近期情緒狀態，很多悲劇可能就能避免。即使是掌握知識的單一維度，其因素也是多方面的，有的是記憶好，有的則是邏輯思維能力強，通過大數據技術，可以分析出每個學生的特點，從而發現優點，規避缺點，矯正不良思想行為。

第三，教學評價跳出了結果評價的圈子，實現過程性評價。傳統教學評價多是教的好不好，學的好不好，注重的是結果。

而大數據時代可以通過技術手段，記錄教育的過程。現在一些學校實行了電子課本，如果能記錄下作業情況，課堂言行，師生互動，同學交往，並將這些數據匯集起來，不僅可以發現學生的特點，更不用為如何寫期末評價費力了。

3.革新教育者教學思維 傳統的教育大多是教育主管部門和教育者通過教學經驗的學習與自己的總結，認為某些因素對教學活動很重要，從而一而再、再而三地強調。但是有些經驗是不具有科學性的，常識有時會影響人們的判斷。

比如蘋果公司就發現，筆記本電腦銷售額的提升，常識認為的。
6.大數據在教育行業是如何運用的
1、重心變化

在大數據時代，教師的工作不再簡單的是知識傳授，而是將知識的輸出形式變得多樣化，關注學生的個性特徵。將統一形式、集體化的教學轉變為信息技術支持下的教學。也就是說在了解學生的認知能力和知識結構的前提下，將知識進行遷移、整合並進行傳授。

2、精準滿足需求

這里所說的精準滿足用戶需求，就是說要將教育信息及時的傳送給有需求的用戶。譬如一個學生近期要進行英語培訓，那麼有關英語培訓的信息會及時的傳送給該學生。根據用戶的學習習慣、生活習慣會有一個智能的數據匹配，這樣一來，該用戶所收到的資訊和信息也正是自己所需求的。

3、精準進行廣告投放

在大數據時代，用戶的的行為習慣很容易通過一些數據分析推測出來。一些教育及培訓機構可以通過數據分析，將用戶進行鎖定進行廣告的投放。譬如用戶打開手機的頻次以及用戶在某一時間段的習慣性行為。通過大數據可以將自己的廣告精準投放給需求的用戶。

除此之外，互聯網和大數據的發展，還給我們帶來發展個性化的機會，可以說在教育學上是有非常大的意義的。那些所謂的學習不好的學生，如果他們在某些方面有一定的特長，同樣發揮其特長，不再是標准化的教育。

大數據技術可以在教育平台上跟蹤和關注老師和學生的教學、學習過程，記錄老師和學生的課堂表現以及課下行為的數字化痕跡，通過在教育活動中點滴微觀行為的捕捉，為教育管理機構、學校、老師和家長提供最直接、客觀、准確的教育結果評價等。

可以說，大數據在教育領域的運用是當代教育發展的必然趨勢。

『捌』 在大數據行業工作兩年是怎樣一種體驗

在大數據行業工作兩年是怎樣一種體驗
寫在前面
今年廣州的初夏在經歷了大雨的洗禮之後，一切都變得更加明朗起來，新的工作，新的人和事。懶惰讓我變得更焦慮，焦慮促使我進步，程序員的焦慮大家應該都有共同的感覺，時代的步伐太快了，在這個環境下的軟體開發一定會淘汰掉那些不懂得學習、懶惰的人。希望跟大家共勉。
在本文中，我主要回顧這兩年來，在大數據行業公司從事大數據類的前端開發的工作。最近剛剛換了一份工作，這里把我的經驗稍作總結分享給大家。
本文主要從大數據開發的角度出發，到大數據治理的必要性，再到圖形化建模的暢想，最後在數據質量的把關，然後到大數據可視化的應用，總結兩年的見聞和我的學習成果，也不知理解有無偏差，希望大家能給出建議。
大數據開發
大數據開發，有幾個階段：
1.數據採集（原始數據)
2.數據匯聚（經過清洗合並的可用數據)
3.數據轉換和映射（經過分類、提取的專項主題數據)
4.數據應用（提供api 智能系統 、應用系統等)

數據採集
數據採集有線上和線下兩種方式，線上一般通過爬蟲，通過抓取或者通過已有應用系統的採集。
在這個階段，我們可以做一個大數據採集平台，依託自動爬蟲（使用Python或者Node.js製作爬蟲軟體），ETL工具、或者自定義的抽取轉換引擎，從文件中、資料庫中、網頁中專項爬取數據。如果這一步通過自動化系統來做的話，可以很方便的管理所有的原始數據，並且從數據的開始對數據進行標簽採集，可以規范開發人員的工作，同時目標數據源可以更方便的管理。
數據採集的難點在於多數據源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。還有本地文件、excel統計文檔、甚至是doc文件。如何將它們規整、有方案地整理進我們的大數據流程中也是必不可缺的一環。
數據匯聚
數據的匯聚是大數據流程最關鍵的一步，你可以在這里加上數據標准化，你也可以在這里做數據清洗，數據合並，還可以在這一步將數據存檔，將確認可用的數據經過可監控的流程進行整理歸類，這里產出的所有數據就是整個公司的數據資產，到了一定的量就是一筆固定資產。
數據匯聚的難點在於如何標准化數據，例如表名標准化，表的標簽分類，表的用途，數據的量，是否有數據增量？數據是否可用？
這些需要在業務上下很大的功夫，必要時還要引入智能化處理，例如根據內容訓練結果自動打標簽，自動分配推薦表名、表欄位名等，還有如何從原始數據中導入數據等。
數據轉換和映射
經過數據匯聚的數據資產如何提供給具體的使用方使用？在這一步，主要就是考慮數據如何應用，如何將兩、三個數據表轉換成一張能夠提供服務的數據。然後定期更新增量。
經過前面的那幾步，在這一步難點並不太多了，如何轉換數據與如何清洗數據、標准數據無二，將兩個欄位的值轉換成一個欄位，或者根據多個可用表統計出一張圖表數據等等。
數據應用
數據的應用方式很多，有對外的、有對內的，如果擁有了前期的大量數據資產，是通過restful API提供給用戶？還是提供流式引擎 KAFKA 給應用消費? 或者直接組成專題數據，供自己的應用查詢？這里對數據資產的要求比較高，所以前期的工作做好了，這里的自由度很高。
大數據開發的難點
大數據開發的難點主要是監控，怎麼樣規劃開發人員的工作。開發人員隨隨便便採集了一堆垃圾數據，並且直連資料庫。 短期來看，這些問題比較小，可以矯正。 但是在資產的量不斷增加的時候，這就是一顆定時炸彈，隨時會引爆，然後引發一系列對數據資產的影響，例如數據混亂帶來的就是數據資產的價值下降，客戶信任度變低。
如何監控開發人員的開發流程？
答案只能是自動化平台，只有自動化平台能夠做到讓開發人員感到舒心的同時，接受新的事務，拋棄手動時代。
這就是前端開發工程師在大數據行業中所佔有的優勢點，如何製作交互良好的可視化操作界面？如何將現有的工作流程、工作需求變成一個個的可視化操作界面？ 可不可以使用智能化取代一些無腦的操作？
從一定意義上來說，大數據開發中，我個人認為前端開發工程師占據著更重要的位置，僅次於大數據開發工程師。至於後台開發，系統開發是第三位的。
好的交互至關重要，如何轉換數據，如何抽取數據，一定程度上，都是有先人踩過的坑，例如kettle，再例如kafka，pipeline ，解決方案眾多。關鍵是如何交互？ 怎麼樣變現為可視化界面？ 這是一個重要的課題。
現有的各位朋友的側重點不同，認為前端的角色都是可有可無，我覺得是錯誤的，後台的確很重要，但是後台的解決方案多。 前端實際的地位更重要，但是基本無開源的解決方案，如果不夠重視前端開發， 面臨的問題就是交互很爛，界面爛，體驗差，導致開發人員的排斥，而可視化這塊的知識點眾多，對開發人員的素質要求更高。
大數據治理
大數據治理應該貫穿整個大數據開發流程，它有扮演著重要的角色，淺略的介紹幾點：
· 數據血緣
· 數據質量審查
· 全平台監控

數據血緣
從數據血緣說起，數據血緣應該是大數據治理的入口，通過一張表，能夠清晰看見它的來龍去脈，欄位的拆分，清洗過程，表的流轉，數據的量的變化，都應該從數據血緣出發，我個人認為，大數據治理整個的目標就是這個數據血緣，從數據血緣能夠有監控全局的能力。
數據血緣是依託於大數據開發過程的，它包圍著整個大數據開發過程，每一步開發的歷史，數據導入的歷史，都應該有相應的記錄，數據血緣在數據資產有一定規模時，基本必不可少。
數據質量審查
數據開發中，每一個模型(表)創建的結束，都應該有一個數據質量審查的過程，在體系大的環境中，還應該在關鍵步驟添加審批。例如在數據轉換和映射這一步，涉及到客戶的數據提供，應該建立一個完善的數據質量審查制度，幫助企業第一時間發現數據存在的問題，在數據發生問題時也能第一時間看到問題的所在，並從根源解決問題，而不是盲目的通過連接資料庫一遍一遍的查詢SQL。
全平台監控
監控其實包含了很多的點，例如應用監控，數據監控，預警系統，工單系統等，對我們接管的每個數據源、數據表都需要做到實時監控，一旦發生殆機，或者發生停電，能夠第一時間電話或者簡訊通知到具體負責人，這里可以借鑒一些自動化運維平台的經驗的，監控約等於運維，好的監控提供的數據資產的保護也是很重要的。
大數據可視化
大數據可視化不僅僅是圖表的展現，大數據可視化不僅僅是圖表的展現，大數據可視化不僅僅是圖表的展現。
重要的事說三遍，大數據可視化歸類的數據開發中，有一部分屬於應用類，有一部分屬於開發類。
在開發中，大數據可視化扮演的是可視化操作的角色， 如何通過可視化的模式建立模型？ 如何通過拖拉拽，或者立體操作來實現數據質量的可操作性？ 畫兩個表格加幾個按鈕實現復雜的操作流程是不現實的。
在可視化應用中，更多的也有如何轉換數據，如何展示數據，圖表是其中的一部分，平時更多的工作還是對數據的分析，怎麼樣更直觀的表達數據？這需要對數據有深刻的理解，對業務有深刻的理解，才能做出合適的可視化應用。
智能的可視化平台
可視化是可以被再可視化的，例如superset，通過操作SQL實現圖表，有一些產品甚至能做到根據數據的內容智能分類，推薦圖表類型，實時的進行可視化開發，這樣的功能才是可視化現有的發展方向，我們需要大量的可視化內容來對公司發生產出，例如服裝行業，銷售部門：進貨出貨，顏色搭配對用戶的影響，季節對選擇的影響 生產部門：布料價格走勢？ 產能和效率的數據統計？ 等等，每一個部門都可以有一個數據大屏，可以通過平台任意規劃自己的大屏，所有人每天能夠關注到自己的領域動向，這才是大數據可視化應用的具體意義。

結語
洋洋灑灑寫了很多，對我近兩年的所見所聞所學所想進行了一些總結。
有些童鞋會問，不是技術么？為什麼沒有代碼？我要說，代碼是要學的，要寫的，但是與工作無關，代碼是我個人的技能，個人傍身，實現個人想法的重要技能。 但是代碼與業務的關系不大，在工作中，懂業務的人代碼寫的更好，因為他知道公司想要什麼。 如果你業務很差，那也沒關系，你代碼好就行了呀，根據別人的交代幹活，也是很不錯的。技術和業務是相輔相成的，稍後博主總結代碼的精進。
寫完了，我的焦慮一絲未少，我的代碼規范性不夠，目前技術棧JS、Java、Node.js、Python 。
主業JS熟練度80%，正在研究阮一峰的es6（看的差不多）和vuejs的源碼（有點擱淺），vuejs算是中等，css和布局方面可以說還可以，另外d3.js，go.js都是處於會用，能幹活。 Node.js呢，express和koa無問題，看過一些express的源代碼，還寫過兩個中間件。
Java、Python都處於能做項目的程度，目前也不想抽很多精力去深入它們，就想要保持在想用能用的地步。
未來的幾年，我打算多學學人工智慧、大數據開發的知識，未來這塊應該還有一些熱度的。
最後和大家共勉，三人行，必有我師焉。

『玖』 慧學星大數據精準教學管理如何糾正分數

進入後台。《慧學星》是一個教學管理系統，其中需要擁有教師或管理的賬號，進入平台的後台，輸入更改分數的學號，進行更改即可。

『拾』 大數據時代，我國數據量究竟有多大

從2013年初開始，對於大數據爆發的焦慮感，緊迫感，不由自主地被捲入的甚至無力的感覺，驅動眾多行業、企業和團體去關注和開始接觸和了解大 數據，自覺或不自覺的，主動或不得已地去融入這波洪流。但是，真的說到大數據，我們中國到底有多少數據量，它們都分布在哪些行業，哪些數據是目 前可用的，哪些行業已經在使用數據，進入產業互聯網和數據引導的變革了？
可能看到的版圖依舊模糊。因此，我們懷抱很好的希望，以第一個吃螃蟹並期待來自行業的矯正和拍磚的態度，首先嘗試對於國內各個領域，行業以 及機構的數據擁有情況，使用情況以及未來路徑做一個粗獷地調研、梳理和判斷，對大數據時代我國各個領域數據資產的擁有和使用情況，也就是我們數 據資產的家底做個盤點，也對各個行業、系統進軍大數據，以及擁抱產業互聯網的進度和未來做個簡單判斷。事實上，大數據之題無疑繁若星辰，然而只 有在相對完整的視圖下，繁星若塵，我們才可得以一窺天機。
從我們手頭掌握的數據來看，2013年度，中國存儲市場出貨容量超過1個EB（1EB=多少），存儲總量而IDC曾經發布的預測表明在未來的3-4年，中國存儲總 容量可能達到18個EB。從數據存儲市場的需求來看，互聯網、醫療健康、通信、公共安全以及軍工等行業的需求是主要的，且上升態勢明顯。
鑒於存儲和伺服器的緊密相關，我們從已經獲得的資料可以知道，目前全球運行的伺服器總量超過5000萬台，美國國內運行的伺服器總體容量接近 1000萬台。從各種市場公開數據來看，2013年中國內地伺服器銷售總數接近為100萬台。大體估算，截止到2013年底，中國內地整體在運行的伺服器總數 量在300萬台以上。
從現有存儲容量看，中國目前可存儲數據容量大約在8EB-10EB左右，現有的可以保存下來的數據容量大約在5EB左右，且每兩年左右會翻上一倍。這些 被存儲數據的大體分布為：媒體/互聯網占據現有容量的1/3，政府部門/電信企業占據1/3，其他的金融、教育、製造、服務業各部分佔據剩餘1/3數據量 。
公開數據顯示，互聯網搜索巨頭網路2013年擁有數據量接近EB級別、阿里、騰訊聲明自己存儲的數據總量都達到了百PB以上。此外，電信、醫療、金 融、公共安全、交通、氣象等各個方面保存的數據量也都達到數十或者上百PB級別。
在目前被廣泛引用的IDC和EMC聯合發布的「2020年的數字宇宙」報告 預測到2020年，全球數字宇宙將會膨脹到40ZB，均攤每個人身上是5200GB以上，這個量將會如何被有效存儲和應用，我們眼下還很難想像。然而我們 看到該報告指出，從現在起到2020年，全球數字宇宙的膨脹率大約為每兩年翻一番。事實上，根據上述調查結論和伺服器容量調查，我們也能做出個相對 合理的推斷：目前，全球產生的數據量中僅有1%左右的數據能夠被保存下來，也就是說今天全球能夠被保存下來的數據也就是在50EB左右，而其中被標記 並用於分析的數據更是不到10%。
作為全球人口和計算設備保有量的大國，我國每年所能產生的數據量也極為龐大，有數據說2014年甚至可能達到ZB級別，但是真正被有效存儲下來的 數據僅僅是其中極微少部分，中國保存下來數據佔全球數據的比例大約在10%左右，也就是上面說的5EB。這些數據中，目前已被標記並用於分析的數據僅 達到500PB左右，也是接近10%的一個比例。
伴隨著雲計算迅速普及和各行業，各企業和部門對於數據資產保存和利用意識的增強，以及通過互聯網、大數據對產業進行變革的意願，未來2-3年一 定會有越來越多的行業、大企業步入到PB、百PB、甚至EB級別數據俱樂部，未來3-3年中國的數據總量也將呈翻倍上升態勢，我們預測2015年中國就可能 突破10EB數據保有量，被標簽和分析利用數據量也將上升到EB級別，這些數據增長中互聯網、政務、醫療、教育、安全等行業和領域所做貢獻最大，而相 對傳統的物流、生產製造、甚至農業等領域數據擁有量的增長將更加明顯。