大數據全量數據

① 大數據總體思維指的是使用全量數據抽樣數據就不再重要了對嗎

大數據總體思維指的是使用全量數據抽樣數據就不再重要了對。全局大局思，大數據研究的對象是所有樣本，而非抽樣數據，關注樣本中的主流，而非個別，這要求應用人員必須有全局和大局思維。

② 改變世界的第四種力量—大數據

改變世界的第四種力量—大數據

世界著名未來學家托夫勒曾說改變這個世界的力量有三種暴力、知識、金錢，而如今我們的世界正在被第四種力量改變，那就是大數據！

—— 題記

也許你不知道什麼是大數據，但是你一定發現了當你打開常用的瀏覽器之後網頁上的推薦內容很多都是你曾經瀏覽過的，或者是你比較感興趣的，這就是大數據。前幾天某報紙有一篇文章說我們網購的假貨跟大數據有關，所有的茅頭都指向了大數據，覺得是大數據「出賣」了自己，據說我們的消費記錄，購買記錄，單價記錄，將作為發貨參考數據被系統識別，如果你一直都買低價位或者高仿的東西，發貨系統就會給你發假貨或者高仿。然而，真的是大數據的錯么？大數據莫名其妙就成了「背鍋俠」，或許你還沒有弄懂大數據的核心是什麼。

大數據不管應用在哪個行業它的核心都是通過技術來獲知事情發展的真相，最終利用這個「真相」來更加合理的配置資源。具體來說，要實現大數據的核心價值，還需要前兩個重要的步驟，第一步是通過「眾包」的形式收集海量數據，第二步是通過大數據的技術途徑進行「全量數據挖掘」，最後利用分析結果進行「資源優化配置」。說白了，大數據最終的落地就是資源優化配置。所以諸位剁手黨們此刻還飛奔在路上的假貨和大數據無關！大數據只是客觀的還原「真相」，幫用戶准確進行數據分析和消費定位而已，你買的假貨還真賴不到大數據頭上。

俗話說無風不起浪，大家之所以覺得是被大數據「坑」了，很大程度上是不了解大數據造成的「誤解」。接下來我們從實際案例出發給大家介紹一下大數據的應用。比如天機APP，它就是一款純粹的大數據理念下的追蹤軟體。我們來看看天機是怎麼利用大數據進行資源的優化配置的，它跟傳統資訊軟體又有哪些不同之處呢？

首先，在海量的資訊中通過眾多的渠道進行數據收集，在收集數據完成之後通過語義分析、數據整合、碎片加工等自主研發的核心技術對所有抓取的數據進行分門別類。接著，利用大數據特有的途徑對已經篩選過的資訊進行更深層次的數據挖掘，探索數據傳播軌跡的發展方向，以及各類媒體對事件的態度。最後，根據不同的用戶需求，對資訊進行合理的配置，准確的把資訊及時推送到不同的客戶端。在完成初次資源配置以後，時刻關注這些信息的發展狀況，不間斷的進行更新，直到用戶自己選擇終止對這類信息的需求。那麼應用了大數據的天機和別的資訊軟體比較有什麼不同點呢？

對於用戶來說，普通的資訊軟體就是新聞的搬運工，它的主要作用就是把新聞從網頁上搬運到一個APP客戶端集中起來，方便用戶的閱讀。在天機的客戶端，用戶不需要搬運過來的新聞，只要輸入關鍵詞，瞬間就能獲取全網所有的相關資訊，因為有大數據為依託，完全擺脫了「搬運工」的稱號，它的唯一理念就是追蹤，最大的功能按鈕也是追蹤，未來的資訊趨勢是讓所有的用戶參與到資訊的傳播過程中來，而天機做到了，它也慢慢的改變了人們的生活方式。

毫無疑問在互聯網大數據時代，周圍無時無刻不在充斥著各種各樣的信息。比如，微信上分享的干貨軟文、某電商的年度大促信息、某旅行社的國外團購報名打折事宜.......

時間太緊，雜事太多，都會讓你無法專注去閱讀一條完整的信息，導致效率低下。

▲半分鍾原則

以每天早上要閱讀的新聞為例：

作為一個上班族你每天早上起來的第一件事就是用盡量少的時間瀏覽睡著的八小時發生了什麼事情，如果你不想上班遲到的話，你的閱讀時間只有幾分鍾而已。

所以你在打開手機上的資訊軟體的時候，需要考慮「是否能在五分鍾之內讀完新聞？」

?若能，打開你手機上的資訊APP，快速閱讀

在打開了手中的資訊軟體的情況下，你可以很自信的對碎片化的資訊進行有目的的閱讀和吸收，然後決定在接下來的這一天你需要持續關注的新聞有哪些，在頭腦中做個簡單的過濾就好！在天機的客戶端，甚至不需要五分鍾就能完成對信息的篩選和接收，從清單到資訊圈只需要半分鍾就能夠了解所有資訊！

?若不能，你只能錯過你在睡著的八個小時這個世界發生的一切

但是，對天機的用戶來說，不會發生早上起來錯過新聞這樣的事！

▲追蹤清單

當你在打開天機的一瞬間，相當於開啟了一個大型資料庫級別的資訊源，追蹤清單會溫和的提醒你上一次你關注的話題有哪些新的動態，你可以選擇打開也可以選擇忽略。

▲追蹤按鈕

低調的主題追蹤功能，在瞬間為你准備好了大家都在看的新聞，源源不斷的新鮮新聞通過大數據輸送到了不同的用戶客戶端，絕對不會讓用戶錯過什麼。

▲資訊圈

想要最快的瀏覽新聞，打開天機的資訊圈，裡面已經追蹤好了所有前一秒發生的新聞，讓用戶體驗最好的是當打開資訊圈的時候，並沒有被各大門戶網站的新聞刷屏，而是各種渠道的高質量有效資訊（因為天機獲取新聞的原則是以資訊本身的價值為標準的，而不是按門戶網站的排名來抓取）。對百分之九十的用戶來說，打開資訊圈一分鍾之內閱讀到的新聞就能滿足他們對信息的需求。

▲天眼以報道統計為基礎精確的計算出所有媒體最近七天對該話題的報道量，報道比例按照按照媒體性質劃分出報道的比例，以報道數量排行為結果導向展示了排名前五的媒體，從不同的角度體現了一篇新聞的閱讀價值、重視程度、以及報道熱度。

▲傳播軌跡以時間為順序，以媒體為核心，用軌跡的形式在現了一條新聞的全部生命過程。突破了新聞的局限性和告別的籠統概念的傳播。

這就是天機，在把大數據追蹤運用到極致以後，又很自然的回歸到了資訊軟體的本質使命。毫不誇張的說在北上廣深這些經濟和互聯網技術最發達的地區，百分之八十的人都在使用天機APP。與此同時，天機的4.2版本一上線就被賦予了很多的贊譽和期望，它的具體使用方法也因為人群的不同而千人千樣。在業界人士看來，這款APP最大的價值在於：讓大數據的夢想不止於空想，讓大數據在資訊界的應用有了落地點，澄清了人們對大數據的「誤會」讓更多人在了解什麼是大數據的同時也享受到了追蹤帶來的愉快閱讀體驗！

現在大家應該明白了網購買到的假貨真的跟大數據無關，那些覺得是大數據出賣自己的，大概是本末倒置了！大數據只是一個忠實的記錄著，它會客觀的分析所有的真相。你之所以會在網購時買到假貨，是因為那些貨本身就是假的，畢竟給你發貨的是人而不是大數據！而被我們「誤會」的大數據正在被應用到越來越多的行業，它的力量正在改變我們的世界！

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③ 大數據是什麼意思 大數據包括什麼

大數據，在近幾年越來越受到人們的關注，盡管大數據概念已經在各個行業中應用逐漸變得廣泛起來，但是對於大多數的人來說，大數據概念在他們眼裡還是模糊不清的，那麼，什麼叫大數據?大數據是什麼意思呢?我查詢整理了相關資料，希望能夠幫助到大家！

大數據的定義

由於計量、記錄、預測生產生活過程的需要，人類對數據探尋的腳步從未停歇，從原始數據的出現，到科學數據的形成，再到大數據的誕生，走過了漫漫長路。

2011年5月，麥肯錫研究院發布報告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次給大數據做出相對清晰的定義：「大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數據集。」

2015年8月31日，國務院《促進大數據發展行動綱要》指出：「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」

《大數據白皮書2016》稱：「大數據是新資源、新技術和新理念的混合體。從資源視角看，大數據是新資源，體現了一種全新的資源觀;從技術視角看，大數據代表了新一代數據管理與分析技術;從理念的視角看，大數據打開了一種全新的思維角度。」

當前，業界公認的大數據有「4V特徵，即：Volume(體量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)和Value(價值高)。

大數據的作用在於在龐大的全量數據的基礎上，通過演算法模型，得出有意義的結果，進而進行資源配置的優化、現象的發現、未來的預測等。

大數據的內容

大數據涉及由不同設備和應用程序產生的數據，主要包括以下幾個領域：

1、黑匣子數據：它是直升機，飛機和噴氣機等的組件。它捕捉飛行機組的聲音，麥克風和耳機的錄音，以及飛機的性能信息。

2、社會媒體數據：Facebook和Twitter等社交媒體保存著全球數百萬人發布的信息和觀點。

3、證券交易所數據：證券交易所數據保存關於由客戶在不同公司的份額上做出的「買入」和「賣出」決定的信息。

4、電網數據：電網數據保持特定節點相對於基站消耗的信息。

5、運輸數據：運輸數據包括車輛的型號，容量，距離和可用性。

6、搜索引擎數據：搜索引擎從不同的資料庫檢索大量數據。

因此，大數據包含的數據是大量、高速度和可擴展的數據，其中，數據有三種類型：

（1）結構化數據：關系數據。

（2）半結構化數據：XML數據。

（3）非結構化數據：Word，PDF，文本，媒體日誌

④ 數據描述與數據分析的聯系與區別

大數據分析和數據分析是有區別和聯系的。這里重點關注兩者的是技術要求、使用場景、業務范圍等方面的區別和聯系。重點要區分理論研究和實際應用兩方面區別和聯系。
什麼是數據分析？
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，未提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析包含「數據」和「分析」兩個方面一方麵包括手機、加工和整理數據，另一方面也包括分析數據，從中提取有價值的信息並形成對業務有幫助的結論。

數據分析的成果通常以分析報告的形式呈現。對於數據分析報告，分析就是論點，數據就是論據，兩者缺一不可。

傳統數據分析與大數據分析的三方面異同：

第一，在分析方法上，兩者並沒有本質不同。

數據分析的核心工作是人對數據指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數據量是極其有限的。所以，無論是「傳統數據分析」，還是「大數據分析」，均需要將原始數據按照分析思路進行統計處理，得到概要性的統計結果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區別只是原始數據量大小所導致處理方式的不同。

第二，在對統計學知識的使用重心上，兩者存在較大的不同。

「傳統數據分析」使用的知識主要圍繞「能否通過少量的抽樣數據來推測真實世界」的主題展開。「大數據分析」主要是利用各種類型的全量數據（不是抽樣數據），設計統計方案，得到兼具細致和置信的統計結論。

第三，與機器學習模型的關繫上，兩者有著本質差別。

「傳統數據分析」在大部分時候，知識將機器學習模型當黑盒工具來輔助分析數據。而「大數據分析」，更多時候是兩者的緊密結合，大數據分析產出的不僅是一份分析效果測評，後續基於此來升級產品。在大數據分析的場景中，數據分析往往是數據加墨的前奏，數據建模是數據分析的成果。

⑤ 大數據徵信的數據來源和方法是什麼

大數據徵信的數據的來源是信息的挖掘和數據集合。

大數據與傳統徵信內的區別從本質上來看，大數據征容信就是將大數據技術應用到徵信活動中，大數據徵信，簡單地說就是運用這些海量數據集合，經挖掘分析後用於證明一個人或企業的信用狀況。

1、在數據原料方面，越來越多的互聯網在線動態大數據被添加進來。例如一個虛假的借款申請人信息就可以通過分析網路行為痕跡被識別出來，一個真實的互聯網用戶總會在網路上留下蛛絲馬跡。對徵信有用的數據的時效性也非常關鍵，通常被徵信行業公認的有效的動態數據通常是從現在開始倒推24個月的數據。

2、傳統得徵信公司採用的是同業信息分享模式，即客戶查詢一條信息需要先共享一條相應的信息；而互聯網公司則是利用自身的海量數據優勢和用戶信息，從財富、安全、守約、消費、社交等幾個緯度來評判，為用戶建立信用報告，形成以大數據為基礎的海量資料庫。

3、資料庫系統形成以後，單個主體的徵信信息採集將非常容易，徵信服務的邊際成本低，速度快，直接帶來的好處就是徵信服務的費用降低，且服務量很大。而且，資料庫形成後，徵信機構的運行成本更多的是來自知識產權和硬體的投入，相比大規模的人員需求，低成本優勢顯而易見。

⑥ 高炮口子上大數據嗎

1、高炮平台目前應該已經接入大數據系統，一般申請被拒絕都是因為個人徵信的原因，是接入大數據的一種體現。
2、大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。
3、目前高炮平台和其他小貸平台共享大數據，如果個人申請貸款被拒絕或者是沒有額度，那麼就是高炮平台查到了個人徵信的污點。
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⑦ 大數據和徵信是什麼意思

大數據是互聯網金融形成的，主要數據來源於網貸，網貸很多上不了銀行徵信便形成了大數據信用，比如現在國家成立的百行徵信，如果需要查看大數據報告可以上一些微信公眾平台查詢，比如「百信查查」公眾號。徵信主要指銀行徵信，也就是央行徵信中心的報告，記錄的主要數據來源於信用卡，房貸，信貸記錄等。查詢可以去四大行，我一般去的是建設銀行，離我家比較近

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 大數據能預測未來嗎

可不可以預測，關鍵看預測的是的人性的哪個層次。

如果是最深層的人性，不用回大數據也能預測。答

比如說，火災來了，大家都會跑，因為獲取安全是人性最底層的東西。

而另一個極端的，最淺層的人性偏好也用不上大數據，因為根本預測不了。

比如說，你已經連吃了三頓火鍋兒，那大數據只能預測你下一頓還吃火鍋兒。

這肯定不靠譜，你已經吃煩了嘛！

所以，大數據的用武之地在於人性中一些不深不淺的地方。

比如說，北京市下個月紙尿布的銷量、明年全國報考公務員的人數等等。

他最後總結說:人性是這個世界的根本，科技只是探察和延伸人性的手段。

(9)大數據全量數據擴展閱讀:

大數據（big data），IT行業術語，是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。

對於「大數據」（Big data）研究機構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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。