大數據滲透

Ⅰ 看大數據革命如何滲透進各行各業

大數據不僅僅影響著各行企業，它也成了今年許多考生的必選題。雖然大家對大數據還有一些陌生，但我們卻不能忽視大數據的存在，大數據正蓬勃發展著。而當你在享受著大數據帶來的便利時，並沒有想到這就是大數據，直到自己手中的移動硬碟的容量在不斷增大是，才意識到原來大數據浪潮來勢如此兇猛。現實生活中有數不清的例子說明我們已經生活在被大數據籠罩的世界中，比如通過分析大數據，預判犯罪行為的發生、尋找災難中的生還者，微軟研究院正利用來自哈勃等全球太空望遠鏡搜集來的數據和圖像建立一幅宇宙地圖……我們要知道的是全球每天會有220萬TB的新數據增加——90%的數據都是在過去的兩年裡創造出來的，這個比例還在不斷上升。大數據的價值在美國的零售業早已得到運用，Tesco這家全球利潤第二大的零售商從其會員卡的用戶購買記錄中，充分了解一個用戶是什麼「類別」的客人，並基於這些分類進行一系列的業務活動。比如，Target創建了一套女性購買行為在懷孕期間產生變化的模型，不僅如此，如果用戶從他們的店鋪中購買了嬰兒用品，Target在接下來的幾年中會根據嬰兒的生長周期定期給這些顧客推送相關產品，使這些客戶形成長期的購買習慣，從而形成對品牌的忠誠度。「大數據」絕對是時下最火熱的IT行業詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等技術，正在為大數據帶來大量的商業價值，逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。而與之相關的職業需求也呈爆發式增長，大數據職業的相關人才匱乏，人才缺口非常大。蓋特納咨詢公司預測大數據將為全球帶來440萬個IT新崗位和上千萬個非IT崗位。與大數據相關的職位有很多，目前主要集中在系統研發工程師、應用開發工程師和數據分析師三方面。系統研發工程師的工作主要針對研究生階段計算機系統研究領域學得比較到位的同學，包括雲計算技術、分布式系統、計算機網路，大數據系統搭建技術等。就業方向一般是提供大數據應用的雲計算基礎架構公司，這類工作更偏向於純技術類，需要一些對技術有長期鑽研精神的人來參與，目前市場人才的緊缺程度非常高。應用開發工程師需要精通的技術主要包括演算法分析、結構化與非結構化資料庫系統、流數據分析技術及應用軟體開發技術等等。大數據應用開發工程師主要偏向應用層面的技術開發，比如對資料庫進行數據挖掘、分析，也可以根據用戶的不同制定個性化服務，IBM就會通過企業的具體需求定製適合他們的大數據應用。數據分析師涵蓋的工作范圍最廣，除大數據相關技術外還需要各行各業領域的相關知識。比如為廣告公司搜集大數據，分析目標用戶的瀏覽習慣，就需要懂得廣告公司的媒介投放知識;再比如分析下雨天，顧客在選擇麵包和蛋糕時為何偏向於後者的數據原因時，需要結合麵包顧客的心理動因等影響消費行為的因素。由此可見，數據分析是與消費者日常行為關系最密切的一項研究。之所以稱大數據為產業革命的第三次浪潮，很大一部分原因在於它正滲透到生活的方方面面。但目前國內本科畢業生沒有機會系統學習大數據的技術和思想，往往不足以支持大數據的復雜工作，因此讀研的時候選擇這個專業自然是明智的，這樣在未來就業中不會產生太多的競爭者。雖然國內的大數據相關行的專業並不多，但這並不表示這個專業就沒有用，而順著大數據的時代風潮相信定能為未來的職業發展錦上添花。

Ⅱ 大數據通過與人工智慧雲計算互聯網邊緣計算等新興技術滲透融合在什麼等領域培

大數據通過與人工智慧、雲計算、互聯網、邊緣計算等新興技術滲透融合在智能製造、綠色低碳、共享經濟等領域培育形成了新的增長點，成為創新發展的重要驅動力。

大數據定義詳解：

大數據（big data）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。大數據有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。

它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。

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。

Ⅲ 大數據如何影響課堂教學

「大數據」（BIG DATA）這個詞，是2008年在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》這本書中首次提出的。「大數據」指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而是對所有的數據（近似於全樣本）進行分析處理的一種方法。

1．什麼是我們身邊的大數據？

「大數據」已經滲透到我們生活中的方方面面。比如我們打開手機淘寶，呈現在我們面前的界面是不一樣的。它推送給我們的商品是不同的，而且這些商品往往真的能夠抓住我們的需求和心理，這是為什麼呢？

其實這就是大數據分析出的結論。

淘寶這個平台，對每一個瀏覽過商品的人，購買過商品的人，都進行了全數據分析，可以輕松獲取我們的很多信息。

例如我們的性別、年齡、家庭成員、喜好、是否結婚、是否有孩子、孩子的性別，甚至可以細致到你是愛穿休閑類的服飾，還是喜歡小清新類的服飾，或者是職業裝類的服飾等等。通過你的每一次操作，收集到了這些數據之後，它經過分析和處理，進一步推測出了你可能會訂購的商品，從而推送給你，讓你花更少的時間檢索而要花更多的錢進行消費。

例如你購買了一些孕婦類產品，可能在不久之後，它就會推送相關聯的一些嬰兒用品給你。

而我們消費後的評價與反饋，又使得他們不斷改進自己，例如不同賣家的鑽石星級，或者清退一些不合格的賣家等等這些行為，就是淘寶對自身的調整。

這種互利互惠的雙迴路的運轉模式，可以看作是賣家與買家間的一種良性的互動方式，而這種互動方式在傳統的賣場裡面是不可想像，也難以實現的。

2．什麼是課堂教學互動方式？

課堂教學互動方式，則是指在課堂上，教師與學生之間的一種信息交流方式。

在傳統的課堂中，師生之間的互動交流方式比較單一，上課就是教師在講，學生在聽，一種單方向的傳導過程。

有人說，教師就是知識的搬運工，課堂上很少有師生之間的交流。

還有一種觀念是，教師對學生提問，學生回答，就是師生互動。

顯然，這種認識是膚淺的，這將使師生互動流於形式。師生互動的根本目的是要引導和培養學生的高階思維。

因此，真正的師生互動應該定義為思維的碰撞、智慧火花的生發之源。

近些年來一直被提及的可汗學院的教學與學習方式，之所以受到關注的原因，恰恰就是它基於大數據分析，解決了課堂教學互動這個難題。

大數據之所以能實現課堂教學互動，是因為它具有三個主要特徵：反饋、個性化和概率預測。

我們傳統的課堂教學是一種單迴路的學習，即教師給予，學生接受。我們對學生進行考核，然後對他們進行評價。

我們不會或者沒有條件來通過學生的成績來反思自己的教學內容或者方式是否是恰當的。

我們不能從學生身上獲得真正有用的反饋信息來改變自己的教學內容和行為。

所以說，傳統的課堂教學是一種單迴路的方式，根本沒有實現師生間的良性互動。

此外我們的教學內容在編排上，考慮的是處於平均水平的學生，而這種水平的學生其實在現實中可能根本是不存在的。

換句話說，我們的教學沒有照顧到「好」學生，也忽略掉了那些「差」學生，甚至連我們認為的中等水平的學生，也是不存在的，因為他們是平均後虛構出來的群體。

所以，我們的教學根本沒有針對學生做出個性化的設計，這是教育普及大眾化不得不做出的取捨。

傳統的教學是沒有反饋或反饋較少（沒有時間或實在照顧不到，分身乏術），沒有個性化，從而更談不上有概率預測的一種教學。

而大數據下的新的課堂教學互動方式，卻可以改變這種狀況。

1．參考案例

維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《與大數據同行——學習和教育的未來》一書，舉了可汗學院的例子。

2004年，可汗是一個剛從哈佛商學院畢業一年的基金分析師，給自己的表妹輔導數學。

由於他們生活在不同的城市，因此，他在互聯網上為她進行輔導，從此永遠地改變了教育的世界。

他編寫了若干程序來協助教學，這些程序能生成數學習題，並顯示孩子們提交的答案是否正確。

同時，也收集數據，程序可以追蹤每個學生的答對和答錯的習題數量，以及他們每天用於作業的時間等等。

後來在此基礎上創建的可汗學院，之所以可以聞名於世，就是因為它收集有關學生行為的數據，從中獲取有用的信息來改變教學內容的設計，為每個學生定製個性化的學習方案。

可以說數據就是可汗學院運作的核心所在，大數據的支撐，互聯網技術的飛速發展，使得相隔千里的師生之間形成了有效的課堂教學互動。

它改變了我們對面對面才能達成互動的傳統認識。

此外，還有一個關於斯坦福大學吳恩達與他的機器學習課程的例子。

吳教授將課程放到了網上，他追蹤學生與視頻互動的行為。

在什麼地方按了暫停鍵，什麼地位按了重復鍵，在什麼地方放棄了繼續聽課，他的目的不是督促學生學習，而是反思學生卡在了什麼問題上，哪些教學內容難以理解，從而對課程進行調整。

例如，他發現學生本來都是正常的按順序進行網上學習，但是很多學生在學習第7課時，都會去回看第3課的一個關於數學知識的復習課。

於是他發現，原來是因為第7課解決某個問題時，需要用到第3課復習到的一個數學公式，而很多學生並沒有記住，因此他就對第7課時的教學視頻做了改變，會自動彈出一個彈窗幫助學生來復習數學公式。

還有一次，他發現學生在學習第75課到第80課時，正常的學習秩序被打亂了，學生以各種各樣的順序反復觀看這幾節課。

他通過反復分析，發現學生的行為是在反復理解概念，於是他將這部分的教學內容製作的更加精細，更有助於幫助學生理解概念。

【 評價】

這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了教學反饋的例子。

覺得我們傳統的教學，只是通過每天判一判學生的作業，看一看他們的考試成績，是無法得到這些動態的數據的，更無法得到改變我們教學內容與方式的有價值的信息。

於是我們的教學可能幾年甚至幾十年都在重復相同的內容和動作。因為我們不知道學生究竟是如何進行學習的。

2．參考案例

還有一個例子是關於「半島大學」的暑期班項目，他們使用可汗學院的數學課程教授來自舊金山灣區貧困社區的中學生。

在課程一開始，一個七年級的女生的成績在班裡一直墊底，在整個暑期的大部分時間中，她一直是學得最慢的一個學生，但是在課程結束後，她的成績是班上的第二名。

可汗對此感到好奇，於是調取了她完整的學習記錄，查看她每一道習題和解題的時間，系統創建的圖表對她學習進行的描繪，發現他很長時間都徘徊在班級的底部，直到在某個事件點上突然直線上升，超過了幾乎所有的學生。

這充分說明，當學生以自己最適合的步調和順序進行學習時，即使一個被看似沒有能力的「差生」也是可以變為優等生的。

【 評價】

這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了個性化教學的例子。

如果這個女孩放在我們傳統的基於小數據的教學課堂上，幾次考試的成績都不理想，可能她就會被我們歸類為「差生」，於是各種補習加各種輔導，完全打擊了她的自信心，成績的陰影甚至會影響到她的一生。

而可汗學院的課程，利用數據監控了她的所有的學習過程，時間是一個連續的變數，針對她的特點設計了適合她的習題，循序漸進，激發出了她最大的能量。

她完全根據這種個性化的定製，按照自己的學習節奏進行學習，不用去關注到其他人的學習進度與成績。細思極恐，我在想我們的教育究竟扼殺掉了多少這樣的人才？

我們真的應該好好認清大數據帶給我們的課堂教學互動的變革，這種變革很多時候甚至不是技術上的，而是理念上的。

在反饋與個性化的基礎上，大數據的更大的優勢就體現在了概率預測這方面了。

例如我們可以對學生個體為提高其學業成績需要實施的行為作出預測。比如選擇最有效的教材、教學風格、反饋機制等等。

其實，在小數據時代，我們跟學生家長所說的某些建議，比如您的孩子應該加強數學這方面的學習，您的孩子適合去學文科等等這些建議，其實也不是肯定的事實，也只是概率性的干預。

因為可能根據老師所謂的經驗，這個學生選擇學習文科，將來考上一本的可能性更高。而大數據與過去最大的區別是，我們是通過對事物加以測量和量化，以更高的精確度說話。它的預測准確率更高。

比如，大學的選課方面，可以根據你以往的學習基礎以及學習行為，預測出你選哪門課的通過率會更高，你未來的職業規劃怎樣進行會更加順利等等。

大數據所實現的這種概率預測，似乎與課堂教學互動方式的變革沒有直接的關系。

但是仔細分析不難發現，這種預測其實是師生間互動的一種延續，我們對學生的影響不只局限於課堂上，而是延續到了未來選擇的層面上，使得互動交流更上了一個台階。

1．利用數據反饋信息調整課堂教學策略

以高考備考為例：

上圖是追蹤某高中四年所有學生高考數學各知識點得分率的情況，我們可以看出對其中一部分知識點的得分率維持在高位。

這就說明學校一貫的培養策略與日常教學方法是正確的，只需要保持即可，無論教師還是學生不需要過於焦慮，因為大數據反饋的結果對未來教學效果有一定的預測功能。

2．關注學生的個性化發展

大數據不僅對規模龐大的數據進行全樣本分析，得到一般規律，更重要的是很能體現出個性，它可以記錄下每一個學生的變化，方便教師針對每一個學生調整課堂教學方式。

上圖是大數據分析系統給出的某一個學生在一次考試中的情況，從圖中可以看出，數學與物理是這個學生的優勢學科，英語是這個學生最薄弱的學科，那麼在進行改進策略制定時，要多聽取英語老師的建議。

大數據可以幫助教師的課堂教學行為不像傳統課堂那樣，針對的是所謂的「平均水平」的學生授課，而是能照顧到每一名學生。

例如，利用信息技術監控學生的課堂測試與課堂練習情況，隨時調取任意學生的過程進行點評，統計每一名學生過程中出現的問題，這樣教師對課堂進程的判斷不是根據經驗，而是根據實際情況隨時調整。

總之，課堂教學互動方式的變革，不應該只是技術層面上的變革，媒體技術，網路平台的建設已經非常的成熟了，我們需要的變革是組織變革，是思想的變革。

現在流行的微課、慕課（MOOCs）其實就是大數據滲透到教學互動領域冰山的一角，形式並不重要，重要的是隱藏在這些形式下的數據所反映出來的學生行為，以及反饋給教師的教學信息，從而引起他們的思考和改變，形成雙向的迴路，實現真正的「互動」，這才是大數據真正的價值。

大數據下的教師要成為「數據脫盲者」，我們需要通過讀取數據來追蹤學生的進步，通過概率預測解釋什麼是對學生最有效的學習。

我想這應該意味著我們需要建立一套完善的系統，在這個系統中，有數據處理的專家，有解讀數據分析數據的分析師，有利用數據改善教學的教師。

只有在這個良性循環的系統中，才能真正實現課堂教學互動，呈現個性化的教學，讓教育針對每一個孩子。

希望我們的教育和教學可以因為大數據而發生真正的變革。

Ⅳ 大數據的適用范圍是什麼

機械製造業，應用工業化生產大數據提升機械製造業水平，包括產品常見故障檢驗與預測分析分析、分析生產工藝流程、改進生產製造生產流程，提高生產過程能耗、工業化生產供應鏈分析與提高、生產計劃表與排程表表。

金融行業，大數據在高頻交易、社交網路心理狀態分析和信貸風險分析三大互聯網金融領域充分運用重大作用。

機械製造業，應用大數據和物聯網技術的無人駕駛小汽車，在靠近的未來將邁入大夥兒的飲食起居。

it行業，憑著大數據專業性，可以分析消費者行為，進行商品推薦和針對性廣告推廣。

中國移動寬頻行業，應用大數據專業性進行消費者離網分析，馬上掌握消費者離網趨於，施行消費者挽留防範措施。

能源業，隨著著智慧能源的發展趨向，電力公司可以掌握很多的顧客耗電量信息，應用大數據專業性分析顧客耗電量方法，可以改進電力運行，合理方案設計電力安裝工程規定答復系統，確保 電力運行安全系數。

物流行業，應用大數據提高物流貨運互聯網技術，提高物流貨運效率高，降低物流成本。

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Ⅳ 大數據在日常生活中有哪些應用

大數據技術滲透進入我們每個人的日常生活消費之中，它提供了光怪陸離的全媒體，難以琢磨的雲計算，無法抵禦的模擬環境。大數據依仗於無處不在的感測器，通過大數據技術，人們能夠在醫院之外得悉自己的健康情況;而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;通過對城市交通的數據收集處理，大數據技術能夠實現城市交通的優化。

隨著科學技術的發展，人類必將實現數千年的機器人夢想。事實上，今天人們已經享受到了部分家用智能機器人給生活帶來的便利。比如，智能吸塵器以及廣泛應用於汽車工業領域的機器手等等。目前，科學家研發出的智能微型計算機只和雪花一樣大，卻能夠執行復雜的計算任務，將來可以把這些微型計算機安裝在任何物件上用以監測環境和發號施令。

在大數據時代，人腦信息轉換為電腦信息成為可能。科學家們通過各種途徑模擬人腦，試圖解密人腦活動，最終用電腦代替人腦發出指令。正如今天人們可以從電腦上下載所需的知識和技能一樣，將來也可以實現人腦中的信息直接轉換為電腦中的圖片和文字，用電腦施展讀心術。

大數據技術的發展有可能解開宇宙起源的奧秘。因為，計算機技術將一切信息無論是有與無、正與負，都歸結為0與1，原來一切存在都在於數的排列組合，在於大數據。

關於大數據在日常生活中的應用，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對數據分析有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅵ 大數據帶來的大影響

大數據帶來的大影響_數據分析師考試

如果把「數據化」視為信息社會的初級階段，則名不見經傳的英國科學家維克托·邁爾-舍恩伯格，用他別具洞見的天才新著《大數據時代》首次告訴我們：人類正在進入「數據顛覆傳統」的信息社會中級階段。

在此階段，信息無所不在無所不包，其無限膨脹的天文海量催生了「統計+分類-推理分析=決策」的計算機處理程序(有點像刷卡消費一步到位，節省了算賬找補等繁瑣環節)，悄然挑戰「去粗取精、去偽存真、由表及裡、由此及彼」的傳統認識論模式，冥冥之中潛移默化，對我們的生活、工作與思維，對人類「階級斗爭、生產斗爭、科學試驗」三大實踐活動產生著重大而深刻的影響。

大數據點燃

美國政府曾為定期公布消費物價指數CPI以監控通脹率，僱用了大量人員向全美90個城市的商店、辦公室進行電話、傳真拜訪，耗資2.5億美元搜集反饋8萬種商品價格的延時信息。然而麻省理工學院兩位經濟學家採取「大數據」方案，通過一個軟體在互聯網上每天搜集50萬種商品價格即時信息。2008年9月雷曼兄弟公司破產後，該軟體馬上發現了通脹轉為通縮的趨勢，而官方數據直到11月才發現。之後該軟體被暢銷到70多個國家。這一案例充分體現出「大數據」顛覆傳統的力量和變革思維的智慧。

「小數據」時代追求精準，竭力避免不精準信息誤導誤判。然而95%被傳統資料庫拒絕接受的非結構化(非標准)數據，在「大數據」時代的模糊化資料庫中發揮了重要的作用，因為數據越模糊越全面，才能有效避免誤導誤判。

從因果關繫到相關關系的思維變革，是「大數據」顛覆傳統認識論模式的關鍵。電腦畢竟不是人腦，電腦永遠搞不懂氣候與機票價格之間有什麼因果關系。公雞打鳴和天亮之間雖無因果關系，但古人通過公雞打鳴來預報天亮卻很少失敗。「如果數百萬條醫療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合對癌症治療有效果，那就用不著通過一次次實驗來探索其具體的葯理機制了」。「蘋果之父」喬布斯就主動試用過一些醫療記錄有效但未經臨床驗證的療法同癌症抗爭。你可以嘲笑喬布斯「不講科學」，但他卻因此多活了好幾年。

從根本上說，所謂「大數據挑戰傳統認識論」，其實是人類把復雜的認識過程「全部打包」給了電腦，而電腦懶得分析推理驗證，只通過統計分類對比，交出「最終答案」就OK了。大數據的精髓在於變「少而精」為「多而全」，變「因果」為「相關」。當實地調研開始被數據採集所替代，當嚴密的實驗開始被非線性邏輯所替代，當「唯一真理」開始被多項選擇所替代，「大數據」就用事實向人類宣告：「知其然不知其所以然」，既是電腦望塵人腦的劣勢，也是電腦超越人腦的優勢！

大數據滲透大世界

不要以為「大數據」只是科幻故事或政府與科學家的「專利」。環顧四周，「大數據」早已滲透我們生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的數據超市、數據易趣、數據交友、數據聯誼、數據作坊、數據課堂、數據IB等傳奇版本。從治安管理、交通運輸、醫療衛生、商業貿易、批發零售、公益救援直到政治、軍事、經濟、金融、社會、環境、文藝、體育。

UPS國際快運公司從2000年開始通過「大數據」檢測其遍布全美的6萬輛貨車車隊，統計出各損耗零部件的生命周期，改「備份攜帶」為提前更換，有效預防了半路拋錨造成的嚴重麻煩和巨大損失，每年節省數百萬美元。UPS還依靠「大數據」優化行車路線(例如盡量右轉彎，避免左轉彎)，2011年全公司車輛少跑4828萬公里，節省燃料300萬加侖，減少碳排放3萬公噸。

為紐約提供電力支持的愛迪生電力公司，針對每年多起電纜沙井蓋爆炸造成嚴重事故，採取「大數據」手段統計出106種預警先兆，預測2009年可能出事的沙井蓋並嚴加監控。結果位列前十分之一的高危井蓋中，預測准確率達44%。

美國里士滿市警察當局憑經驗認定槍擊事件往往導致犯罪高峰期，「大數據」證明這種高峰期往往出現在槍擊事件後2周左右。孟菲斯市2006年啟動「大數據」系統鎖定了更容易發生犯罪的地點和更容易抓捕罪犯的時間，使重大犯罪發生率下降26%。

沃爾瑪2004年依靠「大數據」發現了颶風前夕銷量增加的各類商品，進而每逢預報便及時設立颶風用品專區，並將手電筒、早餐零食蛋撻等擺放於專區附近，明顯增加了「順便購買」的銷量。

至於「大數據」的經濟價值，僅需略舉數例：2006年微軟以1.1億美元購買了埃齊奧尼的Farecast公司，2008年穀歌以7億美元購買了為Farecast提供數據的ITA Software公司。同年在冰島成立的DataMarket網站乾脆專靠搜集提供聯合國、世界銀行、歐盟統計局等權威機構的免費信息來獲利生存，包括倒賣各類研究機構公開發布的研究數據——只要找到買主，往往願出高價！

大數據創造大金融

金融領域當然是「大數據」的主戰場之一。程序化交易也許是現今最主要的「大數據」新式武器。美國股市每天成交量高達70億股，但其中三分之二的交易量並非由人操作，而是由建立在數學模型和演算法之上的計算機程序自動完成。日新月異的程序化交易只能運用海量數據來預測收益、降低風險。幾乎所有銀行、券商、保險、期貨、QFII和投資公司都開發了自己的程序化交易工具。誰的武器更先進？競爭到最後恐怕還是比誰搜集處理的數據更海量。

一家投資基金通過統計大商場周邊停車場及路口交通擁擠狀況，來預測商場經營及當地經濟狀況，進而預測相關股價走勢，最後居然拿數據統計資料換得了該商場的部分股權。

不少對沖基金通過搜集統計社交網站推特上的市場心情等信息來預測股市的表現。倫敦和加利福尼亞的兩家對沖基金，利用「大數據」形成119份表情圖和18864項獨立的指數，向許多客戶推銷股市每分鍾的「動態表情」：樂觀、憂郁、鎮靜、驚恐、呆滯、害怕、生氣、激憤等，以幫助和帶動投資決策。

在金融機構競相拉客理財的今天，如果能及時搜集處理海量的微博、微信、簡訊，自然也能從茫茫人海中及時發現怦然心動打算開戶的，或一氣之下打算「跳槽」的投資者。

當然，如果投資者都能通過「大數據」直接決策，將「刷卡消費」拓展成「刷卡投資」，那藏龍卧虎的分析師群體和爭雄斗妍的研究報告未來還有市場嗎？

大數據暗藏大隱患

像所有新生事物一樣，大數據也是一把雙刃劍。宏觀上看，「大數據」在各個不同的領域將人類虛擬分割為「數據化」與「被數據化」兩大陣營。持續發酵的「棱鏡門」事件披露了美國政府長期監控全世界的「最高機密」，但美國總統、國會和政府都認定這種監控「天經地義」，是「維護國家核心利益」。雖然社會早已建立起龐大的法律法規體系來保障個人信息安全，但在「大數據」時代，這些體系正蛻變為固若金湯但可以隨意繞過的「馬其諾防線」。

「大數據」導致個人信息被交易、個人隱私被外泄還不算，更大的危險在於「個人行為被預測」。正如作者預言——「這些能預測我們可能生病、拖欠還款甚至犯罪的演算法程序，會讓我們無法購買保險、無法貸款，甚至在犯罪實施前就預先被逮捕」——也許你認為這對全社會來說無疑是好事。可是如果預測系統不完善、軟硬體出差錯、數據搜集處理不當、臨時數據未經檢驗、黑客攻擊、有人惡意或善意開玩笑製造假信息……導致你、你的家庭、你的親朋好友、你的所在單位甚至你的祖國被冤枉被制裁，你還能無動於衷嗎？

微觀上看，即使是出於正當目的採集的「大數據」，仍可能在「擴展開發」過程中產生無法想像的副作用。例如谷歌的街景拍攝和GPS數據為衛星定位和自動駕駛儀提供了關鍵的支持，但同時因其有助於黑幫盜賊便捷挑選有利目標而引發了多國民眾的強烈抗議。當谷歌對圖像背景上的業主房屋、花園等目標進行模糊化處理後，反而引起盜賊更加註意。

無論你驚奇還是恐懼，歡迎還是躲避，關注還是漠視，理解還是拒絕，「大數據」都在加快步伐向我們走來。我們只有順勢而為，趨利避害，才不至於被這個充滿機遇和挑戰的新時代提前淘汰。

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Ⅶ 怎麼理解現今時代是「大數據時代」

一切都可以以數據的形式表現出來，人們可以通過大數據手段做到許多曾經難以做到的事。

隨著信息技術的不斷發展，我們已經開始進入所謂的“大數據時代”。在這個時代當中，大資料庫對一切行為都有了一個數據化的表達，用量化的方式來分析我們生活中所遇到的一切。

這其實就是大數據在生活當中的表現，雖然我們還沒有意識到自己已經被影響，但是大數據確實無時無刻不在影響著人們的人生進程。

在生活可以被數據化的今天，大數據時代已經悄然來到。

Ⅷ 大數據主要應用於哪些行業

大數據逐漸滲透我們的日常生活與每個角落，讓生活更加便利。大數據可以說是無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡，下面就為大家詳細介紹一下大數據主要應用於哪些行業。

01

製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝。

02

金融行業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

03

汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，未來會逐漸步入市場。

04

互聯網行業：藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放，給客戶提供方便快捷的通道。

05

餐飲行業：利用大數據打破老式的餐飲經營模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

06

電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施，掌握客戶需求。

07

能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

08

物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本，提高工作效率。

09

城市管理：可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能防護。

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個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活習慣，為我們提供更加全面的服務。

大數據的價值，遠遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。

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Ⅸ 為什麼說當今時代是大數據時代，那什麼樣的東西可以稱為大數據

大數據，又稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過人腦甚至主流軟體工具捕捉、管理、處理和整理成更積極的信息，幫助企業在合理的時間內做出商業決策。大數據已經滲透到我們生活的方方面面。就像空氣和水一樣。雖然我們看不見它，但我們不能沒有它！數據很重要，但孤立的數據很難工作。大數據意味著將許多數據放在一起，並以科學的方式篩選和分析相關數據。然後將其應用到生產過程和生活體驗中。

Ⅹ 大數據是什麼意思

大數據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。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

大數據意義

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，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。