1. 大數據的核心思想是什麼
1、利用所有的數據，而不再僅僅依靠部分數據，即不是隨機樣本，而是全體數據。
2、唯有接受不精確性，才有機會打開一扇新的世界之窗，即不是精確性，而是混雜性。
3、不是所有的事情都必須知道現象背後的原因，而是要讓數據自己「發聲」，即不是因果關系，而是相關關系。
大數據時代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」。
2. 大數據分析中，因果和關聯的區別和聯系是什麼
嚴格的說，應該是因果和相關的區別和聯系。
1、它們之間，區別有個本質的地方，因果必然內是相關，但相關未容必是因果。
例如：
光照時間和水果含糖量之間，是因果關系，光照時間越長，光合作用產生的糖越多，水果就越甜。所以數據上看，光照時間和水果含糖量之間的數據，相關系數比較高。
光照時間和太陽能發電量之間，也是因果關系。光照時間越長，太陽能發電量就越多。但是數據上，太陽能發電量和水果的含糖量之間，都表現為隨著光照時間越長數值越大，所以他們之間的相關系數也很高，卻不能認為水果含糖量與太陽能發電量之間存在因果關系。
2、這樣，就牽引出因果和相關之間，它們的聯系，就是2者從數據上來看相關系數都比較高。
3. 大數據是指什麼如何解釋
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通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。(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》中，大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據的方法)大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實性)。大數據需要特殊的技術，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。
大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，數據的來源，直接導致分析結果的准確性和真實性。若數據來源是完整的並且真實，最終的分析結果以及決定將更加准確。第四，處理速度快，1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」
從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。
搜索下各種網路，上面都有。說白了，就是數據量非常龐大。這確實是近幾年的熱點問題。
4. 大數據強調對事物因果關系的探求嗎
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析，接受數據的混雜性，強調對事物相關關系的探究，更加註重事物的相關性故選：大數據的一個優勢就是從數據之間的相關關系直接得到我們想要的結論，而不必去追求原因和結果間的復雜因果關系。
在平時的科學研究中，我們工作的本質就是探尋事物間的本質的因果關系，分析因果關系是一件非常復雜而嚴謹的事情，甚至在有些場合根本無法短時間內得到具體的因果關系，這時候大數據的優勢就體現出來了。根據大數據分析結果，出現了A現象，必然發生B現象，那麼在絕大部分場合就可以先不關注A與B之間的具體因果關系，而從兩者在數據上表現的相關關系解決問題。當然大數據技術並非完全否認因果關系，而是強調先通過相關關系解決問題，因果關系可以在後期慢慢研究。
5. 大數據有什麼思想
在大數據時代，身為一個大學生應該具有的大數據思想如下：
1.要學會利用所有的數據，而不是部分數據，要知道這是全體數據，而不是隨機抽樣
2.接受不準確性，唯有接受不準確性，才能打開另一扇門，就是不是准確性，而是混合的，混雜的
3.不是所有的都要知道現象背後的原因，而是要讓數據它自己「發言」，這種關系既不是因果關系，也不是必然關系
大數據是當下比較高級的一種技術，而且發展越來越全面，涉及了很多的領域。它的實質是收集，整理海量數據，當代大學生身處大數據時代，應該具有收集整理數據的思維，通過對於收集、運算，推動新興技術的產生與發展，為造福人類而不斷努力奮斗。
6. 讀《大數據時代》心得體會
讀《大數據時代》心得體會（一）
讀了《大數據時代》後，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎麼明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然後通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限於傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍位元組甚至更大之後，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性後，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基於一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先後變化關系規則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什麼就夠了，沒必要知道為什麼”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基於因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最後把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那麼大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最後反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區別在於人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最後做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什麼統計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
讀《大數據時代》心得體會（二）
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變„„我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什麼信息時代轉變為了大數據時代?大數據時代帶給了我們什麼?
信息和數據的定義。維基網路解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關於事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字元和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴於數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料?
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什麼”，而不需要知道“為什麼”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利於預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭並進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而並非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什麼預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力„„可以這些都基於數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基於脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風雲變換，穩健贏取未來。
讀《大數據時代》心得體會（三）
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然後在通過解釋在對未來進行預測，並對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了Google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20XX年美國的H1N1的爆發地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。Google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發一兩個周之後才可以弄到相關的數據。同時Google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著Google預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小於傳統統計學上的常規置信區間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對准確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近於總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近於事件本身的性質。而之前採取的“樣本<總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們採取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對准確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了IBM追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與Google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描並儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什麼，只要有聯系Google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以Google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對准確性的追求並不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其准確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之後，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業——數據科學家，這是一群數學家、統計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群傢伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發，比如你在相關的社交網站發表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
讀《大數據時代》心得體會（四）
利用周末，一口氣讀完了塗子沛的大作《大數據》。這本書很好看，行文如流水，引人入勝。書中，你讀到的不是大數據技術，更多是與大數據相關的美國政治、經濟、社會和文化的演進。作為一名信息化從業者，讀完全書，我深刻感受到了在信息化方面中國與美國的各自特色，也看到了我們與美國的差距。有幾個方面的體會，但窺一斑基本能見全貌。
一是政府業務資料庫公開的廣度和深度。近年來，隨著我國信息公開工作的推進，各級政府都在通過政府門戶網站建設積極推進網上政務信息公開，但我們的信息公開，現階段還主要是政府的政策、法律法規、標准、公文通告、工作職責、辦事指南、工作動態、人事任免等行政事務性信息的公開。當然，實時的政府業務資料庫公開也已經取得很大進步。在中國政府門戶網，可以查詢一些公益資料庫，如國家統計局的經濟統計數據、環保部數據中心提供的全國空氣、水文等數據，氣象總局提供的全國氣象數據，民航總局提供的全國航班信息等;訪問各個部委的網站，也能查到很多業務數據，如發改委的項目立項庫、工商局的企業信用庫、國土資源部的土地證庫、國家安監總局的煤礦安全預警信息庫、各類工程招標信息庫等等。這是一個非常大的進步，也是這么多年電子政務建設所取得的成效和價值!但是，政務業務資料庫中的很多數據目前還沒有實現公開，很多數據因為部門利益和“保密”等因素，還僅限於部門內部人員使用，沒有公開給公眾;已經公開的數據也僅限於一部分基本信息和統計信息，更多數據還沒有被公開。從《大數據》一書中記錄的美國數據公開的實踐來看，美國在數據公開的廣度和深度都比較大。美國人認為“用納稅人的錢收集的數據應該免費提供給納稅人使用”，盡管美國政府事實上對數據的公開也有抵觸，但民願不可違，美國政府的業務數據越來越公開，尤其是在奧巴馬政府簽署《透明和開放的政府》文件後，開放力度更加大。DATA.GOV是美國聯盟政府新建設的統一的數據開放門戶網站，網站按照原始數據、地理數據和數據應用工具來組織開放的各類數據，累積開放378529個原始和地理數據集。在中國尚沒有這樣的數據開放的網站。另外，由於制度的不同，美國業務信息公開的深度也很大，例如，網上公布的美國總統“白宮訪客記錄”公布的甚至是造訪白宮的各類人員的相關信息;美國的FedSpending網站，能夠逐條跟蹤、記錄、分析聯邦政府每一筆財政支出。這在中國，目前應該還沒有實現。
二是對政府對業務數據的分析。目前，中國各級政府網站所提供的業務數據基本上還是數據表，部分網站能提供一些統計圖，但很少能實現數據的跨部門聯機分析、數據關聯分析。這主要是由於以往中國政務信息化的建設還處於部門建設階段。美國在這方面的步伐要快一些，美國的DATA.GOV網站，不僅提供原始數據和地理數據，還提供很多數據工具，這些工具很多都是公眾、公益組織和一些商業機構提供的，這些應用為數據處理、聯機分析、基於社交網路的關聯分析等方面提供手段。如DATA.GOV上提供的白宮訪客搜索工具，可以搜尋到訪客信息，並將白宮訪客與其他微博、社交網站等進行關聯，提高訪客的透明度。
三是關於個人數據的隱私。在美國，公民的隱私和自有不可侵犯，美國沒有個人身份證，也不能建立基於個人身份證號碼的個人信息的關聯，建立“中央數據銀行”的提案也一再被否決。這一點，在中國不是問題，每個公民有唯一的身份信息，通過身份證信息，可以獲取公民的基本信息。今後，隨著國家人口基礎資料庫等基礎資源庫的建設，公民的社保、醫療等其他相關信息也能方便獲取，當然信息還是限於政府部門使用，但很難完全保證整合起來的這些個人信息不被泄露或者利用。
數據是信息化建設的基礎，兩個大國在大數據領域的互相學習和借鑒，取長補短，將推進世界進入信息時代。我欣喜地看到，美國政府20XX年啟動了“大數據研發計劃”，投資2億美元，推動大數據提取、存儲、分析、共享、可視化等領域的研究，並將其與超級計算和互聯網投資相提並論。同年，中國政府20XX年也批復了“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。開放、共享和智能的大數據的時代已經來臨!
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7. 為什麼大數據使用相關關系而不是因果分析
在大數據的分析中，很多分析都是使用相關關系進行分析而不是使用因果進行分析，這就讓很多人感到疑惑。不過對此也是情有可原的，因為我們在日常生活中習慣性地用因果關系來考慮事情，所以我們自然就會認為，因果聯系是淺顯易懂的。不過我們在進行分析的時候還是不太注重這些內容，那到底是怎麼回事呢？下面就有小編為大家解答一下這個問題。
因果聯系是淺顯易懂的，這是毋庸置疑的，很多人認為大數據是需要靠邏輯分析的，那麼邏輯就離不開因果聯系，但是事實卻並非如此。與相關關系不一樣，因果聯系也很難被輕易證明。我們也不能用標準的等式將因果關系表達清楚。我們需要知道的是結果，而導致結果的原因是什麼我們就不那麼關注了。
所以，考慮到這些，就需要我們把以確鑿數據為基礎的相關關系和通過快速思維構想出的因果關系相比的話，相關關系就更具有說服力。但在越來越多的情況下，快速清晰的相關關系分析甚至比慢速的因果分析更有用和更有效。慢速的因果分析集中體現為通過嚴格控制的實驗來驗證的因果關系，而這必然是非常耗時耗力的。一般來說，在小數據時代，我們會假想世界是怎麼運作的，然後通過收集和分析數據來驗證這種假想。在不久的將來，我們會在大數據的指導下探索世界，不再受限於各種假想。我們的研究始於數據，也因為數據我們發現了以前不曾發現的聯系。在事實上，就是因為不受限於傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見，大數據才能為我們提供如此多新的深刻洞見。所以這就是大數據舍棄因果關系的原因。
但是需要給大家說明白的是，大數據時代絕對不是一個理論消亡的時代， 相反地，理論貫穿於大數據分析的方方面面。很多舊有的習慣將被顛覆，很多舊有的制度將面臨挑戰。所以大數據的出現改變了很多人的思維方式。大數據時代將要釋放出的巨大價值使得我們選擇大數據的理念和方法不再是一種權衡，也是通往未來的必然改變。
以上的內容就是小編為大家解答的關於大數據分析中為什麼舍棄因果分析而使用相關關聯分析方式進行分析的內容，想必大家看了這篇文章以後已經知道了這個問題的原因了吧？希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解大數據。
8. 如何解析大數據
如果它是規律,你會放棄它嗎? 一直以來,我們總遵循著透過現象看本質。因為,本質的東西讓我們看到事物發展的真正方向,循著這些蛛絲馬跡才能發現趨勢所在。大數據便是通往本質的規律最具象表現。互聯網的優勢在於,可以對每一次的用戶行為進行追蹤與保存,從大數據中,分析用戶的偏好與關聯性。目前,幾乎所有世界級的互聯網企業,都將業務觸角延伸至大數據產業。無論社交平台逐鹿、電商價格大戰還是門戶網站競爭,都有它的影子。大數據,正由技術熱詞變成一股社會浪潮,影響社會生活的方方面面。
那麼對於傳統企業而言,你是否已經觸碰到大數據為你帶來的改變?如果你還僅僅執著於對於前端效果的展示,產品賣出,關系結束,那麼,實際上你離未來已經越來越遠了。未來,不管是互聯網公司,還是傳統企業,都會有一個統一的名字:數據公司。
那麼我們從定義上來理解一下「大數據」, Big Date,從《大數據時代》所定義的四個特徵中,我們可以大概感知得到它的價值所在:1、數據體量大2、數據類型多3、數據價值密度低4數據具有時效性。互聯網背景下,用戶的每一次行為都將被記錄成為大資料庫中的一個因素,及時高效地分析利用,形成預判和商務決策。傳統企業必然要嫁接互聯網企業的DNA,否則將淪為互聯網企業的附庸。大數據需要全部數據樣本,而不是抽樣樣本,它關注效率而不是精準,關注相關性,而不是因果關系。 大數據價值不在大,而在於基於情景化前端的數據分析能力 當然,對於傳統企業,真正意義上的大數據建立是非常有難度的,相比於艱辛的搜集數據,傳統企業亟需建立的是互聯網大數據思維。大數據思維的核心不在大,而是理解數據的價值,通過數據處理創造商業價值。有了大數據思維,傳統企業也可以藉助大數據來確定營銷方向和策略。對於很多傳統企業來說,一些「小數據」已經足夠有價值,關鍵在於基於情景化前端的數據價值挖掘。 當包括手機在內的更多產品日益智能化,並且可以建立各種網路化連接,從而形成多次互動的時候,產品使用的場景就會有越來越多,更多的產品類型成為情景化前端。通過前端信息的整合與處理,進一步影響信息的產生、傳播甚至是創新。雲來場景應用(LiveApp)基於場景,從誕生起,就具有濃厚的互聯網基因——基於情景化前端的智能雲後台。雖然我們總是一次一次在發布新的場景,創造著讓人稱贊的前端互動式體驗,但並不表示這就是場景應用(LiveApp)的全部,真正有價值的往往都是在豐富的表象之下。雲來場景應用(LiveApp)智能雲後台成為與模仿者最大的區別。前端易仿,後台難創,真正有價值的永遠掌握在勇於開拓的先行者手中。
雲來場景應用(LiveApp)後端平台通過智能雲,不斷處理各種情景化前端的信息,並通過這些信息以及自己與用戶建立的連接去整合其他的信息,為企業的產品與品牌提供著決策依據。比如,場景應用(LiveApp)後台數據中對於應用的總瀏覽量和獨立用戶瀏覽量進行准確的記錄,可以指導評估此應用的受歡迎程度,並且對於每一次的行為種類也有專業的數據分析,更深入了解用戶的分布與類型偏好。這些數據都將成為研究用戶心裡的重要資源,真正實現「以用戶為中心」的互聯網思維,完成互聯網轉型。 當然,場景應用(LiveApp)智能雲後台所呈現的「小數據」並不能替代大數據所帶來的巨大價值,大數據的建立是一個龐大繁瑣的過程。而雲來智能後台的建立開始讓傳統企業介入互聯網大資料庫,開始用一種新的方式來審視這個世界,這個才是最為重要的。思維習慣的建立,是真正適應未來商業世界的關鍵。小企業也需要大數據
面對紛繁的大資料庫,小型企業也許覺得大數據那都是平台化的大公司才做的。像BAT(網路、阿里、騰訊)公司,大數據肯定是他們寶貴的資產。那對於暫時做不起平台的小企業呢?大數據是不是有點小題大做了?其實,真正明白大數據的人一定知道,大數據後面連接的是用戶,是用戶的行為偏好最真實的表現。傳統的資源比如土地,幾乎瓜分殆盡,而數據資產卻在跑馬圈地的階段,任何一個小企業都可以通過新穎的服務獲取不同的數據資產,大數據恰恰給小企業提供了難得的超越機會。大數據成為小企業逆襲的寶貴資源。
以前只有Google、微軟這樣的公司能做大數據的深挖,現在已經有越來越多的創業公司進入,不同公司在不同維度的數據分析和服務正創造出新的商業模式。 用戶的消費習慣、興趣愛好、關系網路以及整個互聯網的趨勢、潮流都將成為互聯網從業者關注的熱點。
9. 11.大數據時代的三個轉變,以及每個轉變的內涵是什麼
• 不是隨機樣本，而是全體數據。
以往，只是因為「世界那麼大」，我們無法獲得「專全體屬數據」，或者獲取「全體數據」的成本太高，我們別無他法，只能選擇「隨機樣本」。現在，無論是數據存儲技術，還是數據處理技術，我們都具備了獲取「全體數據」的能力
不是精確性，而是混雜性。
當我們因為技術能力，能夠將全體數據作為觀察對象時，就不得不放棄精確性了，不是不想，而是成本上劃不來。
不是因果關系，而是相關關系。
因果關系雖好，但發現起來很難。世界瞬息萬變，沒時間等你。而相關關系是一種最為直接的預測方式，但是它必須建立在「全體數據」的基礎上，否則就難免「盲人摸象」。而現在，我們具備了這種能力