大數據ppt劉鵬

❶ 想學習大數據方面的東西!從那些方面開始學習

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，

學大數據關鍵是找到靠譜的大數據培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：

1.師資力量雄厚

要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業大數據技術性，也許的技術專業大數據技術性則絕大多數來自你的技術專業大數據教師，一個好的大數據培訓機構必須具備雄厚的師資力量。

2. 就業保障完善

實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向大數據學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。

3. 學費性價比高

一個好的大數據培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的大數據教師領導並由大數據培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。

希望你早日學有所成。

❷ 「SAECCE議程劇透」新能源汽車大數據應用——機遇與融合

導讀

新能源 汽車 大數據的利用不僅在 汽車 產業內部釋放了巨大的數據紅利，未來也必將成為 汽車 產業與其他產業融合的重要紐帶。隨著我國「新基建」的不斷推進，高速低延遲的5G網路覆蓋與新能源 汽車 充電樁的建設，勢必會加速新能源 汽車 的發展與數據井噴。由此可見，大數據技術在新能源 汽車 上的應用會加快 汽車 產業向信息化與智能化邁進的腳步，而新能源 汽車 大數據與電力等行業的融合還將產生出巨大的藍海市場。

2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦。迄今為止，SAECCE年會已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。

本專題分會以 「新能源 汽車 大數據應用——融合與機遇」 為主題，邀請國內外權威專家主旨演講和互動討論。通過聚焦「大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方法研究」等若干議題，共同交流新能源 汽車 大數據應用的主流技術與最新發展趨勢，加速新能源 汽車 大數據技術成熟，並加大 汽車 產業的輻射帶動能力。

N01:新能源 汽車 大數據應用——機遇與融合

會議時間&地點

2020年10月27日 13:30-18:00

上海 汽車 會展中心

協辦單位

吉林大學 汽車 工程學院

會議主席

王震坡

博士/教授/博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長

王震坡，教授、博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長。入選了教育部「新世紀優秀人才」、北京市「 科技 北京百名領軍人才」、 科技 部「中青年 科技 創新領軍人才」、 國家「萬人計劃」和機械行業「『十二五』先進 科技 工作者」。主持了國家自然基金重點項目（動力電池系統熱失控與安全管理）、國家重點研發計劃項目（分布式驅動電動 汽車 集成與控制）、國家863計劃項目（電動 汽車 充換電設施設計集成與管理）等縱向項目12項，發表第一作者或通訊作者SCI論文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI論文60餘篇。第一作者出版專(譯)著4部(「電動車輛動力電池系統及應用技術」入選「十二五」高等教育本科國家級規劃教材)，授權第一發明人發明專利24項。獲國家 科技 進步二等獎1項，省部級科研一等獎3項，二等獎2項(1項排名第一)，中國 汽車 工業科學技術一等獎1項(排名第一)，北京市教學成果一等獎1項。

聯合會議主席

許楠

博士/副教授/博士生導師，吉林大學 汽車 工程學院

許楠，吉林大學 汽車 工程學院車輛工程專業 副教授兼博士生導師，工學博士，博士後，新能源 汽車 國家大數據聯盟理事，美國電氣電子工程師學會（IEEE）會員，目前擔任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等國際期刊審稿專家。發表新能源 汽車 領域論文二十餘篇，授權發明專利10項，軟體著作權13項。作為項目負責人承擔國家自然科學基金青年基金項目、國家博士後科學基金面上項目、吉林省 科技 發展計劃項目以及企業的合作研究等項目。榮獲國家教育部博士生新人獎，入選國家留學基金委國際清潔能源拔尖創新人才培養項目（iCET2019），吉林大學優秀青年教師重點培養計劃等。

主要研究城市智能交通系統規劃與評價、車輛全局優化式能量管理、人-車-路系統數據挖掘與分析、新能源車輛動力系統控制與評價、開放式繞組電機控制、智能輔助駕駛。

01

演講嘉賓簡介及演講摘要提前看

大數據+區塊鏈在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用研究

劉鵬

北京理工大學副教授，碩士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟副秘書長

演講要點

1、新能源 汽車 動力電池發展現狀。

2、新能源 汽車 動力電池溯源管理平台建設及應用現狀介紹。

3、大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用現狀及最新研究。

4、動力電池數據管理所面臨的問題和挑戰。

演講摘要

概述近年來新能源 汽車 和動力電池發展數據研究現狀，以及大數據平台建設及應用狀況，並對大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用及研究進行介紹，對動力電池數據管理方面所面臨的挑戰進行分析和展望。

一種基於數據的電動 汽車 全工況行駛能耗評價方法

袁新枚

吉林大學 汽車 工程學院教授

演講要點

1、電動 汽車 能耗評價的需求。

2、一種新型的電動 汽車 能耗模型及基於數據的能耗評價方法。

3、模擬實驗結果及討論。

4、該方法在高速路充電站規劃上的一個應用。

演講摘要

智能網聯新能源 汽車 的能量管理策略

宋珂

同濟大學 汽車 學院燃料電池創新研究所所長

演講要點

1、智能網聯 汽車 概述。

2、智能網聯 汽車 的通信技術。

3、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展歷程。

4、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展趨勢。

演講摘要

智能網聯 汽車 與新能源 汽車 將是未來 汽車 技術發展的兩個重要方向。當今 社會 和人們對這兩項技術的協調發展提出了更高的要求。通過使用智能網聯技術（ICT），新能源 汽車 可以與外部世界（例如其他行駛車輛、道路基礎設施，互聯網等）進行信息實時交互，這就是所謂的車聯網系統（V2X）。在對各種交通信息進行深入分析的基礎上，車輛可以識別當前行駛狀況並對未來駕駛狀況進行有效預測，從而實現車輛動力系統能量管理的實時優化，以滿足不同駕駛條件下的車輛駕駛需求。這不僅能大大改善新能源 汽車 的燃油經濟性，也能夠有效緩解了交通擁堵問題。介紹近年來智能網聯技術在新能源 汽車 上的應用情況，基於智能網聯技術的新能源 汽車 能量管理策略研究現狀以及智能網聯技術與新能源 汽車 技術協調發展的趨勢。

大數據在新能源 汽車 安全風險防控的應用研究

張照生

北京理工大學機械與車輛學院副教授

演講要點

1、新能源 汽車 安全情況統計分析。

2、新能源 汽車 安全預警與防控方法研究。

3、典型事故案例數據分析。

演講摘要

基於新能源 汽車 國家監管平台數據，統計分析車輛報警、事故車輛相關情況，從大數據角度分析影響新能源 汽車 安全相關因素，提出新能源 汽車 安全預警和防控方法，並以具體事故案例分析新能源 汽車 預警情況，為新能源 汽車 安全管控及產業 健康 發展提供技術支撐。

大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方

法研究

許楠

吉林大學 汽車 工程學院 副教授，博士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟理事

演講要點

1、新能源車輛能量管理方法研究現狀。

2、大數據背景下全局優化式能量管理方法所面臨的機遇和挑戰。

3、"信息-物質-能量"三層式全局優化架構的建立及應用。

4、全局優化式能量管理平台的應用前景。

演講摘要

概述近年來新能源車輛能量管理方法研究現狀，介紹大數據為全局優化式能量管理帶來的機遇，明確全局優化式能量管理方法所面臨的問題和挑戰，提出「信息-物質-能量」三層式全局優化架構以解決全局優化式能量管理方法實際應用問題。最後，針對全局優化式能量管理平台未來在區域交通能耗優化等方面的應用，提出了相關建議與展望。

數據驅動的鋰離子動力電池管理演算法 探索 研究

韓雪冰

清華大學車輛與運載學院助理研究員

演講要點

1、基於雲端大數據的電池管理是未來的發展方向。

2、基於數據可以有效的實現電池的安全預警。

3、基於數據可以有效的實現電池的壽命估計。

演講摘要

在新能源 汽車 使用過程中，伴隨著電池的使用，電池性能不斷衰減，電池組內單體間的不一致性持續增加，一致性問題還可能導致電池組的失效，引發安全問題。隨著雲端數據的廣泛應用，電動 汽車 的數據能被監測、記錄。基於這些數據可以有效的評估電池組一致性、估計電池壽命，進行電池安全預警，實現更加安全可靠的電池管理。

大數據背景下基於儲能應用的電動 汽車 電池的

二次利用

班伯源

中國科學院合肥物質科學研究院副研究員

演講要點

1、退役電動 汽車 電池二次利用的必要性。

2、電動 汽車 鋰電池的衰減現象的本質。

3、退役電動 汽車 電池二次利用的關鍵技術 SOH估算。

4、退役電動 汽車 電池二次利用國內應用實例。

演講摘要

近年來電動 汽車 （EV）產業飛速發展，為了保證 汽車 的動態性能和行駛安全，電動 汽車 電池在一定服役時間或性能下降後就需要更換。退役 汽車 電池二次利用是將保留了足夠的性能的退役電動 汽車 電池組，用於特定的儲能系統中。在本報告中整理了鋰離子 汽車 蓄電池二次利用的相關法律法規，收集了SOH估算的相關方法，特別是針對目前大數據背景下的提出了整合電動車能源管理系統的SOH估算方法，列舉了退役 汽車 電池可能的二次利用的利用場景。最後，根據目前國內退役電動 汽車 電池二次利用的現狀，提出了相關建議與展望。

新能源車與外部環境的數據融合帶來的機遇和

挑戰

王川久

北京泓達九通 科技 發展有限公司董事長

演講要點

1、大數據讓新能源車看的更遠，了解的更多，同時我們對車輛也有了更深的了解。

2、車輛與道路交通系統的關系。

3、大數據能給我們帶來什麼。

4、幾個大數據的應用場景。

演講摘要

新能源 汽車 與外部環境的大數據交換，將使車輛更好的融入道路交通系統，提高整個交通系統的效率，同時車輛的設計、生產、銷售、質量控制等各個環節均發揮出與以往不同的作用。

關於SAECCE 2020

2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦，誠邀 汽車 及相關行業的企業高層、技術領軍人物、資深專家學者、廣大 科技 工作者參與會議。SAECCE以「 汽車 +，協同創新」為主題，圍繞新能源 汽車 技術、智能網聯 汽車 技術、 汽車 關鍵共性技術，深度探討如何快速推動技術創新，重塑新型產業格局。

中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE）已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。此外，原定於今年5月在北京召開的第七屆國際智能網聯 汽車 技術年會（CICV 2020）將和2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020）合並舉辦。

SAECCE2020將組織1天（2場）全體大會、50多場專題分會、20多場（論文交流）技術分會，展覽面積約10000平米，預計將吸引3000多位來自政府機構及行業組織、整車企業、零部件企業、高校及科研院所的代表參會及參觀。

歡迎廣大企業、高校、科研院所等機構、以及廣大 科技 工作者通過組團或個人報名的方式積極參與！

02

SAECCE 2020 日程架構

❸ 特斯拉、蔚來、理想……新造車為什麼愛自燃

作者 | 周繼鳳

​編輯 | 金玙璠

新能源 汽車 自燃、起火早已不是什麼新話題，不過這一次又加入了新選手。

5月8日，一輛理想ONE新能源 汽車 在湖南長沙市街頭發生了引擎艙冒煙著火的情況。根據網上流傳的現場視頻，事故車前機艙冒出大量濃煙並有起火現象，明火被熄滅後，車輛前臉和前機蓋幾乎全部被燒毀，所幸無人受傷。「恭喜理想ONE正式跨入新能源大家庭。」該事件發生後，有網友如是調侃。

事後理想 汽車 官方微博迅速回應：經過現場檢測，車輛電池系統沒有出現問題，目前車輛已經移到安全區域進行檢測，有後續調查結果會及時發布。

當事車主在理想官方APP中回復稱，初步判斷此次起火原因不是增程器和油路問題，也不是電池的問題，等待後續的調查。

雙方第一時間撇清自燃與電池的關系。這並不奇怪，近年來新能源 汽車 自燃事件屢見不鮮，其中多例事故問題出在電池身上。

在國內新能源 汽車 補貼政策的背景下，新能源 汽車 銷量一路高歌猛進。據新能源 汽車 國家大數據聯盟所統計的數據顯示，截至2019年底，全國新能源 汽車 保有量達381萬輛，占 汽車 總量的1.46%，並且新能源 汽車 增量連續兩年超過100萬輛，呈快速增長趨勢。

據《新能源 汽車 國家監管平台大數據安全監管成果報告》，自2019年5月以來，新能源 汽車 國家監管平台共發現新能源 汽車 安全事故79起，涉及車輛96輛。其中，47輛事故車接入了國家監管平台，28起事故在發生前10天內國家監管平台已對其進行過預警提醒。

對於車企而言，新能源 汽車 的安全隱患已經成為制約其發展的短板 。比如，去年因多起自燃事件，蔚來不得不一口氣召回了4803輛，損失慘重，特斯拉也多次因國內外的自燃事件股價應聲下跌。

此次理想 汽車 自燃，再次將新能源 汽車 推到風口浪尖。人們不得不重新開始審視新能源 汽車 的質量和安全問題，新能源 汽車 為何老是自燃？購買新能源車還有安全保障么？

燃 財經 從自2019年以來發生的新能源車自燃事件中，挑選了事故披露信息較為清晰的18起作為樣本。品牌方面，國內造車新勢力中，蔚來 汽車 發生過多次起火事件；領頭羊特斯拉亦不能倖免，其中發酵最大的當屬特斯拉「421大火案」。2019年4月21日，上海徐匯區裕德路泰德花苑小區地下車庫內，一輛特斯拉轎車突然冒出白煙，進而起火燃燒，火勢還殃及了周遭停泊的其他車輛，自燃過程全程被監控器記錄下來，一時間談特斯拉色變。

從電池類型來看，相當多的事故車配置了三元鋰電池；從事故發生時的狀態來看，處於行駛狀態的為四起，佔比約22%，處於充電狀態的為五起，佔比約28%，處於靜置狀態的為七起，佔比約38%，未知狀態的兩起。另外，自燃事故多集中爆發在夏季；乘用車的事故遠高於專用車。

北京理工大學副教授、新能源 汽車 國家大數據聯盟副秘書長劉鵬在一次微課堂的分享中也驗證了這一點，充電過程、充滿電後的靜置狀態是著火事故的主要構成部分，新能源 汽車 安全事故大多發生在高SOC（State of Charge，即「剩餘電量」）狀態；在全國車輛安全事故中，乘用車事故佔比高於專用車，達到56.9%，其中三元鋰電池佔比最高，達到敬頌88.89%。

具體到事故原因，中國乘聯會秘書長崔東樹向燃 財經 表示，新能源車自燃主要存在以下幾種情況：

第一， 汽車 底盤發生碰撞時，內部電池包里的電芯凳轎或者高壓器件受到擠壓或穿刺，以及電池包內部其它部件在碰撞中也有棗稿肆發生短路甚至起火爆炸的危險，易引起火災。

以2019年4月22日一起蔚來ES8事故為例。西安一輛正在維修中的蔚來ES8突然著火，調查結果顯示，事故車輛由於之前底盤曾遭受過嚴重撞擊，導致動力電池包左後部外殼與冷卻板大面積變形。

隨後，蔚來在短時間內接連發生自燃事件。最後經蔚來和專家組調查發現，造成車輛出現缺陷的原因是，動力電池模組內部走線方向存在問題，導致線束與電池組框架摩擦，並被蓋板擠壓，極端情況下會磨損線路絕緣層，進而造成短路，過熱後失控起火。

為此，蔚來不得不召回搭載2018年4月2日到2018年10月19日期間生產的動力電池包的蔚來ES8電動 汽車 ，共4803輛 汽車 。

第二，電池前期熱管理不足，加之高溫季節內部溫度偏高，易引起電池熱失控。

如2019年3月份，深圳連續發生多起北汽威旺407EV自燃事件，事故認定，北汽威旺407EV使用的一組43.5kWh的三元鋰電池組存在質量問題，導致頻繁出現熱失控事件。

第三，也是最常見的情況，即新能源車電池在充電過程中，尤其快充方式下，電池風險加大。

目前電動車動力電池主要為鋰電池，分為錳酸鋰、磷酸鐵鋰、鎳鈷錳酸鋰、鈷酸鋰等。其中，磷酸鐵鋰密度差，續航力較低，應用少；錳酸鋰循環壽命和能量較低，不適合用於動力 汽車 。目前最為電動車企青睞的是鎳鈷錳酸鋰電池，即三元鋰電池，能量密度高於錳酸鋰，可達到200～300wh/kg，續駛里程也更長。

三元鋰高續航，能量密度大，活性大，但也容易熱失效。「一旦過充，也就是電量充太滿，容易產生結晶，刺破電池隔膜，發生短路，或產生大量余熱進行燃燒。」中國電池工業協會常務副理事長兼秘書長王敬忠曾向《中國新聞周刊》解釋道。

新能源 汽車 領域資深專家王朋波對燃 財經 表示，「起火事故基本上，要麼是充電導致的熱失效，要麼是被撞擊或者曾經受到撞擊，完全靜置狀態下自己起火的事故，極其罕見。」

「前些年，整個行業野蠻生長。一方面是新能源 汽車 推廣應用財政補貼政策的標准逐年提高，整個行業成本壓力越來越大。」長期觀察新能源 汽車 行業的分析師王旭表示。

相比2017年，2018年的補貼政策對續航里程、電池能量密度以及能耗水平的門檻提高，比如動力電池系統的質量能量密度門檻，由此前的90Wh/kg提升至105Wh/kg，續航里程的門檻由此前的100km提升至150km。也就是說，續航里程不到150km的車型將不能拿到補貼。

2019年的補貼政策進一步提高了補貼門檻，純電動乘用車工況法續駛里程不得低於250公里，相比於上一年的最低續航要求，提升了100公里；同時，降低了新能源乘用車、新能源客車、新能源貨車的補貼標准，補貼退坡幅度超過50%。

而另一端的消費者也更看重續航里程。不止一位購買或准備購買新能源 汽車 的消費者向燃 財經 表示，除了牌照外，續航里程是購車首先考慮的因素。

「雙重『壓力』下， 車企為了提高續航里程，吸引消費者，趕上政策，不惜鋌而走險，壓縮研發周期，減少安全性測試，留下了不少隱患 。」王旭表示。

汽車 行業分析師任萬付進一步稱，「把電池的能量密度提高到某一個等級，需要12-24個月的驗證周期，如果安全性耐久性的測試被人為砍掉，還沒有完全驗證就進行商業化應用，安全隱患自然也就留下了。」他認為，不止是電池，新能源車「急功近利」背後，隱藏著諸多隱患。

崔東樹也透露，最近一系列自燃事件的核心原因是「 設計不合理 」， 而不僅是電池本身的問題。「歸咎於三元鋰電池，是別有用心的說法，或是藉此來保護落後產能 。」他說。

王朋波亦表示，三元鋰電池的電芯活性確實較大，但安全性，還與電芯之間是否有隔絕熱失效擴散的材料、電池BMS管理策略、電纜線路設計、散熱系統設計、電池殼體結構設計、整車結構防護有關聯。

其一，為了提升續航里程，當前的純電動車大都將動力電池布置在底板下方，電池面積大，幾乎覆蓋整個底板，其周邊到車身邊緣的距離通常不會很大，因此在碰撞或托底時容易被擠壓。其二，近年來電池單體的能量密度提升過快，伴隨的就是電芯穩定性的降低，在機械載荷下發生熱失控的風險加大。因為補貼政策對動力電池系統能量密度有要求，為提升整包能量密度，國內的純電動 汽車 傾向於將電池包殼體結構做的盡量輕巧，導致對內部模組和高壓器件的防護不足。

「從最近的政策可以看到，國家對新能源 汽車 的技術要求在逐步放緩。」任萬付表示。

4月23日，財政部等四部委發布《關於完善新能源 汽車 推廣應用財政補貼政策的通知》，2020-2022年補貼標准分別在上一年基礎上退坡10%、20%、30%，退坡幅度減小。新政還修改了新能源電動車補貼的續航里程數，大於等於300、不低於400公里補貼1.62萬元，大於等於400公里補貼2.25萬元。

任萬付告訴燃 財經 ，「幾年前，新能源 汽車 的續航里程平均也有100多公里，現在平均續航里程已經達到了300公里，有些產品的續航其實可以達到700-800公里。但 政策對續航里程的要求停留在300公里，基本上是行業的平均水平 。」

在此背景下，充電模式也被一些業內人士呼籲需要改進。與直充補電相比， 換電模式更能提前獲知電池的安全和使用狀態，但不止一位業內人士對燃 財經 表示並不看好該模式 。

其中，易觀分析師宋謹稱，換電模式確實可以快速實現能源補充，減少續航焦慮，但現階段還存在較大的不確定性，做換電投入產出比太差。首先，動力電池的標准化還不完善，規格存在較大差異；其次，2019年我國電動車銷量為120萬輛，具體到每個型號，規模都不大，暫時很難盈利。

電芯本身也有進步。王旭對燃 財經 表示，目前技術在不斷進步，比如比亞迪最近研發的「刀片電池」，相比傳統磷酸鐵鋰電池，體積比能量密度提升了 50%，各方面的特性都可以與三元鋰電池一較高下。

「事實上，在國家對能量和續航里程提出更高要求後，安全隱患並沒有加大，原因在於，著火的都是老舊產品，並不是新產品。」崔東樹表示，目前來看，解決問題還是要靠產品技術提升，補貼政策也要引導技術升級，推動行業進步，而不能夠簡單地保護落後產品。

*題圖來源於視覺中國。應受訪者要求，文中王旭為化名。

❹ 如何評價劉鵬的《計算廣告

劉鵬表示，不了解計算廣告，就不可能深入地了解互聯網，也不太容易真正理解大數據。技術從業者需要從行業、宏觀的角度認世納並識這個領域，進而掌握相應的思考方法和技術，包括商業產品的思路和工作方搜跡法，信息檢索、機器學習、最優茄辯化、博弈論等基礎數學工具，以及Hadoop、Spark和其他開源工具為核心的大數據基礎設施等。

❺ 大數據方向和數據挖掘方向,哪個博士更有前途

個人覺得還是大數據方向比較好一點，因為數據挖掘本身就屬於大數據方專向啊！
至於導師，我覺得解放軍屬理工大學的劉鵬博導在雲計算、雲存儲、大數據方向專業性非常的強，他是江蘇省雲計算論壇主席，中國電子學會雲計算專家委員會雲存儲組長，中國雲計算專家咨詢委員會副主任/秘書長等等，在業內是權威

❻ 煩勞推薦下雲計算和大數據方面簡單易懂的書籍

劉鵬教授的《雲計算（第一版）》《雲計算（第二版）》《實戰Hadoop》都非常不錯，很適合剛入門的人學習

❼ 有關大數據 你不一定知道的幾個冷知識

有關大數據 你不一定知道的幾個冷知識

大數據的隱秘魅力就在於，他比你都了解你。你以為你每次按下手機按鍵的動作都是一樣的嗎？哈哈圖樣圖森破。

來自今日頭條的技術副總裁楊震原告訴童鞋們，他們正在測試的「黑科技」，恰恰能從你點擊按鍵的時間和手指面積，推測出你當時的情緒。你的漫不經心、憤怒或者感動，都能夠成為後台為你推送何種消息的依據。未來，如下場景可期：

如果你正處在被女神甩掉的悲傷中，也許客戶端會為你推送——搞基的一百種好處。如果你正處在領到本月工資飄飄欲仙的快樂中，也許客戶端會為你推送——在北京月兩萬何時能買一個廁所？

那麼這種「恰到好處「的情緒拿捏和大數據有什麼關系呢？實際上對你情緒的推測是建立在對你多次正常點擊的記錄之上的。這種行為數據甚至在你還未意識到的時候，就「出賣」了你的情緒。

今日頭條技術副總裁楊震原在分析一個按鈕的平均觸摸時間

你的「姿勢」，才是真的大數據

銀行每天的交易賬目流水的統計數據，並不是大數據，而每個用戶在拿號之後等待了多久才排到，有多少用戶罵娘，有多少用戶過於焦急憤而離去，這些真正的行為才是大數據。

楊震原又舉了今日頭條在應用中的另一個例子。

實際上，你在一篇文章的什麼位置停留多久，然後劃動了多遠，在新的位置停留了多久，是否看了評論，看了幾條評論，都可以按順序被記錄下來。接下來就是通過演算法評估讀者的興趣所在。

CSDN創始人蔣濤也特別提到，美國電商平台Wish正是用大數據的方法，根據每個人的數據不同，「看人下菜碟」地推薦你可能喜歡的貨品，三年時間已經發展成北美最大的電商之一。

所以，一個悲傷的消息是：未來如果你要隱藏自己的身份，不僅僅要變裝易容偽造指紋，甚至連點擊手機，查看文章的習慣都要改變了。

大數據就是：一個都不能少

如果要想知道有多大比例的人喜歡GV，那麼只需要做好抽樣調查就可以了，沒有必要對所有人進行調查。但是如果你想要推銷宅腐的周邊智能硬體產品，則需要逐個排查每個人「獨特」的興趣愛好。

所有數據一個都不能少，這就是所謂的「全量加工」，這些數據的製造者正是各大廠商利潤的源泉。

360商業產品首席架構師劉鵬是一名網紅，他在很多場合都強調：全量加工才是大數據。他說，涉及到個性化推薦、計算廣告、個人徵信這些場景，大規模的計算就是無法避免的。

從技術角度來說，之所以大數據可以做到這么精準，也主要得益於技術的進步。感知設備被豐富地用在五花八門的硬體上，使得以前無法記錄的數據，現在都可以被記錄了。

大數據不應該給人用

大數據應該交給機器做決策，而不是交給人做決策。

這種洋溢著對人類深深不信任感的論斷同樣來自於劉鵬。在他眼中，大數據是為機器提供的食糧。而能夠駕馭大數據的人類基本只有兩種：數據科學家和統計工作者。

IT企業中養一群科學家的可能性為零。而人類的判斷往往基於宏觀、戰略，不可能有精力做到「因事而異」。相比之下機器的判斷比人類更加細致。比如為每個用戶比如畫像、貼標簽。所以，要想把大數據利用透徹，愚蠢的人類還是暫時靠邊站吧。

「有點錯誤」的大數據更好用

「數據」這兩個字，天然給人一種完美而且精準的感覺。在這方面，大數據要挑戰你的底線。作為數字廣告領域的大牛，劉鵬強調，大數據可以存在半一致性這樣模稜兩可的屬性。換句話說，允許數據錯誤和丟失。

納尼？錯誤的數據也是好數據嗎？沒錯。由於數據量巨大，而且分析半天往往沒什麼有用的收獲（價值密度低），分析者往往需要選取一些特徵數據做加工，而對於這些特徵數據，也許還要簡化之後再加工。所以最終大數據要達到的結果是難得糊塗，卻一針見血。

所以，如果有人向喜愛人民網的你推薦草榴的時候，先不要發火，你可能只是大數據的一個錯誤罷了。

保險公司最喜歡和大數據在一起

如果你是一個魯莽的人，最想知道這個情況的無疑是你的汽車保險公司，想必你的保費會居高不下；如果你是一個謹小慎微的人，最想知道的也是保險公司，因為它可以用打折的保費吸引你投保。

在你身上，甚至存在一個精確的「岀險率」數字。這個聽上去很驚悚的數字恰恰是保險公司利潤的來源。因為不掌握這樣大數據的個人，是無法計算自己的岀險率的。保險公司恰恰利用這種信息不對稱，給一個岀險率是萬分之一的人開出了千分之一的保價，相當於賺了十倍的利潤。

隱私問題要靠技術改進

數據比它看上去的樣子更險惡，這是大數據業內人士的普遍共識。即使隱去了你的姓名電話等等敏感信息，只保留你和其他人聯系的記錄，熟悉你的人完全可以猜到你的身份。目前大數據的安全性，在他人的惡意之下，顯得力不從心。

隱私問題，制度只能解決20分，剩下的80分要靠技術進步來解決。

劉鵬如是說。期待市場倒退到前大數據時代，似乎沒有希望了。

如何精確統計出有多少人喜愛蒼井空，有多少人喜歡武藤蘭，但是又不泄露到底是誰喜歡蒼老師，誰喜歡武老師，這是目前大數據的最前沿研究。

有關大數據的政策再嚴格，沒有一套可靠的保密技術，數據的安全都是無從談起的。隱私演算法、數據脫敏、數據隔離。都是研究的方向。在此之前，各位的大數據還都在相對危險的狀態。這也是為什麼目前法律沒有禁止數據買賣，而各大巨頭卻不敢將數據出售的原因。當然，大資料庫市場價目前比較低也是一個重要的原因。

SDCC，中國軟體開發者大會。由全球最大中文IT社區CSDN於2007年創辦，每年一屆。主題是下一代軟體開發技術趨勢與對各行業的深刻影響，以談干貨實料著稱。

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書名：計算廣告 第2版

作者：劉鵬

豆瓣評分：8.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2019-9

頁數：323

內容簡介：

計算廣告是一項新興的研究課題，它涉及大規模搜索和文本分析、信息獲取、統計模型、機器學習、分類、優化以及微觀經濟學等諸多領域的知識。本書從實踐出發，系統地介紹計算廣告的產品、問題、系統和演算法，並且從工業界的視角對這一領域進行具體技術的深入剖析。

本書立足於廣告市場的根本問題，從計算廣告各個階段所遇到的市場挑戰出發，以廣告系統業務形態的需求和變化為主線，依次介紹合約廣告系統、競價廣告系統、程序化交易市場等重要課題，並對計算廣告涉及的關鍵技術和演算法做深入的探討，這一版中更是加入了深度學習的基礎方法論及其在計算廣告中的應用。

無論是互聯網公司商業化部門的產品技術人員，還是對個性化系統、大數據變現或交易有興趣的產品技術人員，傳統企業互聯網化進程的決策者，傳統廣告業務的從業者，互聯網創業者，計算機相關專業研究生，都會從閱讀本書中受益匪淺。

作者簡介：

劉鵬（@北冥乘海生），爛鉛現任科大訊飛副總裁，大數據研究院院長。他在清華大學獲得博士學位後，加入微軟亞洲研究院，從事人工智慧研究，後參與創建雅虎北京研究院，出任高級科學家。他還曾任MediaV首席科學家、360商業化首席架構師等職。在多年從業經歷中，他一直致力於將人工智慧方法與海量數據相結合來解決工業界問題，負責過多個大型互聯網商業產品體系。

他特別重視計算廣告和大數據技術的普及，他講授的「計算廣告」在網易雲課堂有超過3萬名學生，已經成為業界進行相關培訓的基礎教程。他還曾擔任北京大學、中國傳媒大學等高校客座教授，講授計算廣告相關課程，為推動中國廣告產業的數字化、智能化做出了貢獻。

王超（@德川），於北京大學獲得碩士學位後，曾就職於微博、汽車之家等公司的廣告部門，從事計算廣告領域的研究和實踐工作。現任網路主任研發架構師，飢李好從事個性化推薦領域相關的工作。

❾ 大數據和AI怎麼與現代教育相結合

本文長度為2600字，建議閱讀8分鍾

未來大數據、人工智慧對教育的變革將持續發酵。

歡迎轉載，須署名並註明來自「劉鵬看未來」公眾號，並保留本句。

比爾蓋茨曾預言，「5年以後，你將可以在網上免費獲取世界上最好的課程，而且這些課程比任何一個單獨大學提供的課程都要好。」

現在看來，雖然並不是每個網上課程都能強過大學教程，但是在線教育已經成為現實，據業內人士估算，目前中國在線教育用戶數量過億，市場規模達數千億元，而且線上學習者也是受益良多。

不僅在線教育成為了新的風口，同時在大數據與人工智慧的加持下，教育行業的相關應用正在進入深水期，現代教育的形式正在悄然改變。

大數據+AI賦能教育

目前，大數據+AI正在賦能各行各業，教育也不例外，人臉識別、語音識別等智能技術開始用於語文、英語、音樂等學科，為教育提供更加智能化、個性化的解決方案。

從教學過程來看，落實到授課、學習、考評、管理等各個方面，大數據+人工智慧可以使教育在形式和內容方面都能趨於多樣化。

授課

「不得不承認，對於學生，我們知道得太少。」這是卡耐基梅隆大學教育學院的一句經典名言，同時也是教育領域普遍存在的議題。

對於80、90以及更早的幾代，從小學到大學接受的都是生產線教育，一代學生應用同一套教材，一個學科由一個老師負責，並通過同一套標准進行考核，因為個性化的私人教育仍屬奢侈品。

現在，大數據與AI可以幫助輕松實現自適應教育與個性化教學。在教學方式方面，智慧課堂可以為老師提供更為豐富的教學手段，全時互動、以學定教，老師上課時也不再是只有一本教科書，而是可以任意調取後台海量的優質學習資源，以多種形式展現給學生。

比如，語音識別和圖像識別在教育上的應用，大大提高了師生的教學體驗。對於某個英語句子，可以通過手機拍照上傳到雲端，系統會根據海量的語音素材，用合適的語氣和語調閱讀這句話，還可以與語音測評技術結合，讓學生跟讀這句話，並由系統做出測評並反復朗讀打分。

同時，通過虛擬現實、增強現實與大數據的珠聯璧合，盡可能還原教育場景，讓學生愛學、樂學，學習效果也能有質的飛躍。比如谷歌通過引入AR與VR技術，創造教學應用「實境教學」，正在悄然改變課堂的活動方式。

在教學過程中，通過收集和分析學生日常學習和完成作業過程中產生的數據，老師即能准確知曉每個學生的知識點掌握情況，為每一位學生有針對性地布置作業，達到因材施教的效果。

此外，未來機器人教學也將成為一種趨勢，此前在喬治亞理工學院的一個300多人的課堂上，人工智慧機器人教吉爾沃森(Jill Watson)擔任了一個月助教，會在第一時間回復郵件，而且口吻並不機械，因此並沒有人發現她其實是一個機器人。

學習

對於學生而言，在學習過程中，一方面可應用大數據技術，根據知識點的相互關系，製作知識圖譜，制定學習計劃，另一方面，數據挖掘技術可以幫助進一步分析學生個人的學習水平，並建立與之相匹配的學習計劃，並由AI系統確定如何為學生提供個性化補充指導，以幫助高效學習，避免題海戰術。

比如，過去需要3個小時練習的考題，也許真正需要掌握的知識點只需要花費半個小時。那麼應用大數據與人工智慧，就可以不斷對學生的學習成果進行評估，並有針對性地推薦適合每個學生的練習，節約時間，卻能達到更好的學習效果。

同時，利用圖像識別技術，也能進一步提高學習效率。如今，學生們可以通過手機拍攝教材內容或作業題目，分析照片和文本，並顯示相應的要點與難點。隨後，在線課堂、網路鏈接，以及教師上傳的PPT以及 PDF文件等，為自主學習提供了更多可能性，整個過程運用機器學習和自然語言處理技術來收集處理。

另外，在線教育發展得如火如荼，通過提供視頻教學、謎語、游戲等靈活多樣的課程形式以及優質豐富的課程內容，使學習不只限於某時某地，可以靈活有效地安排學習計劃。

其中，就編程而言，越來越多孩子通過在線教育進行學習。如編程貓依靠人工智慧和數據挖掘系統，為6~16歲青少年提供了圖形化編程平台，並針對不同學生進行差異化課程推送。學生在平台上通過使用圖形化編程語言創作游戲、軟體、動畫、故事等作品，可以同步鍛煉提升邏輯思維能力、任務拆解能力、跨學科結合能力和團隊協作能力等。

考評

在傳統教育中，考試與評價可以說耗費了老師們的大量時間。如今，大數據、文字識別、語音識別、語義識別等技術的日趨成熟，使得規模化的自動批改和個性化反饋走向現實。

通過應用大數據與人工智慧，老師只需將需要批閱的試卷進行掃描，就能實時統計並顯示掃描過的試卷份數、平均分、最高分，以及最集中的錯題和對應知識點，一目瞭然，方便進行全面、實時分析。

如果需要對幾十萬、幾百萬份考試試卷進行分析，也能通過精準的圖文識別以及海量文本檢索技術，快速核對檢查所有試卷與目標相似的文本，並迅速提取並標注出可能存在問題的試卷，幫助實現智能測評。

在這方面，科大訊飛可以說走在行業前沿，其英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定並應用於全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。

管理

如果說學習者大多隻是關注「學」的部分，那麼學校教育則需要在教學之外，進一步分析教育行為數據，做好管理工作。通過智能技術，充分考慮包括教務處、學生處、校辦、校務處等部門在內的校園管理需求，學校可進一步採集、記錄、分析教與學及其相關教育行為，更好地勾勒出教育教學的真實形態，有效推進教學信息化。

目前，一些高校已經建立了學生畫像、學生行為預警、學生家庭經濟狀況分析、學生綜合數據檢索、學生群體分析等功能應用，幫助更好地分辨學生在專業學習或就業方向上的潛能，從而為學生提供個性化的管理與培養方案。

例如，面對多樣的選課需求，如何合理排課成為一個亟待解決的難題，而在沒有人工智慧的時候，老師排課往往需要幾周時間，還不能保證讓學生都滿意。現在用人工智慧演算法進行排課，學生只需提交自己的課程選擇，系統可以結合課程、教室、師資進行快速的排課，大大提高效率與學生滿意度。

在教育領域，這只是開始，大數據、人工智慧對教育的變革還將持續發酵。未來，以大數據實現教育個性化，用人工智慧賦能教育，在成倍放大教育產能的同時，將使得優質教學資源得到充分利用，從而做到因材施教、因人施教。

對此，我們不僅要仰望星空，更要腳踏實地。正如教育家葉聖陶先生所言，教育是農業，而非工業。不僅教育需要一個發展過程，同時孩子們也如農作物一般需要成長時間，而大數據與人工智慧則將成為其生長期重要的養分與輔助力量。

圖片來自網路。

編輯：黃繼彥

校對：王紅玉

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❿ 數據產品必備：這些超有料的大牛，還不趕緊關注!

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Medium
國外的輕量級內容發行平台，匯集了各行業用戶體驗設計的分享文章。我經常刷的交互設計的專題有 uxdesign.cc 和 UX Planet 。

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PS：現在國內有很多翻譯國外熱文發到國內的小蜜蜂，很辛苦啊，比較有代表性的有 可樂橙 。但是最近也宣布停更譯文了。不過自己開個翻譯軟體去看外文也沒什麼壓力，有些不通的地方只能人肉翻譯下。

很久以前我也是只逛逛UI中國和站酷的人，有一次偶然看到了behance，這配色，這排版，這畫風·····如果你的網站有一股揮之不去的傳統經典懷舊風，記得來這里看一看~

Behance
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Dribbble
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貼兩個每天早上都會逛得網站，這些做產品的基本會知道，就不詳細介紹了~
人人都是產品經理
PMCAFF

當然建立系統的知識理論當然是要看書了，因為我從小到大不喜歡看書，所以更多的是上網刷文章，但是也漸漸意識到利用碎片化學習的局限性。

你不能錯過的一份書單： 數據分析和產品人員成長的書

推薦書籍的作者開了一個讀書筆記的帖子，用來匯集對數據產品、數據的書，以及數據的文章等相關內容的體驗記錄。我覺得很不錯額。
深度好帖： 每天記錄一款新的數據產品或者新的數據案例

帖子里有一句話我覺得可以作為最後的結語： 境界上看到比知道重要，競爭中外部比內部重要，決策中理性比感性重要，執行中原理比技巧重要。

共勉！