大數據能量化一切么

1. 大數據重要的意義

什麼是大數據，大數據的意義是什麼？
大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。
大數據的意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。 有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。 大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
讀讀這本書吧。。

駕馭大數據 駕馭未來

大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。

該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！

大數據重要以及不重要的一面

與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。

網路數據與電子商務

對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。

一些有價值的應用場景

大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......
大數據的到來對我國經濟發展有什麼意義
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。

有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
互聯網大數據有哪些好處多
大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。

現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。

通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。

大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。

以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。

為什麼使用大數據？

數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。

現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。

更完整的解析

大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。

現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。

類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。

大數據是什麼？

由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：

量級（Volume）：大量的數據

速率（Velocity）：高速的數據產出

多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。

正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：

網站分析

移動分析

設備/感測器數據

用戶數據（CRM）

統一的企業數據（ERP）

社交數據

會計系統

銷售點系統

銷售體系

消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）

公司內部電子表格

公司內部資料庫

位置數據（空間位置、GPS定位的位置）

天氣數據

但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。

想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。

大數據的好處

大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......
什麼是「大數據」的真正含義
大講台大數據 在線培訓為你解答：大數據（bigdata），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 *** ，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。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。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、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。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據給人們帶來的好處
對一般用戶來說意義不大，對於葯店、葯廠有必要了解用戶的需求，但是如果真的利用起來能給用戶帶來選葯的便利還是很有用的。比如當你生病不知道選哪種葯好的時候，根據循證醫學原理能幫你找到合適的葯這樣也算是帶來了好處。
工業大數據對中國有什麼意義
工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。

國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。
大數據的特點主要有什麼？
大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。

大數據的特點：

1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；

2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：數據的質量

6、復雜性（plexity）：數據量巨大，來源多渠道

大數據的意義：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的缺陷：

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。

2. 大數據時代，你覺得大數據的未來發展趨勢有哪些呢

區塊鏈技術是指一種全民參與記賬的方式。所有的系統背後都有一個資料庫，你可以把資料庫看成是就是一個大賬本。目前是各自記各自的賬。

柯斯塔表示，這項技術本質是編解碼跟加解密，可以有效加密信息。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。

趨勢五：語音識別

語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。

語音識別是通用的無屏幕介面，可以迅速地整合在各項工具上，在智能設備跟手機上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo現在發展到第三代，可以開關智能電燈、開口詢問就能搜尋信息等。這項產業有個很大優點，就是發展技術的公司都打算把這項技術商品化，像是google、Amazon跟蘋果的語音識別技術都可透過授權，使用在其他業者的硬體服務上。

趨勢六：人工智慧（AI）

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧需要被教育，匯入很多信息才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對於AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。

趨勢七：數字匯流

何為數字匯流?

大約從1995年左有，就陸續有人在討論所謂「數位匯流」，說有一天電話、電視、音響、電腦與游戲機，將會整合成一個裝置。事實上這件事情早就發生了，iPhone 就是這樣的裝置。但這件事情也還沒發生，因為在客廳，你還是需要一個50寸的熒幕和一組6.1聲道喇叭，好好去享受你的影音。iPhone 或許可以接上這些周邊，但總不能每次老爸的電話一響，大家看到一半的電影就要暫停吧?

所以數位載具會匯流，每個裝置都可以兼當另一個裝置使用。但那大概不代表每個人都只買一個數位裝置，事實上，在不同的使用情境之下，我們還是會需要很不一樣的數位裝置— 光是螢幕大小就有好多種選項，音響效果、攝影機，都需要不同的配套。

所以數位匯流比較像「iCloud」，也就是說所有的裝置會存取同一個遠端資料庫，讓你的數位生活可以完全同步，隨時、無縫的切換使用情境。

但除了「載具」的匯流，我更關心的是另一個數位匯流，一個網路商業模式的匯流，或者更明確的說，數字匯流就是「內容」與「電子商務」的匯流。

他認為對未來沖擊最大的一項趨勢，就是將上述六項趨勢合並起來的效果，像是84億個物聯網設備，可用區塊鏈技術加強安全性;智慧城市透過物聯網，就能產生海量數據，這些數據需要由人工智慧進行分析;虛擬現實和語音識別也需要透過人工智慧不斷學習，這些科技發展息息相關，相輔相成，所以數字匯流是最重要的趨勢。

3. 天頌大數據輿情監測有哪些應用性

1.大數據輿情監測的預測性
大數據監測的核心價值在於預測。「雖然萬物皆顯出自發偶然之態，但實際上遠比想像中容易預測。」傳統的網路輿情事件是在輿情產生之後進行輿論引導，輿情的提前監測幾乎處於空白，傳統網路輿情治理局限性突出表現在這種滯後性上。但是，大數據可以主動抓取、分析、重新整合搜集而來的數據，克服其滯後性，讓輿情具有可預測性。一是能夠全面收集數據。人們或喜歡在網頁論壇上「吐槽」、「差評」，或喜歡在微博、微信中發表自己的心靈感悟，或喜歡在APP跟帖支持或反對某種觀點。這些數據，還有大量的網友態度、發表時間、活動地點、生物鍾等信息，通過文字語言處理、數據綜合分析等技術，我們能夠從無盡的大數據世界中挖掘事件萌芽信號、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態度情緒、並結合歷史相似或類似事件進行趨勢預測。二是能夠重點監測。利用大數據，我們能夠將重點監測目標的時間節點前移，根據工作中的經驗、已建立的網路輿情演變模型，預測輿情的發生率。這種預測性，能夠更加准確地把握意見生態環境，研判輿情發展趨勢，更加有效地提高輿情管理水平。
2.大數據輿情監測的全面性
大數據監測價值的前提是數據的全面性。大數據「海納百川」，能夠勾勒全景式的輿情生態。傳統的輿情監測，較為零散，主觀性較大。雖然有些部門單位將重要的、零星的輿情事件進行整理分析，但監測搜集手段較為簡單，素材較少，數據不夠全面，導致分析的結果不能全面反映所需輿情內容。大數據輿情監測手段在很多方面突破了傳統監測的技術「瓶頸」，豐富了輿情的來源觸角、內容類型，建立起全景式的監測模式。這種全景式的監測模式主要表現在：一是監測渠道的全面性。數據常常自動生成於微博、微信、QQ等日常社交網路行為中，被監測特定群體的習慣、喜好、行為以及潛在心理的數據，經過聚合分析，能夠描繪整個輿情群體或地域、時段的特徵。二是監測范圍的全面性。大數據技術促進輿情監測的日常化，能夠在「觸角內」，突破傳統監測的人工「軟肋」，「持續性」「高集中力」「多維式」監控輿情，「理性化」「多視角」「綜合性」展現話語圈層、地點定位、時間節點等信息，實現動態、全程、多角度的跟蹤，並可以根據「主體需求」，細化、篩選、整理相關數據，有針對性提出輿情治理對策，既保證監測數據的全面性，又保證輿情化解的針對性。
3.大數據輿情監測的關聯性
大數據輿情監測的「特色」是數據的關聯性。大數據「關聯性」形成的認知模式，能夠動態、全面、「辯證」地「認知」輿情。「大數據時代，突破了傳統數據時代片面化、單一化、靜態化的思維，開始立體化、全局化、動態化研究網路輿情數據，將看似無關緊要的輿情數據納入分析計算的范圍。」傳統的監測手段，採用「手工式」「謄寫式」記錄觀測到的內容，雖然有一定的類型分類、趨勢預測，但僅僅關注靜態的觀點陳述，缺乏動態跟蹤的有效手段。傳統的監測手段停留在「文如其人」階段，片面理解網友「吐槽」「拍磚」「點贊」「頂」，缺乏網友心理分析、精神解剖，缺乏字面意義與深層含義的關聯。同時，也缺乏線上輿情與線下事件的關聯，缺乏「我」與「自我」、「我」與「他人」、「此時」與「彼時」、「此地」與「彼出」的關聯。輿情的監測不僅需要由因到果的推理關系，也需要多次關聯「如影隨形」的相關關系。大數據把關注的焦點指向數據問的相關關系，關注數據網路裂變式關聯關系蘊含的無盡可能性。一是關聯「顯性因素」與「潛在因素」。「將大數據作為一種認知工具，則是要提高對於輿情數據之間關聯度的梳理，在實現數據關系可視化的基礎上，進而評估關系的生成、擴散與變化。」大數據可以通過對突發事件的輿情信息，分析網路話語關聯的觀點、意義，剝離出具有重要話語權的人群、區域、傳播及控制模式等，從而鎖定重點監測的人群、地點、事件特徵，提高了大數據輿情監測的抓取率和精確性。二是關聯線上空間與線下世界。「人們關於海量數據收集、整理工作能力的提升，帶來了一種從市場、政治選舉、社會治安到國家安全監測工作的全面融合」。在大數據和互聯網時代，網路已逐漸成為現實世界的「鏡像」，是人們生活世界的空間展示；大數據抓取網路的數據，數據則來源於手機或PC端等屏幕後的人的手指滑動或敲擊，它是人們生活世界的精神表現形式。輿情監測數據展現社會萬千現象，蘊意網友喜怒哀愁及其信息播散行為；大數據關聯線上線下，特別是輿情數據與生活世界。
4.大數據輿情監測的可量化
大數據輿情監測能夠實現數據的可量化。大數據的預測性、全面性、關聯性等所具有的價值特徵，必須建立在「能夠落實」的能力。大數據在監測方面的一個重要能力是能夠量化一切輿情信息，落實到對每一個監測數據的量化。傳統輿情監測，數據往往來源於報紙、電台等渠道，文字、聲音難以轉化成數據，從而難以進行分類統計、分析，難以實現輿情經驗的總結。在大數據時代，大數據量化一切，大數據既可以「量化」常規性質的文字，也可以量化非常規性質的圖片、視頻、表情包等；大數據既可以量化直接統計而來的資料，亦可以量化資料背後的情感；大數據既可以量化所需的輿情信息，亦可量化、摒棄無價值的垃圾數據。可以說，在大數據面前，所有監測的輿情，均可通過數據模型進行計算，分析輿情的態勢和走向。同樣，網路社會與現實社會同樣可以量化。網言網語引導、線下快速處置、網上網下聯動、協調共治等均可通過一定數據模型，逐漸推測出它應該量化的結果。

4. 【《大數據時代》讀書筆記2】大數據視角下，一切皆可「量化」

「大數據」視角，並非近年來的新事物，回顧歷史，早已有之。只是當時，「大數據」這個詞，尚未產生。

19世紀，「量化」之於航海。 19世紀還是航海經驗靠口口相傳、有些甚至被證明是錯誤的年代，航海家莫里通過量化分析製作的導航圖，是大數據的最早實踐之一。在因為馬車事故造成腿部殘疾後，年輕的海軍軍官莫里離開了海上工作，來到了圖表和儀器廠。在這個後來被證明是他福地的地方，在翻閱、整理庫房裡存放的航海書籍、地圖、圖表、航海日誌後，莫里將這些記錄進行數據整合，把整個大西洋按經緯度分成五塊，並按月份標出溫度、風速和風向，為找到更有效的航海路線提供參考。之後，為了提高精確度，莫里創建了一個標準的表格來記錄航海數據，並在所有海軍艦艇及部分商船上使用，通過分析這些數據，一些利於航行的天然航線被找到，為海軍及商船減少了三分之一的航海路程。遠在信息數字化之前，人工的數據運用已經充分展示了其實效。隨著數據存儲和處理能力的不斷提高，「大數據」技術的運用領域也不斷擴展。

20世紀，「量化」之於投資。 在金融領域，「量化」這個詞經常以「量化投資」等片語形式出現，指的是通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式，其實質在於替代傳統的定性分析，以數據為支撐作出投資決策。「量化投資」在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大，得到了越來越多投資者認可。金融領域是數據相對集中和易感知的領域，但量化的舞台，遠不止於此。

21世紀，「量化」之於坐姿研究。 日本先進工業技術研究所的越水重臣教授將量化用於坐姿研究，通過對人坐著時的身形、姿勢和重量分布等的數據化，產生獨屬於每個乘坐者的精確數據資料，並根據人體對座位的壓力差異識別出乘坐者身份，准確率達到98%。這項技術可作為汽車防盜系統，通過這個系統，汽車可以識別駕駛者是否為車主並設置相應安全措施。數據的提取，只有你想不到，沒有提取不到，關鍵在於如何提取、如何利用。

數據化，不是數字化。 前者，是指把現象轉變為可製表分析的量化形式的過程；後者，指的是把模擬數據轉換成用0和1表示的二進制碼。在數字化時代來臨之時，在腦海中對這兩個概念有清晰概念十分重要。數據化的關注重點是在「I（信息）」上，而數字化則關注「T（技術）」。數字化的發展，提高了數據化的可行性。

「數據化」文字。 谷歌的數字圖書館，是文字數據化的典範。通過文字的數據化，人可以用之閱讀，機器也可以用之分析。谷歌運用這些數據化了的文本來改進它的機器翻譯服務，從幾年前相當於高中水平的翻譯水準，到如今的令人驚嘆，著實超越了英語水平不斷退化的某筆者（容某筆者先找個地兒蹲著哭一會兒）。

「數據化」方位。 手機的廣泛運用，讓人的實時位置信息也可以被數據化，位置信息的數據化，催生了許多新價值。比如無線數據科技公司Jana的創始人伊格爾，他使用了來100多個國家的超過200個無線運營商的手機數據，既關注家庭主婦平均每周去幾次洗衣店，也試圖回答關於疾病如何傳播等問題。新的用途不斷產生，既可以用於商業，也可以用於社會研究。

「數據化」溝通。 個人化是數據化的前沿，facebook將關系數據化，twitter將情緒數據化，linkedin將個人經歷數據化，這些社交網路平台，以各種方式將個人及其溝通數據化，並存儲了海量的用戶數據。初步的運用，例如Derwent Capital對沖基金對微博數據文本的分析，獲得了股市投資的信號，雖然由於隱私問題，數據的使用還遠未成熟，但我們不難想像，當數據被充分運用，世間萬物是否已不再是世間萬物，而是海量的數據呢？

當看到一切皆可量化這句話，還是持一定的保留態度。因為，太過絕對。但似乎，這只是一種理念的傳遞，為了表達數據化的重要性而已。大數據視角，提供了看世界的另外一個角度，但絕不是唯一視角。

5. 大數據都體現在哪些方面

大數據體現在方方面面。以今年疫情防控為例，大數據把海陸空交通、醫院，政府，公安，安檢信息全部整合到一起，比如一架飛機落地後，其中一名乘客被確診為疑似病例。 其他乘客就可以通過大數據來一個個全部找到，主要是通過他們訂票信息，得知他們的聯系方式，頭像，行走路徑，就可以找到與疑似病例的密切接觸者有哪些，都去過哪兒，等等。 另外，現在所有的交通事故，安全生產事故都可以通過大數據來統一調度，救援，等。 你對這個回答的評價是？ 成都加米穀大數據科技有限公司是一家專注於大數據人才培養的機構。 公司由來自華為、京東、星環、勤智等國內知名企業的多位技術大牛聯合創辦。 面向社會提供大數據、人工智慧等前沿技術的培訓業務。

6. 大數據對人類未來的影響是什麼

維克托·邁爾·舍恩伯格在書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業帆悉變革和管理變革。
維克托最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而稿轎歷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」。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
本書認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未鍵搜有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們最具價值的應用案例。

7. 《大數據時代》：一切皆可量化

量化一切，是數據化的核心，也是大數據時代的基石。

當文字變成數據時，數字圖書館孕育而生；當方位變成數據時，GPS系統橫空降世；當溝通變成數據時，Twitter家喻戶曉。

我們所有的行為、興趣愛好甚至是情緒都在不知不覺中被記錄，成為數據的組成信息。不同的商業目的會截取不同的信息交叉組合，事實上，我們也越來越發現，搜索引擎的推送更加的貼心精準。這一切都是大數據圓乎的功勞。

除了目的性的獲取外，大數據更大的價值在於數據創新。數據的價值不僅僅是我們剛剛提到的特定目的的使用，更重要在於這些數據的再利用、重組、擴展創新出的新用途。那些視作無用的舊數據，換個重組方式，可能成為新構想的沖鋒隊。例如店裡的監控器，最開始的初衷是監視扒手。但是後來可以通過跟蹤客戶流和他們停留的信息，設計店面的最佳布局並判斷營銷活動的有效性。

大數據的世界感覺危險又刺激，危險在於人們的生活越來越透明，隱私越來越少。刺激在於不斷重組信息頭腦風陸判暴獲得新靈感新突破的橘悉悉喜悅。

8. 大數據推動社會思維變革

大數據推動社會思維變革

大數據並非新概念

記者：沈教授，您怎麼看待大數據這個概念和大數據時代這個說法？

沈陽：我個人認為，大數據並不是一個新的概念。它很多內在的研究，其實我們計算機學科領域一直在推進。比如，對數據的挖掘和分析方法，以及純數據內容方面的研究就一直存在。在若干年前，大數據已經在某些領域實現了具體的應用。不過，最近兩年出來的大數據概念更加強調互聯網的因素，更加強調數據的體量，以及數據與各行業的運用對接。大數據概念的推廣和它對社會的影響，使得數據分析的概念從計算機學科快速地擴展到社會的各個領域，這是非常有價值的。大數據就是互聯網發展到現今階段的產物，在以雲計算為代表的技術創新背景的襯托下，一些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，並且不斷作用於各行各業的創新發展，這就是大數據的價值。數據實用化是大數據時代的一個特點。

大數據利於社會治理

記者：您認為大數據思維會對當今社會帶來哪些主要影響？

沈陽：大數據思維有這么兩個特點。第一個特點是，數據一切可量化。比如說，它有助於我們研究政府官員的民意支持度。又比如，政府的信息公開程度，我們也是可以測量的。比如新媒體指數、城市幸福指數、各城市堵車指數，從大數據的角度來看，這些指數的研究方向和方式就體現了相關特點。第二個特點是，大數據思維特別強調不同數據之間的相關性，乃至於尋找它們之間的不相關性。這如果運用到社會治理上，可以提升政府反應的靈敏度。

記者：今年有句話很火，叫「證明你媽是你媽」。它直指簡政放權和政府服務方面的一些問題。但在具體的新聞事件中，我們也可以看出，它還透露出相關部門一些信息共享的問題。比如，要辦一個證，時常就會出現「多部門跑腿」的現象，民眾要跑完這個部門再跑另一個部門。您認為，隨著大數據時代的來臨，政府在思維方面需要做什麼樣的必要刷新？

沈陽：在大數據時代，傳統的政務查詢、社保查詢、醫療教育、水電煤等公共服務將被集成，各政務服務間的信息化壁壘、數據孤島將會消失，政府、企業、研究機構間的數據可實現安全的分享流通、交易交換。因此，隨著大數據的發展，政府首先要進一步把為人民服務的觀念和責任意識落實到實際工作中去，要有數據信息開放思維、數據信息整合思維和數據信息分享思維。從互聯網的角度來看，政府服務優化是沒有止境的。也就是說，不同部門之間要加強服務融合，要加強信息的交換。我們需要用移動互聯網的思維去打造一個指尖上的政府服務體系。正如李克強總理強調的「要讓政府信息多跑路，群眾少跑腿」，我們各級政府應該按照方便辦事、就近服務的原則，充分利用大數據的功能，真正完成向服務型政府轉變的時代要求。

大數據應進一步實用化和安全化

記者：大數據的發展離不開政府的推動，近年來，我國政府在這方面主要做了哪些工作？

沈陽：我們國家在推動大數據發展方面已經形成了較好的頂層設計。若干個省份有準備成立大數據管理局的構想。在學術支持方面也體現了我國大數據的發展比較蓬勃。還有，大數據的民間團體也非常活躍。大數據相關的公司在融資和產品推廣方面也都得到了社會各界的支持。2013年，我們國家發布了《關於數據中心建設布局的指導意見》，提出了以市場為導向，以資源節約和提高效率為著力點，通過引導市場主體合理選址、長遠設計、按需按標建設，逐漸形成技術先進、結構合理、協調發展的數據中心新格局。我國在加強信息基礎設施建設、增強信息產品的供給能力、培育信息消費需求、營造發展環境、提升公共服務信息化水平等方面採取了一系列具體措施。

在今年6月的國務院常務會議上，李克強總理再次強調了大數據運用的重要性。之後，國務院辦公廳還印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，意見提出，要運用大數據提高為市場主體服務水平，加強和改進市場監管，推進政府和社會信息資源開放共享，提高政府運用大數據的能力。這些都有助於推動我國大數據的發展。

記者：沈教授，以您的研究視角來看，目前我國大數據的發展有哪些需要重視的問題？

沈陽：目前我國政府對大數據高度重視，民眾對網路、新媒體越來越關注，高校的相關人才培養也在作出相應調整。我個人認為目前需要重視的問題有這么幾個。第一，大量的權威數據資源集中在政府手中，而很多數據我們目前還沒有開發。所以，政府應該開放更多的數據源。在政府數據開放方面，我們還需要邁向一個新台階。第二，相關部門在保護隱私安全方面要有更多的考慮。我們要建立有效的法規機制，讓隱私權和大數據的社會便利性獲得一個最佳平衡點。第三，在數據的流入和流出方面，我們需要更加清晰的界定。在不同領域，我們需要更多的數據標准。第四，要加強大數據的科普。既不能神化大數據，又要讓大數據在更多領域取得快速進展。第五，大數據研究只有與實際接軌，工具化、服務化和實用化，才能解決具體問題，從而提升社會的生產力。

記者：作為相關方面的資深專家，您和您的團隊在大數據方面做了哪些深入研究，或者您近期有沒有什麼研究計劃？

沈陽：我們構建的新媒體指數涵蓋了不少微博數據、百萬級別的微信數據，還有APP的數據等，我們目前主要的研究重點在大數據的數據源、大數據的分析模型、大數據的發布服務等方面。我們團隊與教育部、新華社、人民網(603000,股吧)、新浪網、騰訊網等單位均有緊密合作，可以說，我們已經有了一個很好的研究起點。我們還做了一系列的評估指標，會對大數據的發展方向做一些客觀中立的學術性評估。此外，我們還試著在新的領域擴展大數據的應用，比如說感測器新聞、互聯網的虛擬社群研究等。當然，每一個團隊的精力都是有限的，研究需要聚焦。我們會廣泛關注，重點突破，進行不同學科之間的合作。我們團隊和清華的大數據研究院有密切的合作。我們現在有若干項目是在國家有關部門的重點支持下進行的。

大數據需要復合型人才

記者：今年7月22日，國務院辦公廳就2015年上半年工業通信發展情況舉行發布會。工信部表示在進一步貫徹「互聯網+」指導意見中，將重點推進重要工業雲、工業領域大數據等發展，而「互聯網+」和大數據發展的核心在於人才，清華大學作為國內一流學府，在相關方面是否已經有培養計劃？

沈陽：對大學生的培養，對大數據人才的培養應該符合教育規律。我個人覺得新聞傳播專業的學生大一大二的時候，還是應該強化他們的經典閱讀。強化文化修養和理工科的邏輯思維。如果只是培養學生的淺閱讀能力，如果學生不具備深度思考、縝密思維的能力，那就難以成為優秀的大數據人才。優秀的大數據人才是復合型人才，需要中外融合、文理相通、深淺結合，以及理論和實踐的結合。因為我們需要提供能解決實際問題的產品。目前，包括清華在內的一些國內高校已經有一系列的培養方案。

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9. 大數據技術在量化交易的應用上有哪些

投資決策、風險管理等場景，重塑傳統金融服務等方面都有應用。

隨著大數據技術的廣泛普及和發展成熟，金融大數據應用已經成為行業熱點趨勢，在交易欺詐識別、精準營銷、黑產防範、消費信貸、信貸風險評估。

供應鏈金融、股市行情預測、股價預測、智能投顧、騙保識別、風險定價等涉及銀行、證券、保險等多領域的具體業務中，得到廣泛應用。對於大數據的應用分析能力，正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。

股市行情預測：

大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情。隨著大數據廣泛應用、數據規模爆發式增長以及數據分析及處理能力顯著提升，量化投資將獲取更廣闊的數據資源，構建更多元的量化因子，投研模型更加完善。

證券企業應用大數據對海量個人投資者樣本進行持續性跟蹤監測，對賬本投資收益率、持倉率、資金流動情況等一系列指標進行統計、加權匯總。

了解個人投資者交易行為的變化、投資信心的狀態與發展趨勢、對市場的預期以及當前的風險偏好等，對市場行情進行預測。

10. 大數據究竟給人們帶來了哪些便利

大數據時代至少給我們的生活帶來了以下六點便利與好處：

1、節約時間，更有效率

2、大數據讓人們更容易借到錢 讓老賴無處遁形。

3、大數據讓人更加聰明更智慧。

4、大數據思維可以幫你省錢。

5、大數據讓工作可以量化，更加公平。

6、大數據思維可以助你發現隱形需求

大數據時代的到來，帶來的變化和變革無法量化，只能從大的方面去看了。一個時代會因為一個概念的提出而顛覆，大數據時代，等待顛覆的，還有很多。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。同樣，設備管理也將面對著這樣的挑戰和機遇，我們會在設備管理工作中通過從信息到數據再由數據到有用信息的分析而獲得知識、商機和為社會服務的更高層次的能力。