天文學與大數據

Ⅰ 大數據時代帶來時代大變革

大數據時代帶來時代大變革_數據分析師考試

「貴州貴陽確實非常適合發展大數據，人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地」；

「在大數據時代，每一種數據都是一種財富，如何挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題」；

「21世紀通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導」；

……

7月28日，歐美同學會·中國留學人員聯誼會第四屆年會暨海歸創新創業貴陽峰會分論壇之一，貴州大數據產業發展論壇在貴陽國際生態會議中心舉行，國內外專家學者、「千人計劃」專家、海歸博士等創新創業人才匯聚一堂，圍繞「大數據與人工智慧」、「數據安全」、「大數據+農業」等問題分享經驗、交流觀點。

中國電信北京研究院總工程師畢奇：

人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地

「大數據時代的到來，帶來了很多變革。」國家「千人計劃」特聘專家、中國電信北京研究院總工程師、美國貝爾實驗室院士、美國電氣與電子工程師學會院士（IEEE Fellow）畢奇認為，大數據要有開闊觀察數據的思維和完善處理數據的手段，找到經濟價值的應用，得到挖掘數據的價值。

怎樣得到大數據產生的價值呢？畢奇認為，利用大數據的技術從應用中獲取，而服務是獲得經濟收入的最直接的來源。

「現代服務行業呈計算機化，互聯網是現代服務業計算機化的一場革命，而用戶界面是這場革命的制高點。」畢奇說，互聯網商通過控制用戶界面，將大數據服務推向縱深，獲得了更大的經濟價值。

他分析說，信息行業的服務趨勢是從第一代以新浪為代表的門戶網站，首頁有大量信息供用戶自己選擇，第二代是谷歌、網路為代表，大數據在後台，通過關鍵字搜索獲取大量信息，第三代是用智能方法獲取信息服務。

「目前正處在第二代向第三代發展的階段，是投資進入開辟新方向的最好時機，而人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地。」畢奇說，從海量數據中挖掘價值才是大數據應用成功的關鍵，但海量無結構的數據的挖掘對獲取數據的價值造成巨大的壓力，人工智慧便是建立數據結構、發掘數據價值的捷徑之一。

人工智慧需要龐大的資料庫來訓練數據模型，隱藏的數據結構可以由人工智慧來尋找和建立，人工智慧與人才是大數據成功的關鍵因素，他還舉了「智慧教育」和「機器人服務」兩個大數據與人工智慧的應用案例。

「目前的人工智慧技術不僅能理解語義，根據上下文理解多義單詞和多句，實時產生答案，有邏輯推理功能，還有機器自我學習功能，能學習和發現數據的內在結構。」他認為，大數據應用是未來服務的關鍵技術，人工智慧系統是大數據應用的人機界面，能有效地推動大數據的發展，大數據與人工智慧的結合可以在很多領域有著較好的商業前景。

第一次來貴州貴陽的畢奇，山清水秀給他留下深刻印象。「這里確實非常適合發展大數據，貴州、貴陽政府抓住發展大數據的時代機遇，為時代的變革邁出了穩健的步伐。」畢奇說，大數據有著廣闊的領域，在各行各業都有著發展空間，「大數據有著大價值，能提供大機遇，可能導致大變革，有潛力帶來大效益。」

上海弘視智能有限公司創始人、董事長潘今一：

挖掘大數據時代下的視頻數據「金礦」

「目前，全球共有數十億個監控攝像機，記錄著城市的第一次心跳和呼吸，這些海量的視頻數據中蘊含著大量的政治、商業和生活信息，如何在大數時代的背景下，挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題。」上海弘視智能有限公司創始人、董事長，中組部「千人計劃」國家特聘專家潘今一博士提出了自己的想法。

潘今一介紹，大數據視頻監控天網不僅具有高清視頻監控系統的完整功能，包括高清監控、大屏顯示、錄像回放和查詢等，還包括圖像識別和抓拍功能，即對經過的目標自動識別、抓拍（人、車、特徵），識別後統一集中到公安內部的雲計算中心。

基於大數據視頻監控天網，潘今一創辦的弘視智能有限公司開發的「基於相似度干預迭代視頻數據搜索」系統（RIIS）更加強調對人、車、物體特徵的對比，從而找到身份信息，以及通過關聯搜索，對同一目標的行動軌跡、出現概率、團伙關聯、團伙延伸等進行分析，從而實現對重點人群的報警聯動。

目前，該系統已經在遵義、畢節和都勻獲得良好的實際效果，針對目前貴陽市如火如荼開展的「兩嚴一降」、禁毒人民戰爭和大數據產業，潘今一希望在這里也找到合作的空間。

值得期待的是，今天五月份，公司已經與貴大合作，著力打造大數據視頻監控天網「樣板」，除了原系統中的所有功能，還將實現視頻識別精準性的「升級」，進而提高系統的應用價值，希望有機會可以為貴陽打造「平安城市」貢獻力量。

「但是，大數據天網監控可不只是有維穩和治安等政治功能，其商業價值才是以後重要的發展方向。」潘今一強調說，在保護市民個人隱私的前提下，視頻數據中所傳遞的商業信息極富商業價值。

他舉例說，視頻信息中收集到的服裝款式、色彩，以及顧客光顧商店的類別、消費習慣、活動軌跡等都是商家需要的重要信息，這對於制定合理的市場營銷策略至關重要。

潘今一表示，在大數據時代，每一種數據都是一種財富。而視頻數據這座「金礦」的富饒程度也遠超公眾的想像，他非常期待看到這座「金礦」能夠給產業發展帶來的源源動力。

韓國釜山大學超級計算機中心主任金哲民：

通過大數據解決醫學臨床問題成為時代潮流和主導

「在韓國保健福祉部看來，韓國現在最大的焦點問題就是人口老齡化，韓國從2000進入老齡化社會，2018年進入高齡社會，預計2026年進入超高齡社會，韓國高齡化速度在全球是最快的。」韓國釜山大學超級計算機中心主任、韓國抗衰老事業團團長、釜山大學醫科大學研究院副院長金哲民說，面對老齡化的問題，醫療保健系統也必須與時俱進、有所變化。

金哲民認為，現在醫療中心的保健醫療是以治療、預防和老人病的管理以及康復為主體來設置，為了更精度的醫療管理，現有的醫療形態就需要重新樹立，因此用國民健康信息大數據分析技術來進行精度分析便成為重要課題。

最近，金哲民的團隊開發了保健醫療大數據開放系統，開放了健康保險審查評價院從2009年到2013年所持有的公共數據、內存數據、公開的API等所有公共數據，能在國民和保健醫療產業部門和醫療研究機構等用互聯網進行疾病、葯品等醫療大數據分析。

「還有一個國民健康保險團體公團，從2014年開始分析提供保健醫療大數據。」金哲民說，保健醫療大數據的精髓是基因組信息和臨床信息鏈接配對醫療，目前正在做以未來配對醫學遺存體的信息為基礎的大數據分析的基礎設施建設。

10年前韓國保健福祉部就開始對基因組進行研究，研究數據已從2014年5月開始對全世界的相關研究者進行公開使用。國立保健研究院在2014年3月設立了國立醫科學知識中心集中管理和運營所有的知識信息，主要把臨床研究信息和遺傳體的臨床研究信息收集、加工變成有意義的醫學信息進行臨床使用。

「韓國人口問題已成為事關國家存亡的重要問題，醫學模式已漸漸向治療預防轉變，因此大數據的管理和使用越來越重要。」金哲民說，21世紀疾病治療要秉持「以預防為主」的主導思想，通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導。

貴州大學博士李暉：

FAST大數據服務 讓「高大上」科學「接足地氣」

「前不久，被譽為地球『大表哥』的開普勒－452b行星被天文學家通過開普勒太空望遠鏡發現，這使得一直顯得有些冷門的天文學再次走進大眾視野。」貴州大學博士李暉的這番話引起觀眾的注意。

李暉介紹，其實天文學並不冷門，它不僅跟我們的日常生活密切相關，而且和貴陽現在大力發展的大數據產業也有著千絲萬縷的聯系。

目前，貴州省大數據產業發展應用研究院、貴州省先進計算與醫療信息服務工程實驗室和貴州大學計算機科學與技術學院正在合作研究FAST大數據服務項目，是天文學應用於大數據的示範。

李暉介紹，FAST大數據服務的意義在於海量天文數據整合分析、天體分析和挖掘以及天方大數據的可視化，即提供數據的多維可視化分析，把海量天文數據轉化為形象可視的易懂演示圖像資料，讓公眾也能直接享受深奧科學的結果。

銀河系中存在10億個類地球行星，宇宙中類地球行星的數量是地球上沙子數量的100倍，而開普勒望遠鏡觀測到的數據中，僅計算出約15000顆行星，初步鑒別4000餘顆，相比於浩瀚宇宙，目前人類的技術能力還屬有限。此時，FAST天文大數據服務則應運而生，推動天文科學研究和探索由假設驅動向數據驅動轉變。科學研究由過去的「應該設計什麼樣的實驗來驗證這個假設？」轉變為現在的「從這些數據中能分析出來什麼？如果把其他數據融合，能夠發現什麼？」數據密集型科學研究對數據管理與分析技術提出了巨大的挑戰。

眼下，李暉團隊已經初步建立雲計算基礎平台、數據服務平台，未來第三方應用服務、可視化分析服務、數據分析雲服務和科普應用服務等將成為研究的主攻方向。

屆時，利用FAST大數據服務，繁雜的數據將會變成一項項可視圖像，甚至可以交互查看細節、自動化天體識別並勾勒天體輪廓，「高大上」的科學將走下高台「接足地氣」。

江蘇加德綠色能源有限公司總經理周楚新：

讓農民得到「大數據深度學習」的紅利

「如果整個農業不聯網的話，物聯網就是一句空話，而如果物聯網不成的話，互聯網就是一句空話。」江蘇加德綠色能源有限公司總經理、南京綠色科技研究院院長、加德綠色能源研發有限公司總裁、國家「千人計劃」特聘專家周楚新說。

他認為，作為人類賴以生存的根本，農業發展離不開信息化，大數據技術從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，為現代農業信息化建設提供了強勁的動力。

「如何讓農民得到『大數據深度學習』的紅利是我們需要重點研究的問題。」周楚新說，「大數據深度學習」意味著更快速地從數據中獲得更多、也更精準的信息，但農民不喜歡空洞的概念，如何用最簡單最直接的信息，讓教育水平偏低的農民也能明白是我們最重要的課題。

過去，傳統的農業生產中的許多決策往往是靠農民自身的經驗，有的甚至是憑感覺，而用農業大數據來指導，將為農業的生產發展和政府決策提供科學、准確的依據。全國每一位農民都可以提供來自第一線的信息，同時信息的共享，使得農民在田間地頭就能夠獲知到各種農業動態信息，並通過農業大數據平台得到精確的生產指導。

周楚新表示，農業現代化是實現我國四化同步發展的重要組成部分，互聯網+農業、大數據+農業是一個萬億級大市場。包括聯想、阿里等國內互聯網及電子商務巨頭已經紛紛開始搶占市場，同時傳統農業生產資料企業也在抓緊布局農業農村信息化市場及農業農村電子商務市場。

周楚新認為，農業信息化是一種新型生產力，是我們發展的必然選擇、核心要素和制高點，支撐和引領農業現代化發展、轉型和升級的方向。以農業信息化促進乃至帶動農業現代化，對促進國民經濟和社會持續協調發展具有重要意義。

中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯：

信息化為後發地區提供「彎道超車」的可能

「現在我國百分之百的省級城市，百分之九十的地級城市，超過百分之六十以上的縣級城市都提出要建設或者正要建設智慧城市，可以看出，智慧城市已經成為我國城市發展的主流。」中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯說。

「建設智慧城市離不開我們正面臨的城鎮化進程的背景，大量的勞動力從農村向城市轉移，各個城市都面臨著大量的問題，公共服務跟不上、社會治理難及產業轉型難等。」唐斯斯認為，這些都倒逼我們進行體制改革和創新，而信息化則有著巨大的潛力並發揮了關鍵的作用。從信息化的發展趨勢來看，新一代的信息技術已經跟我們的經濟社會深度融合，融合才能創新，原有傳統發展模式的顛覆也為很多後發的地區提供了一個「彎道超車」的可能。

唐斯斯表示，目前我們正面臨著經濟新常態的局面，經濟發展由原來的高速發展轉為中高速發展，經濟結構發生質的變化，經濟增長動力從原來的要素驅動、投資驅動向創新驅動轉變。在這個過程中間，國家非常重視信息化的手段，希望在經濟新常態下用這樣一個新的方式來解決傳統方式難以解決的問題。

唐斯斯認為，網路安全是我們在建設智慧城市過程中不得不面對的問題，信息安全已經納入到我們國家安全的層面，然而原有的信息保障已不足以應對我們所面臨的問題。所有的雲計算是集約化的建設，如果一旦信息安全保障沒有到位，意味著我們將面臨更大的風險，這是我們需要特別注意的。

「移動互聯網已經進入了一個全面爆發的時代，民眾需求的變化，對政府提出了更高的要求，對我們原有的服務模式也提出了更高的要求。」唐斯斯說，為此，國家在信息化的戰略方面密集地頒布了一系列的政策，希望信息化成為促進我國經濟社會發展的強大動力和支撐。同時，信息惠民政策的密集出台，意味著信息化從為政府服務，向更多的為民眾服務轉變。

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Ⅱ 仰望星空的天文學家，站到了 AI 風口上

考考你，不翻書和網路，你能背出來幾位天文學家？

愛因斯坦，伽利略，開普勒，哈勃…這些估計寫在高中課本里的，你張口就來。對了，還有屈原，他那首《天問》中給天文提了 30 問。

但你知道他們是怎麼工作的嗎？

姑且給他們分為三類，第一類天文學家做「觀測」，從肉眼到望遠鏡，有代表性的就是伽利略。第二類天文學家做「理論」，早在 1916 年，愛因斯坦就基於廣義相對論預言了宇宙中存在引力波，不過當時沒有探測到。所以想要看得遠，設備必須提上來。第三類天文家做「設備」，1983 年，Kip S.Thorne 等人共同創建 LIGO 項目，開創了引力波波形計算及數據分析的研究方向。直到 2015 年，也是愛因斯坦預言引力波的百年後，科學家們才第一次在宇宙中發豎游磨現了引力波的存在。

「從人類誕生那一刻開始，人類對宇宙的 探索 就從來沒有停過，我覺得這也是定義人為什麼能成為人。因為我們總是向已知世界的邊緣磨汪去 探索 。」清華大學天文系副教授蔡崢說。

後來，人們發現天文學家才是引領 科技 向前的一撥人。甚至小到集成電路、太陽能電池板、氣墊運動鞋...... 這些發明的出現最早都源自航天進步和人類的好奇、 探索 精神。

7 月 12 日，蔡崢做客了由極客公園舉辦的「 科技 新風向」活動，提出了一個有趣的觀點，「天文學既是推動 AI 重要的前端，又是受益 AI 最大的學科。」他跟我們聊了聊，聽起來遙不可及的那幫人都是怎麼工作的，以及這個久遠的科學——天文學為何能受益於 AI，被技術力量「加持」之後，科學家們發生了哪些改變？

1609 年，熬了一個通宵之後，伽利略終於搞明白，兩個透鏡一組合，能夠放大余斗肉眼看不見的物體。他製作了一個可以滑動的金屬管，把兩個凹凸鏡片各自安在一端，從凹透鏡一端望去，遠處教堂上的十字架也逼真可見。「這儀器的效用可使 50 英里以外的物體，看起來就像在 5 英里以內那樣。」這讓伽利略興奮不已。

被好奇心驅使著——要看以前看不見的星星，作為航天之上更大的一個象限，天文已經發展幾千年了。伽利略的發明被譽為天文學研究 歷史 上具有劃時代意義的一次革命，幾千年來天文學家只靠肉眼觀察日月星辰的時代結束了。後來人類有了更大的「眼睛」，從光學波到全波段，從地面到空間，捕捉的天體信息越來越多。

「想看得遠，必須把設備提高，有人做更大的鏡面，有人做全波段的探測，有人做更靈敏的探測器」蔡崢說。

他舉了一個例子，如今 CCD（CCD 是一種能夠把光學影像轉化為數字信號的感測器）數字成像技術在照相機、手機里使用常見，照片不需沖印，通過互聯網即可分享出去。

但 CCD 最早實際是 NASA 為了探測更暗弱的信號、探得更遠，來幫助發展的一項技術，代替膠卷膠片。1990 年，NASA 採用 CCD 將有史以來最精確最大的哈勃空間望遠鏡送上了太空軌道，它後來創造很多觀測奇跡，比如發現宇宙加速膨脹，探測到宇宙早期的星系形成。

不僅是幫助人類 社會 完成從「膠片時代」到「數字化影像時代」的轉變，「CCD 把圖像進行了數字化處理，只有數字化了，你才能用上一些 AI 技術。應該說整個人工智慧時代，沒有 CCD 的話，打開不了。」

這種例子不勝枚舉，能夠走進日常生活的也只是市場化和產業化的一小部分技術。天文學並非虛無縹緲，而是人類 科技 的「永動機」，一直在牽引著 科技 進步。「人類覺得已經夠好了，就躺平了，只有研究基礎科學的一堆人，總想更高更快更強，才對技術進行不斷地發展。」蔡崢說。

「就像 70 年代為了 探索 霍金輻射，發展了一個亞毫米波的接收機，裡面就有關鍵技術應用到了現在最常見的 Wi-Fi 上。」聊到這里，極客公園創始人張鵬也不禁感慨，「科學家永遠不內卷，他們總在對技術有推動升維，因為有太多未知要去研究。」

「測地球到太陽距離，要通過金星凌日去測。金星凌日以兩次凌日為一組，間隔 8 年，但是兩組之間的間隔卻有 100 多年。如果趕上兩次陰天，當年的天文學家，一輩子就這么過去了。」蔡崢開玩笑。不過一個有趣的例子足以說明，為什麼很多天文學家究其一生只能研究一件事兒。畢竟人類文明不過幾千年，放入宇宙的時空，滄海一粟。

然而過去三十年，人類 社會 被互聯網、數字化深刻地改造，原來只能靠「等」的天文學家可以通過 AI、大數據等技術加快研究步伐。

蔡崢舉了一個例子，以前用發現愛因斯坦環推導前景暗物質分布的方式是解愛因斯坦場方程，要用超級計算機算兩個星期。所謂愛因斯坦環是指，當光線由恆星發出，遇到質量極大的星系團、暗物質之後產生的引力透鏡現象。然而現在，AI 演算法可以做圖像訓練，從圖像到圖像，不管中間的方程。但一旦一個愛因斯坦環被發現，就能馬上從圖像推算出一個最為接近的暗物質結構，速度比之前提高了億倍。

「以前超級計算機要算兩個星期的東西，現在通過 AI、機器學習演算法在一台個人電腦上幾秒中就能出來。」算力的提升、大數據時代的來臨對於本來需要巨大算力的天文計算，變得更加迅速。這讓張鵬回憶起幾年前，去往 LIGO（激光干涉引力波觀測站）實驗室。實驗室人員告訴他， 科技 發展與天文學是相輔相成的，往前推二十年，當零配件、技術都達不到一定靈敏度，也無法通過一個先進的設計探測到引力波。

如果說過去人類的好奇心和求知慾讓人類仰頭看天，那麼今天 科技 的進步和應用愈發重要，讓天文學家擁有更加先進和快速的方法論同時，決定了我們能看多遠的天空。原來只能靠天才科學家去猜去想，如今依託於海量數據，AI 總結成一些模型，也許人類就能在規律中找到新的值得推理的理論。

「普通人看星星是浪漫，天文學家看星星，就是一堆不斷變化的數字，會不會無聊？」面對這樣的提問，蔡崢稱，如今 科技 的發展大大提升科學家的效率，「相當於 AI 給天文學家當助理了。」

蔡崢做了一個類比，就像降噪耳機使用的 AI 降噪演算法，他們正在研究如何在低信噪比的光譜中迅速發現發射線、吸收線。使用 AI 降噪進一步把信噪比提高，相當於把望遠鏡的口徑變大，更有效地濾掉沒用的雜訊。

另一方面，蔡崢覺得未來三十年將是天文學極速發展的三十年。近十年的諾貝爾獎，天體物理拿了五個，因為天文學正在極大受益於 科技 ，處於加速發展的態勢。蔡崢十分羨慕在這個時代做天文研究的學生，「美歐日，無論在地基還是空間望遠鏡未來十年都會有量級的提高，中國也將有自己的『哈勃』——中國空間站工程巡天望遠鏡，清華大學也在 探索 世界最大的光譜巡天望遠鏡。」

今天「中國天眼」已經正式開放。作為世界最大、最靈敏的單口徑射電望遠鏡，天眼領先世界。為了建造它，天眼總工程師南仁東耗費二十多年心血，也一度為了補齊資金缺口四處奔走。

說起來這還是令 科技 圈十分「汗顏」的一件事，天眼造價 11 億人民幣，而如今一家 科技 公司一輪融資隨便都要幾億美金。「然而天眼落成之後，光是為平塘縣帶來的 旅遊 收入一年都有 40 個億，更何況，帶我們到世界的邊緣看看，這個價值不是用金錢能衡量出來的。」

訪談的最後，蔡崢用一以貫之的幽默口吻說，「我們別老內卷，要往外升維。哪怕一天有 3 秒鍾抬頭看看，當你看到一個更大的世界，也許就會發現，眼前的困苦、彷徨也許並不算什麼，我們有時需要站得高一點，看得更遠一點。」

本文作者：沈知涵

Ⅲ 大數據時代 如何理解「大數據」

大數據時代 如何理解「大數據」

最早提出「大數據」概念的學科是「天文學」和「基因學」，這兩個學科從誕生之日起就依賴於「基於海量數據的分析」方法。

大數據可以說是「計算機」和「互聯網」結合的產物，計算機實現了數據的「數字化」;互聯網實現了數據的「網路化」;兩者結合才賦予了「大數據」生命力!

隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活，加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及，新的「數據」正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的「數據」是互聯網出現以後迅速產生的。

不過，拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象，我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變，這種「質變」表現在以下3個方面：

1)數據思維

大數據時代帶給我們的是一種全新的「思維方式」，思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!

- 分析全面的數據而非隨機抽樣;

- 重視數據的復雜性，弱化精確性;

- 關注數據的相關性，而非因果關系。

歷來的商業變革都是由「思維方式的轉變」開始的，舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候，如果大腦不能與時俱進，吸收並轉變為順應潮流的新思維，通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略，那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域，然後滲透到傳統的商業領域：黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!

當然，這些企業的沒落並不是因為沒有「數據思維」，但他們都是被「新互聯網思維」淘汰的昔日巨人。「數據思維」是最新的思想，其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是，如果不給予足夠的重視，下一波沒落王國的名單中，可能就會有你!

2)數據資產

大數據時代，我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度，因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種「個人信息數據」之外，我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能，這些家用電器在更好地服務我們的同時，也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街，商戶的路由器，運營商的WLAN和3G，無處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。

在互聯網領域，我們喜歡說「入口」這個詞，「入口」對應的直接意義是「流量」，而流量在互聯網領域就意味著「金錢」，這種流量變現可能是廣告，可能是游戲，也可能是電商。在大數據時代，「入口」這個詞還有更深刻的意義，那就是「數據生產的源頭」，用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事，也會留下一系列相關的「數據」，這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!所以，在「大數據」時代，意識到「數據也是資產」的公司都已經開始在各個「數據生產的源頭」進行布局，可能是一個解決剛興需求的WEB網站，也可能是一個單純的工具APP，還可能是一個可穿戴的數碼產品!

3)數據變現

有了「數據資產」，就要通過「分析」來挖掘「資產」的價值，然後「變現」為用戶價值、股東價值甚至社會價值。

大數據分析的核心目的就是「預測」，在海量數據的基礎上，通過「機器學習」相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。

「預測事情發生的可能性」繼續往下延伸，就可以通過適當的「干預」，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦「商品」，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為「精準營銷」，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

最後，如果你看了這段文字還不能更好地理解「大數據」時代的「預測未來」能力，那麼我推薦你看看熱播美劇《疑犯追蹤》!

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Ⅳ 大數據的含義包括哪些

大數據（英語：Big data[1][2]或Megadata），或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。
在總數據量相同的情況下，與個別分析獨立的小型數據集（data
set）相比，將各個小型數據集合並後進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性，可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等；這樣的用途正是大型數據集盛行的原因。
大數據的應用示例包括大科學、RFID、感測設備網路、天文學、大氣學、基因組學、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、製作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、社交網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和視頻封存、大規模的電子商務等。

Ⅳ 大數據的特徵是

一，大容量
據馬海祥了解，天文學和基因學是最早產生大數據變革的領域，2000年，斯隆數字巡天項目啟動時，位於新墨西哥州的望遠鏡，在短短幾周內搜集到的數據已經比天文學歷史上總共搜集的數據還要多；在智利的大型視場全景巡天望遠鏡一旦於2016年投入使用，其在5天之內搜集到的信息量將相當於前者10年的信息檔案。
二，多樣性
隨著感測器、智能設備以及社交協作技術的飛速發展，組織中的數據也變得更加復雜，因為它不僅包含傳統的關系型數據，還包含來自網頁、互聯網日誌文件（包括點擊流數據）、搜索索引、社交媒體論壇、電子郵件、文檔、主動和被動系統的感測器數據等原始、半結構化和非結構化數據。

四，真實性
1.數據的重要性就在於對決策的支持，數據的規模並不能決定其能否為決策提供幫助，數據的真實性和質量才是獲得真知和思路最重要的因素，是制定成功決策最堅實的基礎。
2.大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

Ⅵ 關於數據科學領域，你知道哪些科學趣事

科學大數據處理已經涉及到各個領域，天文學家也開始利用天文望遠鏡的大數據處理，來進行宇宙天體的計算和預測。

根據天文學家多年收集的數據，我們生活的銀河系，大約存在4000億顆恆星，開普勒天文望遠鏡在進行天文觀測的同時，進行了大數據分析，發現在銀河系中，類似太陽的黃矮星大約占據7%的比例，也就是280億顆。

但是一顆健康的恆星，並不意味著擁有適合生命生存的星球，於是天文學家開始觀測恆星系中的行星，在這些宜居恆星周圍，大約每檢測5顆恆星，就可以發現處在宜居帶、有可能存在生命的岩石行星，在整個銀河系，至少有60億顆類似地球的宜居行星。

隨著各個科學領域的發展，不同科學領域已經開始逐漸交互融合，數據處理也可以和天文學交互，形成與眾不同的數據。

當所有科學理論都融合到一起時，我們或許就可以得到「大一統理論」！

Ⅶ 天文研究測量設備除了紅外天光背景測量儀還有啥

智能製造網訊 長久以來，受限於優良台址、探測器的單一、觀測技術的缺乏，我國紅外天文研究發展嚴重落後。隨著我國天文研究領域的不斷擴展，中國天文界擁有紅外天文觀測能力的願望也更加迫切。綜合採用多種技術、設備和系統來取得天文研究新成果，對於國家 科技 進步意義重大。

據國內媒體報道，中國科學技術大學校近代物理系「核探測與核電子學國家重點實驗室」王堅課題組經過兩年的攻關，成功地研製出紅外光譜掃描的天光背景測量裝置——紅外天光背景測量儀。相關成果日前發表在該領域知名期滑姿刊《JATIS》上，同時申請專利並獲得授權。

據悉，我首台紅外天光背景測量儀研製成功，需攻克高增益靈敏放大、高真空低溫封裝紅外觀測微弱信號檢測、暗流及背景雜訊抑制、高精度數字鎖相放大等關鍵李讓毀技術。

而早在2019年年初，中國科學技術大學近代物理系核探測與核電子學國家重點實驗室副教授王堅帶領的團隊及其合作者共同研製的近紅外天光背景測量儀，就已在南極投入運行。

今年1月，國家天文台就與騰訊簽署戰略合作框架協議，通過共同組建國家天文台-騰訊數據應用聯合(研究)中心、網路「共享天文台」，引入騰訊AI技術將科普與科研有效結合，深入推動雲計算、大數據在天文科研上的應用，推出面向月球與行星科學領域的數據基礎研究與應用開發以及共同開展科研課題申報，來推動互聯網+天文科研、科普發展。

7月23日下午，「2020年度青海綠色發展投資貿易洽談會——冷湖天文觀測基地建設項目簽約儀式」在青海省西寧市舉行。冷湖天文觀測基地的建設，有利於保護海西州優質星空資源和天文觀測環境，同時更有利於吸引天文大科學裝置投入建設及匯聚天文前沿領域 科技 資源，為國家相關戰略實施提供基礎。

其實，在天文觀測領域，望遠鏡十分常見。SKA望遠鏡全稱為「平方公里陣列望遠鏡」，是人類迄今為止計劃建造的最宏偉的天文哪備觀測設備。它橫跨三大洲，基線超過3000km，由3000個碟狀天線組成，每個天線直徑15米，接收器面積合計達1平方公里。這些裝置將分布在多個地區，它們的探測結果可以匯總起來獲得觀測圖像。除了紅外天光背景測量儀外，望遠鏡、電子測量儀、二維影像測量儀等也是重要的測量設備。

眼下，隨著觀測技術的不斷發展，天文學已經進入大數據時代，天文數據正在以PB甚至EB量級的速度不斷增長。海量的數據為天文學研究帶來了難得的機遇，也迎來了一系列挑戰。作為科學數據的代表，天文數據標准化程度高、體量豐富且具有高度復雜性，是機器學習、數據挖掘、數據優化等演算法訓練的優質樣本。今後，大數據、雲計算、物聯網等所起到的作用將更加突出。

而在國外，推動AI在天文領域的應用正有序進行。今年5月，加州大學聖克魯茲分校的研究人員開發了一款名為「墨菲斯」(Morpheus)的深度學習模型，可以對天文圖像數據進行像素級分析，識別並分類所有的星系和恆星。這項研究成果發表在5月12日的《天體物理學雜志增刊》(Astrophysical Journal Supplement Series)。據了解，在處理天空某一區域的圖像時，「墨菲斯」會生成一副新的圖像。演算法模型根據形態對天體進行顏色編碼，將其與背景分離識別出恆星和不同類型的星系，這聽起來是不是很神奇？

群星璀璨的宇宙世界，正等待我們去 探索 和發現。而各種觀測設備、測量儀器，將成為我們了解神秘天文星河的法寶。

Ⅷ 大數據在各行各業幾乎都站穩了腳跟

大數據時代的到來，改變的不僅僅是傳統的商業模式，更深入到人們的生活、工作等各個環節，以及人們的傳統觀念之中。隨著互聯網的發展，信息交流也在不斷加速，大數據在各行各業幾乎都站穩了腳跟，特別是越來越多的政府機構與公司組織都已經把大數據應用作為了重要的一環。
大數據不僅是一場顛覆性的技術革命，更是一種思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革。那麼，大數據在社會生活中都有哪些運用與實踐呢 在瞬息萬變的時代，行業信息也顯得愈發重要，數據猿編輯在此為您做詳細解析。
大數據助推金融機構的戰略轉型
隨著互聯網特別是移動互聯網的爆發式增長，未來將迎來一個大數據浪潮。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，目前國內的金融機構主要表現出盈利空間收窄、業務定位亟待調整、核心負債流失等問題。而大數據技術正是能夠幫助金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要手段。
國務院頒布的《推進普惠金融發展規劃(2016-2020年)》中更是直接提到「鼓勵金融機構運用大數據、雲計算等新興信息技術，打造互聯網金融服務平台。」國內外各金融與類金融機構、互聯網金融企業紛紛開始探索大數據的應用，希望大數據可以帶來技術與應用上的突破，實現現有風控模型體系的升級，探索基於場景化的新消費金融市場，並提升催收效率、建設互聯網深層次大面積獲客能力，從而徹底提升國家金融行業的國際競爭力。
大數據提升科技管理系統升級
「在物聯網產生之前，或者大的感測器產生之前，我們的採集數據來源於訪談、測量或者是記錄在紙上，那個時候我們的數據量比較少，而如今，主要靠科學儀器獲取大量源源不斷產生的數據，數據產生的量非常大，而且復雜度非常高。」正如中國科學院計算機網路信息中心大數據部主任、CODATA中國委員會秘書長黎建輝所言，從手工記錄到儀器採集，大數據正發生著翻天覆地的變化。
在智能汽車研發方面，重要的一項工作就是大數據分析。福特汽車早已把大數據應用到了公司生產的每一個環節裡面，無論是商品的價格、消費者理想的汽車狀態，還是公司應該生產的車型以及這種車型采購的零部件，抑或汽車應有的設計構造，福特汽車已將大數據應用深入骨髓。車聯網時代的到來，讓大數據應用於汽車領域越來越廣泛。
大數據促進政務大數據共享進程
如今，政務大數據共享還沒真正落實，有些政府部門基於風險考慮而不敢將管理數據拿出來與其他部門共享。主要原因是擔心共享會帶來負面影響和不利後果，要麼害怕共享時暴露出本部門原有數據不真實、不精確而問責，要麼認為「數據安全與保密比共享更重要」、採取封閉行為更妥當。
大數據時代的到來，給政府管理變革帶來了新的契機。2015年8月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》明確提出「推動政府數據開放共享」;2016年12月國務院通過了《「十三五」國家信息化規劃》，提出要打破各種信息壁壘和「孤島」，推動信息跨部門、跨層級共享共用。如何推動政府部門數據共享，打破信息壁壘和「數據煙囪」，優化政府管理流程和提升協同治理能力，已經成為當務之急。
大數據加速能源產業發展及商業模式創新
能源大數據理念是將電力、石油、燃氣等能源領域數據進行綜合採集、處理、分析與應用的相關技術與思想。不僅是大數據技術在能源領域的深入應用，也是能源生產、消費及相關技術革命與大數據理念的深度融合，將加速推進能源產業發展及商業模式創新。隨著信息化的深入和兩化的深度融合，大數據在石油石化行業應用的前景將越來越廣闊。
大數據與能源行業的結合目前主要體現在三個行業：(1)石油天然氣產業鏈與大數據的結合。在油氣勘探開發的過程中，可以利用大數據分析的方法尋找增長點，利用大數據平台可以幫助煉油廠提高煉化效率，也可幫助下游銷售挖掘消費規律，優化庫存，確定最佳促銷方案。(2)智能電網：利用大數據實時監測技術監測家庭用電量特徵，幫助電力公司調配電力供給，為客戶提供最佳用電方案。(3)風電行業：進行風電場分布式風機的在線監測，周期性及瞬時的實時數據採集和在線分析，生成警報、允許維護人員可視化和管理數據，簡化大規模監測系統的部署。
大數據推動天文學、微生物研究邁入新階段
天文學作為一個典型的大數據應用領域，同樣需要通過標准化和一系列規范實現全球的天文科學數據的共享與交易。為了解決國際上天文大數據的開放、共享以及數據間的操作問題，天文學家提出了虛擬天文台的構想，這是一個通過先進的信息技術將全球范圍內的研究資源無縫透明連接在一起而形成的數據密集型網路化天文研究與科普教育平台。
在談及大數據對天文學方面的貢獻時，中國科學院國家天文台信息與計算中心主任崔辰州表示，探索宇宙的奧秘，大數據正在發揮越來越重要的作用。目前，中科院微生物所正在通過研究和開發雲環境下微生物數據存儲和計算等一系列關鍵技術，形成完善的微生物數字資源體系、知識發現平台和大數據服務平台，建立具有國際影響力的微生物資料庫，實現我國微生物領域數字資源建設的突破。
大數據助推國家健康醫療服務新模式
當前，隨著經濟社會發展和人民生活水平的提高，人民群眾在健康方面的需求更加迫切和多元化，這就為健康產業和醫療服務新模式新業態構造創造了良好的生態條件，健康醫療大數據以其廣泛的應用性和特殊性未來將對經濟發展產生重大貢獻，必將成為我國國民經濟的重要支柱產業。
據悉，6月20日，國家衛生和計劃生育委員會副主任金小桃透露，組建以國有資本為主體的三大健康醫療大數據集團公司主要是為了落實黨中央「沒有全民健康就沒有全面小康」及「推進健康醫療大數據應用」的精神，落實國務院辦公廳47號文件要求，推動國家健康醫療大數據應用發展。這三大集團將以國家隊的形式來承擔國家健康醫療大數據中心、區域中心、應用發展中心和產業園建設任務，努力為提高群眾獲得感、深化醫改新動力和增強經濟發展新動能作出新貢獻。
大數據構建智能交通和推動智慧城市發展
「智能交通」概念的提出，源於日益嚴重的交通擁堵和出行需求的復雜多元化。但是，在交通數據資源充足的情況下，如何才能真正讓數據變「活」 網路地圖的智能路線規劃、實時路況、路況預測是交通數據價值的最佳體現。
6月14日，WGDC2017全球地理信息開發者大會進入到第二天，網路地圖開放平台總經理李志堂、主任架構師張紹文、內容生態總經理劉斌共同出席「空間大數據+智能交通峰會」，從地圖大數據、人工智慧導航、數據內容升維表達等角度闡述了網路地圖在構建智能交通和推動智慧城市發展中的作用。
大數據讓人們的生活更加方便快捷
日常生活中，大數據幫助電商平台打造更極致的用戶體驗，尤其是網購狂歡節，電商由於提前對消費者需求做了充分調研，因此更能抓住消費者的心理，通過大數據優化產品的質量。而方興未艾的智慧旅遊，避免了旅遊旺季各大旅遊景點人數太多從而降低遊客的好感度，特別是網路大數據通過數據分析，及時了解景區內的狀況，幫助遊客合理安排出行、提供智能服務。
而據經濟之聲《天下財經》報道，在今年的亞洲消費電子展上，京東、蘇寧等企業攜大數據與人工智慧，打造智慧物流產業鏈。伴隨著電商行業的迅猛發展，消費型物流需求激增，智慧物流有望成為快遞業下一個重要的突破口。這些都必將在一定程度上改變人們的生活，成為大數據帶給大家最直接的福利。
技術的不斷更新發展，讓數據的價值被重新發現和定義，進而帶來整個社會的變革。如今的大數據行業，正顯示出朝氣蓬勃的生命力，我們在享受這個時代賦予便利的同時，也將對其進行改變與創新。大數據，想說愛你真不容易。

Ⅸ 中大天琴中心畢業生去向

您好，中大天琴中心是中國科學院國家天文台與中山大學聯合成立的天文學研究機構，致力於培養高水平的天文學人才。畢業生去向主要有以下幾種：

1.繼續攻讀博士學位：許多畢業生選擇繼續攻讀博士學位，以深入研究天文學領域的前沿問題。

2.從事科研工作：中大天琴中心畢業生具備扎實的天文學理論和實踐技能，能夠在天文學研究機構、高校、科研院所等單位從事科研工作。

3.從事教育工作：畢業生還可以在高校、中小學等教育單位從事教學和科普工作，傳播天文學知識族襪，培養人才。

4.從事科技企業工作：天文學領域涉及到大數據處理、人工智慧等前沿技術，畢業生可以在相關科技企業從事技術研發、數據分析等工作。

總之，中大天琴中心畢業生具備廣泛的就業選擇，無論是從事科研、教育還是科技企業工槐埋作，都能夠發揮其專業技能和創新能力，為社會和國家做出貢獻。鉛穗螞

Ⅹ 大數據與天文學有什麼關系呢

天文學是大數據的典型代表，也是最先經歷信息爆炸的科學領域之一，其數據量之大、類型之復雜，恐怕不是一般的行業領域所能比擬的。一台最先進的望遠鏡掃描整個天空，可能會看到 2 000 億個恆星世界。我們經常看到的天文奇觀的預測報告，其實很多都來自NASA（National Aeronautics and Space Administration，美國航空航天局）背後的海量數據的收集、管理、分析