大數據何以

❶ 電影「大數據」應該擁抱「大時代」

電影「大數據」應該擁抱「大時代」_數據分析師考試

截至7月28日，中國內地電影市場創下首個50億元單月的票房新高。其中，票房前三甲《捉妖記》、《煎餅俠》、《大聖歸來》，貢獻了超過30億元的票房。從7月9日開始內地影市已經連續19天單日票房破億，其中有7天突破2億，2天突破3億。業內人士分析，今年，暑期檔票房預計大約能增加20%-30%，中長期來看，暑期檔票房創新高點燃了國產電影信心，國內文化產業消費空間仍然很大。（7月30日搜狐財經）

這個暑期最火熱的東西，除了「酷暑」，還有「電影」。單從票房來看，國產電影確實迎來了「大數據」時代，這些票房遠超同時期的好萊塢電影，光鮮的數據背後是誘人的中國電影業非常廣闊的市場前景。然而，在筆者看來，「大數據」並不必然意味著「大時代」。

「大數據」是量的積累，「大時代」是質與量的優化組合。據搜狐財經報道，「截至目前，2015年度觀影人次超7億，而2014年度全年觀影人次為8.3億人次」，其中，僅僅一個7月份，累計票房已超50億元，觀影人次達1.44億人次。從數據中我們可以讀書這樣一些信息，一是國產電影業發展勢頭很猛，二是國內觀影人數越來越多，三是我們看到的只有數據。這么龐大的數據支撐，必然會形成量的優勢，而這是產生「大數據」的前提。確實，從暑期檔的幾部電影可以看出，國產電影的質量有了質的飛躍，但在前不久，我們還在吐槽國產電影爛片太多，何以在這么短的時間內突飛猛進了呢？筆者一向是以最善意方式的去理解一種現象，我寧願相信中國電影人的集體爆發，或者是靈光一閃，但至少這些電影的質量還是經得起檢驗的。

當然，「大數據」背後必然會有「濫竽充數」現象。高質量的電影捲走了票房，但一些粗製濫造、沒有邏輯的電影也跟著水漲船高，「大數據」帶來普天同慶，分些福利也無可厚非。但切莫主次顛倒，認為中國電影市場是供不應求的，其實，真正供不應求是的「中國好電影」，從很多觀眾的口碑中可以得出，我們也會向爛片說「不」。電影從業者們可以賺得盆滿缽滿，但前提是要拍出優質的電影，貨真價實才能形成長久的供求關系。

總體來說，我國電影業正在由「大數據」向「大時代」轉型，電影人不能被電影市場短暫火爆的局面沖昏頭腦，人們願意花錢去看電影，更多的是去看內涵。中國電影觀眾的「湊熱鬧」心態正在轉變，而這些轉變應該是電影人所要觀微到的。電影「大數據」應該擁抱「大時代」，而不是「見好就收」。

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❷ 讓大數據情何以堪是什麼意思

讓大數據情何以堪的，具體意思就是他比大數據的那種統計方式或者是一些表達上面的都要強大，大數據在他面前真的是無地自容的那一種。

❸ 大數據定義、思維方式及架構模式

大數據定義、思維方式及架構模式
一、大數據何以為大
數據現在是個熱點詞彙，關於有了大數據，如何發揮大數據的價值，議論紛紛，而筆者以為，似乎這有點搞錯了原因與結果，就象關聯關系，有A的時候，B與之關聯，而有B的時候，A卻未必關聯，筆者還是從通常的4個V來描述一下我所認為的大數據思維。
1、大數據的量，數據量足夠大，達到了統計性意義，才有價值。筆者看過的一個典型的案例就是，例如傳統的，收集幾千條數據，很難發現血緣關系對遺傳病的影響，而一旦達到2萬條以上，那麼發現這種影響就會非常明顯。那麼對於我們在收集問題時，是為了發現隱藏的知識去收集數據，還是不管有沒有價值地收集，這還是值得商榷的。其實收集數據，對於數據本身，還是可以劃分出一些標准，確立出層級，結合需求、目標來收集，當然有人會說，這樣的話，將會導致巨大的偏差，例如說喪失了數據的完整性，有一定的主觀偏向，但是筆者以為，這樣至少可以讓收集到的數據的價值相對較高。
2、大數據的種類，也可以說成數據的維度，對於一個對象，採取標簽化的方式，進行標記，針對需求進行種類的擴充，和數據的量一樣，筆者認為同樣是建議根據需求來確立，但是對於標簽，有一個通常採取的策略，那就是推薦標簽和自定義標簽的問題，分類法其實是人類文明的一大創舉，採取推薦標簽的方式，可以大幅度降低標簽的總量，而減少後期的規約工作，數據收集時擴充量、擴充維度，但是在數據進入應用狀態時，我們是希望處理的是小數據、少維度，而通過這種推薦、可選擇的方式，可以在標准化基礎上的自定義，而不是毫無規則的擴展，甚至用戶的自定義標簽給予一定的限制，這樣可以使維度的價值更為顯現。
3、關於時效性，現在進入了讀秒時代，那麼在很短的時間進行問題分析、關聯推薦、決策等等，需要的數據量和數據種類相比以前，往往更多，換個說法，因為現在時效性要求高了，所以處理數據的方式變了，以前可能多人處理，多次處理，現在必須變得單人處理、單次處理，那麼相應的信息系統、工作方式、甚至企業的組織模式，管理績效都需要改變，例如筆者曾經工作的企業，上了ERP系統，設計師意見很大，說一個典型案例，以往發一張變更單，發出去工作結束，而上了ERP系統以後，就必須為這張變更單設定物料代碼，設置需要查詢物料的存儲，而這些是以前設計師不管的，又沒有為設計師為這些增加的工作支付獎勵，甚至因為物料的缺少而導致變更單不能發出，以至於設計師工作沒有完成，導致被處罰。但是我們從把工作一次就做完，提升企業的工作效率角度，這樣的設計變更與物料集成的方式顯然是必須的。那麼作為一個工作人員，如何讓自己的工作更全面，更完整，避免王府，讓整個企業工作更具有時間的競爭力，提高數據的數量、種類、處理能力是必須的。
4、關於大數據價值，一種說法是大數據有大價值，還有一種是相對於以往的結構化數據、少量數據，現在是大數據了，所以大數據的單位價值下降。筆者以為這兩種說法都正確，這是一個從總體價值來看，一個從單元數據價值來看的問題。而筆者提出一個新的關於大數據價值的觀點，那就是真正發揮大數據的價值的另外一個思路。這個思路就是針對企業的問題，首先要說什麼是問題，筆者說的問題不是一般意義上的問題，因為一說問題，大家都以為不好、錯誤等等，而筆者的問題的定義是指狀態與其期望狀態的差異，包括三種模式，
1）通常意義的問題，例如失火了，必須立即撲救，其實這是三種模式中最少的一種；
2）希望保持狀態，
3）期望的狀態，這是比原來的狀態高一個層級的。
我們針對問題，提出一系列解決方案，這些解決方案往往有多種，例如員工的培訓，例如設備的改進，例如組織的方式的變化，當然解決方案包括信息化手段、大數據手段，我們一樣需要權衡大數據的方法是不是一種相對較優的方法，如果是，那麼用這種手段去解決，那麼也就是有價值了。例如筆者知道的一個案例，一個企業某產品部件偶爾會出現問題，企業經歷數次後決定針對設備上了一套工控系統，記錄材料的溫度，結果又一次出現問題時，進行分析認為，如果工人正常上班操作，不應該有這樣的數據記錄，而經過與值班工人的質詢，值班工人承認其上晚班時睡覺，沒有及時處理。再往後，同樣的問題再沒有再次發生。
總結起來，筆者以為大數據思維的核心還是要落實到價值上，面向問題，收集足夠量的數據，足夠維度的數據，達到具有統計學意義，也可以滿足企業生產、客戶需求、甚至競爭的時效要求，而不是一味為了大數據而大數據，這樣才是一種務實、有效的正確思維方式，是一線大數據的有效的項目推進方式，在這樣的思維模式基礎上，採取滾雪球方式，把大數據逐步展開，才真正贏來大數據百花齊放的春天。
二、大數據思維方式
大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：
1）人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；
2）由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；
3）人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相關關系。
事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。筆者認為，大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。
1、總體思維
社會科學研究社會現象的總體特徵，以往采樣一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。
正如舍恩伯格總結道：「我們總是習慣把統計抽樣看作文明得以建立的牢固基石，就如同幾何學定理和萬有引力定律一樣。但是，統計抽樣其實只是為了在技術受限的特定時期，解決當時存在的一些特定問題而產生的，其歷史不足一百年。如今，技術環境已經有了很大的改善。在大數據時代進行抽樣分析就像是在汽車時代騎馬一樣。
在某些特定的情況下，我們依然可以使用樣本分析法，但這不再是我們分析數據的主要方式。」也就是說，在大數據時代，隨著數據收集、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從樣本思維轉向總體思維，從而能夠更加全面、立體、系統地認識總體狀況。
2、容錯思維
在小數據時代，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」，因此，就必須十分注重精確思維。然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的非結構化、異構化的數據能夠得到儲存和分析，這一方面提升了我們從數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。
舍恩伯格指出，「執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用於傳統資料庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶」。也就是說，在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。
3、相關思維
在小數據世界中，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在機理。小數據的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的相關關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據技術挖掘出事物之間隱蔽的相關關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在相關關系分析基礎上的預測正是大數據的核心議題。
通過關注線性的相關關系，以及復雜的非線性相關關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，相關關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。舍恩伯格指出，大數據的出現讓人們放棄了對因果關系的渴求，轉而關注相關關系，人們只需知道「是什麼」，而不用知道「為什麼」。我們不必非得知道事物或現象背後的復雜深層原因，而只需要通過大數據分析獲知「是什麼」就意義非凡，這會給我們提供非常新穎且有價值的觀點、信息和知識。也就是說，在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。
4、智能思維
不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「機器人」研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能水平仍不盡如人意。
但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，因為大數據將有效推進機器思維方式由自然思維轉向智能思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。
「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。
舍恩伯格指出，「大數據開啟了一個重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測到微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發」。
大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。

❹ 大數據何以成為主義

大數據何以成為主義
數據者，有廣義與狹義之分。狹義的數據，就是數字或數值，如1、2、3、4、5……廣義的數據，則可概括為人類觀察、實驗、計算等的記錄。作為這些記錄的符號，或數字，或文字，或圖像，或音視頻，從上古時代的結繩記事、楔形文字、甲骨文，到古代乃至現代以竹簡、布帛、羊皮、紙張等為載體的圖文，直至現在以比特為單位的電子信息，可謂無所不包。
也許，正是由於互聯網技術工程師們習慣於把以電子信息方式存在的內容統稱為「數據」，於是「數據」一詞便由狹義的「數字」或「數值」演變為主要指向通用的廣義「數據」。
隨著計算機、互聯網、現代通信以及相關軟硬體技術的飛速發展，大數據和雲計算，如同一枚硬幣不可分離的兩面，成為我們這個時代的高頻詞。
大數據之大，還大在數據結構的有容乃大——它不再需要傳統的資料庫表格來整齊排列，幾乎可以無所不包地記錄、存儲和計算各種規則的結構化數據和不規則的非結構化數據，於是便有了逐步演變為一個數字化世界的可能。
如此龐大和復雜的數據，遠遠超出傳統計算機的處理能力，於是建立在互聯網基礎上的雲計算技術應運而生，承擔起存儲、傳輸、計算和應用大數據的重任。而正是大數據與雲計算的有效互動，打開了世界觀、方法論乃至價值觀的新視野。
在本書中，作者引用專業研究機構的統計，揭示了大數據的規模與速度:一方面，到2014年，全世界電子化數據已增至4.4ZB，即44萬億億位元組，如果將如此之巨的信息量存入只有7.5毫米厚的蘋果平板電腦，後者疊加起來的厚度可達地球與月球間距離的三分之二；另一方面，有史以來90%的數據量，都是在過去兩年的時間里產生的。
由此不難預期，一個電子化的、獨立於物質世界的「數字世界」，正在大數據和雲計算的互動中迅速構建，它雖然不可能窮盡物質世界全部存在，越來越逼近物質世界本體卻是不爭的事實。
尤為值得注意的是，許許多多以往被閑置的數據，由於一些精明商家的開發和利用，開始「變廢為寶」。一個耳熟能詳的案例，就是那個「尿片+啤酒」的商業發現與行動。世界最大零售商沃爾瑪通過大數據統計和分析發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便買上幾瓶啤酒，於是推出將啤酒和尿片捆綁銷售的促銷方式，從而有效地提高了啤酒銷量。
凡此種種表明，如同宇宙大爆炸般飛速擴張的「數字世界」，不僅日益成為外在的客觀物質世界的「鏡像」，而且正在越來越多地包含對人類自身行為的追蹤和記錄，成為人類觀察和認識自我的「鏡子」。
拋開學術和技術層面的研討，大數據及其應用幾乎與生俱來就伴隨了喋喋不休的爭論。其中有兩個關鍵詞，一是「開放」，一是「保護」。如果說開放就是要打破壟斷分割，推動信息與數據互聯互通；變革體制機制，實現數據資源共有共享；鼓勵技術創新，促進大數據資源開發利用……最大限度地拓展數字世界「公共空間」，讓大數據和雲計算普惠大眾，造福人類；那麼保護則意味著要在數字世界為個人留下一方「私密領地」，或者為公權力畫上一道不能逾越的「紅線」——「風可進，雨可進，國王不能進」。
開放與保護，「公共空間」與「私密領地」，在這里構成既對立又統一的關系。對立在開放與保護「井水不犯河水」，統一在「公共空間」與「私密領地」共存於同一個數字世界，且雙方都以對方的存在為自身存在的證據，正所謂沒有「公」即沒有「私」，沒有「私」亦沒有「公」。
一言以蔽之，數字世界與現實世界理應奉行同樣的價值理念:該開放的一定要最大限度開放，該保護的必須嚴格加以保護。
本書向讀者展示了這樣一幅圖景:不管你自覺還是不自覺，樂意還是不樂意，大數據正以空前的速度和規模滲透到人類社會生活的方方面面，它在一定程度上已經並正在改變人們觀察、認識、思考乃至生存與發展的方式。特別是這後一方面的變化，或許就是「大數據」之所以成為「主義」的原因。

❺ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

❻ 大數據的內容簡介

公布官員財產美國是怎麼做的，美國能讓少部人腐敗起來嗎，美國式上訪是怎麼回事，憑什麼美國礦難那麼少，全民醫改美國做得到嗎，美國總統大選有什麼利器才能贏，下一輪全球洗牌我們世界工廠會被淘汰嗎……
除了上帝，任何人都必須用數據來說話。
大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍啟動透明政府、加速企業創新、引領社會變革的利器。現代管理學之父德魯克有言，預測未來最好的方法，就是去創造未來。而「大數據戰略」，則是當下領航全球的先機。
大數據，這一世界大潮的來龍去脈如何？數據技術變革，何以能推動政府信息公開、透明和社會公正？何以促發行政管理和商業管理革新，並創造無限商機？又何以既便利又危及我們每個人的生活？Google、網路之類搜索服務，何以會不再有立足之地？引領世界的數據帝國——美國和西歐，正在如何應對大數據時代？我們中國，又當如何作為？
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例——奧巴馬建設「前所未有的開放政府」的雄心、公共財政透明的曲折、《數據質量法》背後的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體、Web3.0與下一代互聯網的未來圖景等等，為您一一細解，數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。
美國是全書主體，但又處處反觀中國當下的現實。回望中國，胡適批評「差不多先生」，黃仁宇求索「數目字管理」，作者從太平洋對面看到中美兩國的差距，深知中國缺少什麼、需要什麼，故將十多年觀察、思索所得，淘洗成這一本書。

❼ 什麼是大數據時代

什麼是大數據時代：

利用相關演算法對海量數據的存儲、處理與分析，從海量數據中發現價值，服務於生產和生活。

大數據無處不在，社會各行各業都可以找到大數據的印記，在金融，餐飲，電信，體育，娛樂等領域都可以感受到大數據對各行各業的影響

大數據的特點：

1、更多，更亂，但內部有關系可循。

示例：

大約20年前，亞馬遜剛成立時，傑夫·貝索斯讓50個書評員來為他賣書，他意識到不僅僅可以請人來寫書評，還可以用數據技術來提供圖書推薦。起初他使用的是小數據，不是大數據，把客戶進行分類，比如說有人對中國旅遊或者是對園藝感興趣，系統會自動提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開始使用這個數據推薦時，使用體驗並不好；在進一步分析後，亞馬遜決定不對人進行分類，而是對用戶的需求分類。這個做法做法非常成功，以至於到今天，推薦系統為亞馬遜帶去30%的銷售收入。

這就是數據收集和再處理。亞馬遜有交易數據，每買一本書就是一個交易，然後對這個數據進行分析。但今天我們已不再滿足於交易數據了，轉而收集起溝通數據。你看了某一個書評、某一個交流會給商家更多的信息和細節。

2、數據可以被重復使用（數據的產生和收集本身並沒有直接產生服務，最具價值的部分在於：當這些數據在收集以後，會被用於不同的目的，數據被重新再次使用）

示例：

比方說這家公司實時車輛交通數據採集商Inrix，該公司目前有1億個手機端用戶。Inrix可以幫助你開車，避開堵車，為司機呈現路的熱量圖，紅的就表面堵車。如果只提供數據，這個產品沒什麼特色，

但值得一提的是，Inrix並沒有用交警的數據，這個軟體的每位用戶在使用過程中會給伺服器發送實時數據，比如走的多快，走到哪裡，這樣每個客戶都是探測器。

大數據時代的思維：

每天早上起來想一下，這么多數據我能用來干什麼，這些價值在哪裡可以找到，能不能找到一個別人以前都沒有做過的事情。你的想法和思路，是最重要的資產。

示例：

我們可以通過大數據來確定哪些地方會有火災。以前防火檢查員只有13%的時間可以准備預測，現在他們找到火災隱患的概率達到了70%，比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個巨大無比的進步，未來的公共服務業可以由此獲得更多便利。

❽ 大數據專業哪些大學有

1. 北京大學

大數據是一個新的專業，國內首次出現這個專業是在2016年的時候，當時新設這個專業的高校全國只有3所有，其中就有北京大學。

2.對外經濟貿易大學

與北大為同一批次開設大數據專業的學校還有對外經貿大學，很多人不知道這所學校是一所211工程大學，所以這個大數據專業應該是辦得不錯的。

3.中南大學

該校是湖南最好的大學，屬於211和985工程學校。是第一批開設大數據與專業的高校。網上的一些排名中將該校的大數據專業排在了全國第一的位置。

4.中國人名大學

人大屬於第二批開設大數據專業的高校，具體開設時間是在2017年。人大的這個專業雖然開設只有一兩年的時間，但是實力應該是很強的，因為該校的統計學科在國內處於領先地位。

5.復旦大學

復旦大學的大數據專業是在2017年開設的，支撐學科主要涉及到了統計學、計算機科學和數學等學科，應用范圍很廣，幾乎在所有的行業中都可以進行應用。

6.電子科技大學

電子科技大學位於成都，綜合實力在全國范圍內排前50位，在四川省中排名第2位，在全國電子科技內大學中排名第一。

(8)大數據何以擴展閱讀

數據科學與大數據技術專業，簡稱數科或大數據，旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力，具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。

大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。