❶ 關於大數據的短句
生活中的大數生活中的大數：構成一個人體需要500萬億個細胞， 一天有24小時即1440分鍾86400秒，一年有365天有8760小時525600分鍾31536000 秒，中國的土地面積960萬平方公里（9600000），中國是世界上人口最多的國家，人口有1,300,000,000（十三億）多，中國最長的河流是長江，長度是6,397（六千三百九十七）公里，中國最大的湖是青海湖，周長360（三百六十）公里，面積4,500（四千五百）平方公里，中國最快的列車是上海磁懸浮列車，速度是每小時430（四百三十）公里，世界上最大的海洋是太平洋，面積是179,968,000（一億七千九百九十六萬八千）平方公里，世界上最大的洲是亞洲，面積是4,400（四千四百）萬平方公里，世界上國土面積最大的國家是俄羅斯，面積是17,075,870（一千七百零七萬五千八百七十）平方公里，世界上最高的山峰是珠穆朗瑪峰，它的高度是8,848.8（八千八百四十八點八）米。
數據（big data）指承受間范圍內用規軟體工具進行捕捉、管理處理數據集合
數據比喻蘊 藏能量煤礦煤炭按照性質焦煤、煙煤、肥煤、貧煤等類露煤礦、深山煤礦挖掘本與類似數據並於用價值含量、挖掘本比數量更重要於行業言何利用些規模數據贏競爭關鍵
數據價值體現幾面：
1）量消費者提供產品或服務企業利用數據進行精準營銷；
2） 做美模式尾企業利用數據做服務轉型；
3） 面臨互聯網壓力必須轉型傳統企業需要與俱進充利用數據價值
1、你若賜我一段浮華，我便許你滿世繁花。
2、他在遠方看我，眼神猶如雨天般遼遠而悲傷。
3、我們的火，要譽逗把世界點燃。
4、十年生死兩茫茫，不思量，自難忘。千里孤墳，無處話凄涼。
5、小時候我們哭著哭著就笑了，長大後，我們笑著笑著就哭了。
6、向來緣淺，奈何情深。
7、靜靜倚在窗兩邊的鴛鴦蝴蝶，它們遠走高飛——faye《紅線》
8、哀草連橫向晚晴，半城柳色半聲笛。
枉將綠蠟作紅玉，滿座衣冠無相憶
9、哥哥我祝你此生生不如死，顛沛流離。
10、回憶落空了殘年。
11、活在這珍貴的人世間，水波溫柔，陽光強烈——海子
12、看清這個世界，然後愛它——羅曼·羅蘭
13、很長的歲月里，我們放肆而乖張
13、過了就過了，一切不過是一個花開的歷程。
14、愛情啊，是一種詛咒，我們都會變成魔鬼的。——《杪冬》
15、生命在這樣的救贖下，以尊嚴的姿態延伸。
16、歲月斷送了年復一年的青春。
17、我懷念我停在單車上的十七歲。
18、想念是一種儀式，真正的記憶與生俱來。
19、要有最朴實的生活和最遙遠的夢想，即便天寒地凍，路遙馬亡。
20、太陽尚遠，但必有太陽
1. 鱈胡虛舉魚一次產卵達千萬粒，真正變成幼魚的卵可能還不到1%。
列數字：准確又科學根據的。2. 雄偉壯觀的錢江潮成因除月、日引力影響外，還跟錢塘江口狀似喇叭形有關。
錢塘江南岸赭山以東近50萬畝圍墾大地象半島似地擋住江口，使錢塘江赭山至外十二工段酷似肚大口小的瓶子，潮水易進難退，杭州灣外口寬達100公里，到外十二工段僅寬幾公里，江口東段河床又突然上升，灘高水淺，當大量潮水從錢塘江口涌進來時，由於江面迅速縮小，使潮水來不及均勻上升，就只好後浪推前浪，前浪跑不快，後浪追上，層層相疊。3. 我國曾經發現過一頭近四萬公斤重的鯨，約十七米長，一條舌頭就有十幾頭大肥豬那麼重。
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、管理和處理的數據集合。
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褲碧競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1）對大量消費者提供產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。
❷ 人工智慧名言
人工智慧名言
1.史蒂芬·霍金
全面化人工智慧可能意味著人類的終結……機器可以自行啟動，並且自動對自身進行重新設計，速率也會越來越快。受到漫長的生物進化歷程的限制，人類無法與之競爭，終將被取代。派碰
2.克勞德·香農
我設想在未來，我們可能就相當於機器人的寵物狗狗，到那時我也會支持機器人的。
3.拉里·佩奇
人工智慧將是谷歌的最終版本。它將成為終極搜索引擎，可以理解網路上的一切信息。它會准確地理解你想要什麼，給你你需要的東西。我們現在還遠遠沒有做到這一點。然而，我們能夠逐漸接近，我們目前正在為此努力。
4.Elon Musk
人工智慧（我指的不是狹隘的AI）的發展速度之快令人難以置信。除非你對Deepmind這樣的項目有直接的接觸，否則你不知道它的發展速度有多快它以接近指數的速度發展。在未來5年的時間里，很有可能發生重大的危險事件。最長也在10年之內。
5.Nick Bilton
「人工智慧帶來的巨變將會迅速擴大，它將越來越可怕，甚至帶來災難性結果。」想像一下這樣一幅場景一個原本是用來治療癌症的醫療機器人最終得出這樣的結論：消滅癌症最好的方法就是消滅那些基因里就易於受癌症攻擊的人類。
6.James Barrat
我不想嚇你，但我和很多人聊過，他們在人工智慧領域都有很高的地位，但他們都准備了一些緊急方案，一旦發生不可控的事故，他們可以用這些方式退出。
7.埃隆·馬斯克
我越來越傾向於認為，應該在國家和國際層面上進行監管，以確保我們不會做出非常愚蠢的事情。我的意思是說對於人工智慧的研究就彷彿是在召喚一個惡魔。
8.格雷·斯科特
問題所在是，返鉛我們什麼時候才能起草出一份人工智慧法案？這一法案將包括什麼？這將由誰來決定呢？
9.克勞斯·施瓦布
我們必須既團結一致又獨立地解決由人工智慧和生物技術前沿研究而帶來的道德倫理問題，這將可以顯著地延長人類壽命，增強記憶力並且對新生兒進行有益地影響。
10.吉尼·羅曼提
有些人把這種技術稱之為「人工智慧」，但實際情況是這種技術將增強我們人類的能力。因此，我認為，我們將增強人類的智能，而非「人工」的智能。
11.傑瑪·偉蘭
我對於人工智慧的憂慮多於興趣事實上這兩種態度本身就相差不多。事情會在頭腦中變得清晰，你會被欺騙，你會相信一些你平常不會相信的事情。一個由機器人來運作的世界似乎不再是完全不現實的幻想了。這有點令人不寒而慄。
12.格雷·斯科特
談起人工智慧就不得不談談「終結者」。我真的覺得這不現實。我不認為擁有了超人智能的人工智慧系統會變得暴力。我不認為這將會破壞人類的文化。
13.彼得·戴曼迪斯
如果一國政府對無人機、幹細胞或人工智慧技術進行管制，禁止使用，那就意味著相關的研發和生產會轉移到別的國家進行。
14.傑夫·霍金斯
人工智慧的關鍵性問題是其表現形式。
15.科林·安格爾
觀察全社會將如何對待人工智慧技術將會很有趣，這一技術無疑會很酷。
16.埃利德·尤德考斯基
任何能帶來優於人類智能的東西，（其形式可能為人工智慧，人腦-計算機交互界面，基於神經科學的人類智能提升），都會在改變世界的競賽中占據領先地位。再沒有什麼能與此相提並論。
17.黛安·艾克曼
人工智慧正在快速成長，機漏羨好器人亦如此，它們的面部表情可以激起人們的同感，讓你的鏡像神經元產生震顫。
18.Sybil Sage
電視中，人們只要叫一聲Alexa，她就亮了起來。她總是處於待命狀態，永遠不會說，「不行……」簡直是完美的女人。
19.艾倫·凱
有些人擔心人工智慧會讓人類覺得自卑，但是實際上，即使是看到一朵花，我們也應該或多或少感到一些自愧不如。
20.雷蒙德·庫茨魏爾
人工智慧將在2029年左右達到人類智力的水平。再進一步，比如說，到2045年，我們將會把智能技術，人類文明所創造的生物機器智能的能力擴大10億倍。
21.塞巴斯蒂安·特倫
雖然沒有人這樣說，但我認為人工智慧幾乎是一門人文學科。這是一種試圖理解人類智力和人類認知的嘗試。
22.艾倫·佩利
在人工智慧上花一年時間，這足以讓人相信上帝的存在。
23.格雷·斯科特
到2035年，人類的思維不可能，也不應該可以繼續跟上人工智慧機器的步伐了。
24.斯派克·瓊斯
人工智慧不如我們的智力嗎？
25.Eliezer Yudkowsky
目前為止關於人工智慧的最大的問題在於，人們過早地得出結論，認為他們真正理解這一技術。
26.讓·鮑德里亞
人工智慧的可悲之處在於它不夠巧妙，因而不夠智能。
27.湯姆·查特菲爾德
忘記人工智慧吧在大數據的勇敢新世界裡，我們的首要工作是找出那些「人工智障」。
28.史蒂夫·波里亞克
在我們研究人工智慧之前，我們為什麼不做一些關於自然存在的愚蠢行為的研究呢？
❸ 28條有關人工智慧的名言
當談到人工智笑鍵能（AI）的潛力和潛在風險，以及無人類干預的機器學習和推理過程時，目前尚存在許多不同的觀點。
只有時間會告訴我們，這些語錄中哪一條是最接近未來的真實情況的。在我們尚未到達目的地之前，想一想哪家的預言最可能成為現實是一件很有趣的事。
「全面化人工智慧可能意味著人類的終結...」機器可以自行啟動，並且自動對自身進行重新設計，速率也會越來越快。受到漫長的生物進化歷程的限制，人類無法與之競爭，終將被取代。——史蒂芬·霍金對BBC如是說。
「我設想在未來，我們可能就相當於機器人的寵物狗狗，到那時我也會支持機器人的。」——克勞德·香農
人工智慧將是谷歌的最終版本。它將成為終極搜索引擎，可以理解網路上的一切信息。它會准確地理解你想要什麼，給你你需要的東西。我們現在還遠遠沒有做到這一點。然而，我們能夠逐漸接近，我們目前正在為此努力。——拉里·佩奇
人工智慧（我指的不是狹隘的AI）的發展速度之快令人難以置信。除非你對Deepmind這樣的項目有直接的接觸，否則你不知道它的發展速度有多快——它以接近指數的速碧升拆度發展。在未來5年的時間里，很有可能發生重大的危險事件。最長也在10年之內。ElonMusk在對Edge.org的評論中寫道。
「人工智慧帶來的巨變將會迅速擴大，它將越來越可怕，甚至帶來災難性結果。」想像一下這樣一幅場景——一個原本是用來治療癌症的醫療機器人最終得出這樣的結論：消滅癌症最好的方法就是消滅那些基因里就易於受癌症攻擊的人類。——NickBilton，科技專欄作家在紐約時報上寫道。
「我越來越傾向於認為，應該在國家和國際層面上進行監管，以確保我們不會做出非常愚蠢的事情。」我的意思是說對於人工智慧的研究就彷彿是在召喚一個惡魔。——埃隆·馬斯克在麻省理工學院的航空航天百年研討會上做出如上警告。
「問題所在是，我們什麼時候才能起草出一份人工智慧法案？」這一法案將包括什麼？「這將由誰來決定呢？」——格雷·斯科特
「我們必須既團結一致又獨立地解決由人工智慧和生物技術前沿研究而帶來的道德倫理問題，這將可以顯著地延長人類壽命，增強記憶力並且對新生兒進行有益地影響。」——克勞斯·施瓦布（KlausSchwab）
有些人把這種技術稱之為「人工智慧」，但實際情況是這種技術將增強我們人類的能力。因此，我認為，我們將增強人類的智能，而非「人工」的智能。——吉尼·羅曼提（GinniRometty）
「我對於人工智慧的憂慮多於興趣——事實上這兩種態度本身就相差不多。」事情會在頭腦中變得清晰，你會被欺騙，你會相信一些你平常不會相信的事情。一個由機器人來運作的世界似乎不再是完全不現實的幻想了。「這有點令人不寒而慄。」——傑瑪偉蘭（GemmaWhelan）
談起人工智慧就不得不談談「終結者」。我真的覺得這不現實。我不認為擁有了超人智能的人工智慧系統會變得暴力。「我不認為這將會破壞人類的文化。」——格雷斯科特
「如果一國政府對無人機、幹細胞或人工智慧技術進行管制，禁止使用，那就意味著相關的研發和生產會轉移到別的國家進行。」——PeterDiamandis彼得·戴曼迪斯
「人工智慧的關鍵性問題是其表現形式。」——傑夫·霍金斯JeffHawkins
「觀察全社會將如何對待人工智慧技術將會很有趣，這一技術無疑會很酷。」——科林·安格爾ColinAngle
任何能帶來優於人類智能的東西，（其形式可能為人工智慧，人腦-計算機交互界面，基於神經科學的人類智能提升），都會在改變世界的競賽中占據領先地位。「再沒有什麼能與此相提並論。」——EliezerYudkowsky埃利德尤德考斯基
「人工智慧正在快速成長，機器人亦如此，它們的面部表情可以悔棗激起人們的同感，讓你的鏡像神經元產生震顫。」——黛安·艾克曼DianeAckerman
「電視中，人們只要叫一聲Alexa，」她就亮了起來。她總是處於待命狀態，永遠不會說：「親愛的，今晚不行...」，簡直是完美的女人。——SybilSage，引自紐約時報。
「有些人擔心人工智慧會讓人類覺得自卑，但是實際上，即使是看到一朵花，我們也應該或多或少感到一些自愧不如。」——艾倫·凱AlanKay
人工智慧將在2029年左右達到人類智力的水平。再進一步，比如說，到2045年，我們將會把智能技術，人類文明所創造的生物機器智能的能力擴大10億倍。——雷蒙德·庫茨魏爾RayKurzweil
雖然沒有人這樣說，但我認為人工智慧幾乎是一門人文學科。「這是一種試圖理解人類智力和人類認知的嘗試。」——塞巴斯蒂安·特倫SebastianThrun
「在人工智慧上花一年時間，這足以讓人相信上帝的存在。」——艾倫·佩利AlanPerlis
「到2035年，人類的思維不可能，也不應該可以繼續跟上人工智慧機器的步伐了。」——格雷斯科特
「人工智慧不如我們的智力嗎？」——斯派克瓊斯SpikeJonze
「目前為止關於人工智慧的最大的問題在於，人們過早地得出結論，認為他們真正理解這一技術。」——EliezerYudkowsky
「人工智慧的可悲之處在於它不夠巧妙，因而不夠智能。」——讓·鮑德里亞JeanBaudrillard
「忘記人工智慧吧——在大數據的勇敢新世界裡，我們的首要工作是找出那些「人工智障」。」——湯姆查特菲爾德TomChatfield
「在我們研究人工智慧之前，我們為什麼不做一些關於自然存在的愚蠢行為的研究呢？」——史蒂夫?波里亞克StevePolyak
那麼，你怎麼看？你對人工智慧有什麼看法？
註：BernardMarr是一位暢銷書作家和商業、技術和大數據領域的演講者。他的新書是《數據策略》。
❹ 關於科技互聯網領域，最著名的名言都有哪些
1、今天來的互聯網，如春源秋時代，各網混戰；緊接著十年，將如戰國時代，群雄爭霸。——鄭俊雅
2、互聯網七字訣「專注、極致、口碑、快」。專注和極致，是產品目標；快，是行動准則；而口碑，則是整個互聯網思維的核心。——黎萬強
3、科學是一種強大的智慧力量，它致力於破除禁錮著我的神秘的桎梏。——高爾基
❺ 關於互聯網的名人名言
1、信息產業革命是人類有史以來最大的一次革命，也是人類幾百年才有的一次機遇。
2、人類現有的絕大多數職業再過20年將會在這個地球上永遠的消失。失業和破產將成為二十一世紀最時髦的名詞之一。
3、在二十一世紀，人類將處在一個無固定化職業的社會。
4、馬化騰拿了張船票，雷軍造了艘船，這是玩笑話。未來更多還是跟各家公司聯合起來，合作共贏。
5、在未來，要麼電子商務，要麼無商可務。
6、做UCWeb最初的原因，就是為了在廁所用手機上網更方便，需求是做事情的最核心驅動力，發現需求是做事情的最重要能力。
7、在互聯網的世界，你的女朋友可能是一位男性，而你的男朋友可能是一位女性，這很痛苦，但你得接受。
8、互聯網是一種先進的生產力，用互聯網的思想武裝後做事情會事半功倍。
9、不能識別現代社會符號的人，不能使用計算機進行學習、交流和管理的人，被認為是功能型文盲。
10、如果錯過互聯網，與你擦肩而過的不僅僅是機會，而是整整一個時代。
11、從做PC到做農業，就是從頭等艙到拖拉機，從高大上到兩腳泥，從搭積木到玩魔方。
12、不管你現在做什麼或有什麼想法，你必須要迎接互聯網，然後適應互聯網，除此之外你別無選擇。
13、互聯網是一次新的商機，每一次新商機到來，都會造就一批富翁！
14、從蘋果開始，有越來越多的公司開始做全流程，這其實是一種不好的趨勢。大家都去做垂直整合，意味著整個市場的創新能力跟機會會萎縮。網路只做平台，跟其它的公司、服務去做連接。
15、網路在移動互聯網已經有一些布局，這個過程中我們還需要去做更多的嘗試，除了創造更多還是整理與整合。未來的兩三年對於網路在移動互聯網的布局，是非常關鍵的。
16、日前全球虛擬經濟的總量已經大大超過了實體經濟，2000年底達到160萬億美元。隨著電子商務和電子貨幣的發展，虛擬經濟的規模會迅速進一步膨脹。
17、電子商務代表著未來貿易發展方向。
18、聰明只是一個基礎條件，但不能保證你的成功，極客們需要做更多的准備！
19、我大學專業是信息檢索，曾經我認為這樣就能做一個搜索引擎，但事實上去做的時候發現很多不一樣。所以實現一個好的產品，需要更新的、好的技術，還有優秀的人才一起來做。
20、現在亞馬遜在做的無人機其實網路也做過，只是沒出來說，因為中國有航空管制，所以很難實現。但其實這個技術也許可以用在更實用的地方，技術應該真的為生活服務。
21、物聯網和智能硬體將成為互聯網的下一個機會，而不僅僅是穿戴設備，硬體跟線下需求相匹配蘊含著團肢散巨大商機。
22、我也是一個極客，想要製造最綠色、最智能、最安全的汽車，追求極致就是極客。（1）自動駕駛將會是未來的趨勢，開車變成享受。（2）有生命有靈魂，要有自己的思想。（3）互聯網，大數據。
23、汽車公司不會被互聯網公司顛覆掉，但是汽車公司必須擁抱互聯網，未來的汽車應該是「四個輪子+一塊電池+一台電腦」。
24、互聯網精神塌氏和硬體的完美結合有三個關鍵詞：測量、連接和智慧。其中，連接人和人的是騰訊，連接人和交易的是阿里，連接人和信息的是網路，第四種是連接服務，所依靠的就是手機這個平台。
25、劉強東認為競爭可以促進電商的高飢悔速發展，競爭自由的好處是消費者得利；消費者得到好處反過來將促進行業發展。未來十年，歡迎更多的電子商務從業者，在法律的基礎上有序競爭。
26、未來幾年我們能感覺到的是，隨著4G網路寬頻的普及，我們可以利用移動互聯網隨時隨地地進行娛樂或者參與一場真人秀的活動，不單單今天說移動互聯網對醫療、打車、住宿所帶來的改變。所以我對這個方面希望能夠越來越多地看到這方面的創新。
❻ 當整合營銷遇上大數據
當整合營銷遇上大數據
「市場營銷的目的是充分認識和了解消費者，讓產品和服務滿足消費者的需求，不用推銷，消費者就會主動購買。」現代管理學之父彼得·德魯克先生40年前提出的名言對我們今天的市場營銷仍然具有指導意義。
大數據的價值所在
隨著多屏時代的到來，消費者在互聯網上搜索、訪問、交易、社交的行為創造了海量的互聯網信息數據。企業如何從外部獲取這些數據、是否善於管理這些數據，並且根據這些數據創造出滿足消費者需求的產品和服務，將成為企業成敗的關鍵。這個從外而內的規劃原則正是唐·舒爾茨博士提出的整合營銷傳播的指導原則之一。根據 IDC和麥肯錫大數據研究結果的總結，大數據主要能在以下4個方面挖掘出巨大的商業價值：對顧客群體細分，從而對每個群體量體裁衣般地採取獨特的行動；運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率；促進大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率；進行商業模式、產品和服務的創新。
最早關於大數據的故事發生在美國第二大超市Target。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。那麼Target有什麼辦法可以把這部分細分顧客從孕婦產品專賣店的手裡截留下來呢? 為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部高級經理Andrew Pole，要求他建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國，出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，那時候Target再行動就晚了，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早地給他們發出量身定製的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。
可是懷孕是很私密的信息，如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕了呢? Andrew Pole想到了Target有一個迎嬰聚會(baby shower)的登記表。Andrew Pole開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜；在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最後Andrew Pole選出了25種典型商品的消費數據構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此 Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。根據Andrew Pole的大數據模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Andrew Pole的大數據分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Andrew Pole加入Target的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。
大數據為整合營銷傳播插上騰飛的翅膀
截至2013年第3季度，中國網民數量達到6.08億，互聯網普及率為45.4%；2013年，中國移動互聯網網民規模達6.52億；截至2013年11月底，電子商務交易額達9.7萬億元，同比增長34.6%。
毋庸置疑，數以億計的互聯網、移動互聯網用戶已經並將繼續創造海量數據，大數據時代已經來臨。從日常行為和相關調研數據我們可以深切地體會到信息技術帶給人們行為方式的變化：早先的一份報紙、茶樓聚會、電視新聞播報等人們幾十年形成的習慣，已經和正在被搜索引擎、新聞門戶瀏覽、手機客戶端和微博、微信、自媒體的社交行為所取代；身邊的數據設備，也從一家一、兩台電腦和手機，變成每人三五台智能設備；U盤的容量，從32MB變成8G；數碼相機的像素從100萬變成1600萬；一張照片的數據量，從10年前的100KB，變成現在iPhone照片的2MB。技術領域的飛速發展讓人炫目，ADSL被光纖入戶取代，2G已經過時，4G正在如火如荼地部署，電商和物流，甚至雙十一消費節，都成為大數據時代的清晰符號。
大數據時代的一個特點是日常生活發生了巨大變化，人們對社會的了解、與社會中其他成員聯系和溝通的方法日新月異，手段豐富多彩，內容瞬息萬變，營銷人員所關心的消費者行為也在這些行為日趨復雜多樣的同時，變得清晰透明；消費者在依賴這些設備和手段的同時，也為產品和服務的供應商提供了清晰明確的線索。例如，一台手機，從開機到關機，一直都在運營商的網路裡面，不斷獲取信息的同時，也把自己的位置、信號強度、忙閑狀態告訴運營商的系統；對這些信息加以分析利用，運營商就可以知道這位客戶幾時在哪裡開機（起床的習慣和過夜的位置）；何時在哪裡加速或者轉換到地鐵的基站（開車打車還是坐公共交通）；辦公室或者客戶的位置（上午甚至整天停留的位置）；家人親戚和朋友的號碼（自己申請的親情號碼和通話頻繁程度）；社交活動的模式和頻次（晚餐時間的位置和頻率，午夜前的位置和行蹤）；一定意義上，運營商會比這名客戶的同事、上司甚至配偶，更了解這名客戶；甚至會了解一些他自己都不了解的行為和習慣。
大數據給整合營銷傳播活動帶來了前所未有的機遇。消費者行為數據的豐富、及時和准確，給我們的企業帶來收集和分析處理的便利。消費者的上網記錄、瀏覽記錄、位置信息、團購興趣、網店瀏覽記錄和網購記錄，如果能夠加以收集、整合和分析，企業就可以得到完善清晰的消費者行為地圖，為消費者洞察帶來便利的工具、完美的手段和良好的結果。
耐克在基於大數據的整合營銷中取得了實實在在的成果。中國的年輕消費者對於跑步反饋狂熱，跑步依然是耐克在中國最大的運動品類，高於籃球和足球。在耐克2013財年的全球業績中，跑步的業績貢獻佔比20.46%，僅次於Sportswear的26.99%。這也是耐克為什麼會對跑步有如此大信心的原因。當然，更為關鍵的是NIKE+平台延伸出的運動社交網路。而耐克的商業模式也正隨著這個平台的延展發生著變化：「耐克推出Nike+平台數字營銷模式，關鍵在於增強了與消費者的互動，並通過檢測、處理消費者信息實現對客戶更為個性化的服務。這是對消費者需求服務的創新，有利於商家更便捷快速地理解、掌握消費者信息，也有利於其有針對性地推出產品。」技術的革新也推動著耐克出現新的商業模式，即「用戶+數據+服務+終端。」通過Nike+的數字創新，耐克正在脫離傳統的製鞋、賣鞋的運動企業，在這種新顯現的模式中，Nike+就像神經系統，將各類運動產品、用戶連接在一起；耐克可以通過Nike+的平台為用戶提供線上、線下(如夜跑、品類體驗店、馬拉松等線下活動)的專業運動服務，提升運動體驗，也能從中發掘更多的商機，例如夜跑概念，讓耐克的研發人員將反光元素加入鞋子、衣服，直接提振了市場銷售。
挑戰和機遇並存
大數據也給整合營銷傳播活動帶來了巨大挑戰：數據的豐富，固然帶來更清晰全面的行為描述，也在一致性方面帶來問題。多來源的數據，可以從各個側面描述細節，然而拼合消費者行為的全景圖片，卻成為更高技術含量，更細致復雜更需要水平和能力的工作，需要數據專家、行為和心理專家在分析工作中更多參與，更大程度地發揮作用。
營銷活動的對策：大數據時代之前，整合營銷傳播人員難以取得地域廣泛、特徵全面、反饋及時、內容准確互動性強的消費者數據。片面、慢速、無互動是大多數行為數據的狀態，營銷人員應該深刻理解這些數據的產生和加工的背景環境和渠道，積極主動又要小心謹慎地善用這些數據，將消費者洞察轉化為促進消費者互動、交付消費者需要的產品和服務、不斷提升消費者忠誠度的能力，成為企業戰略的積極建議者和有效實踐者。
例如，在以消費者為中心的營銷過程中，營銷組織盡可能實事求是、開誠布公地交流信息，為消費者提供實用、知識性、趣味性的內容，也稱之為內容營銷。此項努力不僅可以提升品牌的認知度、樹立品牌的權威性、思想領導力，還將獲得消費者青睞，形成消費者對品牌的忠誠。20世紀初開始出版的《米其林指南》是法國米其林輪胎公司為法國駕車旅遊的消費者提供的景點、餐廳等實用信息的指南，後來發展成為全球最權威的餐飲評價讀物，其權威性、趣味性、教育性、實用性深受喜愛。因此，有價值的內容將長久地促進品牌與消費者的溝通。
大數據分析將成為市場營銷人員的核心競爭力。如何有效運用數據這個最寶貴的企業資產，已經成為市場營銷人員的重要課題。數據分析將使營銷投入獲得更高成效，還可以對預測消費者行為起到至關重要的作用，其任一成果都曾是營銷人員夢寐以求的結果。數據分析將幫助品牌從經濟全球化、競爭同質化、產品服務重度商業化的環境中脫穎而出。盡管如此，許多企業還有很長的路要走，為適應消費者為中心的企業戰略而進行組織結構的調整，善於利用數據的人才和大數據分析技術的匱乏等都是企業普遍面臨的巨大挑戰。
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❼ 有關於大數據的廣告語
大數據抄（big
data），指無法在一定時襲間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）
❽ 大數據精髓 不在於「大」而在於「精準」
大數據精髓：不在於「大」而在於「精準」
大數據帶來的變革是全方面的，不僅變革互聯網世界，也變革現實世界，作為具有強大變革能力的大數據，站在創新前沿思考其精髓是非常重要的，大數據的精髓並不在於「大」而在於「精準」，這也是營銷對於大數據青睞的原因所在。
大數據時代的到來，讓互聯網領域乃至這個世界都產生深刻變化，隨著大數據應用的逐漸深入，對大數據精髓的淘汰也逐漸成為人們關注的焦點。
以下三大論斷可以反應出大數據精髓所在：
智能終端與「可穿戴」計算設備的出現，更使得行為、位置、生理數據等細微變化成為可供記錄和分析的精準對象。
大數據之「大」，不僅在於容量，更在於社會對其價值的洞悉。
大數據作為一種新的測量工具，將再一次引領新的繁榮，提供給人們更多的選擇。
萬物皆互聯，無處不計算。因為互聯網、手機、無線感測器的普及，實時監測、遠程協作、SOHO工作、數據管理已成為平常之事，信息像水電一樣通過網路供應、汩汩傳輸，計算機上有形數據轉化為無形的財富，深入並造福於現實生活。
這標志著雲計算與大數據時代的開啟。智能管理、社交網站、物聯網、IPv6，當新技術風馳電掣般地駛入生活，我們如同搭上高鐵列車，還來不及看清楚窗外的風景，就已呼嘯著越過下一個站台。大數據應用於健康管理，幾乎表徵了新媒體技術層面的全部特徵：電子檔案高度個性化；人工智慧幫助我們細分信息；遠程協同記錄用戶的行為模式；數據挖掘預測人們的未來需要。依託高度個性化的智能網路平台，人們可以擺脫時空障礙，在任何地方開展工作、進行合作——基層服務觸角更深、城鄉差距漸趨抹平，資源配置得以優化，產業升級、效率提高。而智能終端與「可穿戴」計算設備的出現，更使得行為、位置、生理數據等細微變化成為可供記錄和分析的精準對象。
盡管大數據這個名詞並不新鮮，但社會對於大數據價值的認識尚在深化。20世紀80年代，美國人首先提出了這個概念。雅虎的科學家發現，得益於計算機技術和海量資料庫的發展，個人在真實世界的活動能夠得到前所未有的記錄。隨著新媒體技術的更新，如今，大數據的概念逐漸拓展，涵蓋了從數字圖像、新聞跟帖、文本記錄、視頻文檔、社交平台互動所提供的所有信息。不僅如此，它還被視作一種能力，引發了社會和國家戰略層面的深刻關注。
大數據之「大」，不僅在於容量，更在於社會對其價值的洞悉：在大數據所重塑的後信息環境中，一個大規模生產、分享和應用數據的世界撲面而來。正如學者維克托·邁爾—舍恩伯格所說，它的真實價值「就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到一角，絕大部分隱藏於表面之下。
但即便如此，我們依然可以清楚察覺到大數據給社會帶來的一些改變。從谷歌的流行病分析系統到沈陽渾南居民的數據查詢終端，基於信息的創新成為服務的先導，連接民生，可以救助更廣泛的普通大眾；以雲計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，推動著數據的交換、整合和分析，可以幫助人們發現新知，創造新的價值；作為新發明和新服務的源泉，大數據也影響到傳統學科研究的分化，改變了人們的價值取向、知識結構和生活方式。有學者將大數據比作觀察人類自身社會行為的顯微鏡和儀表盤。而我們看到，這個新的測量工具，再一次引領新的繁榮，提供給人們更多的選擇。
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❾ 關於大數據的名言
年前，哈佛商業評論說數據科學家的是「二十一世紀最性感的工作」。但你知道做一個數據科學家意味著什麼嗎？來，我們先看看這些數據科學專家的名言。
Data scientists 「tend to be 「hard scientists」, particularly physicists, rather than computer science majors. Physicists have a strong mathematical background, computing skills, and come from a discipline in which survival depends on getting the most from the data. They have to think about the big picture, the big problem – DJ Patil, VP of Proct at RelateIQ
「數據科學家更傾向於是』硬科學家』 ，相對於計算機專業的，他們更像物理學家。物理學家有強硬的數學背景，計算機技能，並且來自一個靠數據吃飯的領域。他們需要從整體的角度思考，考慮比較宏大的問題。」–DJ Patil, Proct at RelateIQ的副總裁
「They need to find nuggets of truth in data and then explain it to the Business leaders」 – Rchard Snee Emc – See more
「他們需要從數據中找到有用的真相，然後解釋給領導者。」 – Rchard Snee Emc
「A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist and more Computer science than a statistician」 – Josh Blumenstock
「數據科學家是一個比計算機科學家懂更多統計學，比統計學家懂更多計算機科學的人。」 – Josh Blumenstock
「Data scientist is just a sexed up word for a statistician」 – Nate Silver
「數據科學家只是『統計學家』一個性感一些的名字。 」– Nate Silver
「Data scientists are involved with gathering data, massaging it into a tractable form, making it tell its story, and presenting that story to others」 – Mike Loukides, VP, O』Reilly Media
「數據科學家收集數據，把數據融入到易懂的形式中，讓數據講故事，並且把故事講給別人聽。」–Mike Loukides, O』Reilly Media的副總裁
「The data scientist was called, only half-jokingly, a caped superhero」 – Ben Rooney
「數據科學家曾經被譽為戴著披風的超級英雄（當然只是開個玩笑）」 – Ben Rooney
「Think analytically, rigorously, and systematically about a business problem and come up with a solution that leverages the available data」
「用分析的角度、嚴格、系統地思考業務問題，然後得出能夠影響這些數據的解決方案。 」– Michael O』Connell, TIBCO的高級分析總監
「Data Scientist = statistician + programmer + coach + storyteller + artist」- Shlomo Aragmon
「數據科學家=統計學家+程序員+講故事的人+藝術家。「 – Shlomo Aragmon
「They are half hacker, half analyst, they use data to build procts and find insights」 – Monica Rogati
「他們一半是黑客，一半是分析師，他們用數據來做產品、提出新見解。「– Monica Rogati
「A data scientist is someone who can obtain, scrub, explore, model and interpret data, blending hacking, statistics and machine learning. Data scientists not only are adept at working with data, but appreciate data itself as a first-class proct」 – Hillary Mason, Founder at Fast Forward Labs
「數據科學家是懂得獲取、清洗、探索、建模、解釋數據的人，還要融合入侵技術、統計學和機器學習。數據科學家不僅要處理數據，還要把數據本身作為一個五星產品。」– Hillary Mason, Fast Forward Labs的創始人
現在，這里有個來自Drew Conway 有趣的圖表，它解釋了數據科學家到底意味著什麼：
來看另一個簡單的圖。這是我自己關於整個數據科學過程的描繪。
那麼， 數據科學家都做些什麼呢？簡單來說，他收集數據、清洗、創建數據集、分析數據然後提出新觀點。他也嘗試用現有的數據預測未來，幫助業務提高產品、服務的質量、顧客粘性。更好的質量意味著更能取悅顧客、獲得收益。
這里有數據科學家最應該具備三個的特質：
1.一個優秀的數據科學家知道如何提出好問題
2.理解他手上的數據的結構
3.能夠很好地解讀這些數據
簡單來說，數據科學就是關於提出合適的問題，然後提出有意義的見解來指導正確的決策。
摘自：36大數據
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版權說明：本
❿ 大數據之父舍恩伯格:互聯網比你更了解你
大數據之父舍恩伯格:互聯網比你更了解你
牛津大學網路研究院網路監督及管理學教授，研究領域為網路經濟。曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中心網路監管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。
有100多篇論文公開發表在《科學》、《自然》等著名學術期刊上，同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。
信息權威與顧問，咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業。早在1986年與1995年就擔任兩家軟體公司的總裁兼CEO，1991年躋身奧地利軟體企業家前5名之列，2000年被評為奧地利薩爾斯堡州的年度人物。
機構和國家政府高層的信息政策智囊，專注於信息安全與信息政策與戰略的研究，是歐盟專家之一，也是世界經濟論壇、馬歇爾計劃基金會等機構的咨詢顧問，先後擔任新加坡商務部高層、汶萊國防部高層、科威特商務部高層、迪拜及中東政府高層的咨詢顧問。
超過兩年沒穿的衣服會送人，拍得不好看的照片要當即刪除
大數據之父舍恩伯格：互聯網比你更了解你
時代周報記者 韓瑋 發自上海
舍恩伯格又要戴著他標志性的約翰·列儂式的圓眼鏡來中國了。
9月25日，時代周報舉辦2015「影響力·中國」秋季峰會，舍恩伯格將受邀出席，講他最擅長的大數據。
最近兩年，這位數據科學領域的權威學者每隔幾個月就會出現在中國，而他所到之處，無不受到媒體、讀者的簇擁。
舍恩伯格之所以在國內名聲大噪，主要是因為他的兩本暢銷書、關於大數據的先河之作—《大數據：一場將改變我們生活、工作和思考方式的革命》（Big Data :A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think，中文版又名《大數據時代》）以及《刪除：大數據取捨之道》（Delete: The Virtue of Forgetting in the Digital Age）。前者揭示了大數據給人類帶來的巨大改變，後者則嘗試探索大數據時代人類應該如何構建積極而安全的未來。
作為最早洞悉大數據發展趨勢的數據科學家，舍恩伯格在國內受追捧並不奇怪。畢竟，此刻的中國—國務院剛剛印發《促進大數據發展行動綱要》，提出推動大數據發展和應用在未來5-10年逐步實現的目標及主要任務。國內的大數據產業正迎來大發展時期。
而由於大數據太火，在這個新淘金時代，人們對舍恩伯格的興趣不再停留於他的研究，還延伸至他本人以及他獲得一系列學術成就的過程。
恰好，舍恩伯格是個性格有趣而經歷豐富的人。比如，他曾因不想繼承家業而與父親爭執數十年，最終走上學術之路。
代碼少年
「我母親以前經營一家電影院，我每年都會問她，過去一年最好的電影是什麼？她總是說，我知道，是×××。但她總是錯的。」
舍恩伯格常常在演講中提起這個例子，盡管只是為了佐證大多數人都需要數據分析工具這個觀點，但無意間卻把很多人的興趣引向了他的過去。
這位如今在全球數據科學領域極具名望的科學家其實算得上是「富二代」。他出生在距離莫扎特故鄉奧地利薩爾茨堡兩小時車程的一個小鎮上，父親是當地的稅務律師，有自己的事務所；母親則打理著小型電影院、花店等生意。
1966年，舍恩伯格出生那年，他的父親買來了小鎮上的第一台電腦，價格不菲。當時，鎮上所有人都覺得他瘋了，肯定會破產。而這台巨大的個人電腦運轉時發出的嗡嗡聲陪伴了舍恩伯格的整個童年。
小時候，舍恩伯格喜歡看阿斯特麗德·林德格倫的童話書。這位已故瑞典作家最著名的作品是那本充滿想像力的《長襪子皮皮》。而那時的舍恩伯格夢想成為發明家，因為，讓想法變成現實是一件特別誘人的事。
「如果還可以和林德格倫共進午餐，我想問她，她如何激發自身的想像力？愛因斯坦說過，想像力比知識更重要。」舍恩伯格說。
讀書時，舍恩伯格最喜歡的科目是物理和數學，進而又對計算機著迷。十一二歲時，他就想用那台嗡嗡作響的電腦編程。
「當時，只有大學才有計算機，我就去當地大學報了一門編程課。但老師覺得我不可能學會，就讓我自己玩。於是，我便在角落裡自學。」到了高中時期，這位天賦異稟的少年先後在國際物理奧林匹克競賽和奧地利青年程序員競賽中獲了獎。
17歲時，舍恩伯格第一次觸網。當時，他無意間得到一個聲音耦合器，其實不過是簡陋的數據機—使用者得把電話聽筒與之連接，從而激活以聲音傳送方式進行的數據傳輸。
在此之前，舍恩伯格聽說過互聯網，但從沒體驗過。於是，他搗鼓了好幾個月，試掉了一大筆電話費，最終連上了一個提供初級的郵件、論壇等商業在線服務的無線電通訊網站「The Source」。此後，舍恩伯格便一發不可收拾，對網路著了迷。
1986年，年僅20歲、沒讀完大學的舍恩伯格「創業」了—成立殺毒軟體公司Ikarus，並開發了一款當時奧地利最暢銷的軟體Virus Utilities。至今，網路對Virus Utilities的介紹上寫著，這是一款剽悍的殺毒軟體。1991年，年輕的舍恩伯格還被評選為奧地利最頂尖的5位軟體企業家之一。
這段程序員的經歷為舍恩伯格的未來打下了基礎。許多年後，在《大數據時代》這本書中，舍恩伯格寫道，真正的數據科學家是統計學家、軟體程序員、圖形設計師與作家的結合體。
父與子
在舍恩伯格的學術之路上，很難繞開的一個人物，就是買來了小鎮上第一台電腦的父親。
舍恩伯格與父親的關系並不差。至今，他記憶最深的關於父母的細節是，每天晚餐後，父親都會耐心聽他講述那天發生的事以及他的一些想法。舍恩伯格覺得，這是父親的「超能力」。
不過，父親始終不希望舍恩伯格滿腦子想著如何成為計算機學家，盡管他遷就兒子喜歡計算機。這位在小鎮上有頭有臉的稅務律師總在勸說自己的孩子盡早學完法律，繼承家業。在子承父業和投身計算科學之間，舍恩伯格與父親爭執了數十年，直到後者去世。
而在20歲左右的年齡，舍恩伯格還是順從父親，先在奧地利薩爾茨堡大學讀了法學本科。據說，因為法律太無趣，這位學霸硬是在3年半里讀完了7年的書。
接著，父親要求舍恩伯格繼續在法律上深造，但這個年輕人心不甘情不願，於是便賭氣地只申請了一所學校—哈佛。他覺得，自己肯定不會被錄取。
收到錄取通知書那天，舍恩伯格以為是朋友開玩笑，於是按照上面的電話號碼打過去斥責，「這是愚蠢的玩笑！」而電話另一頭卻有聲音說，「不，這里是哈佛。有什麼能幫你嗎？」
這不是舍恩伯格唯一一次「厚積薄發」。其實，在學生時代的大部分時期，舍恩伯格雖然出色，但不是最出色的那個。但到了最後一個學年，他就像突然間開了竅，過去學過的東西頓時「融會貫通」了。於是，出乎所有人包括他自己的意料，他在畢業前的最後一次考試中獲得了學生生涯唯一一次的全A。
而在美國最古老的法學院哈佛法學院，舍恩伯格開始覺得自己學的法律不再像本科時那麼了無生趣。盡管如此，他依然不想學成後接手父親的公司。
有記者采訪舍恩伯格時曾問，「你後來為什麼當上了大學教授？」他說，「我一直想成為發明家，直到我那個一直『逼』我接手家業的父親有天問我，如果不想做稅務律師，你想做什麼時，我才下定決心當大學教授。至少，對於我父母來說，這會是一個比發明家更容易接受、更受人尊敬的工作。」
從哈佛畢業後，舍恩伯格又拿到了薩爾茨堡大學的法學博士以及倫敦政經學院的理學碩士學位，並依照對父親的承諾，在倫敦一所大學謀得了教職。
當時，舍恩伯格的父親面對這樣的局面依然感到有些失落，最後竟然猝然辭世。父親去世的第二天，舍恩伯格選擇離開倫敦，放棄自己的事業和學術，回到自家的鎮子上，做起了以前無數次拒絕的稅務律師。
「我的人生，和大多數人一樣，既是連貫的，同時又屢受波折。我最初喜歡物理、數學，轉而對計算機產生興趣，進而關注數據安全和數據編碼，並喜歡上了研究隱私法、知識產權法以及網路法。依照這個路徑，數據逐漸成為我關注的重點。但我的生活又被一次次打亂。比如，父親的離世讓我放棄了原來的事業規劃，回到了老家；但一年後，我又賣掉父親的公司，艱難地重回學術圈；後來，偶然的機會讓我得以到哈佛大學肯尼迪學院任教。某種意義上說，這些波折給我製造了意想不到的困難，但也帶來了意想不到的機會。」舍恩伯格告訴時代周報記者。
大數據之父
自1998年始，舍恩伯格的學術研究步入正軌。他進入哈佛大學肯尼迪學院任教，並在那裡度過了10年。此後，他曾在新加坡國立大學李光耀公共政策學院做過3年副教授，借機觀察亞洲的信息政策，而今則在牛津大學互聯網研究院擔任治理與監管專業的教授。
這10餘年間，互聯網飛速發展，人們開始使用手機上網、聊天、購物，完成很多過去必須線下操作的事。而這些變化都被舍恩伯格陸續記錄在論著里。
2010年，在舍恩伯格組織的一次研討會上，幾乎所有參會者發言時都開始提及社會運轉模式正在發生某種改變，但誰也說不出這種變化的實質是什麼。當時，《經濟學人》的數據編輯肯尼思·庫克耶（Kenn Cukier）也在會場，他不久前剛做過一期《大數據的沖擊》的特刊報道。
那場研討會後，舍恩伯格與庫克耶進行了很多次深入交談，「然後，我們決定合寫一本書，探討大數據對於當下的意義以及大數據時代的本質」。
2012年12月，舍恩伯格與庫克耶合寫的《大數據時代》出版。這本大數據研究的先河之作不僅廣受媒體好評，還讓舍恩伯格知名度大漲。
在書里，舍恩伯格通過各種例子展現大數據帶來的改變。比如，一家叫Farecast的公司通過近十萬億條價格記錄來預測美國國內航班的票價。到2012年為止，票價預測的准確率達到75%，使用Farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票可節省50美元。
「大數據的核心是預測。它通常被視為人工智慧的一部分，或者說是一種機器學習。但其實，這種定義具有誤導性。大數據不是要教機器像人一樣思考，相反，它是把數學演算法運用到海量數據上來預測事情發生的可能性。」舍恩伯格寫道。
在這本書里，舍恩伯格還提出了一個廣為引用的觀點—大數據關注的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。
「具體來說，大數據的目的是全面的數據收集和分析；同時，我們要明白，在數據質量和數據數量之間要有一個平衡，所以，『不是精確性，而是混雜性』，而『不是因果關系，而是相關關系』，這是讓我們意識到，因果關系不再是解釋這個世界的唯一邏輯。」舍恩伯格告訴時代周報記者。
此外，舍恩伯格還是倡導大數據商業應用的第一人。在《大數據時代》中，他指出，如今的數據已經成為一種商業資本、一項重要的經濟投入，可以創造新的經濟利益。而這也是他屢屢被正在大力推動大數據產業發展的中國人當作座上賓的原因之一。
在關注數據的價值之餘，舍恩伯格感興趣的另一重要領域是如何避免數據被濫用。在早於《大數據時代》出版的《刪除：大數據取捨之道》一書中，舍恩伯格提出了數字時代最大的問題：互聯網記住了人們希望自己忘記的東西。當遺忘成為例外，記住變成常態，人類理性決策的能力就會受到威脅。所以，在大數據時代，所有人都應該享受「被遺忘的權利」。
事實上，舍恩伯格本人早早地為自己確立了一套關於刪除的生活准則。比如，那些超過兩年沒穿的衣服會被他送人或處理；那些拍得不好看的照片，他會當即刪除。因為，「如果不刪除，在數字時代，互聯網可能會比你自己更加了解你」。
舍恩伯格這些新穎的想法曾一度讓讀者直呼開了眼界。而目前，他告訴時代周報記者，自己的興趣點轉到了小型無人機上。其實，一直以來，舍恩伯格對飛機駕駛以及基於大數據分析的無人駕駛都頗感興趣。只是不知道，這位數據科學家未來又會在這個問題上帶來怎樣「讓人感覺腦洞大開」的思考。
對話舍恩伯格：
「只要他們不濫用權力，不必對數據寡頭反壟斷」
時代周報記者 韓瑋 發自上海
9月13日，在接受時代周報記者獨家專訪時，舍恩伯格講述了自己對大數據的一些理解，以及收獲這些理解的過程。
影響最深的人是高中物理老師
時代周報：今年暑假，以艾倫·圖靈為原型的傳記電影《模仿游戲》在中國上映，感動了很多人。你看過這部影片嗎？艾倫·圖靈是計算機科學之父，他對你從事數據科學研究是否有影響？
舍恩伯格：我看過這部電影。事實上，很多年前，我就讀過一些圖靈的論著。你可能記得，我以前做軟體公司時就需要編碼，所以，圖靈的書肯定要看。
不過，影響我最深的人不是圖靈，而是我的高中物理老師。他讓我開始接觸到熵的概念、相對論、量子理論等。對於我來說，他就像是為我打開了通往新世界的大門。
時代周報：大家都認為你是當今最重要的數據科學家之一。我特別好奇，大數據給你本人的日常生活帶來改變了嗎？
舍恩伯格：我是大數據服務的「大用戶」。平常，我會戴蘋果手錶，一直以來，它為我的身體健康提供了很多幫助；我也喜歡諸如亞馬遜一類的電子商務公司，同時，還經常使用谷歌地圖。此外，維基網路對我來說是個難得的好幫手，它讓我比過去更加容易獲得有用的信息，對我的幫助很大。
時代周報：我今年曾采訪過暢銷書《大停滯》（The Great Stagnation）的作者、美國經濟學家泰勒·考恩。在談到對大數據的看法時，他告訴我，「大數據被高估了，因為，大多數人都不知道他們手握的這些數據要用來干什麼，企業也一樣。大數據能幫助我們在某些邊緣地帶提高效率，比如針對性的廣告，但它無法改變全局。這其中，最困難的是問對問題，並且找到問題背後特定的模式，再用數據去加以匹配。這非常難以實現。」你認同他的觀點嗎？
舍恩伯格：我非常欣賞泰勒·考恩，《大停滯》是一本很棒的著作。我還曾引用過這本書里的一些觀點。但在大數據的問題上，我覺得他的觀點是錯誤的，或許，這是因為這方面不是他所研究的核心專業領域。
大數據可減少資源不公平的危害
時代周報：現在，大多數行業提起大數據就言必稱「這是一場行業革命，要顛覆過去」。你認為，大數據真的會顛覆那些傳統行業嗎？
舍恩伯格：會的，這種顛覆已經發生，並在快速進行。施樂帕羅奧爾托研究中心前主管約翰·西里·布朗（John Seely Brown）就發現，過去幾十年，超大型企業的壽命正在縮短。與此同時，我們看到，就在最近幾年，大數據驅動、估值達到數百億美元以上的互聯網企業不斷涌現。在人類歷史上，沒有哪個時期在比今天更多的領域，發生比今天更快的變化。
時代周報：目前，中國存在網路、阿里巴巴、騰訊三大互聯網巨頭，分別統治著搜索、電商、社交三個領域，他們不斷吸納著用戶的網上行為數據，幾乎肯定會成為中國的數據寡頭。你認為，在數據層面是否需要反壟斷？
舍恩伯格：我認為必要的一點是，互聯網要對新的創新主體保持開放的狀態。只要大企業不濫用自己的權力，將那些更小但更好的初創企業趕出市場，那麼，他們就不會製造太多的威脅。所以，我更關注的是這些企業的實際行為，而非他們的規模。
時代周報：除了數據，我知道，你還對教育問題有著深入研究。今年1月，你出版了一本名為《與大數據同行：學習和教育的未來》的新書，專門探討大數據研究在教育領域的應用，以求真正實現因材施教。而中國教育的主要問題是教育資源分配不公平，大數據能解決這個問題嗎？
舍恩伯格：大數據不能從根本上消除這種不公平，但是，通過大數據的手段，我們能以相對較低的成本提供高度個性化的教育，從而減少這種不公平帶來的危害。換言之，大數據能讓學生以很低的成本，獲得至少像「私人家教」那樣的訂制教育。所以，大數據可以成為改變整個游戲的因子。
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