ted大數據演講ppt

⑴ 如何利用大數據作出正確抉擇 ted全文

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處版理的數據集合，是需要新處理模權式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產[1]
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）。

⑵ TED的英文演講稿

Ihave spent the last years, trying to resolve two enigmas: why is proctivity so disappointing in all the companies where I work? I have worked with more than 500 companies. Despite all the technological advance –頌耐 computers, IT, communications, telecommunications, the internet.

Enigma number two: why is there so little engagement at work? Why do people feel so miserable, even actively disengaged? Disengaged their colleagues. Acting against the interest of their company. Despite all the affiliation events, the celebration, the people initiatives, the leadership development programs to train managers on how to better motivate their teams.

At the beginning, I thought there was a chicken and egg issue: because people are less engaged, they are less proctive. Or vice versa, because they are less proctive, we put more pressure and they are less engaged. But as we were doing our analysis we realized that there was a common root cause to these two issues that relates, in fact, to the basic pillars of management. The way we organize is based on two pillars.

拿稿The hard—structure, processes, systems.

The soft—消櫻孝feeling, sentiments, interpersonal relationship, traits, personality.

And whenever a company reorganizes, restructures, reengineers, goes through a cultural transformation program, it chooses these two pillars. Now we try to refine them, we try to combine them. The real issue is – and this is the answer to the two enigmas – these pillar are obsolete.

Everything you read in business books is based either two of the other or their combine. They are obsolete. How do they work when you try to use these approaches in front of the new complexity of business? The hard approach, basically is that you start from strategy, requirement, structure, processes, systems, KPIs, scorecards, committees, headquarters, hubs, clusters, you name it. I forgot all the metrics, incentives, committees, middle offices and interfaces. What happens basically on the left, you have more complexity, the new complexity of business. We need quality, cost, reliability, speed. And every time there is a new requirement, we use the same approach. We create dedicated structure processed systems, basically to deal with the new complexity of business. The hard approach creates just complicatedness in the organization.

Let』s take an example. An automotive company, the engineering division is a five-dimensional matrix. If you open any cell of the matrix, you find another 20-dimensional matrix. You have Mr. Noise, Mr. Petrol Consumption, Mr. Anti-Collision Propertise. For any new requirement,

you have a dedicated function in charge of aligning engineers against the new requirement. What happens when the new requirement emerges?

Some years ago, a new requirement appeared on the marketplace: the length of the warranty period. So therefore the requirement is repairability, making cars easy to repair. Otherwise when you bring the car to the garage to fix the light, if you have to remove the engine to access the lights, the car will have to stay one week in the garage instead of two hours, and the warranty budget will explode. So, what was the solution using the hard approach? If repairability is the rew requirement, the solution is to create a new function, Mr. Repairability. And Mr. Repairability creates the repairability process. With a repairability scorecard, with a repairability metric and eventually repairability incentive.That came on top of 25 other KPIs. What percentage of these people is variable compensation? Twenty percent at most, divided by 26 KPIs, repairability makes a difference of 0.8 percent. What difference did it make in their action, their choices to simplify? Zero. But what occurs for zero impact? Mr. Repairability, process, scorecard, evaluation, coordination with the 25 other coordinators to have zero impact. Now, in front of the new complexity of business, the only solution is not drawing box es with reporting lines. It is basically the interplay. How the parts work together. The connection, the interaction, the synapse. It is not skeleton of boxes, it is the nervous system of adaptiveness and

intelligence. You know, you could call it cooperation, basically. Whenever people cooperate, they use less resources. In everything. You know, the repairability issue is a cooperation problem.

When you design cars, please take into account the need of those who will repair the cars in the after sales garage. When we don』t cooperate we need more time, more equipment, more system, more teams. We need – when procurement, supply chain, manufacturing don』t cooperate we need more stock, more investories, more working capital.

Who will pay for that? Shareholder? Customers? No, they will refuse. So who is left? The employees, who have tocompensate through their super indivial efforts for the lack of cooperation. Stress, burnout, they are overwhelmed, accidents. No wonder they disengage.

How do the hard and the soft try to foster cooperation?

The hard: in banks, when there is problem between the back office and the front office, they don』t cooperate. What is the solution? They create a middle office.

What happens one years later? Instead of one problem between the back and front, now have to problems. Between the back and the middle and between the middle and the front. Plus I have to pay for the middle office. The hard approach is unable to foster cooperation. It can only add new boxes, new bones in the skeleton.

The soft approach: to make people cooperate, we need to make then like each other. Improve interpersonal feelings, the more people laike each other, the more they will cooperate. It is totally worng. It even counterproctive.

Look, at home I have two TVs. Why? Precisely not to have to cooperate with my wife. Not to have to impose tradeoffs to my wife. And why I try not to impose tradeoffs to my wife is precisely because I love my wife. If I didn』t love my wife, one TV would be enough: you will watch my favorite football game, if you are not happy, how is the book or the door?

The more we like each other, the more we avoid the real cooperation that would strain our relationships by imposing tough tradeoffs. And we go for a second TV or we escalate the decision above for arbitration.

Definitely, these approaches are obsolete. To deal with complexity, to enhance nervous system, we have created what we call the smart simplicity approach based on simple rules. Simple rule number one: understand what others do. What is their real work? We need go beyond the boxes, the job description, beyond the surface of the container, to understand the real content. Me, designer, if I put a wire here, I know that it will mean that we will have to remove the engine to access the lights. Second, you need to reinforce integrators.

⑶ 2014年最值得觀看的科技和商業領域TED演講

到了年底，各種盤點層出不窮。TED 官方也為我們精選了 2014 年最值得觀看的 TED 演講，涵蓋了空間、海洋、旅行、大數據、創意等多個領域。以下是其中一些關於科技和商業的演模雀講，與諸位分享：

Here』s how we take back the Internet

演講者：Edward Snowden

簡介：斯諾登在 TED2014 大會上通過遠端臨場機器人（telepresence robot）表達了他對於監管和互聯網自由的看法。他認為，數據隱私的保護，並不是某個黨派的問題，而是要求我們重新思考互聯網在生活中的角色，重新考量那些關於個人隱私保護的法律。他說：「你的權利非常重要，因為你並不知道你什麼時候會需要他們。」Chris Anderson 和特邀來賓 Tim Berners-Lee 共同主持了這場采訪。

The NSA responds to Edward Snowden』s TED talk

演講者：Richard Ledgett

簡介：斯諾登在 TED2014 大會意外出現後，當時的主持人 Chris Anderson 說：「如果 NSA 想要對此回應，那就來吧。」NSA 也確實做了回應。NSA 副局長 Richard Ledgett 通過視頻回答了 Anderson 關於如何在國家安全與保護隱私之間尋求平衡的問題。

Success, failure, and the drive to keep creating

演講者：Elizabeth Gilbert

簡介: Elizabeth Gilbert 曾是一位沒有發表過文章的作家，在餐廳當服務員，屢屢被退稿信所打擊。後來，她的《美食、祈禱和戀愛》（Eat, Pray, Love）一書獲得了巨大的成功。Gilbert 反思了為什麼成功和失敗一樣會讓人迷失，並分享了一些旦基早簡單卻並不太容易做到的方法來保持前進。

Hackers: The Internet』s immune system

演講者：Keren Elazari

簡介：網路安全專家 Keren Elazari 認為，黑客之美，在於促使我們不斷發展與提高。有些黑客是壞人，但還是有很多與政府腐敗斗爭的黑客，他們在為我們爭取權利。通過曝光網路中的漏洞，他們使得互聯網更強大，更健康，他們在通過自己的努力，為我們創造出一個更美好的世界。

My wish: To launch a new era of openness in business

演講者：Charmian Gooch

簡介：匿名公司包庇了那些道德敗壞的人，從臭名昭著的大毒梟到窮凶極惡的軍火販子，都在用匿名公司來掩蓋自己的行徑，使得人們無法將他們繩之以法。但是，反腐鬥士 Charmian Gooch 希望改變這一切。在 TED2014 大會上，她分享了自己大膽的願望: 了解誰擁有和控制了公司，修改現行法律，開啟公司經營開放的新鋒州紀元。

Big data is better data

演講者：Kenneth Cukier

簡介：自動駕駛汽車僅僅是一個開始。大數據驅動下科技和設計的未來是什麼樣的？在 Kenneth Cukier 的演講中，他表達了自己對於機器學習和人類知識未來的看法。

The curly fry conundrum: Why social media 「likes」 say more than you might think

演講者：Jennifer Golbeck

簡介：你喜歡吃炸薯條嗎？你在社交網路上給過它們點過「贊」嗎？看看這個演講，你會驚奇地發現 Facebook（以及其他網站）如何從你隨手的「贊」和「分享」中了解你的各種信息。計算機科學家 Jennifer Golbeck 為我們解釋了這一切是如何產生的，為什麼有些科技應用並不像看起來那麼可愛，以及為什麼她覺得我們應該把信息的控制權交還給實際的擁有者。

Why privacy matters

演講者：Glenn Greenwald

簡介：Glenn Greenwald 是第一個發現並報道斯諾登文件的記者，這些文件揭露了美國對於普通公民大量的監視。在這次 TED 演講中，Greenwald 闡釋了為什麼即時你沒有需要隱藏的信息也該關注自己的隱私。

A 30-year history of the future

演講者：Nicholas Negroponte

簡介：MIT 媒體實驗室的創始人 Nicholas Negroponte 將帶你回顧過去 30 年科技發展的歷程。他展示了他在七八十年代對於交互和創新的預言，當時他飽受嘲諷，但後來他的預言一一實現。此外，他還對未來 30 年的發展做出了自己（荒誕的？睿智的？）預測。

⑷ 能看到這篇證明大數據提醒你該做出改變了

央視推薦：30天逼自己自律，大數據提醒你該做螞蔽敗出改變了

一、堅持提升自己

01.堅持看書，每天至少30分鍾。

02.定期騰出時間，堅持看高分電影。

03.每天早上看實時資訊，了解新聞。

04.對鏡練口播，鍛煉自己的表達能力。

05.在穿搭上多下功夫，提升外在形象。

06.多看辯論賽，提升思維邏輯。

07.碎片時間看看Ted演講，調整人生狀態。

08.戒掉刷短視頻，你會多出很多時間。

09.練習演講，任何時候表達能力都很重要。

10.多和優秀的人聊天，拒絕無效社交。

二、堅持生活自律

01.堅決不熬夜，到點上床，躺著睡覺。

02.養成睡前儀式感，比如定時聽紅樓夢。

03.早起刷牙後，喝一大杯溫水。

04.每天堅持吃水果，攝入維生素。

05.堅持飯後靠牆站20分鍾，改善體態。

06.定期清洗化妝工具，收拾梳妝角並者落。

07.不要用手指挖鼻孔或擠痘痘。

08.定期晾曬/清洗床單，避免與蟎蟲接觸。

09.不要久坐，時不時站起來走動一下。

10.別囤衣服一起洗，細菌會翻倍增長。

11.外出無目標時，多逛逛博物館。

12.學化妝，找准適合自己的妝容。

三、堅持護膚自律

01.戒糖，少吃糖，皮膚才不會變黃。

02.不要張嘴睡覺，影響睡眠，還會變丑。

03.選擇合適的護膚品，適合比買貴更重要。

04.不要蹺二郎腿，影響體態。

05.一年四季只要出門，都要注重防曬。

06.一周敷兩次面膜。

07.摸臉前先洗手。

08.堅持用眼霜，用了老樣子，不用樣子老。

09.定期洗牙，牙齒真的比你想像中要臟。

10.堅持塗身體乳，皮膚才能滑滑嫩嫩。

11.每周一次手膜，手是女人的第二張臉。

12.每次洗臉記得洗一下耳朵。

四、堅持理財自律

01.每月存2000塊錢，一年下來24000。

02.想買東西時，冷靜一天還想買，再下悶顫手。

03.規劃用錢，絕不超前消費。

04.看理財的書籍，錢的本質遠超你想像。

05.每天記賬，了解錢的去向。

五、堅持職場自律

01.嘴甜的人在人際中總是受歡迎。

02.做個人優勢圖，反思工作不足。

03.提升綜合能力，提升自己的不可替代性。

04.參與項目，要想著自己能從中學到什麼。

05.不要參與任何小團體的站隊。

06.不要和同事說任何人的壞話。

⑸ 演講用的PPT到底長什麼樣

beatppt第019期 | 演講型PPT到底長什麼樣子

公眾號中已有的文章也還沒有好好地將PPT按照使用目的來好好分類，就我知道的來說，很多人學習PPT都是將其作為排版工具，寫寫類似於工作報告，總結，培訓教案這樣的東西，至於PPT的演示功能，可能就忽視了許多。

這篇文章主要是以一個TED演講為切入點，了解真正用於演講的PPT是什麼樣的，這種PPT無需考慮給別人一個叢告PPT，別人是否能了解這個PPT到底想講什麼內容，PPT上的內容非常有限，脫離了演講者的闡述很大程度上就失去了意義。

1、主題與邏輯

看過挺多TED演講，PPT做得讓人感覺「驚艷」的不多，有些演講敘述一個故事可能不用到PPT，有些PPT做得極為簡潔，一個演講只有核心的觀點在使用兩三張同樣的幻燈片切換，也有些演講用prezi來呈現觀點也很棒，這篇文章中的PPT案例是來自於TED演講——《貧窮的真正根源》。

邏輯是內容上的，演講的邏輯條理也很明晰，先提出了貧窮並未解決這個問題，然後尋找緣由，進一步找多個事例來論證自己的觀點，最後擬出解決方案。我們關心的可能是如何通過幾頁幻燈片來表明主題，演講視頻中出現的第一張幻燈片就給出了不少信息：

1、背景顏色低明度，沒有活躍的味道；

2、字體無襯線粗字，文本簡單；

3、字體上有一些殘缺的小點，這些點可能是用PS處理的；

4、黃色和藍色明度和純度的對比；

與我們平常見到的幻燈片比較一下，就能發現完全是兩種氣氛，兩個主題，這個演講用的PPT中有很多的細節處理都是與主題相吻合的，在後面的頁面中我們也可以看到更多，「殘缺小點」的處理貫穿了整個PPT製作，結合演講標題《貧窮的真正根源》就能很好地理解為什麼要這樣處理。

2、數據與圖表

數據處理和一般的演講PPT很像，將數字放大，位數不太多用阿拉伯數字呈現，PPT中有很多頁面都是用來呈現數據來論證觀點，頁面處理也很統一，都用到了一個地球，而這個地球也不是隨便網路谷歌來的，我覺得應該是經過了PS描邊等等處理來的，而且保留了殘缺的小點和額外的零星散布的點，這種地圖的處理也貫穿了整個PPT中有用到地圖的地方，這里的地圖用意是沒有標注地點表示數據是全球范圍，而加以標注的地圖說明數據針對標注的地點：

這個PPT中並沒有表格，用於對比數據的表格是用另外一種形式呈現的，還是用到了上面的地圖，這幾張很好地實現了數據可視化，也非常好理解，第一和第二張是指在以每天1.25美元為貧困線的情況下，貧困人數由世界人口的50%下降到世界人口的15%，第三張圖是指將貧困線調整到每天2美元，貧困人數又成倍增加，第四張處理得更是恰當，手法相似，將地球換成了手銬，數據直接通過黃色和綠色塊面積進行對比，也是與這一張幻燈片的公共和私人保衛力量對比主題密切聯系的。

另外用到的主色和輔色也可以很快找出來，色調統一也是沒有問題的，不算漸變背景，主色為圖中的黃色和綠色：

數據和圖表頁面佔了很大一部分，也是這個PPT的亮點所在，我們平常在演講幻燈片中處理數據佔比可視化的時候，也可以想一些相關事物，而不是簡單的用幾個圓環幾個長條，新意很多時候能抓住人們的注意力。

3、舉例論證頁面

我們有時候會把一整個故事搬到幻燈片上，如果這只是單純地用於演示，把整個故事搬上去的做法無疑是不妥的，其實我們只要點明幾個線索即可，比如像人物，時間，地點等等，那在這個演講中，演講者用自己接觸的幾個事例來論證自己的觀點，也是只有一頁信息量極為有限的幻燈片，我們也可以發現，這些圖片，地點，包括處理的方法（比如圖片的色調，圖片後面一張破舊的紙做背景，歪著的名字，地圖上的位置等等）都與主題【貧窮】密切聯系：

每一張幻燈片都是一個舉例論證，而單憑幾張幻燈片提供的極為有限的信息，脫離了演講者的內容，是看不明白的，這些人在這些地方發生了什麼樣的事情？這些事情給人什麼樣的感覺？這些都需要演講者的闡述。

4、全圖型頁面

全圖型頁面往往視覺沖擊力比較大，選擇恰當的圖片比較容易引起觀眾情感上的認可和共鳴，這個演講的主題也很好地限定了滲伏明圖片的內容：

演講用到了三張全圖頁面，當然還有相關的文本信息，演講的引出是從Passion開始，但真正進入主題貧困是上面廳派的第一張《THE FIGHT AGAINST GLOBAL POVERTY》，細心的話還會注意，文本都是用的大寫，大寫較小寫閱讀阻力更大，但是強調作用也是顯而易見的。中間那張在文本前面加上一句」WTF「，意思就更明顯了，至於最後一張，仍然使用全圖型頁面《WE MUST MOVE》來發起呼籲，引起情感認可和共鳴。

5、動畫頁面

PPT用到的動畫很簡潔，有一個音頻是一組對話，PPT上的談話內容類似於彈幕往上走，這個動畫比較復雜，要匹配時間等等。

TED演講《貧窮的真正根源》觀看【約22min】

beatppt網盤專輯

⑹ ted演講用ppt嗎還是其他的輔助手段

TED的演講用的應該是PPT，只是好多功能你沒接觸到而已。

⑺ 大數據三分鍾演講稿範文

大數據三分鍾演講稿範文(一)
大數據，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、「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

Facebook

中國的大數據

大數據的特點：

具體來說，大灶野數據具有4個基本特徵：

一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過

1、5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。

演繹歷史僅需133天

二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，

更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

三是處理速度快。

數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

有用數據僅為3600分之一面臨大數據時代的到來，你准備好了嗎?

大數據時代到來

最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」

進入20XX年，大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

2、數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。正如《紐約時報》20XX年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」

大數據應用案例：

1、醫療行業

在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

2、能源行業智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭困敗安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這汪辯顫個預測後，可以降低采購成本。

3、通信行業

電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情，結合自己的經歷，移動推出夜間流量包。

4、零售業

零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

大數據三分鍾演講稿範文(二)
既然說到大數據，就得先了解大數據地定義。什麼是大數據。試想如果未來我們一個人擁有的電腦設備超過現在全球現在計算能力的總和，一個人產生的數據量超過現在全球數據量的總和，甚至你的寵物小狗產生的信息量都超過現在全球數據量的總和，世界會發生什麼呢?那麼就先來看一些官方網站給出的大數據的定義。

為導出對事業起作用的數據。對於大數據商務有目的性的定義：「利用大數據解決經濟和社會的問題。提高業務附加的價值。或者是支援事業」大數據不只指它的規模是多少，還有這些數據是由那些數據構成的，還有可以怎樣利用大數據。由此是與到現在的系統是不同的。 用被賣出的數據基礎管理工具或者是到現在為止處理數據的應用程序，來處理巨大困難的復雜數據集合，這樣的詞語。

再來看兩個中文的。

那麼大數據到底是啥。其實就是很多數據。它是把很多信息用數據的方式儲存起來，然後不斷累積，一直到這些數據大的沒辦法用簡單進行利用。大數據並不是很神奇的事情。就如同電影《永無止境》提出的問題：人類通常只使用了20%的大腦，如果剩餘80%大腦潛能被激發出來，世界會變得怎樣?在企業、行業和國家的管理中，通常只有效使用了不到20%的數據(甚至更少)，如果剩餘80%數據的價值激發起來，世界會變得怎麼樣呢?特別是隨著海量數據的新摩爾定律，數據爆發式增長，然後數據又得到更有效應用，世界會怎麼樣呢?發揮想像去思考一下。

那麼大數據是怎麼形成的呢?

以前我們關注的都是交易系統和業務系統產生的數據，通過數據倉庫去分析展現，其實終端，尤其是個人各種流水操作，例如購買物品清單，上網瀏覽歷史，照片，微博等也有，但是不關注，而大數據時代，更多的是關注這些大量的數據，期望分析這些數據來發現價值，因此大數據其實以前在系統，終端，個人等等都在產生，只是沒有加以利用而已，現在要分析這些數據從中發現價值。這才是大數據形成的原因和意義。數據再多，但如果被屏蔽或者沒有被使用，也是沒有價值的。中國的航班晚點非常多，相比之下美國航班准點情況好很多。這其中，美國航空管制機構一個的好做法發揮了積極的作用，說起來也非常簡單，就是美國會公布每個航空公司、每一班航空過去一年的晚點率和平均晚點時間，這樣客戶在購買機票的時候就很自然會選擇准點率高的航班，從而通過市場手段牽引各航空公司努力提升准點率。這個簡單的方法比任何管理手段(如中國政府的宏觀調控手段)都直接和有效。

先說一下這個列印的課本，它裡面舉了兩個例子。對於福島核電站的事，以及對於便利店的優勢，都是利用了大數據。比如說超市，要進好多貨，然後有的買的人少可能就堆積，即使減價處理也不一定能賣得掉，從而造成虧損。那麼便利店，就會根據平時周圍生活的人們來選擇性的進貨。在上班族公寓附近就多進快餐，在老年人或者中年人多一點的地方，就進一些生活用品。對於福島核電站，如果將監測核電站的信息及時收集，並且分析就可能發現它有問題，可能會泄露，進而去解決問題避免損失。這就是預測未來可能發生的事故，這樣的話可以有效的避免。再比如說，天文學家們研究天體的運動軌跡，發現更多的行星。將這些數據收集在一起就是大數據，對這些數據分析整理，就有可能計算出，未來某個行星可能會撞上地球。然後採取一些必要的措施，來將這種毀滅性的打擊消除。如何認清現在呢?比如說在醫學上，通過醫療設備對細胞進行觀察，並根據其他測試進而推測出該細胞是不是癌細胞。如果把判斷的依據變成數據化，輸入到電腦中，並且再賦予她一定的學習能力，比如給他一個癌細胞，他會記住這些細胞的特徵，久而久之，他的准確度會越來越高。在醫學上的作用也會越快越明顯。這就是對他的應用進行簡單的了解。之後趙飛會更深入更仔細的講一下這方面的內容。

那麼，大數據對我們帶來的都是好的么。不是的。就比如剛剛那個醫學的例子。研究出的機器會讓診斷癌細胞的工作人員逝去工作。就像是80年代工廠逐漸自動化一樣，工人失業會

很嚴重。如果你是一匹馬，那麼你肯定不喜歡工業革命。

接下來說一下大數據現在面臨的難題，就是如何利用好這些大數據，進而為人們服務，造福我們。就個例子就拿LSST來說。他是一個廣域的天文望遠鏡，是由多個國家參與研發，現在在智利的一個山上，20XX年開始動工，並在20XX年啟用查爾斯·西蒙尼和比爾·蓋茲分別捐贈20XX萬美金和1000萬美金給LSST計劃。LSST計劃至今仍尋求美國國家科學基金會能撥發將近4億美金的贊助費。。它每三天可以拍攝整個天一次。到20XX年，它會搭載一個超級數碼相機，拍攝出的照片達到32億像素。這樣的照片需要1500塊高清電視屏才能展示出來。LSST的照相機每年要拍攝超過人員所能分析的超過20萬張影像。如果利用好了這些數據會是很大的一筆財富，但是目前還沒有一個很有效的解決方法。沒有那麼多人力能去分析它，也沒有那樣的設備直接分析。所以這堆數據就是沒用的數據，沒有價值的。所以大數據是很有潛力的一門科學。接下來跟大家一起看一段TED的演講視頻。

演講人是肯尼斯-庫克耶《經濟學人》數據我，曾任職於《華爾街日報》(亞洲版)和《國際先驅論壇報》。他是美國外交關系協會成員，CNN、BBC和NPR的定期商業和技術評論員之一。對大數據有很深的研究，聽一下他是如何評價大數據的。看完這個演講之後，在有請趙飛帶來對大數據更深入的認識。

⑻ TED里演講者的PPT是什麼軟體

Prezi，是一種主要通過縮放動作和快捷動作使想法更加生動有趣的演示文稿軟體。它打破了傳統Powerpoint的單線條時序，採用系統性與結構性一體化的方式來進行演示，擾念圓以路線的呈現方式，從一個物件忽然拉到另一個物件，配合旋轉等動作則更有視覺沖擊力。通過多終端（web網頁端、Windows和Mac桌面端、ipad和iphone移動端）創建、編輯文稿，從而幫助高叢你開拓思路、並使想法之間的聯緩塌系更加明確清晰。