百度大數據合作

『壹』 百度回收站的介紹

網路回收站是網路與聯合國戰略合作的大數據聯合實驗室項目推出首個解決方碰羨碰案，項目聯合TCL奧博等正規拆解企業，共同致力於解決電子垃圾回收這一社會環保痛點。基於手機網路龐大的用戶群，有效連接用戶和正規回收廠商，充分利用網路大數據技術，對行業數據進行分析處理，打造綠色回收產業鏈，從而減少非正規渠道造成的危害派粗。12015年9月2日，聯合國秘書長潘基文訪華，首站與李彥宏對話，共商國際合作、經濟發展與環境保護，並回答貼吧網友的問題。兩人在訪談後還共同啟動網路回收站直達號，並在回收站回收的第一台廢舊筆記本電腦上簽名，這台筆記本電腦隨後將成為電子垃圾雕塑的一部分，作為聯合國駐華系統收藏的藝術品，旨在增強中國大眾對電子垃圾回收的意識，活動中潘基文稱贊了聯合笑談國開發計劃署和網路合作，將大數據技術應用於電子垃圾管理的創新，並表示「數據革命為世界走向可持續發展之路提供了有力工具。」

『貳』 怎麼用百度大數據

網路大數據是以借口的形式呈現，是要收費的哦

『叄』 BAT三巨頭開始挖掘大數據

BAT三巨頭開始挖掘大數據
阿里巴巴CTO即阿里雲負責人王堅博士說過一句話：雲計算和大數據，你們都理解錯了。
實際上，對於大數據究竟是什麼業界並無共識。大數據並不是什麼新鮮事物。信息革命帶來的除了信息的更高效地生產、流通和消費外，還帶來數據的爆炸式增長。「引爆點」到來之後，人們發現原有的零散的對數據的利用造成了巨大的浪費。移動互聯網浪潮下，數據產生速度前所未有地加快。人類達成共識開始系統性地對數據進行挖掘。這是大數據的初心。數據積累的同時，數據挖掘需要的計算理論、實時的數據收集和流通通道、數據挖掘過程需要使用的軟硬體環境都在成熟。
概念、模式、理論很重要，但在最具實干精神的互聯網領域，行動才是最好的答案。國內互聯網三巨頭BAT坐擁數據金礦，已陸續踏上了大數據掘金之路。
BAT都是大礦主，但礦山性質不同
數據如同蘊藏能量的煤礦。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。
網路擁有兩種類型的大數據：用戶搜索表徵的需求數據;爬蟲和阿拉丁獲取的公共web數據。
阿里巴巴擁有交易數據和信用數據。這兩種數據更容易變現，挖掘出商業價值。除此之外阿里巴巴還通過投資等方式掌握了部分社交數據、移動數據。如微博和高德。
騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據。這些數據可以分析人們的生活和行為,從裡面挖掘出政治、社會、文化、商業、健康等領域的信息，甚至預測未來。
下面，就將三家公司的情況一一掃描與分析。
一、網路：含著數據出生且擁有挖掘技術，研究和實用結合
搜索巨頭網路圍繞數據而生。它對網頁數據的爬取、網頁內容的組織和解析，通過語義分析對搜索需求的精準理解進而從海量數據中找准結果，以及精準的搜索引擎關鍵字廣告，實質上就是一個數據的獲取、組織、分析和挖掘的過程。
除了網頁外，網路還通過阿拉丁計劃吸收第三方數據，通過業務手段與葯監局等部門合作拿到封閉的數據。但是，盡管網路擁有核心技術和數據礦山，卻還沒有發揮出最大潛力。網路指數、網路統計等產品算是對數據挖掘的一些初級應用，與Google相比，網路在社交數據、實時數據的收集和由數據流通到數據挖掘轉換上有很大潛力，還有很多事情要做。
2月底在北京出差時，寫了一篇《搜索引擎的大數據時代》發在虎嗅。創造了零回復的記錄。盡管如此，仍然沒有打消我對搜索引擎在大數據時代深層次變革的思考。 搜索引擎在大數據時代面臨的挑戰有：更多的暗網數據;更多的WEB化但是沒有結構化的數據;更多的WEB化、結構化但是封閉的數據。這幾個挑戰使得數據正在遠離傳統搜索引擎。不過，搜索引擎在大數據上畢竟具備技術沉澱以及優勢。
接下來，網路會向企業提供更多的數據和數據服務。前期網路與寶潔、平安等公司合作，為其提供消費者行為分析和挖掘服務，通過數據結論指導企業推出產品，是一種典型的基於大數據的C2B模式。與此類似的還有Netflix的《紙牌屋》美劇，該劇的男主角凱文·史派西和導演大衛·芬奇都是通過對網路數據挖掘之後，根據受歡迎情況選中的。
網路還會利用大數據完成移動互聯網進化。核心攻關技術便是深度學習。基於大數據的機器學習將改善多媒體搜索效果和智能搜索，如語音搜索、視覺搜索和自然語言搜索。這將催生移動互聯網的革命性產品的出現。盡管網路已經出發，其在大數據上可做的事情還有很多。
在數據收集方面，網路需要聚合更多高價值的交易、社交和實時數據。例如加強自己貼吧知道的社交能力、盡快讓地圖服務與O2O結合進而掌握交易數據，以及推進移動App、穿戴式設備等數據收集系統。
在數據處理技術上，網路成立深度學習研究院加強自己在人工智慧領域的探索，在多媒體和中文自然語言處理領域已經有一些進展;雲存儲、雲計算的基礎設施建設也在逐步完善。但深度學習仍然是一個巨大的挑戰，網路等探索者還有很多待解問題，如：無監督式學習、立體圖像識別。
在數據變現方面，網路需將數據挖掘能力、數據內容聚合和提取等形成標准化的服務和產品，進而開拓大數據領域的企業和開發者市場。而不僅僅是頗為個性化、定製化地為大型企業提供解決。
網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。在技術人才方面網路是聚集國內最多大數據相關領域頂尖人才的公司。聽說網路前段時間花五千萬挖了數據挖掘、自然語言處理、深度學習領域的十來位大牛，包括一些學者和教授。例如Facebook科學家徐偉。
在挖人上，捨得花錢不夠，還得用心。對於真正的大牛來說，錢只是一個影響因素。能否實現自己的夢想，公司的資源能否幫助自己的研究至關重要。徐偉在回國前就曾問過其他從矽谷回國工程師的意見，得到答案是積極的，最終促成他作出決定。
總體來看，網路擁有大數據也具備大數據挖掘的能力，並且正在進行積極地准備和探索。在加強面向未來的研究和人才布局的同時，也注重實用性的技術產出。
二、騰訊：數據為產品所用，自產自銷
微創新提出者金錯刀有個關於騰訊的故事。 1999年騰訊公司剛剛成立不久，天使投資人劉曉松決定向其注資的一個主要原因就是因為他發現，「當時雖然他們的公司還很小,但已經有用戶運營的理念,後台對於用戶的每一個動作都有記錄和分析。」而另一個投資人卻因為馬化騰在公司很小時就花錢在數據上表示不滿。此後騰訊的產品生產及運營、騰訊游戲的崛起都離不開對數據的重視。
騰訊擁有社交大數據，在企鵝帝國完成數據的製造、流通、消費和挖掘。 騰訊大數據目前釋放價值更多是改進產品。據騰訊Q1財報，增值服務占總收入的78.7%;電子商務業務佔14.1%;網路廣告收入佔6.3%。從廣告收入比例可以看出騰訊的大數據在精準營銷領域暫時還未大量釋放出價值。與其產品線對應的GMAIL、Google+的Google以及社交巨頭Facebook則通過廣告賺得盆滿缽滿。
在筆者看來，騰訊的思路主要是補齊產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。例如最近騰訊微博利用「大數據技術」實現好友關系自動分組、低質量信息自動過濾、優質信息分類閱讀等智能化功能。明顯的用數據改進產品的思路。 那麼如果騰訊要深入大數據挖掘缺少什麼呢?筆者認為其只需馬化騰「摁下啟動按鈕」。數據已經准備好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深層次驅動大數據利用的產品，而不是用大數據改進自己的產品。騰訊還在觀望，等其他人去試錯驗證出一套模式或者產品後，自己可以「站在巨人肩上」。這是騰訊的典型思維。
在人才方面，騰訊很早便開始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中國後，Google圖片搜索創始人朱會燦、Google中國工程研究院副院長顏偉鵬、Google中日韓文搜索演算法的主要設計者，《浪潮之巔》及《數學之美》作者吳軍相繼加入騰訊。搜搜花了很多錢，但被認定為一款無法承載騰訊重託的產品，最後這些大牛都走了。大都回Google了。
騰訊在大數據領域也缺少技術帶頭人。其對公關也不重視。技術大牛很少出來做報告，更不會向網路、阿里那樣主動包裝宣傳技術大牛。其技術雖然低調，但執行力很強。據騰訊的程序員朋友說封閉開發、集體加班是常有的事情。但配套的重金激勵也能跟上。重金之下必有勇夫、騰訊用制度保障技術產出。另外騰訊在高校合作領先一步，在2010年便與清華大學合作成立了清華騰訊聯合實驗室。這么看騰訊的技術人才這塊似乎有短板。會不會到時候馬化騰按下啟動按鈕，發現沒數據挖掘能力呢?不會，騰訊搞不定數據挖掘，到時候依然可以挖到大牛，甚至讀論文來搞定這事兒。數據挖掘已較為成熟。數據挖掘實際是資料庫、統計學、機器學習三個領域的融合。在學術界已經發展多年。不過自然語言識別和深度學習等方面要趕上網路，就難了。除非將網路的數據和眾大牛一起倒騰過來。
總體來看，騰訊目前的大數據策略是先將產品補全，產品後台數據打通，形成穩定生態圈。本階段先利用大數據挖掘改進自己的產品。後期有成熟的模式合適的產品，則利用自家的社交及關系數據時，開展對大數據的進一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐擁金數據，嘗試做面向未來的數據集市
阿里巴巴B2B出身，在外貿蓬勃的大環境下，依靠服務中小企業發家。淘寶、支付寶等toC的產品出生前，阿里並不依賴也不擅長技術。業界普遍認為阿里沒有技術基因。直到淘寶、支付寶以及天貓三個產品後，對海量用戶大並發量交易、海量貨架數據的管理、安全性等方面的嚴苛要求，阿里完成進化，在電商技術上取得不菲的成績。在一段時期阿里仍然浪費了手裡掌握的大量數據。這些數據還是「最值錢」的金數據。
數據挖掘無非是從原始數據提取價值。阿里現有的數據產品例如數據魔方、量詞統計、推薦系統、排行榜以及時光倒流相對來說是比較簡單的BI(商業智能)，沒到大數據的階段。「大數據」浪潮襲來，阿里提出「數據、金融和平台」戰略。前所未有地重視起對數據的收集、挖掘和共享。馬雲在「退居」前動不動都對外提「數據」。有位阿里朋友甚至開玩笑說，馬雲英文名可以從Jack Ma改為Data Ma。阿里現CEO陸兆禧曾做過CDO，首席數據官。為了用數據來驅動阿里電商帝國，阿里還成立了橫跨各大事業部的「數據委員會」。
阿里的各項投資案也顯示其整合、利用和完善數據的野心：新浪微博的社交及媒體數據、高德的地圖數據和線下數據以及友盟的移動應用數據，都是其數據及平台戰略的一部分。數據戰略正在首席人工智慧官(CBO)車品覺領頭下逐步落地，王堅的雲為其提供基礎設施、基礎技術支撐。
就在馬雲退休之後，王堅對外透露其跟馬雲開玩笑說的一句話：阿里巴巴對數據的理解深度，不會超過蘇寧對電子商務的理解。估計馬雲不一定認同他這話。馬雲對大數據已經有著自己的理解和考量。馬雲曾經說過其對大數據的思考。大致意思是：現在從信息時代進入數據時代了。區別是信息時代更多的是精英玩的游戲。我比別人聰明，我能提取出信息出來;數據時代，別人比我聰明，將數據開放給更聰明的人處理，數據即資產，分析即服務。
計算機發展的過程是從象牙塔、到平民到草根。大數據也是這樣，一開始在象牙塔階段，少數精英公司才能玩;但到後面只要有數據就有價值。數據也有所有權，產生數據、流通數據、挖掘數據的都會獲得相應的價值。而阿里擅長的便是「建立市場」，建立一個數據交易市場。屆時任何個人和企業都可以將數據和挖掘服務拿上去，交易。初期阿里會將自己珍藏的電商和信用數據逐步放到上面。 有數據的人，拿上去賣，或者讓別人分析，分析即服務。沒有數據的人，即可以去買，也可以去幫別人挖掘，做礦工。
阿里並不是技術驅動，而是業務驅動的。因此在技術層面我們看到，基於前面提到的阿里大數據思路，其技術重心主要在系統層面。阿里擁有LVS(Linux Virtual Server，Linux虛擬伺服器)開源軟體創始人章文嵩，Linux Kernal、文件系統、大牛DBA等領域的大牛。從人才布局可以看到阿里擅長的技術領域，體現在對於並發訪問、電信級別的電商業務的支撐方面的得心應手。在去年雙十一期間，支撐了單日過億的訂單量。鐵道部奇葩網12306在日均40萬時已經不行了。
總體來看，阿里更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。自己並不擅長似乎也不會著重來做數據挖掘的活兒。而是將自己擅長的「交易」生意擴展到數據。讓天下沒有難做的「數據生意」。
總結一下
移動互聯網浪潮下，現實世界正在加速數字化，每個人，每個物體、每件事情、每一個時間節點，都在向網上映射。空間和時間兩個維度的聯網，使得數字世界正在接近一步步模擬現實世界。歷史、現在和未來都會映射到網上。對大數據的挖掘正是對世界的二次發現和感知。BAT三巨頭已經出發。

『肆』 保險業三渠道讓大數據紅利變現

保險業三渠道讓大數據紅利變現

大數據時代，數據的價值究竟體現在哪裡？保險公司正在用自己的探索給出答案。
據了解，泰康人壽、新華電商等，已率先開啟與以BAT（網路、阿里、騰訊）為首的互聯網巨頭公司的數據合作，最普遍的就是將已有的保險客戶數據與互聯網公司的大數據進行匹配，完善保險客戶的畫像。同時，來自阿里金融保險事業部負責人的信息是，多家保險公司對其掌握的客戶大數據表現出興趣。
經過這些嘗試，保險電商公司進行了更為有的放矢的後續操作，並初步嘗到了「甜頭」，不僅在營銷環節，也在風控環節上。這些成果已包括，精準營銷讓廣告投放的點擊率提高360%以上，發現客戶的賠付率與其芝麻信用呈現負相關關系，甚至建立騙保風險預估模型。
這僅是開始，新華電商副總裁楊億認為，大數據將再造保險業價值鏈，涵蓋從產品研發到營銷、到理賠管理、再到資產管理的幾乎全部環節。
數據與數據融合
互聯網創新業務在業內處於領先地位的泰康人壽，對數據有明確定位，其董事長陳東升在2011年就提出「讓數據產生紅利」的方向。對於大數據，泰康總裁劉經綸認為主要有四大特徵：首先是數據體量巨大，第二是數據類型繁多，第三是價值密度偏低，第四是處理的速度更快。
傳統保險模式運作下，保險公司評估消費者的風險因素只有性別、年齡等簡單維度，這也導致部分保險產品定價保守，且產品同質化。而在大數據時代，風險特徵的描述數據極大豐富，保險公司可以通過大數據摸索更全面的風險特徵，產品細分和個性化設計成為可能，並精細化風險管理和成本管控。
保險公司對於數據有本能的訴求，但簡單獲取數據違背商業原則，因此對數據的利用一般並不來自直接共享，而是與擁有用戶大數據的互聯網巨頭公司之間進行數據合作，這在業內已經有了典型。
泰康人壽創新事業部業務發展部總經理畢海在今年6月份舉行的第二屆互聯網大數據與精算創新論壇上表示，正在加深與騰訊、阿里等互聯網巨頭進行數據方面的合作。
近日也從新華保險的全資電商子公司新華世紀電子商務有限公司（下稱「新華電商」）了解到，其正在與網路大數據合作；「大數據工場」是新華電商的三大定位之一。
同時，來自阿里金融保險事業部負責人的信息是，多家保險公司對其掌握的客戶大數據表現出興趣。
就數據合作而言，保險業與互聯網公司，前者以客戶獲取、客戶維護、客戶風險評估為核心訴求，而後者的大數據在用戶理解和用戶洞察方面有核心優勢，雙方的業務結合點貫穿從營銷到產品研發、再到理賠管理的全流程。
「引流」效果明顯
在營銷階段，通過大數據方案，保險電商的交叉銷售准確率得到提升。
通過與擁有海量客戶社交數據及交易數據的互聯網巨頭進行大數據合作，泰康人壽的互聯網創新產品正在朝精準定價的方向邁進，其從多維的甚至相對混亂的數據中進行篩查，決定保險產品是不是展現在用戶面前，也就是實現精準營銷。
做到這步很初級，互聯網用戶可能多少也都已有體會，經常在瀏覽網頁時被推動自己關心或感興趣的產品，但這點已很重要。
大數據+精準營銷，已經被新華電商的一個案例證明，非常有效；至少在「引流」的作用上，精準營銷有明顯作用。畢竟，互聯網業務關注的「流量」、「頻率」、「價值的轉換」三大要素中，「流量」為首。
已與網路大數據進行合作的新華電商，通過這種合作將保險客戶的數據維度進一步豐富，讓客戶更立體，進一步確定出是誰在買保險，在買哪類保險，他們有什麼特徵。而事實也證明，這樣的嘗試已經初步體現出積極效益。
新華電商副總裁楊億在日前召開的網路世界2015大會上介紹，其在和某大型保險公司的合作中，運用相關模型挖掘成功購買保險產品的高價值客戶，分析高價值客戶的客群特徵，包括基本用戶畫像和上網行為等，並依此在全網擴充目標客群，最後做在線精準營銷的廣告投放。上線後的真實效果是，實驗組廣告點擊率比對照組提升了361%。
楊億稱，這說明向同樣規模的人群展示廣告，經過大數據+精準營銷，可以找到更多真正對保險感興趣的目標客戶，促成更多點擊與轉化。
發揮徵信作用
大數據給保險電商的「甜頭」沒有止步於營銷環節。對於以風控為核心競爭力的保險業來說，在理賠管理環節中，如何進一步發揮大數據價值也是重要課題。目前的嘗試結果表明，在理賠管理中，大數據可以發揮保險徵信的作用。
新華電商將網路對用戶的大數據畫像和新華保險的真實拒保數據進行融合，通過進行黑名單過濾、重大風險識別以及虛假信息挖掘，建立騙保風險預估模型，提升公司整體業務風險管理能力。
再比如，泰康既有的與阿里數據合作的一個結果表明，對客戶的賠付率與其芝麻信用負相關。因此，具有明確數值的芝麻信用可以為其定義客戶風險特徵提供重要參考。
不僅如此，展望未來，楊億稱，大數據將再造保險價值鏈。
除了將對除了前述的營銷階段、理賠管理環節產生影響之外，其還將影響到產品研發和資產管理等重要環節。比如，在產品開發階段，大數據助於預測出險概率、優化定價體系、並採集健康數據用於壽險價值鏈。

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『伍』 了解下數據的平台都有哪些呢謝了

現在的數據平台有很多的，基本上每一個互聯網金融公司，都有自己的數據平台。

『陸』 百度大數據主要來源，數據源合作夥伴有哪些

主要來源當然是自己的資料庫了，網路那麼多的用戶，根據用戶分析出結果，然後展現在人們眼前，例如網路指數，網路統計等等。檸檬學院大數據。

『柒』 開啟券商大數據時代的先河

開啟券商大數據時代的先河

目前大多數券商的互聯網金融思路主要停留在平台對接，通過流量導入，實現銷售和服務的創新，大數據應用還沒有大規模啟用。國金證券作為第一家全面觸網、第一家推出互聯網產品的上市券商，搶佔了互聯網券商的先發優勢，本次又在業內第一個牽手網路大數據，開啟了券商大數據時代的先河。本次國金與網路簽署的是排他性合作協議，國金在大數據應用的先發優勢被鎖定。
2、大數據應用對證券行業意義非凡。
一方面券商可以通過海量數據的實時分析和後台分析，分析挖掘客戶的交易行為、交易心理、交易數據等，實現精準營銷、差異化風控，提升客戶體驗和黏性，這是大數據技術的初級應用；另一方面，通過大數據分析券商直接參與到投資策略和相關產品的開發中來，對傳統投資模式形成互補，實現投資策略和產品研發模式的創新，這是大數據技術的高級應用。國金本次對大數據的應用偏於後者。
3、國金首推「大數據+人工智慧」概念產品具有很大想像空間。
目前國內部分基金公司已經推出一系列大數據概念基金，通過與BAT巨頭合作取得大數據介面開發相關產品，今年7月份東方證券資管與京東合作發行了第一隻券商大數據基金。國金與網路合作運用大數據和人工智慧技術研發投資策略和相關產品，除了大數據，還增加了人工智慧技術概念，旨在利用人工智慧更快的速度、更高的精度和更敏捷的反應執行交易，幫助公司更好的進行投資決策和交易執行。

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『捌』 大數據引擎的組成結構

網路大數據引擎包括開放雲、數據工廠和網路大腦三個核心組件。網路將通過平台化和介面化的方式，對外開放其大數據存儲、分析和智能化處理等核心能力，這也是全球首個開放大數據引擎。
據悉，網路的合作機構和傳統企業，將能夠在線使用網路的大數據架構，處理自身積累的大數據，同時融合網路大數據技術進行挖掘處理，改造傳統行業的企業管理、商業模式等環節。
網路大數據引擎將經歷逐步開放的過程，採取邀請制和免費模式，與政府、非政府組織、製造、醫療、金融、零售和教育等傳統領域率先展開合作。