大數據社會網路

⑴ 大數據 對社會有什麼作用

主要由以下三點作用：

一、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。

雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

二、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。

在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

三、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。

(1)大數據社會網路擴展閱讀

大數據時代帶來的機遇：

1、社會治理是對社會的經濟、政治和文化等事務進行的組織、協調、指導、規范、監督的過程。它涉及合理有效配置社會資源，比如提供教育、文化、衛生、體育、社會保障等社會公共服務和公共產品，保障社會公平與公正；涉及通過行政及司法手段保障社會安全和社會穩定。

2、創新社會治理，是我國應對社會轉型、化解社會矛盾、協調利益關系、維護社會秩序所面臨的一項重大戰略任務。

3、大數據技術通過對海量數據的快速收集與挖掘、及時研判與共享，成為支持社會治理科學決策和准確預判的有力手段，為社會轉型期的社會治理創新帶來了機遇。

⑵ 大數據與復雜網路

寫這篇文章，有兩個原因：

看了李院士的《大數據研究的科學價值》，有些感觸。

我自己做了一段時間社交，也有一些想法。

之前也寫過復雜網路的東西，但是都非常膚淺，沒有真正的理解復雜網路，近期看了一些資料，有了進一步的理解。

李院士的文章，是從科學家的角度，理解大數據的價值。從文章中，我了解到以下幾點：

數據inside：未來數據將數據轉換為產品或者服務的人。

分析即服務：Aaas。構建一個統一的數據分析平台，提供豐富的api，供數據分析師進行分析，挖掘金礦。是一件很有用，同時也很有錢途的事業。

大數據的存儲、計算、挖掘分析的技術，還需要更進一步的發展。一些同學，規劃自己的職業生涯，把這個作為儲備，現在開始學習，是一個非常好的選擇。我之前做過一些存儲相關的東西，存儲還是要往多層方向發展。

在大數據中的個體之間存在著關系，有可能大數據的本質就是復雜網路的本質。為研究指名了一個方向。

第四範式：之前的研究都需要有模型，在大數據的背景之下：所有的模型都是錯誤的，進一步說，沒有模型你也可以成功。

文章中，李院士提到大數據的本質，可能就是復雜網路的本質。這是因為大數據個體之間都是關系的。舉個例子，互聯網。個體是網頁，網頁和網頁之間通過超鏈接互相鏈接，當然也可能有單向的。互聯網就是一個復雜網路。其中的關系已經被驗證了意義的重大——PageRank演算法——搜索引擎的核心之一。另一方面，大數據的產生，整體分為兩類：1）生物科學中，人腦細胞、神經元，基因等等。都是大數據。2）還有就是社會群體產生的。國內現在火熱的微博。就每天會產生很大量的數據。在這兩類中，我們都要考慮個體之間的關系，都有一些參數和性質：平均路徑長度、度分布、聚集系數、核數和介數等。這些都可以歸結到復雜網路的研究當中。不過，大數據的研究剛剛開始，其本質是否就是復雜網路所能解釋的還很難說。復雜網路本身也在發展演變的過程中，幾年之後，那時的復雜網路也不是現在的樣子。但是，社交網路確確實實是復雜網路的體現。所以，通過復雜網路的理論，研究大數據，研究社交網路，一定是一個很好的方向。

說了半天的復雜網路，到底復雜網路是什麼呢？這里，我只說說我對復雜網路的淺顯理解。也歡迎大家指點、討論。我們一般所說的復雜網路具備兩個特點：

無尺度

小世界

看起來很玄的兩個詞，那麼該如何理解呢？無尺度的概念，比較好理解：就是網路中的度分布滿足冪律分布。冪律分布可以理解度的分布比較集中。我們以新浪微博為例，粉絲上千萬那的人非常少，百萬的人也非常少。更多的是幾百粉絲的。直白一點說，就是粉絲非常多的人很少，很集中。粉絲比較少的，分布就比較廣，比較多。我之前做微博數據分析的時候，有統計過幾乎所有用戶的粉絲數分布的。完全符合冪律的分布。如果大家需要，可以和我進一步討論之類。我也可以找找之前的統計數據。

小世界我覺得需要從兩個角度考慮：第一個，就是網路中兩點的平均最短路徑很小。著名的米爾格拉姆實驗的第一個結果就是：六度分隔。意思就是在我們的世界上，你想聯系任何一個人，你不認識的，平均就需要找5、6個人就可以了。隨著社會的發展，facebook等社交網路興起，這個度越來越小。有報道說，已經是4.5個人就可以了。這個事情比較有意思，前些日子，還有個開發者做了一個微博應用，計算你到某個明星的距離。很多人會想，是不是很遠，是不是計算很復雜？其實都不是的，小世界的特性告訴我們，這個值會很小。同時，即使在線讀取關注，深度搜索的暴力方式解決，這也是很快的。第二個，不僅僅平均最短路徑很小，如果消息在網路中傳播，會以很大的概率，通過最短路徑傳播到目的地。這個很重要，這個是根本。這個是，現在微博上進行微博營銷的根本所在。如果沒有這個特性，通過轉發，甚至是大號的轉發，很難出現傳播爆發的情況，很難讓更多的人知道。所以這個很重要，這個也是米爾格拉姆試驗的第二個重要的結果。

其實上面兩個結果，都有對應的模型，能夠很好的證明，而且，在實際的社交網路中，也得到的驗證。大家感興趣，可以自己研究。

那麼大數據，我們作為程序員、作為研究者，能夠做什麼呢？其實前面也說過了，主要就三點：

存儲

計算

演算法

我們圍繞著這三塊進行，無論是工程開發者，還是研究者，都可以在這個過程中發現問題，歸納共性，提煉本質，然後上升到科學的高度。

我目前還沒有李老師的高度，我也是圍繞著微博做了一些復雜網路相關的研究。我希望，以後，我的工作，也能夠為大數據科學進步，起到一點點作用。那我的工作，就真的有價值了。

下面是我自己感興趣的一些點，歡迎大家討論：

復雜網路社團結構的發現，對應社交網路中的圈子挖掘。

社交網路中，特定領域，人物影響力的排名。

社交網路中，信息傳播的研究

社交網路用戶關系的存儲

其中，1、2、4我做了比較多的嘗試，1、2效果還不錯，4沒有好的方法。3目前只是了解階段，還沒有開始動手。

僅以此文，拋磚引玉。

【完】

⑶ 互聯網時代，都說大數據，那什麼是大數據

大數據(big data,mega
data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優專化能力的海量、高屬增長率和多樣化的信息資產。
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》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:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。

⑷ 大數據時代下網路安全的重要性

隨著互聯網的飛速發展，出現了海量的數據信息，人類 社會 也逐步邁進了大數據時代。大數據時代可以為人們帶來更多的關於時代發展的實時信息，使人類的思想能夠跟上時代發展的腳步，為人們之間的交流與溝通帶來便利。即使大數據時代互聯網技術自身擁有諸多的優點，但是在應用過程中依然存在很多的網路信息安全風險，這將會導致信息數據不真實，同時又會對人們使用信息的時效性造成不良影響。所以，在大數據時代，我們應該更加重視網路信息的安全性，依託科學合理的網路信息安全管理方案來防止網路安全問題的發生，從而加快中國現代化信息建設的腳步。

大數據時代網路存在的安全問 題

由於網路具有較強的開放性特質，能夠實現跨越時空的交流與互動，但於此同時，也容易遭受不同空間與主題的入侵和攻擊，這就會導致數據信息發生泄露，繼而造成嚴重的網路安全問題。其次就是人為操作失誤，由於網民在上網過程中沒有清晰的安全意識，容易下載並點擊危險的軟體和網站，導致手機或電腦遭受病毒的襲擊，進而丟失私人信息、賬戶信息等。再次就是網路黑客問題，黑客能夠通過竊取網路信息或網路密鑰的方式，破壞用戶的網路系統，使用戶的私人信息受到威脅，甚至會導致整個網路系統出現故障或癱瘓。

大數據時代下網路安全的防護措施

1、使用安全的殺毒軟體和加強監管工作

計算機不僅需要採用適當的防火牆技術，營造優良的網路運營氛圍，且還需要安裝殺毒軟體。這樣一來便可詳細檢查計算機當中的數據信息，全面提高計算機的安全性，防止因為病毒入侵帶來的安全隱患。另一方面，企業也需要做好計算機網路安全的監管工作，集中管理企業現有賬號，強化自身安全管理的意識。

2、加強網路安全意識

相關工作人員應深入了解計算機的操作步驟和注意事項，注意可能存在的危險，不下載、不點擊來源不明的鏈接，提升自身的網路安全意識。此外，還需要強化學習，拓展知識面，提升防範能力，養成正確的使用計算機的習慣。

3、加強網路管控能力

影響計算機安全的主要原因是工作人員對網路維護的重視程度不夠，只是計算機安全受到影響。網路管理者應加強對信息安全的維護力度，構建出相應的網路管控機制。可通過相關的防控軟體對網路病毒、黑客入侵的行為進行監控，同時該系統也能夠對用戶所參與的網路活動進行分析和把控，及時彈出安全彈窗，以此避免網路安全問題的發生。

4、加強網路安全管理

加強網路安全管理，注重技術應用，為網路安全提供基礎保障。即通過網路維護，定期檢查網路安全問題，提升對網路安全及數據安全的管理力度，保障信息網路的正常運作。在這個過程中，網路管理者需要定期檢查系統漏洞，及時地更新殺毒軟體的病毒庫等。

結語

⑸ 什麼是大數據，大數據的的基本特徵是什麼

什麼是大數據，大數據的的基本特徵是什麼

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 *** 。 1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化

什麼是大數據，大數據的特徵和結構有那些

大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。

基於大數據的社群營銷特徵是什麼？

社群營銷，是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起，將一個興趣圈打造成為消費家園。
可以通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動，讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台，不過性質的社群，依賴於群主對群的組織和維護能力。

什麼是大數據 大數據是什麼

作為一名工作兩年多的大數據系統研發師，之前在北京老男孩教育學習了四個多月的大數據，總結我學習和工作兩年來對大數據的理解，從具體的應用上，也大概可以分為三類。一是決策支持類的二是風險預警類的第三種是實時優化類的從三個維度，我個人對大數據在各行業應用的可能性做了一個定位，但這個定位還是非常定性和粗略的，具體可能還需要對行業有更多的大數據應用的探討和探索。我也是看書學的，但是效果很慢。

揭秘大數據的產生，什麼是大數據

「大數據」是指以多元形式，許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察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:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
第一，Volume(大量)，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，Variety(多樣)，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，Value(價值密度)，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，Velocity(高速)，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
所以通俗來說，大數據就是通過各種不同渠道收集到的大量數據，堆積起來幫助做決策分析的數據組

什麼是大數據技術？大數據的概念

那麼什麼是大數據呢技術？大數據的概念是什麼呢？本文就為大家詳細解讀大數據的構成、模型和未來大數據發展方向： 大數據概念： 隨著每天互聯網上海量數據的產生，數據分析尤其顯得重要。所謂大數據技術，就是從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。 大數據產生的原因： 大數據時代的來臨是由數據豐富度決定的。首先是社交網路興起，互聯網上每天大量非結構化數據的出現。另外，物聯網的數據量更大，加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息，比如位置、生活信息等數據。從這些數據每天增加的數量來說，目前已進入大數據時代。 大數據書籍推薦： 一、《大數據-正在到來的數據革命.以及它如何改變 *** .商業與我們的生活》 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 *** 、加速企業創新、引領社會變革的利器。 二、《大數據——大價值、大機遇、大變革(全彩)》 從實證的角度探討了大數據對社會和商業智能的影響，能否對大數據進行處理、分析與整合將成為提升企業核心競爭力的關鍵，什麼是大數據技術？既是一場大機遇，也將引發一場大變革！

什麼是大數據？什麼叫大數據？

要提一下魔據的數據不錯的

大數據概念：什麼是大數據？

大數據(big data)，或稱海量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
4V特徵：Volume(大量)、Velocity(實時)、Variety(多樣)、Value(價值)。
大數據已經成為各類大會的重要議題，管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問，當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時，必定會採用大數據技術。

什麼是大數據，大數據的核心價值是什麼？

大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。

• 數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。

• 數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

• 價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

• 處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。

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社交網路，讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據的價值。

所以，建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化：

1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動

2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合

3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣

4精準營銷

5第三方支付——小微信貸，線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革

6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構

7企業改革以及企業內部價值鏈重塑，擴大的產業外部邊界

8 *** 及各級機構開放，透明化，以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整

9數據創新帶來的新服務

⑹ 大數據對社會有哪些影響

一、思維方式改變

所謂思維方式，是一種習慣性的思考問題和處理問題的模式，並由此對我們的行為方式產生直接的影響。然而，如今大數據正影響著我們的思維方式。隨著網路、騰訊、淘寶等網路公司的迅速崛起以及他們的迅速致富，數據致富成了新的致富神話。先前那些房地產、電器大亨費了九牛二虎之力才取得的億萬財富，而這些網路數據商則在短短的幾年時間就迅速超越了這些實體公司的財富，並且所費人力、物力和財力甚少。

二、教育的改變

傳統的學校教育模式映射了工業化集中物流批量生產的模式：鈴聲、標准化的課堂、統一的教材、統一的服裝等。雖然這種教育也培養出了很多人才，然而大數據教育將呈現另外的特徵，例如彈性學習、個性化輔導等。學習分析是近年來大數據在教育領域較為典型的應用，利用鬆散耦合的數據收集工具和分析技術，研究並分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據，進而對課程、教學進行實時修正並預測學習者未來的學習趨勢。

三、經濟的改變

雖然我們在政治課上學到的是，生產決定消費，消費對生產有重要的反作用力。然而我認為，在如今這個極為宣揚個性與創造力的社會中，消費很大程度地決定著生產。消費者不認同的，就賣不出去，只有消費者認同的，才賣得出去。然而，大數據可以在較短的時間內，通過對數據的全面感知、篩選、收集、分析、共享等為生產者提供可靠的、及時的信息，讓生產者生產出更為暢銷、更具個性化的物品。

關於大數據對社會有哪些影響，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。