大數據夢想

『壹』 那些年,對「大數據」的預言

"那些年,對「大數據」的預言

隨著信息與網路技術的飛速發展，我們已經進入一個「大數據」時代。大數據驅動著科學研究進入嶄新的階段，也推進了各行各業的發展。例如，精準的天氣和空氣質量預測依賴於機器學習和大數據分析技術的發展;各大銀行通過大數據分析客戶的經濟能力;公安部門通過大數據分析各地區和各種人群的犯罪率，進而提前布控進行應對等等。
如今，大數據早已不再局限於科學和經濟范疇內的使用，它已經進入人類生活的各個領域，對社會的方方面面都產生著積極、有效的影響。未來，以互聯網和物聯網大數據以及機器學習等為基礎的人工智慧技術，可能會引發一場新的工業革命。
而這種以數據分析為核心的計算模式，早在十年前，由微軟亞洲研究院主辦的「二十一世紀的計算」國際學術研討會就對其進行了展望和預言。在那個Wintel聯盟掌握信息技術世界、諾基亞和摩托羅拉是手機行業對峙競爭雙雄的年代，移動互聯網僅為雛形，但2005年的
「二十一世紀的計算」大會就以「無『數』不在的計算」為主題，將未來計算的核心鎖定在了「數據」上：
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「以數據為核心的計算」正在改變著全球數億計算機用戶的體驗。個人電腦、互聯網上，「數據」無處不在。任何一種應用(服務)都是將「原始數據」處理為有價值的資訊。
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計算機從巨型機、大型機到小型機，再到個人電腦和形形色色的攜帶型計算設備，「以應用為核心的計算」已趨向「以數據為核心的計算」的演進。用戶關心的將是「如何提取和應用數據中有用的信息」，而不是「數據背後運行著何種應用程序」。「應用」隱於後台、「數據」處在核心，「以數據為核心的計算」已是大勢所趨。
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受制於有限的數據資源和軟、硬體平台的性能，「以數據為核心的計算」僅僅停留在夢想的層面。而互聯網上海量的、多樣化的數據資源，高性能計算機、並行計算的主流化終將令夢想成真。在可以預見的未來，基於「以數據為核心的計算」，無論是生命科學，又或是互聯網搜索、高信度計算，都將取得更大的突破和令人難以想像的發展。
身處十年後的今天，回頭來看這些大會結論能發現，這些都是對時下火熱的大數據計算的精確預見。隨著互聯網尤其是移動互聯網的快速發展，無論是企業機構還是個人的數據，都實現了更加直接、便捷的獲取，這使得數據量變得空前龐大且與時俱增，而得益於計算機技術的不斷進步，在處理和分析海量數據時的技術門檻卻變得越來越低——這一現狀，與十年前大會上提到的「多樣化的數據資源，高性能計算機」如出一轍。
大數據分析的發展，也推動了尖端計算機技術的演進。目前炙手可熱的人工智慧技術，就建立在大數據分析的基礎之上——此前，人工智慧相關研究遭遇的最大瓶頸是，人的邏輯思考模式幾乎無法復制給機器，無論是將低階的聲音、影像、氣味等信號升華到認知，還是把有共性的現象抽煉成規律，都不是機器所能掌握的技能——機器學習與大數據讓人工智慧研究者們看到了新的希望，更大規模的數據量和更少的假設、限制可以讓機器用自己擅長的方式(數據存儲、挖掘、分析)「思考」和成長，從而在實用化路途上走得更快更遠;與此同時，藉助機器的力量，人們可以在持續激增的大數據海洋里更快地由現象抽取出規律，由規律推導出結論。人工智慧和大數據的結合將會越來越緊密，不久的未來，初步擁有了看、聽、連接能力的多元化設備會反過來推動人工智慧研究的躍進，因為更多的數據會讓機器不斷發現更准確的規律和更貼近事實的因果。
當然，曾經在「二十一世紀的計算」大會上被准確預言的計算機技術前景還有很多，因此今年以「人工智慧無限可能」為主題的「二十一世紀的計算」國際學術研討會也格外令人期待。大數據和機器學習技術的發展到底還能為人工智慧研究帶來怎樣的變化，讓我們期待全球頂尖科學家們所給出的精彩「預言」吧!

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『貳』 大數據 從「技術驅動」轉向「應用驅動」

大數據：從「技術驅動」轉向「應用驅動」
繼物聯網、雲計算之後，大數據已經成為當前信息技術產業最受關注的概念之一。大數據時代的來臨，使得領域和行業邊界愈加模糊，應用創新超越技術本身，生產模式向服務化轉變，數據作為一種資產為企業帶來新商業價值，數據開放讓政府治理和個人福祉都面臨著機遇和挑戰……無論個人、企業組織、社會團體，還是國家和經濟體，都能藉此實現大數據夢想。
當前，全球大數據產業正處於蓬勃發展的孕育期和機遇期。核心關鍵技術正在加快發展和更新換代，各類解決方案提供商加大力度宣傳造勢，尤其是圍繞電信、航空、交通、生物、城市管理等重點領域描繪美好藍圖，力求推動行業應用和商業模式創新，搶占產業增長點。與此同時，小微企業和創業者對大數據熱情高漲，期望藉此機會實現高速成長的夢想。由於整個大數據產業開始轉向應用創新階段，高成長的預期讓各方都對未來抱以樂觀的態度。
從「技術驅動」轉向「應用驅動」
作為一個獨立的產業，大數據的產業體系框架表現為「兩縱三橫」:「兩縱」基於技術的基礎程度，分為底層技術和應用層技術，前者是共性、基礎性技術，如Hadoop框架、Hbase資料庫、Mahout演算法集等；後者是「二次開發」行為，包括各類個性化方案、產品與服務。「三橫」基於處理的流程順序，分為基礎設施、分析系統和應用工具，也可進一步細化為數據的採集、存儲、處理、分析、服務五方面。目前，「兩縱三橫」的產業體系已經趨於成熟，能夠應對絕大多數的產業應用需求。
廣義的大數據應用本質上是一種「增值分析」,前景有著近似無限的可能，不受任何行業、資源、地域、用戶的約束。從這個層面看，各產業領域未來發展方向幾乎都能和大數據掛鉤。以「十二五」國家戰略性新興產業發展規劃為例，很多技術前沿的描述和布局，均與大數據相一致或關聯，或是可以通過大數據實現。如新一代信息技術產業布局了物聯網、移動終端設備、雲計算、海量數據處理軟體；節能環保產業布局了高效儲能、節能監測和能源計量；生物醫葯產業布局了生物資源樣本庫、基因測序，以及基於物聯網的遠程健康管理服務等。
由於大數據技術興起於互聯網時代，互聯網的快速發展與其持有的開放、共享、合作等觀念密切相關，因而大數據技術的創新也引入了互聯網的這種價值觀。例如有不少大數據技術是開源的，可無償供給全世界的開發者使用和改進。開源項目、開源社區和開放性創新聯盟組織的成熟更是推動了大數據核心技術的發展，催生了多種用於存儲、處理和分析大數據的新產品。這一過程有效降低了產業技術的壁壘，推動更多的企業和創業者介入，進一步加快了技術應用轉化的過程，有助於產業的迅速成長。
雖然大數據產業的「技術驅動」色彩十分明顯，與「應用驅動」階段尚有一段距離，但這一轉變過程正在加速進行。
細化的產業競爭策略逐步成型
大數據產業是典型的知識密集型服務業，除了基礎設施環節會帶來一定能耗之外，其餘環節均為零能耗、高附加值。其在初始資本、法規監管等方面的准入門檻極低，但對人才資源的要求較高。為此，產業競爭呈現出數量大、水平高的特點，企業競爭策略逐步分化。
盡管大數據從業者正在急劇增加--幾乎所有的信息技術企業都在此領域布局，同時創業者持續不斷地進入，競爭者甚多，然而由此帶來的並非過度競爭，而是良性競爭，最終將推動技術的創新和價值的實現。
這主要歸功於兩個原因：一是高創新的屬性。大數據技術是信息技術領域中的高附加值環節，以谷歌、亞馬遜等為代表的大數據企業，無論是在技術先進性、創新活躍度還是在市場份額上，都在全球處於領先位置。二是高增長的預期。作為企業個體，在產業急速成長的預期之下，基本都選擇了追求專業性的策略，依靠產品性能和服務取勝，而擯棄了追求低成本的策略。
在競爭過程中，不同類型的競爭者各具優勢。按照技術的變革性與應用水平，主要分化為三類競爭者：一是「互聯網顛覆者」,谷歌以及各類大數據開源項目發展了全新的基礎技術與資料庫構架，依靠免費、開源的所謂互聯網模式，徹底改變了原有的技術標准與游戲規則，顛覆了以往各自為陣的信息技術產業。
二是「初生牛犢」,在新的規則面前，大公司與創業者處在同一條起跑線上，一些擁有核心人才與市場嗅覺的創業企業，在特定工具、專業平台方面迅速搶佔先機，填補市場空白，獲得快速發展，在產業鏈中擁有了一席之地。
三是「系統集成商」,像微軟、IBM這樣的傳統IT巨頭擁有強大的資金、研發能力和市場資源。他們能夠敏銳意識到自我革命的緊迫性並馬上採取應對舉措，積極收購大數據相關企業，將收購獲得的技術產品組裝為面向行業的應用解決方案，並加強大數據商業營銷。
另外，政府也是大數據產業的重要一環，主要體現在政府對公共數據的開放上這將使政府在促進產業發展上扮演更加重要的角色。
2009年，剛上任的美國總統奧巴馬簽署的首份總統備忘錄即為《透明和開放的政府》，隨後建立了統一的政府數據開放門戶網站：Data.Gov,逐步開放政府擁有的公共數據，並提供多種應用程序介面，供開發者創建特色應用。截至2014年初，該網站開放的數據集已經超過了85000項，匯集了1200餘個應用程序和軟體工具、手機插件，其中超過300個是由個人或民間組織開發。新的商業模式和企業隨之產生，如FlightCaster公司基於美國交通統計局、聯邦航空局交通管制中心警報、美國氣象局和航班運行狀況信息網站FlightStats的數據，提供航班晚點預報，比航空公司的正式通知早6個小時，且准確率達到85%-90%.
數據驅動型的商業模式創新
數據驅動型的商業模式有如雨後春筍，在全球大量涌現。按照數據的獲取、管理、分析、應用環節的區分方式，可以將大數據的商業模式分為數據託管和交易平台、關系挖掘和沉澱價值利用、數據社交和跨界連接三種類型。
數據託管和交易平台模式應用已有數十年之久，是發展最為成熟、最為普遍的大數據商業模式，本質是發揮規模效應，降低單個企業在數據信息存儲和尋找上的投入成本。主要業務形態有空間出租託管、數據商店、數據市場等，典型的代表企業為亞馬遜、EMC2、DropBox.
近年來引入「雲」的概念，從簡單的數據存儲，逐步擴展到數據聚合平台，最終形成雲服務；而以獨特數據資源進行的整合朝著縱向產業鏈上下游整合和橫向多種產業整合兩個方向發展，促使了一站式數據商店和數據交易平台的出現。如亞馬遜、微軟等企業均建立了可以交易應用程序和高級數據集的數據商店，目前已有數萬億個數據點、數千個訂閱、數百個應用程序。
關系挖掘是媒體熱炒的主流大數據商業模式，也是數據科學的主要應用模式。核心是通過數據發現隱藏的相關性，最終用於指導商業、精準化服務與輔助決策。
實現這種模式需要一些先決條件，主要是面向數據的處理分析環節：一是目標領域的完全量化，如互聯網廣告領域，從廣告點擊到用戶購買行為，均有完整詳實的數據記錄；二是數據處理能力的大幅提升，要能夠處理非關系型數據，並在海量條件下保持實時快速的性能。該模式的難點在於需要顛覆常規的用戶思維和需求邏輯，典型類型是沉澱價值的利用，將一些通常無意義的數據甚至是垃圾數據進行利用，最終得出有價值的結論。
例如，谷歌公司利用數十億用戶搜索時的錯誤拼寫記錄來提升其拼寫檢查器的智能性。就目前而言，基於關系挖掘的大數據模式尚未成熟，但承載了社會各界的較高期望：這種模式將有助於驅動產業轉型和發展新興產業，如推動生物醫葯等研發密集型產業、企業咨詢等知識密集型產業向數據密集型產業轉型，推動零售、交通等傳統服務業向現代服務業轉型，推動傳統製造業向智能製造業轉型等。
與前兩種模式不同，數據社交和跨界連接模式直接面向每一個社會個體，本質上是充分挖掘物理世界的個體資源，將其變成虛擬世界的一個節點，與其他的節點進行連接、交互和交易，從而大大降低各類商業化業務的推廣成本，並形成新興業態。這種模式正在走向成熟，最典型的代表就是O2O.
例如微信成為了連接線上線下、開展移動支付的重要入口；打車軟體有效降低了供需雙方的信息不對稱，提升了計程車市場的智能化程度；可穿戴設備將人體的訊息進一步量化，並提供決策建議；蘋果Passbook軟體為用戶提供了一個智能的電子卡包。推行這種模式也有幾個必要條件，主要是針對數據的採集傳輸環節：移動化，需要帶有位置服務、能夠發射無線信號的智能終端；穩定連接，需要高速、泛在的外部網路環境；在線支付，依靠用戶最終的支付行為實現盈利；持續感知能力，需要先進的感測器技術、低功耗晶元技術以及電池技術作為保障。

『叄』 大數據好學么

對於學生來說沒有基礎是一門比較難的課程，但只有找到自己的學習方式，才能實現自己的大數據夢想。

大數據培訓課程不難學好。主要是尋找一種獨特的學習方式，減少學習困難，提高學習效率。

『肆』 《大數據》讀後感字

《大數據》讀後感2000字

如今，我們正處於一個大數據時代，有時候數據給了我們有力的證明。以下是、《大數據》讀後感2000字，歡迎閱覽!

《大數據》讀後感2000字【1】

這兩年，大數據，雲計算的思想就像小蘋果的音樂一樣，傳的到處都是，每一個公司不管是互聯網公司還是傳統企業，都標榜自己的大數據。

1、實體物聯網與虛擬物聯網

曾幾何時，物聯網的概念鬧得風生水起，龐大的物聯網能夠讓世間大量的物體，都能夠被檢測 並聯網，包括了人、車、房等一切能夠被聯網的物體，這些物體都能夠以種方式被感知他的存在，並對其信息記錄在案，以供使用。在若干年前，這還是一種看似遙不可及的事物，要對每個物體都貼上一個所謂的RFID的標簽，顯得不切實際。如今，隨著手機的大量使用，人類本身也被加入了物聯網中。為什麼要物聯網?是為了獲取什麼?要知道物聯網獲取了什麼，只需要看看在一個物體在沒有加入物聯網與加入物聯網之後，我們多出了哪些東西便能夠知曉。那麼，很明顯，我們需要通過某種方式來獲取該物體的信息，這種存儲下來的信息，就叫做——數據。

物聯網產生的數據是實體的物品之間的信息，而現在的互聯網上，占最大數據量的，是虛擬物品，或者叫做網路虛擬物品。由於網路物體是直接寄生於網路，具有能夠方便的接入網路的特徵，因此，在獲取實體物體信息還有一定難度的時期，佔有很大優勢。但今後實體的物聯網產生的數據量一定會不斷增加，或許，能夠超越網路上的物物相連數據量。

網路的廣泛使用，使得信息的產生於傳遍變得容易，每個接入網路的人都以一定的角色存在，都是網路的信息的創造者。對於所產生的信息而言，每個接入網路的人又身兼多角，對於網路服務商，他是網路使用者的角色;對於門戶網站而言，他是使用的用戶;對於社交網站而言，我們則扮演一個虛擬或者真實的網路角色;對於瀏覽器而言，他是一系列的瀏覽網頁、一些列滑鼠動作的角色… 不同的角色取決於對方需要從我們的行為中獲取哪些信息。將網路上各種角色看成是虛擬的物體，那麼，這種虛擬物體構成的虛擬物聯網便產生了巨大的數據量。經歷過一直以來缺乏信息獲取渠道的日子，現在，既然信息獲取變得如此容易，那麼，必然迎來信息量暴增的時代——大數據時代。

2、思維的轉變

技術的改變，使得我們思維方式也要隨之發生變化。在過去的小數據時代，由於獲取信息、存儲信息、整理信息都是費時費力的活，我們只能精打細算，捉摸著如何以最小的代價、最快的方式來收集盡可能准確的信息。之所以會有抽樣統計的方式，是受技術所限，無法獲得全體的樣本，或者就算獲取了也無法在合理的時間內進行處理。由於信息獲取代價大，使得我們不得不在獲取信息前，就把一切都想清楚，才能夠著手處理。這就像在計算機出現的初期，使用紙袋來編碼的時期，一次出錯的代價太大，所以人們不得不在輸入前將代碼驗證過無數遍之後才敢輸入到機器中。而現代計算機讓編碼的效率大大提升，這才使得人們能夠創造出更加強大的軟體。人們不需要在著手編碼前就對代碼過分深思熟慮，因為機器會幫助你解決一些問題。因此，那些擔心由於獲取數據太方便，進行數據處理、分析代價太小而使人們變得懶惰或者做事欠考慮的傢伙，真是杞人憂天。歷史上，技術的進步都會提升人類的生產力，但卻沒有讓人們變得懶惰，因為與此同時，慾望也隨之增長。人類只會變得更偉大。

因此，大數據時代，這個數據更加全面的時代，我們可以涉足一些之前由於缺乏數據而無法涉及的領域，例如——預測。這是一個令人興奮的領域，但其實這個領域早有苗頭，而且大家都是受益者。我們平時使用的輸入法中的智能聯想功能，能夠根據我們之前輸入的文字，來預測我們接下來有可能輸入的文字，以節省我們的輸入時間。這種演算法里，沒有人工智慧，而只有人們大量的輸入習慣的統計，通過大量數據的統計來預測，是一個統計學的方式而非加入了特有的規則或者邏輯。這便引出了在大數據時代，對於信息處理的一種重要方式，基於統計，得出不同個體的相關關系，卻無需了解其因果關系，而我們則受益於相關關系。這種方式，看似有些投機取巧，卻能夠在關鍵時刻令我們處於優勢地位。我們已經習慣了先知道某些事物的因果邏輯，繼而推斷出相應的結果。但世間總會有一些令人無法用合理的邏輯進行解釋的現象，若通過大數據分析，我們能夠跳過邏輯階段直接享用某些一些結果(沃爾瑪的啤酒加尿布案例)，豈不樂哉。當然，嚴密的邏輯永遠是值得尊敬的。

3、互聯網的黏性

在經歷過了從廣度上通過新花樣來吸引用戶的時代，由於技術的提高，一個創業者在一個新的領域開辟的東西很容易被其他人所復制。在這個時候，深度很重要。特別是購物網站、微薄、門戶網站這類信息量大的網站，越是了解一個用戶，優勢就越大。所以，在技術已經不是最重要的因素的時代，如何增加用戶的黏性、忠誠度便是首要的。通過用戶之前的信息，來推測用戶的喜好，給用戶推薦相應的信息或物品。當你越了解一個用戶，而別人卻不了解時，這個用戶就越離不開你。微薄中有他的`智能排序功能、新聞門戶中有「今日頭條」應用，各類購物網站有他的推薦演算法(但這個純粹為了增加消費而非增加用戶黏性)，都能夠根據用戶之前的瀏覽、偏好來給出相應的推薦。這些的基礎，都是擁有用戶的行為記錄，否則，都無從談起。

各行各業，都在瘋狂的抓緊時機，獲取數據，擁有足量的數據，那一切就變得皆有可能。

《大數據》讀後感2000字【2】

凡是過去，皆為序曲是大數據業者最喜歡引用的語句。大數據是現在的潮流，大數據時代被認為是了解大數據的初級讀物。近期連續讀了兩遍，第二遍是為了寫這篇讀後感，總體而言，值得一看，但細節方面卻需要討論了。

維基網路對大數據的解釋：Big data，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、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。

有人說現在是讀圖時代，除去小說、心靈雞湯以外，現在的暢銷書基本都有圖片，這本書是一個特例

首先嘗試解析一下作者的三大觀點，這三大觀點是大數據業者很喜歡引用的三句話：

1 不是隨機樣本，而是全體數據

我想所有人都能意識到對全體數據的分析優於對隨機樣本的分析，但在現實中我們經常拿不到全體數據：一是數據的收集方法，每一種方法都有適用的范圍，不太可能包羅萬象;二是數據分析的角度，戰斗機只能統計到飛回來的飛機上的彈孔，而墜毀的則無法統計，沃德通過分析飛回來的戰斗機得出來最易導致墜毀的薄弱點;三是處理能力跟不上，就像以前的天氣預報太離譜是因為來不及算那些數據。「采樣分析是信息缺乏時代和信息流通受限制的模擬數據時代的產物」，作者顯然只關注了一部分原因。

從語言的理解上看，什麼是全體數據，究竟是「我們需要的所有數據」，還是「我們能收集到的所有數據」，書中的很多商業案例中，處理的只是「我們能收集到的所有數據」，或者說是「我們認為的全體數據」。人對自然的認識總是有限的，存在主義認為世界沒有終極的目標。書中舉例「Farecast使用了每一條航線整整一年的價格數據來進行預測」，而「整整一年」就是一個采樣，或者是「我們需要的所有數據」。

從歷史的角度看，國外的托勒密建亞歷山大圖書館唯一的目的是「收集全世界的書」，實現「世界知識總匯」的夢想，國內的乾隆匯編四庫全書，每個收集的過程都有主觀因素在裡面，而他們當時都認為可以收集全部的書籍，到最後，我們也沒有得到那個夢中的全體。

2 不是精確性，而是混雜性

既然我們過去總是在抽樣，那本身就是在一個置信水平下，有明確的容錯度或者是偏差值。人類永遠知道我們是在精確性受限的條件下工作。同時，作者本身也承認 「錯誤並不是大數據固有的特性，而是一個亟需我們去處理的現實問題，並且有可能長期存在」。那大數據的特徵究竟是精確性還是混雜性?

由此衍生出一個問題，大數據的品質如何控制：一、本身就不要求精確，但是不精確到何種程度是需要定義的，否則就亂套了，換個角度，如果定義了容錯度，那符合條件的都是精確的(或者說我這句話還是停留在小數據時代?這里的邏輯我沒有理順)。就像品質管理大師克勞斯比提出過零缺陷理論，我一直覺得是一個偽命題，缺陷是一定存在的，就看如何界定了;二、大量非結構化數據的處理，譬如說對新聞的量化、情感的分析，目前對非SQL的應用還有巨大的進步空間。

「一個東西要出故障，不會是瞬間的，而是慢慢地出問題的」。「通過找出一個關聯物並監控它，我們就能預測未來」。這句話當然是很認同，但不意味著我們可以放棄精確性，只是說我們需要重新定義精確度。之於項目管理行業，如果一個項目出了嚴重的問題，我們相信，肯定是很多因素和過程環節中出了問題，我們也失去了很多次挽救的機會。而我們一味的容忍混雜性的話，結果顯然是不能接受的。

3 不是因果關系，而是相關關系

這是本書對大數據理論的最大的貢獻，也是最受爭議的地方。連譯者都有點看不下去了。

相關關系我實在是太熟了，打小就學的算命就是典型的「不是因果關系，而是相關關系」。算命其實是對趨向性的總結，在給定條件下，告訴你需要遠離什麼，接近什麼，但不會告訴你為什麼那樣做。

我們很多時候都在說科學，然而，什麼是科學，沒有人能講清楚。我對科學的認識是：一、有一個明確的范圍;二、在這個范圍內樹立一個強制正確的公理;三、有明確的推演過程;四 可以復制。科學的霸道體現在把一切不符合這四個條件的事物都斥為偽科學、封建迷信，而把自己的錯誤都用不符合前兩條來否決。從這個定義來看，大數據不符合科學。

混沌學理論中的蝴蝶效應主要關注相關關系。它是指對初始條件敏感性的一種依賴現象，輸入端微小的差別會迅速放大到輸出端，但能輸出什麼，誰也不知道。

人類一旦放棄了對因果關系的追求，也就放棄了自身最優秀的品質：意志力。很多人不願意相信算命是擔心一旦知道了命運，就無法再去奮斗。即使我相信算命，也在探求相關關系中的因果要素。我放棄第一份工作的原因之一是厭倦了如此確定的明天：一個任務發出去，大概能預測到哪些環節會出問題，只要不去 follow，這些環節十有八九會出問題。

解析完這三大觀點，下面是我對大數據理論的一些疑惑。大數據是目前風行的反饋經濟中的重要一環，在金融、互聯網行業的應用最為廣泛，而這些行業都是大家所認為的高薪領域。很多時候我就在想，所謂無形的手所產生的趨勢究竟是不是無形的。比如幾家公司強推一個概念，說這是趨勢，不久就真的變成趨勢了。我們身邊活生生的例子就是天貓的雙十一和京東的618，一個巨頭開路，無數人跟風，自然就生造出購物節，至於合理不合理，追究的意義也不大，因為很多事情是沒有可比性的。這和沒有強制控制中心的蜂群思維又不一樣。

看完這本書，總是覺得作者說的過於絕對，也許是我的認識太淺了吧，所以最後用法演四戒做總結：

勢不可以使盡，使盡則禍必至

福不可以受盡，受盡則緣必孤

話不可以說盡，說盡則人必易

規矩不可行盡，行盡則事必繁

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『伍』 關於大數據的短句

1. 含有大數的句子

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。

2. 大數據用一句話總結

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

3. 摘抄三句有萬字代表大數量的句子

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

4. 關於數字的句子

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。

5. 關於阿里巴巴副總裁大數據的條幅語

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。

『陸』 如何評價大數據的未來

大數據前景主要的三大就業方向：

大數據系統研發類人才、大數據應版用開發類人才和大數據分權析類人才。

在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。未來十年大數據行業都是熱門的，也還會有更多的行業和崗位順應大數據的發展而產生。

各行業的生態產業鏈都將聯系在一起，大數據的發展前景是非常大的，所以大數據培訓就業在目前看來是非常靠譜的，海牛大數據致力打造高端大數據人才，想學大數據的朋友要抓住這個機會，給自己的夢想一個起飛的平台。

『柒』 大數據是什麼好學嗎

你好，大數據的待遇讓人羨慕，大數據工程師成為很多人的夢想。想要成為大數專據工程師，肯定需要工作技巧、行屬業背景知識等多方面的輸入。只要掌握了真正的的技術，以後各方面的發展都會非常不錯。
如果想入大數據行業，卻苦於自己沒有基礎，擔心自己學不會，可以選擇專業的學習，千鋒的很不錯，一般學習費用在2W左右，也有線上的相關學習。零基礎學習並不可怕，一般4-6個左右的時間，只要你肯努力，一切都不是事。

『捌』 改變世界的第四種力量—大數據

改變世界的第四種力量—大數據

世界著名未來學家托夫勒曾說改變這個世界的力量有三種暴力、知識、金錢，而如今我們的世界正在被第四種力量改變，那就是大數據！

—— 題記

也許你不知道什麼是大數據，但是你一定發現了當你打開常用的瀏覽器之後網頁上的推薦內容很多都是你曾經瀏覽過的，或者是你比較感興趣的，這就是大數據。前幾天某報紙有一篇文章說我們網購的假貨跟大數據有關，所有的茅頭都指向了大數據，覺得是大數據「出賣」了自己，據說我們的消費記錄，購買記錄，單價記錄，將作為發貨參考數據被系統識別，如果你一直都買低價位或者高仿的東西，發貨系統就會給你發假貨或者高仿。然而，真的是大數據的錯么？大數據莫名其妙就成了「背鍋俠」，或許你還沒有弄懂大數據的核心是什麼。

大數據不管應用在哪個行業它的核心都是通過技術來獲知事情發展的真相，最終利用這個「真相」來更加合理的配置資源。具體來說，要實現大數據的核心價值，還需要前兩個重要的步驟，第一步是通過「眾包」的形式收集海量數據，第二步是通過大數據的技術途徑進行「全量數據挖掘」，最後利用分析結果進行「資源優化配置」。說白了，大數據最終的落地就是資源優化配置。所以諸位剁手黨們此刻還飛奔在路上的假貨和大數據無關！大數據只是客觀的還原「真相」，幫用戶准確進行數據分析和消費定位而已，你買的假貨還真賴不到大數據頭上。

俗話說無風不起浪，大家之所以覺得是被大數據「坑」了，很大程度上是不了解大數據造成的「誤解」。接下來我們從實際案例出發給大家介紹一下大數據的應用。比如天機APP，它就是一款純粹的大數據理念下的追蹤軟體。我們來看看天機是怎麼利用大數據進行資源的優化配置的，它跟傳統資訊軟體又有哪些不同之處呢？

首先，在海量的資訊中通過眾多的渠道進行數據收集，在收集數據完成之後通過語義分析、數據整合、碎片加工等自主研發的核心技術對所有抓取的數據進行分門別類。接著，利用大數據特有的途徑對已經篩選過的資訊進行更深層次的數據挖掘，探索數據傳播軌跡的發展方向，以及各類媒體對事件的態度。最後，根據不同的用戶需求，對資訊進行合理的配置，准確的把資訊及時推送到不同的客戶端。在完成初次資源配置以後，時刻關注這些信息的發展狀況，不間斷的進行更新，直到用戶自己選擇終止對這類信息的需求。那麼應用了大數據的天機和別的資訊軟體比較有什麼不同點呢？

對於用戶來說，普通的資訊軟體就是新聞的搬運工，它的主要作用就是把新聞從網頁上搬運到一個APP客戶端集中起來，方便用戶的閱讀。在天機的客戶端，用戶不需要搬運過來的新聞，只要輸入關鍵詞，瞬間就能獲取全網所有的相關資訊，因為有大數據為依託，完全擺脫了「搬運工」的稱號，它的唯一理念就是追蹤，最大的功能按鈕也是追蹤，未來的資訊趨勢是讓所有的用戶參與到資訊的傳播過程中來，而天機做到了，它也慢慢的改變了人們的生活方式。

天機做為一款大數據產品從哪些方面改變了人們的生活方式呢？①高效的一站式閱讀體驗

毫無疑問在互聯網大數據時代，周圍無時無刻不在充斥著各種各樣的信息。比如，微信上分享的干貨軟文、某電商的年度大促信息、某旅行社的國外團購報名打折事宜.......

時間太緊，雜事太多，都會讓你無法專注去閱讀一條完整的信息，導致效率低下。

▲半分鍾原則

以每天早上要閱讀的新聞為例：

作為一個上班族你每天早上起來的第一件事就是用盡量少的時間瀏覽睡著的八小時發生了什麼事情，如果你不想上班遲到的話，你的閱讀時間只有幾分鍾而已。

所以你在打開手機上的資訊軟體的時候，需要考慮「是否能在五分鍾之內讀完新聞？」

?若能，打開你手機上的資訊APP，快速閱讀

在打開了手中的資訊軟體的情況下，你可以很自信的對碎片化的資訊進行有目的的閱讀和吸收，然後決定在接下來的這一天你需要持續關注的新聞有哪些，在頭腦中做個簡單的過濾就好！在天機的客戶端，甚至不需要五分鍾就能完成對信息的篩選和接收，從清單到資訊圈只需要半分鍾就能夠了解所有資訊！

?若不能，你只能錯過你在睡著的八個小時這個世界發生的一切

但是，對天機的用戶來說，不會發生早上起來錯過新聞這樣的事！

②豐富多樣的基礎功能

▲追蹤清單

當你在打開天機的一瞬間，相當於開啟了一個大型資料庫級別的資訊源，追蹤清單會溫和的提醒你上一次你關注的話題有哪些新的動態，你可以選擇打開也可以選擇忽略。

▲追蹤按鈕

低調的主題追蹤功能，在瞬間為你准備好了大家都在看的新聞，源源不斷的新鮮新聞通過大數據輸送到了不同的用戶客戶端，絕對不會讓用戶錯過什麼。

▲資訊圈

想要最快的瀏覽新聞，打開天機的資訊圈，裡面已經追蹤好了所有前一秒發生的新聞，讓用戶體驗最好的是當打開資訊圈的時候，並沒有被各大門戶網站的新聞刷屏，而是各種渠道的高質量有效資訊（因為天機獲取新聞的原則是以資訊本身的價值為標準的，而不是按門戶網站的排名來抓取）。對百分之九十的用戶來說，打開資訊圈一分鍾之內閱讀到的新聞就能滿足他們對信息的需求。

③大數據衍生的深層次解讀功能

▲天眼以報道統計為基礎精確的計算出所有媒體最近七天對該話題的報道量，報道比例按照按照媒體性質劃分出報道的比例，以報道數量排行為結果導向展示了排名前五的媒體，從不同的角度體現了一篇新聞的閱讀價值、重視程度、以及報道熱度。

▲傳播軌跡以時間為順序，以媒體為核心，用軌跡的形式在現了一條新聞的全部生命過程。突破了新聞的局限性和告別的籠統概念的傳播。

這就是天機，在把大數據追蹤運用到極致以後，又很自然的回歸到了資訊軟體的本質使命。毫不誇張的說在北上廣深這些經濟和互聯網技術最發達的地區，百分之八十的人都在使用天機APP。與此同時，天機的4.2版本一上線就被賦予了很多的贊譽和期望，它的具體使用方法也因為人群的不同而千人千樣。在業界人士看來，這款APP最大的價值在於：讓大數據的夢想不止於空想，讓大數據在資訊界的應用有了落地點，澄清了人們對大數據的「誤會」讓更多人在了解什麼是大數據的同時也享受到了追蹤帶來的愉快閱讀體驗！

現在大家應該明白了網購買到的假貨真的跟大數據無關，那些覺得是大數據出賣自己的，大概是本末倒置了！大數據只是一個忠實的記錄著，它會客觀的分析所有的真相。你之所以會在網購時買到假貨，是因為那些貨本身就是假的，畢竟給你發貨的是人而不是大數據！而被我們「誤會」的大數據正在被應用到越來越多的行業，它的力量正在改變我們的世界！

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