❶ 為什麼大數據會讓你害怕
為什麼大數據會讓你害怕
騰訊拿到民營銀行的執照，互聯網圈內同行議論紛紛的同時，最害怕的就是招商銀行之類把客戶服務根植在微信的金融機構了。在大數據時代，數據收集將是商業經營的起點，你會安心的把自己的數據交給自己的競爭對手嗎？
不光是企業，其實每個人都要害怕大數據。亞當和夏娃在伊甸園吃了蘋果之後，第一件事就是給私處遮上樹葉。大數據時代，不小心拍得照片可以讓你一夜成名，你的想法、行為、過去都被商家記錄，你其實每天都生活在天體海灘。
現在小崔和方舟子還在爭辯，轉基因是世界人口爆炸的福音還是對人身體的傷害?這個辯論，時間會給出答案，但是大數據更是一個值得大家爭辯的事情，因為大數據涉及了我們的生活習慣和社會法則。大數據帶來的副作用，大大超過了以前人類發明的范疇。
商業的大數據就是通過電子化數據的收集，包括手機軌跡，通話，信息，上網行為，購買，旅遊，金融，等全方位的數據收集，對你進行分類、判斷，推銷。
作為國內電商時代的開啟者，淘寶上雲集了數量驚人的數據：每一筆訂單不僅包含顧客姓名、收貨地址、下單時間等基本信息，甚至連顧客什麼時候開始瀏覽某一件寶貝，跟售前客服討價還價的過程，在幾點幾分下單成交，都有全部記錄。通過這些信息記錄，可以鑒別出你喜歡的東西，推斷你的身份、收入、銀行存款、家庭事業狀況等等。
在互聯網日益繁榮、BAT三巨頭觸角無所不達的今天，越來越多人的工作、生活、社交都逃不開網路、騰訊、阿里、360等大小互聯網企業甚至個人的全方位數據監控。
有許多人認為掌握了越多的數據，越詳細的數據，就有機會通過「大數據」分析法來獲得一個金礦。但當這些網站比你媽還更了解你的時候，你感覺到的不是關懷，而是恐怖。
現在的大數據分析，缺乏取樣標准，不代表真實的因果關系。
在傳統的統計學裡面，最重要是數據的采樣。比如一種葯物的有效性，需要兩組對比人群，在嚴密的實驗條件下，長期跟蹤，才能都出結論。現在的大數據分析，往往是數據的堆積和簡單的關聯分析。
從嚴格的科學來講，是一門偽科學。因為數據只是數據，只是過去，簡單的數據積累不說明任何問題，不能真正判斷一個人，預測一件事。
如果基於大數據武斷營銷，那就是真正的恐怖了。從以下幾個方面，就可以看出為什麼大數據會讓你害怕：
1. 害怕身份被盜用
在移動互聯網時代，我們的朋友更多出現在網上。社交網路、QQ、微信、微博取代了面對面的人際交流，虛擬交流也在改變世界和人。基於大數據的應用流行之時，將有大量的人借用和盜用網路身份，達到個人目的。也許你從來沒有離開老家，你的網路大數據卻涉嫌犯罪。
2. 害怕數據造假
在一切看數據說話的今天，每個人、每個企業和商家或多或少都在改變數據。因為各種利益關系錯綜復雜，報出來的數據往往都應景而異。大數據時代，有意的網路數據造假也能成為一個商業領域，用來幫助別有用心的人或商家製造數據。
3. 害怕數據框定
比大數據更復雜的還是人。從心理學的角度，讓人做出選擇，就意味著要舍棄其他的可能性，這是一件異常困難的事情。人的認識和選擇會應為各種原因，產生跳躍性的變化。如果按照數據分析，把人丟進一個籮筐終生定格，據此給他不光是特定類的商品，進而決定他能否從事某件事，限制他的網路視野，也是很不合理的。
例如，把大數據作為廣告精準投放標准，雖說有一定合理性，但也並不絕對，這是由於人類的購買心理十分復雜。比如說有個消費者只是瀏覽了一輛汽車，跟著是汽車廣告通過各種方式和渠道的狂轟濫炸，除了騷擾，並沒有效果。
4. 害怕數據不公和數據歧視
完全依賴大數據進行分析、對人進行分類，其實將觸及社會不公和歧視。作為商家，考慮到經營成本、營銷利潤和效率，其實暗地裡都會打著各種小九九，而不是表面上把各類消費者一視同仁。毋庸置疑，高端消費者是各類企業的最愛，而低端消費者卻讓企業皺眉。
但現在呢？每個人的消費記錄和各種數據都被電子化的方式採集和收集著，一舉一動逃不過大數據的記錄。對保險公司營銷員來說，你這個人的所有信息數據可以一覽無余，不用你開口，他已經判斷出是不是需要讓你參保、保費標准等等；消費數據記錄和售後服務記錄，甚至都能讓賣家挑選買家，把你列入顧客黑名單也不是不可能。
不可避免的，一旦成為數據窮人，那麼就會面臨歧視服務，所有消費者都是平等的這句話將成為歷史。
5. 害怕數據壟斷
目前的商業格局是：兩方數據壟斷勢力正在形成，一方是國營企業，如電信、電力、醫院等，一方是以BAT為中心的互聯網大佬。特別是後者，在廣泛收集數據之後，已經以大數據為依託，開始布局全行業的壟斷性的經營，范圍包括電子商務，教育，醫療，物流等。而這些壟斷一旦形成，將大大降低中國企業的創新能力和競爭能力。
❷ 大數據分析在疾病與健康研究方面的應用
大數據分析在疾病與健康研究方面的應用
大數據分析技術將在以上方面發揮著特殊的作用。
一、疾病與健康研究
在疾病與健康研究方面，我們可將其分為三個子方面：健康研究、亞健康研究和疾病研究。
1、健康研究
中國是地域遼闊的多民族國家，不同地區不同種群的人的基因和健康指標有所不同，同一地區同一種群的人在不同的性別和年齡上健康標准也有差異。深入研究和分析上述人群的健康規律，對衛生保健、健康促進、疾病預防和治療有著重大的指導意義。例如：
1.1 對體檢數據分析和挖掘，得出不同地區、不同人群的健康差異，以確定精確的不同人群的健康標准，針對不同人群制定適宜的防病，治病方法以及預後標准，並量身打造個性化，地區化的健康評估模型。
1.2 在制定不同地區不同人群的參考值時,可進一步分析健康指標在不同性別、年齡和季節的差別，以及權重比，從而完善適合於國人全面的系統化的更科學的健康參考值。
1.3 人體存在的內在平衡，使得各個可觀察數據間有其特有的規律，基於經驗只能發現簡單的規律如鈣、磷常數等，使應用數據挖掘等大數據分析技術可以主動發現復雜的系統性的人體醫學規律，大幅提升防病，治病以及預後推測的技術水平，並且也對亞健康有個更科學的判斷依據，以及了解健康到亞健康的逐漸失衡的過程。
1.4 對孕婦在孕產期、產後及新生兒的健康數據進行深入分析，研究孕產婦和新生兒的健康規律，開發對孕產婦和新生兒的健康評價和因素的評估模型，給出更科學的孕產婦和新生兒保健的指導。
1.5 對兒童成長的體檢數據分析和挖掘，研究兒童的健康規律，開發對兒童成長的評價和因素的評估模型，分別適應中國遼闊的地域和眾多的人群，給出更科學的兒童成長發育指導。
1.6 對老年人的健康數據分析和研究，研究老年人的健康特點，開發對老年人健康的評價和因素的評估模型，給出更科學的老年人養生的指導。
1.7 對健康人的精神和心理數據進行深入分析，制定健康人的精神和心理參考標准，開發對健康精神和心理的評價和影響因素的評估模型，給出更科學的精神和心理衛生方面的保健指導。
2、亞健康研究
世界衛生組織將機體無器質性病變，但是有一些功能改變的狀態稱為「第三狀態」，也稱為「亞健康狀態」，主要包括：功能性改變，而不是器質性病變；體征改變，但現有醫學技術不能發現病理改變；生命質量差，長期處於低健康水平；慢性疾病伴隨的病變部位之外的不健康體征。
對亞健康進行深入分析與研究對保持健康狀態，預防和糾正亞健康狀態以及對疾病的預防和治療都有十分重要的意義。例如：
2.1 研究亞健康與疾病間的相互關系。研究各種可觀察指標（體檢數據）在亞健康中的權重，以及在不同地區、人群中的分布。應用時間序列，線性/非線性回歸研究亞健康觀察指標之間的關聯性。通過亞健康體檢數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型來預測危險度，並進一步建立疾病的預測模型。
2.2 研究亞健康與健康間的相互關系。通過對體檢人群的地區、職業、年齡等因素的分析，研究最新的健康和亞健康的人群分布。不同的人群地區環境不同,生活習慣不同,加入亞健康醫學指標以外的相關外部數據（如職業、飲食、習慣、性格、愛好等）後,可發現綜合因素對亞健康的影響，以及這些因素的各自權重，及相關關系，從而探究出亞健康的原因，對預防和治療亞健康起著指導作用。
2.3 研究亞健康治療和預後的研究。通過對亞健康治療和預後的數據分析，評價治療效果，評估最佳治療方案，進一步開展對專科亞健康治療和預後的研究，同時研究其與疾病的關系。
2.4 對精神和心理亞健康的研究。如對常見的精神亞健康狀態：如神經衰弱、抑鬱、焦慮和強迫等症狀，進行數據歸納整理、分析挖掘，從而導出精神和心理亞健康的新知識發現，探究出精神疾病的原因，對預防和治療精神疾病起著指導作用。
2.5 將住院和社區健康管理數據相結合，進行因素權重分析和多因素的特性抽取，最後形成模型指導治療。最理想的情況是個體化評估模型,為每個病人建立專用預測模型。
3、疾病研究
中國面臨的嚴重危害人民健康的疾病包括：
傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；
慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等；
精神和心理疾病；
小兒出生缺陷。
對患有各種疾病的病人的醫學數據及相關數據的研究分析，對各種疾病的預防和治療都有十分重要的價值。例如：
3.1 對傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。應用數據挖掘技術對傳染性疾病的數據進行分析，找出傳染性疾病的發病規律，揭示傳染性疾病的病因，進一步摸索出傳染性疾病的變異規律，建立傳染性疾病的預測模型。
3.2 對慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等疾病的研究。應用數據倉庫技術和數據挖掘技術對慢性常見病的數據進行分析，找出慢性常見病的發病規律，探索慢性常見病的病因，進一步摸索出慢性常見病的並發症規律，科學評估各種治療方案的療效，建立慢性常見病的預測模型。
3.3 對精神和心理疾病的研究。應用數據倉庫技術、數據挖掘技術和數理統計技術對精神和心理疾病的數據進行分析，從廣泛的多變數集中找出影響精神和心理疾病的主要因素，在遺傳學、後天影響和病理學等多方面探索精神和心理疾病的病因，科學評估各種治療方案的療效，建立精神和心理疾病的預測模型。
3.4 對小兒出生缺陷的研究。應用大數據分析技術對兒童出生缺陷的數據進行分析，從廣泛的大變數集中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，在環境、遺傳學、病理學等多方面探索兒童出生缺陷的病因，建立兒童出生缺陷的預測模型。
3.5 針對門診和住院病人數據在線分析統計學差異，尋找陽性案例，為研究提供素材，並為科研的預實驗提供思路和准備。對住院數據進行多維度分析和挖掘，橫向達到單病種的水平，縱向包括所有可觀測數據，所收集來的知識有很大可能會啟發醫學專家有新發現。
3.6不同 治療手段和治療效果的在線分析。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解治療的臨床效果。
3.7 葯品治療效果在線分析，治療效果、副作用、對其他疾病的效果評估。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解新葯和老葯。目前的葯品不良反應主要靠醫生的通報，對醫生的職業素養和敏感有很大的依賴，而使用數據挖掘及資料庫中的知識發現，可以極大限度地改進這項工作。
二、環境與健康研究
環境因素對健康造成的損害較其他健康損害復雜，是微量、慢性、長期和不可逆轉的。環境健康影響與公眾利益息息相關，環境健康損害如得不到妥善處理還將轉化為社會、經濟問題。環境與公共健康研究以人類生態系統可持續發展研究為基礎，關懷人類現在和未來的健康與安全，從環境研究途徑關注社會、經濟活動對人類生理和心理的健康影響，探索環境變遷對人民健康造成危害的預防和治理措施。
應用大數據分析技術對環境健康的研究，主要包括發現案例、發病機理和臨床治療研究，預防和治理各類環境流行病在污染源以及污染途徑控制的研究等。例如：
1. 應用大數據分析技術研究環境因素對健康的影響，實行 一體化的環境和健康監測，並在全國實現數據共享。
2. 應用大數據分析技術研究環境污染對兒童的影響，以解決環境對兒童所造成的不健康和疾病迅速增長的問題，從而給予兒童特殊注意的環境和健康指導。
3. 應用大數據分析技術開展職業病和職業多發病的預防預測。對於各種職業的發病分布和嚴重程度，以及對職業病的深入分析。不僅包括傳統意義的職業病，也包括不同職業的不同的疾病分布和在病因中的權重。另外,還可以分析不同職業的暴露特點進而對病因進行研究。
4. 應用大數據分析技術開展對空氣污染顯著提高城市人群呼吸道和過敏性疾病的發生 率的研究。
5. 應用大數據分析技術開展雜訊污染損害兒童的聽力和干擾他們的學習能力的研究。
6. 應用大數據分析技術開展快餐業的發展使肥胖病發病率不斷增長的研究，尤其是不合理的營養對兒童健康的影響。
7. 應用大數據分析技術開展對轉基因生物技術的應用對自然界生物和人類基因的潛在影響的研究。
三、醫葯生物技術與健康
生物技術涵蓋生命科學的所有領域，醫葯生物技術是生物技術的重要組成部分。當今人類面臨的人口、食物、健康、環境和資源問題，無不與之緊密相關。醫葯生物技術最鮮明的特點是大量新思想、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫學研究和醫療保健之中，如全新的醫學成像技術、基因工程技術、微電子技術、幹細胞工程技術、組織工程技術、納米技術、生物晶元技術、克隆技術、酶工程技術、細胞工程技術、發酵工程技術、蛋白質工程技術、生物醫學工程技術、基因組與蛋白質組技術、生物信息技術和中醫葯技術等及其產品，將大大提高疾病預防、診斷、治療和葯物設計研製水平，以及對突發事件（如傳染病和生物恐怖等）的檢測、預防與治療水平。
以大數據分析技術為核心的生物信息技術在由眾多新技術構成的醫葯生物技術中發揮有獨特的作用。例如：
1. 利用生物信息技術進行生物信息的存儲與獲取。
2. 利用生物信息技術開展基因的序列對比、測序和拼接。
3. 利用生物信息技術進開展基因預測。
4. 利用生物信息技術進行生物進化與系統發育分析。
5. 利用生物信息技術進行蛋白質結構預測和RAN結構預測。
6. 利用生物信息技術進行分子設計和葯物設計。
7. 利用生物信息技術進行腫瘤分類及遺傳學分析。
8. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對精神病的研究及遺傳學分析。
9. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對如H1N1等傳染病的研究。
四、衛生宏觀決策支持
衛生宏觀決策支持系統是以數據倉庫為數據中心、以數據挖掘為技術核心、以商務智能為展現工具的綜合衛生信息平台。它可以建立在各級別衛生系統上，如醫院、地區衛生系統、全國衛生系統，為各級衛生部門提供智能決策系統，深入了解衛生系統的歷史和現在，把握衛生系統業務發展的未來，評估衛生系統內部各部門的業務效績，幫助各級決策者提供最佳實施方案，給決策者一雙慧眼，清晰認知系統內各方面變化趨勢和業務得失，使對系統各部門的評價、考核、獎勵更加科學、公正、客觀，使系統內各級關系更加和諧，積極發揮各部門的潛能，提高系統的整體業務水平和經濟效益。使用商務智能輔助決策，可以提供各種有價值的信息，各種事件的關聯，以及不同於微觀的角度分析各種衛生信息，如預防接種基本數據，傳染病報告等等。
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❸ 國務院為什麼要促進大數據發展政治生活
大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長，數據已成為國家基礎性戰略資源，大數據正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。目前，我國在大數據發展和應用方面已具備一定基礎，擁有市場優勢和發展潛力，但也存在政府數據開放共享不足、產業基礎薄弱、缺乏頂層設計和統籌規劃、法律法規建設滯後、創新應用領域不廣等問題，亟待解決。為貫徹落實黨中央、國務院決策部署，全面推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國，特製定本行動綱要。
一、發展形勢和重要意義
全球范圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢，有關發達國家相繼制定實施大數據戰略性文件，大力推動大數據發展和應用。目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球第一，擁有豐富的數據資源和應用市場優勢，大數據部分關鍵技術研發取得突破，涌現出一批互聯網創新企業和創新應用，一些地方政府已啟動大數據相關工作。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，深化大數據應用，已成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。
（一）大數據成為推動經濟轉型發展的新動力。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。大數據推動社會生產要素的網路化共享、集約化整合、協作化開發和高效化利用，改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，可顯著提升經濟運行水平和效率。大數據持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，已成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息產業格局產生重要影響。
（二）大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇。在全球信息化快速發展的大背景下，大數據已成為國家重要的基礎性戰略資源，正引領新一輪科技創新。充分利用我國的數據規模優勢，實現數據規模、質量和應用水平同步提升，發掘和釋放數據資源的潛在價值，有利於更好發揮數據資源的戰略作用，增強網路空間數據主權保護能力，維護國家安全，有效提升國家競爭力。
（三）大數據成為提升政府治理能力的新途徑。大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關系，推動政府數據開放共享，促進社會事業數據融合和資源整合，將極大提升政府整體數據分析能力，為有效處理復雜社會問題提供新的手段。建立「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的管理機制，實現基於數據的科學決策，將推動政府管理理念和社會治理模式進步，加快建設與社會主義市場經濟體制和中國特色社會主義事業發展相適應的法治政府、創新政府、廉潔政府和服務型政府，逐步實現政府治理能力現代化
❹ 結合計算機專業，談談新工業革命將帶來哪些變化
以工業4.0為標志的新工業革命，將帶來至少如下三方面的巨大變化
（1）工業生產的出發點將發生變化。未來工業制勝的秘訣在於如何在提高生產率的同時盡
量縮短產品從創意到上市的周期，及如何滿足更復雜、個性化的產品需求。
（2）虛擬與實際的界限將被消除。工廠中所有生產程序均可提前在計算機中模擬模擬，
可在虛擬世界中完成生產的分析與優化。
（3）人工將被機器智能取代。