❶ 大數據分析:從感性決策到理性決策
大數據分析:從感性決策到理性決策
自人類有史以來，從未像現在這樣積累如此多的數據，也從未如此繁重的數據分析工作。我們都知道，挖掘大數據背後的價值能給的決策帶來預測和指導，但是如何挖掘數據、掌控數據，就成了擺在眼前的難題，
價值隱藏於數據之後
在商業活動中，無時無刻不在產生大量的數據。但大多數時候，這些數據是零散的、不規律的，這就是我們常說的原始數據。原始數據本身並不具備價值，需要對其進行整合和進一步處理才能得到我們想要的數據。
無數案例的經驗告訴我們，具有決策指導意義的數據就隱藏在這些看起來雜亂無章的數據之中。大數據對於未來的預見性和科學性使得這些數據具有價值，我們分析大數據其實就是想要得到能夠「預見未來」能力。
大數據分析與科學決策
在過去的商業決策中，管理者憑借自身的經驗和對行業的敏感來決定企業發展方向和方式，這種決策有時候僅僅參考一些模糊的數據和建議。而大數據和大數據分析工具的出現。讓人們找到了一條新的科學決策之路。
大數據主義者認為，所有決策，都應當逐漸摒棄經驗與直覺，並且加大對數據分析的倚重。相對於全人工決策，科學的決策能給人們提供可預見的事物發展規律，不僅讓結果變得更加科學、客觀，在一定程度上也減輕了決策者所承受的巨大精神壓力。
大數據分析工具，科學決策指南針
在大數據分析工具出現之前，參與決策指導的數據一般都是人工分析得出的。科學的決策需要科學的數據，人工分析數據並不能保證數據的絕對真實和客觀。這意味著在大數據分析工具的使用中，數據必須確保真實與可靠。
國內有些數據分析工具在性能上已經能比肩國外同類技術。國雲數據的新銳產品大數據魔鏡，作為國內領先的數據分析工具，能為用戶提供完整的數據分析。隨著數據市場和雲BI等功能的開放，大數據魔鏡有望成為新的數據分析平台。
大數據價值體現在服務人類，大數據和大數據分析工具都是為人服務的，這在大數據魔鏡的功能中被體現地淋漓盡致——人性化、智能化服務於用戶。數據分析工具的作用取決於人們的需要，而不是數據本身。
在大數據的幫助下，我們將會越來越清晰地看到這個世界的本來面目，也會越來越清晰地認識人類自身。而大數據分析工具，就是探索大數據與現實世界之間聯系的放大鏡和啟明燈！
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❷ 領導幹部應關注大數據治理的哪些理念
總的來說，我們認為，領導幹部大數據思維方式的建立是一個循序漸進的過程。
需從「經驗主義」向「數據主義」決策轉變，真正認識到數據的價值。先拋開大數據的概念不提，我們國家的政府信息化和電子政務系統已經實施了很多年，各政府部門也積累了大量關系國計民生的數據，但政府部門的領導幹部在決策的過程中往往還是「經驗主義」主導，甚至不少領導不知道本部門有哪些數據，數據放在哪裡。因此，領導幹部首先需要了解自己本部門的數據狀況，這些數據目前有哪些主要的應用場景，已經為本部門管理水平和公共服務能力的提升發揮了哪些作用，是否曾經共享給其他兄弟部門以發揮更大的價值等基本問題。另外，還需對數據的價值和作用有基礎理解，有意識地提升數據支持決策的能力。
以利他分享的大數據思維思考政府數據共享開放。目前很多政府部門的數據實際上是處於信息孤島狀態，數據由於沒有與其他部門進行共享，也沒有實現開放，使得數據的價值發掘非常有限。而且，很多政府部門的領導把自己部門的數據看作是部門利益的基礎，認為數據的共享開放輸出就意味著利益的輸出，這種現象在數據能力強的部門體現得尤為明顯。領導幹部需要認識到，部門的數據如果不流動起來，不與其他的外部數據進行融合，就會成為死數據，而真正發揮價值的是活數據。數據的外部性說明數據的價值不是只存在於內部，站在更高的層次和角度考慮政府數據共享才能使得數據的價值最大。
不少領導幹部以政府數據的安全為由，或多一事兒不如少一事兒的心理，對政府數據開放持拒絕或者消極態度。縱觀國外政府數據開放的歷程，基本是從信息公開起步，在數據開放方面本著「開放為默認，不開放為特例」的原則，才使得數據開放成為建設智慧城市或智慧政府的重要基礎。需要認識到政府的數據開放其實是在利用社會力量實現政府治理現代化的目標，因此，把與民生相關的、經過脫敏的政府數據開放給民眾以及企業，會促進基於大數據的創新創業發展，也才能讓數據通過流動和融合，發揮更大的社會和經濟價值。
在服務型政府創建過程中，大數據對於政府提升管理效率、科學決策能力和公共服務水平都能夠起到關鍵作用。服務型政府的願景是政府能夠為百姓提供互動、主動、有效的個性化公共服務，而大數據正是提供智慧服務的基石，尤其在智慧城市建設中起的作用最為顯著。領導幹部需要從這些目標中總結大數據所起到的價值和作用，有的放矢地開展大數據相關項目規劃和實施。
為適應大數據時代的治理需求，領導幹部的思維模式需實現自上而下為主向自下而上為主的轉變，數據化決策、管理、服務和創新的能力亟需進一步提升。各級領導幹部對大數據的認識不能僅局限在概念和產業吸引投資上，而是需要在推動政府治理創新上有更深層次的理解，唯此才能真正促進我國政府治理現代化的進程。
❸ 大數據都體現在哪些方面
1、大數據正在改善我們的生活
大數據不單單只是應用於企業和政府，同樣也適用我們生活當中的每個人。比如說一個比較基礎的點，就是我們可以利用穿戴的裝備（如智能手錶或者智能手環）生成最新的數據，這讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。
2、業務流程優化
大數據還會更多的幫助業務流程的優化。我們可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報等等去挖掘出大量的有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。從這兩個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。
3、理解客戶、滿足客戶服務需求
大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。舉一個比較簡單的例子就是通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則會更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。
4、提高醫療和研發
大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。
5、金融交易
大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易（HFT）是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。
6、改善我們的城市
大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。
7、改善安全和執法
大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。
❹ 大數據觀念 決策當摒棄經驗與直覺
大數據觀念：決策當摒棄經驗與直覺
據統計，人類歷史上90%的數據，都在過去的兩年中產生；今天，數據世界已經增至4.4億萬億位元組，如果將這些龐大的信息量存儲在蘋果iPad平板電腦中，疊加起來的iPad平板電腦，其厚度相當於地球到月球距離的2/3，這或可意味著人類已進入大數據時代。
蒸汽機的發明，使煤、石油成為推動工業革命的重要原材料；現在，計算機的發明和聯網，將使大數據成為推動信息革命的重要原材料。美國作者史蒂夫·洛爾在《大數據主義》一書中，解釋了大數據技術將如何引發一場新的革命，並告訴我們：大數據將在哪些領域大放異彩，又在哪些領域需要保持警惕，以及大數據將把我們帶向何方？
讓大數據大放異彩的領域
大數據應用於很多領域、行業，同時，它還會改變人類的決策方式。大數據主義者認為，所有決策，都應當逐漸摒棄經驗與直覺，並且加大對數據分析的倚重。
讓我們來看一下美國的葯品銷售企業麥克森公司的案例：在經營活動中，麥克森公司產生了龐大的數據，IBM公司利用這些數據，為麥克森公司建立了決策模擬模型。藉助這個模型，麥克森公司可以完成更精準的預測和更高明的決策。麥克森公司經營的一些葯品如抗癌葯品和專用抗生素等，價格極高，需求極不穩定，麥克森公司以前的做法是：靠「猜測法」在幾個分銷中心都儲備這類葯品，再根據需要調貨。通過IBM建立的決策模擬模型得知，盡管空運成本是卡車運送成本的10倍，但如果把這些葯品全部儲存在孟菲斯郊區的中心倉庫，再空運給客戶，這些昂貴葯品的庫存會降低1/2，節省的成本，用於支付高昂的空運費還有結余，並且這些葯品的按時送達率，會由以前的80%上升到99%。最終，麥克森公司通過對大數據的應用，將庫存成本降低了10億美元，效率提高了約13%。
大數據在商品零售業也有光明的前景。世界零售業巨頭沃爾瑪，通過大數據統計與分析，發現男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便買上幾瓶啤酒，於是，他們推出將啤酒和尿片捆綁銷售的促銷活動，非常有效地提高了啤酒銷量。另外，沃爾瑪在挖掘歷史采購數據時發現，在預報有颶風通過的地區，消費者購買草莓果醬餡餅的數量是平時的7倍，而颶風到來之前，最暢銷的商品是啤酒。於是，他們在颶風警報到來時，已經儲備下足夠的草莓果醬餡餅和啤酒，這樣既充分滿足了顧客需要，又獲得了較好的銷售業績。
《大數據主義》一書中諸多案例告訴我們，現在及將來，那些價格越來越低廉的電腦與軟體，再加上越來越開放、高效的網路，將意味著更多的企業參與到應用大數據的方法中來，提高效益或制定戰略。
大數據的「黑洞」
當然，大數據在帶給人們便利的同時，也隱藏著一個巨大的「黑洞」——安全問題。例如，美國最大的數據代理商，是總部位於阿肯色州小石城的安客誠公司，該公司已搜集了數億名消費者的數據。該公司宣稱，他們通過官方檔案、購物數據、網上瀏覽習慣等渠道，歸納了消費者的大量信息，從而得出大多數美國成年人的相關數據，比如人們的年齡、種族、性別、黨派、對度假的期望等，其深入細致程度是美國政府和其他互聯網企業所無法比擬的。安客誠是向企業提供消費者信息的傑出供應商，也同時成為隱私權倡導者們最討厭的對象之一。通過技術獲取最大利益的同時，如何保護好人們的隱私權？怎樣找到合適的平衡點？這是需要人類認真思考的重大問題。
到目前為止，「怎樣才能將隱私方面的風險降至最低？」還沒有明確的答案，但已形成了兩個涇渭分明的陣營。一個自稱「開明商業群體」的陣營認為：數據是一種資產，是信息經濟的流通貨幣，因此數據像錢一樣，只有自由流通才能創造最大的價值；他們主張，在制定保護隱私的規則時，關注點應該是「數據的使用」，而不是「數據的收集」。但是，「消費者與隱私權倡導者」陣營對僅通過限制數據使用來保護隱私權，表示懷疑和反對。
阿萊克斯·彭特蘭，是麻省理工學院媒體實驗室的一個團隊負責人，目前，他的團隊正在開展隱私權項目的研究和實驗。他竭力主張「新型數據交易」，其中包含三個基本原則：「你有權擁有你自己的數據，有權管控這些數據的使用，有權選擇你認為合適的方式銷毀或發布這些數據。」2014年，奧巴馬政府的大數據報告也再次呼籲，應當按照彭特蘭提議的原則，加強對消費者數據的管控。與此同時，開發應用於數據管理的隱私保護工具，也成為一個重大的商機。
該書作者還從更宏大的視角，來觀察大數據。他深刻地指出：如同宇宙大爆炸般飛速擴張的「數據世界」，不僅日益成為外在客觀物質的「鏡像」，而且正越來越多地包含人類自身行為的追蹤和記錄，成為人類觀察和認識自我的一面「大鏡子」。在大數據的幫助下，我們將會越來越清晰地看到這個世界的本來面目，也會越來越清晰地認識人類自身
❺ 大數據重要的意義
什麼是大數據，大數據的意義是什麼？
大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。
大數據的意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。 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 *** 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不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
讀讀這本書吧。。
駕馭大數據 駕馭未來
大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。
該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！
大數據重要以及不重要的一面
與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。
網路數據與電子商務
對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。
一些有價值的應用場景
大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......
大數據的到來對我國經濟發展有什麼意義
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 *** 。
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 *** 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。
互聯網大數據有哪些好處多
大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。
現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。
通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。
大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。
以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。
為什麼使用大數據？
數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。
現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。
更完整的解析
大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。
現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。
類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。
大數據是什麼？
由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：
量級（Volume）：大量的數據
速率（Velocity）：高速的數據產出
多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。
正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：
網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據（CRM）
統一的企業數據（ERP）
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據（空間位置、GPS定位的位置）
天氣數據
但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。
想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。
大數據的好處
大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......
什麼是「大數據」的真正含義
大講台大數據 在線培訓為你解答：大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據給人們帶來的好處
對一般用戶來說意義不大，對於葯店、葯廠有必要了解用戶的需求，但是如果真的利用起來能給用戶帶來選葯的便利還是很有用的。比如當你生病不知道選哪種葯好的時候，根據循證醫學原理能幫你找到合適的葯這樣也算是帶來了好處。
工業大數據對中國有什麼意義
工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。
國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。
大數據的特點主要有什麼？
大數據（big data），是指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 *** 。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（plexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
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競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。
❻ 大數據主義者如何看待理論，因果與規律
大數據的興抄起，給傳統的科學哲學帶來許多新挑戰，特別是對諸如科學理論的作用、因果關系、科學規律等科學哲學的核心問題提出了有別於傳統的新觀點。齊磊磊博士概括總結了大數據相關學者的論述，在《哲學動態》雜志發表了題為《大數據經驗主義——如何看待理論、因果與規律》的重要文章[1]。她在文中提出了大數據經驗主義的概念，並系統提煉了大數據經驗主義的科學哲學觀點，這是大數據哲學的重要提煉和概括。她認為，大數據經驗主義是一種新經驗主義(以下簡稱為大數據主義)，並將其觀點概括為三點：1.在科學理論問題上，大數據主義認為「理論已經終結」，否定科學理論對科學發現的作用；2.在關繫到科學存亡的因果性問題上，大數據主義否定因果性的存在，提出由相關性取代因果性；3.在世界的本質問題上，大數據主義否定世界的規律性，認為世界的本質是混亂的。樹立起大數據主義的靶子之後，齊磊磊進行了批判，並明確提出反對大數據主義對大數據的神化。
❼ 大數據的邊界和大數據生存法則
大數據的邊界和大數據生存法則
「大數據」的洶涌澎湃，讓人們逐漸意識到，由此帶來的，極有可能是一場發生在幾乎所有領域的顛覆性革命。只是，雖然坊間有關大數據的論著很多，但敢於將這種趨勢上升到「主義」高度的，恐怕非史蒂夫·洛爾莫屬。身為在《紐約時報》撰稿長達二十餘年的非虛構寫作者和資深記者、編輯，因為長期從事數據科學報道，洛爾早在十多年前就敏銳地感受到「大數據」即將給人類帶來的變化。而眼前的這本《大數據主義》，不同於此前的大多數同類論著的動人之處在於，它以一個在數據分析行業找到人生價值的年輕人、曾為臉譜網建立了最初的數據科學家團隊的哈佛畢業生傑夫·哈梅巴赫的經歷，以及人類數據時代的標桿——IBM公司的大數據生存法則為主線，在敘事中又穿插了大量相關人物的故事和觀點，勾勒出了近幾年大數據浪潮對人類生活諸多方面的深刻影響。
早在2012年初，史蒂夫·洛爾便先知先覺地以「大數據主義」為題，在《紐約時報》「周日評論」板塊發表了一篇社論，網站點擊量激增，很多讀者還寫了關於這篇文章的評論。《大數據主義》便是對上述主題進一步挖掘的成果。
傑夫·哈梅巴赫，這位曾在華爾街這個聰明人匯集的行業做金融數據分析，之後又加盟臉譜網，在從事數據科學研究的同時也為自己的人生贏得了財務自由。離開臉譜網後，他自己創辦了一家名為Cloudera的公司，自任首席科學家，編寫用於數據科學研究的軟體。2012年夏天，年僅28歲的哈梅巴赫又轉戰醫療業，加入紐約西奈山伊坎醫學院，領導一個數據小組，從事遺傳信息的研究，為探索疾病模型的建立方法和治療手段尋找突破口，這是他認為的目前能將數據科學研究投入應用的最佳途徑。而作為一家有著上百年歷史的科技巨頭，IBM對數據技術的進展同樣甚為關注，他們在較早時候就組建了研究團隊，制定了戰略方針，投入了大量資金，招募大批該領域的專家，團隊人數至今已達2000人。其首席執行官甚至告訴洛爾：「我們把整個公司的前途都押在了大數據技術的應用上。」
大數據生存法則
自1946年計算機問世以來，便不可逆轉地加速改變著人類的生活方式和進程。時至今日，海量存在於互聯網及其他各處、能被人們獲取的信息，早已由千位元組（KB）、兆（MB）、千兆（GB）、太位元組（TB），躍升為拍位元組（PB）、艾位元組（EB）、澤位元組（ZB），乃至堯位元組（YB）。據測算，如果將人類現存的信息全部匯集並存貯起來，需要用到的ipad，疊加起來的厚度可繞地球三分之二圈。正是這驚人的數據總量，使人類在處理信息時能經歷從量變到質變的過程，就如同物質到了納米級別，各種原有的特性都會發生驚人的突變，「大數據」概念的誕生，正是數據存量不斷累積的必然結果。
面對不斷生成的各種數據，尤其同一個系統或平台上生成的數據，盡管以人類的大腦很難理清它們相互之間的關系，對這些數據得以如此產生的前因後果更無法給出合乎邏輯的解釋，但它們之間確實存在著一定的相關性。盡管以人類現有的理解能力看來，這種相關性並不十分清晰，甚至有幾分神秘，但通過總結這一系列數據之間的生成規律，人們仍然可以比過去更為有效地決策，而不是像過去通常所做的那樣，依靠個人直覺或是一些只可意會不可言傳的經驗來做出某個重要決定。因此，許多在過去看來無用的數據，今日都「變廢為寶」了。舉例來說，世界最大零售商沃爾瑪通過對大數據統計和研究發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，通常會順便買上幾瓶啤酒。盡管商家不知其中緣由，但還是果斷推出了啤酒與尿布捆綁銷售的促銷方式，提升了啤酒銷量。由此看來，正是大數據帶來的定量分析方法，為人們的決策帶來了新的參考依據。作為一種創新工具，它還催生了大量相關技術，如社交媒體、感測器信號、基因組信息等，不僅有利於經濟增長，還可以幫助我們重塑構建世界的方式，甚至在一定程度上改變我們世界觀。
盡管大數據技術剛剛起步，但如今可涵蓋的應用領域已十分廣泛：從挖掘數據幫助企業經營決策，到對社交媒體用戶展開細致入微的數據分析，提高網站的廣告點擊率；從利用大數據培育性能前所未有的智能機器人，到推動一些傳統產業的升級換代。此外，還有更為性命攸關的醫療行業的「大數據革命」。例如有人提出，許多慢性疾病並非個體基因引起，而是一種復雜的網路性紊亂，涉及從分子、細胞、組織、器官到人類社群的各個環節。因此他們將一組涉及年齡、病史、生活方式和環境等可能影響疾病的發生發展因素，通過復雜的數學模型，全部轉化為數字，以便試驗性地檢測一個人三年內患上某種疾病的可能性。盡管從定量分析角度看，精密科學，如物理學、化學等學科更為成熟，預測結果也更准確，但人們仍在努力引導醫療行業向定量分析的方向發展，而非僅僅依靠經驗對人的健康狀況定性。
在美國某些研究機構中，大數據應用幾乎可協助建立人類行為模型，幫助人們了解自身各種行為之間的關聯關系，那些不曾為人所知的人類行為的奧秘也將慢慢得到破解。
另一個很有意思的例子，發生在IBM公司研製的智能機器人沃森身上。這個「人」在《危險邊緣》節目中高超的信息處理速度，戰勝了面對人類對手戰無不勝的超級挑戰者，令人想起當年深藍戰勝棋王卡斯帕羅夫的故事。似乎顯得巧合的是，深藍的發明者，同樣是IBM公司，如今它又一次以輝煌戰績證明了在人工智慧領域的領先地位，所不同的是，這次的勝利，離不開大數據技術的鼎力相助。
在IBM沃森實驗室召開的一次學術會議上，人工智慧專家希利斯更提出了一個極具前瞻性的觀點：「機器人必須學會講故事。」在希利斯看來，如果一個計算機系統只會提供答案，而不會「思考」和「解釋」問題，那麼無論運算速度多快，都不會有突破性的前景。這里所說的「講故事」，其實就是在軟體糅合數據、想法、推斷，並形成決策時，對整個過程實施跟蹤，讓人們在使用過程中和過後都能知道計算機是如何一步一步完成其工作的。給出這樣的解釋，就能讓人們知道機器人與我們之間的關系，也就是弄清楚，在整個決策過程中，有哪些部分工作是機器人完成的，有哪些是由人類所做的。
大數據真果真無懈可擊？
既然如此神奇，大數據技術及其應用豈不是理應被當代渴望進步、增長的人們頂禮膜拜·史蒂夫·洛爾並不這樣認為。大數據技術的應用，僅從其可靠性而言，就亟待改進。在近年來一些大公司的錯誤經營行為中，常常可找到大數據應用的影子。此外，伴隨大數據技術滲透進人們生活的，還有個人隱私被泄露的風險。無論社交網路的使用，還是各種隨身軟體中內置的定位裝置，甚至連個人的基因信息，都會在人們並不知情的情況下，被大數據擁有者有意或無意地獲取，從而令個人信息的保護程序受到嚴重威脅。
這方面最典型的例子還要數安客誠公司。這家全美最大的數據代理商，在全球范圍內收集了數億名消費者的相關數據。這些公開或推斷所得的信息包括年齡、種族、性別，黨派，以及諸如對度假的期待、對健康的關注程度等非客觀信息。在將這些數據歸納之後，這家網站就可輕易推斷出大多數美國成年人在這些項目上的相關數據，其深入細致的程度無人可及。《紐約時報》的一位評論員甚至寫道：「訪問者登錄之後就會發現，該網站不僅有大量與自己有關的信息，甚至還有描述詳細的私生活，面對這種情況，他們可能會大吃一驚。」面對這種對個人隱私的嚴重侵犯，除了少數民間的隱私權倡導者提出抗議之外，無論從法律或技術層面，至今仍沒能設計出有效的預防措施加以制止。
更為本質的問題還在於：盡管很多大型現代企業早已進入了「無法計量就無法管理」的時代，但在人類生活的其他方面，仍有許許多多重要的東西無法只用數據就可以說明或解決的。事實上，至少迄今為止，幾乎所有能賦予我們的生活以終極意義的東西，如情感、信仰、人與人之間的愛，還有個體自身庄嚴闊大的精神世界，都絕不可能以數據來涵蓋或表達。因此單純的數據崇拜並非福音，面對人類生活的無數復雜微妙之處，任何形式的「大數據決策」，都有必要用謙卑來調和，以免誤入歧途。
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