『壹』 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章
可參考下文9個關鍵字寫寫大數據行業2015年年終總結2015年,大數據市場的發展迅猛,放眼國際,總體市場規模持續增加,隨著人工智慧、物聯網的發展,幾乎所有人將目光瞄準了「數據」產生的價值。行業廠商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大數據公司已經投入大量資金研發相關技術,Hadoop供應商Hortonworks與數據分析公司NewRelic甚至已經上市。而國內,國家也將大數據納入國策。我們邀請數夢工場的專家妹子和你來聊聊2015年大數據行業九大關鍵詞,管窺這一年行業內的發展。戰略:國家政策今年中國政府對於大數據發展不斷發文並推進,這標志著大數據已被國家政府納入創新戰略層面,成為國家戰略計劃的核心任務之一:2015年9月,國務院發布《促進大數據發展行動綱要》,大力促進中國數據技術的發展,數據將被作為戰略性資源加以重視;2015年10月26日,在國家「十三五」規劃中具體提到實施國家大數據戰略。挑戰:BI(商業智能)2015年對於商業智能(BI)分析市場來說,正由傳統的商業智能分析快速進入到敏捷型商業智能時代。以QlikView、Tableau和SpotView為代表的敏捷商業智能產品正在挑戰傳統的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT為中心的BI分析平台。敏捷商業智能產品也正在進一步細化功能以達到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。崛起:深度學習/機器學習人工智慧如今已變得異常火熱,作為機器學習中最接近AI(人工智慧)的一個領域,深度學習在2015年不再高高在上,很多創新企業已經將其實用化:Facebook開源深度學習工具「Torch」、PayPal使用深度學習監測並對抗詐騙、亞馬遜啟動機器學習平台、蘋果收購機器學習公司Perceptio……同時在國內,網路、阿里,科大訊飛也在迅速布局和發展深度學習領域的技術。共存:Spark/HadoopSpark近幾年來越來越受人關注,2015年6月15日,IBM宣布投入超過3500名研究和開發人員在全球十餘個實驗室開展與Spark相關的項目。與Hadoop相比,Spark具有速度方面的優勢,但是它本身沒有一個分布式存儲系統,因此越來越多的企業選擇Hadoop做大數據平台,而Spark是運行於Hadoop頂層的內存處理方案。Hadoop最大的用戶(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中運行著Spark。Cloudera和Hortonworks將Spark列為他們Hadoop發行的一部分。Spark對於Hadoop來說不是挑戰和取代相反,Hadoop是Spark成長發展的基礎。火爆:DBaaS隨著Oracle12cR2的推出,甲骨文以全新的多租戶架構開啟了DBaaS(資料庫即服務Database-as-a-Service)新時代,新的資料庫讓企業可以在單一實體機器中部署多個資料庫。在2015年,除了趨勢火爆,12c多租戶也在運營商、電信等行業投入生產應用。據分析機構Gartner預測,2012年至2016年公有資料庫雲的年復合增長率將高達86%,而到2019年資料庫雲市場規模將達到140億美元。與傳統資料庫相比,DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可擴展性等雲計算特有的優點。
『貳』 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章
世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學,從政府到藝術,這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞:「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據,那到底什麼是大數據,他的來源在哪裡,定義究竟是什麼呢?
七:最後北京開運聯合給您總結一下
不管大數據的核心價值是不是預測,但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
1、從大數據的價值鏈條來分析,存在三種模式:
1)手握大數據,但是沒有利用好;比較典型的是金融機構,電信行業,政府機構等。
2)沒有數據,但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業,比如,埃森哲,IBM,開運聯合等。
3)既有數據,又有大數據思維;比較典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物:
『叄』 大數據分析的具體內容有哪些
大數據分析的具體內容可以分為這幾個步驟,具體如下:
1.數據獲取:需要把握對問題的商業理解,轉化成數據問題來解決,直白點講就是需要哪些數據,從哪些角度來分析,界陵大皮定問題後,再進行數據採集。這樣,就需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
2.數據處理:仿世數據的處理需要掌握有效率的工具,例如:Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever。這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫,也應該掌握。
3.分析數據:分析數據需要各類統計分析模型,如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具,多多益善。達內教育大數據雲計算尺差課程體系,內容較全,技術深,涉及JavaEE架構級技術,分布式高並發技術,雲計算架構技術,雲計算技術,雲計算架構技術等。
4.數據呈現:可視化工具,有開源的Tableau可用,也有一些商業BI軟體,根據實際情況掌握即可。
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『肆』 微信公眾號的運營大數據分析
微信公眾號的運營大數據分析
微信運營,到底是什麼鬼東西?周末約了幾個朋友聊天,大家討論微信怎麼做,目前大部分都處於迷茫狀態,策劃好的話題,設計、編輯、發布,然後沒人看,然後堅持了大半個月,然後仰天長嘆:「滾犢子,微信」。
經過大半年的研究,總結了一些後台數據,給大家分析一下,如何有效利用微信後台數據,有預謀有組織的做微信運營。
第一部分:用戶增長來源分析從上圖可以明顯的看出,微信用戶的增長主要來源於「搜索公眾號」和其他,我們先搞清楚這些指標的具體含義。
搜索微信公眾號的名稱:指通過搜索微信公眾號的名稱獲得關注,比如搜索「人和網」這個名字,在搜索的時候,一直排在第一名,進行外部推廣的時候,用戶很容易通過搜索找到你。所以取個簡單有聯想的名字更容易讓用戶記住,認證比非認證更容易獲得用戶關注。
其他:大部分賬號的粉絲來源,都是「其他」類最多,很多人搞不明白其他是什麼,一般包括3個渠道,
1、圖文消息標題下藍色鏈接。
圖文標題下藍色鏈接
2、微信公眾號二維碼:微信可以長按識別二維碼大大促使了這個渠道的用戶來源,可惜的是目前只有微信可以做到。
3、廣點通系統推廣:付費推廣的一種,據說目前加粉的成本1.2左右,比活動的性價比要高了。
搜索微信號,因此微信號要足夠簡潔容易讓用戶記住,在外部推廣的時候用戶方便搜索。一般搜索微信ID的佔比不是很高,大概也就8%左右,這是一個很奇怪的數據,大部分做推廣的時候留下的是微信號,但是用戶來源的時候更多是通過公眾號名稱搜索,可以看出,其實用戶對於資訊網站或者社區看到的企業推廣信息更多選擇公眾號名稱搜索而不是微信號搜索。
圖文消息右上角菜單,這個關注按鈕隱藏較深,很多人不知道閱讀文章時的右上角按鈕里還隱藏了這么多功能,而且需要經過2步才能到公眾號介紹頁,最坑爹的是這個按鈕不是在所有閱讀的情況下都會出現,所以後台通過這個關注的幾乎為零,也不知道哪些用戶習慣這種操作。
名片分享,直接的名片分享,一般是用戶通過分享給好友或者朋友圈微群,這個數據佔比越高,說明這個號的質量越好,大家願意主動分享傳播。
第二部分:圖文閱讀分析圖文閱讀分析主要包含7個指標:圖文頁閱讀人數、圖文頁閱讀次數、原文頁閱讀人數、原文頁閱讀次數、分享轉發人數、分享轉發次數、微信收藏人數;
分析數據首先需要了解這些指標的含義:
圖文頁閱讀人數:指你發的那條圖文消息,有多少人看過。
原文頁閱讀人數:指的是你添加的原文鏈接有多少人看過。如果沒有加,那麼原文頁閱讀人數就顯示為0,更多用於活動的鏈接宣傳,根據統計,一般文章的原文鏈接點擊率非常低。
這里重點看下圖文頁閱讀人數來源,微信後台提供了5個來源渠道:會話、好友轉發、朋友圈、騰訊微博、歷史消息。
會話:指通過你推送的消息(會話窗口)查看到你的內容,復制鏈接發送給好友等等。
好友轉發:通過轉發直接分享給好友,多見於好文,干貨,同行之間或者好友之間樂意分享。
朋友圈:這個不用說了,大家都非常熟悉。
騰訊微博:用騰訊微博的不多,所以這個渠道來源少之又少。
歷史消息:微信閱讀歷史文章率不是很高,一般用戶更多通過收藏去閱讀你的歷史文章。
其他:以上四種以外的都是其他,具體怎麼來的,其實我也不清楚,反正數據不是很大, 所以參考意義也不是很大。
以人和網公眾號一篇10萬+閱讀文章為例,看下用戶的閱讀來源:
文章閱讀量主要來源於用戶分享後的朋友圈,標題影響用戶打開率,但是無法保證足夠多的閱讀量,轉發才是閱讀增長的核心。所以,微信的運營最終還是回到內容的價值。
做好內容,拓展分享渠道,才是獲得用戶的重點之策。
第三部分:用戶屬性分析微信後台提供了性別、語言、省份、城市、終端、機型。這部分根據你針對的用戶不同主要起到參考作用,也就是你的推廣所獲得粉絲是否是你的想要的。
以人和網為例:
從前十的佔比情況看,顯然符合人和網的人群定位,主要分布與江浙滬北上廣,占總用戶分布的57.2%.
還有用戶機型、性別數據,針對不同的微信做針對性的分析,不同微信的定位人群不一樣,在推廣以及活動中,需要有效的送達到目標用戶,這部分數據就能夠提供很多幫助。
第四部分:10萬+文章案例分析10萬+閱讀文章6月1日的當天各個時間段轉發次數和閱讀人數,很明顯的看出,在晚上20點到24點,用戶分享和閱讀是直線上升的,也說明這個時間段閱讀微信的人數是最多的。
這個表格是具體的時間段轉發和閱讀人數,我們重點關注下轉發閱讀比,這個數據的好處在於避開因為累積分享造成閱讀量過高造成的數據誤差。表格中凌晨1點到2點的時候比例較高,說明這個時間段分享的人雖然少,但是朋友圈閱讀率比較高,大部分人已經關機入睡,部分夜貓子還在刷屏看微信,很少的分享可以獲得更高用戶到達率。這個數據佔比比較高的在中午、晚上,尤其是19點以後,都保持在10%以上,這個時間段用戶有更多的時間支配刷微信,也是很多公眾號推送文章的高峰期。
現實中,很多微信運營者只是一份工作的訴求,所以大部分選擇在臨近下班的時候推送圖文消息,一方面下班了可以及時回家,一方面感覺下班路上看微信的人比較多,其實這是一種錯誤的想當然,很多人開車、擠地鐵擠公交其實看手機的並不一定就是最多的時間段。所以建議微信運營在晚上20點-22點推送比較好,有些人可能覺得不方便,晚上回家還要開電腦推送文章,其實微信已經有手機端服務了,關注微信公眾號助手,就可以通過手機推送了。一般我推送文章時間都在晚上20點左右,或者晚些。
第五部分:10萬+文章後台數據大概一周時間閱讀量分布數據
最終閱讀量
至於這篇文章怎麼操作的,可以查看下人和網以前的文章,有分享過,而且粉絲數量很少的情況下做到的10萬+閱讀。
第六部分:自媒體推廣方式這是其中一次的推廣文章詳細列表,這樣做的好處有:
1、文末可以做公眾號的推廣。根據上文分析來看,留下公眾號名稱比微信號效果更好,不同平台的管理辦法不一樣,這個要根據實際情況具體對待。
2、可以積累一些媒體資源,跟媒體網站編輯搞好關系,可以不斷的擴增你的媒體圈和在行業中的影響力。
3、很多微信運營每天在找優質的素材,如果你能提供比較好的文章,他們也會轉載。由於我做的公眾號已經被邀請原創。所以轉載的公眾號排版推廣信息都無法修改,有著很好的傳播效果。不過根據最近的數據來看,加粉效果不是很好。
部分文章被轉載的情況,有些大號進行了轉發, 閱讀量也都還不錯,不過對加粉來說效果不是很理想,這部分的用戶增長來源渠道為「其他」。
轉發公眾號的顯示效果, 點擊人和網會直接跳轉到人和網公眾號,不過似乎這個點擊數據效果不是很好,所以騰訊即使做了原創保護功能,但是轉載的對於原公眾號產生的效果有限,最多是他們知道「人和網」,至於到底是什麼東西,還是不知道。或者感興趣的用戶會通過文章最下方的二維碼掃描關注,一個大號幫你轉發了原創文章,其實對於一個小號來說,還是非常實惠的,所以運營者一定要在內容上下工夫才是王道。
好的內容一定要通過媒體傳播出去,尤其是一些垂直權威性的網站,畢竟很多運營者都是通過這些網站尋找優質的素材,前期公眾號的傳播有限,其他運營者不可能發現你的優質內容,通過外部權威網站就是最好的方法。
當然這個前提是你的文章是原創,這樣別人轉載對你才有幫助,否則都白談。
運營微信號一定要找到方法,總結做過的好的方法的經驗,通過數據分析來優化推廣方式。
以上是小編為大家分享的關於微信公眾號的運營大數據分析的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
『伍』 大數據分析告訴你,什麼樣的文章能獲得瘋轉
大數據分析告訴你,什麼樣的文章能獲得瘋轉
社交媒體追蹤服務分析工具BuzzSumo,2014年5月前後對社交媒體上超過1億篇文章進行了分析,試圖找出一個答案:
什麼樣的內容才能讓用戶樂於分享,獲得病毒式傳播?
這個大問題又內含或細分為一些小問題:
◆那些獲得瘋轉的文章,激起了用戶哪種情緒?
◆清單?圖表?哪類文章更有可能被用戶分享?
◆讀者更喜歡分享短文章還是長文章?社交媒體上的文章,最理想的長度是怎樣的?
◆「信任」是不是驅動用戶分享文章的一個主要因素?
◆文章有沒有附上一張圖片,會對分享轉發帶來哪些影響?
◆有大V分享你的文章,跟沒有大V分享,帶來的結果有多大差別?
◆一篇文章發表幾天甚至幾周後,怎樣才能繼續讓用戶轉發分享?
◆星期幾發布文章最容易獲得分享轉發?
此類問題的答案,有的只是從大數據角度給大家提供一點參考。最重要的一個前提是:你得首先寫出一篇精彩的文章(內容),這一步無法省略和無法被取代。因此,你要堅信,好內容始終有價值。
下面的10個方法或結論,基於對1億篇自媒體文章的大數據分析研究。它可能是雪中送炭或錦上添花,幫你的文章在社交媒體上獲得更多、更有效的分享轉發。
1)長文章比短文章更容易在社交媒體上被分享。
移動互聯網時代,手機閱讀等是淺閱讀,寫短文章更易滿足越來越失去耐心的讀者?
大數據研究並不支持這種想法。根據對1億篇社交媒體上發表的文章的分析,10%(前1000萬篇)獲得最多分享的文章,絕大多數是長文章。平均數字來看,長文章獲得的分享轉發量也高於短文章。
下表的大數據研究表明,3000-10000個單詞的文章,在社交媒體上獲得最多平均轉發分享量(8859次)。
吊詭的是,社交媒體上絕大多數文章都是少於1000個單詞的。
這說明了什麼?生產優質的長文章,是一片藍海市場!加油吧,去撰寫有一定深度、經過細致研究、有洞察力的文章。這是你在社交媒體上脫穎而出的好機會。
需要指出的是,這項大數據研究結果跟《紐約時報》的數據不謀而合:《紐約時報》被email分享最多的文章,多數是長文章。
這背後的一個「原理」是:盡管用戶喜歡看那些短平快的東東,但他們喜歡分享轉發的,還是有調性、顯智商的長文章。
2)文章插入至少一張照片可增加分享轉發率。
視覺的重要性,在今天不言而喻。
社交媒體上的文章,插入和不插入照片,分享轉發率差了不止一半(如下表)。
在文章里至少插入一張照片,平均分享轉發率為64.9%,明顯高於無圖文章的平均分享轉發率28%。
具體到社交網站Facebook上,加不加標簽、照片(縮略圖等功能)帶來的差異還要大,轉發率分別是56%和17.7%,相差三倍多(如下表)。
在Twitter上也是類似結論。
3)文章能勾起用戶敬畏、大笑或樂趣,讓用戶產生自我陶醉。
分析了10000篇最多分享轉發的文章後,發現這些文章能引起用戶的情緒變化的類型依次是:敬畏(25%)、大笑(17%)、娛樂消遣(15%)、高興(14%)、共鳴(6%)、憤怒(6%)、驚奇(2%)、悲傷(1%),其他情緒類型佔15%(如下表)。【註:歡笑和娛樂消遣兩項的邊界是模糊的,這里採取的劃分標準是,是否能讓用戶大聲笑出來】
《紐約時報》曾調查2500位讀者,分析他們轉發文章的動機,得出結論是:
●分享有價值或娛樂性內容給他人。
●定位和展示自我形象(通過分享轉發,「告知」他人自己是什麼類型的人)
●維護關系(分享轉發可跟他人保持聯系)
●自我實現(分享轉發會給人一種「更多關注和參與世界」的感覺)
●通過分享轉發他人文章,借他人之口表達自己關注的議題。
最多被分享轉發的是那種小測試,比如位居榜首的「你最應該做什麼工作」?你覺得那些分享轉發這些小測試的朋友,真的關心這種小測試嗎?不一定,多數人只是通過參與這類時下熱點話題,表明自己「與時俱進」在關注這個議題、對外傳達自己是什麼樣的人。比如,前幾天微博微信上火爆的「美國同性戀合法化」、「7月簽」,都屬於此類。
總之,好玩、有趣、有立場,沒人希望分享轉發打擾到自己的親朋好友。
4)用戶喜歡分享轉發清單和圖表
清單,圖表,「怎麼做」,「什麼是」(開頭的文章),「為什麼」(開頭的文章),視頻。
以上六種類型的文章,哪類最容易獲得分享轉發?答案是清單和圖表(如下表)。
像《10個寫出閱讀量10萬+微信公眾號文章的方法》這類清單式文章,能給用戶最簡單直接明了的干貨,便於閱讀。圖表式文章也有便於閱讀和理解的優點。
總之,記住一點:長文章是很好,但你要通過清單、圖表等方式吸引讀者讀下去,別開頭到結尾全是黑壓壓文字把人嚇跑。
《時代》周刊,很牛的雜志,年年搞「10大」系列文章年年火,差不多就是這個道理(雖然這份雜志足夠老牌和有影響力,但現在能被普通人記住的,可能也就是這些「10大」了)。
5)「10」是清單式文章的神奇數字。
說曹操,曹操就到。
剛提到《時代》的「十大」,大數據研究也表明,在清單式文章中,含有「10個」「10大」這類字眼的文章容易獲得更多分享,平均分享轉發數量是10621次,比排在第二位的數字「23」的平均分享轉發量高出4倍。
所以,如果你打算弄篇清單式文章,記得試試用「10」這個神奇數字。
6)用戶更傾向於分享那些看起來值得信任的作者的文章。
社交媒體上的文章,作者署名和不署名,身份公布不公布,也會影響文章的分享轉發(如下表)。
表中可以看出,在Facebook上,作者署名和身份對文章分享量影響並不大,但在Twitter、Linkedin、Google+上有差別,用戶更傾向於分享那些看起來值得信任的作者的文章。
不管是在哪種社交媒體上,署名(標注作者身份),都不會讓分享轉發量更低。所以,社交媒體上發文章,最好標注作者名字和身份。
7)大V分享轉發你的文章會帶來乘數效應。
說實話,「人人平等」只是理想,這個世界並不平等,影響力也是。如果有微博微信大V轉發你的文章,那麼他們給你帶來的傳播效應,絕非普通人分享轉發所能媲美。
兒子出生的那個午夜,我高興地在新浪微博發了條語無倫次、帶有語病的微博,被楊錦麟老師轉發後,收到數百條轉發和評論,半夜裡把我給嚇倒了。
還有一次,這個微信公眾號的一篇文章被微信公眾號「三表龍門陣」(sanbiao1984)的主人三表兄弟轉發朋友圈,後台粉絲漲了好幾百。
我們在社交媒體發表文章時,可能很難遇到擁有數百萬粉絲的大V分享轉發,但對那些有影響力者(設定為TA分享轉發後至少能帶來新的兩次分享轉發的那種人),還是可以動些腦筋的。
下表是有1個-5個有影響力者,分享轉發文章後帶來的平均分享量,可見「有影響力者」推動分享轉發還是有重要價值的。
怎麼能讓這些「有影響力者」分享轉發你的文章,一個辦法是提前動手,提前跟這些有影響力者產生一定聯系。
舉個例子,我想寫一篇《如何才能寫出讓人乖乖掏腰包的廣告文案》,那我可能先去看看微信微博上發表過、轉發過此類主題文章的那些「有影響力」者,從高到低做一個排序,然後我會去聯系這些人,告訴他們我在寫一篇關於廣告文案的文章,「有個小問題想咨詢(請教)下您/您***所說的觀點,會用在我的文章里」……
人們都喜歡分享他們參與的事情,不管是直接參與還是間接參與——看看你的微信朋友圈,有時候你被一些朋友發的東西煩透了,那是他們公司雞毛蒜皮跟你卻完全無關的事情,但這些事是這些朋友參與的,他們無論出於真心還是出於職責,多數情況下都會分享轉發。
因此,寫文章時,不妨盡可能讓更多「有影響力者」和親朋好友參與進來,讓他們成為文章內容的參與者和「生產者」。
退一步來說,如果你能把文章寫的足夠有料有趣,別說「有影響力者」,普通人分享轉發又有什麼好擔心和猶豫的?比如,對一些朋友轉發的有調性、長見識的廣告營銷類軟文,相信大家都不會反感和排斥。
8)舊文章可適時重新推廣。
大數據研究表明,文章在社交媒體發表三天後,分享轉發率在接下來四天平均會下降96%。一周之後,第二三四周的分享轉發量會比第一周的至少下降86%。
在不影響用戶體驗的前提下,結合新的熱點事件/時節,適時通過各種方式重新推廣舊文章是非常管用和必要的。
這也是為什麼一些微信公眾號會推出目錄、關聯閱讀等的重要原因。
9)星期二是分享轉發的最好日子。
盡管在不同社交媒體上,星期幾的分享轉發量並不同,但總體上看,星期二是一個最好的日子(如下表)。如果你有一篇重磅好文章要發布,不妨試試選擇星期二發布。
10)10條讓你文章在社交媒體瘋轉的法則。
這是一個小結,感謝你保持耐心,一直看到這里。
①讓文章能激起用戶的敬畏、歡笑或娛樂消遣情緒。
②滿足用戶的自我陶醉(比如小測試)
③盡量寫有競爭力和有價值的長文章,中文至少2000字-3000字,這是一片未被充分開墾的藍海。
④在文章里加入清單和圖表等表現形式。
⑤文章記得署名,添加作者身份等背景信息,讓文章看起來值得信賴。
⑥注意排版,不一定驚艷,但一定要悅讀(沒有寫錯字,是悅讀,不是閱讀)。
⑦盡可能採用社交媒體提供的一些功能,比如之前一度風靡的微博九宮格,視覺化很重要。
⑧在你寫文章之前,研究和考慮一下「有影響力者」,讓他們成為文章參與者。
⑨當你的文章發表了一段時間後,記得再次推廣。
⑩「10」是神秘的幸運數字,星期二是神秘的好日子。如果沒有別的辦法了,那就不妨迷信一把,試試這些幸運數字和幸運日子。
最後切記:萬變不離其宗,會被瘋狂分享轉發的「爆款」文章,一定是有好內容。
以上是小編為大家分享的關於大數據分析告訴你,什麼樣的文章能獲得瘋轉的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
『陸』 大數據分析是什麼,怎麼分析的呢
朋友剛打電話說想吃日料,你打開手機某團APP就會顯示有日料團購推薦,剛在某信上說要去日本玩,就在盆友圈看到了機票廣告。你是否有過疑惑,為什麼我的手機APP如此了解我?難道是我的日常生活習慣大數據被分析了嗎?
大數據是什麼?
大數據不僅僅是大量的數據,而且是來自不同來源,存在不同類型,代表不同含義的海量數據。大數據應該動態變化,不斷增加,而且能夠通過研究分析發現規律產生價值。
大數據可以幫助我們根據對歷史情況的分析,發現事物的發展變化規律,可以有助於更好的提高生產效率,預防意外發生,促進營業銷售,使我們的工作和生活變得更加高效輕松便利。
當然APP不會竊取你的數據,是你的行為數據讓某團和某信意識到了你的需求,才有了以下推薦。
當你注冊一個APP賬號的時候,需要輸入電話,姓名,性別,所在地等基礎數據,更進一步的數據是你的消費記錄,發過的紅包,日常用語習慣,打車記錄,外賣訂單記錄等等,這些數據會變成你的事實標簽,成為你行為數據很重要的一部分。
上邊提到的大數據分析不僅僅是收集龐大的數據,更是建立模型,分析數據資料,並得出一系列結論的系統過程。從雜亂的數據中分析出你的興趣愛好,進而構建全面的用戶畫像。
舉個例子來說,當你打開一篇標簽為雪地靴的文章時,你的行為可能是專門點開,也可能是無意中點開,這個時候就需要更多的行為來判斷這篇文章對你的吸引力了。
這是一個非常初級的內容標簽權重演算法:
興趣標簽(雪地靴)權重 = 行為權重 x 訪問時長 x 衰減因子
行為權重:什麼都不幹1分,評論+0.5,點贊+0.5,轉發+2,收藏+1
時長權重:10S以內權重為0.5,10S-60S為1,60S以上為2
衰減因子:0-3天內權重為1,3-7天權重為0.85,7-15天權重為0.7,15-30天權重為0.5,30天以上權重為0.1
行為權重對應你是否有評論、點贊、轉發、收藏等操作,不同操作有不同的數值,累加成行為權重。停留時間越長,時間權重也越高。最後,短期行為也無法代表長期興趣,單次閱讀行為的權重會隨著時間流逝不斷衰減。於是,你每次打開雪地靴類的內容都會生成一個興趣權重,根據型渣函數公式得到一個興趣標簽值,數值越高,你對雪地靴就越感興趣。
當你各個方面的偏好被計算完成之後,這些偏好就會變成特徵向量,再通過計算特徵向量找出與你相似的人並分類。再通過訓練模型和測試准確度,最終,你的某信,某寶和某團等APP就會得到一個相對於較全面你的用戶畫像,上邊標注了你被分析之後的行為事實標簽。根據這個用戶畫像,廣告主就可以根據這個找到他們想要的消費者了。
之後,一個住在黑龍江漠河的有過雪地靴消費記錄的未婚女青年在即將刷到廣告位的那一瞬間,廣告平台會發起競價請求,最後價高的廣告將出現在你的眼前。
需要說明的是,某寶某信和某團等採集的行為數據不僅只對應你的賬號,更與你的手機唯一識別碼綁定在一起,這意味著,你就算不注冊不登錄,你的行為數據一樣會被採集。同時,廣告平台也可以根據你的手機識別碼在其他 App 上為你投放廣告,這樣你刷某音的時候也能看到某寶的雪地靴廣告了。
不過大家不要緊張隱私泄露問題,根據國家《個人信息安全規范》,商業廣告平台卜蠢悄的所有標簽都應該避免精檔空確定位到個人,以保護你的隱私安全 。
『柒』 一篇文章讓你知道什麼是大數據挖掘技術
一篇文章讓你知道什麼是大數據挖掘技術
大數據如果想要產生價值,對它的處理過程無疑是非常重要的,其中大數據分析和大數據挖掘就是最重要的兩部分。在前幾期的科普中,小編已經為大家介紹了大數據分析的相關情況,本期小編就為大家講解大數據挖掘技術,讓大家輕輕鬆鬆弄懂什麼是大數據挖掘技術。
什麼是大數據挖掘?
數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
數據挖掘對象
根據信息存儲格式,用於挖掘的對象有關系資料庫、面向對象資料庫、數據倉庫、文本數據源、多媒體資料庫、空間資料庫、時態資料庫、異質資料庫以及Internet等。
數據挖掘流程
定義問題:清晰地定義出業務問題,確定數據挖掘的目的。
數據准備:數據准備包括:選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工,包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊,填補丟失的域,刪除無效數據等。
數據挖掘:根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法,在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。
結果分析:對數據挖掘的結果進行解釋和評價,轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。
數據挖掘分類
直接數據挖掘:目標是利用可用的數據建立一個模型,這個模型對剩餘的數據,對一個特定的變數(可以理解成資料庫中表的屬性,即列)進行描述。
間接數據挖掘:目標中沒有選出某一具體的變數,用模型進行描述;而是在所有的變數中建立起某種關系。
數據挖掘的方法
神經網路方法
神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題,因此近年來越來越受到人們的關注。
遺傳演算法
遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法,是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。
決策樹方法
決策樹是一種常用於預測模型的演算法,它通過將大量數據有目的分類,從中找到一些有價值的,潛在的信息。它的主要優點是描述簡單,分類速度快,特別適合大規模的數據處理。
粗集方法
粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點:不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單,易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。
覆蓋正例排斥反例方法
它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子,到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去,相反則保留。按此思想循環所有正例種子,將得到正例的規則(選擇子的合取式)。
統計分析方法
在資料庫欄位項之間存在兩種關系:函數關系和相關關系,對它們的分析可採用統計學方法,即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。
模糊集方法
即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高,模糊性越強,一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。
數據挖掘任務
關聯分析
兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性,就稱為關聯。數據關聯是資料庫中存在的一類重要的、可被發現的知識。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關聯規則的相關性,還不斷引入興趣度、相關性等參數,使得所挖掘的規則更符合需求。
聚類分析
聚類是把數據按照相似性歸納成若干類別,同一類中的數據彼此相似,不同類中的數據相異。聚類分析可以建立宏觀的概念,發現數據的分布模式,以及可能的數據屬性之間的相互關系。
分類
分類就是找出一個類別的概念描述,它代表了這類數據的整體信息,即該類的內涵描述,並用這種描述來構造模型,一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測
預測是利用歷史數據找出變化規律,建立模型,並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性,通常用預測方差來度量。
時序模式
時序模式是指通過時間序列搜索出的重復發生概率較高的模式。與回歸一樣,它也是用己知的數據預測未來的值,但這些數據的區別是變數所處時間的不同。
偏差分析
在偏差中包括很多有用的知識,資料庫中的數據存在很多異常情況,發現資料庫中數據存在的異常情況是非常重要的。偏差檢驗的基本方法就是尋找觀察結果與參照之間的差別。
『捌』 淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文
淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文推薦
在學習和工作中,大家總少不了接觸論文吧,論文的類型很多,包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。為了讓您在寫論文時更加簡單方便,以下是我精心整理的淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文,僅供參考,希望能夠幫助到大家。
淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文
1、大數據的基本概況
大數據(Big Data)是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據,其具有以下四個基本特性,即海量性、多樣性、易變性、高速性。同時數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高等也是其主要特徵。
2、大數據的時代影響
大數據,對經濟、政治、文化等方面都具有較為深遠的影響,其可幫助人們進行量化管理,更具科學性和針對性,得數據者得天下。大數據對於時代的影響主要包括以下幾個方面:
(1)「大數據決策」更加科學有效。如果人們以大數據分析作為基礎進行決策,可全面獲取相關決策信息,讓數據主導決策,這種方法必將促進決策方式的創新和改變,徹底改變傳統的決策方式,提高決策的科學性,並推動信息管理准則的重新定位。2009 年爆發的甲型H1N1 流感就是利用大數據的一個成功範例,谷歌公司通過分析網上搜索的大量記錄,判斷流感的傳播源地,公共衛生機構官員通過這些有價值的數據信息採取了有針對性的行動決策。
(2)「大數據應用」促進行業融合。雖然大數據源於通信產業,但其影響絕不局限於通信產業,勢必也將對其他產生較為深遠的影響。目前,大數據正逐漸廣泛應用於各個行業和領域,越來越多的企業開始以數據分析為輔助手段加強公司的日常管理和運營管理,如麥當勞、肯德基、蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是基於大數據分析完成選址的,另外數據分析技術在零售業也應用越來越廣泛。
(3)「大數據開發」推動技術變革。大數據的應用需求,是大數據新技術開發的源泉。相信隨著時代的不斷發展,計算機系統的數據分析和數據挖掘功能將逐漸取代以往單純依靠人們自身判斷力的領域應用。藉助這些創新型的大數據應用,數據的能量將會層層被放大。
另外,需要注意的是,大數據在個人隱私的方面,容易造成一些隱私泄漏。我們需要認真嚴肅的對待這個問題,綜合運用法律、宣傳、道德等手段,為保護個人隱私,做出更積極的努力。
3、大數據的應對策略
3.1 布局關鍵技術研發創新。
目前而言,大數據的技術門檻較高,在這一領域有競爭力的多為一些在數據存儲和分析等方面有優勢的信息技術企業。為促進產業升級,我們必須加強研究,重視研發和應用數據分析關鍵技術和新興技術,具體可從以下幾個方面入手:第一,夯實發展基礎,以大數據核心技術為著手點,加強人工智慧、機器學習、商業智能等領域的理論研究和技術研發,為大數據的應用奠定理論基礎。二是加快基礎技術(非結構化數據處理技術、可視化技術、非關系型資料庫管理技術等)的研發,並使其與物聯網、移動互聯網、雲計算等技術有機融合,為解決方案的制定打下堅實基礎。三是基於大數據應用,著重對知識計算( 搜索) 技術、知識庫技術、網頁搜索技術等核心技術進行研發,加強單項技術產品研發,並保證質量的提升,同時促使其與數據處理技術的有機結合,建立科學技術體系。
3.2 提高軟體產品發展水平。
一是促進以企業為主導的產學研合作,提高軟體發展水平。二是運用雲計算技術促進信息技術服務業的轉型和發展,促進中文知識庫、資料庫與規則庫的建設。三是採取鼓勵政策引導軟硬體企業和服務企業應用新型技術開展數據信息服務,提供具有行業特色的系統集成解決方案。四是以大型互聯網公司牽頭,並聚集中小互聯網信息服務提供商,對優勢資源進行系統整合,開拓與整合本土化信息服務。五是以數據處理軟體商牽頭,這些軟體商必須具備一定的基礎優勢,其可充分發揮各自的數據優勢和技術優勢,優勢互補,提高數據軟體開發水平,提高服務內容的精確性和科學性。同時提高大數據解決方案提供商的市場能力和集成水平,以保障其大數據為各行業領域提供較為成熟的解決方案。
3.3 加速推進大數據示範應用。
大數據時代,我們應積極推進大數據的示範應用,可從以下幾個方面進行實踐:第一,對於一些數據量大的領域(如金融、能源、流通、電信、醫療等領域),應引導行業廠商積極參與,大力發展數據監測和分析、橫向擴展存儲、商業決策等軟硬體一體化的行業應用解決方案。第二,將大數據逐漸應用於智慧城市建設及個人生活和服務領域,促進數字內容加工處理軟體等服務發展水平的提高。第三,促進行業資料庫(特別是高科技領域)的深度開發,建議針對不同的行業領域建立不同的專題資料庫,以提供相應的內容增值服務,形成有特色化的服務。第四,以重點領域或重點企業為突破口,對企業數據進行相應分析、整理和清洗,逐漸減少和去除重復數據和噪音數據。
3.4 優化完善大數據發展環境。
信息安全問題是大數據應用面臨的主要問題,因此,我們應加強對基於大數據的情報收集分析工作信息保密問題的研究,制定有效的防範對策,加強信息安全管理。同時,為優化完善大數據發展環境,應採取各種鼓勵政策(如將具備一定能力企業的數據加工處理業務列入營業稅優惠政策享受范圍)支持數據加工處理企業的發展,促使其提高數據分析處理服務的水平和質量。三是夯實大數據的應用基礎,完善相關體制機制,以政府為切入點,推動信息資源的集中共享。
做到上面的幾點,當大數據時代來臨的時候,面臨大量數據將不是束手無策,而是成竹在胸,而從數據中得到的好處也將促進國家和企業的快速發展。
大數據為經營的橫向跨界、產業的越界混融、生產與消費的合一提供了有利條件,大數據必將在社會經濟、政治、文化等方面對人們生活產生巨大的影響,同時大數據時代對人類的數據駕馭能力也提出了新的挑戰與機遇。面對新的挑戰與發展機遇,我們應積極應對,以掌握未來大數據發展主動權。
結構
論文一般由名稱、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成,其中部分組成(例如附錄)可有可無。
1、論文題目
要求准確、簡練、醒目、新穎。
2、目錄
目錄是論文中主要段落的'簡表。(短篇論文不必列目錄)
3、內容提要
是文章主要內容的摘錄,要求短、精、完整。
4、關鍵詞定義
關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的,是對表述論文的中心內容有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特徵的詞語,便於信息系統匯集,以供讀者檢索。每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞,另起一行,排在「提要」的左下方。
主題詞是經過規范化的詞,在確定主題詞時,要對論文進行主題分析,依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。(參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》)。
5、論文正文
(1)引言:引言又稱前言、序言和導言,用在論文的開頭。引言一般要概括地寫出作者意圖,說明選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。
(2)論文正文:正文是論文的主體,正文應包括論點、論據、論證過程和結論。主體部分包括以下內容:
a.提出問題-論點;
b.分析問題-論據和論證;
c.解決問題-論證方法與步驟;
d.結論。
6、參考文獻
一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料,列於論文的末尾。參考文獻應另起一頁,標注方式按進行。
7、論文裝訂
論文的有關部分全部抄清完了,經過檢查,再沒有什麼問題,把它裝成冊,再加上封面。論文的封面要樸素大方,要寫出論文的題目、學校、科系、指導教師姓名、作者姓名、完成年月日。論文的題目的作者姓名一定要寫在表皮上,不要寫裡面的補頁上。
;『玖』 如何進行大數據分析及處理
提取有用信息和形成結論。
用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析,將它們加以匯總和理解並消化,以求最大化地開發數據的功能,發揮數據的作用。數據分析為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等:根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果,還可以把某些復雜的函數關系,通過一定的變換用圖形表示出來。
(9)大數據分析文章擴展閱讀:
大數據分析及處理的相關要求規定:
1、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。
2、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。
3、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。
『拾』 大數據分析&人工智慧 技術內容價值觀辨析
隨著技術的不斷發展,技術的種類越來越多,人們不可能掌握全部的技術,但是技術對於人們的選擇有了太多太多,這時候在選擇什麼技術的時候,人們往往就會陷入迷茫,不知道應該選擇什麼樣的技術,不清楚自己應該從什麼技術下手,甚至說會懷疑技術的作用,認為有些技術沒有意義,不知道有什麼用。今天我們探討一下數據科學領域內的技術存在的意義,分析一下大數據分析是否雞肋,在數據科學技術體系中,最高價值技術到底是什麼,以及在人工智慧領域中反對派的聲音越來越大的時候,人工智慧是否還能走下去,還能走多遠? 大數據技術:計算資源無限,世界將會是怎樣
大數據分析並不雞肋
在計算機誕生的70年後,單台計算機的計算性能逼近物理極限,伴隨計算機發展的摩爾定律逐漸失效。在這70年的發展過程中,剛開始是可以用摩爾定律進行准確的描述的,1965年,英特爾創始人之一戈登摩爾在考察計算機硬體的發展規律後,提出了著名的摩爾定律:
該定律認為,同一面積晶元上可容納晶體管的數量,每隔16-24個月將翻一倍,計算性能也將翻一倍。換而言之,也就是每隔16-24個月,單位價格可購買到的計算能力將翻一倍。在隨後的幾十年內,摩爾定律被無數次的被印證。而直到現在,計算機性能已經逼近極限的情況下,摩爾定律似乎已經失效了。
發展的期間伴隨著摩爾定律不斷的生效,在計算機方面同步發展的還有網路寬頻和物理的存儲容量,半個多世紀以來,存儲器的價格幾乎下降到原來價格的億分之一。
而網路寬頻的的速度也在不斷的突破極限。
隨著這些物理硬體的升級,計算機領域內便產生了OTT式的技術革新,誕生了分布式計算和量子計算機技術,而這兩者的出現,也必將決定性的改變計算機資源供給端的情況。
分布式計算機技術,已經逐漸成為大數據領域底層IT架構的行業標准,分布式計算可以實現一個計算目標可以調配無限計算資源並予以支持,解決了大數據情境中運算量過大、超出單台物理機運算承受能力極限的問題,並且同物理計算資源協同調配,為後續的雲計算奠定了基礎。客觀 的講,分布式計算機技術使計算資源趨於無限。
而量子計算機技術將使單體計算能力擁有質的飛躍。但是在量子計算機核心技術尚未突破之時,人類面對呈現爆發式增長的數據束手無策….
在經過這漫長的探索後,人類現在決定先藉助分布式計算技術實現新的一輪OTT式技術革新,而此舉將不僅解決了海量數據存儲與計算問題,還有希望幫助人類徹底擺脫計算資源瓶頸的束縛。計算資源無限,世界將會怎樣….
但是從大數據技術的發展現狀來看,真正的難點還是在於底層工具的掌握,由於發展尚處於初級階段,還需要人們掌握大量的底層工具,這條道路因為走得人少所以才會顯得泥濘不堪,只有將基礎工具發展和掌握成熟之後,才可以降低使用者的門檻。
對於我們而言,這條路難么?真的很難!但是是值得我們客服這條路上的困難的,因為收益會非常的劃算,這條路的難處在於要掌握很多底層工具,為什麼?因為走這條路的人少,現在還是一條泥巴路,很難走,但是為什麼是值得我們克服困難也要走下去呢,是因為只要量子計算機不出現、隨著摩爾定律的失效、數據量還在增加,大量過路的需求會催生一條又一條高速公路,然後鋪路的大公司設卡收稅,泥巴路遲早會變成高速公路,但只要你先過去,就能看到別人看不到的風景。
從計算機由DOS系統到桌面系統,Python機器學習由源碼到演算法庫,不一直都是這樣么。
機器生產釋放腦力,機器學習釋放腦力
數據革命的本質
大數據分析技術有價值、數據分析技術更有價值,那整個數據科學知識內容體系中,最有價值的到底是什麼?
如果從發現技術的角度看待問題確實很有意思,那我們不妨再來探討一個問題,那就是從技術層面而言(非工作是否好找的角度),數據科學中最有價值的技術模塊是哪個?
人工智慧是數據養育的智能,其決策的核心是演算法,人工智慧的發展與十八世紀工業革命通過機器生產代替手工勞動從而釋放人類的勞動力類似,數據智能將通過參與、代替人類決策的方式,釋放人類腦力。而機器學習就是提供人工智慧決策的演算法核心。
機器學習演算法的核心用途是挖掘事物運行內在邏輯和規律,就是把數據作為接受外部信息形式,用數據還原外部事物的基本屬性和運行狀態,用機器學習演算法對其規律進行挖掘,還原客觀規律。再應用規律輔助決策。
機器學習可以使得人工智慧在人類基礎重復決策領域代替人類參與決策。
演算法的核心方法論,是取法其上,僅得為中,數據分析核心價值要有技術核心價值這桿大旗;不管小數據還是大數據,都是重分析。而伴隨著Python的星期,催生出了進一步完善的基礎設施,Python依然成為了標準的工具。
而Python最核心的技能就可以說是利用眾多強大的演算法庫進行演算法建模分析
強人工智慧、弱人工智慧,還是人工智障
數據、演算法、計算能力這三架馬車所推動的人工智慧技術發展,是否已經遇到了瓶頸
2018年1月我國國家標准化管理委員會頒布的《人工智慧標准化白皮書》對人工智慧學科的基本思想和內容作出了解釋。認為人工智慧應該是圍繞智能活動而構造的人工系統,是一項知識的工程,是機器模仿人類利用知識完成一定行為的過程。
相對來說我國的人工智慧的起步還是較晚,人工智慧的發展階段可以分為三個階段,第一階段是從20世紀50年代—80年代,在這一階段人工智慧剛誕生,但由於很多事物不能形式化表達,建立的模型存在一定的局限性。第二階段是從20世紀80年代—90年代,專家系統得到快速發展,數學模型有重大突破,但由於專家系統在知識獲取等方面的不足,人工智慧的發展又一次進入低谷期。第三階段是從21世紀初—至今,隨著大數據的積聚、理論演算法的革新、計算能力的提升,人工智慧在很多應用領域取得了突破性進展, 迎來了又一個繁榮時期。
根據人工智慧的發展定義,以及國家頒布的《人工智慧白皮書》,人工智慧可以分為兩種,強人工智慧和弱人工智慧。
弱人工智慧是並不能真正實現推理和解決問題的智能機器,這些機器表面看像是智能的,但是並不真正擁有智能,也不會有自主意識。但是這仍是目前的主流研究仍然集中於弱人工智慧,並取得了顯著進步,如語音識別、圖像處理和物體分割、機器翻譯等方面取得了重大突破,甚至可以接近或超越人類水平。
強人工智慧是真正能思維的智能機器,並且認為這樣的機器是有知覺的和 自我意識的,這類機器可分為類人與非類人兩大類。從一般意義來說,達到人類水平的、能夠自適應地應對外界環境挑戰的、 具有自我意識的人工智慧稱為「通用人工智慧」、「強人工智慧」或「類人智能」
一般來說,在我們認為強人工智慧的時代已經來臨,只是尚未流行起來,但這時候,卻還有一些有意思的觀點,他們持反對的聲音,認為人工不智能或者說是人工智障。
他們認為當我們在開車的時候,大腦在飛速的處理各種信息:交通信號、標志物、路面的井蓋、積水;看到馬路中央有一隻狗在過馬路時,我們會踩剎車;看到中央有一隻鳥,我們會判斷鳥會快速飛走,不用減速;如果是塑料袋,我們可以直接壓過去;如果是大石頭,我們就需要避讓。這些都是我們通過經驗的累積以及生活常識構成的。但是,人工智慧卻做不到這些。
目前人們所研究的人工智慧是「狹義」人工智慧。「真正的」人工智慧需要能夠理解食物之間的因果關系,比如警方在路上設置的錐標,哪怕是倒了,或是被壓扁了,也要能夠被識別出來。但目前的圖形識別能力,哪怕是把障礙物換個角度,計算機識別起來都會很困難。而「狹義」人工智慧走的是機器學習路線,換句話說,計算機會把路上所有物體(包括夠、其他車輛、標志物、行人、塑料袋、石頭等)都簡單的看做是障礙物,同時計算和預測這些障礙物的移動路線,判斷是否會和汽車的路線發生沖突,然後執行相應的動作。
那麼問題來了……
當計算機無法理解物體的時候,也就意味著不可能100%准確預測物體的移動軌跡。比如,馬路中央的狗。你很難預測它下一秒的位置,即使它目前正在向前狂奔。如果馬路中央是一個孩子呢?同時,讓計算機識別路邊的交通指示牌也是一件十分困難的事情。當指示牌有破損、遮擋物等等,都會影響計算機的識別。
所以,目前的人工智慧都屬於「狹義」的人工智慧,它的核心是基於大數據進行的學習。但在瞬息萬變的現實世界裡,由於計算機無法真正理解事物的相互關系,因此並不能處理出現的意外情況。
我們可以將無人駕駛分為五個級別:
輔助性自動駕駛(如自動剎車、保持車道、停靠輔助系統等) 滿足一定條件下,汽車可以自動駕駛,但需要駕駛員進行實時監控(如特斯拉的自動駕駛技術) 滿足一定條件下,汽車可以自動駕駛,駕駛員不需要實時監控,但要隨時准備好接管駕駛。 滿足一定條件下,可實現無人看管的自動駕駛。 完全實現無人看管的自動駕駛。
就目前來看,我們距離第五個級別的無人駕駛的距離還有非常遙遠的一條道路要走,當然這條道路的未來,並沒有人會知道是什麼樣子的。
在我看來,隨著技術的發展,人工智慧這條道路並非是走不下去的,只是這條道路比較困難,而且並不是說在人工智慧完全達到強人工智慧的時候才能造福人類,目前人工智慧已經用於我們身邊的多個領域,並且在不斷的幫助我們,我們可以通過人工智慧不斷的幫助我們完善人工智慧,達成一個不斷的循環,只是需要很多對數據科學領域感興趣的人,來不斷的完善它們。
希望你看完這篇文章能夠有所收獲,如果有一些想法,希望可以一起討論一下,謝謝。