㈠ 大數據那些神奇或哭笑不得的案例
大數據那些神奇或哭笑不得的案例
互聯網時代每天都有巨量的數據產生，信息技術也隨之飛速發展。大數據已經滲透進我們生活的方方面面，其實我們也時時刻刻在接觸這些大數據帶給我們的服務。接下來我們看看那些大數據挖掘出來的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，於是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今，「啤酒＋尿布」的數據分析成果早已成了大數據技術應用的經典案例，被人津津樂道。
2數據新聞讓英國撤出伊拉克
2010年10月23日《衛報》利用維基解密的數據做了一篇「數據新聞」。將伊拉克戰爭中所有的人員傷亡情況均標注於地圖之上。地圖上一個紅點便代表一次死傷事件，滑鼠點擊紅點後彈出的窗口則有詳細的說明：傷亡人數、時間，造成傷亡的具體原因。密布的紅點多達39萬，顯得格外觸目驚心。一經刊出立即引起朝野震動，推動英國最終做出撤出駐伊拉克軍隊的決定。
3C罩杯都在新疆
淘寶數據平台顯示，購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好。其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸顏色中，黑色最為暢銷。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4QQ圈把前女友介紹給未婚妻
2012年3月騰訊推出QQ圈子，按共同好友的連鎖反應攤開用戶的人際關系網，把用戶的前女友推薦給未婚妻，把同學同事朋友圈子分門別類，利用大數據處理能力給人帶來「震撼」。
5首款「魔鏡」預知市場走向
在現在，「魔鏡」可以通過數據的整合分析可視化不僅可以得出誰是世界上最美的女人，還能通過價量關系得出市場的走向。在不久前，「魔鏡」幫助中石等企業分析數據，將數據可視化，使企業科學的判斷、決策，節約成本，合理配置資源，提高了收益。
6Google數字模型預測流感
2009年，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞彙，將之和美國疾病中心在2003年到2008年間季節性流感傳播時期的數據進行比較，並建立一個特定的數學模型。最終google成功預測了2009冬季流感的傳播甚至可以具體到特定的地區和州。
7數據文檔幫喬布斯延長生命
喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。
8大數據讓奧巴馬連任成功
2012年11月奧巴馬大選連任成功的勝利果實也被歸功於大數據，因為他的競選團隊進行了大規模與深入的數據挖掘。時代雜志更是斷言，依靠直覺與經驗進行決策的優勢急劇下降，在政治領域，大數據的時代已經到來；各色媒體、論壇、專家鋪天蓋地的宣傳讓人們對大數據時代的來臨興奮不已，無數公司和創業者都紛紛跳進了這個狂歡隊伍。
9大數據成功預測21項大獎
2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。
10購物數據預測高中生懷孕
明尼蘇達州一家塔吉特門店被客戶投訴，一位中年男子指控塔吉特將嬰兒產品優惠券寄給他的女兒——一個高中生。但沒多久他卻來電道歉，因為女兒經他逼問後坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨就是靠著分析用戶所有的購物數據，然後通過相關關系分析得出事情的真實狀況。
人類已進入大數據時代，國際數據公司的研究結果表明，近幾年全球產生的數據量高達數個ZB。基於這樣一個大數據的概念，我們會在各行各業，比如醫療行業，將迎來深度的行業變革，甚至顛覆性的變革。
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㈡ 最近很流行的那種大數據的視頻 以動畫圖標的形式 是拿什麼軟體做的
一、《蒙泰瑤光多媒體製作軟體》
它是一個功能完備的多媒體開發工具，可以將文字，圖像，動畫，聲音，視頻等多種媒體集合到一體，並列入交互控制最終生成可獨立運行的多媒體播放程序（節目）
二、 PowerPoint
PowerPoint是微軟的Office系列組件之一，是幻燈片製作工具。由於它編輯多媒體的功能比較強大、簡單易學，所以很多老師都是以PowerPoint起步製作課件的。PowerPoint內置豐富的動畫、過渡效果和多種聲音效果，並有強大的超級鏈接功能，可以直接調外部眾多文件，能夠滿足一般教學要求。PowerPoint易於上手，並支持IE瀏覽器的兩大優點，是最顯而易見的。但PowerPoint的動畫有些生硬、單調，交互功能實際上是超級鏈接，對於交互性要求較高的課件顯得力不從心。
三、AuthorWare
AuthorWare是課件製作工具中應用比較廣泛的平台，它的最大特點是創造了基於圖標的創作方式，用可見的流程貫穿課件製作的整個過程，清晰有序。我們只需對13種圖標（其實最常用的是12種，視頻圖標不常用）進行拖放及設置，就可以完成普通課件的開發，無需編寫過多的程序代碼。AuthorWare內置眾多過渡效果（利用插件，可產生更多的效果），5種基本動畫功能，如果能夠靈活應用可以滿足普通課件對動畫的要求。AuthorWare的靈魂是它強大的交互功能和函數庫，11種交互方式使我們輕松實現各種隨心所欲的交互效果，豐富的函數讓我們如虎添翼。但AuthorWare對於多聲道支持不算理想，而且圖標方式及眾多的函數有時顯得很繁瑣，真正運用自如地利用AuthorWare開發較為優秀的課件也並非易事。
四、方正奧思
方正奧思多媒體創作工具（FOUNDER AUTHOR TOOL）是北大方正電子有限公司印藝事業部研究開發的一個可視化、互動式多媒體集成創作工具。方正奧思能在中文 Windows95/98/me/NT 4.0/2000 環境下運行，具有直觀、簡便、友好的用戶界面。可以把文本、圖形、圖像、聲音、動畫及影像等多媒體素材集成編輯，製作出各種多媒體應用產品。支持豐富的媒體播放方式、過渡效果和動態效果，能實現靈活的交互性；可以製作路徑動畫；支持變數和系統函數，可以進行簡單的腳本程序編寫及具有多媒體資料庫管理功能。創作出的產品可生成 EXE 文件，直接在操作系統下運行。具有生成網頁功能，但生成網頁時有些功能將受到限制。普及版以上版本可以免費進行升級。
五、課件大師
課件大師是武漢梵谷軟體公司出品的課件製作工具。課件製作大師，即蒙泰瑤光多媒體編著系統。現在比較流行的版本為《課件大師II》即瑤光3.0。該軟體提供了可視化的全中文界面，通過它能夠將聲音、動畫、圖像以及文字等各種媒體集成在一起，並加以控制，最終生成一個可獨立執行的放映程序。課件大師支持眾多的多媒體格式如Gif、Flash、MP3等，並自帶旋轉及軌跡動畫功能。它與奧思一樣都是基於頁的序列，但它與奧思不同的是創造了子頁的設計思想。課件大師II正版軟體價格很低（只有150元左右），且帶有部分課件製作素材，比較適合於教師們個人使用，但該版本不享受免費升級服務。
六、廣州凱迪
凱迪多媒體創作工具，是廣州凱迪軟體有限公司開發的一個多媒體開發工具。在眾多的多媒體創作系統中是一枝紅杏：不僅完全擺脫了編程方式、操作簡便，強大的動畫製作功能、自我創作能力強大、直面教育實際有記分牌（自動統計分數）等功能。而且打包後的文件所佔存儲空間很小，運行速度快。但集成功能較弱，有些多媒體格式如MP3、Flash，該系統無法支持。
七、Dirctor與Flash
Dirctor與Flash和AuthorWare都是美國Macromedia公司產品。Flash與Dirctor最大的特點是動畫功能及交互功能強大。也是目前製作課件的常用工具，由於是國外軟體所以學習起來略有難度。
綜上所述，AuthorWare、Director等外國大型多媒體創作工具有點難，現在利用這些工具製作課件的人絕大部分是計算機教師及部分骨幹學科教師。雖然這些開發工具比使用高級語言（如C語言、Visual Basic語言）方便多了，在某種程度上減輕了繁瑣的「底層」設計之苦。但是這幾種開發工具都是英文版軟體（都有漢化版，但所有參考書都是針對英文版寫的），加之每種軟體都提供了較為豐富的函數及腳本設計語言，所以不太適合初學課件製作者使用。而奧思、凱迪、課件大師等國產多媒體開發工具，有一個共同特點：國人自己的產品，功能強大，直面教育實際，操作簡單，創作效率與質量高（當然也包括國產的洪圖、易思等多媒體創作工具，這里不再贅述），因此比較適合普通學科教師使用。大力倡導使用這些國產軟體，這不僅打破了國外多媒體創作平台一統課件製作天下的局面，也為廣大教師找到了一條課件製作的捷徑。願這些優秀的國產軟體能夠成為我們中小學教師製作課件的「利器」！
八、幾何畫板與數理平台
《幾何畫板》與《數理平台》等軟體帶來了數學實驗，它們提供了一個十分理想的讓學生積極的探索問題的「做數學」的環境，學生完全可以利用它來做數學實驗，這樣就能在問題解決過程中理解和掌握抽象的數學概念，使得學生獲得真正的數學經驗，而不僅僅是一些抽象的數學結論。
目前，在這方面已經有了一些有益的嘗試。1995年夏季，兩個美國初中二年級學生（David Goldeheim和Dan Litchfiled）應用幾何畫板發現了又一種任意等分線段的方法；東北育才學校一名學生發現了廣義蝴蝶定理。拋開這些問題自身的意義不說，他們處理問題的過程（猜測，驗證，論證），對我們的數學教學也是一種啟示。
《數理平台》是南京金華科軟體有限公司推出的一款與《幾何畫》板功能相似課件製作工具。它除了具有與《幾何畫板》相似的作圖與度量功能外，還有自己的特色：擁有自己的設計語言（可以利用這些代碼創作出更好的、功能更強大的課件）、可以生成可執行文件（打包後的課件可以脫離數理平台系統而獨立運行）、專業版可以網路課件等。
《幾何畫板》、《數理平台》及《Z+Z智能教育平台》等軟體，直面數學（包括物理）學科實際，不僅是輔助教學的好工具，也是學生進行數學實驗的好工具，計算機較強作圖的處理能力為數學的發現學習提供了可能，它的動態情境可以為學生「做」數學提供必要的工具與手段，使學生可以自主地在「問題空間」里進行探索，來做「數學實驗」。教師可以將更多的探索、分析、思考的任務交給學生去完成。
分類二：
我們知道，製作一款課件，最基本的前提就是要有一把製作課件的利器。目前，製作課件的軟體有不少種，下面作一些簡單的介紹。如果你正要學習製作課件，最好先看一看下面的內容。
Macromedia Authorware
Authorware是面向Web和在線學習的具有領導地位的可視化媒體創作工具。它在豐富的媒體支持、創作能力，Web 創作和出版、學生的學習情況跟蹤和課程管理上都提供了重大的增強。 Authorware允許開發者在Web,LANs和CD-ROM上創建多媒體項目。
它是一個優秀的基於流程圖標的互動式多媒體創作工具，它不僅可以利用自身的圖標和函數來設計程序，而且還能夠利用控制項、介面和自定義函數實現許多復雜的功能。本站從Authorware的工作界面開始，到最後的自定義UCD函數，堅持由淺入深、由易到難、理論聯系實際的原則，全面介紹多媒體課件、軟體的製作方法，充分利用實例，手把手教你做課件，同時有課件作品、源程序供你參考、下載。
Macromedia Flash
Flash是互動式矢量圖和Web動畫的標准。網頁設計者使用Flash創建漂亮的、可改變尺寸的 、以及極其緊密的導航界面、技術說明以及其他奇特的效果。
除此之外，它的另一大優點在於，它的輸出文件體積非常小，一個有音樂的5分鍾短片還不到500KB，這在目前大容量可移動存儲設備尚未能普及和國內網速現狀的今天，確實有它的優勢。
Macromedia Dreamweaver
作網頁形式的課件，沒什麼不可以。一個可視化的網頁設計工具，一個HTML編輯器，支持最新的HTML標准，包括動態HTML。在編輯上你可以選擇可視化方式或者你喜歡的源碼編輯方式。
Dreamweaver是一個集網頁製作和網站管理於一身的、功能強大的網頁編輯軟體，是第一套針對專業網頁設計師開發的可視化網頁製作工具。利用它可以很輕松地製作出跨平台和瀏覽器的充滿動感的網頁。
目前最優秀的製作網頁的集成工具。
FrontPage 2000
FrontPage 2000提供了優秀的WEB頁編輯器，可以方便、快捷地編輯WEB頁形式。在編輯器中提供了所見即所得、手工編輯HTML和預覽WEB頁三種編輯工具。
它是一個非常簡單實用的網頁編輯軟體，用它可以非常快速地編輯好一個網頁，特別適用於第一次做網頁的朋友。要想用這個軟體做一個好的網頁，最重要的是掌握表格的運用，相信做過網站的朋友都有這個體會。Frontpage還可以做簡單的多媒體課件、企業策劃書、產品演示說明書等，它具有上手快，易學、易用的特點。
FrontPage 2000是初學者最理想的製作網頁的集成工具
㈢ 大數據的概念
大數據概述
專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。
㈣ 有沒有一個有具體數據的大數據營銷案例
暫無大數據營銷案例。
目前大數據還都是剛剛興起，第一是擁有大數據的企業版很少，第二是擁有權大數據且具有足夠的大數據挖掘分析的人才的企業更是屈指可數，第三是大數據挖掘分析的作用在銀行、金融、政務、電商等平台起到的作用都非常大，絕大多數的精力都還放在如何提升效率和效益上，能用於營銷的精力真的很少。
㈤ 什麼是大數據要簡單通俗點的解釋
這是一個非常好的問題，作為一名大數據從業者，我來回答一下。
在當前的大數據時代，不僅IT（互聯網）行業的人需要了解大數據相關知識，傳統行業的從業者和普通大學生也都應該了解一定的大數據知識，在產業互聯網和新基建計劃的推動下，未來大數據技術將全面開始落地應用，大數據也將重塑整個產業結構。
了解大數據首先要從大數據的概念開始，不同於人工智慧概念，大數據概念還是相對比較明確的，而且大數據的技術體系也已經趨於成熟了。解釋大數據概念，可以從數據自身的特點入手，然後進一步從場景、應用和行業來逐漸展開。
大數據自身的特點往往集中在五個方面，分別是數據量、數據結構多樣性、數據價值密度、數據增長速度和可信度，對於這五個維度的理解和認知，是了解大數據概念的關鍵。當然，隨著大數據技術的發展和在行業領域的應用，關於數據自身的維度也有了一定程度的擴展，這些擴展本身也是對大數據概念的一種豐富和完善。
數據量大是大數據的一個重要特徵，但是數據量本身是一個匯集的概念，並不是只有很大的數據才稱為大數據，傳統信息系統所產生的「小數據」也是大數據的一個重要組成部分，這一點一定要有清晰的認知。當前從大數據的數據來源來看，主要集中在三個渠道，包括互聯網、物聯網和傳統信息系統，物聯網數據當前占據的比例比較大，相信在5G時代，物聯網將依然是大數據的主要數據來源。
數據結構多樣性是大數據的另一個重要特點，不同於創新信息系統（ERP）當中的數據，大數據的數據類型是非常復雜的，既有結構化數據，也有非結構化數據和半結構化數據，這對於傳統的數據處理技術提出了巨大的挑戰，這也是推動大數據技術產生的一個重要原因。在工業互聯網時代，大數據的數據結構多樣性會進一步得到體現，這對於數據價值化過程也提出了新的挑戰。
數據價值密度往往是衡量數據價值的重要基礎，相對於傳統的信息系統來說，大數據當中的數據價值密度是比較低的，這就需要有更快速和便捷的方式，來完成數據的價值化提取過程，而這也正是當前大數據平台所關注的核心能力之一。實際上，早期的Hadoop、Spark平台之所以能夠脫穎而出，一個重要的原因就是其數據處理（排序）速度比較快。
數據增長速度快是大數據的另一個重要表現，通常傳統信息系統的數據增量是可以預測的，或者說增長速度是可控的，但是在大數據時代，數據增長速度已經大大突破了傳統數據處理所能承載的極限。數據增長是一個相對的概念，相對於消費互聯網來說，產業互聯網所帶來的數據增量可能會更加客觀，因此產業互聯網時代會進一步打開大數據的價值空間。
最後，大數據還有一個特點就是數據本身的真實性，大數據時代所帶來的一個重要副作用就是數據真假難辨，這也是當前大數據技術所要重點解決的問題之一。從當前大型互聯網平台所採用的方法來看，通常是技術和管理相結合的方式，比如通過為用戶認證就能夠解決一部分數據的真實性（專業性）問題。
如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
博士時候就是做大數據。
最通俗一點就是很多條數據。
我們做大數據研究呢，就是高效的處理數據，對未來做一些預測，建議等。
例如，全中國人大多數都是10點睡覺。睡覺前看一看手機。那我們做推廣時候，就可以選擇9點半的時間。
大數據沒有什麼特別神秘的地方，就是數據多一點。
大數據這個詞其實流行了很久了，與我們的生活息息相關，並不陌生，現在我們生活中的大平台基本上都用到大數據，淘寶，拼多多，美團，滴滴等都用到大數據，如今大數據基本上無處不在。
一、大數據是什麼意思
大數據(big data),IT行業術語,是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,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。
二、大數據特徵
容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;
種類(Variety):數據類型的多樣性;
速度(Velocity):指獲得數據的速度;
可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性(Veracity):數據的質量。
復雜性(Complexity):數據量巨大,來源多渠道。
價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值。
三、大數據的 歷史 發展
人類誕生以來，數據就開始膨脹，時代交替，工業革命，互聯網時代，5G時代，人工智慧時代，都是數據的一次次發展，數據的不斷精準，加快了人類的新陳代謝，大數據推動 歷史 發展。
四、大數據意義
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、做小而美模式的中小微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。
4、各大領域的科研需要大數據，加快技術變革和換代如醫療，環保，公共政府服務
5、航空航天，軍事領域因為大數據也會得到突飛猛進的提升。
生活工作中所有的流水賬信息就是大數據，在信息化時代，它通過特定模式的整合、分析，使人得到對自己有用的、有指導性的結論。參加工作時講台塑數字化、表單化、信息化，一晃二十年了，應該就是大數據的雛形，但那會信息化能力不足，沒人這么稱呼。管理是千變萬幻，主線未變，大數據也僅僅是一種方法，只是更符合形勢，更有效。小名流水賬，大名大數據。
舉個例子，大數據記錄了一個愛抽煙的男人。晚上一般是先抽煙以後刷牙。有一天男士刷了牙以後抽煙。第二天app開始推送了tt。根據兩天的記錄了刷牙到抽煙的時間，第三天app推送了加厚版的tt。一個半月後某天記錄到男人一直抽煙，便推送了某家專科醫院。再過了一個月，發現男人再無抽煙，推送了鉑爵旅拍。
從前有個大爺，在證券公司車庫上班，給證券公司大戶、老闆看守車，這么一個工作。
這位大爺特別喜歡炒股，他也不會技術分析，什麼基本面分析！每當呢，車庫裡面的車停的非常少的時候，這位大爺就買進股票，這大爺也不知道什麼股票好，什麼股票不好，就隨便買，等車庫裡面的車停的越來越多了，每次都停滿了的時候，這位大爺就買出股票。每次都能賺到錢！！！
這就是非常簡單的大數據，大爺利用車庫里車的多少來判斷市場的火熱程度，人棄我取，等到全民炒股的時候，市場就會出現泡沫，這時候離「崩盤」也就不遠了
大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據簡單的說就是市場調研的升級版。包括騰訊，阿里巴巴等這些具有大量用戶的公司，對其客戶在其平台的所有行為發布的所有內容進行採集分類和分析。而這些數據有分成共性和個性。從所有人中採集出共性有助於發覺商機，了解客戶痛點，更好地推出客戶滿意的產品，比如很多化妝品公司就會跟淘寶購買數據從而研發出更貼合市場需求的產品。而從你個人採集的數據屬於個性，系統會通過你個人的數據採集進行相對於的推薦和改變，也就是我們經常說的ai智能，例子像我們的淘寶現在都是千人千面，每人手機打開的淘寶推薦的東西都不一樣，這些就是大數據的效果。
大數據通俗來說就是有個機器，把你生活中的點點滴滴都記錄下來，形成一種特定的形式！
大數據簡單來說：就是海量的信息！不論用途，不論方向，就是簡單地信息收集，參數收集，所有這些匯總起來就是大數據。大數據，不是隨機樣本，而是所有數據！
而大數據分析，就是針對這些信息進行識別，再進行分類，將其有事件變為數據化，概率化，然後應用於各種商業用途。
以上是對大數據簡單地解讀。那麼大數據的意義何在呢？
隨著大數據的發展，企業的技術研發、應用和落地在前期就能獲得預期，能避免很多無所謂的浪費，以便於將有限的資源集中到開發更適合時代的企業產業。
商業決策可以通過數據分析來獲取更為准確的信息和方向，最終能幫助決策者能更為准確直觀的指導業務實踐。
人工智慧離不開數據。隨著人工智慧的發展，數據能模擬的更加人性化，也更個人化，也更適合於各種不同場景的應用。大數據的價值在於它是目前解決這個時代更新最有效的方法。
但對於我個人而言，比較抵觸過度的大數據和互聯網，原因如下：
一、當各類app通過我的使用習慣，推薦各種我搜索過一次的各種商業廣告時，我會有種隱私被人冒犯的憤怒；
二、當你在使用各類軟體時，都會被要求提供個人信息以便於獲得更好的用戶體驗，這無形中增加了個人數據泄露的風險；
三、當數據化盛行，似乎人性變得無處安放；
四、一旦行業固化，人們想要突破階層將變得不可能，擁有大量數據的將遙遙領先，後發的行人，將一輩子連望其項背的資格都沒有，可以預見 社會 將會成為一潭死水，毫無興趣和生機。
㈥ 大數據改變我們生活的五個例子
大數據改變我們生活的五個例子
在科技世界裡，我們經常談論如何利用大數據來做大生意。但在國家地理雜志和時代雜志的前攝影師Rick Smolan撰寫的《The Human Face of Big Data》一書（該書將於11月20日出版）中，他講述了大數據如何改變我們生活的一些例子。
Smolan稱，大數據的意義不亞於1993年的互聯網，但在社會影響上更大。以下則是與我們的生活息息相關的五個例子：
心臟病患者的風險監控
麻省理工學院、密歇根大學和一家婦女醫院創建了一個計算機模型，可利用心臟病患者的心電圖數據進行分析，預測在未來一年內患者心臟病發作的幾率。在過去，醫生只會花30秒鍾來觀看用戶的心電圖數據，而且缺乏對之前數據的比較分析，這使得醫生對70%的心臟病患者再度發病缺乏預判，而現在通過機器學習和數據挖掘，該模型可以通過累積的數據進行分析，發現高風險指標。
「魔毯」病人的監控
「魔毯」是GE和Intel聯合開發的一個項目，其原型使用家中地毯內裝的感測器感應缺乏人照料的老人下床和行走的速度和壓力，一旦這些數據發生異常則對老人的親人發送一個警報。雖然內置感測器裝置對大多數人來講依然昂貴，但Smolan稱由於這些對自身數據量化的小工具越來越受到歡迎，用戶可以清楚了了解和改變他們的行為，改善他們的健康狀況。
應用級家庭能源監測
在節約用電的公益廣告中我們往往可以看到我們浪費的電能有多大的例子。或許很多人還不知道，僅僅是DVR一款產品就消耗了美國家庭用電量的11%，因此華盛頓大學教授、MacArthur研究員Shwetak Patel開發了一款叫做ElectriSense的裝置，該款裝置可以像插頭一樣插入家中的充電插座，即可通過家電產品在使用Shitter造成的電磁頻率干擾提醒用戶如何節約電能。貝爾金（Belkin）國際已經購買了這一技術並將於近期開發出商用產品。
利用GPS數據了解交通狀況
如同有首歌唱得好，下雨時總是難以打到計程車。而在新加坡與麻省理工聯合進行的一項研究中，研究員Oliver Senn則提出，計程車司機可以在惡劣天氣提前將車靠邊，從而拉到更多乘客。在進一步研究他還發現，新加坡計程車司機必須預交一筆1000美元的事故保證金，最初一旦發生事故，司機第二天即可獲得賠付，而現在賠付時間被延長到了數月之久，這導致司機在下雨等惡劣天氣時選擇磨洋工。該研究對這一政策提出了質疑，這也是大數據如何幫助城市規劃者們如何了解厄更好改善城市交通的一個例子。
早期天氣警報
現在我們可以從電視甚至智能手機上接收到天氣警報，但WeatherBug應用開發商Earth Networks稱，現在全球人口已經高達70億，尚有60億人未能在惡劣天氣狀況前接收到預警（在非洲、南美洲和亞洲等欠發達國家和地區尤其嚴重）。該公司利用遍布全球的數萬個感測器，監測溫度、風力和雷電的變化情況，給用戶提供領先的惡劣天氣分析及預警。
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㈦ 大數據分析的未來圖景 萬物皆可分析
大數據分析的未來圖景：萬物皆可分析
在雲計算、大數據之後物聯網成為新晉熱點話題，物聯網改變了我們看待世界的方法，改變了我們做業務的方法，甚至改變我們的生活方式。但是即使是最精通技術的企業也承認，從物聯網生成的數據中獲取價值非常困難，需要大量技巧。
Teradata認為的數據分析未來圖景是「萬物皆可分析」，所以在本次大會上也發布了Teradata Listener，其是一款具有實時「聽取」功能的自助式智能軟體，對客戶而言可跟蹤他們世界各地存放的多條感測器和物聯網數據流，並將該數據傳送到分析生態系統中的多個平台，使得我們能夠在數據源的發生地就可以進行分析。
Teradata天睿公司大中華區首席執行官辛兒倫
同時Teradata也強調，在建設數據分析系統中，要避免數據孤島。由於單一技術無法解決全面數據分析的需求，必須簡化各種技術難度，創建統一生態數據管理系統。簡化是非常重要的需求，任何數據分析系統都要使得架構簡化。所以，在本次大會上，Teradata還更新了其統一數據架構（UDA），推出了在單一機箱內整合Teradata數據倉庫、Teradata Aster Analytics和Hadoop系統，使用戶能夠在更小的數據中心空間內發揮整個分析生態系統管理的優勢。
在本次大會上，ZDNet采訪了Teradata天睿公司大中華區首席執行官辛兒倫，以下為訪談實錄：
ZDNet：2015年的大會以Breaking Big為主題，請問其寓意是什麼？這是否代表Teradata對於大數據認知在概念上的顛覆？
辛兒倫：Breaking Big這個主題，我理解最核心的應該是「打破束縛和限制」，不管是企業還是個人應該探索和追求「創新、差異化、勇氣、重大進展和卓越表現。」
第一，在大數據時代，企業必須堅持創新和追求創新，不管技術上尋找突破，還是從業務流程、商業模式、組織架構、企業的分析文化上，都可進行積極的創新。例如，去年我們剛剛收購的Think Big公司，幫助我們增強對Hadoop的咨詢、顧問和實施能力， 以及與其它分析平台的交互能力。在本次大會上，我們剛宣布Think Big成為業內首個能夠為Hadoop數據湖（數據資源池）提供全面的管理服務，這將幫助企業非常便利地創建數據分析的生態系統，確保數據質量、可靠性、實時性以及日常的運營任務。
我強調一下，我們的Think Big公司支持主要的Apache? Hadoop?，包括Cloudera、Hortonworks、MapR、Spark、Kafka、NoSQL以及其他開源技術，非常全面。而且更重要的是，我這里也是首次宣布，我們的Think Big業務已經確定引入到大中華區，目前已經在完成人員的配備。
第二，我覺得企業中在數據分析上的務實和積極進取的文化非常重要。其中，這個主題中提到「勇氣」是企業實現大數據項目成功的重要保證。很多的企業，曾經面對大數據項目的投資猶豫、徘徊，其實這就需要更大的勇氣支持。Teradata以及廣大客戶的反饋已經看到，我們是時候積極行動了。我們也理解，文化上的轉變可能比技術和分析流程上的轉變歷時更久，但是我們一直強調，大數據從小做起，相信你也能很快看到大數據的價值，看到大數據分析在商業變革中帶來的不可替代的驅動力。
ZDNet：每年的全球用戶大會，Teradata都會發布業界注目的新產品。今年發布的產品中，您認為哪些是最具亮點的？
辛兒倫：今年，我們在大數據技術、開源技術的支持以及咨詢服務上都有重要的更新和發布。這里，我特別強調一下，本次大會上最亮點的應該是針對物聯網的感測器數據的分析能力，甚至實現了萬物皆可分析（Analytics of Everything）。Teradata Listener技術能夠通過整合開源技術，幫助客戶分析物聯網中不計其數的數據源，簡化數據分析的難度。Teradata QueryGrid技術能在統一數據架構上快速有效地進行主題分析或查詢多元化的大數據，以取得業務需要的信息。
同時，Teradata Aster新的版本能直接交互Hadoop數據資源池或數據倉庫平台，幫助客戶進行實時的數據探索，例如高效營銷中進行客戶路徑和消費模式分析，等等.
ZDNet：最近，Gartner發布了2016年可能影響企業的十大技術趨勢，其中萬物信息化以及物聯網等技術入選。在目前發展出現這些趨勢之時，您怎們看技術的發展趨勢？如果時間放長遠一點，據您觀察未來5年甚至10年，那些技術可能會成為影響企業比較顯著的技術趨勢？
辛兒倫：我們看到這些十大技術趨勢，這些都是戰略性大趨勢，其中包括Information of Everything（萬物信息化）以及物聯網架構和平台。其實，我認為這不僅是趨勢，而是新的IT現實。
關於萬物信息化，可以理解為我們身處在一個數字網格之中，這個環境會產生、使用其產生的無計其數的信息。在這些數據和信息的海洋中，不管是企業還是個人，必須學會判斷和識別哪些信息能夠帶來戰略性的價值，掌握如何訪問這些不同的數據源，並通過各種分析方法和演算法找出其中的業務價值。
其實，這些預測也是真實IT現實的寫照。實現萬物皆聯網或者信息化，最主要之一靠感測器技術。在我們目前生活的時代，感測器技術結合大規模並行處理能力，使我們能夠測量並整體分析幾乎所有現象。先進的儀器使我們能夠跟蹤萬物的變化，例如天氣變化模式、汽車駕駛習慣、乃至快餐店冰箱的溫度、醫院里（或家裡）病人的生命體征。將這些數據採集至資料庫，並運用廣泛的統計、分析及可視化工具對這些數據進行細致的分析。
正是由於這些感測器，我們的生活、工作中產生了新的數據源。例如，通過射頻識別讀取器，我們能夠進行零售庫存跟蹤與控制、醫療測試采樣跟蹤、預防欺詐行為等；通過GPS定位跟蹤器，能夠進行車隊管理和交通運輸和貨運管理；通過數據採集感測器，我們就能在製造業、環境保護、交通運輸系統中採集到實時的數據用於分析。
例如，西門子公司就通過部署Teradata技術提升其製造流程及產品質量。西門子首次實現了整合來自感測器、製造流程、機器生成數據，以及各種源系統的數據。西門子技術領域商業分析及監測總監Michael May博士對此說：「現在，我們可以更快、更有效地獲得數據中的價值。把大數據轉換為智能數據，我們將能夠優化產品質量，為客戶提供更加優質的服務。」
關於物聯網我提兩點：《2014－2015年中國物聯網發展年度報告》中指出，物聯網技術與雲計算、大數據、移動互聯網等新興一代信息技術的協同創新進一步深化，與農業、製造業、服務業等傳統產業，與新能源、新材料、先進製造業等新興產業的「雙向融合」不斷加強。物聯網加快向經濟、社會、生活眾多領域滲透，不斷催生新變革、新應用和新業態。這些都是非常可喜的發展成績。現在快速發展的物聯網，以及未來的「萬物皆聯網」，任何人、事、物之間將能實現連接，這將帶來溝通模式的變化、業務模式的變化，甚至發展模式的變化。
但是，我們更要強調，要想讓物聯網發揮出價值，企業必須對感測器數據進行整合和分析，並把分析結果利用到生產流程中來，而由大數據驅動的物聯網才是有價值的物聯。
由於物聯網數據都是非結構化數據，這種JSON數據的分析都非常復雜。在今年5月，我們就宣布首次在同一資料庫實現三大JSON數據格式的原生存儲，這將為客戶提供更強的查詢性能。通過對Teradata資料庫升級，能夠幫助業務用戶充分利用網頁應用、感測器和物聯網機器生成JSON數據的商業價值。而Teradata資料庫具備分析JSON數據、操作數據和歷史業務數據的強大功能，而這一頂級查詢性能使其成為物聯網分析樞紐。此外，本次大會上發布的Teradata Listener是一款自助式智能軟體，具有實時「聽取」功能，可協助客戶跟蹤他們世界各地存放的多條感測器和物聯網數據流，並將該數據傳送到分析生態系統中的多個平台，這些都是巨大的技術突破。
針對未來更長時間的趨勢預測，如果從更加宏觀的角度看，我們先梳理一下整個IT 行業的發展，然後就能看到未來的發展趨勢。過去從70或者80年代開始，對整個IT產業的關注，不管是產業給予的專注，還是IT供應商的專注，或是企業對於成立自己的IT部門的專注，更多的是一種小I大T的專注，什麼叫小I大T？小的專注於Information能夠體現的價值，而大量專注於運用用和研發Technology方面的議題。這就是小I大T，更多地認為IT就只是Technology這個課題，但是我們要注意IT不僅僅是Technology，IT是兩個課題，是Information和Technology。
隨著技術的發展，現在的技術能夠承載的Information的價值度是迅速提升的，，未來更多的機會會更多在Information這個主題，延伸出來未來10年、20年、30年的前景。特別是未來這30年，這個時代將會是大I小T的時代，更多的主軸是在Information主題。，
ZDNet：從Teradata以及服務客戶的經驗看，如果讓您建議一個企業要建立起自己的大數據戰略，應該要去准備什麼戰略？
辛兒倫：首先建議客戶要先問自身幾個問題，那就是為什麼要建立自己的大數據戰略？是什麼業務發展方向需要數據驅動型戰略？。大數據戰略要針對具體的業務場景，有了明確的業務場景目標，建設駕馭大數據的能力才有針對性性和使命感。
例如某企業要提升他的客戶價值貢獻度，希望建立起大數據戰略，能夠通過與客戶的多種互動渠道的信息中獲得洞察例如通過360度的統一客戶視圖等，在正確的時間、正確的地點、適當的方式，提供這位客戶需要的服務或產品。又如金融機構通過建立起針對風險控制的大數據戰略，能夠發現和判斷自己企業面對的風險以及危害程度，如擔保圈分析等。如電信運營商可以通過建立針對客戶服務品質優化的大數據戰略，發現即將離網的用戶等，提高自己的業務支持並挽留用戶。
但是，在這里我要強調一點，數據驅動型戰略不等同於數據收集戰略，目前企業應盡量避免「存而不用」，建立大數據能力絕不是收集數據、存數據。
根據我們協助全球許多客戶建設高效的大數據戰略呢？，我想分享幾個成功的關鍵：
第一，全面。企業需要採取宏觀視角來識別構成高效體系的諸多不同要素，將不同的數據集（比如內部和外部數據流，或來自企業不同職能部門的信息）鏈接起來，通過關聯分析，找出富有意義的信息。
第二，以業務為核心。針對大數據的戰略規劃應當以業務為導向，大數據戰略並非科學項目，而是必須以滿足實際的業務需求為核心。
第三，靈活。必須考慮到未來的使用情形，大數據戰略和大數據分析方法論應避免常見的限制，比如過多地依賴於單一技術或單一平台模式或過於制式的流程等；由於數據驅動的轉型不會一步到位或立刻傳遍整個企業，因此在制定戰略時，必須認識到價值是逐步創造出來的，並將整個演變過程考慮在內。
第四，有條理且可擴展。要確保大數據戰略能夠得到全面貫徹，而不是導致另一大群數據孤島的產生。
第五，數據分析、科學決策。形成以分析為導向的思維方式，並培養真正的數據驅動文化。
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㈧ 國內的數據挖掘，大數據應用的案例有哪些
1. 亞馬遜的「信息公抄司」：果全球哪家襲公司從大數據發掘出了最大價值，截至目前，答案可能非亞馬遜莫屬。亞馬遜也要處理海量數據，這些交易數據的直接價值更大。
作為一家「信息公司」，亞馬遜不僅從每個用戶的購買行為中獲得信息，還將每個用戶在其網站上的所有行為都記錄下來
2. 谷歌的意圖：果說有一家科技公司准確定義了「大數據」概念的話，那一定是谷歌。根據搜索研究公司comScore的數據，僅2012年3月一個月的時間，谷歌處理的搜索詞條數量就高達122億條。谷歌的體量和規模，使它擁有比其他大多數企業更多的應用大數據的途徑。
3.塔吉特的「數據關聯挖掘」:用先進的統計方法，商家可以通過用戶的購買歷史記錄分析來建立模型，預測未來的購買行為，進而設計促銷活動和個性服務避免用戶流失到其他競爭對手那邊。
㈨ 《大數據時代》01 什麼是大數據
今天我們第一本解讀的是《大數據時代》這本書。
大數據是這幾年特別火的一個詞，那究竟什麼是大數據呢？
字面意思可以理解為大數據就是數量巨大的數據，而這些巨大的數據再結合雲計算、人工智慧、物聯網等技術會對於我們的生活、工作都會帶來翻天覆地的影響。
芝加哥大學商學院教授、麥肯錫公司創始人，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
而我們今天所講的這本《大數據時代》是國外大數據研究的先河之作，本書作者舍恩伯格被譽為「大數據商業應用第一人」。舍恩伯格在書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。對於身處於大數據時代額我們可謂是會產生異常極大的思維方式的變革。
舍恩伯格最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
下面我們就進入到《大數據時代》這本書中去吧。
首先來看第一個話題大數據的思維變革
大數據與三個重大的思維變革有關，而這三個轉變是相互作用的。
一.不是隨機樣本，而是全體數據
解釋一下就是分析事物相關的所有數據，而不是僅僅依靠分析少量的數據樣本。
二是不是精確性，而是混雜性
就是要接受數據的紛繁復雜，而不再追求准確性。
三是不是因果關系，而是相關關系
即不再追求難以摸索的因果關系，轉而關注事物的相關關系。
這三個在大數據時代思維變革的轉變我們會在接下來節目中一一講解。
今天我們這一節先講解：不是隨機樣本，而是全體樣本，這一思維的變革。
小數據時代的隨機抽樣
為什麼這么說呢？在我們過去技術並不發達的時候，只能用少量數據來進行隨機采樣是最高效的方式，即利用最少的數據來獲取更多的信息。
在19世紀時美國的人口普查中，因為數據的變化超過了當時的人口普查統計分析能力，有人提出到數據無比龐大時可以進行有目的的選擇，具有選出代表性的樣本是最恰當的方式，這就是隨機抽樣。並且還非常有見解的提出：采樣分析的精確性是隨著采樣隨機性的增加而大幅的提高與樣本的數量增加關系並不大，也就是說，隨機采樣樣本的隨機性比數量的多少更為重要。
而在當時，政府確實也採用了隨機調查的方式來對於經濟和人口進行了200多次小規模的調查，除此之外，在商業領域也會採用隨機調查的方式來抽取部分商品來檢查商品的質量安全。
隨機抽樣取得了巨大的成功，成為了現代社會，現代測量領域的主心骨，但這只是一條捷徑，是不可能收集和分析全部數據情況下的選擇，他本身就有很多的缺陷。
隨機抽樣的缺陷
第一，它的成功依賴於采樣的絕對隨機性，但在實現中絕對的隨機性是非常困難，一旦分析過程中存在任何「偏見」，分析結果就會相去甚遠。
第二，隨機采樣不適宜用於考察此類別的情況，也就是說隨機抽樣，一旦繼續細分錯誤率會大大增加，比如說你想調查大學生玩手機的情況，您採取的調查結果可能會有3%的誤差，但如果又把這個調查結果根據性別地域、收入來進行細分，那結果就會變得更為不準確。
因此當人們想要了解更深層次的細分領域的情況，採用隨機采樣的方法顯然是不可取的，在宏觀領域起作用的方法，在微觀領域上失去了作用，隨機采樣就像是模擬照片，列印再遠看會是非常不錯，但是一旦聚焦在某個點，就會變得模糊不清。
全部數據的采樣方式
現在我們正在步入了大數據時代，我們需要一中新的數據採集模式----全數據模式，即樣本等於總體。
我們這個時代收集數據，並不像過去那樣困難，手機導航、社交網站、微博、微信這些隨時隨地或主動或被動的收集你所產生的信息，並且通過計算機就可以輕而易舉地完成數據處理。
採取全部數據的采樣方式，可以不用考慮隨機抽樣所考慮的隨機性，並且在細分領域也會發揮極大的作用，一個很好的例子，就是日本國民體育運動相撲之中所產生的非法操控比賽結果。
相撲比賽和其他比賽有所不同的就是選手需要在15場比賽之中的大部分場次獲得勝利，才能保持排名和收入。這樣一來就會出現收益不對稱的情況，比如說一個7勝7負的選手，遇到一個8勝6負的選手，比賽結果對於第一個選手會比對第二個選手更為重要。列維特和達根發現在這種情況下，需要贏的那個選手，最可能會贏，這是為什麼呢？有沒有可能是選手的求勝心呢？當然有可能，但並不是完全！有數據顯示需要贏的選手，求勝心，也只能把勝率增加25%。並且對於數據進一步分析發現，選手如果幫助上一次失利的一方的話，當他們再次相遇時，對方會回報回來。
這種情況在相撲界是顯而易見的，但若是隨機抽樣就無法發現這個情況。而大數據通過分析所有比賽，用極大的數據來捕捉到這個情況。
還有關於大數據應用的例子是：2009年，谷歌公司將5000萬條美國最頻繁的檢索詞條和美國疾控中心在2003年至2008年季節性流感傳播實際數據進行比較，成功預測了甲型H1N1流感的出現。
現在2021年，利用大數據來預測新冠肺炎的發展情況，已經成為我們日常新聞報道的一部分了。
在大數據時代的到來，讓我們可以利用技術，從不同角度更細致的觀察和研究數據的方方面面，使我們的調查更為精準。
回顧一下我們這一節所講的過去的調查是採用小部分的數據來進行抽樣調查，這一方法有顯著的缺點
首先是抽樣分析依賴於采樣的隨機性，而一旦數據出現」偏見「，結果便會大相徑庭
第二抽樣分析也只適用於宏觀分析，對於更加微觀的調查結果並不理想。
如今的技術環境已經有了很大的改善,在大數據時代進行抽樣分析就是在汽車時代騎馬一樣，我們要分析與事物相關的而所有數據，而不僅僅是少量的數據。
以上就是我們本期全部內容，下一期我會講到大數據時代下思維變革的後兩個思維變革。
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