自信大數據

❶ 為什麼大數據分析對於企業來說很重要

大數據的概念已經存在多年了。現在，大多數企業都知道，如果他們捕獲流入其業務的所有數據，則可以應用分析並從中獲得可觀的價值。但是即使在1950年代，也就是幾十年前沒有人說出「大數據」一詞的時候，企業仍在使用基本分析（本質上是電子表格中的數字進行人工檢查）來發現洞察力和趨勢。

但是，大數據分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前，一家企業可以收集信息，運行分析和挖掘出可用於將來決策的信息，而如今，企業可依據可視化數據立即做出決策，更快地反應以保持敏捷的能力為企業提供了前所未有的競爭優勢。

為什麼大數據分析很重要？

大數據分析可幫助企業利用其數據來抓住新的機會。優秀的數據分析，將帶來更明智的業務流動，更有效的運營，更高的利潤和更精準的客戶。那麼，大數據分析到底有哪些價值呢，讓我們一起來看一下：

1.降低成本。諸如Hadoop和基於雲的分析之類的大數據技術在存儲大量數據方面帶來了顯著的成本優勢-此外，它們還可以確定更有效的開展業務的方式。

2.更快，更好的決策制定。藉助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數據源的能力，企業能夠立即分析信息，並根據所學知識做出決策。

3.新產品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，藉助大數據分析，越來越多的公司正在開發新產品來滿足客戶的需求。

工作原理和關鍵技術

大數據分析需多種類型的技術可以協同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下為關鍵技術及相關原理：

機器學習 。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集，它可以快速，自動地生成可以分析更大，更復雜的數據並提供更快，更准確的結果的模型，甚至是非常大規模的模型。通過建立精確的模型，企業可以更好地識別可獲利的機會-或避免未知的風險。

數據管理 。在對數據進行可靠分析之前，需要對其進行高質量管理。隨著數據不斷流入和流出企業，建立可重復的過程以建立和維護數據質量標准非常重要。一旦數據可靠，企業應建立一個主數據管理程序，以使整個企業都在同一頁面上。

數據挖掘 。數據挖掘技術可幫助您檢查大量數據以發現數據中的模式-該信息可用於進一步分析，以幫助回答復雜的業務問題。藉助數據挖掘軟體，您可以篩選出數據中所有混亂和重復的噪音，查明相關的內容，使用該信息評估可能的結果，然後加快做出明智決定的步伐。

Hadoop 。這個開源軟體框架可以存儲大量數據，並在商用硬體群集上運行應用程序。由於數據量和種類的不斷增加，它已成為開展業務的關鍵技術，並且其分布式計算模型可以快速處理大數據。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，並使用商品硬體存儲大量數據。

內存分析 。通過分析系統內存（而不是硬碟驅動器）中的數據，您可以從數據中獲得即時見解並快速採取行動。該技術能夠消除數據准備和分析處理等待時間，以測試新場景並創建模型；這不僅是企業保持敏捷性並做出更好的業務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和互動式分析方案。

預測分析 。預測分析技術使用數據，統計演算法和機器學習技術根據歷史數據確定未來結果的可能性。就是要對未來會發生的事情提供最佳的評估，因此企業可以更加自信地認為自己正在做出最佳的業務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測，風險，運營和營銷。

文本挖掘 。 藉助文本挖掘技術，您可以分析來自Web，注釋欄位，書籍和其他基於文本的來源中的文本數據，以發現以前從未發現的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術來梳理文檔，以幫助您分析大量信息並發現新的主題和術語關系。

❷ 如何在大數據時代下培養創新精神

「大數據」時代的來臨，對各行業傳統管理模式帶來了巨大的沖擊。以往衡量一個企業的實力，其擁有的資源、財力是最重要的標准，而在「大數據」時代，數據才是王道，才是最重要的資產，才是最被看重的競爭力。然而，傳統的管理模式並未適應「大數據」時代的到來，主要表現在以下幾個方面。

挑戰一：大公司的數據壟斷

大數據時代，數據是企業獲取競爭優勢的基礎，全球互聯網巨頭都已意識到了大數據時代數據的重要意義，誰佔有數據，誰就佔得先機。例如作為中國最大的電子商務公司，阿里集團目前坐擁支付寶、淘寶、天貓、阿里金融等多個交易平台，其積累的數據達14年之久，利用這些大數據，阿里金融打破了傳統的金融模式，使貸款不再需要抵押品和擔保，而僅依賴於數據，使企業能夠迅速獲得所需的資金。這一切源於對數據的壟斷，它改變了游戲規則，對傳統銀行業帶來了挑戰。

挑戰二：決策者未意識到數據的商業價值

在這個數據為王的時代，許多企業決策者的意識還禁錮在傳統的管理模式中，企業的信息化管理水平只停留在收發文和電子查詢階段，而大數據分析需要企業在軟硬體設備上的大量投入，構建一個復雜的數據分析系統。另外，雖然有些企業拓展了獲取數據的渠道，但是卻很少深層挖掘數據背後的價值，特別是對系統中的微觀數據的關注和利用很少。如今許多的企業決策者們只是單純的關心像財務報表、企業盈虧表等宏觀的數據，並沒有從組成這些報表的細微數據中去發現企業存在的問題，對於競爭對手的分析也是如此。

挑戰三：信息安全的挑戰

「斯諾登」事件和「竊聽門」丑聞告訴我們，大數據給企業核心信息的保存帶來了技術上的挑戰。交易數據和交互數據的產生和傳輸都是在互聯網中進行，這個過程中存在很多客戶終端和節點，給數據安全帶來了很大的風險。企業為降低成本通常把企業數據存儲在雲端，雲服務商可以看到企業管理和決策的全部數據，商業秘密泄露的風險非常大。另一方面，企業的數據涉及大量用戶的隱私信息，包括客戶位置、交易歷史、個人偏好等信息。這些信息使用不當或者泄露很可能使企業陷入法律糾紛，為企業帶來災難式的不良影響。

❸ 如何理解傳統數據與大數據之間的區別

針對大數據帶給教育的機遇與挑戰，與讀者深入探討和分享大數據與傳統數據的區別，及其行業落地的進展情況。

二、大數據時代潛藏的教育危機

「不得不承認，對於學生，我們知道得太少」——這是卡耐基·梅隆大學（Carnegie Mellon University）教育學院研究介紹中的一句自白，也同樣是美國十大教育類年會中出鏡率最高的核心議題。這種對於學生認識的匱乏，在21世紀之前長達數百甚至上千年的教育史中並沒有產生什麼消極的效應，但卻在信息技術革命後的近十年來成為教育發展的致命痼疾。

「過去，對於學生來說，到學校上學學習知識具有無可辯駁的重要性，而那是因為當時人們能夠接觸知識的渠道太少，離開學校就無法獲取成體系的知識」斯坦福大學教授Arnetha Ball在AERA（美國教育研究會）大會主旨發言中說道，「但是，互聯網的普及將學校的地位從神壇上拉了下來。」Ball的擔心不無道理。根據Kids Count Census Data Online發布的數據，2012年全美在家上學（Home-Schooling）的5-17歲學生已達到197萬人，相對逐年價下降的出生人口，這一人口比重十分可觀。

與此同時，應運而生的則是內容越來越精緻的網上課堂，而創立於2009年並迅速風靡全球的可汗學院（Khan Academy）正是其中的傑出代表。從知名學府的公開課到可汗學院，這種網路學習模式受到熱捧恰恰證明了：人們對於學習的熱情並沒有過去，但是人們已經極端希望與傳統的學院式授課模式告別。一成不變，甚至「目中無人」的傳統集體教學模式在適應越來越多元化、也越來越追求個性化的學生群體時顯得捉襟見肘。

可汗學院模式不但支持學生自主選擇感興趣的內容，還可以快速跳轉到自己適合的難度，從而提高了學習的效率。學習者沒有學習的壓力，時長、時機、場合、回顧遍數都可以由自己控制。

可以想像，如果可汗學院的模式進一步發展，與計算機自適應（CAT）的評估系統相聯系，讓使用者可以通過自我評估實現對學習進度的掌握以及學習資料的精準獲取，那麼它將形成互聯網產品的「閉環」，其優勢與力量將是顛覆性的。

而如果傳統教育的課程模式不革新，課堂形態不脫胎換骨，教師角色與意識不蛻變，那麼學校的存在就只有對現代化學習資源匱乏的學生才有意義；而對於能夠自主獲得更適宜學習資源的學生來說，去學校可能只是為了完成一項社會角色賦予的義務，甚至談不上必要性，也就更談不上愉快的體驗或興趣的驅使了。

大數據的研究可以幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新的技術以及細致的分析找到怎樣的課程、課堂、教師是能夠吸引學生的。但問題在於，社會發展給予教育研究者的時間窗口並不寬裕，因為有太多人同樣在試圖通過大數據挖掘設法瓜分學生們有限的精力與注意力。而且從某種程度上，他們做得遠比教育研究者更有動力與誠意。

首當其沖的是游戲的設計者——青少年是其主要消費群體。撇開馳名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美國藝電公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等國際巨鱷不談；即使是國內的盛大網路，第九城市，巨人科技，淘米網路等游戲公司，亦都早已組建了專業實力強勁的「用戶體驗」研究團隊。他們會通過眼動跟蹤，心律跟蹤，血壓跟蹤，鍵盤與滑鼠微操作速率等各種微觀行為來研究如何讓玩家在游戲中投入更多的時間，更加願意花真實世界的錢來購買虛擬世界的物品。什麼時候應該安排敵人出現，敵人應當是什麼級別，主人公需要耗費多少精力才能夠將其擊敗，這些變數都得到了嚴格的設計與控制，原因只有一個——大數據告訴游戲創作者，這樣的設計是最能夠吸引玩家持續游戲的。

其次是電影視頻、青春小說等鏈式文化產業。為什麼在網站上看視頻會一個接一個，無法停止，因為它會根據該賬號的歷史瀏覽記錄推算出其喜歡看什麼樣的視頻，喜歡聽什麼類型風格的歌，並投其所好；而暢銷網路小說看似並沒有「營養」，但裡面的遣詞造句、語段字數，故事起伏設定，甚至主人公性格的類型都是有相關研究進行支持——讀者往往並不喜歡結構嚴密、精心設計的劇情——這就是為什麼情節千篇一律的韓劇受人追捧的原因，他們通過收視率的反復研究，挖掘到了觀眾最需要的那些元素，並且屢試不爽。

此外還有許多更強大的研究者，比如電子商務，總能通過數據找到你可能願意購買的商品——他們甚至知道買尿片的父親更願意買啤酒。

這些領域看似與我們教育者並無特別關聯，但是他們與我們最關心的對象——學生卻有著千絲萬縷的聯系。數百年甚至數十年前，學生並不會面對如此多的誘惑，學校在其生活中占據極大比重，對其影響也最為顯著，因此教育者對於學生的控制總是有著充分的自信。但是，當不同的社會機構與產品開始爭奪學生的注意力時，教育者的自信就只能被認為是一種無法認清形勢的傲慢了——因為在這場「學生爭奪戰」中，傳統學校看上去實在缺乏競爭力。

即使教育研究者願意放下身段，通過大數據的幫助來悉心研究學生的需求與個性。但是人才的匱乏也是非常不利的一點因素——相比於商業環境下對研究實效的追逐，教育研究的緩慢與空洞顯得相形見絀。在互聯網企業紛紛拋出「首席數據官」的頭銜，向各種數據科學狂人拋出橄欖枝，並且在風險投資的鼓舞下，動輒以百萬年薪進行延聘時，大數據研究的前沿陣地必然仍是在互聯網行業中最轟轟烈烈地開戰。

分析形勢後的姿態，以及投入的力度與強度，或許是教育領域在進入大數據研究時最先需要充分考慮的兩個先決條件。

三、誰在為大數據歡呼：一場關於「人性」研究的啟蒙

孜孜不倦地觀測、記錄、挖掘海量的數據，有朝一日終會推導出或簡約或繁復的方程，以此得以在自然科學的歷史豐碑上留名——數百年來，這種對數據的崇拜早已成為了物理學家、化學家、生物學家、天文地理學家們的信念。而牛頓，貝葉斯，薛定諤等一代代巨匠的偉業也揭示了數據對於科學發現的無限重要價值。

相形之下，社會科學領域的研究就要慘淡地多——他們同樣看重數據，同樣追求統計與分析的「程序正義」，同樣勤勤懇懇地設計實驗與調研，去尋找成千上萬的被試，同樣像模像樣地去嵌套方程……但是幾乎很少有研究結果能夠得到普遍的承認，不管是社會學、心理學、經濟學、管理學還是教育學。

當然，社會科學領域的研究者們遇到的困難是顯而易見的：「人性」與「物性」是不同的，物質世界比較穩定，容易尋找規律；而由人組成的社會極其善變，難以總結。從數據的角度來說，人的數據不如物的數據那麼可靠：

首先是人不會像物那樣忠實地進行回應：誰知道一個人填寫的問卷有多少是注意力不集中填錯的、語文水平不高理解錯的、還是壓根沒打算講真話？此外，人與人本身的差距也大於物與物的差距：兩個化學組成相同的物質表現出各種性質幾乎是完全一樣的，但即使是兩個基因完全相同的雙胞胎也會因為不同的人生經驗，而表現出大相徑庭的行為特徵。

但這些都還並不關鍵，最最重要的是：人無法被反復研究。人不是牛頓的木塊，不是伽利略的鉛球，不是巴普洛夫的狼狗，人不會配合一次次從斜坡上被滑下來，一次次從比薩塔頂被扔下來，一次次流著口水乾等著送肉來的鈴聲。而我們知道，在「科學」的三個標准中，首當其沖的就是「可重復驗證」。

換句話說，我們可以獲得的關於「人性」的數據不夠大，不夠多，不夠隨時隨地，因此我們無法從數據中窺見人性。2002年諾貝爾經濟學獎授予心理學家丹尼爾?卡尼曼（Daniel Kahneman）時，似乎標示著社會科學領域已經接受了這樣一種事實：人類的行為是無法尋找規律、無法預測、難以進行科學度量的。社會科學開始懷疑用純粹理性的方法是否可以解答關於「人性」的種種現象。與此相映成趣的是2012年的美國大選，奧巴馬的團隊依靠對網路數據的精準篩選捕捉到了大量的「草根」選民，而對於其喜好與需求的分析與把握更是贏得其信任，從而在不被傳統民調與歷史數據規律看好的情況下一舉勝出。這跨越十年的兩個標志性事件讓人們對於「數據揭示人性」可能性的認識經歷了戲劇性的轉變。

如今，迅速普及的互聯網與移動互聯網悄然為記錄人的行為數據提供了最為便利、持久的載體。手機，iPad等貼近人的終端無時不刻不在記錄關於人的點點滴滴思考、決策與行為。最最重要的是，在這些強大的數據收集終端面前，人們沒有掩飾的意圖，人們完整地呈現著自己的各種經歷，人們不厭其煩一遍又一遍重復著他們不願在實驗情境下表現出來的行為，從而創造著海量的數據——傳統數據研究無法做到的事，傳統研究範式苦苦糾結的許多難點，都在大數據到來的那一剎那遁於無形。

大數據的到來，讓所有社會科學領域能夠藉由前沿技術的發展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究「人性」成為了可能。而對於教育研究者來說，我們比任何時候都更接近發現真正的學生。

❹ 大數據里的青年是什麼樣子

90後海歸研製的馬桶能智能體檢；南京餐飲業求職者7成是90後，平均薪資排全國第二；00後們其實很認同傳統美德，九成認為成功要靠自己奮斗……昨天（5月4日）是五四青年節，QQ、淘寶、口碑、58等多家互聯網機構出台了各種角度關於年輕人的大數據畫像，讓我們來看看這里有沒有你熟悉的年輕人。

畫像三

南京餐飲業平均薪資6447元，求職者七成是90後

「四千塊你就想請個服務員？你想多了吧！」這個前兩年流傳的段子或許正在變成現實。58英才招聘研究院聯合口碑剛剛發布的今年1至4月全國重點城市餐飲業用工分析報告顯示，北上廣深、南京等一二線城市餐飲用工缺口巨大，餐飲人員供不應求直接拉高了餐飲企業薪資水平，服務員薪水最高的重點城市依次是北京、南京、廣州、上海等。其中，南京餐飲企業平均支付薪資水平已達6447元。

數據顯示，2018年1-4月，餐飲業企業招聘量城市前十位依次是北京、廣州、深圳、上海、成都、杭州、重慶、武漢、西安、蘇州。餐飲行業員工流動性較大，一直是用工需求最大的行業之一，招人難、留人難已成為絕大多數餐飲企業面臨的問題。

統計數據還顯示，餐飲業企業支付薪資水平城市前十位依次是北京、南京、廣州、上海、深圳、杭州、合肥、蘇州、西安、武漢。其中，北京的餐飲業企業薪資標准居全國第一，為7656元，其次是南京、廣州、上海、深圳，分別為6447元、6377元、6331元和6196元。值得一提的是，南京的餐飲業平均薪資超過了廣州、上海、深圳等一線城市，僅次於北京。

什麼樣的人應聘餐飲業最多？58英才招聘研究院數據顯示，餐飲業求職者中，90後佔比最高，達到72.5%。

以上內容來自：揚子晚報

❺ 如何在大數據時代增強中國年輕人對中國文化的信心的作文

中國文化的精髓歷經千年傳承自然輝煌，孔子學院世界各地都有，外國人都在學儒家思想中國文化。我們更要文化自信。

❻ 大數據時代的到來,你是如何面對各種挑戰的

大數據時代到來，面對更多的挑戰，其實更想要去迎難而上，因為正是因為大數據時代的到來，所以說讓我們更加有了更大的自信，讓我們更加想要去闖盪，面對更大的困難，我們也更加想要去，迎難而上，看看自己是否能夠解決，如果解決，那麼證明自己的能力非常強大，如果不能解決，那麼更加希望去有一個人來解決這個問題，帶自己走出困境。