❶ 寫給創業者十個大數據觀點
寫給創業者十個大數據觀點
歷經多種以數據為資源的創業公司，筆者深感大數據題材創業是高富帥的行為，對於創業者來說不但要擁有大數據的思維，幫客戶創造價值，還要更好了解大數據的生態系統，不要想著成為什麼平台，甚至設想成為數據生態裡面的重要基礎設施提供者，某個行業的領導者，而更多是要考慮如何先成為數據時代的收益者之一。
根據觀察，筆者梳理了大數據的觀點，寫給創業者以供參考。
1.關於大數據賺錢
大數據的價值是沒有問題的，可是它的商業價值是依賴用戶數的；
簡單舉例：100元發掘了10元價值，如果銷售給8個人，虧20，銷售給80個人賺700，利潤極高
這就是說，數據驅動的生意價值密度比較低，依賴用戶數構建生意體系，一旦做大將是暴力，因為價值的復制性成本趨近於零。
2.關於大數據商業模式
目前的大數據仍停留在概念系統建設的初級階段，解決現有數據量增加、處理速度快速處理的問題，很少有大數據平台真正運用自身的大數據，完成真正的產品創新，而非渠道的拓展。
就技術收益而言，營銷的：
商品推薦、廣告推薦、閱讀推薦、人才推薦、旅遊推薦搜索悠優化都是有收益的；就安全而言：有合規、預警和智能巡檢，是可以節省成本的、提高效率的；就產品創新而言，沒有見到實物的產品創新案例；UGP（用戶創造產品）平台會比較酷。
就目前已經賺錢的搜索業務，安全業務，輿情，情報，營銷業務都是成功的案例，還有很多，靠大家切入，記住提供應用，不要搞系統。那是大公司乾的事情。
3.關於大數據的普世價值
發現大數據的價值，如同發現新文明！
數據是群眾智慧，將協助個體進行科學決策！
和之前的數據科學相比現在的DT能夠實時在線，預測未來趨勢！
企業層面將更加科學的倒逼企業的人財物產供銷體系等
開放數據、是人類歷史上最偉大的進步！
對於數據的價值認知不應該停留在商業領域，各行各業都需要數據驅動，各個學科也需要，我們人類在通過數據不斷量化這個宇宙。
4.大數據與營銷
科學和藝術的有機結合
數據更快、更准，藝術更富有感染力！
科學提升在理性范圍內、藝術則非理性！
大數據目前貢獻最多的還是在營銷！
藝術價值>數據機制
數據對於營銷效果是N%的提高，藝術是幾十，幾百，成千上萬的提升，在數據時代一個好的營銷是將數據與藝術結合的結果。
5.大數據的最大價值：大數據+物體=智能
心中有數為智慧、物中有數可智能！
數據給人類提供了造物的素材，使人有了學習上帝造物的本領；
大數據滲透到了所有場景，讓物體智能，行為智能，誰學習誰受益，請用大數據幫助XX進行變革造句（大數據輔助說話，治病，吃飯，旅遊，吵架）；
這是大數據的核心價值，在這個哪些硬體需要什麼樣的數據，如何去滿足這種數據需求，如何節省資源，如何提高數據利用率，如何考慮硬體之間的數據交換和流動才是最重要的。終端決定後台，消費者決定市場！智能硬體是大數據的最終用武之地。
6.沒有數據照樣可以大數據
智慧高於知識，智慧是動態的，它可以隨時產生（實時計算）的：你的心態，初心，勇敢，創新思維，工作環境人際關系都是條件，我們從數據，信息，知識，到智慧產生都是大數據處理的結果，古人沒有數據但是產生了智慧，所以大數據思維不應局限在數據層面。
7.關於大數據的最佳商業模式
免費數據，收費api，會不是大數據最佳的商業模式？
大數據的最佳商業模式也許就是大數據交易。
8.大數據對企業的價值
助理業務生命周期管理：
各行各業都有大數據驅動的業務變革，任何一個行業
從社會化客戶---原始的線索客戶-----線索-機會-----
訂單-產品設計--服務-----口碑------社會化客戶，
整個商務的閉環都需要數據參與其中的。
助理數據生命周期管理：
從數據產生--數據採集--數據傳輸--數據存儲--數據處理--數據分析--數據發布、展示和應用--產生新數據"整個數據效能價值的閉環。都需要數據參與其中。
9.當大數據智能PK自然
後大數據時代也許是自然科學的，現在峰會必談大數據，而大數據之後能，筆者以為會談自然科學，自然創造萬物，數據只是自然的產物之一；
10.大數據與易經
思考：推理VS演繹，用01計算機技術釆集了部分數據，應用了一些數學演算法，選擇了一種經驗場景，推理出一種結論，釆集不全，演算法不準，場景不對，推理有誤。
研究了一，生二，二生了三，三生了萬物，掌握易經的古代人能掐會算，預測，演繹有根。這就是祖先的易經文明，演繹可能預知所有情況；
易經說，一時二運三風水四積陰德五讀書，這就是已經對於社會的大數據結論。易經就是大數據思維。
以上十個觀點，是筆者的一些點滴思考，有志於以數據題材創業的朋友，我還想和大家溝通的是對於大數據的市場需求要有所了解。從價值的角度來說，數據分三六九等，第一方數據，第二方數據，第三方數據。從目前來看，企業的第一方數據處理（hadoop等生態會是大需求，美國的戰略是開源，中國的戰略是數據開放和OEM跟進，也有很多自有技術的廠商）是目前最迫切的需求，以第一方數據分析為需求的（BI等工具）求是第二需求，提高安全控制的是第三需求。其次第二方數據的應用。融合企業自身業務的，加快業務協作的，整合利用業務合作方的數據的應用和技術是這一類需求。最後一類需求就是購買第三方數據拓展業務的需求，要麼改善產品體驗，要麼進行客戶拓展。這類需求促進大數據流動起來，是推動大數據流動性，產業鏈完善的主要動力。
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❷ 愛奇藝Pk騰訊視頻大數據告訴你！
電視時代已經過去，人們越來越習慣於選擇在視頻網站上觀看節目。在線視頻平台以愛奇藝、騰訊為代表，讓我們來看一下哪個更受大家歡迎~
1.網路指數數據顯示愛奇藝在近幾年的搜索指數和資訊指數都是遙遙領先的，只有資訊在2020年七月份猛增幾天然而沒有幾天又跌落到以前的趨勢
2.頭條指數數據統計圖近一個月的愛奇藝和騰訊視頻的熱度指數顯示愛奇藝依然是居高臨下
3.微指數趨勢顯示騰訊視頻比愛奇藝搜索的要頻繁一些。
4.微信指數數據詳情顯示騰訊視頻搜索還是比愛奇藝高，在8月初時愛奇藝超過騰訊視頻，好景不長又被騰訊視頻反超！
5.七麥數據兩個搜索指數兩隊持平，沒有很大的差距
從以上數據可以看得出來，第一個網路指數的數據中發現，近幾年的愛奇藝一直是超越著騰訊視頻，而其他幾個則是近幾個月的數據，展示了數據中騰訊視頻搜索比愛奇藝要多，而近幾年騰訊視頻緊追其後，騰訊視頻和愛奇藝在搜索指數上基本持平！沒有什麼很明顯的差距！
❸ 大數據計算你和學霸的距離
大數據計算你和學霸的距離
在成都最冷的20天里還能堅持早起吃早餐；總是在晚上10點到11點之間洗澡；在教學樓打水近80次……正值開學季，電子科技大學教育大數據研究所的數據顯示，普通的你，和學霸之間，恐怕就差了這些「微不足道」的行為。
這個頗有意思的發現，來源於覆蓋了電子科大兩萬余名本科生的大數據系統——「學生畫像」，其將每名學生幾乎所有的在校活動軌跡與成績之間建立了關聯。利用這些數據，不僅能預算出學生的學習狀況，研究者還希望依此引導他們更好地規劃各自的學業和就業方向。
學霸的生活軌跡
傳統教育認為，學生有規律的生活，是學生提高成績的重要保證。
「普遍情況下，良好的行為習慣與學習成績是呈正相關的，這基本是得到公認的。」21世紀教育研究院副院長熊丙奇表示，這些行為習慣，有的與成績變動直接相關，例如學生按時上下課，常去圖書館等；還有一些與成績的變動是間接相關的，比如養成早起的習慣，經常洗衣服，有規律的打水等。「雖然不直接作用於學生的學習，但是，好的生活習慣，反映的是學生積極的狀態，說明學生自我管理的能力較強。那麼，這些學生用在學習上的時間也相對有保證，也就勢必會對學習成績產生影響。」
不過，必須承認，這個被普遍接受的結論很難被定量描述。「如果我們能定量地證明已有的依據，並提出科學的可參照的建議，這項研究就是有價值的。」電子科技大學教育大數據研究所副所長連德富這樣解釋這項研究的初衷。
如今，研究團隊已經花了一年多的時間記錄學生的校內行為，包括吃飯、購物、打水、進出圖書館、借閱圖書、宿舍門禁、洗澡、使用洗衣機、乘坐公交等。結果發現，學霸有著與一般學生完全不同的學習生活軌跡。
以某專業排名第3的學生為例，她幾乎每天固定在8點、12點、14點三個時間點出門，留在宿舍的總時長低於專業平均水平。而該專業成績排名第61的小石每天進出宿舍的時間很隨機，而且通常每次外出的時長不超過2小時，「宅指數」明顯高於專業平均水平。
此外，成績最好的學生吃早餐次數在110次，成績最差的學生吃早餐次數僅為60次。9點前出現在食堂吃早餐的同學，成績相對更好。成績較好的學生集中在晚上10到11點之間洗澡，而成績較差的學生，洗澡時間無明顯規律。
除作息規律以外，進出圖書館次數也是重要指標。第一學期，成績最好的學生進入圖書館的次數為55次，成績最差的學生進入圖書館的次數為35次；到了第四學期，成績最好的學生進入圖書館的次數為61次，成績最差的學生進入圖書館的次數為18次。
同樣的情況還存在於教學樓。學生去教學樓飲水機上打水次數越多，就說明學生長期在教學樓里活動。第三學期的數據顯示，成績最好的學生在教學樓打水近80次，成績最差的學生在教學樓打水不到10次。
尤其讓連德富印象深刻的是，不同成績的學生在借閱圖書的種類上也有明顯的區別。他發現，《蝴蝶公墓》《變態心理學》等帶有懸疑色彩的圖書，借閱者的成績普遍不理想。
過去，要想清楚地知道不同成績水平的學生群體與他們的行為特徵之間一一的對應關系是非常困難的，但有了大數據的幫助，一切變得簡單起來。
「學生畫像」還能做什麼
僅僅根據學生行為習慣的數據統計，就可以制定出學霸路線嗎？
要想精確刻畫一個人需要用無數的數據，但連德富認為，校園就是一個擁有豐富數據的很小的社會系統，只要這些數據能與目標聯系起來，就有一定的指示作用。
事實上，「學生畫像」的首要功能，就是算出每名學生的學習、生活狀態，並設計出一系列輔助他們更好規劃各自學業的功能模塊。目前已經實現的是掛科預警。
據了解，研究團隊設計了一個針對掛科率的公式，即過去的學習基礎+一段時期內的努力程度。學習基礎是根據已考科目成績、已考與將考科目之間的關聯性計算得出的，而努力程度則主要依據教學樓打水頻率、進出圖書館的時間與次數等。
如果有學生正處於掛科率高風險的邊緣，系統就會自動向負責該名學生的輔導員發送預警信息。而在過去，只有當學生已經出現掛科的情況，輔導員才能得知，即便如此，事後也很難分析學生掛科的具體原因。
「目前，教育大數據暫時的定位還是輔助傳統教育，管理、引導學生。」連德富表示。
除了關注學生成績，他相信，現在的校園里依然充滿了像當初的自己那樣對未來迷茫的人。「我們都曾迷茫過，不知道自己喜歡什麼，可以做什麼。」
如何利用「學生畫像」幫助學生找到適合自己的路，是研究團隊正在努力的方向。目前，資料庫不僅有現有學生的行為軌跡，還有已經畢業的學長們的行為軌跡。連德富告訴《中國科學報》記者，最終選擇考研、出國或者創業的學生，在生活、學習方式上是存在一些差異的。
比如，打算出國的學生在選修課程、借閱圖書時都會偏向語言方面的內容，而偏好創業的學生則與一項很有意思的數據產生關聯。由於電子科大在成都郊區，學生進市區需要乘坐一趟班車，有的學生去市區的頻率明顯要高於其他同學，這也意味著他們的社交行為可能更為豐富。
「學生畫像」可以將現有學生的行為軌跡與已經畢業的學長們的行為軌跡進行比對，如果在選課、借閱圖書、參加社團活動等方面的軌跡與某類去向的畢業學生比較相似，學校就可以提供相關方面的建議、指導。
對此，21世紀教育研究院副院長熊丙奇也表示，傳統的大學教育對學生的管理是比較鬆散的，因此，通過對學生生活、學習的數據分析，掌握學生的目標動向，有助於學校對學生進行合理的引導，無論是學習還是參與社會活動，都能夠有的放矢地幫助學生作進一步規劃。
中科院心理所研究員尹文剛則將關注點瞄準了當下大學生的心理健康問題。
「學生從高壓的中學時期，進入完全需要自我管理的大學生活，一時間無法適應，容易出現心理問題。一旦受挫，通常選擇迴避的態度，甚至會出現抑鬱的情況，更嚴重的可能危及生命。」尹文剛直言，近年來，大學生頻繁曝出跳樓、傷害同學事件，都與心理健康密切相關。
他認為，通過教育大數據，可以及時掌握學生的行為習慣特徵，一旦發生明顯異常，比如長期獨處、很少參與公共生活等情況，學校就可以適當關注學生的心理健康問題，採取相應對策。
研究團隊正在挖掘「學生畫像」在關注學生心理健康方面的作用。他們可以根據學生的行為習慣來量化「孤獨」。
性格孤僻、有強烈的孤獨感，往往被認為是抑鬱易感人群具有的一些共性特徵。他們發現，學校最孤獨的一群人出現心理問題的概率比普通人高一個數量級。因此，研究團隊正在設計演算法，依據「30天內，兩個素不相識的人，有兩次或兩次以上前後腳打水、打飯、進公寓、進出圖書館或坐公交車經歷的概率，不超過十二萬分之一」的結論，可算出每名學生的「在校朋友圈」，以此量化學生孤獨的程度。
在尹文剛看來，預知大學生的行為習慣所隱含的心理問題，特別是關注學生的變化，對於開展學生工作是非常有幫助的。
從這些角度看，大數據在教育領域的應用是有一定價值的。
如何保護學生隱私
打水刷卡、進圖書館刷卡、進宿舍房間刷卡……在校園逐步實施一卡通的時代，學生大數據已經變得易得而且可控。學校一方面依靠大數據加強對學生的管理，一方面也要照顧到學生的隱私，尊重學生的行為習慣。因此，如何合理使用大數據，同時又保護學生隱私，就成為了一個重要的問題。
「如果讓學生感覺生活在學校的監控下，那麼即使學校的出發點是好的，希望能夠對學生的行為及心理進行合理引導，這種舉措也無疑會讓學生反感。」熊丙奇特別提示學校在運用大數據的時候，要考慮到學生的隱私及習慣。
對此，連德富表示，「學生畫像」在保護數據隱私方面是非常謹慎的。
「設計系統功能時，很重要的一方面是數據PK。」連德富介紹說，希望每名學生除了能在系統上看到自己的「畫像」外，還能看到自己與同專業同學比較後的相對優勢和劣勢。「但是，比較的根本目的是找到學習的模板，而不是與具體的某個個體比高下。」
因此，在申請PK時，系統是存在強許可權管理的。發起比對的學生必須經過對方的允許，才能看到對方的畫像。但是連德富透露，由於該功能涉及的數據隱私比較敏感，目前並沒有向學生端開放。
而已有的面向輔導員的埠，所涉及的數據經過嚴格的加密處理，系統不保存學生的真實姓名及學號，只有出現重要預警信息，才會自動給相應的輔導員進行簡訊推送。這意味著，任何一個技術人員都看不到學生個人的信息，而輔導員最多能夠掌握自己負責學生可能出現的重大問題。
連德富堅持認為，教育大數據不會刻意強調每個個體的情況，而是反映學生整體的生活、學習狀況，以及時預測預警學生的異常狀況，從而為學校的決策提供數據支撐。
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❹ 大數據技術的應用有哪些
大數據技術的應用有哪些呢?同學見到過沒，沒有的話，快來我這里了解了解。下面是由我為大家整理的「大數據技術的應用有哪些」，僅供參考，歡迎大家閱讀。
1、數據記錄
有些數據記錄以模擬或數據的形式存在，但都是本地存儲的，不是公共數據資源，也不向互聯網用戶開放，如音樂、照片、視頻、監控視頻等音視頻資料。互聯網上不僅有海量的數據，而且正在以前和歲胡所未有的數量被所有互聯網用戶共享。
2、移動互聯網發展現狀
移動互聯網出現後，許多移動設備的感測器收集了大量用戶點擊行為的數據。IPHONE有三個感測器，三星有六個。它們每天生成大量的點擊數據，這些數據由某些公司擁有，還有大量的用戶行為數據。
3、電子地圖
電子地圖,如黃金、網路、谷歌地圖,它產生大量數據流的數據,數據是不同於傳統數據,傳統的數據代表一個屬性或一個度量值,但數據流圖表示一個行為,一種習慣,流數據頻率分析後將會產生巨大的商業價值。基於地圖的數據流是一種過去不存在的新型數據。
4、喚攔社交網路的發展現狀
進入社交網路時代後，網路行為主要是由用戶參與創造的，大量的互聯網用戶創造了大量的社交行為數據，這是前所未有的。它揭示了人們的行為和生活習慣的特點。
5、電子商務
電子商務的興起產生了大量的在線交易數據，包括支付數據、查詢行為、物流運輸、購買偏好、點擊訂單、評價行為等，這是信息流和資金流數據。
6、搜索引擎
傳統門戶網站轉向搜索引擎後，用戶的搜索行為和質疑行為收集了大量的數據。單位存儲器價格的下降也使存儲數據成為可能。
一、廣告行業
比方你最近想買一個商品，然後在網路、京東或淘寶中查找了某個關鍵字，其實這些行為數據都被搜集起來了，因為有很多人的行為數據，一切後台要進行大量的數據剖析，構建用戶畫像和使用一些引薦演算法，然後進行個性化的引薦，當你登錄到一些網站上時，你會發現有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。
二、內容引薦
比方你刷今日頭條，頭條會搜集你曾經的閱讀行為數據，然後根據你的喜好構建一個你專屬的用戶畫像或一類人的畫像，然後給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經點擊過詹姆斯相關的新聞，就給你引薦NAB相關的新聞。因為頭條用戶很多，要剖析的數據量就非常大，一切要使用大數據的手法來處理。
三、餐飲行業
快餐業的視頻剖析。該公司通過視頻剖析等候行列的長度，然後主動改變電子菜單顯現的內容。假如行列較長，則顯現能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現那些利潤較高但准備時間相對長的食物。
四、教育范疇應用
網路大腦PK人腦：大數據押高考作文題。為了協助考生更好地備考，網路高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度查找風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度發掘剖析，以「概率主雀塌題模型」模擬人腦思考，反向推導出作文主題及相關詞彙，為考生猜測出高考作文的命題方向。
五、醫療范疇
智慧淮醫。淮安市選用IBM大型主機作為淮安市區域衛生信息渠道根底架構支撐，滿意了淮安市在市級區域衛生信息渠道根底渠道建造和居民健康檔案信息系統建造進程中的需求，支撐淮安市級數據中心、居民健康檔案資料庫等一系列淮安市衛生信息化應用，支持淮安成為全國「智慧醫療」的典範。
❺ 無治超數據是什麼意思
大數據PK小聰明
近日，長沙縣行政執法局查處了6起貨運車輛故意採取超低速行駛、首尾緊隨等方式逃避檢測的案件。
據悉，這是《湖南省貨物運輸車輛超限超載治理辦法》和《湖南省治理貨運車輛超限運輸不停車檢測非現場執法實施辦法（試行）》實施以來，全市查辦的首例案件。大數據治超強有力地推進，織密了交通運輸的安全網，但仍有個別駕駛員抱著僥幸心理耍小聰明，有我們的大數據支撐，超載超限難逃「法眼」。
❻ 什麼是大數據思維，數據思維劃分哪幾個維度
在中國「互聯網時代」這個詞彙似乎顯得那麼火熱，但在美國還未聽說過。這是因為互聯網思維更契合傳統東方思維方式。東方文化強調智慧，而西方更強調知識，智慧來源於經驗，而知識來源於數據。如何來證明這個論點?那麼，我們來看一下諸葛亮和司馬懿，他們兩個人可以說是一組典型的智慧PK知識的代表。司馬懿是諸葛亮的最大對手，他可能是早期的大數據最佳應用者。
從諸葛亮幾點睡覺，吃幾碗飯，他就能判斷諸葛亮活不長了;而諸葛亮則憑借智慧猜出司馬義膽子小，不敢進入空城。中國人崇尚智慧，可能更注重互聯網思維，但光有互聯網思維還不夠，還要對數據有更深的認識和更好的運用，才能實現最佳效果。 已經為大家精心准備了大數據的系統學習資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小夥伴可以點擊進入
其實，大數據思維不像互聯網思維那樣令人熱血沸騰。從最近一項研究來看，採用大數據的公司比不採用大數據的公司利潤平均高6個百分點。6個百分點，也許不那麼起眼，但「積少成多、聚沙成塔」，在激烈的競爭環境中，則是讓企業生存下來、脫穎而出的最大資本。比如說在美國排名前十的電商網站中，8家是傳統零售商，只有2家是純電商。傳統零售商擁有大量數據的沃爾瑪，一天的數據量達到PB級，這個數據資源可以轉化為企業贏得比賽的有效耐力。
那麼對於大數據思維，其實是有三個緯度的，包含定量思維、相關思維、實驗思維。第一，定量思維，即提供更多描述性的信息，其原則是一切皆可測。不僅銷售數據、價格這些客觀標准可以形成大數據，甚至連顧客情緒(如對色彩、空間的感知等)都可以測得，大數據包含了與消費行為有關的方方面面;第二，相關思維，一切皆可連，消費者行為的不同數據都有內在聯系。這可以用來預測消費者的行為偏好;第三，實驗思維，一切皆可試，大數據所帶來的信息可以幫助制定營銷策略。這就是三個大數據運用遞進的層次：首先是描述，然後是預測，最後產生攻略。而也正是大數據的這些有效耐力，讓企業贏了更多的市場。 已經為大家精心准備了大數據的系統學習資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小夥伴可以點擊進入