Ⅰ 五年後,大數據會怎樣改變我們的生活
五年後,大數據會怎樣改變我們的生活
全球大數據和數據分析領導企業Teradata天睿公司（紐交所上市公司，2007年從母公司 NCR 公司剝離獨立）每年舉辦一次全球用戶大會（Teradata Partners），我們討論大數據不過三五年的事情，但是這場業內規模最大的數據分析峰會已經開了30年了。你能想到想不到的最資深的行業、商業智能、數據倉庫和大數據專家，而且全球大名鼎鼎的數據驅動型企業的用戶代表也都在這兒了。
會議間隙，記者采訪了Teradata天睿公司首席執行官兼總裁Mike Koehler、首席技術官Stephen Brobst，以及大中華區首席執行官辛兒倫（Aaron Hsin），他們從不同方面分享了大數據是怎樣改變和即將改變我們的生活，尤其是商業生活。
記者：中國公司已經開始從大數據中獲得立竿見影的商業收益嗎？
辛兒倫：其實，不管是立竿見影，還是潛移默化，就像本屆大會的主題Breaking Big所闡述的一樣，我們要積極擁抱大數據，在應用中要「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。」
所以，企業要在大數據上獲得收益，就必須堅持創新和追求創新，不管在技術上尋找突破，還是從業務流程、組織架構、企業的分析文化上，都要進行積極的創新。在國內，有十多個行業的客戶選擇Teradata做了很多創新的項目，包含政府與公共服務、地鐵、交通運輸、航空、通信行業、銀行、保險、證券、物流、快遞行業、製造行業、汽車、零售、電子商務、電力能源等行業。
比如在國內的快遞行業，我們幫助一家領先的快遞公司建立其數據收集和分析系統，協助完善其業務流程。通過找到它們業務流程中的「跑冒滴漏」環節，將業務環節的各種數據，例如掃描數據、車隊的運營數據等跨部門的數據整合起來，改善計費流程系統，實現關聯分析等高級分析功能，杜絕了以前流失的收入。據這家快遞公司測算，在項目結束的第一年，如果假設部署Teradata解決方案和服務的費用為1塊錢，那客戶由此帶來的收益就達到80塊錢，這就是非常顯著的改變。
在保險行業，大部分保險公司都以為客戶會在周末查詢有關保險的相關信息，所以投放網路廣告都選擇周末時段。其實，通過我們的大數據分析證明，其實應該是周一！就是大家最忙的工作日的第一天。所以，通過大數據分析，將廣告資源投放在適合的時間、適合的人群就是幫助企業獲得真正的受益。
針對營銷方面，我們經常會接到各種「騷擾」的推銷電話，其實這就是在不正確的時間、不正確的地點、用不正確的方式來提供給不恰當的人。企業應該基於客戶的數據分析，用更加智能的方式來服務，我認為這種不精確的服務應該會越來越少。
其實，不管是已經在駕馭大數據中受益的企業，還是那些剛剛開始征程的組織，很多企業曾經面對大數據項目的投資時都出現過猶豫、徘徊。當然，這就需要更大的勇氣支持。Teradata以及廣大客戶的調查已經看到，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，相信企業也能很快看到大數據的價值，看到數據分析在商業變革中帶來的不可替代的驅動力。
記者：大數據在技術層面的發展已經有了很大的突破，到底有哪些因素影響到大數據的技術進步真正投入到應用當中去？
Stephen Brobst：人們只是假裝熱愛技術進步，哈哈！實際上，人類希望看到的是一步步的改變，而不是翻天覆地的變化。
比如，像無人駕駛汽車技術早已存在，但是，現在直接讓大眾接受無人駕駛還是困難的，改變將會是循序漸進的。現在的汽車已經實現了自動泊車功能，這就是邁出了無人駕駛的第一步。無人駕駛更多是因為法規、監管、保險公司、律師之間存在的問題，現在還沒有很快大規模應用。
另外，盡管人的生命非常珍貴，但你的汽車上的感測器數量比人身上的可穿戴感測器多的多。通過佩戴感測器，大數據可以提供很多健康方面的數據分析。例如根據你個人的基因狀況，提供個性化的葯物和治療方案。這也是未來的一個發展趨勢。但是很多人害怕，因為個人隱私的原因，不希望把自己的基因組數據放在大資料庫裡面。
在大數據領域，目前發展非常迅速而且想像前景最為豐富可能是物聯網數據。Teradata公司認為大數據分析的未來圖景就是「萬物皆可分析」（Analytics of Everything）。此外，在Gartner公司的分析預測中，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。
其實，這些預測正是技術發展現實的寫照。實現萬物皆聯網或者萬物皆可分析，最主要的是靠感測器技術。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。
但是，物聯網之所以沒有快速發展起來主要有三個原因：第一，我們還需要更加廉價的感測器。第二，物聯網需要一個統一的標准，這點非常關鍵。例如，針對物聯網數據的分析，我們發布了Teradata Listener軟體，就是為了解決數據規格和實時分析的難度。第三，安全因素。物和物之間的聯網涉及安全，如果有不良數據傳送，比如說飛機、汽車、油泵等被黑掉就會造成事故，必須慎重。
記者：在您看來，五年之後大數據會讓我們的日常生活發生哪些改變？
Mike Koehler：根據IDC最新的報告，全球聯網設備的數量在2014年是103億，發展到2020年將會增長到295億。這將帶來社會和人類生活的巨大變化。我們不會像分析師一樣去預測未來，但是可以分享幾個大數據應用的非常實在的例子。
未來五年，雖然有很多東西已經實現了互聯，但是將還有更多的物品被連接到一起，導致新的大數據源不斷涌現，同時帶來新的洞察和前所未有的機遇。例如，在農業領域，大數據可以幫助葡萄酒庄酒庄，讓他們自動控制給葡萄澆水、施肥的時間，甚至進行針對性的管理。
我們的每架飛機、每列火車和地鐵、每輛車輛、甚至騎行的自行車等，都能夠通過感測器實現互聯，我們可以實時地了解到知道它們潛在的問題在哪裡，解決方案是什麼，怎樣去進行維修等。
對當前和未來發展，大家雖然都認識到大數據的價值或者帶來的改變，但是我更要強調大數據分析的價值！在一定程度上說，只是擁有數據並不能成為企業真正的競爭力，只擁有數據並不能給你的日常生活帶來太多便利。Teradata公司的客戶，美國全國保險公司客戶管理副總裁Kathy Koontz 女士指出："重要的不是數據，而是如何使用數據。企業必須改變它們的經營方式，學會從數據中洞察事實並做出反應，否則數據整理得再有條理，也沒什麼價值。"
通用電氣公司首席執行官Jeff Immelt曾說，「今天，數據分析時代已經來臨，數據分析不再是未來願景。每家實業公司都將圍繞數據與分析技術以某種方式進行變革。」所以，我們可以看出，數據和分析正在徹底改變各個行業，徹底改變消費者，並帶來新的競爭對手，但更重要的是，數據和數據分析使得我們的社會開始了前所未有的轉型。
Ⅱ 大數據的顛覆性 已滲入邊緣行業
大數據的顛覆性 已滲入邊緣行業
在銀河帝國系列科幻小說中，數學家哈里·謝頓開創了「心理史學」，他能夠運用數學公式准確預測人類的未來，作者艾薩克·阿西莫夫憑借其豐富的想像力被全球讀者譽為「神一樣的人」。如今，小說里預知未來的橋段在某種程度上已經實現，不過不是憑借「心理史學」，而是歸功於「大數據」。
大數據是近幾年的熱詞，但從根源上講其方法論不過是傳統的統計學。只是 在銀河帝國系列科幻小說中，數學家哈里·謝頓開創了「心理史學」，他能夠運用數學公式准確預測人類的未來，作者艾薩克·阿西莫夫憑借其豐富的想像力被全球讀者譽為「神一樣的人」。如今，小說里預知未來的橋段在某種程度上已經實現，不過不是憑借「心理史學」，而是歸功於「大數據」。
大數據是近幾年的熱詞，但從根源上講其方法論不過是傳統的統計學。只是隨著人類的信息被數字化，數據越來越多，再加上存儲與計算能力逐步提高，此時把統計學和龐大的數據融合在一起便對很多產業產生了顛覆效果。
中國社科院經濟與政治研究所副所長何帆就是個大數據的推崇者，他相信大數據可以實現很多聞所未聞的事情。比如，社科院可以通過一個人的信用卡消費記錄預測這個人在5年內的離婚概率。
不過，何帆並不認同阿西莫夫的觀點，他認為未來的變化是無法預測的，在大數據時代，真正能預測的是個人的行為。「計算機比我們了解自己，可以預知每個人未來會做出怎樣的決策。這正是商界為大數據瘋狂的原因，准確預測消費者行為將帶來全新的發展機遇。」
如今，大數據已經被應用在金融、科技和零售等熱門領域，但據何帆介紹，其實很多看似被大數據邊緣化的傳統行業更早接受了大數據的挑戰與變革。
品酒界：預測世紀最佳葡萄酒
品酒界是最早受到大數據影響的行業之一。
傳統的品酒是由專業的品酒大師完成，這些人通常天賦異稟，嗅覺與味覺超常，而且後天訓練有素。但這一壟斷局面後來被普林斯頓大學的一位英語學教授打破了。這位教授嘗試用統計分析的方法替代傳統的物理品酒法，他收集了降雨量、平均氣溫、土壤成分等影響葡萄酒品質的各類數據，並根據歷年葡萄酒的品質挖掘其中的聯系。憑此方法，他成功預測了世紀最佳葡萄酒。
「這就是大數據思維，現在傳統的品酒師不敢輕易對葡萄酒的品質做判斷了，都要先查看大數據的預測再下結論。」何帆說。
體育界：挑選潛在運動之星
不僅是選酒，選人的決策同樣受到大數據的影響。
電影《點球成金》真實反映了大數據對固有的運動員挑選規則的挑戰。在電影中，比利·比恩研究出一套「棒球統計學」，對球員的防禦率、勝投數、打擊率、長打率、全壘打數、打點數等幾十類數據進行統計與分析，藉此預測球員的潛能。與固有的根據經驗對球員進行主觀判斷相比，數據統計的方式更加精確與可靠，從而打破常規發現了潛在棒球之星。
在現實的體育界，大數據已經應用在各項運動中。2013年年末，美國NBA開始在所有球場中安裝體感追蹤技術，記錄並追蹤籃球和球員的運動。這一系統將提供持續的數據流和全面的統計數據，包括速度、距離、球員之間間隔以及控球情況等，以實現目標性更強的分析。
在大數據面前，幾乎每一個球員都面臨優勢與局限被暴露無遺的狀況。比如，通過統計姚明在籃下接球、運球失誤的次數比得知，姚明右手接球時通常能運球三次，左手接球則只能運球兩次。這樣的規律就告訴防守人，要想解除姚明對籃下的威脅，就要把他限制在遠離籃筐的區域，讓他必須運球三次以上才來到籃下，這樣往往就會失誤。
博彩業：遠離顧客忍無可忍的輸錢底線
在很多高級賭場，顧客進門時需要辦理一張電子磁卡，在登記性別、年齡、民族、職業等基本信息時，他們便開始置於大數據的監測之下。根據顧客的數據信息，系統會立刻將其與資料庫中的樣本進行匹配，推斷出顧客的最大消費能力、消費時間極限等行為特點。
「每個人無論多有錢，都有一個痛苦點，當輸的錢超過一定數目，很可能再也不踏進這個賭場一步。而大數據帶給傳統賭場的是一個最好的選擇——通過預測顧客的痛苦點，在那之前讓他們住手。」
何帆舉例說，如果一個35歲的中國男性土豪走進了賭場，大數據會預測到這個人的痛苦點大概是1萬美金，通過CCTV和各桌的監控，當他輸到9800美元的時候，便會有年輕貌美的公關經理主動上前攀談，緩和他的情緒，引導其到餐飲、休閑等其他區域消費。而保留顧客的最後一點耐心和希望，也會促成他們的再次消費。
在何帆看來，消費者在享受精準服務時，自己已經在大數據的監控下了，大數據不僅可以幫助商家榨乾消費者當下可以消費的最後一分錢，還能保留再次壓榨他們的可能。
醫學界：預防在疾病發生之前
醫學領域很早就應用了大數據思維。在細菌被發現之前，一位醫生意識到如果從停屍房回來後做接生手術，死亡率就會很高。他認定這之間存在某種聯系，於是建議大家用肥皂洗手後再手術。盡管當時並沒有人理解洗手與死亡率下降相關的原因，但人們還是通過信息發現了其中的聯系。
「知其然，不知其所以然，這正是大數據的規律，」何帆說，「美劇《豪斯醫生》的醫學顧問就是一名行政醫學的代表人物，相比於傳統的病理學問診方法，行政醫學強調的是病症，而不是病因，這就是用大數據說話。」
在歐美醫學界，大數據的思維被很好地延續了下來。創立於1863年的美國梅奧醫院（Mayo Clinic）在為患者診病時，除了憑借醫生的技術和經驗，還要依靠醫院150年積累的臨床統計與實踐經驗的大數據。
據介紹，如果把梅奧資料庫中頭疼這一單獨症狀可能引發的疾病以5號字列印出來，能鋪滿一個400多平米的房間，基本不會遺漏任何一種可能的疾病。這不僅可以幫助醫生判斷病人當下的健康狀況，還可以預測潛在病痛的發生趨勢，從而提出有針對性的保健方案。
影視圈：內容由觀眾決定
從導演想拍什麼到觀眾想看什麼，影視界在不斷抬高觀眾的地位，以此獲得較高的市場回報，而此時大數據成了判斷觀眾興趣的絕佳途徑。以喜好最難琢磨的幼童觀眾為例，傳統的溝通方式完全無法進行，製作方只能憑借經驗與推測進行創作，但大數據的出現讓幼童心理活動的獲知成為可能。
「美國最早採用大數據製作的兒童節目是《芝麻街》，製作方每製作一個新的動畫片段都會讓大量的小朋友試看，同時在屏幕旁隨機出現一些卡通圖案。雖然無法與幼童溝通，但當小孩總是分神去看屏幕旁的卡通圖案時，製作方就認為這段卡通式孩子沒有看懂、或不吸引人的。製作方於是將這些數據統計起來，分析對比後對影片加以修改。」何帆表示，這就是最基本的大數據對影視製作的影響。
此外，這幾年流行的《天線寶寶》也得益於大數據的應用。盡管在成人眼中，每句話、每個動作重復3遍是近乎弱智的表現形式，但就是這個卡通片讓全世界的小孩子看得目不轉睛。通過大數據的研究發現，在兒童的心理世界，重復是學習和娛樂的主要認知規律，而三遍恰到好處，《天線寶寶》正是大膽使用了這一結論，從而成功打造出一部打破常規的兒童卡通片。
還有更多的傳統行業正在無形間被大數據顛覆，對於這些大數據應用的非主流領域，其帶來的沖擊或許更強烈，逼迫從業者進行產業變革與創新。當然，這也致使某些難以接受統計邏輯與思維的從業者面臨失業的風險。
另一方面，何帆認為，行業在享受大數據變革的同時，消費者的隱私正變得無處可藏。大數據的源頭正是普通的消費者，購物記錄、乘車記錄、投資記錄、甚至是生理記錄，每個人的生活都在被數據化，都在某些人的監測之中。
「被大數據改變的行業越多，人們要讓渡的隱私越多，這正是大數據在未來要面對的其中一個危機。」何帆說。
中國社科院經濟與政治研究所副所長何帆就是個大數據的推崇者，他相信大數據可以實現很多聞所未聞的事情。比如，社科院可以通過一個人的信用卡消費記錄預測這個人在5年內的離婚概率。
不過，何帆並不認同阿西莫夫的觀點，他認為未來的變化是無法預測的，在大數據時代，真正能預測的是個人的行為。「計算機比我們了解自己，可以預知每個人未來會做出怎樣的決策。這正是商界為大數據瘋狂的原因，准確預測消費者行為將帶來全新的發展機遇。」
如今，大數據已經被應用在金融、科技和零售等熱門領域，但據何帆介紹，其實很多看似被大數據邊緣化的傳統行業更早接受了大數據的挑戰與變革。
品酒界：預測世紀最佳葡萄酒
品酒界是最早受到大數據影響的行業之一。
傳統的品酒是由專業的品酒大師完成，這些人通常天賦異稟，嗅覺與味覺超常，而且後天訓練有素。但這一壟斷局面後來被普林斯頓大學的一位英語學教授打破了。這位教授嘗試用統計分析的方法替代傳統的物理品酒法，他收集了降雨量、平均氣溫、土壤成分等影響葡萄酒品質的各類數據，並根據歷年葡萄酒的品質挖掘其中的聯系。憑此方法，他成功預測了世紀最佳葡萄酒。
「這就是大數據思維，現在傳統的品酒師不敢輕易對葡萄酒的品質做判斷了，都要先查看大數據的預測再下結論。」何帆說。
體育界：挑選潛在運動之星
不僅是選酒，選人的決策同樣受到大數據的影響。
電影《點球成金》真實反映了大數據對固有的運動員挑選規則的挑戰。在電影中，比利·比恩研究出一套「棒球統計學」，對球員的防禦率、勝投數、打擊率、長打率、全壘打數、打點數等幾十類數據進行統計與分析，藉此預測球員的潛能。與固有的根據經驗對球員進行主觀判斷相比，數據統計的方式更加精確與可靠，從而打破常規發現了潛在棒球之星。
在現實的體育界，大數據已經應用在各項運動中。2013年年末，美國NBA開始在所有球場中安裝體感追蹤技術，記錄並追蹤籃球和球員的運動。這一系統將提供持續的數據流和全面的統計數據，包括速度、距離、球員之間間隔以及控球情況等，以實現目標性更強的分析。
在大數據面前，幾乎每一個球員都面臨優勢與局限被暴露無遺的狀況。比如，通過統計姚明在籃下接球、運球失誤的次數比得知，姚明右手接球時通常能運球三次，左手接球則只能運球兩次。這樣的規律就告訴防守人，要想解除姚明對籃下的威脅，就要把他限制在遠離籃筐的區域，讓他必須運球三次以上才來到籃下，這樣往往就會失誤。
博彩業：遠離顧客忍無可忍的輸錢底線
在很多高級賭場，顧客進門時需要辦理一張電子磁卡，在登記性別、年齡、民族、職業等基本信息時，他們便開始置於大數據的監測之下。根據顧客的數據信息，系統會立刻將其與資料庫中的樣本進行匹配，推斷出顧客的最大消費能力、消費時間極限等行為特點。
「每個人無論多有錢，都有一個痛苦點，當輸的錢超過一定數目，很可能再也不踏進這個賭場一步。而大數據帶給傳統賭場的是一個最好的選擇——通過預測顧客的痛苦點，在那之前讓他們住手。」
何帆舉例說，如果一個35歲的中國男性土豪走進了賭場，大數據會預測到這個人的痛苦點大概是1萬美金，通過CCTV和各桌的監控，當他輸到9800美元的時候，便會有年輕貌美的公關經理主動上前攀談，緩和他的情緒，引導其到餐飲、休閑等其他區域消費。而保留顧客的最後一點耐心和希望，也會促成他們的再次消費。
在何帆看來，消費者在享受精準服務時，自己已經在大數據的監控下了，大數據不僅可以幫助商家榨乾消費者當下可以消費的最後一分錢，還能保留再次壓榨他們的可能。
醫學界：預防在疾病發生之前
醫學領域很早就應用了大數據思維。在細菌被發現之前，一位醫生意識到如果從停屍房回來後做接生手術，死亡率就會很高。他認定這之間存在某種聯系，於是建議大家用肥皂洗手後再手術。盡管當時並沒有人理解洗手與死亡率下降相關的原因，但人們還是通過信息發現了其中的聯系。
「知其然，不知其所以然，這正是大數據的規律，」何帆說，「美劇《豪斯醫生》的醫學顧問就是一名行政醫學的代表人物，相比於傳統的病理學問診方法，行政醫學強調的是病症，而不是病因，這就是用大數據說話。」
在歐美醫學界，大數據的思維被很好地延續了下來。創立於1863年的美國梅奧醫院（Mayo Clinic）在為患者診病時，除了憑借醫生的技術和經驗，還要依靠醫院150年積累的臨床統計與實踐經驗的大數據。
據介紹，如果把梅奧資料庫中頭疼這一單獨症狀可能引發的疾病以5號字列印出來，能鋪滿一個400多平米的房間，基本不會遺漏任何一種可能的疾病。這不僅可以幫助醫生判斷病人當下的健康狀況，還可以預測潛在病痛的發生趨勢，從而提出有針對性的保健方案。
影視圈：內容由觀眾決定
從導演想拍什麼到觀眾想看什麼，影視界在不斷抬高觀眾的地位，以此獲得較高的市場回報，而此時大數據成了判斷觀眾興趣的絕佳途徑。以喜好最難琢磨的幼童觀眾為例，傳統的溝通方式完全無法進行，製作方只能憑借經驗與推測進行創作，但大數據的出現讓幼童心理活動的獲知成為可能。
「美國最早採用大數據製作的兒童節目是《芝麻街》，製作方每製作一個新的動畫片段都會讓大量的小朋友試看，同時在屏幕旁隨機出現一些卡通圖案。雖然無法與幼童溝通，但當小孩總是分神去看屏幕旁的卡通圖案時，製作方就認為這段卡通式孩子沒有看懂、或不吸引人的。製作方於是將這些數據統計起來，分析對比後對影片加以修改。」何帆表示，這就是最基本的大數據對影視製作的影響。
此外，這幾年流行的《天線寶寶》也得益於大數據的應用。盡管在成人眼中，每句話、每個動作重復3遍是近乎弱智的表現形式，但就是這個卡通片讓全世界的小孩子看得目不轉睛。通過大數據的研究發現，在兒童的心理世界，重復是學習和娛樂的主要認知規律，而三遍恰到好處，《天線寶寶》正是大膽使用了這一結論，從而成功打造出一部打破常規的兒童卡通片。
還有更多的傳統行業正在無形間被大數據顛覆，對於這些大數據應用的非主流領域，其帶來的沖擊或許更強烈，逼迫從業者進行產業變革與創新。當然，這也致使某些難以接受統計邏輯與思維的從業者面臨失業的風險。
另一方面，何帆認為，行業在享受大數據變革的同時，消費者的隱私正變得無處可藏。大數據的源頭正是普通的消費者，購物記錄、乘車記錄、投資記錄、甚至是生理記錄，每個人的生活都在被數據化，都在某些人的監測之中。
「被大數據改變的行業越多，人們要讓渡的隱私越多，這正是大數據在未來要面對的其中一個危機。」何帆說。
Ⅲ 大數據作文800字
大數據，聽到這個名字時，你一定想的是：「這一定是關於計算機的吧！」其實，大數據是數學的一類。
但具體什麼是大數據呢？我覺得可以這么理解：「大」就是指大的范圍，「數據」就是數的信息，合在一起就是大量的數的信息，但這個解釋似乎不太對，所以我又加了一句，大數據的意思是把大量的數據進行整理分析最後得到答案。
那怎麼進行數據分析？通過我的學習，我有了大概的了解，我認為首先要把信息集中起來，不能太分散，一樣的東西要放在一起；其次要找出每一類中的'相同點，再進行歸納；最後進行分析，比如什麼東西買的人多，什麼東西買的人少等等。
說到分析數據，我的老師還特意講了講數據分析的方法，比如算兩班的平均分差距可以將所有值加起來再除以總人數，但這個方法很麻煩；還可以用最高分減去最低分算出差距，但這種方法往往不準確；如果用最高分加上最低分再除以二，這種方法也不準確。從上面可以看出來，每一種方法都有利弊，要看具體情況選擇適當的方法。
光有方法可不行，還要實戰演練。老師在課上給了我們一張表，上面是超市五名顧客購買東西的記錄，進行分析後我發現尿布跟葡萄酒被同一個人買的幾率很大，我很疑惑：這兩樣毫無關系的物品怎麼會被同一個人購買呢？後來老師說，這是外國人做的一個調查：在國外，當他們有孩子後，年輕的爸爸們會去超市買孩子的尿布，往往也會買一些自己喝的啤酒，所以記錄單上酒和尿布才會出現在一起。真是個有趣的調查！
大數據還體現在很多方面，比如當你打開手機淘寶，裡面的推薦物品都是你想要的，那是計算機檢測到你最近搜索一個東西很頻繁，根據你的喜好設定的：再比如你看短視頻時，給你推薦的視頻也是系統根據你平時的愛好設定的……總之，大數據在我們的生活中隨處可見，此時你看的手機里也有大數據存在，那你知道是什麼嗎？
大數據是一門非常有趣的課程，或許這個名字讓你提不起興趣，但當你真正走進去研究它時，你就會發現：「哦，原來分析數據是一件多麼快樂的事！」你說「快樂」不對？那是因為你沒有體驗過分析出來一個數據的成就感。具體的感覺是什麼呢？你試試吧！
一年四季，桃花只盛開一次；一年有三百六十五天，而春天只有短短的三個月……數字可以用來對比，可以用來表達世間所有美好的事物。它觸摸不到卻能讓我們領略人間的溫暖與冷漠。當我們走進數據時代，你會發現世間冷暖，盡收眼底。
數據雖是生冷的數字，但它能折射出人間的冷暖。漫步於天地，沒有數據的世界一片茫然，它可以帶給我們准確的度量，可以讓我們知曉天下事。可以讓我們的生活更加豐富多彩，充滿生機。數據折射出人間冷暖。
數據提醒著人們過錯的同時。也反映出時間的冷酷無情。到了上世紀九十年代。長江里僅剩二百餘頭白鰭豚，到了1997年，這種身長六英尺左右的動物只剩下了十七頭。到了2004年，這種白鰭豚已經幾乎消失在人們的視線。這一系列逐漸變少的數字無一不敲打著人們的警鍾，提醒著人們保護環境的重要性，這些數據反映的不只是人們意識淡薄，更是對人間冷酷無情的極大反射！生命如此脆弱卻被人類毫不留情地親手扼殺。這些直擊人心的數字是冷漠無情後付出的慘痛的代價，它時時刻刻都讓我們為自己的所做所為感到羞恥。
數字也會如陽光般輕柔，帶給我們溫暖。當你考試得了滿分，拿著卷子看至那鮮紅的數字，你會感到無以言表的快樂與激動：當賣水果的老大爺今天顧客滿員，多掙了一百元錢，看著那鮮紅的鈔票，就會感到幸福滿滿，生活幸福指數提高，經濟發展的進步，每項數據都那麼鼓舞人心，溫暖心靈。數據有時就像烏雲上的陽光，他會帶你穿過層層阻礙，走向未知的世界。即使是很微小的事情，也會被數據折射幸福的光芒。
數據豐富著人們的生活，改變著我們的思維方式，彷彿離開了數據就會將自己陷入無邊的黑暗。古人也常常用數據描述著事物的發展，曹劌論戰中一鼓作氣，再而衰，三而竭；登高中萬里悲秋常作客，百年多病獨登台。詩人們多運用數字誇張的手法表現內心情感，數字使他們的情感表達的更加淋漓盡致。作為新一屆高三生，我們每天也會看到許多數字，距離高考僅剩二百餘天，這將激勵著我們去女里奮斗，為了明天的輝煌而放手一搏！
數字如微風吹過，激起陣陣漣漪；數字如陽光拂過，留下絲絲溫暖，我們在這條數據時代的道路上走過，留下了我們的足跡，感受世間冷暖，感受著數據帶給我們的幸福生活。