① 資本市場可從三方面主動「擁抱」大數據
資本市場可從三方面主動「擁抱」大數據
業內人士認為，在證券市場高速發展初期能夠提早鋪好數據基礎工作，不僅可以節省大量改造存量數據的成本，而且可以快速處理即將到來的增量數據
日前，國務院總理李克強主持召開國務院常務會議，會議通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》（以下簡稱《綱要》）。會議認為，開發應用好大數據這一基礎性戰略資源，有利於推動大眾創業、萬眾創新，改造升級傳統產業，培育經濟發展新引擎和國際競爭新優勢。
《綱要》強調，要順應潮流引導支持大數據產業發展，以企業為主體、以市場為導向，加大政策支持，著力營造寬松公平環境，建立市場化應用機制，深化大數據在各行業創新應用，催生新業態、新模式，形成與需求緊密結合的大數據產品體系，使開放的大數據成為促進創業創新的新動力。同時，要強化信息安全保障，完善產業標准體系，依法依規打擊數據濫用、侵犯隱私等行為。讓各類主體公平分享大數據帶來的技術、制度和創新紅利。
「大數據時代帶來整個社會的大變革，資本市場不可避免地處於變革當中。」深圳大學經濟學院講師翟偉麗撰文指出，就當前情況看，資本市場的變革具有以下幾個特徵：一是資本市場的功能實現載體逐漸由實體機構向互聯網平台轉變，中間環節和傳統的職能機構將大幅減少；二是證券行業格局將發生巨大變化，傳統金融機構與互聯網企業的滲透和競爭將加劇，不改變就被改變；三是證券行業在擁抱大數據及移動互聯過程中，無論是體制機制、行業環境還是反應速度上，與互聯網企業相差甚遠，與銀行業和保險業相比也不佔優勢，證券行業的體制機制迫切需要改變；四是證券行業的服務理念和固有觀念將發生巨大轉變。
翟偉麗表示，對資本市場而言，為適應大數據時代帶來的變化，證券行業的現有模式應盡快轉變：一是嫁接互聯網，轉變為互聯網金融時代的金融機構，同時為避免渠道商之間的「囚徒困境」，應結合機構自身專長或通過合作確定轉型方向，盡早行動；二是盡早收集客戶的信息，向以客戶體驗為中心的經營理念轉變；三是樹立數據就是資產的概念，盡早布置大數據戰略，招攬大數據挖掘人才。
針對大數據時代下的監管方向，有業內人士指出，我國證券市場的監管部門應做好以下工作來促進證券市場的數據信息化：一是加大資金投入，並可以通過引入私人數據服務商和資本等解決資金問題；二是解決各市場的數據介面統一問題，採用統一的數據錄入和輸出格式；三是向市場普及數據電子化，例如解決簽章電子化問題，協助資金較為緊缺的中小企業完成會計電算化。在證券市場高速發展初期能夠提早鋪好數據基礎工作，不僅可以節省大量改造存量數據的成本，而且可以快速處理即將到來的增量數據。讓監管技術的革新速度趕上頂層設計的改革步伐，這是監管部門在市場快速發展階段的一項重要任務。
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② 大數據時代 抓住機遇 擁抱大數據
大數據時代：抓住機遇 擁抱大數據
隨著雲計算、社交網路、電子商務和物聯網的飛速發展，世界已經逐步邁入大數據時代，美國政府於2012年3月出台「大數據的研究和發展計劃」，以提高對大數據的收集與分析能力，增強國家競爭力;很多國家也都把大數據提升到國家戰略層面，大數據已經成為一個國家的戰略資源。無論是網民數量、發展速度，還是網路規模和應用方式，都已經進入信息化大國和網路大國的行列。但長期以來，我國一直存在對數據的重視和應用不足、信息化法律缺失、數據安全不足等問題，成為制約大數據發展的障礙和威脅信息安全的隱患。為此，全國政協委員郭為建議，以信息安全立法為突破點，加強我國大數據安全保障和開發利用，迎接大數據時代的來臨。隨著在線交易、在線對話、在線互動，在線數據越來越多，個人信息可以在網路上大規模匯集形成大數據，若這些網路大數據被惡意搜索、分析和利用，將極大地威脅個人、組織和國家的信息安全。郭為建議，進行個人信息保護立法，為公民網上活動和大數據產業發展提供良好的法律環境。形成良好的數據開發和使用氛圍很重要。郭為建議，針對大數據開發、經營、服務提供者，通過立法手段，形成清晰的業務定位，構建數據審查管理機制。同時，加強行業自律，在行業內構築堅固穩定的行業道德底線。在確保個人信息安全的基礎上，鼓勵最大限度地開發數據資源，不斷創新商業模式，提供更好的服務。政府機構是重要的大數據生產者和保有者，對政府沉澱信息資源的開發利用將產生極大的社會和經濟效益，並對產業發展起到引領和帶頭作用。一方面，鼓勵地方政府在經濟規劃、防災和災後恢復等方面進行大數據的應用示範，充分發揮大數據在進行公共服務和社會管理中的重要作用；另一方面，在滿足信息安全和隱私保護的前提下，逐步開放政府所掌握的信息資源，促進個人或企業利用開發應用，刺激商業創新並創造新的經濟價值增長點。
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③ 擁抱大數據迎接大未來觀
擁抱大數據 展望新未來
我們要以開放的心態、創新的勇氣，把推進大數據審計作為審計業務與信息技術深度融合的突破口。
只要每個人積極調整，把握機遇，充分利用信息化途徑，積極探索採集數據的途徑和方式，提升駕馭大數據的能力，讓海量數據真正「動」起來，就一定能牢牢把握審計創新發展的主動權，釋放出大數據審計的潛力。
作者：維克托•邁爾•舍恩伯格，被稱為「大數據時代的預言家」，十餘年潛心研究數據科學，洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。
大數據——當下一個當之無愧的熱詞。大數據是什麼？它看不見，也摸不著，但它所帶來的信息風暴，卻正悄無聲息而又深刻地影響著我們每一個人，席捲著各行各業。《大數據時代》一書，被奉為國外大數據研究的先河之作。作者維克托•邁爾•舍恩伯格，用兩百多頁的篇幅，深入淺出地介紹了大數據的概念。大數據從哪裡來，到哪裡去？我們該如何適應大數據時代的戰略和行動？又該對未來大數據抱著何種期許？書中集中展示的多個案例，揭開了大數據的神秘面紗，也給讀者們帶去諸多啟發和思考。
電商投放廣告、物流調度運力、證監會抓老鼠倉、金融機構賣基金、民航節約成本、農民破解豬周期、製片人拍電影……看似毫不相關的一樁樁事件，背後其實都有大數據的發力。隨著互聯網、移動互聯網對各個領域的滲透越來越深，大數據浪潮正在席捲全球。
改變，無處不在。大數據，已經不再是一個停留在紙面上的概念。大數據的洪流，正裹挾著巨大的社會生活變化而來。從政府到企業，從個人到群體，大數據帶來的，是一場關於工作、生活與思維的大變革。在新的時代背景下，很多人正開始思考，自己該如何更好地迎接大數據，擁抱大數據。
數據充滿機遇，雲端決定未來。一直和數據有著千絲萬縷聯系的審計部門，在大數據時代，自然不會只做旁觀者。擁抱大數據，是審計部門適應時代發展的應有之義。
國務院印發的《關於加強審計工作的意見》（以下簡稱《意見》），為審計部門的前行指明了方向。《意見》中明確提出：「加快推進審計信息化。推進有關部門、金融機構和國有企事業單位等與審計機關實現信息共享，加大數據集中力度，構建國家審計數據系統。探索在審計實踐中運用大數據技術的途徑，加大數據綜合利用力度，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。」推動大數據技術的應用，不僅能有效破解審計機關人少事多的矛盾，而且有利於做深做透審計項目，符合時代發展潮流，符合審計工作規律。
擁抱大數據時代，我們需要改變思維方式，與時俱進，辨清這一時代的新機遇與挑戰。一方面，通過大數據，商業機構可以通過自己的演算法，清晰地分析一個人的購買喜好、生活軌跡，做出最適合的研判，提供更好或者個性化的服務。另一方面，個人留下的千絲萬縷的數據蹤跡，也帶來了隱私暴露的擔憂。只有認清大數據，我們才能更好適應大數據帶來的沖擊，大膽接受新時代的挑戰。而審計部門，作為一個經濟運行綜合性監督部門，更需要保持對社會經濟數據的敏銳嗅覺，了解大數據，主動擁抱大數據，進而深度挖掘、充分運用所擁有的數據，提升審計工作能力和水平。
擁抱大數據時代，我們需要改變工作方式，熟練掌握運用大數據，讓大數據為我們的工作所用。當前，大數據、雲計算被越來越多的領域和行業運用。小到拼車，大到投資，大數據應用的身影無處不在。在這一時代背景下，審計的根本出路在信息化，沒有審計信息化，特別是沒有大數據審計技術的廣泛應用，不僅審計質量和效率難以保證，審計全覆蓋的目標也無從實現。利用大數據開展審計工作，用網路代替人「跑腿」，用電腦代替人腦進行分析，一方面可以大大節約審計成本，快速鎖定疑點、定向排查；另一方面也便於對相關領域長年累月形成的數據進行對比分析，從而為政府制定政策提供關鍵依據，幫助政府不斷發現問題，改進問題，可以更好地發揮審計各方面的作用。
當然，迎來這樣的改變並非一蹴而就，而是需要我們每個人的辛勤付出。當前審計信息化的最大短板在大數據審計。審計機關和審計人員應該補足審計信息化建設的短板，順應時勢，知難而進，主動擁抱大數據時代，適應大數據環境對審計工作提出的新要求。
在許多地方，大數據發展的腳步早已邁開，政務大數據應用和大數據產業發展等，擁有著諸多先發優勢。我們要以開放的心態、創新的勇氣，把推進大數據審計作為審計業務與信息技術深度融合的突破口。有理由相信，只要每個人積極調整，把握機遇，充分利用信息化途徑，積極探索採集數據的途徑和方式，提升駕馭大數據的能力，讓海量數據真正「動」起來，就一定能牢牢把握審計創新發展的主動權，釋放出大數據審計的潛力，迎來審計工作的新發展。
大數據的未來，值得你我期待。
④ 如何擁抱「大數據時代」
洶涌澎湃的大數據浪潮，正攜帶著巨大商機，撞擊傳統經濟的概念和思維。大數據孕育和驅動下的新產品、新服務、新產業層出不窮，並日益深刻地改變著每個人的日常生活。一個基於技術進步的「大數據時代」正在來臨。
中國有句成語，叫「窺一斑而知全豹」。回望人類發展的歷史長河，囿於技術限制的「抽樣數據」，和建立在此「有限數據」基礎上的假設、推理、論證，恰如「窺管知豹」一樣，是人類在無法獲得「全體數據」的條件限制之下，探索未知領域時無法選擇的唯一途徑。
在互聯網基礎上發展起來的社交網路、電子商務、移動通信、可穿戴設備等「雲計算」技術，讓「抽樣數據」迅速讓位「全體數據」，「全體數據」即「大數據」時代的來臨，使「知全豹」不僅成為可能，而且變得越來越容易。
寬頻資本董事長田溯寧說：「以雲計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，可以便宜、有效、快捷地將這些大量、高速、多變化的終端數據存儲下來，並隨時進行分析和計算。」
「全豹」當然比「一斑」更能反應事物的本質。《大數據時代》的作者維克托認為，大數據使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次，獲得和使用全面數據、完整數據和系統數據，深入探索現實世界的規律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。
田溯寧認為，大數據正在成為巨大的經濟資產，是新時代的「礦產」與「石油」，並將帶來全新的創業方向，商業模式和投資機會。
的確，大數據正成為資本「熱戀」的對象。從Facebook、谷歌，到網路、九次方，五湖四海的資本如過江之鯽，正在加速向「大數據」領域集結。成立於2010年的九次方大數據，2014年、2015年兩次融資，就募得資金近10億元，得到了博信資本、建銀財富、當代集團、IDG資本等18家頂尖基金的追捧。
《2015年中國大數據產業白皮書》顯示，我國大數據市場規模2014年達到767億元，預計到2020年將超過8000億元。而申萬宏源的報告分析稱，10年後「大數據」可撬動萬億元級GDP。
美好的前景，並不能掩蓋前行的曲折。稀缺是任何資源的基本屬性。「大數據」發展的瓶頸，同樣在於數據的「可獲取性」。中國政府網披露的信息顯示，目前我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手裡，「深藏閨中」而未能與社會共享，造成了極大的浪費。
身處大數據時代，人們生活所需的導航、氣象、房屋、醫療、就業等信息，往往都來自政府的信息數據開放；產業發展所需的戰略思考、布局規劃、落地方案等，往往也要依託對政府信息數據的挖掘、重組、混搭。龐大的手機用戶和應用市場，造就了中國大數據資源的極端豐富性。解決這些由大規模數據引發的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是中國產業升級、效率提高的重要手段。
貴陽大數據交易所執行總裁、九次方大數據創始人王叄壽認為，大數據將成為繼土地之後政府手中最值錢的資源。他說，激活政府手中的大數據資源，讓它們走出政府的「深閨大院」，作為要素參與市場，既是簡政放權的現實需要，也應該是供給側改革的重要內容，更是擁抱大數據經濟的必由之路。
流動的要素才能創造價值。開放、流通的數據是時代發展的要求。目前美國政府已創建了Data.gov網站，為大數據敞開了大門；英國、印度也有「數據公開」運動；我國近年來也崛起了貴陽大數據交易所等一批數據交易機構，但作為數據主體的政府依然動作緩慢。
數據的挖掘和應用，不僅是公司競爭力的核心，也必將成為國家競爭力的標志。在我國產業轉型升級的過程中，以大數據思維的創新方式解決問題，推動供給側改革，創建新的產業群，實現「中國製造」向「中國創造」「中國智造」轉型，意義顯得尤為重要。
縱觀近代歷史，歷次技術革命，中國都落在了時代的後面。而這次以互聯網為基礎的大數據變革，中國與世界的距離最小，在很多領域甚至還是領跑者。田溯寧說：「只要我們以開放的心態，創新的勇氣擁抱『大數據時代』，就一定能抓住歷史賦予中國創新的機會。」
⑤ 擁抱大數據營銷時代
擁抱大數據營銷時代
眾所周知的，以和媒體打交道著稱的的公關行業在互聯網時代迎來的全新的挑戰，越來越多的他要為企業提供直接面向千萬消費者的網路服務。
這個行業中的每一個人，無論是主動還是被動，都被這股數據的洪流裹挾著朝著「大數據」時代一路狂奔，擁抱大數據時代就是營銷人的唯一「宿命」。
以上文字為放狠話，僅代表個人情緒和觀點。
這年頭，做營銷做公關的，對於層出不窮的互聯網應用和由此誕生的新名詞兒都必須要知道了解熟悉並且迅速轉化在給客戶的提案中，所以不管我們是不是真的弄明白什麼是雲計算什麼是大數據，都必須在這條「追新」不死人的路上勇往直前見招拆招。
在謝文老師《迎接大數據時代》一文中，對大數據的定義有所描述：
按照維基網路上的定義，所謂「大數據」（big data）在當今的互聯網業指的是這樣一種現象：一個網路公司日常運營所生成和積累用戶網路行為數據「增長如此之快，以至於難以使用現有的資料庫管理工具來駕馭，困難存在於數據的獲取，存儲，搜索，共享，分析和可視化等方面。」這些數據量是如此之大，已經不是以我們所熟知的多少G和多少T為單位來衡量，而是以P（1000個T），E（一百萬個T）或Z（10億個T）為計量單位，所以稱之為大數據。
什麼是大數據營銷哪？
大數據營銷應該值在互聯網普及的當下，社會化應用以及雲計算，使得網民的網路痕跡能夠被追蹤、分析等，而這個數據是海量的以及可變化的，企業或第三方服構藉助這些數據為企業的營銷提供咨詢、策略、投放等營銷服務的行為，可以被成為大數據營銷。
和大數據一樣，大數據營銷其實也不算很新的概念，只是因為隨著雲計算、雲端應用、各種移動設備的普及，以及facebook、twitter等社會化媒體的興起，諸如google和亞馬遜對數據營銷體系的成熟，使得大數據營銷受到越來越多的關注並且逐漸成為多數企業的必選題。
大數據營銷是未來營銷的主戰場，因為所有的人在說電視、報紙等傳統媒體在增長在放緩乃至衰減，而且隨著多網融合，大數據正在將傳統渠道的數據融合，由此形成的「數據為王」的營銷格局。
未來的企業市場營銷費用的分配，除了部分品牌投放外，多數投放都是在大數據指引的，企業的消費群分布在哪裡？企業的潛在用戶在哪裡？通過大數據找到他們分布的地方，然後用有創意的投放形式讓他們成為企業的粉絲以及形成銷售。
在大數據營銷時代，任何投放帶來的點擊率、轉化率和銷售，網路輿情，都將以數據呈現，而如何利用大數據的價值，對於第三方機構而言，都是「技術性」的挑戰。
當然，需要注意的是隨著大數據時代的來臨，數據的量是巨大的呈現無規律分散的；對於企業營銷人員而言，如何在海量的大數據中，通過合理的方法論找到對企業有幫助的數據，並且將預算合理的分配在為數眾多的數據來源的平台上——這對企業營銷人員以及企業決策人而言，都意味著巨大的風險。
就好像我們熟知的那句話，「企業不上網是等死，企業沒准備好就上網有可能是找死」。
如何在維護現有營銷渠道的同時，覆蓋更多更好更有效的網路平台，對於品牌企業的市場部門而言，機遇和風險同樣巨大。
我們熟悉的google、facebook、亞馬遜等，都是大數據營銷的領先者，他們通過對大數據的挖掘、追蹤、分析以及投放等的數字化手段，為企業實現大數據營銷，不僅幫助企業實現營銷目標，也使得他們的商業模式更加的具有技術壁壘。
對於國內而言，大數據營銷還處於起步階段。
相對領先的是網路和阿里巴巴淘寶的搜索和競價廣告體系，這是最容易讓企業客戶理解的數據營銷模式——大數據營銷對於傳統門戶的挑戰將會更大，顯示廣告不僅僅會被要求被展示，更將要和企業官方、官方微博、官方主頁關聯，更精準更有效，對於互聯網媒體而言，在大數據營銷時代繼續保持對廣告主的吸引力，除了保持媒體的影響力外，對廣告模式的探索也是必須要做的。
這點，新浪微博的機會是無疑是最好的，也是最可以被關注研究的案例。
對於眾多國內的第三方營銷傳播機構而言，很難會像奧美等大企業直接收購和購買成型的數據公司，但是仍然可以通過其他方面擁抱「大數據」。
國內的媒體環境同樣很復雜，眾多企業對傳統媒體的預算並不是太過削減的同時，會逐漸加大對新媒體費用的傾斜，在這樣一個新興的環境下，能夠通過邊摸索邊前行的方式建立更人性化更智能的投放模式，對於從業者而言，機遇大於挑戰。
對於大數據營銷而言，需要具備以下能力：
1、 營銷傳播機構要有採集數據的能力：數據的來源取決於網路業的「開放度」。國內互聯網相對封閉的環境，使得數據的採集有相當的難度，尤其是在海量的大數據時代；
2、 營銷傳播機構要有對數據的整理分析能力：對採集數據的分析歸納，可能是大數據營銷快速發展的桎梏。做產品的多數是理科背景，做營銷的多數是文科背景，所以，你懂的；
3、 營銷傳播機構要有策略和投放能力：通過對數據的分析和歸納，形成合理的投放決策，要求我們的市場營銷人員，不僅是能夠寫方案寫稿件，更能讀懂數據看懂表格，還要能夠提出需求~
大數據營銷時代，營銷人員的產品經理化，將是未來數年營銷業的趨勢。
如何管理和應用這些打數據，控制隱私和公共空間的邊際，最大化他們的價值，被技術驅動的大數據營銷——這是對於我們這些有追求的營銷人的重大挑戰。
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⑥ 如何主動擁抱大數據，人工智慧新時代
人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智陪凳早能，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非蘆雀結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域粗氏所研究的技術。
⑦ 擁抱大數據需要大智慧
擁抱大數據需要大智慧
近年來，有關大數據的熱點話題一浪高過一浪，關注大數據應用的人也越來越多。總體來說，人們對大數據的前景持樂觀態度，比如談到大數據的技術特徵，人們最容易想起的就是4個「v」：vast(數量龐大)、variety(種類繁多)、velocity(增長迅速)和value(總價值高)。這些都沒錯，但仔細一想，它們都是偏重說明大數據的正面優勢的。但其實，大也有大的難處，大數據也不可避免地存在著一些負面劣勢。結合筆者的從業經驗，大數據的負面劣勢可以概括為4個「n」，下面逐一說明每個n的含義。
inflated大數據是肥胖的。大數據的大不僅僅體現在數據記錄的行數多，更體現在欄位變數的列數多，這就為分析多因素之間的關聯性帶來了難度。哪怕是最簡單的方差分析，計算一兩個還行，計算一兩百個就讓人望而生畏了。
unstructured大數據是非結構化的。大數據的結構也是非常復雜的，既包括像交易額、時間等連續型變數，像性別、工作類型等離散型變數這樣傳統的結構化數據，更增添了如文本、社會關系網路，乃至語音、圖像等大量新興的非結構化數據，而這些非結構化數據蘊含的信息量往往更加巨大，但分析手段卻略顯單薄。
incomplete大數據是殘缺的。在現實的世界裡，由於用戶登記的信息不全、計算機數據存儲的錯誤等種種原因，數據缺失是常見的現象。在大數據的場景下，數據缺失更是家常便飯，這就為後期的分析與建模質量增加了不確定的風險。
abnormal大數據是異常的。同樣，在現實的世界裡，大數據里還有不少異常值(outlier)。比如某些連續型變數(如一個短期時間內的交易金額)的取之太大，某些離散型變數(如某個被選購的產品名稱)里的某個水平值出現的次數太少，等等。如果不刪除，很可能幹擾模型系數的計算和評估;如果直接刪除，又覺得缺乏說服力，容易引起他人的質疑。這使得分析人員落到了一個進退兩難的境地。
如果不能處理好這些不利因素，大數據應用的優勢很難發揮出來。想要擁抱大數據，並不是一項在常規條件下數據分析的簡單升級，而是一項需要大智慧的綜合工作。STIR(喚醒)策略是筆者在實踐工作中提煉出來的、能夠在實際工作中有效克服大數據負面劣勢的應對方法。具體來說，STIR策略包含了四種技術手段，目前都已經有機地整合在統計分析與數據挖掘專業軟體JMP中了，它可以用來解決上文提出的四個問題，下面將分別說明。
Switching Variables切換變數
它是用來解決大數據「殘缺」問題的。通過「列轉換器」、「動畫播放」等工具，海量因素之間的關聯性分析變得十分簡單、快捷，還可以根據需要對關聯性的重要程度進行排序，大數據分析的效率由此得到大幅提升。
基於JMP軟體的關聯性分析篩選的界面
Text Mining文本挖掘
它是用來解決大數據「非結構化」問題的。通過先對文字、圖像等新媒體信息源進行降維、去噪、轉換等處理，產生結構化數據，再用成熟的統計分析和數據挖掘方法進行評價和解釋。這樣一來，大數據的應用范圍得到了極大的拓展。
基於JMP軟體的文本分析結果的最終展現界面
Imputation缺失數賦值
它是用來解決大數據「殘缺」問題的。在有missing data的時候，我們並不完全排斥直接刪除的方法，但更多的時候，我們會在條件允許的情況下，用賦值的方法去替代原先的缺失值。具體的技術很多，簡單的如計算平均值、中位數、眾數之類的統計量，復雜的如用回歸、決策樹、貝葉斯定理去預測缺失數的近似值等。這樣一來，大數據的質量大為改觀，為後期的分析與建模奠定了扎實的基礎。
Robust Modeling穩健建模
它是用來解決大數據「異常」問題的。在融入了自動識別、重要性加權等處理手段後，分析人員既直接消除了個別強影響點的敏感程度，又綜合考慮了所有數據的影響，增強了模型的抗干擾能力，使得模型體現出良好的預測特性，由此做出的業務決策自然變得更加科學、精準。
總之，我們必須要對大數據有一個全面、客觀的認識。只有在不同的業務和數據背景下採用不同的戰略戰術，才能在大數據時代，真正發揮大數據的杠桿作用，有效提高企業的運營效率和市場競爭力。
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