大數據如何改變電視的命運

⑴ 大數據改變世界的五種方式

大數據改變世界的五種方式
隨著電腦科技的發展，計算能力不再是像以前那樣的「奢侈品」。現在的我們就彷如暢泳在一個巨大的數據水庫，而這個資料庫包羅萬象：從繁忙時段一個明尼蘇達州小鎮的表現至在葉門成功使用無人飛機轟炸的可能性。大數據的到來意味著公司，機構以及政府等可以同過收集，挖掘並利用這些龐大的數據區完成神奇的事情。
讓我們看看神奇的大數據如何改變世界：
1.數據化身致命武器：
信息作為大數據時代最有效最具殺傷力的武器同時也正在被大量用於該時代的軍備競賽，但現今的軍事技術數據來源正受限於衛星，無人飛行旗以及更多傳統方式得到的數據。美國國防部啟動一項名為XDATA的方案，其作為奧巴馬政府發布的大數據倡議的一部分主要致力於以2.5億美元研發一個分析大數據的系統。隨著越來越多的有效運算，美軍能夠將PB級的數據運用到尖端優勢上，例如讓無人轟炸機變得前所未有的智能以及致命。
2.拯救地球：
除了讓捕食者無人機更有威力和增加零售利潤外，大數據更能造福世界。以開源的大數據平台Google Earth引擎為例，研究人員可利用它繪制出第一張莫斯科森林的高解析度的地圖。如果僅利用傳統的電腦計算方法繪制需要3年時間，對比之下使用Google Earth僅需一天時間。
像這種大規模的數據集合能夠讓人類在系統層面上理解生態危機。我們知道越多地球生態系統以及天氣形態變化數據，就越容易模型化未來環境的變遷，因而也能夠在我們力所能及的時候去阻止不好的轉變發生。
3.預測購物趨勢：
消費者的購物趨勢能夠在以前的購物記錄大數據挖掘中得出，銷售公司不論大少均有可能預測到你需要買什麼，他們甚至比你自己更懂你。因而從消費者當前購物數據中從大數據中能夠獲得大利潤。網上零售商如亞馬遜正在大量收集我們的購物以及網上購物數據，甚至線下零售商也開始緊跟這一趨勢著手收集消費者的消費數據。一些聰明的公司看準這點，以RetailNext為例，它是為Brookstone 以及American Apparel等公司提供購物者瀏覽以及購物時的錄像記錄。 RetailNext將一個購買者在店鋪移動的軌跡轉化為上萬數據點，就可以得到購物者在店內瀏覽商品的移動過程，停留點以及其與銷售的相關性。
4.加速科學研究發展速度：
一直以來數據都是科學發現的支柱，現在由於大數據的發展以及高運算力的支持，科研步伐也正飛速向前。
以人類歷史上科學成就指標性的 人類基因組計劃為例，當時花費達30億美元，耗時13年才完成大約含25000個基因的人類基因組測序及分析。若應用當代先進的數據收集分析方法，使用一個如U盤大小的裝置區完成這項工作僅需幾小時就足矣，其花費也僅僅是1000美元。
5.大數據導致更大的隱私威脅：
你也許只是從大「據」考慮，但是這句格言不再像以前一樣好用了。若說大數據與廣度攸關是正確無誤的，但是深度對大數據來說也是同等重要的。
網路巨頭如Facebook和Google不單單積累了廣度上的數據—大量的用戶（FB擁有9.55億用戶），他們對深度上的數據–用戶（使用網路的）數據也了如指掌。譬如，他們知道你搜索的內容，你點擊了什麼頁面以及你認識什麼人。最大的網路大鱷擁有足以讓他們無所不知的大量的數據。
在這里的技術力量，文化進步和利潤的相交之處，有一件事是確定的：數據越大責任越大（蜘蛛俠中槍）。

⑵ 是騙局還是變革 大數據改變誰的命運

是騙局還是變革 大數據改變誰的命運
大數據會是一場概念的騙局么？近期這樣的討論在網上隨著大數據的話題而不斷涌現出來。其實大數據並不是一項全新的技術，它的本質表現在數據的形態更為復雜，增長的速度更快和交互的頻率更高。如何對具備這樣特徵的數據集群進行管理和使用，是區別於傳統數據應用的主要特點。更為重要的一點是：當前的技術將大數據應用的成本降低到了中小型企業也可以使用的階段，在有關大數據的話題討論中，這一點也是備受關注和認可的。
大數據分析意味著企業能夠從這些新的數據中獲取新的洞察力，並將它與已知業務的各個細節相融合。微軟亞太研發集團伺服器與開發工具事業部，中國雲計算創新中心商務戰略總監殷皓在接受記者專訪時特別談到了一個很有意思的案例：「某汽車銷售機構希望了解歷年油價的波動對汽車銷售帶來的影響，這時他們不需要重新採集關於油價的數據，而是通過WindowsAzure上的一個數據集市服務，獲得了准確而專業的數據信息，很快的完成了這項分析，充分體現了數據服務帶來的價值。」殷皓認為數據不能停留數據存儲的階段，而是要轉換成為有價值的信息服務，創造新的商業機會。
大數據將改變誰的命運
DBA是在傳統資料庫應用領域中極為重要的人群，也許大數據會帶給他們理念上的轉變。「DBA曾經是IT行業中的金飯碗，因為核心的資料庫技術發展相對來說變化的較少，所以有些DBA會慢慢變懶」,殷皓談到：「但是，變化少不代表不變。如果DBA的工作定位偏向底層運維型的話，那麼他們的職能會變得 越來越小，甚至會被自動化的服務來取代，未來DBA對基礎設施的管理會越來越少，更多的向上層業務擴展。」
我們關注到發展中的DBA分工，其中的一種可能會涉及到企業核心安全保障，成為企業里數據的守門人之一。另一種角色是研發DBA,它和業務應用結合的非常緊密。包括數據定義、數據建模，從邏輯建模到物理建模，以及後端存儲的設計等，未來更多的是成為企業數據模型的管理者。「這實際上也是一個職業發展 的過程」,殷皓認為：「運維DBA需要確保7*24的業務連續性，研發DBA更多的負責物理建模，完成開發人員寫的存儲過程。而我們看到的數據架構師層 面，就是需要從業務需求出發來實現邏輯建模。因為對業務的理解是自動化工具所不能取代的，這也是在大數據的趨勢下，DBA所要面臨的轉變。」
SQL Server與大數據的對接
Hadoop是大數據的一個分布式系統架構。5月與微軟SQL Server 2012同時發布的還有將Hadoop和SQL Server連在一起的連通器，他們通過標準的ODBC模式，把Hadoop和PDW微軟並行數據倉庫連在一起，實現多核並發的並行數據倉庫。「用戶無需對應用做出很大的改動，只是連接到SQLServer、數據倉庫，或者是一個對象。通過這個對象可以把我的連接通過連接鍵引申出去，然後把所有的數據整合在一起」,殷皓興奮的分享到：「在這種場景下，我可以把結構化數據和非結構化數據、甚至是數據倉庫在模型中的數據整合在一起，做更加深入的數據分析。」
SQL Server 2012版本中，微軟亞太研發集團伺服器與開發工具事業部參與了兩個大的功能研發：數據的遷移工具SSIS,資料庫升級的服務。微軟針對Hadoop在 Windows Server Kernel上做出性能的優化、安全認證的整合，形成企業級的AD整合，並實現了和BI工具的整合。「微軟在NoSQL上加一個SQL的索引層，比如 eBay的底層用了MangoDB,但所有的交易數據都按照SQL來存儲到結點中」,殷浩認為：「NoSQL提供了一個很好的存儲機制，但要提高數據利用 的效率，最好回到SQL的場景。NoSQL將會是資料庫發展過程中的一個中間階段，會逐漸體現為數據服務中的一部分，而非數據平台的主流。」
關於大數據的話題還將繼續爭論下去，但可以看到的是，在企業商業智能的發展基礎上，數據分析將作為一種服務提供給用戶。IT技術提供商們開始實踐的大數據，不僅是把數據用於企業內部的業務分析和決策支持，而是以提供數據分析模型的方式優化企業決策。這不僅僅是技術的更新，而是IT消費模式的變革。

⑶ 我要怎樣改變命運

命運是因人而異的，有的人一生遭遇許多折磨辛勞，有的人卻是平步青雲，有的人樂天知命，有的人則哀嘆命苦。你會埋怨老天爺捉弄命運嗎？其實命運掌握在自己手裡。只要懂得轉彎，官場失意的才子，也可以成為一代文豪；落魄的店小二，也能成為企業家。改變命運的方法，這里提供四點：

第一、改變觀念：觀念決定我們的行為，行為造就我們的命運。命運都是自己造作的，要有好的命運先要有好的觀念，如果對世間充滿了瞋恨，清涼的佛土也會變成火宅；懷抱愛心對待世上一切，生活快樂，污穢的娑婆就是美麗的凈土。因此，除去邪惡、不正確的觀念，建立正知正見，化自暴自棄為積極向上的力量，好運就會跟著來。

第二、改變態度：同樣的際遇，各人處世態度不同，其結果也大不相同。慳貪的人只會中飽私囊，喜舍的人總想廣濟社會；瞋恨嫉妒心重的人，整天心情郁怒，心胸開闊的人，天天歡喜自在；厭世隱遁者只想獨善其身，熱愛家國者則積極服務鄉梓。每個人面對世間的態度不同，交友的廣狹不同，影響的層面也會不一樣。

第三、改變習慣：惡習蠶食我們的生命，毀滅我們的幸福；壞習慣一旦養成，不但影響終生，後患無窮，並且累劫遺害不盡。所謂「江山易改，本性難移」，想改都很難，不過，也有肯堅定決心者，扭轉了多年弊習，改變了自己的人生。譬如常常惡口罵人，沒有人緣，若能改變，多說好話，常贊嘆人，人緣就會跟著變好了。

第四、改變人格：把壞心換成好心，把惡心換成善心，把邪心換成正心；將難改的性格修正，把暴躁的脾氣改成柔和，把孤僻的性情改成隨緣，命運一定隨之改觀。

上天沒有能力把我們變成聖賢，上天也不能使我們成為販夫走卒，成聖希賢都要靠自己去完成，所謂「沒有天生的釋迦」，只要我們努力向善向上，好的命運是可期的。如何改變命運，有四點意見：

第一、改變觀念，

第二、改變態度，

第三、改變習慣，

第四、改變人格。

⑷ 如何改變自己的命運

一、諒解

就是從此原諒一切傷害過自己的人和眾生。這點說起來容易，做起來確實很難，需要有很大的心量。

有時候一點雞毛蒜皮的小事，可能都會讓我們耿耿於懷，放不下。比如在家庭中，自己不但要賺錢養家糊口，還要承攬所有的家務，老婆卻什麼也不幹，整天就知道看電視打游戲。這事說起來不大，但真的很難讓人心裡平衡，心裡有怨恨，言語表情上就會表現出來，就很容易發生爭吵，家庭不和睦，心情不好，在外做事也很難順利。

那怎麼辦呢？就要拓寬自己的心量，想開一點。其實多干點活，並沒有什麼壞處，對身體還好，人家寧可犧牲自己身體健康，也把做家務的機會讓給我們，不但不該怨恨，還應該感恩。

原諒別人，就等於原諒自己。你能放下心裡的疙瘩，心情好起來，別人看來也會舒服，你也就容易得到別人的寬容對待。

五、發願

就是發善意的願望，不是善意的不叫發願，那叫詛咒。一是為自己發善願；二是為他人發善願。

願力對一個人的命運有導向的作用，比如一個學生，如果你發願努力讀書，將來為國家社會做貢獻，造福眾生，那你學習起來就有目標，很有動力，很自覺，不像現在的很多學生，還要被老師家長逼著去學習。

為他人發願，一方面能夠利益眾生，反過來成就自己；另一方面也能提高自己的心性，培養自己的慈悲心。時時想著服務眾生，想著大家的利益，就會得到別人的尊重和認可，別人也會反過來支持你，幫助你，你的命運也就得到改變了。

⑸ 如何改變自己的命運

普通人想要改變自己的命運，最好的辦法就是突破自己的認知，而突破認知都是通過經驗和知識的積累，才能有一個認知的突破，那麼在這個基礎上，該如何去訓練自己改變命運的呢。

此外，大多數人在職場當中分工並沒有很清晰的界限，所以很多人在做事情的時候都停留在了一個差不多的層面上，那麼想要做到一個能力的展示，那麼就要學會對每一項工作做一個規劃，尋找每項工作當中最關鍵的點，慢慢尋找支撐我們的觀點，從而減少一些無謂的勞力付出。

因此，有干勁是好事，但帶著干勁向前沖也很有可能在原地打轉，所以明確觀點並且有一個合理的規劃，形成斷裂規劃能力的完整閉環，只要多多練習就能走出當下的困境，就會有更多突破性的認知，這樣改變命運的勝算會更大。

⑹ 讀書筆記-07-數商-數據改變命運

之前看過一本書就做「奇特的一生」，本書的主人公叫柳比契夫，不僅是位著名科學家，還是「時間管理界」的大神。在他傳奇的一生中，一共有70多部著作。除了其專業領域外，還有歷史、宗教、數學等領域。柳比契夫的時間管理方式，首先做的就是時間記錄，他時間記錄到什麼程度？柳比契夫從1961年開始記錄直到其去世。在這長達56年的時間里，他把自己所有做過的事情，用了多長時間，都詳細地記錄了下來。
在這之上柳比契夫還會做周總結、月總結、年總結，統計其在每個事物上所花費的時間。有了這些數據，就能更科學做計劃了。因為其有足夠多的數據，對於時間就有超強的把控感，這樣制定的計劃也就更為合理，也更高效。我們可以想像當時在沒有電腦的時代，只能通過紙質地記錄方式，無論記錄還是查詢都非常麻煩和低效。而我們現在有了電腦，尤其是有了手機，隨手記錄顯得異常方便，但是作為數據時代先行者的我們，真的有效地使用了這種工具，幫我們提高工作效率？答案是不一定，工具還是那個工具，工具要想發揮它的功效，首先你要深刻理解數據重要性，能想像到數據帶來的好處，以及知道如何記錄數據，最後再有一個易用的工具，這樣才能真正把數據用起來。綜合來看，就是徐子沛老師說的數商，只有數商足夠高，移動互聯網的工具才能發揮效能。
這就引出了我今天介紹的這本新書《數商》。之前我看很多大數據的書，比如《大數據時代》、阿里的《大數據之路》、車品覺的《數據的本質》和《決戰大數據》、《數據中台》，更多的就是專業大數據技術書籍。一直沒有看徐子沛老師的書，覺得沒有什麼特別的新意，聽了羅振宇將這本書的時候，才決定看一下，看完後還是感覺收獲頗豐。數商講的是一個人如何駕馭數據的能力，數商會像智商、情商一樣，決定著我們的未來。
這本書一開始就有一套數商測試題，一共34道。它測的不是你的數學能力，而是把我數據的能力。我測了一下，是82分，這套有幾個問題決定了我很難拿到90分以上，比如，把你的情緒打分記錄下來，把你的朋友關系打分記錄下來，預測一件事打分記錄下來等等，像這樣的題，其實就像前面提到的柳比契夫每天做的時間管理一樣，把自己的所有經歷都數據化。這可能就是一般人和大神級人物的區別，看似只有一點點的區別，其實做到這點難度極大。本書後面是通過一個個故事把數商的價值體現出來，比如賭場、見未來岳母、疫情、奶茶與糞堆等等，裡面的故事非常精彩，為我們後續的構建自己的大數據體系提供了很好的素材。我還特意來了徐子沛的三本實體書，主要是想寫學習徐老師講故事的能力。
同時他裡面的每一個故事，都在告訴我們一個道理，一個普通人完全可以通過不斷提升自己對數據的駕馭能力，來把握自己的命運，甚至是挑戰權威。如果我們仔細想想真的是這樣，現在「智商」和「情商」，大家都已經非常重視，都在通過各種方式提高，你如果想在這兩個方面特出越來越難，但是數商卻還是一片開闊地，一方面大部分人沒意識到，一方面還沒有特別的有效方法，只要我們稍微注意一下，就能很快脫穎而出。
在這個大數據時代，在這個階級逐步固化的時代，《數商》給我們指明一條彎道超車之路，這條依然坎坷，但是他有機會超車，也許是這時代賦予我們的機會。

⑺ 大數據究竟能給我們帶來什麼

1，大數據改變了生產生活方式。

大數據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力：通過對銷售大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產；通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。

2，大數據改變了思維方式。

這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。

3，大數據將改變了管理模式。

理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。

(7)大數據如何改變電視的命運擴展閱讀：

已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。

⑻ 以大數據如何改變我們的生活寫1500字論文

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

當下我國大數據研發建設應在以下四個方面著力
一是建立一套運行機制。大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程，必須建立良好的運行機制，以促進建設過程中各個環節的正規有序，實現統合，搞好頂層設計。
二是規范一套建設標准。沒有標准就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標准，為實現各級各類信息系統的網路互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
三是搭建一個共享平台。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。
四是培養一支專業隊伍。大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。

⑼ 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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