科技感大数据

Ⅰ 数据可视化如何让大数据更加人性化

每天都有海量的数据出现，依靠传统的人工方式去呈现数据价值，可能一辈子都处理不完。我们需要新的软件和技术，去更深入的理解和利用大数据集合。最佳的方法是提高数据可视化的水平。康拓普数据洞察平台，专注于大数据可视化技术，致力于帮助客户挖掘和利用数据价值，指导客户如何利用数据可视化工具让大数据更加人性化。

纵观生活，大数据的应用十分普遍：淘宝运用大数据为客户推荐商品信息，网络用大数据帮助大家精准搜索，谷歌地图用大数据指引出行。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟用户更关心数据结果的展示而非大数据。

比如我们常用的智能手机，它既是一款数据采集工具，同时也是一个多媒体的数据可视化展示平台：比如我们看的新闻中有大量的数据图表；我们娱乐的影视剧和电子游戏，频繁出现的数据可视化元素，让作品更具科技感；在教育与科普方面，数据可视化的应用更广，因为大家已经对传统单调的讲述方式失去兴趣，喜欢更加直观、高效的信息呈现形式。

未来，随着智能手机、平板电脑和车载电脑等平台日渐普及且不断融合，新的交互手段将成为数据可视化的趋势。那么，我们如何更加快速、深入、全面的展示大数据背后的信息呢? 答案是我们需要更加人性化的数据可视化设计。

如何设计更加人性化的数据可视化效果？

其实，数据可视化早已存在，我们用的PPT、EXCEL中就可以将数据的各种属性和变量呈现出来。对于大数据，这远远不够。

近年来，大数据可视化发展迅速，随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大，不断有酷炫夺目的可视化案例出现。但是，数据可视化的图形设计，并不是越酷炫越好，而是要贴合用户需求。

大数据可视化应该更贴近用户的使用习惯和使用需求，就像交通指示牌一样，让车主准确到达目的就行，而无需复杂的图形。因此，在大数据可视化设计时，也需因地制宜：

首先，对于简单明了的大数据集合，可以用饼图、直方图、散点图、柱状图等最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础最常见的应用。

其次，遇到复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，就要先进行数据采集、数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘等一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的，还是允许交互的？最后由数据工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。

这些复杂的制作步骤，目前的大数据可视化平台可以帮你实现。“康拓普大数据洞察平台”，内置大量丰富的可视化图表，满足客户不同场景的需求，是一款超级实用的大数据可视化工具。

康拓普数据洞察平台，为您定制更贴合需求的数据可视化

康拓普数据洞察平台，基于大数据和互联网时代设计，它是一款自助式的大数据可视化工具，为您提供丰富的图标效果展示，帮助您洞察大数据的潜力和价值。平台支持多终端（ PC、平板、手机端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）对数据进行可视化展现。

康拓普数据洞察平台，支持多个报表在页面上灵活布局，自由组合，一目了然，快速响应用户需求。还可以帮助非专业的人士通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足各行业在日常业务中的监控、调度、会展演示等多场景使用需求。

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Ⅱ 大数据可视化设计到底是啥，该怎么用

大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。

文章目录

        一、什么是网络安全可视化

1.1 故事+数据+设计 =可视化

1.2 可视化设计流程

二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计

2.1整体项目分析

2.2分析数据

2.3匹配图形

2.4确定风格

2.5优化图形

2.6检查测试

三、案例二：白环境虫图可视化设计

3.1整体项目分析

3.2分析数据

3.3 匹配图形

3.4优化图形

3.5检查测试

一、什么是网络安全可视化

攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率 。 大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？

1.1 故事+数据+设计 =可视化

做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业漏洞的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的漏洞数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。

有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：

我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。

将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。

将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。

最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。

总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。

1.2 可视化设计流程

一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。

具体我们通过两个案例来进行分析。

二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计

图2是全国范围内，各个行业漏洞的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了漏洞数量的高中低。

2.1整体项目分析

我们在拿到项目策划时，既不要被大量的信息资料所迷惑而感到茫然失措，也不要急于完成项目，不经思考就盲目进行设计。首先，让我们认真了解客户需求，并对整体内容进行关键词的提炼。可视化的核心在于对内容的提炼，内容提炼得越精确，设计出来的图形结构就越紧凑，传达的效率就越高。反之，会导致图形结构臃肿散乱，关键信息无法高效地传达给读者。

对于大规模漏洞感知的可视化项目，客户的主要需求是查看全国范围内，各个行业的漏洞分布和趋势。我们可以概括为三个关键词：漏洞量、漏洞变化、漏洞级别，这三个关键词就是我们进行数据可视化设计的核心点，整体的图形结构将围绕这三个核心点来展开布局。

2.2分析数据

想要清楚地展现数据，就要先了解所要绘制的数据，如元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。根据需求，我们需要展现的元数据是漏洞事件，维度有地理位置、漏洞数量、时间、漏洞类别和级别，查看的视角主要是宏观和关联。涉及到的视觉元素有形状、色彩、尺寸、位置、方向，如图4。

2.3匹配图形

2.4确定风格

匹配图形的同时，还要考虑展示的平台。由于客户是投放在大屏幕上查看，我们对大屏幕的特点进行了分析，比如面积巨大、深色背景、不可操作等。依据大屏幕的特点，我们对设计风格进行了头脑风暴：它是实时的，有紧张感；需要新颖的图标和动效，有科技感；信息层次是丰富的；展示的数据是权威的。

最后根据设计风格进一步确定了深蓝为标准色，代表科技与创新；橙红蓝分别代表漏洞数量的高中低，为辅助色；整体的视觉风格与目前主流的扁平化一致。

2.5优化图形

有了图形后，尝试把数据按属性绘制到各维度上，不断调整直到合理。虽然这里说的很简单，但这是最耗时耗力的阶段。维度过多时，在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的，而后再加上交互导航，使图形更“可视”。

在这个任务中，图形经过很多次修改，图7是我们设计的过程稿，深底，高亮的地图，多颜色的攻击动画特效，营造紧张感；地图中用红、黄、蓝来呈现高、中、低危的漏洞数量分布情况；心理学认为上方和左方易重视，“从上到下”“从左至右”的“Z”字型的视觉呈现，简洁清晰，重点突出。

完成初稿后，我们进一步优化了维度、动效和数量。维度：每个维度，只用一种表现，清晰易懂；动效：考虑时间和情感的把控，从原来的1.5ms改为3.5ms；数量：考虑了太密或太疏时用户的感受，对圆的半径做了统一大小的处理。

2.6检查测试

最后还需要检查测试，从头到尾过一遍是否满足需求；实地投放大屏幕后，用户是否方便阅读；动效能否达到预期，色差是否能接受；最后我们用一句话描述大屏，用户能否理解。

三、案例二：白环境虫图可视化设计

如果手上只有单纯的电子表格（左），要想找到其中IP、应用和端口的访问模式就会很花时间，而用虫图（右）呈现之后，虽然增加了很多数据，但读者的理解程度反而提高了。

3.1整体项目分析

当前，企业内部IT系统复杂多变，存在一些无法精细化控制的、非法恶意的行为，如何精准地处理安全管理问题呢？我们的主要目标是帮助用户监测访问内网核心服务器的异常流量，概括为2个关键词：内网资产和访问关系，整体的图形结构将围绕这两个核心点来展开布局。

3.2分析数据

接下来分析数据，案例中的元数据是事件，维度有时间、源IP、目的IP和应用，查看的视角主要是关联和微观。

3.3 匹配图形

根据以往的经验，带有关系的数据一般使用和弦图和力导向布局图。最初我们采用的是和弦图，圆点内部是主机，用户要通过3个维度去寻找事件的关联。通过测试发现，用户很难理解，因此选择了力导向布局图（虫图）。第一层级展示全局关系，第二层级通过对IP或端口的钻取进一步展现相关性。

3.4优化图形

优化图形时，我们对很多细节进行了调整： – 考虑太密或太疏时用户的感受，只展示了TOP N。 – 弧度、配色的优化，与我们UI界面风格相一致。 – IP名称超长时省略处理。 – 微观视角中，源和目的分别以蓝色和紫色区分，同时在线上增加箭头，箭头向内为源，向外是目的，方便用户理解。 – 交互上，通过单击钻取到单个端口和IP的信息；鼠标滑过时相关信息高亮展示，这样既能让画面更加炫酷，又能让人方便地识别。

3.5检查测试

通过调研，用户对企业内部的流向非常清楚，视觉导向清晰，钻取信息方便，色彩、动效等细节的优化帮助用户快速定位问题，提升了安全运维效率。

四、总结

总之，借助大数据网络安全的可视化设计，人们能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

可视化设计的过程中，我们还需要注意：1、整体考虑、顾全大局；2、细节的匹配、一致性；3、充满美感，对称和谐。

Ⅲ 2017五大新技术助阵“互联网＋建筑”的变革

在相应国家政策的情况下植根于新科技、新理念与各产业的结合，从而推动产业升级，建工行业也是如此，目前正是互联网+建筑百家争鸣的时期，那么如今互联网已成红海，还有什么高新技术行业能够独领风骚吗？

纵观去年的建筑行业和建工电商行业，大家都在正想做平台，四川建工，南通三建，鹰购网络科技等具有一定实力的公司都在花重金打造自己的建筑电商平台，那么到底对整个建筑行业有多大的改观呢？可以很遗憾的说，目前还没有出现什么大的改观，尽管像佰采网这种规模很大的平台存在，也并没有给去年的建工行业带来多大的浪花。

大多数时候，都在思考如何打破信息不对称和去中心化。在建筑产业发展的下一个阶段，需要思考的是，提高效率、成本优化、去人工化。尤其是每年居高不下的成本让建设和施工单位非常头疼，上面提到，装配式技术会在一定程度上减少人员的参与，其中一部分工种会被淘汰。

随着人工智能融合机器人技术的应用，新一代的工业机器人开始逐步取代部分劳动力，从而降低施工成本。目前市场上已经有刷墙喷涂机器人，码垛机械手等等，未来可以预见，高效率的施工方式还将有可能代替更多工种。

然而理想是很丰满的，工业智能机器人在研发施工机器人需要克服很多困难，比如：环境的感知及高精度定位，施工路径的规划设置，轻量化设计，如何实现既能满足施工需求又能满足拆装方便，机器人的行走以及结构控制，解决施工多样化等困难。

上面提到5项可能融入到建筑行业的技术，利用科技创新为行业注入新鲜血液和力量，让建筑行业更具有“科技感”。从更加长远的考虑由新技术引发的革命才刚刚开始，我们任重而道远，希望我们的互联网+建筑更加快速文件的发展，2017年，谁将成为互联网+建筑的佼佼者，未来由谁来领袖，谁将被淘汰，我们拭目以待。

Ⅳ 《智能时代》读后心得

吴军博士的《智能时代》一书，介绍了数据的产生，发展以及过渡到大数据的过程;详细介绍了大数据的特点，及人工智能对思维方式的促进转变;阐明了技术革命对各类型产业发展的推动;从辩证的角度详列大数据智能时代带来的负面影响和对策;展望了大数据的前景和对知识精英的素质要求。整体上深入浅出，通俗易懂。对我这个“门外汉”来说，技术科普类书籍写出了故事性，加深了兴趣，收获颇多！

一、数据引起的对抗。 数据成为重要资源，那么占有了大规模，各类型的数据信息，就把握了商机，把握了主动。因此数据资源的争夺必将趋于激烈，并且波及政治、经济、生活等方面。美国打着信息安全的幌子，制约华为在5G领域的全面铺开，根本上还是数据信息领域的主动权争夺。“棱镜门”，“维基解密”等系列曝光的信息安全问题，都是由美国主导。利用技术优势，美国占有了大量数据资源全球监控，甚至不顾及敌我，不顾及外交，不顾及游戏规则，几近“疯狂”。因为他们看到了大数据发展的潜在影响，想要大量占有数据资源。有争夺就有保护，保护更多的建立在技术层面。我国的中兴被美国芯片公司“卡了脖子”，庞大的“躯体”轰然倒下。现在“列强们”又故技重施，想要制裁华为，理由还是数据安全。所以数据的保护扩展到技术、科技层面，对抗和突破也趋于白热化。对于数据本身，在互联网时代本身就真假难辨，那么数据质量的差异也会产生对抗。同领域、同模式的项目，质量差异导致的结果不尽相同，谁能够把握数据背后的真相，这要根据数据的数量规模、维度、时效来制作模型，那么收集数据的手段必然带来多样的争夺。所有智能化的设备都成为传感器、记录仪，谁又能占有最大的份额呢？

二、 数据展示的力量。 阅读《智能时代》，我忽然眼界开阔了。因为过往的典型故事背后是大数据智能分析的支撑。以色列农业的惊人成就给人类食品生产供应带来了福音；美国勇士篮球队短期高效的成绩提高给了篮球爱好者超高的震撼。 华尔街投资大神、对冲基金公司桥水创始人瑞·达利欧在其代表作《原则》中提到了自己工作的方法，其实也是大数据思维的一种模式，可以说，他的成功也是大数据使用的一个成功版本。生活中，商业采购，个人定制，精准贴心服务哪一件都有大数据在展示力量，我们已经与大数据“水乳交融”。目前大数据智能时代才刚刚兴起，它的力量在未来各领域必将带来更多更大的变化。

三、数据带来的隐忧。 没有人、集团、国家喜欢赤裸裸地暴露在公众面前，没有一点隐私。本书中也提到了保护隐私的一些方法，有很强的借鉴意义。但是大数据确实让我们享受了便利，同时又不得不模糊了隐私保护的概念，甚至根本意识不到便利背后的隐私泄露。作为国家机器的重要部分，国防和军队面对大数据该怎么权衡呢？保守秘密——毋庸置疑。怎么保护？这个课题就有点复杂，管理、教育、技术防范、制度约束都不能缺失。我认为关键在人，关键在忠诚。任何科技的影响都有规律可循，都可以有防范措施方法，但是忠诚缺失，任何方法都无济于事。有了忠诚，就有了自觉，提高了警觉，警醒自己不触红线。——所以政治合格是根本。当然利用大数据分析窃取国防军队秘密的案例肯定会有，那么研究保护技术，做好内部风险防控是必不可少的。真心期盼在智能时代有合理、人性的解决办法。

四、迎接智能时代。 二十年以前，人们的交流方式以写信为主，当时人们的文字写作能力应该很强；后来有了BP机，可以留言，有事可以找公用电话交流，感觉到联系起来挺方便，只是月服务费不少，设备的价格不菲；那时的网络流行QQ聊天，发邮件，时髦的年轻人喜欢到遍地开花的网吧泡一泡；十年前手机开始流行，打电话发信息让许多人爱不释手，就是信号不太好，价格挺贵，一般人不好“养活”；同时期还出现了价格优惠的“小灵通”，但是流行两三年后消失在劳苦大众的记忆里；再后来智能手机发展起来，生活方式彻底变了天——智能时代改变了太多生活。聊天用微信，购物用微信，视频用微信，看书用手机，游戏用手机，看电视机电影用手机——手机已经无所不能。特别是驾车出行，高德、网络、腾讯三家导航软件非常给力，“路盲”基本消失，虽然偶尔也有导错的现象，但是如果细心些，你会发现只要每次版本更新，它的服务越来越可心。这是科技发展的成果，它的背后是大数据的影子。今后，只要感觉到生活方便了，你就说那是大数据时代的标志，准没错。大数据智能时代来了，我们做点什么呢？首先要 做到融入不能排斥 。比如智能驾驶，许多搞这项研究的学者也怀着深深的担忧——一旦智能识别出错，将会带来灾难性问题——但是仍然积极投入到智能驾驶的研究测试当中，更多引入复杂模型来确保真正的万无一失。这种科学精神就是面对科技发展的良好状态。作为普通公众，积极的学习大数据的知识，搞清来龙去脉，用尊重科学的心态融入大数据智能时代，充分运用大数据成果就是最好的科学素养。另外 大数据也带来新的思维，我们需要熟练运用这样的思维 。太多的不确定性是人类恐惧的根源。但是大数据研究的方法在数据足够充分的时候能够降低不确定性，减少人类思维上的畏惧感。所以提供客观真实的数据也是普通大众的一项工作。经常用大数据的思维来浇灌一下传统的脑袋，相信也会带来满满的新科技感。 大数据促使人类创新创业拓展发展领域 。不要担心智能时代抢走了多数人的工作，智能时代是个渐进的过程，在工作岗位淘汰的过程中，新的岗位会被“挤”出来，人类的创新能力会被“压”出来；物质领域丰富了，精神领域的开发前景广阔。

Ⅳ 5G、大数据、人工智能，现代交通的创新元素都有什么

现在交通运输行业发展的特别的快，这离不开现在科技的创新，现在科技创新不断的向前推进，各种新兴的科技技术和交通运输进行一个融合，在一些基础设施和交通工具的装备和服务上都做出了特别大的突破，为建设交通强国做出了特别大的贡献。

科技的创新给大家的生活带来了非常多的方便，现在无论走到哪里到处都是高科技，就连去一些公共厕所都可以看到高科技的洗手池镜子等等。科技的创新为交通行业做出了特别大的贡献，让人们的出行等等都变得非常的便利。

Ⅵ 精准科技大数据|有钱也不一定买得起 2019年十大天价豪车盘点

又到了2020年制定目标的时候了

回想2019年

小准过得浑浑噩噩的

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

Ⅶ 大数据告诉你：亲爱的，你怀孕了

大数据，英文翻译为Big Data，听上去科技感十足的一个词，到底跟我们的生活有什么关系呢？我们不妨先从一个故事开始认识一下它。

在信息化领域，国外很多企业走在时代前列。美国一家零售连锁商塔吉特，很多年前就开始利用销售过程汇总的数据进行分析。有一段时间，塔吉特公司通过他们所有门店里女性的消费记录数据，进行“怀孕预测”。对于零售商来说，发现一个顾客是否怀孕非常重要。因为一旦有了小孩，就意味着一个家庭的消费观念会发生很大变化，如果能预测消费者的怀孕趋势就能及时向她们推送孕期每个阶段对应的优惠券，从而刺激消费。值得注意的是，有一天，一个中年男人怒气冲冲的来到塔吉特的一家零售店，他向商店经理投诉：“我女儿还是高中生，你们却给她邮寄婴儿服和婴儿床的优惠券，你们这样的行为是在鼓励她怀孕吗？”。塔吉特商店的经理几天后打电话向这个男人道歉，这个男人却感到非常抱歉，他跟塔吉特的经理道歉说：“我跟女儿谈过了，她的预产期是8月份，是我自己没有意识到这件事情。”

这就是一个典型的大数据案例， 大数据如此神奇，它可能比你的父母更了解你的小秘密。你喜欢什么款式的衣服，你最爱哪家甜品店，你最喜欢的明星是谁……大数据就像你的影子，对你了如指掌。

提起大数据，人们最先想到的一本书往往是《大数据时代》。

《大数据时代》的作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，十几年前就已经洞察到大数据的趋势，一直潜心研究大数据技术，不仅在哈佛大学、牛津大学等著名学府任教，也为微软、IBM等知名企业提供咨询服务，同时还是众多政府高层的智囊团。维克托将自身对大数据技术的研究与商业实践、政府决策相结合，进一步获得对大数据的全球视野。

我们身处一个数据大爆炸的时代，世界的数据以一种超乎想象的速度裂变。哲学上讲：量变引起质变。当数据累积到一定程度，必然引起质变。数据的价值也就由此诞生。维克托在《大数据时代》中强调了大数据给我们带来的三个转变：
更多：不是随机样本，而是全体数据
更杂，不是精确性，而是混杂性
更好，不是因果关系，而是相关关系

大数据的出现对社会科学提出了挑战，社会科学是非常依赖样本分析、研究和调查问卷的学科，而大数据时代，数据成为最容易获得的信息，我们不再受困于数据量的多少，开始利用所有的数据。

有数据证明，采用样本分析法的正确率可达97%。看上去3%的错误率似乎可以接受，但也要就事论事。现在大数据的核心在于预测，为了更精准的预测，自然是越少错误率越高，而当数据量足够大时，当样本=总体时，数据预测的准确性就能大大提高。

大数据以前的时代是，用尽可能少的数据获得尽可能多的信息，当人类进入到大数据时代时，是用尽可能多的数据获得信息。

每次出去旅游，想抢到便宜的机票简直是一场大战。打开购票网站，今天刷一下贵了100，明天刷一下便宜了200，后天再刷又贵了200，每次我都想怎么才能知道机票什么时候最便宜。原来，这个功能已经有公司实现了。有一家预测机票价格的公司叫Farecast，Farecast的预需要海量数据的支持，为了提高预测的准确度，Farecast收集了么过商业航空产业中每一条航线上每一架飞机内每一个座位，在一年内的综合票价记录。如今，Farecast已经有大约2000亿条的飞行数据，最终实现票价预测的准确度高达75%。如果没有海量数据的支持，所谓的票价预测基本约等于0。

Farecast的创始人埃齐奥尼说：“这只是一个暂时性的数据，随着你收集的数据越来越多，你的预测结果会越来越准确。”

海量数据的出现，也意味着大量混杂的、不精确的、甚至错误的数据出现。大数据时代95%的数据都是混乱的，如果还坚持传统“小数据”的精确算法，那将彻底错过大数据的价值。

为什么“小数据”要精确？

因为“小数据时代”或者像上文提到的“样本分析法”中，能收集到的信息量有限，所以必须保证数据尽量精确，才能提高预测的准确度。这是一个概率学问题，简单来说，给你三个苹果，只有一个是好的，那你挑到好苹果的概率是1/3,如果有100个苹果，即使有一半都是坏的，挑到好苹果的概率也有1/2。

胡适曾经讽刺过“差不多先生”，因为差不多先生的口头禅就是：凡事只要差不多就好了，何必太较真呢？“大数据”从某种角度来说也是一位“差不多先生”，要让我们习惯他可能还需要时间。

小朋友很小的时候就要读《十万个为什么》，培养对世界的好奇心，学习的过程就是搞清楚每一个现象背后的原因，这是我们从小到大养成的惯性思维。

大数据时代，这种思维需要变一变了。 数据量的剧增，使得事物与事物之间的联系越来越复杂，通过复杂的相关关系，大数据犹如神探破案，找出蛛丝马迹。现在，只需要知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。

建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。据统计，亚马逊成交量的三分之一都是来自于相关推荐的购买。当我在亚马逊上购买这本《大数据时代》时，系统还会同时给我推荐另外几本相关的书，比如吴军的《智能时代》，涂子沛的《大数据》等，这些书正好帮我构成了一个“大数据”的主题阅读书单，这样我就很可能把这一系列书全部加入购物车。

随着技术的发展，收集和分析数据的成本越来越低，人们更热衷于收集海量的数据，来预测分析可能出现的问题。比如，大数据可以用来预测汽车故障，这种功能很适合物流、快递行业。大型的物流快递公司会有数量众多的运输车队，一旦车在运输过程中出现故障，造成的延误、再装载损失都很严重。通过传感器检测汽车各种零件的使用情况，能及时预测哪些零件可能在什么时候出现故障，以便提前进行检查维修，这样就能大大减少成本损失。这种预测并不能告诉你，“为什么”会出现故障，而对于快递公司来说，也只需要只知道“是什么”将出现故障就足够了。

大数据时代，我们的生活将发生翻天覆地的变化，就像望远镜能让我们感受浩瀚的宇宙星空，显微镜能让我们观察最小颗粒的微生物。大数据是一种收集和分析海量数据的新技术，能帮助我们更好地认识世界、理解世界。大数据不是冰冷的事实，它其实分散在日常生活的各个角落，从思维模式上先给我们带来一场变革，然后当我们用大数据的思维看世界时，才发现“凡是过去，皆为序曲”。

未来已来，大数据时代裹挟着未来世界的新算法，新技术像潮水一样涌来，只有勇于拥抱变化的人才能急流勇进。 大数据时代，更多的数据，更多不确定性，更复杂的相关关系，提供了“更多，更快，更好”的可能。

Ⅷ 大数据展厅设计具有什么特点呢

1、要突出主题
因为现在的大数据影响着人们的生活，因此展厅设计中可以以大数据改变生活为主题，巧妙加入生活中会使用到的智能化应用，大大提升了大数据展厅的互动体验感，增强趣味性。
2、风格注重科技感
让整体空间充满科技感基调，可通过静态展示、数字创意、互动体验等结合展示内容。设计色彩上可适当采用蓝色元素，突出了大数据展厅未来感的空间风格。
3、合理运用多媒体技术
可以采用互动大屏的形式来展现，比如：可以通过隔空手势操作查看某一组或是某一时间的数据，加上一些交互效果，给人的体验是非常不错的。定制大数据VR交通体验场景，比如：可以模拟驾驶员在驾车过程中借助交通大数据避开拥堵路线等，快速到达目的地。定制大数据VR旅游体验场景，比如：对著名旅游景点进行三维场景建模，体验者佩戴VR眼镜以第一人称视角进行3D场景游览，参观至不同景观会有相应的信息提示。

Ⅸ 求教下，欧马可轻盈版的科技感好在哪

欧马可轻盈版搭载欧康发动机，网络一下它们有很强的轻量化技术，净重只有220kg，这点还是很好体现他的科技感的，别的卡车自重就很重了，拉货就更重了，这效果对比就不言而喻了。

Ⅹ 给新年加点料 2020年1月份车圈热点新闻回顾|精准科技大数据

各位朋友大家好~

马上就要迎来新的“金鼠”年了

小准是打心眼儿里开心

我才不会告诉各位这个春节我要去相亲呢

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