『壹』 为什么说厚数据时代已经来临
“数字会说话”可能是大数据时代最常见的口号，但唯一的现代统计预测是内特·西尔弗(Nate Silver)的提醒:“数字不会自己说话。”我们为他们说话。我们可能是一个有利的方式来解释数据，使数据从客观现实。”
为什么说厚数据时代已经来临？海量数据的时代已经到来了吗?大数据不是简单地由数据的数量或来源决定的，而是由“人”通过数据组合和交叉比较形成的“判断”或“预测”。特别是在营销领域，大数据是与人打交道，而不是与无生命的物体打交道。大数据营销的背后是人们的行为模式和需求。因此，不可能仅仅根据数字或统计数字来作出判断。更深入地思考品牌、产品和人之间的关系是有必要的，这种思考将是下一个厚数据时代的开始。
为什么说厚数据时代已经来临？海量数据的时代已经到来了吗?所谓的厚数据不同于强调数据大小的大数据。厚数据更关注人、产品或行业数据之间的深度和背景。一个好的数据视图通常来自于厚数据而不是大数据。“厚数据”强调需要有深厚的用户背景，基于扎实的行业知识或经验。通过密集的数据，工业产品和消费者之间的联系更加紧密。
在未来，如果我们仅仅从现有的大数据中发现和判断大数据，过于相信数字所呈现的结果很可能会导致误判。如果能够通过深入的使用语境来探究未来受消费者需求影响的行业发展趋势，就可以体现出厚数据的重要价值。
厚数据时代已经来临?没有准备好的数据分析师将面临这个，大数据不是单纯由数据量或来源决定的，而是由“人”通过数据组合和交叉比较形成的“判断”或“预测”。你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。
『贰』 英国开启大数据时代
英国开启大数据时代
在英国，大数据早已不仅仅是一个停留在科学论坛上被热议的新名词，越来越多的政府投入、已经运营的高校大数据研究中心、不断涌现的商业运作成果，明确地展现出英国正在开启一个新的大数据科技时代。
政府将大数据作为“新经济增长点”
近年来，英国经济持续低迷，疲软的经济状况使得政府部门的财政支出捉襟见肘。就在这样严峻的财政背景下，英国政府更加渴望通过扶持新兴高科技技术发展，来增强国家在国际竞争中的科技硬实力，创造新的科技领先领域和经济增长点，从而带动整个经济发展。
大数据概念的提出正好符合英国政府现阶段的国家战略规划，给了英国一个带动新一代科技革命的抓手。英国大学与科学国务大臣的戴维·威利茨认为，政府加大对大数据技术的前期投资，将有助于保证大数据在科研领域的发展，构建数据分析系统和人才梯队，由此吸引民间资本的投资跟进，推进其在商业、农业等领域的积极应用，从而占据大数据时代的有利位置。
英国政府的大数据战略不仅仅是口号，更落实在行动上。2013年，英国政府投资1.89亿英镑发展大数据技术。今年，英国政府又拿出7300万英镑投入大数据技术的开发。包括：在55个政府数据分析项目中展开大数据技术的应用；以高等学府为依托投资兴办大数据研究中心；积极带动牛津大学、伦敦大学等著名高校开设以大数据为核心业务的专业等。
与此同时，英国政府建立了有“英国数据银行”之称的data.gov.uk网站，通过这个公开平台发布政府的公开政务信息。这个平台的创建给公众提供了一个方便进行检索、调用、验证政府数据信息的官方出口。同时英国人还可以在这个平台上对政府的财政政策、开支方案提出意见建议。英国甚至渴望通过完全公布政府数据，去进一步支持和开发大数据技术在科技、商业、农业等领域的发展，扶持相关企业进行创新和研发，找出新的经济增长点来刺激本国经济的发展。
英国政府近年来通过大数据技术，在公开平台上发布各层级数据资源，并通过高效率地使用这些数据提高政府部门的工作效率，刺激其他机构在数据获取和使用上的积极性，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入。英国政府预测，到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，并直接或间接带来2160亿英镑的经济增长。大数据的出现极大地促进了政府与相关公共机构工作方式的转变，推动了大数据相关产业链的研究和发展。在商业上有更多的可以借助其技术进行开发的新的产品类型与市场形式，进一步开放了企业的创新能力和竞争力。
大数据应用改变传统商业模式
大数据能够用来创造价值是因为，在当今社会中，依靠相关政经数据分析所得出的报告越来越多地成为高层管理者进行决策的重要参考。看似比“经验主义”更加科学客观的各类经济报表和技术报告，已经成为各类研究机构向决策者提供建议的重要手段，而大数据技术正好迎合了这样的需求。
在英国的零售业，这一转变表现得尤为突出。英国著名的大型连锁超市Texco在其营销系统内通过顾客的购物内容、刷卡金额等消费明细数据和利用调查问卷、客服回访等售后服务行为对每一位顾客的相关购物信息进行数据采集和整理加工。然后借助计算机和相关数学模型，对所获得的海量数据进行分析，推测顾客的消费习惯和潜在需求等内容。这样经营者就可以通过这些数据分析可能的商业卖点，针对不同顾客进行不同的推荐服务，并有的放矢开展营销活动。这样的数据应用模式已经在众多电子商务公司得到广泛应用。
英国航空为了增加营业收入，渴望通过利用乘客的消费数据来合理调配航班的运营配置，以此节约成本并探求新的消费潜力。英国航空通过与世界上知名酒店公司合作，获取相关数据库内存储的海量会员信息数据，来向乘客推荐相应的差旅住宿服务，使其感受到更好的服务质量，提高其在会员心中的品牌形象。英国航空公司积极与数据公司合作，将大数据技术应用在商业领域，预测潜在的人流物流信息，以此将数据分析结果转化成实实在在的商业利润。这样的成功案例对改变物流和运输领域的服务方式和经营思路有着指导性意义。
英国渴望成为大数据时代的引领者
作为工业革命的发源地，英国的科技创新能力和科学研究团队仍然在世界上首屈一指，它有着世界上最优秀的高等学府，其计算机处理能力研究、人工智能自动化、计算机软硬件开发等高科技领域专业的科研实力和成果都名列前茅。良好的科研基础和技术储备加上率先开启的大数据国家战略让英国人确实有理由相信，在新的科技革命中他们仍可占有一席之地。
2012年5月世界上首个非营利性的开放式数据研究所ODI（The Open Data Institute）在英国成立。它利用互联网技术将全世界人们提供的数据汇总到一个平台上，利用云存储等新兴技术手段达到海量存储的目的。这一平台对于融合来自不同国家、不同行业、不同类型的人们感兴趣的所有数据具有很大的帮助。同时，ODI的研究范围非常广泛，它不仅仅接收和存储数据，更重要的是面对大数据的应用展开研究。
大数据革命已经触及英国的各行各业，政府公开财政数据，研究机构纷纷成立，商业运作逐步展开，英国人已经开始拥抱大数据技术。“大数据时代将开启下一次工业革命”，英国政府内阁办公厅大臣弗朗西斯·莫德说，“两百年前的工业革命用前所未有的方式开创了历史，现在我们用大数据的形式来进行生产和提供服务同样是在创造历史”。经过了近年来的没落，当年的日不落帝国渴望在大数据时代建立他们曾经的辉煌。
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『叁』 广安有什么和大数据相关的词语吗
云计算服务。广安和大数据相关的词语是“云计算服务”，也是通过互联网进行分析数据的服务的过程。广安，四川省地级市，位于四川省最东面，紧邻重庆。
『肆』 我是做统计数据，部门要我写一个团队口号，急求！....
精确， 准确
团结， 团结。
越战越勇，勇往直前。耶
自己看看还行不， 你这个题材有点少。
『伍』 精选大数据相关用语
精选大数据相关用语
大数据 (Big Data) 与数据科学 (Data Science) 已成为大众耳熟能详的词汇，各行各业正在积极运用且开发大数据的价值，这些巨量数据也带来了巨大的商机。
这时身处于大数据时代的我们，自然得对大数据有所认识，在这里为大家列出了一些经常跟大数据一起出现的陌生用语，认识了这些大数据相关字汇，下次看大数据的相关文章就不会一直卡了。
Algorithm 演算法
出自于数学用语，在这里指的是在有限步骤内，分析数据的具体方法，而且通常由软件来执行。
AIDC 自动识别技术
AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是将讯息数据自动识读、自动输入电脑的重要方法和手段，它是以电脑技术和通信技术为基础的综合性科学技术。常见的 AIDC 例如条码(Bar codes)、磁条(magnetic strips)、生物识别(Biometrics)、RFID 等技术。
AWS 亚马逊网路服务系统
2006 年 Amazon 开始以 Web 服务的形式向企业提供各种云端运算服务，包括运算、储存、数据库、分析、应用程式和部署服务。现在许多科学家、开发人员以及各企业的技术人员都在利用 AWS (Amazon Web Services)进行大数据分析。
Avro 序列化系统
Avro 是 Hadoop 底下的子专案，是一个数据序列化系统(Data serialization system)，被设计用来支援大量数据交换。
Behavioral analytics 行为分析
行为分析是指用科学方法分析环境刺激与行为之间的因果关系，藉着系统性的观察来了解行为的变化原则，进而有系统的操作刺激，以达到行为的学习、塑造或改变。简单来说，就是用一个有系统的方法去观察、测量、收集客观数据来分析目标的表现行为。
Big Data 大数据
大数据(or 巨量数据)，顾名思义是指大量的资讯，当数据量庞大到数据库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理，分析成能解读的资讯时，就称为大数据。有兴趣深入了解请参考《巨量数据的时代，用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据》以及《7 个你不可不知的大数据定义》。
BI 商业智慧
BI (Business Intelligence) 指用现代数据仓储技术、线上分析处理技术、数据挖掘进行数据分析，再以图形化的界面或报表呈现以实现商业价值。
Cassandra 数据库系统
是 Apache 软件基金会底下的开源分布式 NoSQL 数据库系统，适合用来管理巨量的结构化数据，由于其良好的可扩展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名网站所采用。
CDR 详细通联记录
CDRs (Call Detail Record)是电信网路的使用纪录，例如通话时间、通话长度等资讯。CDR 是电信业者与企业分析网路营运和客户行为的重要资源。
Clickstream Analytics 点击流分析
点击流(Clickstream)就是使用者的在网页间来来去去的点选记录，也可以分成 Upstream –– 进入这个网站的「来源」，以及 Downstream —— 拜访完这个网站之後的「去向」。对于网路行销跟搜寻引擎来说，点击流分析是十分重要的参考。
Cloud Computing 云端运算
云端运算(Cloud Computing)是一种将数据、工具及程式放到网际网路上处理的资源利用方式，是一种分散式电脑运算(Distrubted computing)的概念，也就是让网路上不同的电脑同时帮你做一件事，可以大大的增加处理速度。
也因为所有资讯都被放置到网路的虚拟空间里，工程师在绘制示意图时常以一朵云来代表这个虚拟空间，因而有了「云端(Cloud)」一名。
Data Mining 数据探勘
顾名思义，就好比在地球上从一堆粗糙的石头中进行地物探勘、寻找有价值的矿脉，数据探勘就是从巨量数据中提取出未知的、有价值的潜在资讯。
Data Modelling 数据建模
数据模式(Data Model)在资讯系统中指的是数据如何被表达、储存及取用的方式，包括数据的格式、定义和属性，数据之间的关系，以及数据的限制，而数据模式的设计过程就称为「数据建模」。
Data Visualization 数据视觉化
是关于数据之视觉表现形式的研究，数据视觉化的技术可以帮助不同背景的工程人员沟通、理解，以达良好的设计与分析结果。
Data Experts 数据专家
数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士，像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家，其工作内容细分请参考《数据分析师?科学家?架构师?大数据人才的工作内容及年薪比较》。
Exploratory Data Analysis 探索式分析
探索式数据分析是指在没有标准流程跟方法的情况下，在现有的数据中找寻数据的结构和特点、探索潜藏于数据中的讯息，这种数据分析方法强调的是探索式的分析而非严谨的模式确认。
Hadoop 技术
Hadoop 是一个能够储存并管理大量数据的云端平台，为 Apache 软件基金会底下的一个开放原始码、社群基础、而且完全免费的软件，Hadoop 的两大核心功能 —— 储存(Store)及处理(Process)数据所用到的分散式档案系统 HDFS 跟 MapRece 平行运算架构。Hadoop 被广泛应用于大数据储存和大数据分析，成为大数据的主流技术。有兴趣深入了解请参考《认识大数据的黄色小象帮手 –– Hadoop》。
Internet of Things 物联网
物联网(Iots)是一个全球化的网路基础建设，透过数据撷取以及通讯能力以连结实体与虚拟物件，透过网际网路的发展，物连网可透过特定的机制，将所有装置连结在一起，以供控制、侦测、识别，并交换所有的资讯。
NoSQL 数据库系统
NoSQL 最早是指「No SQL」，号称不使用 SQL 作为查询语言的数据库系统。但近来则普遍将 NoSQL 视为「Not Only SQL」，也就是「不只是 SQL」的意思，希望结合 SQL 优点并混用关联式数据库和 NoSQL 数据库来达成最佳的储存效果。
在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨後春笋般窜起，其中 MongoDB 是众多 NoSQL 数据库软件中较为人熟知的一种。
Predictive Analytics 预测分析
是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。
R 语言
R 是一个开放原始码统计软件，提供统计计算和绘图功能，类似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免费 而且简单易上手，近年来成为数据科学界里的重要工具。
SaaS 软件即服务
SaaS (Software-As-A-Service)是随着网际网路技术和应用软件的成熟而兴起的一种软件应用模式。SaaS 提供商将软件统一部署在自己的伺服器上，藉由网路提供软件给客户，所以客户不用购买软件，而是根据需求向提供商订购所需的服务，且客户无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件;软件厂商在向客户提供网际网路应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让客户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。
对于许多小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程式的需要。
Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
TB 为兆位元组，是数据量的分级，相当于 10^12 bytes。其他数据量分级如下：
Bytes (8 Bits)
Kilobyte (1000 Bytes)
Megabyte (1 000 000 Bytes)
Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)
Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)
Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)
Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
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『陆』 数据如水
这一两年一直沉溺于各类大数据思潮和大数据相关的项目中。这几天静下心来，反思了下那些成功的，失败的，让我拍案叫绝的，或是嗤之以鼻的各类在“大数据”外衣下的项目，左思右想，脑里只留下了四个字：数据如水。。。。。。
我们不妨把整个互联网想象成一座城市。那么，一个个数据中心毫无疑问就是城市里一座座高楼大厦；连接各数据中心的光纤网络则自然就是城市里纵横交错的各类管线通道。那么，数据是什么呢？最恰当的比喻自然就是在管道里流动着的水了。很难想象一座没有水的城市是怎么样，同样，数据至于互联网和各个企业的价值也如是。但是，一座充满活力的城市，其水资源也必然是生机勃勃流动循环着的。同样，数据真正的意义，也在于其的“流动”。
如果我告诉你，有这么一座城市,水源充足。但水都在各家浴缸水箱里存着，不在水管下水道里流动着你会有什么感觉？你肯定会觉得不可思议，甚至还会想：靠！那这些数据这么放着不就臭了啊。。。。。。数据也如是，不流动的数据在互联网时代是没有意义的！我们现在要做的，是把数据开放出来，让数据在互联网上有机的流动起来，而不是用浴缸水桶之类东西把数据机械的存放起来等它发臭。所以说：数据如水，你“用”数据就好了，而没必要浪费太多资源精力去“装”数据。
那么，怎么“用”数据呢？其实和用水一样。你是怎么用水来洗手洗澡洗碗饮用的呢？不就是简单的通过各种规格的水龙头，花洒，还有净水器嘛。然后，再从这些设备中获取相应容量的水，烧开了泡茶烧咖啡等等。其实“用”数据也一样，我们不需要去“储存”大量的数据，只需要安装合适自己企业用途的各类“水龙头”，“净水器”（数据清洗，ETL工具）就好了。通过这类设备，你就可以获得满足你需求的数据了，然后将数据再“烧开”（数据挖掘，商业智能）就可以满足你更高层次的需求，比如饮用等等。当然，用完了，别忘了像你大小便，或者将污水倒入下水道一样，让使用完了的筛选完了的数据继续“流动”出去，循环再利用。
我觉得，这才是大数据时代，各个企业利用数据产生价值的正确方法。即做大数据的使用者，而不是大数据的私藏者。“流动”着，“循环”着的数据才是真正的互联网时代的大数据。一旦数据真的这么“流动”起来了，那数据的价值就出来了，那些扮演着“水源”角色的数据中心也会运转得更快更高效，互联网这座“大城市”也必将会更具魅力更具活力。可惜，现在大数据口号叫的响，但大多数企业大多数项目只是在做自己家的“浴缸”“水桶”，盲目的囤积数据，最多自己家里装个“水表”，时不时查一下自己家里存了多少水，哪个水桶里的水是一个礼拜前的云云。。。。。。殊不知流水才不腐，没有水龙头，净水器的帮忙，你存的那几箱几桶水很快就会变丑没有任何价值的。到时候可能你想倒掉都没那个力气没那个地方倒。所以，写这么多，无非是想呼吁两个事情：1. 各位老总CTO们在上大数据项目时，可以先考虑为自己企业安装“水龙头”，“净水器”，而不必先去考虑是否安置个“更大的浴缸”。2. 企业里面闲置的，准备丢弃的数据，不妨让它们开放出来，让它们“流动”起来。说不定这样一循环它们就会产生出新的价值了呢。不知道这些比喻恰不恰当，反正我这人就是有了些想法不吐不快。要是您看了觉得一派胡言的一笑而过就是了，别和我一般计较，我其实啥都不太懂呵呵。
『柒』 大数据将打开一扇怎样的门
大数据将打开一扇怎样的门
作为人类生活的重要基础，大数据打开了一扇新的大门。而更重要的在于，通过大数据打开的那扇门，人们看到的不只是数据本身，而是在大数据基础上出现的一种新的人类文明。
近20年来，大数据浪潮已经向我们扑面而来。有人形容，大数据就像一片无边无际的大海，海面一浪高过一浪，而浪潮之下深不见底。与此同时，从国际零售巨头沃尔玛“啤酒和尿布”的经典案例到精准医疗等，大数据在人们生活和工作中的重要性越来越得以凸显。面对大数据打开的一扇新的大门，我们不能不深入思考：这将是怎样的一扇大门？又会将我们带进一个怎样的世界？
大数据正在把世界变成数据？
从通常的定义看，大数据被认为是不能用传统数据库软件工具获取、贮存、管理和分析的数据集合。这是大数据的技术定义，但显然，并没有涉及大数据浪潮深处最重要的内容。
大数据技术定义最主要的一个着眼点，就是规模大。但是，大数据的关键性质不主要是规模大，而是完全不同于作为样本数据的小数据。通常，样本数据的获取总是在先设定明确甚至单一目的的。这种具有在先设定的取样，一方面可以更好地实现采样前预设的目标；另一方面就像亚里士多德所说，在选择了某种可能性的同时，也抹去了无数其他可能性的蓓蕾。
大数据的另一个更重要性质是维度全。通常，我们拍照会选取一个角度，角度一取，数据就固定了。面对一张拍好的平面照片，再要换个角度去观察已不可能。而大数据则几乎保留了全纬度。面对大数据，我们可以从不同的角度进行考察。当然，事实上没有任何大数据是真正“全”的，就像世界上没有任何事物是十全十美的，但是，就人类的使用需要来说，其维度则可以看作是“全”的。作为样本数据，小数据是“残缺”的。就像尼采说抽象的概念是“干枯的标本”，样本数据和抽象概念的共同特点都是已经“失活”了。而大数据意味着活数据（动态数据）、全数据。因此，“全数据”是理解大数据的一个富有哲学意蕴的角度。从这个角度，我们可以看到更丰富的内容：大数据是不仅在规模上大，而且在维度上全到就人类使用需要而言的全数据。
大数据特别是其全数据的性质意味着什么呢？
在大数据的基础上，物数据化和数据物化构成循环。大数据的核心口号是量化世界。而量化世界为创构世界奠定了基础。这是因为，物数据化事实上就是物信息化，而物信息化是一个含义更为广泛的概念，它与小数据基础上也能出现的物数据化完全不同。同样，数据物化实质上就是信息物化。信息物化和物信息化两个方面所构成的循环，使人类进入一个创构的时代。大数据基础上的创构与筑路修桥等工程不一样。随着数字技术的发展，创构活动及其产物与人的存在方式越来越密切地联系在一起。
这里涉及一个新的重要概念，信息。对于信息，已有一百多个定义。其中，控制论创始人维纳的定义最为耐人寻味。在维纳看来，“信息就是信息，既不是物质也不是能量”。这个定义看上去像是同义反复，但却富有深意。它表明，信息是一种不同于物能，但又具有和物能并列地位的资源。信息不仅既不是物质也不是能量，而且具有一些物能所不具有的重要性质。比如，物能复制成本呈正比增加，而信息复制的边际成本递减；物能越分享越少，而信息越共享越多。信息的这些重要性质，在作为样本数据的小数据时，显示不出其重要性，而在具有全数据性质的大数据基础上，则就非同寻常了。在大数据的基础上，信息不可能不对人类的文明发展产生极为重要的影响。
如今，作为人类生活的重要基础，大数据打开了一扇新的大门。而更重要的在于，通过大数据打开的那扇门，人们看到的不只是数据本身，而是在大数据基础上出现的一种新的人类文明。
关于大数据的特征，最多的提到了“42v”
关于大数据的特征，最早是用“3v”概括的。几年前，人们认为“3v”不足以描述大数据的特征，又提出了“4v”的描述。到现在，关于大数据特征，最多的提到了“42v”。不过，对于大数据特征，目前获得较多共识的是这“4v”，即大量“volume”、多样“verity”、高速“velocity”和价值“value”。
“volume”一般理解为大量。大数据首先意味着数据量巨大。小数据时代主要由人工创建数据，而大数据时代则是由机器、网络和人类相互作用生成。大量是大数据的基本特征，但往往被误以为大数据就是大，事实上，这个特征所表达的是大数据规模的整全性。正如前面所谈到的，大数据的“大”不是纯粹的量的概念，这个“大”的关键是全。样本数据也可以规模很大，但不具有大数据的性质。大数据的“大”事实上是一个质的概念。
“verity”一般理解为多样。这包括大数据来源的多样性和类型的多样性，也包括数据结构的多样性。但是，“verity”不能简单地理解为数据来源和类型的多样性，也不能只是进一步涉及数据的结构化、半结构化和非结构化。由于数据结构的多样性和复杂性，大数据的这一特征还意味着数据结构的开放性。数据的结构化、半结构化和非结构化所表达的，不仅仅是数据的结构状态，更意味着开放的大数据结构。比如，大数据与大自然不同。大自然可以满足我们的生存需要，但我们面对大自然，作为很有限。而大数据不一样，在以人类需要为出发点的大数据挖掘中，数据结构开放在数据和人类需要及其发展这一无限空间中，人类则正是在这一无限空间进行满足自己需要的创构。
“velocity”一般理解为高速。它不仅仅是指技术设备的数据处理速度，更重要的，是指决定于数据处理速度的实时数据流。样本数据在取样后就是冻结的，而大数据可以实时获取所需信息。对于大数据来说，信息是活的，是随着时间而流动的。正因为如此，对于实时数据流来说，速率就特别重要。高速的数据流更能在时间上与现实过程同步，因而跟人类的生存更密切地联系在一起。不仅如此，只有高速流动的数据，才能为我们提供无限的可能性。以往由于受速率限制，我们所获得的数据和所要反映的内容往往是脱节的，而数据流的高速率使我们把握对象的手段越来越完善。事实上，大数据的整全性就包括数据流速这个至关重要的维度。
“value”用以描述大数据的价值。这个“v”所涉及的是大数据最重要的特征。人们普遍认为，大数据的价值密度低，数据挖掘是“沙里淘金”。其实，大数据价值特征的重要性不言自明，但大数据也十分复杂。大数据是否有价值的关键，在于能否把握数据背后所揭示的相关关系组合与人的需要及其发展的关系。由于与人的需要及其发展相联系，由于数据结构是开放的，大数据的价值不再只是简单地反映大数据与人的自在需要的关系，而更与人的理解能力密切相关。对于同一个结构开放的大数据，在有的人看来是一座宝库，价值连城；而另一些人则可能视其为一堆垃圾，毫无意义。大数据的价值和意义，很大程度上取决于人们关于大数据相关关系和人的需要及其发展之间关联的理解，取决于人们的眼光，而归根结底，取决于对人的需要及其发展的理解和把握。而这显然是个典型的哲学课题。随着大数据的发展，不仅哲学等各学科将越来越相互融合，而且将迎来哲学与科学、社会和生活一体化发展的时代。
大数据应用：毫无意义的垃圾，还是价值连城的宝库？
上述所谈到的，大数据究竟是垃圾，还是宝库，涉及的是大数据的应用。换句话说，既然大家都认为大数据是个好东西，是个有用的东西，那么，怎么应用呢？
就目前而言，大数据应用仍然是国际上一个重要而前沿的话题。而大数据中的相关关系和因果关系，是当前大数据应用和分析研究中的重要问题。大数据凸显了相关关系的巨大魅力，但同时构成了对传统因果观念的严峻挑战。
跨国零售企业沃尔玛“啤酒和尿布”的故事，就是人们津津乐道的大数据应用的一个经典案例。沃尔玛在大数据基础上，用“购物篮方法”分析消费者购物行为时发现，一些男性顾客在购买婴儿尿布时，常常会同时买几瓶啤酒。原来，美国家庭有了小孩，一般是母亲在家照顾孩子，父亲外出采购。而为家里添丁忙碌的年轻父亲们在购买尿布时，常常会稍带给自己买上几瓶啤酒，既解乏又喜庆。由此，沃尔玛推出啤酒和尿布摆在一起的促销方式，吸引了更多有这种需要的顾客到沃尔玛购物，使尿布和啤酒的销量都大幅增加。
大数据相关关系在类似行业的成功应用，使人们理所当然地提出还要不要深究因果关系的问题。一些极端的观点甚至认为：大数据是关于“是什么”而不是“为什么”的；大数据会自己说话，因而，只要相关关系，不要因果关系。只要相关关系不要因果关系的观点，显然是兴奋于大数据相关关系令人惊叹的实用性。但其实，大数据不仅把握相关关系，而且把握作为其根基的因果关系。
“蛋挞和手电筒”，就是一个典型的例子。与“啤酒和尿布”的案例一样，沃尔玛的大数据表明，很多人在买手电筒的同时购买了蛋挞。因而，根据顾客同时购买蛋挞和手电筒的相关性，在货架上把它们摆放在一起，以提高销售量。但是，如果知道其背后的因果关系，相关销售效果显然会更好。究其原因，有人发现，人们同时购买手电筒和蛋挞的因果关系涉及北美飓风。这是因为，飓风来临前人们既需要准备手电筒，又需要准备食物。可是，北美飓风是季节性风暴，如果只知道相关关系不知道因果关系，就可能一直把手电筒和蛋挞这两类不同商品放在同一货架上。而知道了背后的因果关系，就可以在飓风来临前把蛋挞和手电筒放在一起，而且还可专设飓风用品位置。
可见，只要相关关系、不要因果关系的观点，很容易被驳倒。其实，更关键的问题，不在于是相关关系还是因果关系更加重要，而在于怎么理解相关性和因果性之间的关系。
关于这一问题的研究，涉及传统因果概念的重新刻画。传统因果观只是反映了日常生活和经典物理学中因果关系的表观现象，“原因的原因的原因……”。一方面，追溯通常会导致最终原因的难题，另一方面，作为原因的现象引起作为结果的现象的简单模型，具有明显的内在逻辑矛盾。这样的因果模型，不仅不能理解大数据的相关关系，更不能建立起大数据相关关系和因果关系的关联。只有把原因看作是因素相互作用的过程，把结果看作是因素相互作用过程的效应，才能扩展对因果关系的理解，从而适用于大数据相关关系和因果关系问题的认识。由此建立起来的新因果模型具有内容丰富的结构，不仅存在因素相互作用已经完成和因素相互作用进行中的环节，还存在因素尚未进入相互作用的环节。这就呈现出了因果模型的过去时态、进行时态和未来时态。这不仅更有利于人们理解凝固的因果关系，而且在人们面前敞开了创构未来的广阔空间。
由此，不仅可以看到，相关关系其实有它的因果根据，而且可以对相关关系和因果关系作一个统一的理解。在新的因果模型中，相关关系可以被理解为是因果派生关系，包括因素和结果之间的关系、结果和结果之间的关系以及特别重要的因素和因素之间关系。由于这些因素和结果还包括潜在的，我们还可以看到大数据相关关系的因果根基以及很多耐人寻味的重要内容，包括一些奇特相关关系案例的理解。由于相对于潜在结果，因素关系构成了无限广阔的可能性空间，由此构成的相关关系内容非常丰富。在潜在因素的无限空间中，根据特定需要，让特定因素以特定方式进入特定相互作用过程，就能创构出我们所需要的东西。显然，这种新的因果关系与现实社会更加接近。
大数据将带来新的信息文明并影响世界权力重构
如果把以往的文明形态都看作是物能文明的话，那么，人类社会发展到大数据时代所迎来的，则是一种不同于物能文明的信息文明。信息文明的形成和发展，必须有大数据作为基础。作为一种与物能文明相平行的文明形态，信息文明是一种基于信息本性的共享文明。只有在大数据的基础上，信息的共享本性才可能充分展开。而且，信息文明的发展，是一个在大数据基础上的公共信息对称化过程。
这就要求，一方面，为推动信息文明的发展，必须在公共领域尽可能消除信息不对称；另一方面，为保持信息文明发展的动力，必须尽可能保护创新专利，而这也只有基于大数据才有可能。作为一种人类文明，信息文明是一种基于信息机制的役物文明。在信息文明时代，人类越来越通过信息控制物能，使物质通过结构的调整，由一种对人类不那么有价值的材料变成价值更大的材料，从一种不太能满足人的需要的形态变成一种更能满足人的需要的形态，使能量从难以利用的形态变成更容易获得和利用的形态，从而，人类活动更多地是直接与信息打交道而不是传统的主要与物能打交道。而这些都必须在大数据基础上进行。如果没有大数据，信息即使重要，但也只能居于依附的地位。
作为人类文明发展的更高阶段，信息文明还是一种基于信息创构的人性文明。正是大数据，也只有大数据，才能为这种创构的文明提供必不可少的信息空间。某种程度上说，信息创构活动是最符合人性的活动，只有到了以大数据为基础的信息时代，人类历史才真正步入人性文明的轨道，不仅对物能的控制达到全社会甚至全人类实现“物为人役”的水平，使人类活动从以描述认识为主进入到以创构认识为主；而且，创构时代所需要的全面解放创造力，也意味着社会发展到了这样的程度，即人性在社会维度获得程度越来越高的解放的文明水平。由此可见，信息文明与物能文明的区分，本质上不是一种基于社会生产方式的区分，而是一种基于人的存在状态的人类文明划分。这意味着，大数据将越来越成为人类生存的重要基础，也意味着人将越来越以信息方式存在。
人越来越以信息的方式存在，预示着大数据所打开的信息文明大门，也将释放出一系列新的重要问题。这些重大的问题，既涉及个人生活，也涉及社会发展。
一是信息生态问题。由于人越来越以信息方式存在，信息生态理所当然成了一个越来越重要的基础性问题。对于人类来说，自然生态或更根本地说物能生态具有切身性，而信息生态则不仅具有切身性，而且更具“切心性”，信息生态更切近人的心灵。因此，在自然生态的基础上，信息生态将日益为人们所密切关注，成为信息文明时代关乎人类发展的问题。就像在物能文明时代，自然生态是关乎人类生存的问题一样。
二是人的存在意义问题。没有物能就没有信息的存在，物能存在是基础。但是，在信息文明时代，如果一个人仍然主要以物能方式存在，仍然以基于物能的感官享受作为生活意义的主要来源，一句话，仍然主要滞留于物能存在方式，那么，很可能将迟早将进入无意义的人群。在信息文明时代，人类的活动主要是信息活动，只有主要以信息方式存在，并且以创构活动作为自己主要活动方式的人，才能进入意义生产的领域。在这个意义上，信息文明的确意味着这样一种分化：相对无意义的人群和生产意义的人群。这很可能将是信息文明时代发展的必然趋势。当然，对此人类社会也应当提前思考，如何避免新的社会不公平的出现。
三是国家的发展问题。从人类社会发展史中可以看到一个重要事实：一个大国的真正崛起，通常必须要引领一种新的文明。信息文明时代的到来，必定伴随着大国的新的崛起，不管是现实的还是潜在的大国。在21世纪，中国要和平发展、成为世界上的大国，就需要引领信息文明。也许，信息文明不可能再像传统文明时代的世界那样，由某个国家引领，但不进入引领信息文明国家的行列，任何国家都不可能真正作为大国崛起。而国家的兴衰与个人的生存和发展不仅联系在一起，而且构成一个相互依存和协同发展的循环。
21世纪的竞争，将是信息的竞争。大数据时代的竞争将是信息文明引领的竞争，这意味着，大数据时代，中国要么在引领信息文明中作为真正的大国，要么只是作为大国崛起在物能文明层次。这也是从大数据所打开的信息文明大门，我们能越来越清晰看到的最为关切的一个重要内容。
『捌』 大数据产业迎来大发展时代
大数据产业迎来大发展时代
日前，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），提出将全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局；2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。
业内专家分析认为，此次发布的《纲要》与7月初国务院发布的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，构成规范发展中国互联网新经济发展和社会转型升级的“姊妹篇”，其发布和实施对于促进中国大数据产业和互联网新经济的持续健康发展将产生深远的影响。
上升至国家战略高度
从《纲要》内容分析，大数据建设已经被上升到了“推动经济转型发展的新动力”高度。从政策落实的角度看，此次《纲要》既给出了时间表，又给出了路线图。其明确提出“2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局”，“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”，这些都让开放的政府大数据变得触手可及。
贵阳大数据交易所总裁王叁寿是《促进大数据发展行动纲要》的起草人之一。在他看来，《纲要》的作用是要激活中国大数据的资产价值，未来我国大数据的市场规模将达到上万亿元。
北京赛智时代信息技术咨询有限公司总经理、合伙人赵刚认为，《纲要》的发布标志着大数据发展上升到了强国战略的高度。《纲要》明确提出，数据已成为国家基础性战略资源，中国将致力于建设数据强国，网络空间数据主权保护是国家安全的重要组成部分。“这个高度的提法是首次提出，彰显和强化了大数据发展和应用在国家战略中的地位。”
易观智库分析师任伟巍也表示：“《纲要》的发布标志着国家从顶层开始重视大数据的建设与应用，对大数据的发展方向起到了非常明确的引导作用，否则完全凭市场需求逆向推动，进程会比较缓慢。”不过他同时也提出建议，那就是应避免口号化，要注重最终能否对各行业产生天然吸引力，并充分为各行业所用，避免建的人多、用的人少。
行业分析人士姜伟超认为，近年来，业界一直在提倡大数据，此次《纲要》的发布将会使大数据在更大的领域内开放共享，将在多个方面产生重大影响。
“《纲要》的发布，一是有助于提高整个社会的效率，为政府决策、经济发展提供重要、科学的参考依据。二是从宏观经济层面对优化产业结构起到推动作用。三是在当前提倡大众创业、万众创新的环境下，有利于推动大数据产业向前发展，增加更多的创新机会。四是在全球化的大环境下，我国以更大的力度、更高的视角推动大数据建设，对我国未来在全球化竞争中抢占先机有着重要意义。”姜伟超说。
企业抓住机遇谋求发展
《纲要》提出，促进大数据发展应以企业为主体，深化大数据在各行业的创新应用。对此，DCCI互联网研究院院长刘兴亮认为，《纲要》强调企业在大数据发展中的主体地位，一方面是因为大数据的相关技术大多掌握在企业手中，而且企业掌握着更庞大的数据库；另一方面是因为促进大数据发展能够推动产业和企业的创新发展，提供客观且科学的决策参考。
阿里巴巴研究院高级专家孟晔认为，大数据的发展更重要的价值在于将数据资源向中小企业开放。“如果能让中小企业和大企业站在同一个起跑线上，就能够更大地发挥它们的创新能力，以后也将会形成‘大数据平台+中小企业/个人’的创新模式。”但他也提醒，大数据最大的效力体现在各行各业的交叉、融合中，并且需要相互共享和开放。“不光是政府数据的共享和开放，企业和企业之间、行业和行业之间的数据也需要共享和开放”。
尽管《纲要》的发布对行业和企业发展有不小的推动作用，但任伟巍建议，要给企业发展创造足够宽松的竞争环境。现在的大数据厂商都不是靠政策优势做起来的，仅凭政策不能打造优秀的厂商，一定要靠竞争、靠技术研发。
姜伟超认为，《纲要》的发布再一次明确彰显了政府对于推动大数据建设的决心和目标，这对相关企业来说也是一个很好的机会。
大数据建设实际上涉及诸多相关领域。企业一方面需要借助大数据提升自身的竞争力，另一方面要积极寻找新的机会，参与大数据建设。“未来可能会有更多的领域，以及之前企业所难触碰到的领域向社会开放，这也从侧面展示了政府继续深化市场经济的决心，对企业来说也预示着更多的机会。”姜伟超表示，《纲要》将对我国未来经济发展产生重要影响，作为企业也应该及早适应这种变化。
十大工程引领行业发展
《纲要》规划了十大重点工程，包括政府数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、公共服务大数据工程、万众创新大数据工程以及网络和大数据安全保障工程等。
赵刚认为，《纲要》提出十大工程，是推进大数据发展的抓手。围绕工程的推进，将建立起政府数据统一共享交换平台、政府数据统一开放平台、国家大数据平台、数据中心等一系列国家和地方大数据平台，并在经济社会各个领域推进大数据应用示范和试点，这将兴起大数据建设的热潮，政府和社会将投入大量资金发展大数据，并以大投资来带动大数据市场的繁荣。
姜伟超表示，《纲要》提出的十大工程涉及诸多领域，同时又是系统化的，体现了政府在我国大数据建设方面的力度和决心。十大工程有助于对我国整体的产业结构进行升级，有助于全面提升我国的信息化水平，有助于挖掘新的经济增长点。十大工程既关系宏观战略，又深入民生领域，无论是对国家政府，对行业发展，还是对普通民众都具有一定的积极意义。“未来社会必将是一个更加信息化的，同时又密切联系在一起的社会。大数据的共享与科学有效应用将起到重要作用。”他说。
此外，《纲要》还提出，立足我国国情和现实需要，推动大数据发展和应用在未来5年至10年内逐步实现以下目标：打造精准治理、多方协作的社会治理新模式；建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制；构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系；开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局；培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
任伟巍认为：“这些发展目标在细分行业是能实现的，比如金融、旅游等，毕竟还有至少5年时间。而现在的细分领域大数据厂商活跃起来都还没有5年，时间还是有的。”
赵刚认为，《促进大数据发展行动纲要》将引领我国进入大数据的大发展时代。
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『玖』 大数据颠覆你的家庭教育常识
1.大数据在中小学教育怎样应用
当然可以。
现在世界各国普遍实行的教育是依据常识和教育经验来进行决策，基于证据的教学（evidence-based teaching）正是未来教育的理想形态。
题主的想法是极好的，通过往期成绩和考试的表现对学生的学习情况进行预测自然是可行的。只是通过标准化的测试（统一布置的作业或考试）来检验学生对课程的理解程度，这样得到的反馈其实是非常单一且狭隘。
所以，尽管考试成绩很重要，但是在大数据层面来讲，我们需要更多维度的数据结合在一起进行分析才能得到更具体更准确的结果。如果单有学生的成绩变化，能生成的只会有一份作为教师工作业绩考核的报表，而并不能产生题主希望得到的教学质量的提升。
像现在各种在线课堂发展迅速，这让学生在教学中产生的细小反馈也能及时被收集。家校沟通的渠道增多，学生在家中的表现，系统也能通过家长来了解。将多类别的数据纳入分析的范畴，并通过大数据手段分析这些数据，我们能重塑学生的整个学习过程，除了结果，我们还能得到精确到每个学生的学习细节和状态。这可以说是非常便利了。
2.什么是大数据,大数据为人类的生活带来怎样的便利与机遇
无人驾驶的汽车，提供符合学生个性化的教学辅导材料，计算机来编辑新闻……日前，在北京召开的“首届大数据时代创新与媒介变革研讨会”上，专家们提出，大数据将给我们生活带来颠覆性的影响。
从“无人驾驶”到“移动办公” 近日，一辆自动驾驶汽车刚刚完成横跨美国之旅。这辆蓝色的汽车从旧金山出发，花了9天时间，途经15个州，驶过3400英里，最终顺利抵达纽约。
一路上，99%的驾驶都是由汽车自己完成，只有在城区道路上，才有人工干预。保时捷汽车控股集团大众品牌总经理张久鹏对此并不感到惊讶。
他在大数据时代研讨会上透露，保时捷在去年就成功实现了长距离的无人驾驶。现在汽车里装载了电脑、各种通讯设备，与联通合作，从“无人驾驶”到试验“移动办公”。
“未来办公不再局限于一地，而是移动一族了。”张久鹏说，从家出发到公司可能会堵车1小时或更久，很多司机因此非常烦躁。
现在可设置预期目的地，然后让车无人驾驶。车里面放置各种可折叠的办公用品，人们就能在车里完成视频会议、文件审阅和会签等在办公室里做的事。
张久鹏表示，除“无人驾驶”和“移动办公”外，大数据还给汽车用户带来了其他便利。如给汽车做保养维修，需要把车开到4S店或维修场所，现在该方式已发生了质的改变。
人们可在家里通过手机APP或电话，找人上门来给车做保养；还可通过APP，查看爱车行驶轨迹，包括驾驶员的相貌特征、车内使用环境以及汽车行驶过程中的耗时、油耗、功率、行驶时间、里程等相关数据。大数据时代给百姓生活带来了什么便利？从用户数据匹配到精准营销 “大数据正在成为未来媒体的最核心、最有价值的内容本身，它能帮助用户实现私人定制。”
北京邮电大学教授王立新说，通过IT技术进步，使供需双方信息实现成本接近于零的精准智能化匹配，从而把人类带入“自经济”时代。王立新举例说，“一台冰箱生产成本约1200元人民币，最后利润仅38元。
如果用大数据赚钱，我的口号是‘冰箱不要钱白送’。然后在冰箱里加两个功能。
一是增加信息扫描系统，二是把路由器装在冰箱里，将所有消费数据都发送到企业云数据库里。”消费者买东西不用去商场，直接给企业打电话，有人给消费者送货上门，而且其商品价钱会更便宜。
关于冰箱里食品的保质期，还能提供免费预报。“比如你在这里开会，手机响了，信息提示‘主人，别讲了，我是你家冰箱里第四号酸奶，再过两小时你不喝掉就过保质期了。
’”王立新说，通过采集到的大数据，家里买了什么食品、冰箱里牛奶等消耗掉多少都清清楚楚，然后可根据这个需求来通知饮料、乳品等生产企业，并通过协商来降低从这些企业进货的价格。“这样的话，假设一个家庭一个月放在冰箱里的食品等花费两千元，通过大数据只赚其10%就是200元，6个月就可收回冰箱的制造成本。
你想赚卖冰箱的38元纯利润，还是在未来十年赚到一到两万元的纯利润呢？关键就是采集数据、精准匹配、拼公司、平台化反向收费，永远代表用户的利益，让他们免费！”王立新说。大数据时代给百姓生活带来了什么便利？个性化教学、“机器人新闻”等 中文在线副总经理李林认为，大数据有利于个性化的教学支持。
“通过数据分析、积累、挖掘，有利于教学和学习个性化、精准化。另外，可根据学生学习过程中出现的问题，随时诊断反馈，给学生提供符合其个性的教学辅导材料。”
中国青年政治学院新闻传播学院执行院长罗自文提出了“机器人新闻”，即随着大数据的普及，新闻产业已变成由机器来完成大部分工作，机器甚至可担任编辑工作。“数据新闻和传统新闻生产方式不一样。
传统新闻生产通过记者、编辑进行报道整合。而现在我们很多新闻线索的获取、数据的挖掘、整合都是由计算机来做。
有的计算机里有记者写好的模板，只要放进相应关键字词，就能产生不同的新闻。” 大数据还可帮助预测电影票房，以此为据来挑选剧本、演员等。
清华大学媒介调查实验室研究员李兆鹏说，“去年年终我们成立了一个新媒体事业部，主要针对即将上映或正在上映电影进行票房预测，帮助片方进行电影口碑和观众心理的细分。我们通过搜集数据进行分析对比，对电影制片方、发行方提供数据支持。”
小马奔腾董事、君舍文化总裁钟丽芳说，以前选一个电影题材的方式“特别简单粗暴”，就是导演、制片公司老板喜欢什么就拍什么。现在随着大数据时代的到来，更多是根据受众的偏好和需求，再结合创作者擅长，找出一平衡点来选出题材。
“以前在组合影视作品时，包括创意团队、演员，是凭经验来判断选择，所有影视公司抢的都是几个一线大腕。但真正抢到的不一定是市场效果最好的，只有对观众偏好更清楚才行。
通过大数据分析，我们现在演员搭配会比以前更科学。” 这是一篇关于大数据带来便利的文章，楼主需要了解大数据相关信息可以去数据圈论坛。
3.基于大数据的智能分析到底颠覆了什么
因此，行业中的玩家们谁能透过大数据智能分析，预先把控行业发展的脉搏，谁就将掌握市场和竞争的主动权。让我们先来看看基于大数据的智能分析到底颠覆了什么。
社会生活会发生变化和转型 IT产业不像石油等产业能给人类社会带来新的增值产品。相似地，大数据的智能分析也不会直接带来全新的具体产品。
这是由于信息要被使用以后，才能真正产生社会价值，所以大数据分析作为信息技术，是中间产业。 人类社会生活的根本是衣食住行，技术最终还是要服务于这些传统需求的，只是形式不同而已。
新技术有的时候会改变传统产业的服务模式，就如互联网广告之于传统传媒广告，当互联网服务兴起时，广告逐步从传统行业变成了新的互联网广告行业，并由此造就了几乎99%的互联网玩家。 新技术有时候也会改变服务的效率和效果，例如微博现在多被用来作为监督的工具。
对比传统媒体，这种服务模式改变了信息传播的效率和信息受众的范围，而且由于媒体的集中控制力较弱，这个看似弱点的特性反而变成了当前社会环境下的优势。 回归到基于大数据的智能分析，其本质是数字化社会的服务效率和效果问题，其实现的重要前提是数字化。
随着信息技术的发展，人们衣食住行的服务系统会纷纷数字化，包括零售、物流、 *** 部门、餐饮系统等等，虚拟世界和物理世界拟合在一起，虚拟世界承载了大量的服务交付过程，人不再需要到现场就可以享受服务。而这个大的产业背景一旦形成，效率和效果问题会变成整个产业服务的最关键竞争力。
换句话说，服务最后的成本竞争就是在单位成本下谁的效率最高和效果最好，谁就会成为王者。特别是在物理时空的约束日益减弱的情况下，产业链中的每个玩家都可能面临全球性的竞争。
而在更广泛的竞争环境下，大数据会改变企业的运作模式，增强企业的适应力、判断力和效率。因此，大数据的大价值更多的是体现在促进产业变化和转型上，而非创造新产品。
有望解决人工智能的难题 热炒大数据并不是纯粹跟风，其重点是要解决人工智能的扩展性和成长问题。传统人工智能走过了漫漫几十年路程，近三十年的变化尤其缓慢。
这是因为虽然对任何给定的确定问题和场景，传统人工智能都可以解决，但尴尬的是，人们不可能预先穷举出所有例子和参数，因此人工智能已有的模型和算法很难跨系统复制。 众多学者、产业精英赋予了基于大数据的智能分析以美好的愿景，即数字化社会一旦形成，生活中的一切都可以基于数据来描述。
这些描述出来的信息将成为智慧成长和决策判断的依据。如果计算机能够找出其背后的学习规律和方法，人类智慧的跨领域扩展性就能在计算机的虚拟世界中得到体现，并能做出模糊判断。
更重要的是，这样的分析系统将具备人工智能前所未有的基础能力——学习能力，还可以根据环境（数据）变化而不断地增长其智能性，甚至具备推而广之的扩展性。 从理论上说，一旦机器具有学习能力，计算机系统就将具备人的典型特质——创造力。
如果沿着这个思路扩展，基于大数据的智能分析，将进一步替代传统服务体系中必须由人来完成的工作，特别是最高成本的部分。例如有一个西班牙语学习软件“domingo”，可以针对学员的情况和能力，因材施教。
而在过去，这通常必须由人脑才能实现。 不过，大数据的智能分析是否真的能够达到梦想的高度，还存在很大的不确定性，而且全数字化社会的形成也还需要时间。
用户刻画能力塑造竞争优势 在我们身处的IT产业中，随着时间的推移，技术会趋同、产品形态会趋同、基础的服务方式也会趋同，因此成本也必然随之趋同。如此一来，行业玩家们的价格战是很难长期维系的，必然会逼着产业链顶端的服务商将差异化主要体现在“服务”上。
服务的本质是“能否真正及时、准确地判断用户的需求”，这个判断的依据就是“用户刻画能力”。当IT后台系统可以准确地判断出何时、何地、何人、在做什么、会做什么的时候，所有的服务将有的放矢，不仅仅实现成本最低，而且能实现效果最佳。
对此，大数据的智能分析最有可能颠覆的是面向用户的产品和服务市场，无论服务的是衣食住行的哪个方面，无论是卖东西还是做广告，只要服务的对象是“人”，大数据的智能分析就能提供最佳的推荐，从而提升服务的品质。 然而从目前的研究来看，产品和服务的技术竞争却回到了原点，数据本身变成了竞争力的本源。
这个状况终将发生改变。实际上，分析、建模和交互密不可分，只有带反馈并能不断学习的系统才有可能实现对用户的刻画。
如果我们将产品或服务比喻成一辆车，大数据分析可以看成是发动机，而数据就像发动机引擎中必不可少的汽油。因此，对数据的掌控和对用户的刻画，将必然成为产业链中为最终用户提供服务的玩家的必然战略和技术布局策略，数据资产的运营也可能成为新的潮流和趋势。
机器替代人力密集型服务 由于经济条件的约束，人力成本在各个区域、各个行业中相差很大，这也直接导致了各个地区服务的差异性。但从长期来看，能够被机器完。
4.十条带有数据的科普知识
1、人耳有10万个听觉神经细胞
2、人鼻里约有1000万个嗅觉细胞
3、人脑有10000000000个神经细胞
4、人体每日产生1000000000新的红血球
5、每只眼睛约含1.2亿个视杆细胞
6、金熔点较高，达1063度
7、每300吨地壳的石头里平均才有1克金
8、我国土地面积达9600000平方千米.
9、月亮与地球之间的平均距离是384400千米
10、月核的温度约为1000度
11、月球直径约3476公里
5.大数据对未来教育的影响包括哪些
作为社会子系统重要的组成部分，教育也深受大数据来临的深刻影响。
国外高校教学管理中，教育数据的挖掘也成为提高教学管理水平和教学质量的重要方式。美国的学校能够通过对学生数据的分析，以85%的精确度预测学生的升学率。
[4]中国教育在当前社会转型影响下存在不少问题，通过正在形成的大数据技术，教育政策的制定、学习方案与评价方式的确立等，都将发生革命性变化。 1.渗透到教育的核心环节 教育和社会之间是哲学上的辩证关系，一方面，通过教育培养出能改变世界、创造世界的人才；另一方面，教育又深受当前社会氛围、国家体制、经济状况、文化传统等的影响。
从当前来看，教育深受工业社会的影响。从18世纪中叶开始，整个世界开始受到工业革命的影响，市场的扩大和劳动时经验与技术的要求，对劳动力的素质提出了新的要求，实际的动手能力代替了过去注重个体层面的文化修养学习，能不能解决问题，成为衡量人才的标志。
这种人才观对教育的影响是巨大的，这从美国实用主义哲学家杜威教育思想的流行可见一斑。 大数据时代的来临将会革新这种延续了近三个世纪的教育理念。
美国著名的未来学家，当今最具影响力的社会思想家之一的阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的著作《未来的冲击》中提出逗未来的教育地，他预测未来的教育要面对服务、面对创新，因此在家上学、教育空间设计、面向未来的学校界限的消失将成为趋势。[5]解决实际问题的能力作为大数据时代人才的能力之一，将渐渐淡出教育的逻辑起点位置，发掘知识、寻找联系、总结规律将成为大数据时代人才的重要要求。
大数据时代教师将集中在挖掘学生与学习有关的表现，最适宜学生学习的方法，而不是依赖于定期的能力测试。教师分析学生知道什么，什么是最有效的学习路径。
通过对在线学习工具等的分析，可以评估学生在线学习行为的长度，以及学生们如何获得电子资源，如何迅速地掌握概念。[6] 从我国实际情况来看，教育政策的制定与执行都是自上而下的，这种情况有利于政策的权威性与执行的效率，但是忽视教学与学生实际的弊端也客观存在。
大数据时代将可以通过对教育数据的分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际与教学实际的情况，这样就可以有的放矢地制定、执行教育政策，从而为学生制定出更符合实际的教育策略。 2.重新构建教学评价方式 长期以来，教学评价活动主要是学校以及上级主管部门在听课和学生考试成绩的基础上对任课教师进行评价，或者教师根据学生考试成绩和作业成绩以及课堂表现等对学生进行评价。
[7]教学评价活动促进了教师的教学和学生的学习，但是在细节方面还有待提高，比如教师在教学活动中，哪些教学方式是最为擅长也最容易为学生接受看学生在学习过程中，个体的学习习惯是什么，什么样的学习方式最容易掌握知识看这些细节可能需要大量的实践经验总结出来，短期的教学评价是难以实现的。 大数据技术通过对教师与学生长期行为进行分析，得出具有个性化的教学行为、习惯、方式。
逗不得不承认，对于学生，我们知道的太少地。同样，我们也可能对教师知道的太少。
大数据的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。首先，教学评价的方式不再是经验式的，而是可以通过大量数据的逗归纳地，找出教学活动的规律。
比如新一代的在线学习平台，就多出了行为和学习诱导的部分。通过记录学习者鼠标的点击，可以研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同知识点有何不同反应，用了多长时间，以及哪些知识点需要重复或强调。
[8]对于学习活动来说，学习的效果体现在日常行为中，哪些知识没有掌握，哪类问题最易犯错等成为分析每个学生个体行为的直接结果。其次，可以对学生进行多元评价，而不仅仅是知识掌握的单一维度。
对学生的评价应该是多元的，特别是通过数据分析，可以发现学生思想、心态与行为的变化情况。比如，同一寝室，互相删除了联系方式，或者两者之间没有任何数据产生，同学之间的关系肯定出现了问题，通过数据分析，就应在学生心理与行为方面进行关照。
如果通过文本分析、信息抓取分析出学生的近期情绪状态，很多悲剧可能就能避免。即使是掌握知识的单一维度，其因素也是多方面的，有的是记忆好，有的则是逻辑思维能力强，通过大数据技术，可以分析出每个学生的特点，从而发现优点，规避缺点，矫正不良思想行为。
第三，教学评价跳出了结果评价的圈子，实现过程性评价。传统教学评价多是教的好不好，学的好不好，注重的是结果。
而大数据时代可以通过技术手段，记录教育的过程。现在一些学校实行了电子课本，如果能记录下作业情况，课堂言行，师生互动，同学交往，并将这些数据汇集起来，不仅可以发现学生的特点，更不用为如何写期末评价费力了。
3.革新教育者教学思维 传统的教育大多是教育主管部门和教育者通过教学经验的学习与自己的总结，认为某些因素对教学活动很重要，从而一而再、再而三地强调。但是有些经验是不具有科学性的，常识有时会影响人们的判断。
比如苹果公司就发现，笔记本电脑销售额的提升，常识认为的。
6.大数据在教育行业是如何运用的
1、重心变化
在大数据时代，教师的工作不再简单的是知识传授，而是将知识的输出形式变得多样化，关注学生的个性特征。将统一形式、集体化的教学转变为信息技术支持下的教学。也就是说在了解学生的认知能力和知识结构的前提下，将知识进行迁移、整合并进行传授。
2、精准满足需求
这里所说的精准满足用户需求，就是说要将教育信息及时的传送给有需求的用户。譬如一个学生近期要进行英语培训，那么有关英语培训的信息会及时的传送给该学生。根据用户的学习习惯、生活习惯会有一个智能的数据匹配，这样一来，该用户所收到的资讯和信息也正是自己所需求的。
3、精准进行广告投放
在大数据时代，用户的的行为习惯很容易通过一些数据分析推测出来。一些教育及培训机构可以通过数据分析，将用户进行锁定进行广告的投放。譬如用户打开手机的频次以及用户在某一时间段的习惯性行为。通过大数据可以将自己的广告精准投放给需求的用户。
除此之外，互联网和大数据的发展，还给我们带来发展个性化的机会，可以说在教育学上是有非常大的意义的。那些所谓的学习不好的学生，如果他们在某些方面有一定的特长，同样发挥其特长，不再是标准化的教育。
大数据技术可以在教育平台上跟踪和关注老师和学生的教学、学习过程，记录老师和学生的课堂表现以及课下行为的数字化痕迹，通过在教育活动中点滴微观行为的捕捉，为教育管理机构、学校、老师和家长提供最直接、客观、准确的教育结果评价等。
可以说，大数据在教育领域的运用是当代教育发展的必然趋势。
『拾』 大数据时代 大数据有助于传统企业的发展
大数据时代：大数据有助于传统企业的发展
1、大数据有助于企业了解用户大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据网络副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。2、大数据有助于企业规划生产大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。3、大数据有助于企业锁定资源通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。
4、大数据有助于企业开展服务通过大数据处理对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。
5、大数据有助于企业做好运营通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。
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