一个笑话看懂大数据

A. 一个段子解释什么叫大数据.简单粗暴令人秒懂

很多这种段子的，随便网络就是一大把的。

其主要原理就是反销售，所谓的反销售就是指直接对对你进行营销的人反营销，达到把自己的东西卖出去的目的。

呵呵呵呵

B. 如何幽默地翻译大数据的经典笑话“Big data is like teenage sex

“大数据”就像青少年谈论性行为一样：（青少年们）大家都在热烈讨论，但是没人知道到底该怎么做。

网络嫌我字数不够

C. 英语笑话

1.Good Boy
Little Robert asked his mother for two cents. "What did you do with the money I gave you yesterday?"
"I gave it to a poor old woman," he answered.
"You're a good boy," said the mother proudly. "Here are two cents more. But why are you so interested in the old woman?"
"She is the one who sells the candy."

好孩子
小罗伯特向妈妈要两分钱。
“昨天给你的钱干什么了？”
“我给了一个可怜的老太婆，”他回答说。 “你真是个好孩子，”妈妈骄傲地说。“再给你两分钱。可你为什么对那位老太太那么感兴趣呢？”
“她是个卖糖果的。”

Nest and Hair
My sister, a primary school teacher, was informed by one of her pupils that a bird had built its nest in the tree outside the classroom.
"What kind of bird?" my sister asked.
"I didn't see the bird, ma' am, only the nest," replied the child.
"Then, can you give us a description of the nest?" my sister encouraged her .
"Well, ma'am, it just resembles your hair. "

Notes:
(1) inform v.告诉
(2) nest n.窝；巢
(3) description n.描述
(4) encourage v.鼓励
(5) resemble v. 相似；类似

18.鸟窝与头发
我姐姐是一位小学老师。一次一个学生告诉她说一只鸟儿在教室外 的树上垒了个窝。
“是什么鸟呢？”我姐姐问她。
“我没看到鸟儿，老师，只看到鸟窝。”那孩子回答说。
“那么，你能给我们描述一下这个鸟巢吗？”我姐姐鼓励她道。
“哦，老师，就像你的头发一样。”

I've Just Bitten My Tongue
"Are we poisonous?" the young snake asked his mother.
"Yes, dear," she replied - "Why do you ask?"
"Cause I've just bitten my tongue! "

Notes:
(1) poisonous adj.有毒的
(2) Cause I've just bitten my tongue 因为我刚咬了自己的舌头。 句中 Cause 是 Because 的缩略形式。

我刚咬破自己的舌头
“我们有毒吗？”一个年幼的蛇问它的母亲。
“是的，亲爱的，”她回答说，“你问这个干什么？”
“因为我刚刚咬破自己的舌头。”

A Woman Who Fell
It was rush hour and I was dashing to a train in New York City's Grand Central Terminal - As I neared the gate, a plump, middle-aged woman sprinted up from behind, lost her footing on the smooth marble floor and slid onto her back. Her momentum carried her close to my shoes. Before I could help her, however, she had scrambled up. Gaining her composure, she winked at me and said, "Do you always have beautiful women failing at your feet?"

摔倒的女人
上下班高峰期，我匆匆奔向纽约豪华中心站去赶一趟火车。接近门口，一位肥胖的中年妇女从后面冲过来，没想到在平滑的大理石地面上失了脚，仰面滑倒了。她的惯性使她接近了我的脚。我正准备扶她，她却自己爬了起来。她镇定了一下，对我挤了一下眉，说道：“总是有漂亮女人拜倒在你脚下吗？”

英语笑话（一）

Q: What's the difference between a monkey and a flea?

A: A monkey can have fleas, but a flea can't have monkeys.

猴子会和跳蚤有什么不同呢？你可能会直接的想到它们俩是一大一小。但除此之外呢，那就是猴子身上可以长跳蚤，而跳蚤身上却不能有猴子。这个答案很有意思吧？

Q: How can you most irritate a farmer?

A: By treading on his corn?

如果你踩了农夫的玉米或是谷物，他肯定会生气的；而如果你踩了农夫脚底的鸡眼，他会更生气。Corn既可以表示“玉米/谷物”，也有“鸡眼”的意思。

Q: Which is the strongest creature in the world?

A: The snail. It carries its house on its back.

因为snail（蜗牛）的后背上总是背着一所房子，所以说蜗牛是世界上最强壮的生物是不足为奇的。你说呢？

Q: What do people do in a clock factory?

A: They make faces all day.

一看到make faces这个短语，你可千万别以为是在钟表厂工作的人整天都做鬼脸呀！因为除了这个意思以外，它还可以从字面上解释为制造钟面。

Q: How do you stop a sleepwalker from walking in his sleep?

A: Keep him awake.

怎样才能不让梦游者（sleepwalker）梦游（walk in his sleep）呢？最简单的方法就是不让他睡觉。虽然这不是治疗方法，但如果让梦游者醒着呢，他的确就不会去梦游了。

英语笑话（二）

He is really somebody

-- My uncle has 1000 men under him.

-- He is really somebody. What does he do?

-- A maintenance man in a cemetery.

他真是一个大人物

-- 我叔叔下面有1000个人。

-- 他真是一个大人物。干什么的？

-- 墓地守墓人。

英语笑话（三）

Not long after an old Chinese woman came back to China from her visit to her daughter in the States, she went to a city bank to deposit the US dollars her daughter gave her. At the bank counter, the clerk checked each note carefully to see if the money was real. It made the old lady out of patience.

At last she could not hold any more, uttering. "Trust me, Sir, and trust the money. They are real US dollars. They are directly from America."

它们是从美国直接带来的

一位中国老妇人在美国看望女儿回来不久，到一家市银行存女儿送给她的美元。在银行柜台，银行职员认真检查了每一张钞票，看是否有假。

这种做法让老妇人很不耐烦，最后实在忍耐不住说：“相信我，先生，也请你相信这些钞票。这都是真正的美元，它们是从美国直接带来的。”

英语笑话（四）my little dog can't read

Mrs. Brown: Oh, my dear, I have lost my precious little dog!

Mrs. Smith: But you must put an advertisement in the papers!

Mrs. Brown: It's no use, my little dog can't read.

我的狗不识字

布朗夫人：哦，

亲爱的，我把珍爱的小狗给丢了！

史密斯夫人：可是你该在报纸上登广告啊！

布朗夫人：没有用的，我的小狗不认识字。”

英语笑话（五）Bring me the winner

-- Waiter, this lobster has only one claw.

-- I'm sorry, sir. It must have been in a fight.

-- Well, bring me the winner then.

给我那个打赢的吧

-- 服务员，

这个龙虾只有一只爪。

-- 对不起，先生，这只肯定打过架了。

-- 哦， 那给我那个打赢的吧。

英语笑话（六）The mean man's party.

The notorious cheap skate finally decided to have a party. Explaining to a friend how to find his apartment, he said, "Come up to 5M and ring the doorbell with your elbow. When the door open, push with your foot."

"Why use my elbow and foot?"

"Well, gosh," was the reply, "You're not coming empty-hangded, are you?"

吝啬鬼请客

一个出了名的吝啬鬼终于决定要请一次客了。他在向一个朋友解释怎么找到他家时说：“你上到五楼，找中间那个门，然后用你的胳膊肘按门铃。门开了之后，再用你的脚把门推开。”

“为什么要用我的肘和脚呢？”

“你的双手得拿礼物啊。天哪，你总不会空着手来吧？”吝啬鬼回答。

英语笑话 http://www.english767.com/Article/joke/Index.html 有声英语笑话,推荐 http://www.english767.com/tingli/joke/Index.html
评论(4) | 809 127

yuzizhe | 十二级 采纳率24%
擅长： 幽默滑稽 娱乐休闲 娱乐休闲
相关专业回答
问题：谁有一些简单的英语笑话
唯丽是从
2007-04-26 21:56
Money is not everything. There‘s Mastercard & Visa. 钞票不是万能的,有时还需要信用卡. One should love animals. They are so tasty. 每个人都应该热爱动物,因为它们很好吃. Love the neighbor. But don‘t get caught. 要用心去爱你的邻居,不过不要让她的老公知道. Behind every successful man, th... 全部
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D. 如何缓解大数据带来的尴尬

如何缓解大数据带来的尴尬
关于大数据，最近爆出的一个笑话：在电影业一次内部行业会议上，一位巨无霸级别的电影业发言人说：通过数据挖掘，我们发现不同观众的相关卖品偏好。比如《芳华》的观众比《战狼》观众消费了更多的热饮。这些都是之前我们不知道的，也是无法预测的。
上面这样一个基于两部影片的观影数据分析得出来的结论，看似客观正确，实则因为模型不完善(缺少观影季节的考量)等原因，而闹出笑话。
在近期，我们在给金融科技做盘点的时候，就发现大数据自身就是一个“尴尬”。我们找遍新闻，也没有发现这个词有什么特别值得说道的地方。只能靠着一点时政资料凑齐了这个关键词的盘点。
2017年，大数据如此重要，却又如此没有料。
大数据模型不完善，是因为根基不牢大数据一直不温不火，和他的发展缺陷有很大的关系。虽然大家极力看好它，但未能迎来行业的爆发。
和一些做大数据的朋友聊天，他们甚至会很直白地吐槽自己家的数据模型。
“那些所谓的数据模型之类的鬼东西，你只需瞄上一眼，就能头疼一整天。模型里的数据巨大无比，线索逻辑纷繁复杂。很多数据看似很重要却极其无聊，对结果判断毫无意义，食之无味弃之可惜，鸡肋一般的存在。”
“说实在的，根本原因不在于技术的落后，而是整个行业的发展根基太浅，无法对数据的有效性进行勘误、归纳和合理解释。”
“粗略地说，合理的大数据架构是，数据模型完善，能根据特定领域做出全面合理的数据精简，去掉无关数据和干扰数据，梳理出一条合理的客观建议，并根据数据分析师的主观判断和勘误，再总结出合理的结论，对相关行业做出准确的预判。”
“现在呢?本来数据模型都存在这样和那样的漏洞，却还想着数据处理的完全自动化。”
“而完全依靠客观数据，完成所谓的人工智能演算，那都是扯淡的事儿。”
“刚才说的那个《芳华》和《战狼》的笑话其实就是一个看似客观，实则可笑的分析结论。”
“这是因为，大家一说到大数据，就太拿数据想当然了。如果只靠着这点意识去做消费金融领域的数据分析，肯定有很多投资人被坑得底儿朝天!”
“所以现在挣钱的还是那些靠着倒买倒卖用户资料的数据公司，一个数据包，加点水分，到处卖，收益无限。”
“不过，最近似乎也没那么容易整了，因为官方越查越严，有些所谓的大数据公司搞不动了，怕是要凉了。”
物联网或许是大数据公司的真正机会“除了行业经验的累积，还需要更多数据做线上支撑。”
“当然，并不是说数据越多越好，而是说，线上的数据越丰富，越有利于我们组织有效数据。”
“核心问题就在于，如何产生大量的有效数据。”
“有效数据，简单了说，就某个领域，比如，消费金融领域的某一个小细分的消费品的相关数据，在合理组合和解构之后，对行业发展做出合理预判，对投资人预期负责的数据。否则，数据越大，负担越重，越成不了事儿。”
积累经验到什么时候才算是个头呢?
“或许要等到物联网时代的真正到来。”
为什么?
“物联网可以让更多的消费金融数据和物流数据线上化，个人消费信用信息也将进一步线上化，数据的归集和处理将更加高效和全面。”
“不过，随着移动支付的快速发展，更多人的金融消费能力在线上就基本被呈现了出来，包括个人的消费习惯和个人征信信息都被线上化，而由此产生的物流信息、住房、贷款信息等都在逐步完成终极线上化，这些对大数据来说，都是极好的机会。”
“大数据行业机会很大，但大数据是一个不稳定的行业，因为一切的数据都归结到机器里，而机器由人来掌控，相关的操作风险完全看自己的风险意识和人品。行业随时爆发大规模风险，运气好只影响数据安全，运气不好，很企业和个人的信用会破产。这会给行业，甚至整个社会带来巨大的灾难。”
“因此，从业企业的相关准则需要进一步细化和规范，对人也需要有个职业操守方面的管制。”
什么样的人怎么用数据，其目的和效果都是不一样的。
这又和一个大数据相关的段子有点关系，正好段子开头，笑话结尾，也还算圆满。

E. 如何幽默地翻译大数据的经典笑话“Big data is like teenage sex

我们把大数据来比作什么呢?高中生源的初夜!问问大家，有谁的初夜是在高中的呢?凡是举手的人都有做大数据的潜力，现在每个人都在讨论大数据，就像高中生都在讨论性，你做过吗?没有人做过，每个人都以为自己做过，每个人都声称自己做成，这是一个很有意思的事情，用这个来比喻大数据非常的恰当。
http://www.36dsj.com/archives/41718

F. 『杰夫·迪恩的密码是圆周率的最后4位数字』这个笑话是在说明什么大数据领域的

圆周率是一个无穷不循环的小数，目前人类可以算到几十万位，但仍没算完，也就不存在最后的四位之说了，所以密码是不存在的，

G. 大数据创业 数据哪里来

大数据创业：数据哪里来？需要跨过几道坎？

这篇文章考虑了很久也没下笔，一方面想写得干货一些，一方面又想写得引人入胜一些，纠结来纠结去，终于决定还是以一个中立的用户角度去写，尽量写得大众化一些。

2013年5月10日，在淘宝十周年晚会-马云退休演讲中，马云说：这是一个变化的时代。还有人没搞清楚PC，移动互联网来了；还没搞清楚移动互联网，大数据来了。而变化的时代是年轻人的时代。

马云说的这句话很关键，他不仅提到了大数据，而且更是用一句话阐述了互联网从PC时代，进化到移动互联网时代，然后从移动互联网时代进阶到了大数据时代。有几个关键点很重要：PC时代，全球催生了大量的互联网上市企业，包括谷歌、亚马逊、新浪、搜狐、新东方等等；

移动互联网时代，中国创业热潮风生水起，不仅有大量的移动互联网（包括手游）企业赴美上市，更是诞生了无数个创业奇迹。移动互联网不仅为我们的生活带来了便利，更是把创业热潮推向了历史最高峰。

现在问题来了，大数据时代，创业热潮是不是应该比移动互联网时代更加热闹呢？大数据时代如何创业？大数据创业的门槛又有哪些呢？

先回答第一个问题：大数据时代，创业热潮是不是应该比移动互联网时代更加热闹呢？

据我了解，不是。走在中关村创业大街上，你能收到的100份融资BP里，可能有99份都是APP和O2O项目，但99家里90%以上会重视大数据。

那么大数据时代如何创业呢？请先了解一下大数据的创业门槛。

大数据大数据，没有数据怎么玩？那么数据从哪里来呢？

像网络、腾讯和阿里巴巴这样的BAT企业，本身就积累了大量的数据，所以他们玩起大数据来，多半是“闷声发大财”。当然了，也可以说几句BAT企业玩大数据的例子，比如说网络旗下的“网络迁徙”、“网络精算”、“网络舆情”、“网络大数据预测引擎”等等，都是网络的大数据产品应用；阿里巴巴的话，“阿里云”、“支付宝-花呗”、“支付宝-借呗”“芝麻信用”、“蚂蚁金服”等等，都应有了大数据技术。而腾讯方面，“腾讯广点通”、“腾讯云分析”和微信等也都引用了大数据技术。

尔等屌丝没有数据，如何玩呢？

首先，你可以通过第三方购买数据，比如说，数据堂就有很多数据出售和分享；
其次，你可以用爬虫爬回一些数据来存储；
再者，通过给企业、开发者、站长等等授权使用大数据工具来积累数据。这方面的新创企业包括Talkingdata、友盟和DataEye等。
最后，使用免费的政府、企业、和机构开放数据。比如说高德数据的API接口和微博商业数据API接口等等。

总体来说，解决好数据源是大数据创业的必要门槛。关键看你创业的项目是什么。

在北京，我曾经参观过一家大数据初创企业，当时他们还没有拿到融资。我去他们的办公区发现一幕特别心酸的事情。他们的员工挤在一间很小的屋子里办公，而两件较大的屋子都用来安放大数据存储服务器。大数据的存储量是很惊人的，这对机房和硬件设备也提出了新的挑战。

这一点和移动互联网不太一样，你做一个APP，用电脑搞开发，服务器用云服务器就行，按需购买。但是大数据不行，你没法把自家的数据存储在别人的云服务器上，一方面是安全因素，另外一方面也有产权因素。

硬件也是大数据创业的门槛之一，但不是最大 的门槛。顺便补充一句，我曾经参观过的那家大数据新创企业，目前已完成百万美元的A轮融资，现在他们家的办公区特别宽敞，恭喜星图数据。

我认为大数据创业的最大门槛在于人才。和做APP不一样，大数据创业你一个人乃至几个人都是没法玩转的。初创企业你就往10-15人这样的团队先招人吧，这样的团队要包括Hadoop工程师、算法工程师，数据建模工程师、架构师、NoSQL工程师、BI工程师等等，全都是技术要求较高、薪资要求也很高的人才。

大数据人才有多贵？在美国，在R、NoSQL和MapRece方面需求的专业人才薪水达到了每年约11万5千美元，在中国也便宜不到哪里去，没有年薪30万，你很难招到一个大数据人才。

也就是说，技术很牛的大数据人才，他的选择面很宽，要么早就进入BAT企业，要么也是在不错的企业拿着高薪，你要挖这样的人才，除了钱，股票、期权、福利等等，都是必须付出的代价。

2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，原因很简单，各大刚刚开通了大数据科目的院校，学生还没毕业；而招聘市场上的大数据人才需求量远远已经供不应求。除了BAT企业，通信企业、电力企业、金融银行行业、医疗行业、工业、游戏行业等等，哪个行业不是都在招大数据人才？创业公司要在这么严峻的人才环境中找到适合自己的大数据技术人才，门槛可不止是钱。

说了人才，就要说技术了。大数据技术不是你懂C++或者R语言就够了的，大数据有一整套自己的技术体系，包括统计、编程、JAVA、数据库、Hadoop、Spark、NoSQL、机器学习、自然语言处理、算法、数据可视化等等技术。光是Hadoop需要用到的技术和编程语言就有很多项。

而且市面上的大数据工具每家用的还不一样，用开源软件（如Hadoop、Spark）或者用SAP（SAP HANA）需要的技术也不一样。技术要求较高，而拥有大数据综合技术的人才又较少，这也成为了制约大数据创业的最大问题。

其实我不想写钱，但是又必须写钱。大数据行业创业不缺资本，只要你创业项目的商业模式没问题，并且技术能力强，且团队靠谱，无论在中国还是在美国，融个A轮还是没有问题的，资本关注度很热。但是你在拿到融资之前，自己启动的资金就需要一大笔。人才、硬件和技术成本都较高。

这么理解吧，如果说，几个好朋友凑50万花3个月可以做一个APP项目，那么要在大数据行业创业的话，请先准备600-800万再来玩。

中国互联网上最赚钱的行业是什么？我认为是电子商务和网络游戏。电子商务和网络游戏也是互联网变现最快的行业。而大数据，它的变现能力不如网络游戏和电子商务那般简单直接。在我拜访过的很多企业中，他们手里有钱、有数据、有人才也有技术，但是他们不知道自己手里的数据可以拿来做什么。

也就是说，大数据目前没有最明朗最直接的商业模式。大数据只有和业务场景结合，才能产生价值。

大数据就像石油原油一样，你知道它在哪里，你可以开采它，但是开采出来你还需要冶炼，并且经过减压蒸馏、加氢精制、溶剂精制、溶剂脱蜡等炼制过程，成为成品油后运送到各个加油站，让汽车加满油后产生了动力才实现最终价值。大数据也一样，需要一整套复杂 的过程才能实现商业价值。

那么你可能会问了，大数据交易算不算是商业模式呢？我个人觉得，要看交易的是什么东西？原始的非结构化的数据，后面数据清洗需要太多的工序，数据存储也是很大的成本，这样的交易代价太高。我相信无论是企业用户也好，还是个人用户也好，大家更倾向于购买“拿来就能用”的大数据数据源。

你说京东和腾讯完成首笔大数据交易，我觉得就是一个笑话，京东和腾讯的大数据不早就整合在一起了么？我用微信直接就能在京东购物，数据是互通的，何必交易？

所以说，大数据创业最难的还是在于商业模式的思考，如果你没有找到一条让大数据变现的渠道，那么千万不要忙着拉团队创业。大数据行业创业，光有idea是不够的，跑通整个商业模式才是关键。

以上是小编为大家分享的关于大数据创业 数据哪里来？的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

H. 有关大数据的误区:数据统计≠大数据

有关大数据的误区:数据统计≠大数据

关于大数据的误区：数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中，二者不能划等号。不过，无论数据统计也好，大数据也罢，都是为了使工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。
大数据太火了，被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。大数据到底是一个营销词汇，还是一个方法论?本文作者老李正是一家大数据服务提供商的资深员工，他所做的项目就是针对不同行业进行大数据分析。他认为，关于大数据你首先必须有一个基本认识，那就是“大量的数据并非一定具有价值”。另外，数据统计并不等同于大数据，数据统计和大数据的区别就在于人工智能。
近两年来，“大数据”被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼;从两会期间的两会大数据，到《星星》都叫兽的高低领毛衣，“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度，同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。
我既没有资格代表学术界，更没有资格来判定谁是谁非。我只能就自己的工作经历，来谈一下我眼中的大数据：
什么是大数据?
网络对大数据的定义是这样的：大数据(big data)或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
个人认为Gartner的定义更为贴切。“新处理模式”是一个很关键的词汇，这也是我所理解的“大数据”区别于传统统计分析等最关键的特征之一。这个所谓的“新处理模式”有两层含义：
1、由于海量的数据，需要更高效的存储和处理技术，Hadoop成为了大数据时代的标志;
2、如果你认为大数据就等于Hadoop，那就大错特错了。Hadoop只是大数据时代的一个必要条件，大数据还有一个明显的标志是数据挖掘和人工智能的紧密结合。这也是我理解的“大数据”与现在很多所谓“大数据”项目最明显的区别之一。我会在后面的案例中给大家展开。
除了上面的“新处理模式”上的区别，个人认为还有一个最主要的区别是：数据统计分析是基于已有数据的纵向归类，而大数据是基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据作出预测和推荐。数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。
预测和推荐，是如何实现的?
目前主要的推荐算法大致可以分为两类。一个是基于行为，一个是基于内容。当然，针对不同的领域，不同的预测和推荐的对象，又会有十余种算法。这就不是本文展开的内容了。
基于行为的分析，顾名思义，即对用户在互联网、移动互联网留下的“痕迹”，即浏览、点击、收藏、购买、二次购买的分析，得出未来会选择购买的预测和推荐结果。基于行为的分析，属于群体智慧，综合利用群体用户的行为偏好。用户之间会相互影响，更加符合现实世界中的用户行为。
基于内容的分析， 包括对文字、图片、音频、视频等信息的分析，得出预测和推荐的结论。内容的“基因”和用户的偏好相匹配，最有代表的是潘多拉的音乐推荐项目，其将曲库中所有歌曲都由400多位专家打上标签，然后建立个人与音乐的联系，从而完成音乐的推荐。内容的分析只针对个人，与用户之间关系无关。
大数据到底能做什么
现在谈这个问题可能会让大家笑话，似乎所有人都知道大数据能干这个，能干那个，最后连我们自己都觉得可笑。大数据已经都不是被“妖魔化”了，是“娱乐化”。大数据似乎是个离我们忽远又忽近的事物了，变得不真实起来。
好吧，我还是结合从业经历来说说大数据“解决过什么问题”吧：简单地来说，大数据可以帮我们解决决策和选择的问题。
天气预报就是一个最古老而且众所周知的预测。你可以根据预报来决定明天穿什么衣服，是否要带雨伞，等等;
近两年来，大数据被应用到影视制片行业，基于对观众偏好的分析，去预测、设计观众喜欢的剧情，找观众喜爱的演员出演相关的角色，甚至可以去预测票房。这些所有的预测都是基于数据的基础上，经过一定的模型处理，得到接近真实的结论。从某种程度上给决策者决策的依据，比如《纸牌屋》和《星星》。
大数据还有一个重要的作用，就是解决人们的“选择”问题。别笑，无论你的年龄、性别、教育背景，人们目前都面临着前所未有的选择问题。讲的学术一些，这是由于“长尾效应”导致的问题;讲得通俗一些，就是由于日益增多的可选择的对象和我们自身的处理能力之间的矛盾。
科技的进步让人变得更懒，也就是我们自身的处理能力降低，无论是主观的还是客观的。而可被选择的对象却在日益增多。从纷繁复杂的商品(电商)，到海量曲库中的乐曲;从婚恋网站的男女朋友，到交通管理的信号灯。
基于人工智能下的大数据，就是可以使人们“变懒”的一个手段。基于你的历史行为，判断出你可能的喜好，乃至需求，将最佳结果，推荐给你。这就是大数据，她是你的贴心管家，或者说是最懂你的朋友。
一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。尿布跟啤酒自然是毫无关联的两个品类的商品，从个人经验上来看，根本想不到二者的联系。后来发现，这是一类社会现象所导致的。美国有很多年轻夫妇，尿布用完后，女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布。买完尿布之后，男主人通常会顺带着买些啤酒。
上述例子说明，数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在，并且经常发生的现象。
再举个例子，北京的交通拥堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，这已经不需要预测了。但如果根据历史交通数据，再经过数学模型，计算出一个全北京最佳的交通信号灯管理系统，这就属于大数据的范畴了。
这也是我眼中大数据主要与普通的数据统计分析最大的不同：数据统计可以帮助你发现疾病，但大数据可以不但帮助你发现，且帮助你治疗疾病。
大数据绝不是“噱头“，我们在帮助某运营商阅读基地的阅读推荐项目中，各项指标均得到大幅提升。而这个提升不是百分之几十，而是数倍的提升!(用户人均流量提升了4倍，沉默用户激活能力提升了6.5倍)这才是大数据的魅力。
大数据不是万能的
大数据显然不是万能的。正因为如此，她才真实。大数据在有些领域由于种种原因，所带来的价值并不如预期的那么高。导致这种现象最主要的问题有两个，一个是由于数据本身的质量或者数量不够;另一个是算法不合适。
不要以为是海量数据就一定会有价值，在过往的工作中，我们经常发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。这就又让我想到Marry Meeker打的那个比喻，“大数据的工作就像在一堆稻草中寻找一根针”。
何况，大多数领域本身业务属于早期，所拥有的数据非常贫乏。冷启动、稀疏性是大数据在诸多领域面临的挑战。
另一方面，对于不同领域，不同项目，没有放之四海而皆准的算法，必须要根据具体问题具体分析解决。在实际的工作中发现，不只是不同的领域(如文章推荐与商品推荐)，甚至同一领域的不同单元(同属电商但不同类电商，如母婴类和服装类或者奢侈品类)也有所不同。
数据的交叉利用
上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题，即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题，并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通，就是解决这两问题的出路。
对于一些新兴领域，缺乏数据是必然的，而另一方面，正由于缺乏数据的支持，所以才更需要有强大决策支持的系统对其业务做指导和支撑，以实现少走弯路，利益最大化的目的。
移动互联网领域的项目，尤为代表。虽然在过去的两三年里，移动互联网得到了高速的发展，但毕竟在各个方面的积累，都无法与互联网相比。尤其在人们形成稳定的使用习惯之前，数据还不具备更多的价值和意义。
但如果能把互联网的数据与移动互联网数据打通，那么我们就掌握了这个人的喜好等多方面信息，从而为移动互联网业务做出更有效的指导和帮助。
当然，数据的打通绝不仅限于互联网和移动互联网。每个数据源的数据往往刻画了一个人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆发》一书中描绘的那样，如果数据充分，人类93%的行为是可以预知的，是有规律的。
也只有将这些不同来源的数据重新组织，才能挖掘出更有意义的信息。
如今，行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据，让很多外行人陷入了误区：数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好，大数据也罢，其实都是为了使我们的工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。重视数据，本身就是一个企业成熟的标志。
移动互联网的迅速崛起，让数据变得更为多样、丰富。它的移动性，它的碎片化，它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据，从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活，日常生活的数据化。
随着数据的进一步丰富和完善，随着不同渠道数据的打通和交叉利用，有关大数据的想象一定会更加广阔。

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I. 一个段子解释什么叫大数据什么叫蓝海红海什么叫互联网思维什么叫众筹

大数据：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产！
红海战略：是指市场竞争已经白热化，产品、服务同质化严重，企业利润呈现微薄甚至负利，在这样的市场中竞争、搏杀，价格战此起彼伏，最后都是两败俱伤，所以很形象的表示为红海；对于后进入的企业就在没有必要进去了。
蓝海战略：是指通过创新，无论是经营管理创新、营销创新还是商业模式创新等等，都是通过改造现有的体系，从成本、消费群体、消费方式转变、产品服务升级提升等诸多方面，实现创新从而跳出红海，开辟属于自己的蓝海市场空间，达到盈利的目的。通过创新实现进步，带给消费者更多的体验和享受，并且消费者愿意接受的方式，但蓝海的开拓是建立在时间效力之上的，在新开辟的市场中很快会有跟进者，从而又会出现红海的情况，所以企业必须保持领先，不断的超越自己，不断发现新的蓝海，保持盈利水平。
互联网思维：充分利用互联网的精神、价值、技术、方法、规则、机会来指导、处理、创新、工作的思想。世界公仆领袖“联谊会公仆”、“全球大同”的作者彭友指出全球已进入互联网时代，我思献人人、人人助我思的互联网思维顺势而生。
互联网以用户体验为中心，真正找到用户的痛点，找到用户的普遍需求，为客户创造价值。
众筹：简单说就是有大众或群众做投资的一种方式，比如现在比较流行的PHP投资这种类型