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百度大数据疾病

发布时间:2023-01-19 19:33:07

❶ 生活中有哪些大数据

网络日志抄、传感器袭网络、社会网络、社会数据、互联网文体和文件、呼叫详细记录、天文学、医疗记录,篮球比赛中利用大数据对球员的个人在比赛场上的数据分析。

通过收集普通家庭的能耗数据,大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通数据的收集处理,大数据技术能实现城市交通的优化。这些都是大数据在生活中的应用。

(1)百度大数据疾病扩展阅读:

大数据(big data),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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的价值体现在以下几个方面:

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

❷ 大数据都能应用在哪些方面

很多方面都可以呀,比如大数据可以分析往年顾客的消费习惯,顾客的消费年龄段,结合以前预估未来的发展趋势等等。

❸ 大数据怎么解决生活中的问题

1、应用于能源


随着工业化进程的加快,大量温室气体的排放,全球气候发生了变化,因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块,可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理,实现节能。


2、医学应用


大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后,该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析,可以监测患者的生理状态,从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道,大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA,找到新的治疗方法,更好地理解和预测疾病模式。


3、对于金融业来说


大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的,大数据算法可以快速决定是否出售商品,使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代,把握市场机遇,快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。


4、应用于地理信息


地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息,以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中,不仅可以及时处理地理信息,而且可以提高处理结果的准确性。


5、应用于消费


为了在未来的市场中站稳脚跟,建立大数据库,充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据,对用户信用进行分析和记录,形成长期庞大的数据库,为后续金融业务布局提供征信和风控数据。

❹ 大数据中心是什么

问题一:大数据中心是什么?中国最大的大数据中心在哪里? 你好!大数据中心,是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
目前,国内新建了许多大数据中心,规模不一。其中,网络和阿里巴巴的大数据中心名气较大,此外,罗克佳华在鄂尔多斯和太原建设的大数据中心凭借北部省份的能源优势,建成5万平方米的全国单体面积最大的大数据中心,是目前亚洲最大的云计算中心。

问题二:大数据是什么意思?目前具体有些什么应用? 大数据的意思就是数据要在线,这样你的数据才能有价值,用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据,电影里好多这种素材,比如人脸的搜索,人员的定位,人流的分析,运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多,只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。

问题三:什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四:中国的大数据中心有哪些 没什么不同,只能说应用的领域和接触的长短不同吧。如果还想知道更多的大数据问题,ITjob网有大数据的相关介绍,博客和论坛也有大数据的讨论和观点,你可以去看看。下面给你粘贴下大数据在中国和美国的应用时间和领域。希望能帮到你。
大数据在中国的发展相对比较年轻。2012年,中国 *** 在美国提出《大数据研究和发展计划》并且批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”,总投资额估计在几百亿,专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。我国的开放、共享和智能的大数据的时代才真正大面积的开始。
而美国 *** 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。2012年3月,美国奥巴马 *** 宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国 *** 认为大数据是“未来的新石油与矿产”,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
Marketsand Markets公布的最新报告显示,2013年至2018年,全球大数据市场的年复合增长率将为26%,从2013年的148.7亿美元增长至463.4亿美元。

问题五:什么是大数据服务中心? 我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大数据帮助 *** 实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;
大数据帮助城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急能力;
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医药企业提升药品的临床使用效果,帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;
大数据帮助航空公司节省运营成本,帮助电信企业实现售后服务质量提升,帮助保险企业识别欺诈骗保行为,帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修,帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务,帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线,帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标,帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;
大数据帮助企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少投资的风险,以及帮助企业提升广告投放精准度;
大数据帮助娱乐行业预测歌手,歌曲,电影,电视剧的受欢迎程度,并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适,否则就有可能收不回成本;
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐,为用户提供更精准的企业招聘信息,向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实,这些还远远不够,未来大数据的身影应该无处不在,就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态,但我相信只要发展脚步在继续,因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题,商业营销问题,科学技术问题,还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰,大部分的数据都与人类有关,要通过大数据解决人的问题。
比如,建立个人的数据中心,将每个人的日常生活习惯,身体体征,社会网络,知识能力,爱好性情,疾病嗜好,情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒,将除了思维外的一切都储存下来,这些数据可以被充分的利用:
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;
社交网络能为你提供合适的交友对象,并为志同道合的人群组织各种聚会活动;
*** 能在用户的心理健康出现问题时有效的干预,防范自杀,刑事案件的发生;
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理,为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;
……
目前做大数据分析的产品有多瑞科舆情数据分析站系统,主要是侧重对数据搜集和分析整理出报告。

问题六:数据中心,云计算,大数据这三个词之间有什么区别和联系 数据中心,简称机房,就是防止服务器用的,其中云计算的母服务器(物理服务器)也需要放置到机房。
云计算,就是虚拟服务器,也就是在物理服务器上通过技术手段虚拟出若干台服务器。
大数据,是指手上拥有的海量的数据信息,比如用户购买记录,用户注册记录等等。

问题七:现在说的大数据是什么意思 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 *** ,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。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。
数联网是大数据时代信息技术发展的重要产物,数联网依托大数据,是大数据的应用模型,通过数联网,用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值。

问题八:中国大数据中心在哪个城市 你好,中国数据中心有八大节点:北京、武汉、成都、广州、上海、沈阳、西安、南京。
这几个都是大数据中心,其中成都数据中心是中国电信全国8大节点之一,可支配带宽资源丰富,与Chinanet骨干网节点带宽60G,CN2节点带宽10G。机房内部网络全部采用千兆连接核心层与汇聚层,双百兆冗余到接入层的无瓶颈交换式结构,局域网采用千兆与百兆混合交换式可监控网络,中心网络设备确保高可靠性架构,做到无单点故障,分支网络提供冗余设备及线路,可针对客户数据传输,维护的需求提供XDSL,DDN,ISDN等多种接入手段,并能提供与国内Chinanet主要节点城市连接的长途专线。
听说西普网络有这几个节点的一手资源,希望能够帮到你

问题九:大数据中心配几个交换机 一般情况下有两个核心交换机,然后看你数据中心的规模再添加多台接入交换机 ,接入交换机的数量不确定,对于接入交换机就不需要做主备了。我们一般一排机柜有一个列头,里面放接入交换机。

问题十:国内大数据公司有哪些? 大数据包涵很广泛,涉及到很多方方面面,技术难度也很大,国内能做的公司不太多,我知道的有网络、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。

❺ 大数据还有不少潜能

大数据还有不少潜能

近两年来,大数据被公众广泛讨论,甚至成为不少商家宣传营销的卖点。毋庸置疑,智能设备的发展和普及,使海量的数据采集成为可能。但大数据并不是单纯的“数据大”,它更蕴含着一种计算和思维方式的转变,想要发挥出大数据的洞察力,还面临着采集、管理、分析数据的挑战。这些障碍如何破除?大数据在未来将如何应用,能否创造出更大的价值?这些问题值得我们在大数据热中,做出冷静判断。

4月26日,清华大学成立“清华—青岛数据科学研究院”,同时召开大数据时代高端论坛。就在此前两天,网络在第四届技术开放日上,正式宣布对外开放大数据引擎,提供大数据存储、分析及挖掘的技术能力。大数据被学界纳入研究范畴,商家开放引擎,这是否意味着大数据应用进入了一个新阶段?

传统统计方法追求精确,大数据只预测宏观趋势

本是技术概念的大数据,如今越来越像一种营销手段。从汽车、化妆品到体育,在营销人员口中,似乎所有行业都可以借助大数据,精确定位、找到消费者,预测趋势、赢得未来。

中国人民大学新闻学院教授喻国明认为,目前从国内的情况看,真正运用大数据分析成功的案例其实不多,很多公司都是将大数据作为一个营销噱头,所做的分析也主要是基于传统的数据分析方法。

事实上,对于数据多大能称之为“大数据”,业界并没有统一的认识,通常认为100TB(太字节)是大数据的门槛。简而言之,传统方法无法处理的数据即为大数据。

大数据的产生得益于移动互联网以及智能手机、各种智能穿戴产品的发展,人们行为、位置,甚至身体的生理特征等数据都可以便捷地被记录,这使海量数据采集成为可能。事实上,目前数据采集量正呈现快速的增长趋势。一家国际数据统计机构最新预测指出,2020年,全世界产生的数据量有望达到40ZB(泽字节,1泽字节等于10亿太字节)。

但大数据不能单纯理解为数据大。大数据研究专家、北京航空航天大学校长怀进鹏表示,大数据具有“规模大、变化快、种类杂、价值密度低”四个特征,是对传统计算和思维方式的一种挑战。

首先,因为几乎每个数据点都可以采集,全面数据代替了抽样、片面、局部的数据。“拿炒菜打比方,传统的抽样,我们需要在开始和中间时候‘尝一尝’,‘尝一尝’就是抽样数据,但在大数据时代,随机抽样的方式可能就失效了。”怀进鹏说。

怀进鹏认为,因为抽样分析时数据测量能力有限,统计追求的是精确,希望用最少数据获得最多的信息。而大数据比较杂乱,完整的精确不存在,也不再是追求的绝对目标,大数据只需对宏观趋势给出快速预测。

另一个改变是,从关注因果转向数据之间关联。在大数据时代,“数据背后的原因不再重要,人们只需要知道数据之间有统计相关性就行。仅需知其然,无需知其所以然。”怀进鹏说。

在大数据的支持者看来,数据已经能够自己说话,传统的科学统计模型已经过时,理论也可能被终结。

大数据营销大多是噱头,一些机构甚至无法收集海量数据

被誉为开大数据系统研究先河之作的《大数据时代》作者指出,大数据是社会的一种新型能力:以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。

大数据蕴含的发现事实、挖掘价值、预测未来的洞察力,也是各色大数据营销的理论出发点。实际上,大数据洞察力确实在公共卫生、交通运输等行业开始发挥。

中国疾病预防控制中心副主任、中科院院士高福也认同大数据在公共卫生预防控制上的作用。他说,通过大数据,可以在流感到来之前为人们提供一些解释性信息,为流感的预防提供缓冲时间。

同样,在智能交通时代,海量车辆信息没法通过传统方式分析,但借助大数据,则可能提前预测未来的车流量、行进路线等信息,从而为改善城市交通状况提出优化方案。

然而,“自己能够讲话的大数据”,是否真如营销人员畅想得那么美好?

分析人士指出,数据存储和搬运虽然越来越便利,但目前大数据应用面临着数据收集,管理、分析海量数据并创造价值的挑战。

“如果将数据比作书,书增多后,首先要找到储存大数据的‘大图书馆’,下一步则要解决数据查询问题,没有好的查询引擎,书找不到,数据也就很难利用。”网络大数据总监李钢江说。而现实是,大部分机构和企业都没有海量数据收集存储以及分析管理的能力。

业内人士指出,大数据在一些领域的营销还只是噱头,先不论大数据分析结果是否有效,有些行业连基本的大数据采集和管理条件还不具备,更谈不上精确定位和预测。

网络高级副总裁王劲也表示,传统的数据库没有管理大数据的能力,传统行业如何进入大数据时代,利用大数据价值,是摆在很多行业面前的新课题。

提升计算能力和降低云存储成本,将有利于大数据技术变革

网络首席执行官李彦宏认为,随着计算能力的提升和云存储等技术产品成本的不断降低,大数据走到了技术变革的临界点。不久前,网络就推出了“网络大数据引擎”,网络希望借助该工具,对大数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理,并通过深度学习技术和数据建模技术,使数据具有“智能”的技术能力,服务传统行业。

据了解,网络大数据引擎包括开放云、数据工厂、网络大脑三大组件。其中,开放云解决的是数据存储和计算问题;“数据工厂”则对行业数据进行规范化处理,提供数据管理和分析;而“网络大脑”则让机器和人脑一样思考,分析处理数据。

不过,分析人士指出,虽然各方面为挖掘大数据开发了很多工具,但大数据的成熟应用还有很长一段时间。首先,数据杂乱,价值密度低,如何有效的收集数据信息仍没有成熟的方案。同时,数据的规模并不能决定一切,不论是那种数据分析方式,都可能存在统计上的缺陷,不能说数据更大、更新、更快就没有问题。

英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙表示,大数据作为一种新的数据形态和实践,它将丰富数据应用方法,却不能取代传统统计分析方法,更不能神化大数据。

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❻ 如何利用百度大数据去预测和统计足球~~~~~~~~~

足球玩的就是概率,历史统计就是概率。足彩大数据可以参考下滚球体育的同赔指数,历史相同赔率
相同盘口。

❼ 怎么使用多个统计数据来支持“越来越多的外国人认为中国是未来”

用大数据来展示中国是未来。
目前在国内企业界,网络在大数据开发方面已经迈出有力的步伐。自去年春节期间推出“网络迁徙”之后,网络大数据部联合大数据实验室陆续推出了景点城市预测、疾病预测、高考预测、世界杯预测、经济预测、百发100指数等多款大数据产品,内容涉及出行、体育、宏观经济、股市行情的多个领域,成为全球范围内大数据落地产品最多的一家互联网巨头。
网络将用互联网的方式来做开放的大数据引擎,将大数据引擎做成一个开放平台,拥有大数据的行业都可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理,而对大数据有不同需求不同企业可以根据自身需求各取所需。

❽ 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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