大数据全量数据

① 大数据总体思维指的是使用全量数据抽样数据就不再重要了对吗

大数据总体思维指的是使用全量数据抽样数据就不再重要了对。全局大局思，大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。

② 改变世界的第四种力量—大数据

改变世界的第四种力量—大数据

世界著名未来学家托夫勒曾说改变这个世界的力量有三种暴力、知识、金钱，而如今我们的世界正在被第四种力量改变，那就是大数据！

—— 题记

也许你不知道什么是大数据，但是你一定发现了当你打开常用的浏览器之后网页上的推荐内容很多都是你曾经浏览过的，或者是你比较感兴趣的，这就是大数据。前几天某报纸有一篇文章说我们网购的假货跟大数据有关，所有的茅头都指向了大数据，觉得是大数据“出卖”了自己，据说我们的消费记录，购买记录，单价记录，将作为发货参考数据被系统识别，如果你一直都买低价位或者高仿的东西，发货系统就会给你发假货或者高仿。然而，真的是大数据的错么？大数据莫名其妙就成了“背锅侠”，或许你还没有弄懂大数据的核心是什么。

大数据不管应用在哪个行业它的核心都是通过技术来获知事情发展的真相，最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。具体来说，要实现大数据的核心价值，还需要前两个重要的步骤，第一步是通过“众包”的形式收集海量数据，第二步是通过大数据的技术途径进行“全量数据挖掘”，最后利用分析结果进行“资源优化配置”。说白了，大数据最终的落地就是资源优化配置。所以诸位剁手党们此刻还飞奔在路上的假货和大数据无关！大数据只是客观的还原“真相”，帮用户准确进行数据分析和消费定位而已，你买的假货还真赖不到大数据头上。

俗话说无风不起浪，大家之所以觉得是被大数据“坑”了，很大程度上是不了解大数据造成的“误解”。接下来我们从实际案例出发给大家介绍一下大数据的应用。比如天机APP，它就是一款纯粹的大数据理念下的追踪软件。我们来看看天机是怎么利用大数据进行资源的优化配置的，它跟传统资讯软件又有哪些不同之处呢？

首先，在海量的资讯中通过众多的渠道进行数据收集，在收集数据完成之后通过语义分析、数据整合、碎片加工等自主研发的核心技术对所有抓取的数据进行分门别类。接着，利用大数据特有的途径对已经筛选过的资讯进行更深层次的数据挖掘，探索数据传播轨迹的发展方向，以及各类媒体对事件的态度。最后，根据不同的用户需求，对资讯进行合理的配置，准确的把资讯及时推送到不同的客户端。在完成初次资源配置以后，时刻关注这些信息的发展状况，不间断的进行更新，直到用户自己选择终止对这类信息的需求。那么应用了大数据的天机和别的资讯软件比较有什么不同点呢？

对于用户来说，普通的资讯软件就是新闻的搬运工，它的主要作用就是把新闻从网页上搬运到一个APP客户端集中起来，方便用户的阅读。在天机的客户端，用户不需要搬运过来的新闻，只要输入关键词，瞬间就能获取全网所有的相关资讯，因为有大数据为依托，完全摆脱了“搬运工”的称号，它的唯一理念就是追踪，最大的功能按钮也是追踪，未来的资讯趋势是让所有的用户参与到资讯的传播过程中来，而天机做到了，它也慢慢的改变了人们的生活方式。

毫无疑问在互联网大数据时代，周围无时无刻不在充斥着各种各样的信息。比如，微信上分享的干货软文、某电商的年度大促信息、某旅行社的国外团购报名打折事宜.......

时间太紧，杂事太多，都会让你无法专注去阅读一条完整的信息，导致效率低下。

▲半分钟原则

以每天早上要阅读的新闻为例：

作为一个上班族你每天早上起来的第一件事就是用尽量少的时间浏览睡着的八小时发生了什么事情，如果你不想上班迟到的话，你的阅读时间只有几分钟而已。

所以你在打开手机上的资讯软件的时候，需要考虑“是否能在五分钟之内读完新闻？”

?若能，打开你手机上的资讯APP，快速阅读

在打开了手中的资讯软件的情况下，你可以很自信的对碎片化的资讯进行有目的的阅读和吸收，然后决定在接下来的这一天你需要持续关注的新闻有哪些，在头脑中做个简单的过滤就好！在天机的客户端，甚至不需要五分钟就能完成对信息的筛选和接收，从清单到资讯圈只需要半分钟就能够了解所有资讯！

?若不能，你只能错过你在睡着的八个小时这个世界发生的一切

但是，对天机的用户来说，不会发生早上起来错过新闻这样的事！

▲追踪清单

当你在打开天机的一瞬间，相当于开启了一个大型数据库级别的资讯源，追踪清单会温和的提醒你上一次你关注的话题有哪些新的动态，你可以选择打开也可以选择忽略。

▲追踪按钮

低调的主题追踪功能，在瞬间为你准备好了大家都在看的新闻，源源不断的新鲜新闻通过大数据输送到了不同的用户客户端，绝对不会让用户错过什么。

▲资讯圈

想要最快的浏览新闻，打开天机的资讯圈，里面已经追踪好了所有前一秒发生的新闻，让用户体验最好的是当打开资讯圈的时候，并没有被各大门户网站的新闻刷屏，而是各种渠道的高质量有效资讯（因为天机获取新闻的原则是以资讯本身的价值为标准的，而不是按门户网站的排名来抓取）。对百分之九十的用户来说，打开资讯圈一分钟之内阅读到的新闻就能满足他们对信息的需求。

▲天眼以报道统计为基础精确的计算出所有媒体最近七天对该话题的报道量，报道比例按照按照媒体性质划分出报道的比例，以报道数量排行为结果导向展示了排名前五的媒体，从不同的角度体现了一篇新闻的阅读价值、重视程度、以及报道热度。

▲传播轨迹以时间为顺序，以媒体为核心，用轨迹的形式在现了一条新闻的全部生命过程。突破了新闻的局限性和告别的笼统概念的传播。

这就是天机，在把大数据追踪运用到极致以后，又很自然的回归到了资讯软件的本质使命。毫不夸张的说在北上广深这些经济和互联网技术最发达的地区，百分之八十的人都在使用天机APP。与此同时，天机的4.2版本一上线就被赋予了很多的赞誉和期望，它的具体使用方法也因为人群的不同而千人千样。在业界人士看来，这款APP最大的价值在于：让大数据的梦想不止于空想，让大数据在资讯界的应用有了落地点，澄清了人们对大数据的“误会”让更多人在了解什么是大数据的同时也享受到了追踪带来的愉快阅读体验！

现在大家应该明白了网购买到的假货真的跟大数据无关，那些觉得是大数据出卖自己的，大概是本末倒置了！大数据只是一个忠实的记录着，它会客观的分析所有的真相。你之所以会在网购时买到假货，是因为那些货本身就是假的，毕竟给你发货的是人而不是大数据！而被我们“误会”的大数据正在被应用到越来越多的行业，它的力量正在改变我们的世界！

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③ 大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据，在近几年越来越受到人们的关注，尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来，但是对于大多数的人来说，大数据概念在他们眼里还是模糊不清的，那么，什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料，希望能够帮助到大家！

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要，人类对数据探寻的脚步从未停歇，从原始数据的出现，到科学数据的形成，再到大数据的诞生，走过了漫漫长路。

2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日，国务院《促进大数据发展行动纲要》指出：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称：“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观;从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看，大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前，业界公认的大数据有“4V特征，即：Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上，通过算法模型，得出有意义的结果，进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据，主要包括以下几个领域：

1、黑匣子数据：它是直升机，飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音，麦克风和耳机的录音，以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据：Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据：证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据：电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据：运输数据包括车辆的型号，容量，距离和可用性。

6、搜索引擎数据：搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此，大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据，其中，数据有三种类型：

（1）结构化数据：关系数据。

（2）半结构化数据：XML数据。

（3）非结构化数据：Word，PDF，文本，媒体日志

④ 数据描述与数据分析的联系与区别

大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。
什么是数据分析？
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括手机、加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

传统数据分析与大数据分析的三方面异同：

第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。

数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。

第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。

“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论。

第三，与机器学习模型的关系上，两者有着本质差别。

“传统数据分析”在大部分时候，知识将机器学习模型当黑盒工具来辅助分析数据。而“大数据分析”，更多时候是两者的紧密结合，大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评，后续基于此来升级产品。在大数据分析的场景中，数据分析往往是数据加墨的前奏，数据建模是数据分析的成果。

⑤ 大数据征信的数据来源和方法是什么

大数据征信的数据的来源是信息的挖掘和数据集合。

大数据与传统征信内的区别从本质上来看，大数据征容信就是将大数据技术应用到征信活动中，大数据征信，简单地说就是运用这些海量数据集合，经挖掘分析后用于证明一个人或企业的信用状况。

1、在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。

2、传统得征信公司采用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。

3、数据库系统形成以后，单个主体的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本低，速度快，直接带来的好处就是征信服务的费用降低，且服务量很大。而且，数据库形成后，征信机构的运行成本更多的是来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。

⑥ 高炮口子上大数据吗

1、高炮平台目前应该已经接入大数据系统，一般申请被拒绝都是因为个人征信的原因，是接入大数据的一种体现。
2、大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。
3、目前高炮平台和其他小贷平台共享大数据，如果个人申请贷款被拒绝或者是没有额度，那么就是高炮平台查到了个人征信的污点。
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⑦ 大数据和征信是什么意思

大数据是互联网金融形成的，主要数据来源于网贷，网贷很多上不了银行征信便形成了大数据信用，比如现在国家成立的百行征信，如果需要查看大数据报告可以上一些微信公众平台查询，比如“百信查查”公众号。征信主要指银行征信，也就是央行征信中心的报告，记录的主要数据来源于信用卡，房贷，信贷记录等。查询可以去四大行，我一般去的是建设银行，离我家比较近

⑧ 对大数据的理解与思考

对大数据的理解与思考
首先，大数据的到来，对人们的观念将带来深远的影响。
我们以前习惯认为：找到现象背后的原因，比清楚现象是什么更重要。通过“塔吉特怀孕预测”的例子可以看到，通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法，大家很容易找到事物之间的关系。但是，这些大数据分析结果，并不会直接告诉我们，事物之间为什么存在这些关系。在不清楚为什么存在这些关系之前，又的确看到了这些关系带来了价值；所以，在大数据应用领域就需要改变以前的思考方。即：先找到“是什么”再去找“为什么”；清楚是什么，与搞清楚为什么同等重要。
手工统计时代，出于收集全部数据非常困难或代价巨大的原因，很多数据分析都是采用抽样数据；但是，现在不同了，随着信息技术的发展，现在很多领域都能够方便的收集到全量数据。诸如无纸化办公的兴起、信息系统的使用、电子商务的发展等等，都为收集全量数据提供了便捷的条件。那么，这时候数据的“样本”=“全体数据”。这相对以前来说，也是革命性的影响。
在抽样分析时代，个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代，这也变了，可以允许个别数据的不精确，甚至错误。举个简单例子来说明这个道理，比如在温室大棚里放一只温度计，当这只温度计有问题时，整个温度都是不准确的。若在大棚里均匀分布十几只温度计，其中一只有问题，对温室大棚温度的统计结果无碍大事，基本可以忽略其影响。
其次，大数据应用，影响商业变革和社会进步。
大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如：京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”，寻找目标客户、定向推荐商品。也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值，促进了这些企业的发展，推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时，交易数据并不因为二次利用，而降低其价值；这也是，大数据应用与传统资源使用不同的地方。
数据的“混搭”分析，推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息，这两个不同领域的信息一块儿分析，便可以推算未来几天航班的误点率。再比如，通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析，来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。
大数据的应用，也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来，形成了很多大数据拥有公司，以及大数据技术公司；数据与技术的结合变促生了很多大数据应用，因此带来了很多商业机会。例如，现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析，规划新的理财产品，与其他商家合作，联合搞定向促销等等。
再次，大数据时代不再有个人隐私，将形成新的信息安全机制。
现在还经常听到诸如某某窥探我的隐私之类的话语，但是，在大数据时代几乎没有个人隐私，这不是骇人听闻。因为，现在微博、搜索引擎、社交网络、电商购物，已经成了我们生活中必不可少的一部分。根据每个人在互联网上留下的痕迹，通过大数据分析，很容易分析出一个人的爱好、习惯、性格、癖好等等。所以，大家都被“第三只眼”实时监控着，在大数据时代，几乎没有个人隐私！
没有个人隐私，是否就代表每个人可以随便传播别人隐私了呢？答案当然是否定的。因为传播别人隐私是不道德的，甚至是违法的。所以，现在新的信息安全规则正在重新定位，其中一个基调是：让数据使用者承担责任，不能滥用别人的隐私；我个人感觉这也比较合理。
总结
大数据只是“新概念”，并不是“新事物”。过去数据就存在，只是我们没有收集这些数据。但是，现在收集了这些数据，这个世界变得不一样了；它更新了人们过去对数据应用的认识，加快了商业和社会发展的新陈代谢，从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代，已经到来。极目远眺，也看不到尽头。

⑨ 大数据能预测未来吗

可不可以预测，关键看预测的是的人性的哪个层次。

如果是最深层的人性，不用回大数据也能预测。答

比如说，火灾来了，大家都会跑，因为获取安全是人性最底层的东西。

而另一个极端的，最浅层的人性偏好也用不上大数据，因为根本预测不了。

比如说，你已经连吃了三顿火锅儿，那大数据只能预测你下一顿还吃火锅儿。

这肯定不靠谱，你已经吃烦了嘛！

所以，大数据的用武之地在于人性中一些不深不浅的地方。

比如说，北京市下个月纸尿布的销量、明年全国报考公务员的人数等等。

他最后总结说:人性是这个世界的根本，科技只是探察和延伸人性的手段。

(9)大数据全量数据扩展阅读:

大数据（big data），IT行业术语，是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。

对于“大数据”（Big data）研究机构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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。