1. 大数据的核心思想是什么
1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。
2、唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。
3、不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。
大数据时代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。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2. 大数据分析中，因果和关联的区别和联系是什么
严格的说，应该是因果和相关的区别和联系。
1、它们之间，区别有个本质的地方，因果必然内是相关，但相关未容必是因果。
例如：
光照时间和水果含糖量之间，是因果关系，光照时间越长，光合作用产生的糖越多，水果就越甜。所以数据上看，光照时间和水果含糖量之间的数据，相关系数比较高。
光照时间和太阳能发电量之间，也是因果关系。光照时间越长，太阳能发电量就越多。但是数据上，太阳能发电量和水果的含糖量之间，都表现为随着光照时间越长数值越大，所以他们之间的相关系数也很高，却不能认为水果含糖量与太阳能发电量之间存在因果关系。
2、这样，就牵引出因果和相关之间，它们的联系，就是2者从数据上来看相关系数都比较高。
3. 大数据是指什么如何解释
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通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。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，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。
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
搜索下各种网络，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。
4. 大数据强调对事物因果关系的探求吗
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，接受数据的混杂性，强调对事物相关关系的探究，更加注重事物的相关性故选：大数据的一个优势就是从数据之间的相关关系直接得到我们想要的结论，而不必去追求原因和结果间的复杂因果关系。
在平时的科学研究中，我们工作的本质就是探寻事物间的本质的因果关系，分析因果关系是一件非常复杂而严谨的事情，甚至在有些场合根本无法短时间内得到具体的因果关系，这时候大数据的优势就体现出来了。根据大数据分析结果，出现了A现象，必然发生B现象，那么在绝大部分场合就可以先不关注A与B之间的具体因果关系，而从两者在数据上表现的相关关系解决问题。当然大数据技术并非完全否认因果关系，而是强调先通过相关关系解决问题，因果关系可以在后期慢慢研究。
5. 大数据有什么思想
在大数据时代，身为一个大学生应该具有的大数据思想如下：
1.要学会利用所有的数据，而不是部分数据，要知道这是全体数据，而不是随机抽样
2.接受不准确性，唯有接受不准确性，才能打开另一扇门，就是不是准确性，而是混合的，混杂的
3.不是所有的都要知道现象背后的原因，而是要让数据它自己“发言”，这种关系既不是因果关系，也不是必然关系
大数据是当下比较高级的一种技术，而且发展越来越全面，涉及了很多的领域。它的实质是收集，整理海量数据，当代大学生身处大数据时代，应该具有收集整理数据的思维，通过对于收集、运算，推动新兴技术的产生与发展，为造福人类而不断努力奋斗。
6. 读《大数据时代》心得体会
读《大数据时代》心得体会（一）
读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。
“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!
《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。
其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。
还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
读《大数据时代》心得体会（二）
信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变„„我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?
信息和数据的定义。维基网络解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?
在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
读《大数据时代》心得体会（三）
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20XX年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本<总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。
之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。
无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
读《大数据时代》心得体会（四）
利用周末，一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看，行文如流水，引人入胜。书中，你读到的不是大数据技术，更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者，读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色，也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会，但窥一斑基本能见全貌。
一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来，随着我国信息公开工作的推进，各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开，现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然，实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网，可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据，气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站，也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是，政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，很多数据因为部门利益和“保密”等因素，还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息，更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看，美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”，尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违，美国政府的业务数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后，开放力度更加大。DATA.GOV是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站，网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外，由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大，例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的FedSpending网站，能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国，目前应该还没有实现。
二是对政府对业务数据的分析。目前，中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表，部分网站能提供一些统计图，但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些，美国的DATA.GOV网站，不仅提供原始数据和地理数据，还提供很多数据工具，这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的，这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如DATA.GOV上提供的白宫访客搜索工具，可以搜寻到访客信息，并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联，提高访客的透明度。
三是关于个人数据的隐私。在美国，公民的隐私和自有不可侵犯，美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联，建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点，在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息，通过身份证信息，可以获取公民的基本信息。今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设，公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用，但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。
数据是信息化建设的基础，两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴，取长补短，将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到，美国政府20XX年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元，推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年，中国政府20XX年也批复了“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。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!
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7. 为什么大数据使用相关关系而不是因果分析
在大数据的分析中，很多分析都是使用相关关系进行分析而不是使用因果进行分析，这就让很多人感到疑惑。不过对此也是情有可原的，因为我们在日常生活中习惯性地用因果关系来考虑事情，所以我们自然就会认为，因果联系是浅显易懂的。不过我们在进行分析的时候还是不太注重这些内容，那到底是怎么回事呢？下面就有小编为大家解答一下这个问题。
因果联系是浅显易懂的，这是毋庸置疑的，很多人认为大数据是需要靠逻辑分析的，那么逻辑就离不开因果联系，但是事实却并非如此。与相关关系不一样，因果联系也很难被轻易证明。我们也不能用标准的等式将因果关系表达清楚。我们需要知道的是结果，而导致结果的原因是什么我们就不那么关注了。
所以，考虑到这些，就需要我们把以确凿数据为基础的相关关系和通过快速思维构想出的因果关系相比的话，相关关系就更具有说服力。但在越来越多的情况下，快速清晰的相关关系分析甚至比慢速的因果分析更有用和更有效。慢速的因果分析集中体现为通过严格控制的实验来验证的因果关系，而这必然是非常耗时耗力的。一般来说，在小数据时代，我们会假想世界是怎么运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。在不久的将来，我们会在大数据的指导下探索世界，不再受限于各种假想。我们的研究始于数据，也因为数据我们发现了以前不曾发现的联系。在事实上，就是因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，大数据才能为我们提供如此多新的深刻洞见。所以这就是大数据舍弃因果关系的原因。
但是需要给大家说明白的是，大数据时代绝对不是一个理论消亡的时代， 相反地，理论贯穿于大数据分析的方方面面。很多旧有的习惯将被颠覆，很多旧有的制度将面临挑战。所以大数据的出现改变了很多人的思维方式。大数据时代将要释放出的巨大价值使得我们选择大数据的理念和方法不再是一种权衡，也是通往未来的必然改变。
以上的内容就是小编为大家解答的关于大数据分析中为什么舍弃因果分析而使用相关关联分析方式进行分析的内容，想必大家看了这篇文章以后已经知道了这个问题的原因了吧？希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据。
8. 如何解析大数据
如果它是规律,你会放弃它吗? 一直以来,我们总遵循着透过现象看本质。因为,本质的东西让我们看到事物发展的真正方向,循着这些蛛丝马迹才能发现趋势所在。大数据便是通往本质的规律最具象表现。互联网的优势在于,可以对每一次的用户行为进行追踪与保存,从大数据中,分析用户的偏好与关联性。目前,几乎所有世界级的互联网企业,都将业务触角延伸至大数据产业。无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争,都有它的影子。大数据,正由技术热词变成一股社会浪潮,影响社会生活的方方面面。
那么对于传统企业而言,你是否已经触碰到大数据为你带来的改变?如果你还仅仅执着于对于前端效果的展示,产品卖出,关系结束,那么,实际上你离未来已经越来越远了。未来,不管是互联网公司,还是传统企业,都会有一个统一的名字:数据公司。
那么我们从定义上来理解一下“大数据”, Big Date,从《大数据时代》所定义的四个特征中,我们可以大概感知得到它的价值所在:1、数据体量大2、数据类型多3、数据价值密度低4数据具有时效性。互联网背景下,用户的每一次行为都将被记录成为大数据库中的一个因素,及时高效地分析利用,形成预判和商务决策。传统企业必然要嫁接互联网企业的DNA,否则将沦为互联网企业的附庸。大数据需要全部数据样本,而不是抽样样本,它关注效率而不是精准,关注相关性,而不是因果关系。 大数据价值不在大,而在于基于情景化前端的数据分析能力 当然,对于传统企业,真正意义上的大数据建立是非常有难度的,相比于艰辛的搜集数据,传统企业亟需建立的是互联网大数据思维。大数据思维的核心不在大,而是理解数据的价值,通过数据处理创造商业价值。有了大数据思维,传统企业也可以借助大数据来确定营销方向和策略。对于很多传统企业来说,一些“小数据”已经足够有价值,关键在于基于情景化前端的数据价值挖掘。 当包括手机在内的更多产品日益智能化,并且可以建立各种网络化连接,从而形成多次互动的时候,产品使用的场景就会有越来越多,更多的产品类型成为情景化前端。通过前端信息的整合与处理,进一步影响信息的产生、传播甚至是创新。云来场景应用(LiveApp)基于场景,从诞生起,就具有浓厚的互联网基因——基于情景化前端的智能云后台。虽然我们总是一次一次在发布新的场景,创造着让人称赞的前端交互式体验,但并不表示这就是场景应用(LiveApp)的全部,真正有价值的往往都是在丰富的表象之下。云来场景应用(LiveApp)智能云后台成为与模仿者最大的区别。前端易仿,后台难创,真正有价值的永远掌握在勇于开拓的先行者手中。
云来场景应用(LiveApp)后端平台通过智能云,不断处理各种情景化前端的信息,并通过这些信息以及自己与用户建立的连接去整合其他的信息,为企业的产品与品牌提供着决策依据。比如,场景应用(LiveApp)后台数据中对于应用的总浏览量和独立用户浏览量进行准确的记录,可以指导评估此应用的受欢迎程度,并且对于每一次的行为种类也有专业的数据分析,更深入了解用户的分布与类型偏好。这些数据都将成为研究用户心里的重要资源,真正实现“以用户为中心”的互联网思维,完成互联网转型。 当然,场景应用(LiveApp)智能云后台所呈现的“小数据”并不能替代大数据所带来的巨大价值,大数据的建立是一个庞大繁琐的过程。而云来智能后台的建立开始让传统企业介入互联网大数据库,开始用一种新的方式来审视这个世界,这个才是最为重要的。思维习惯的建立,是真正适应未来商业世界的关键。小企业也需要大数据
面对纷繁的大数据库,小型企业也许觉得大数据那都是平台化的大公司才做的。像BAT(网络、阿里、腾讯)公司,大数据肯定是他们宝贵的资产。那对于暂时做不起平台的小企业呢?大数据是不是有点小题大做了?其实,真正明白大数据的人一定知道,大数据后面连接的是用户,是用户的行为偏好最真实的表现。传统的资源比如土地,几乎瓜分殆尽,而数据资产却在跑马圈地的阶段,任何一个小企业都可以通过新颖的服务获取不同的数据资产,大数据恰恰给小企业提供了难得的超越机会。大数据成为小企业逆袭的宝贵资源。
以前只有Google、微软这样的公司能做大数据的深挖,现在已经有越来越多的创业公司进入,不同公司在不同维度的数据分析和服务正创造出新的商业模式。 用户的消费习惯、兴趣爱好、关系网络以及整个互联网的趋势、潮流都将成为互联网从业者关注的热点。
9. 11.大数据时代的三个转变,以及每个转变的内涵是什么
• 不是随机样本，而是全体数据。
以往，只是因为“世界那么大”，我们无法获得“专全体属数据”，或者获取“全体数据”的成本太高，我们别无他法，只能选择“随机样本”。现在，无论是数据存储技术，还是数据处理技术，我们都具备了获取“全体数据”的能力
不是精确性，而是混杂性。
当我们因为技术能力，能够将全体数据作为观察对象时，就不得不放弃精确性了，不是不想，而是成本上划不来。
不是因果关系，而是相关关系。
因果关系虽好，但发现起来很难。世界瞬息万变，没时间等你。而相关关系是一种最为直接的预测方式，但是它必须建立在“全体数据”的基础上，否则就难免“盲人摸象”。而现在，我们具备了这种能力