豆瓣大数据主义

『壹』 大数据的现实意义

问题一：大数据的现实意义 举个例子 你在某宝买了件内衣 马云就能知道你的胸围 你的嗜好（蕾丝还是）你的住址 电话 姓名等等一系列问题

问题二：大数据有哪些重要的作用 主要由以下三点作用：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

问题三：大数据真的有意义么 研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。
在当下这个信息爆炸的时代，大数据是未来的趋势。ITjob官网有关于大数据应用实例的文章和介绍，很多论坛和贴吧也有关于大数据的讨论，你可以去具体了解下大数据在生活中的应用。以及未来的发展前景，再来思考有没有意义。

问题四：什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说，我们的数据主要做传播指导；2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据（媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据），通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题，3、我们主要是在大数据的维度上的研究上，我们的维度更多更宽广，维度的多少决定了效果。

问题五：何谓大数据?大数据的特点,意义和缺陷. 大数据技术(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。
特点：
1.数据量大；
2.数据类型多；
3.数据处理实时性强；
4.数据真实性。
意义：大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。
缺陷：对处理能力要求高，存在隐私安全问题。

问题六：什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 读读这本书吧。。
驾驭大数据 驾驭未来
文/林海龙 虎嗅网友
大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。
该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！
大数据重要以及不重要的一面
与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。
网络数据与电子商务
对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。
一些有价值的应用场景
大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手......>>

问题七：互联网大数据有哪些好处多 大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。
通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。
大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。
以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。
为什么使用大数据？
数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。
现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。
更完整的解析
大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。
现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。
类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。
大数据是什么？
由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：
量级（Volume）：大量的数据
速率（Velocity）：高速的数据产出
多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。
正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：
网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据（CRM）
统一的企业数据（ERP）
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据（空间位置、GPS定位的位置）
天气数据
但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。
想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅 *** 的大数据词条。
大数据的好处
大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如......>>

问题八：大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思？ 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。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。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类......>>

问题九：举例说明大数据在哪些方面发挥着重要作用 大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

问题十：为什么大数据如此重要 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
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，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据 *** 的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
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”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[1]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意义:
有人把数据比喻为蕴[4] 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾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。

『贰』 大数据的边界和大数据生存法则

大数据的边界和大数据生存法则

“大数据”的汹涌澎湃，让人们逐渐意识到，由此带来的，极有可能是一场发生在几乎所有领域的颠覆性革命。只是，虽然坊间有关大数据的论著很多，但敢于将这种趋势上升到“主义”高度的，恐怕非史蒂夫·洛尔莫属。身为在《纽约时报》撰稿长达二十余年的非虚构写作者和资深记者、编辑，因为长期从事数据科学报道，洛尔早在十多年前就敏锐地感受到“大数据”即将给人类带来的变化。而眼前的这本《大数据主义》，不同于此前的大多数同类论著的动人之处在于，它以一个在数据分析行业找到人生价值的年轻人、曾为脸谱网建立了最初的数据科学家团队的哈佛毕业生杰夫·哈梅巴赫的经历，以及人类数据时代的标杆——IBM公司的大数据生存法则为主线，在叙事中又穿插了大量相关人物的故事和观点，勾勒出了近几年大数据浪潮对人类生活诸多方面的深刻影响。

早在2012年初，史蒂夫·洛尔便先知先觉地以“大数据主义”为题，在《纽约时报》“周日评论”板块发表了一篇社论，网站点击量激增，很多读者还写了关于这篇文章的评论。《大数据主义》便是对上述主题进一步挖掘的成果。

杰夫·哈梅巴赫，这位曾在华尔街这个聪明人汇集的行业做金融数据分析，之后又加盟脸谱网，在从事数据科学研究的同时也为自己的人生赢得了财务自由。离开脸谱网后，他自己创办了一家名为Cloudera的公司，自任首席科学家，编写用于数据科学研究的软件。2012年夏天，年仅28岁的哈梅巴赫又转战医疗业，加入纽约西奈山伊坎医学院，领导一个数据小组，从事遗传信息的研究，为探索疾病模型的建立方法和治疗手段寻找突破口，这是他认为的目前能将数据科学研究投入应用的最佳途径。而作为一家有着上百年历史的科技巨头，IBM对数据技术的进展同样甚为关注，他们在较早时候就组建了研究团队，制定了战略方针，投入了大量资金，招募大批该领域的专家，团队人数至今已达2000人。其首席执行官甚至告诉洛尔：“我们把整个公司的前途都押在了大数据技术的应用上。”

大数据生存法则

自1946年计算机问世以来，便不可逆转地加速改变着人类的生活方式和进程。时至今日，海量存在于互联网及其他各处、能被人们获取的信息，早已由千字节（KB）、兆（MB）、千兆（GB）、太字节（TB），跃升为拍字节（PB）、艾字节（EB）、泽字节（ZB），乃至尧字节（YB）。据测算，如果将人类现存的信息全部汇集并存贮起来，需要用到的ipad，叠加起来的厚度可绕地球三分之二圈。正是这惊人的数据总量，使人类在处理信息时能经历从量变到质变的过程，就如同物质到了纳米级别，各种原有的特性都会发生惊人的突变，“大数据”概念的诞生，正是数据存量不断累积的必然结果。

面对不断生成的各种数据，尤其同一个系统或平台上生成的数据，尽管以人类的大脑很难理清它们相互之间的关系，对这些数据得以如此产生的前因后果更无法给出合乎逻辑的解释，但它们之间确实存在着一定的相关性。尽管以人类现有的理解能力看来，这种相关性并不十分清晰，甚至有几分神秘，但通过总结这一系列数据之间的生成规律，人们仍然可以比过去更为有效地决策，而不是像过去通常所做的那样，依靠个人直觉或是一些只可意会不可言传的经验来做出某个重要决定。因此，许多在过去看来无用的数据，今日都“变废为宝”了。举例来说，世界最大零售商沃尔玛通过对大数据统计和研究发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便买上几瓶啤酒。尽管商家不知其中缘由，但还是果断推出了啤酒与尿布捆绑销售的促销方式，提升了啤酒销量。由此看来，正是大数据带来的定量分析方法，为人们的决策带来了新的参考依据。作为一种创新工具，它还催生了大量相关技术，如社交媒体、传感器信号、基因组信息等，不仅有利于经济增长，还可以帮助我们重塑构建世界的方式，甚至在一定程度上改变我们世界观。

尽管大数据技术刚刚起步，但如今可涵盖的应用领域已十分广泛：从挖掘数据帮助企业经营决策，到对社交媒体用户展开细致入微的数据分析，提高网站的广告点击率；从利用大数据培育性能前所未有的智能机器人，到推动一些传统产业的升级换代。此外，还有更为性命攸关的医疗行业的“大数据革命”。例如有人提出，许多慢性疾病并非个体基因引起，而是一种复杂的网络性紊乱，涉及从分子、细胞、组织、器官到人类社群的各个环节。因此他们将一组涉及年龄、病史、生活方式和环境等可能影响疾病的发生发展因素，通过复杂的数学模型，全部转化为数字，以便试验性地检测一个人三年内患上某种疾病的可能性。尽管从定量分析角度看，精密科学，如物理学、化学等学科更为成熟，预测结果也更准确，但人们仍在努力引导医疗行业向定量分析的方向发展，而非仅仅依靠经验对人的健康状况定性。

在美国某些研究机构中，大数据应用几乎可协助建立人类行为模型，帮助人们了解自身各种行为之间的关联关系，那些不曾为人所知的人类行为的奥秘也将慢慢得到破解。

另一个很有意思的例子，发生在IBM公司研制的智能机器人沃森身上。这个“人”在《危险边缘》节目中高超的信息处理速度，战胜了面对人类对手战无不胜的超级挑战者，令人想起当年深蓝战胜棋王卡斯帕罗夫的故事。似乎显得巧合的是，深蓝的发明者，同样是IBM公司，如今它又一次以辉煌战绩证明了在人工智能领域的领先地位，所不同的是，这次的胜利，离不开大数据技术的鼎力相助。

在IBM沃森实验室召开的一次学术会议上，人工智能专家希利斯更提出了一个极具前瞻性的观点：“机器人必须学会讲故事。”在希利斯看来，如果一个计算机系统只会提供答案，而不会“思考”和“解释”问题，那么无论运算速度多快，都不会有突破性的前景。这里所说的“讲故事”，其实就是在软件糅合数据、想法、推断，并形成决策时，对整个过程实施跟踪，让人们在使用过程中和过后都能知道计算机是如何一步一步完成其工作的。给出这样的解释，就能让人们知道机器人与我们之间的关系，也就是弄清楚，在整个决策过程中，有哪些部分工作是机器人完成的，有哪些是由人类所做的。

大数据真果真无懈可击？

既然如此神奇，大数据技术及其应用岂不是理应被当代渴望进步、增长的人们顶礼膜拜·史蒂夫·洛尔并不这样认为。大数据技术的应用，仅从其可靠性而言，就亟待改进。在近年来一些大公司的错误经营行为中，常常可找到大数据应用的影子。此外，伴随大数据技术渗透进人们生活的，还有个人隐私被泄露的风险。无论社交网络的使用，还是各种随身软件中内置的定位装置，甚至连个人的基因信息，都会在人们并不知情的情况下，被大数据拥有者有意或无意地获取，从而令个人信息的保护程序受到严重威胁。

这方面最典型的例子还要数安客诚公司。这家全美最大的数据代理商，在全球范围内收集了数亿名消费者的相关数据。这些公开或推断所得的信息包括年龄、种族、性别，党派，以及诸如对度假的期待、对健康的关注程度等非客观信息。在将这些数据归纳之后，这家网站就可轻易推断出大多数美国成年人在这些项目上的相关数据，其深入细致的程度无人可及。《纽约时报》的一位评论员甚至写道：“访问者登录之后就会发现，该网站不仅有大量与自己有关的信息，甚至还有描述详细的私生活，面对这种情况，他们可能会大吃一惊。”面对这种对个人隐私的严重侵犯，除了少数民间的隐私权倡导者提出抗议之外，无论从法律或技术层面，至今仍没能设计出有效的预防措施加以制止。

更为本质的问题还在于：尽管很多大型现代企业早已进入了“无法计量就无法管理”的时代，但在人类生活的其他方面，仍有许许多多重要的东西无法只用数据就可以说明或解决的。事实上，至少迄今为止，几乎所有能赋予我们的生活以终极意义的东西，如情感、信仰、人与人之间的爱，还有个体自身庄严阔大的精神世界，都绝不可能以数据来涵盖或表达。因此单纯的数据崇拜并非福音，面对人类生活的无数复杂微妙之处，任何形式的“大数据决策”，都有必要用谦卑来调和，以免误入歧途。

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『叁』 《大数据架构详解豆瓣》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

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简介：本书从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分：第一部分从数据的产生、采集、计算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术点和未来趋势，结合生动的业界新产品，以及学术界新的研究方向和成果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例，让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。

『肆』 你好，大数据的本质是什么

在著作《大数据的真相》中，列举了3个大数据的本质的特性。

1. 使用所有的数据运用用户行为观察等大数据出现前的分析方法，通常是将调查对象范围缩小至几个人。这是因为，整理所有目标用户的数据实在太费时间，所以采取了从总用户群中，争取不产生偏差地抽取一部分作为调查对象，并仅仅根据那几个人的数据进行分析。

   而使用大数据技术，能够通过发达的数据抽选和分析技术，完全可以做到对所有的数据进行分析，以提高数据的正确性。

2. 不拘泥于单个数据的精确度

   如果我们连续扔骰子，偶尔会连续好几次都扔出同样的数字。但是如果无限增加扔骰子的次数，每个数字出现的概率都将越来越接近六分之一。同样的，在大数据领域，通过观察数量庞大的数据，更容易提高整体而言的数据的精准度。因此，可以不拘泥于个别数据的精确度，而迅速地进阶到数据分析的步骤。（不过这种情况当然不包括人为的篡改等由于外部因素扭曲了数据的情况）

3. 不过分强调因果关系

   企业在考虑服务方针时，会综合考虑现状、问题、改善措施、实施后果等要素之间的相互关系，在此基础上建立假设。但是大数据能够通过观察海量的数据，发现人所注意不到的相互关联。

『伍』 韩剧《大数据恋爱》的豆瓣评分是多少

豆瓣评分6.3分。

《大数据恋爱》是由宋再临、全昭旻等主演的浪漫爱情喜剧。于回2019年12月25日在首播答。讲述盲目信任大数据的天才软件开发者金瑞俊和完全不符合大数据的浪漫主义者安光娜相遇后，发生的数据对抗复古大冲突的故事。

整体来说，表现平平的小甜剧吧。

『陆』 大数据杀熟真的存在吗

的确有这种抄想象发生过。袭

其实，只要自己多留个心眼，就可以发现自己是否有被杀熟了。

如果自己有两部手机的话，那么就更好了。一般来说，只要软件杀熟的话，那么对比起新注册的用户，两个手机的报价，肯定会不大一样。

只要价钱不一样，就可以知道他们是否有动手脚。

不管怎么说，我们自己做为老用户，当然是希望用的越多，所需要缴纳的费用越少。但是对于企业来说，我们就是他赚钱的工具。

所以，如果遇到杀熟的话，自己可以考虑下以后是否还要继续用这个软件了。

『柒』 大数据分析:从感性决策到理性决策

大数据分析:从感性决策到理性决策

自人类有史以来，从未像现在这样积累如此多的数据，也从未如此繁重的数据分析工作。我们都知道，挖掘大数据背后的价值能给的决策带来预测和指导，但是如何挖掘数据、掌控数据，就成了摆在眼前的难题，

价值隐藏于数据之后

在商业活动中，无时无刻不在产生大量的数据。但大多数时候，这些数据是零散的、不规律的，这就是我们常说的原始数据。原始数据本身并不具备价值，需要对其进行整合和进一步处理才能得到我们想要的数据。

无数案例的经验告诉我们，具有决策指导意义的数据就隐藏在这些看起来杂乱无章的数据之中。大数据对于未来的预见性和科学性使得这些数据具有价值，我们分析大数据其实就是想要得到能够“预见未来”能力。

大数据分析与科学决策

在过去的商业决策中，管理者凭借自身的经验和对行业的敏感来决定企业发展方向和方式，这种决策有时候仅仅参考一些模糊的数据和建议。而大数据和大数据分析工具的出现。让人们找到了一条新的科学决策之路。

大数据主义者认为，所有决策，都应当逐渐摒弃经验与直觉，并且加大对数据分析的倚重。相对于全人工决策，科学的决策能给人们提供可预见的事物发展规律，不仅让结果变得更加科学、客观，在一定程度上也减轻了决策者所承受的巨大精神压力。

大数据分析工具，科学决策指南针

在大数据分析工具出现之前，参与决策指导的数据一般都是人工分析得出的。科学的决策需要科学的数据，人工分析数据并不能保证数据的绝对真实和客观。这意味着在大数据分析工具的使用中，数据必须确保真实与可靠。

国内有些数据分析工具在性能上已经能比肩国外同类技术。国云数据的新锐产品大数据魔镜，作为国内领先的数据分析工具，能为用户提供完整的数据分析。随着数据市场和云BI等功能的开放，大数据魔镜有望成为新的数据分析平台。

大数据价值体现在服务人类，大数据和大数据分析工具都是为人服务的，这在大数据魔镜的功能中被体现地淋漓尽致——人性化、智能化服务于用户。数据分析工具的作用取决于人们的需要，而不是数据本身。

在大数据的帮助下，我们将会越来越清晰地看到这个世界的本来面目，也会越来越清晰地认识人类自身。而大数据分析工具，就是探索大数据与现实世界之间联系的放大镜和启明灯！

以上是小编为大家分享的关于大数据分析:从感性决策到理性决策的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『捌』 大数据的本质是什么

在著作《大数据的真相》中，列举了3个大数据的本质的特性。

1. 使用所有的数据运用用户行为观察等大数据出现前的分析方法，通常是将调查对象范围缩小至几个人。这是因为，整理所有目标用户的数据实在太费时间，所以采取了从总用户群中，争取不产生偏差地抽取一部分作为调查对象，并仅仅根据那几个人的数据进行分析。

   而使用大数据技术，能够通过发达的数据抽选和分析技术，完全可以做到对所有的数据进行分析，以提高数据的正确性。

2. 不拘泥于单个数据的精确度

   如果我们连续扔骰子，偶尔会连续好几次都扔出同样的数字。但是如果无限增加扔骰子的次数，每个数字出现的概率都将越来越接近六分之一。同样的，在大数据领域，通过观察数量庞大的数据，更容易提高整体而言的数据的精准度。因此，可以不拘泥于个别数据的精确度，而迅速地进阶到数据分析的步骤。（不过这种情况当然不包括人为的篡改等由于外部因素扭曲了数据的情况）

3. 不过分强调因果关系

   企业在考虑服务方针时，会综合考虑现状、问题、改善措施、实施后果等要素之间的相互关系，在此基础上建立假设。但是大数据能够通过观察海量的数据，发现人所注意不到的相互关联。