大数据思维的特点

㈠ 数据时代的大数据思维特征,主要有哪些

1、大数据思维的整体性

近年来，我们进入大数据时代的同时，一定程度上带动着大数据思维由一元思维升级至二元思维，现在根据人类思维的转变模式进行分析，其依然进行至多元思维状态，即追求和谐稳定社会的模式。但是研究大数据思维的发展进程发现，大数据的二元思维模式是一种高效率并适合现今社会发展的思维模式，其追求效率性、相关性、概率性，为创新发展提高了效率。

根据当下社会的需求及其社会的快节奏发展，大数据思维已然在各领域发展处于主导地位，由其基本特征层面分析，大数据思维主要特征为整体性。整体性的理论基础在于人类认识世界的能力在自然观中的不断变革而体现，现今社会通过人类对于整体数据的整合及分析能力进行体现。

2、大数据思维的互联性

相对微观层面分析大数据思维特征，较为典型的为切合现今社会及科技发展的量化互联思维，量化为具体或明确目标的一种表述。而互联代表着两种事物间的连接，其作为大数据思维微观层面的一种表达方式，更加说明大数据思维的重要性。知名投资人孙正义对于大数据时代的发展提出：“要么数字化，要么死亡。”直接地表达出大数据思维目前所处的地位。

研究发现，数字信息成为时代发展的代表已成为必然趋势，而量化思维为数字化特征带来的必然思维结果。换言之，量化可以解释为共性语言描述和解释世界的一种方式。

3、大数据思维的价值性

由大数据思维的本质进行分析，大数据思维具有价值化特征。大数据时代信息的不断整合及分析已然使得信息及数据量化及互联转变为多维度的发展状态。

换句话说，大数据思维渗透至各个领域及行业的不同维度是大数据发展的初始动机和直接目的，现今社会看待其价值化特征将其价值性总结为大数据思维的本质，同时，万物的量化互联性及其整体性使得其价值性影响了多维度的发展，由此凸显了数据及大数据思维的创造性及重要性。

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㈡ 大数据思维是哪四个

总体思维、容错思维、相关思维、智能思维。
大数据的4个明显的特征，即数据量大、多维度、完备性和在一些场景下的实时性。特别强调了光是数据量大还不能构成大数据，因为它可能无法得出有效的统计规律，而多维度的特征则可以交叉验证信息，提高准确性。
今天大部分人所理解的大数据，是从大量的、看似杂乱无章的数据点，总结出原来找不到的相关性。在这个过程中各种数据如同百川入海一般汇聚到一起。

㈢ 数据思维包含哪四个特征

数据思维包含四个特征：量化、数据关联、数据驱动和数据反馈。

过去人们做决策主要靠定量分析，定量分析的决策依据来自于决策者的经验和直觉，这种决策的缺点主要在于决策结果的不可确定性，决策失误的概率很大。

随着互联网的不断发展和物联网设备的不断普及，人们活动的各种数据被有意识的存储下来了，数据的收集，让我们可以通过定量分析数据，利用数据实现更好的决策制定。

比如像很多互联网公司都成立了大数据团队，收集用户的社交、电商、搜索行为等数据，通过所搜集的大数据来制定商业决策依据，以及通过数据挖掘形式，找到创新产品的机会。

大的互联网公司在满足自己内部决策需求的同时，也成了了大数据部门给其它公司进行赋能，比如蚂蚁金服的数据产品芝麻信用，不仅能够成为蚂蚁内部各种金融产品的信用审核依据，也开放给了很多行业如出行、金融、共享服务公司等，极大提高了基于信用服务的门槛和便捷性。

㈣ 对于现在的大数据思维你咋理解

大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。

㈤ 大数据推动社会思维变革

大数据推动社会思维变革

大数据并非新概念

记者：沈教授，您怎么看待大数据这个概念和大数据时代这个说法？

沈阳：我个人认为，大数据并不是一个新的概念。它很多内在的研究，其实我们计算机学科领域一直在推进。比如，对数据的挖掘和分析方法，以及纯数据内容方面的研究就一直存在。在若干年前，大数据已经在某些领域实现了具体的应用。不过，最近两年出来的大数据概念更加强调互联网的因素，更加强调数据的体量，以及数据与各行业的运用对接。大数据概念的推广和它对社会的影响，使得数据分析的概念从计算机学科快速地扩展到社会的各个领域，这是非常有价值的。大数据就是互联网发展到现今阶段的产物，在以云计算为代表的技术创新背景的衬托下，一些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，并且不断作用于各行各业的创新发展，这就是大数据的价值。数据实用化是大数据时代的一个特点。

大数据利于社会治理

记者：您认为大数据思维会对当今社会带来哪些主要影响？

沈阳：大数据思维有这么两个特点。第一个特点是，数据一切可量化。比如说，它有助于我们研究政府官员的民意支持度。又比如，政府的信息公开程度，我们也是可以测量的。比如新媒体指数、城市幸福指数、各城市堵车指数，从大数据的角度来看，这些指数的研究方向和方式就体现了相关特点。第二个特点是，大数据思维特别强调不同数据之间的相关性，乃至于寻找它们之间的不相关性。这如果运用到社会治理上，可以提升政府反应的灵敏度。

记者：今年有句话很火，叫“证明你妈是你妈”。它直指简政放权和政府服务方面的一些问题。但在具体的新闻事件中，我们也可以看出，它还透露出相关部门一些信息共享的问题。比如，要办一个证，时常就会出现“多部门跑腿”的现象，民众要跑完这个部门再跑另一个部门。您认为，随着大数据时代的来临，政府在思维方面需要做什么样的必要刷新？

沈阳：在大数据时代，传统的政务查询、社保查询、医疗教育、水电煤等公共服务将被集成，各政务服务间的信息化壁垒、数据孤岛将会消失，政府、企业、研究机构间的数据可实现安全的分享流通、交易交换。因此，随着大数据的发展，政府首先要进一步把为人民服务的观念和责任意识落实到实际工作中去，要有数据信息开放思维、数据信息整合思维和数据信息分享思维。从互联网的角度来看，政府服务优化是没有止境的。也就是说，不同部门之间要加强服务融合，要加强信息的交换。我们需要用移动互联网的思维去打造一个指尖上的政府服务体系。正如李克强总理强调的“要让政府信息多跑路，群众少跑腿”，我们各级政府应该按照方便办事、就近服务的原则，充分利用大数据的功能，真正完成向服务型政府转变的时代要求。

大数据应进一步实用化和安全化

记者：大数据的发展离不开政府的推动，近年来，我国政府在这方面主要做了哪些工作？

沈阳：我们国家在推动大数据发展方面已经形成了较好的顶层设计。若干个省份有准备成立大数据管理局的构想。在学术支持方面也体现了我国大数据的发展比较蓬勃。还有，大数据的民间团体也非常活跃。大数据相关的公司在融资和产品推广方面也都得到了社会各界的支持。2013年，我们国家发布了《关于数据中心建设布局的指导意见》，提出了以市场为导向，以资源节约和提高效率为着力点，通过引导市场主体合理选址、长远设计、按需按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。我国在加强信息基础设施建设、增强信息产品的供给能力、培育信息消费需求、营造发展环境、提升公共服务信息化水平等方面采取了一系列具体措施。

在今年6月的国务院常务会议上，李克强总理再次强调了大数据运用的重要性。之后，国务院办公厅还印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，意见提出，要运用大数据提高为市场主体服务水平，加强和改进市场监管，推进政府和社会信息资源开放共享，提高政府运用大数据的能力。这些都有助于推动我国大数据的发展。

记者：沈教授，以您的研究视角来看，目前我国大数据的发展有哪些需要重视的问题？

沈阳：目前我国政府对大数据高度重视，民众对网络、新媒体越来越关注，高校的相关人才培养也在作出相应调整。我个人认为目前需要重视的问题有这么几个。第一，大量的权威数据资源集中在政府手中，而很多数据我们目前还没有开发。所以，政府应该开放更多的数据源。在政府数据开放方面，我们还需要迈向一个新台阶。第二，相关部门在保护隐私安全方面要有更多的考虑。我们要建立有效的法规机制，让隐私权和大数据的社会便利性获得一个最佳平衡点。第三，在数据的流入和流出方面，我们需要更加清晰的界定。在不同领域，我们需要更多的数据标准。第四，要加强大数据的科普。既不能神化大数据，又要让大数据在更多领域取得快速进展。第五，大数据研究只有与实际接轨，工具化、服务化和实用化，才能解决具体问题，从而提升社会的生产力。

记者：作为相关方面的资深专家，您和您的团队在大数据方面做了哪些深入研究，或者您近期有没有什么研究计划？

沈阳：我们构建的新媒体指数涵盖了不少微博数据、百万级别的微信数据，还有APP的数据等，我们目前主要的研究重点在大数据的数据源、大数据的分析模型、大数据的发布服务等方面。我们团队与教育部、新华社、人民网(603000,股吧)、新浪网、腾讯网等单位均有紧密合作，可以说，我们已经有了一个很好的研究起点。我们还做了一系列的评估指标，会对大数据的发展方向做一些客观中立的学术性评估。此外，我们还试着在新的领域扩展大数据的应用，比如说传感器新闻、互联网的虚拟社群研究等。当然，每一个团队的精力都是有限的，研究需要聚焦。我们会广泛关注，重点突破，进行不同学科之间的合作。我们团队和清华的大数据研究院有密切的合作。我们现在有若干项目是在国家有关部门的重点支持下进行的。

大数据需要复合型人才

记者：今年7月22日，国务院办公厅就2015年上半年工业通信发展情况举行发布会。工信部表示在进一步贯彻“互联网+”指导意见中，将重点推进重要工业云、工业领域大数据等发展，而“互联网+”和大数据发展的核心在于人才，清华大学作为国内一流学府，在相关方面是否已经有培养计划？

沈阳：对大学生的培养，对大数据人才的培养应该符合教育规律。我个人觉得新闻传播专业的学生大一大二的时候，还是应该强化他们的经典阅读。强化文化修养和理工科的逻辑思维。如果只是培养学生的浅阅读能力，如果学生不具备深度思考、缜密思维的能力，那就难以成为优秀的大数据人才。优秀的大数据人才是复合型人才，需要中外融合、文理相通、深浅结合，以及理论和实践的结合。因为我们需要提供能解决实际问题的产品。目前，包括清华在内的一些国内高校已经有一系列的培养方案。

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