大数据能量化一切么

1. 大数据重要的意义

什么是大数据，大数据的意义是什么？
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。
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。
大数据的意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。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不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。5）从大量客户中快速识别出金牌客户。6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
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

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......
大数据的到来对我国经济发展有什么意义
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 *** 。

有人把数据比喻为蕴 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。
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......
什么是“大数据”的真正含义
大讲台大数据 在线培训为你解答：大数据（bigdata），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。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。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、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。
大数据给人们带来的好处
对一般用户来说意义不大，对于药店、药厂有必要了解用户的需求，但是如果真的利用起来能给用户带来选药的便利还是很有用的。比如当你生病不知道选哪种药好的时候，根据循证医学原理能帮你找到合适的药这样也算是带来了好处。
工业大数据对中国有什么意义
工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。

国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。在应用项目试点过程中，需要开展应用示范安全可靠性方面的测评，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进，中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累，可以为我国工业大数据发展保驾护航。
大数据的特点主要有什么？
大数据（big data），是指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 *** 。

大数据的特点：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量

6、复杂性（plexity）：数据量巨大，来源多渠道

大数据的意义：

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。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。

大数据的缺陷：

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。

2. 大数据时代，你觉得大数据的未来发展趋势有哪些呢

区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。目前是各自记各自的账。

柯斯塔表示，这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。

趋势五：语音识别

语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

语音识别是通用的无屏幕接口，可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备跟手机上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo现在发展到第三代，可以开关智能电灯、开口询问就能搜寻信息等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化，像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。

趋势六：人工智能（AI）

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。

趋势七：数字汇流

何为数字汇流?

大约从1995年左有，就陆续有人在讨论所谓“数位汇流”，说有一天电话、电视、音响、电脑与游戏机，将会整合成一个装置。事实上这件事情早就发生了，iPhone 就是这样的装置。但这件事情也还没发生，因为在客厅，你还是需要一个50寸的荧幕和一组6.1声道喇叭，好好去享受你的影音。iPhone 或许可以接上这些周边，但总不能每次老爸的电话一响，大家看到一半的电影就要暂停吧?

所以数位载具会汇流，每个装置都可以兼当另一个装置使用。但那大概不代表每个人都只买一个数位装置，事实上，在不同的使用情境之下，我们还是会需要很不一样的数位装置— 光是萤幕大小就有好多种选项，音响效果、摄影机，都需要不同的配套。

所以数位汇流比较像“iCloud”，也就是说所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。

但除了“载具”的汇流，我更关心的是另一个数位汇流，一个网路商业模式的汇流，或者更明确的说，数字汇流就是“内容”与“电子商务”的汇流。

他认为对未来冲击最大的一项趋势，就是将上述六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性;智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析;虚拟现实和语音识别也需要透过人工智能不断学习，这些科技发展息息相关，相辅相成，所以数字汇流是最重要的趋势。

3. 天颂大数据舆情监测有哪些应用性

1.大数据舆情监测的预测性
大数据监测的核心价值在于预测。“虽然万物皆显出自发偶然之态，但实际上远比想象中容易预测。”传统的网络舆情事件是在舆情产生之后进行舆论引导，舆情的提前监测几乎处于空白，传统网络舆情治理局限性突出表现在这种滞后性上。但是，大数据可以主动抓取、分析、重新整合搜集而来的数据，克服其滞后性，让舆情具有可预测性。一是能够全面收集数据。人们或喜欢在网页论坛上“吐槽”、“差评”，或喜欢在微博、微信中发表自己的心灵感悟，或喜欢在APP跟帖支持或反对某种观点。这些数据，还有大量的网友态度、发表时间、活动地点、生物钟等信息，通过文字语言处理、数据综合分析等技术，我们能够从无尽的大数据世界中挖掘事件萌芽信号、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似或类似事件进行趋势预测。二是能够重点监测。利用大数据，我们能够将重点监测目标的时间节点前移，根据工作中的经验、已建立的网络舆情演变模型，预测舆情的发生率。这种预测性，能够更加准确地把握意见生态环境，研判舆情发展趋势，更加有效地提高舆情管理水平。
2.大数据舆情监测的全面性
大数据监测价值的前提是数据的全面性。大数据“海纳百川”，能够勾勒全景式的舆情生态。传统的舆情监测，较为零散，主观性较大。虽然有些部门单位将重要的、零星的舆情事件进行整理分析，但监测搜集手段较为简单，素材较少，数据不够全面，导致分析的结果不能全面反映所需舆情内容。大数据舆情监测手段在很多方面突破了传统监测的技术“瓶颈”，丰富了舆情的来源触角、内容类型，建立起全景式的监测模式。这种全景式的监测模式主要表现在：一是监测渠道的全面性。数据常常自动生成于微博、微信、QQ等日常社交网络行为中，被监测特定群体的习惯、喜好、行为以及潜在心理的数据，经过聚合分析，能够描绘整个舆情群体或地域、时段的特征。二是监测范围的全面性。大数据技术促进舆情监测的日常化，能够在“触角内”，突破传统监测的人工“软肋”，“持续性”“高集中力”“多维式”监控舆情，“理性化”“多视角”“综合性”展现话语圈层、地点定位、时间节点等信息，实现动态、全程、多角度的跟踪，并可以根据“主体需求”，细化、筛选、整理相关数据，有针对性提出舆情治理对策，既保证监测数据的全面性，又保证舆情化解的针对性。
3.大数据舆情监测的关联性
大数据舆情监测的“特色”是数据的关联性。大数据“关联性”形成的认知模式，能够动态、全面、“辩证”地“认知”舆情。“大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。”传统的监测手段，采用“手工式”“誊写式”记录观测到的内容，虽然有一定的类型分类、趋势预测，但仅仅关注静态的观点陈述，缺乏动态跟踪的有效手段。传统的监测手段停留在“文如其人”阶段，片面理解网友“吐槽”“拍砖”“点赞”“顶”，缺乏网友心理分析、精神解剖，缺乏字面意义与深层含义的关联。同时，也缺乏线上舆情与线下事件的关联，缺乏“我”与“自我”、“我”与“他人”、“此时”与“彼时”、“此地”与“彼出”的关联。舆情的监测不仅需要由因到果的推理关系，也需要多次关联“如影随形”的相关关系。大数据把关注的焦点指向数据问的相关关系，关注数据网络裂变式关联关系蕴含的无尽可能性。一是关联“显性因素”与“潜在因素”。“将大数据作为一种认知工具，则是要提高对于舆情数据之间关联度的梳理，在实现数据关系可视化的基础上，进而评估关系的生成、扩散与变化。”大数据可以通过对突发事件的舆情信息，分析网络话语关联的观点、意义，剥离出具有重要话语权的人群、区域、传播及控制模式等，从而锁定重点监测的人群、地点、事件特征，提高了大数据舆情监测的抓取率和精确性。二是关联线上空间与线下世界。“人们关于海量数据收集、整理工作能力的提升，带来了一种从市场、政治选举、社会治安到国家安全监测工作的全面融合”。在大数据和互联网时代，网络已逐渐成为现实世界的“镜像”，是人们生活世界的空间展示；大数据抓取网络的数据，数据则来源于手机或PC端等屏幕后的人的手指滑动或敲击，它是人们生活世界的精神表现形式。舆情监测数据展现社会万千现象，蕴意网友喜怒哀愁及其信息播散行为；大数据关联线上线下，特别是舆情数据与生活世界。
4.大数据舆情监测的可量化
大数据舆情监测能够实现数据的可量化。大数据的预测性、全面性、关联性等所具有的价值特征，必须建立在“能够落实”的能力。大数据在监测方面的一个重要能力是能够量化一切舆情信息，落实到对每一个监测数据的量化。传统舆情监测，数据往往来源于报纸、电台等渠道，文字、声音难以转化成数据，从而难以进行分类统计、分析，难以实现舆情经验的总结。在大数据时代，大数据量化一切，大数据既可以“量化”常规性质的文字，也可以量化非常规性质的图片、视频、表情包等；大数据既可以量化直接统计而来的资料，亦可以量化资料背后的情感；大数据既可以量化所需的舆情信息，亦可量化、摒弃无价值的垃圾数据。可以说，在大数据面前，所有监测的舆情，均可通过数据模型进行计算，分析舆情的态势和走向。同样，网络社会与现实社会同样可以量化。网言网语引导、线下快速处置、网上网下联动、协调共治等均可通过一定数据模型，逐渐推测出它应该量化的结果。

4. 【《大数据时代》读书笔记2】大数据视角下，一切皆可“量化”

“大数据”视角，并非近年来的新事物，回顾历史，早已有之。只是当时，“大数据”这个词，尚未产生。

19世纪，“量化”之于航海。 19世纪还是航海经验靠口口相传、有些甚至被证明是错误的年代，航海家莫里通过量化分析制作的导航图，是大数据的最早实践之一。在因为马车事故造成腿部残疾后，年轻的海军军官莫里离开了海上工作，来到了图表和仪器厂。在这个后来被证明是他福地的地方，在翻阅、整理库房里存放的航海书籍、地图、图表、航海日志后，莫里将这些记录进行数据整合，把整个大西洋按经纬度分成五块，并按月份标出温度、风速和风向，为找到更有效的航海路线提供参考。之后，为了提高精确度，莫里创建了一个标准的表格来记录航海数据，并在所有海军舰艇及部分商船上使用，通过分析这些数据，一些利于航行的天然航线被找到，为海军及商船减少了三分之一的航海路程。远在信息数字化之前，人工的数据运用已经充分展示了其实效。随着数据存储和处理能力的不断提高，“大数据”技术的运用领域也不断扩展。

20世纪，“量化”之于投资。 在金融领域，“量化”这个词经常以“量化投资”等词组形式出现，指的是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式，其实质在于替代传统的定性分析，以数据为支撑作出投资决策。“量化投资”在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大，得到了越来越多投资者认可。金融领域是数据相对集中和易感知的领域，但量化的舞台，远不止于此。

21世纪，“量化”之于坐姿研究。 日本先进工业技术研究所的越水重臣教授将量化用于坐姿研究，通过对人坐着时的身形、姿势和重量分布等的数据化，产生独属于每个乘坐者的精确数据资料，并根据人体对座位的压力差异识别出乘坐者身份，准确率达到98%。这项技术可作为汽车防盗系统，通过这个系统，汽车可以识别驾驶者是否为车主并设置相应安全措施。数据的提取，只有你想不到，没有提取不到，关键在于如何提取、如何利用。

数据化，不是数字化。 前者，是指把现象转变为可制表分析的量化形式的过程；后者，指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码。在数字化时代来临之时，在脑海中对这两个概念有清晰概念十分重要。数据化的关注重点是在“I（信息）”上，而数字化则关注“T（技术）”。数字化的发展，提高了数据化的可行性。

“数据化”文字。 谷歌的数字图书馆，是文字数据化的典范。通过文字的数据化，人可以用之阅读，机器也可以用之分析。谷歌运用这些数据化了的文本来改进它的机器翻译服务，从几年前相当于高中水平的翻译水准，到如今的令人惊叹，着实超越了英语水平不断退化的某笔者（容某笔者先找个地儿蹲着哭一会儿）。

“数据化”方位。 手机的广泛运用，让人的实时位置信息也可以被数据化，位置信息的数据化，催生了许多新价值。比如无线数据科技公司Jana的创始人伊格尔，他使用了来100多个国家的超过200个无线运营商的手机数据，既关注家庭主妇平均每周去几次洗衣店，也试图回答关于疾病如何传播等问题。新的用途不断产生，既可以用于商业，也可以用于社会研究。

“数据化”沟通。 个人化是数据化的前沿，facebook将关系数据化，twitter将情绪数据化，linkedin将个人经历数据化，这些社交网络平台，以各种方式将个人及其沟通数据化，并存储了海量的用户数据。初步的运用，例如Derwent Capital对冲基金对微博数据文本的分析，获得了股市投资的信号，虽然由于隐私问题，数据的使用还远未成熟，但我们不难想象，当数据被充分运用，世间万物是否已不再是世间万物，而是海量的数据呢？

当看到一切皆可量化这句话，还是持一定的保留态度。因为，太过绝对。但似乎，这只是一种理念的传递，为了表达数据化的重要性而已。大数据视角，提供了看世界的另外一个角度，但绝不是唯一视角。

5. 大数据都体现在哪些方面

大数据体现在方方面面。以今年疫情防控为例，大数据把海陆空交通、医院，政府，公安，安检信息全部整合到一起，比如一架飞机落地后，其中一名乘客被确诊为疑似病例。 其他乘客就可以通过大数据来一个个全部找到，主要是通过他们订票信息，得知他们的联系方式，头像，行走路径，就可以找到与疑似病例的密切接触者有哪些，都去过哪儿，等等。 另外，现在所有的交通事故，安全生产事故都可以通过大数据来统一调度，救援，等。 你对这个回答的评价是？ 成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。 公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。 面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

6. 大数据对人类未来的影响是什么

维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业帆悉变革和管理变革。
维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而稿轿历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”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未键搜有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。

7. 《大数据时代》：一切皆可量化

量化一切，是数据化的核心，也是大数据时代的基石。

当文字变成数据时，数字图书馆孕育而生；当方位变成数据时，GPS系统横空降世；当沟通变成数据时，Twitter家喻户晓。

我们所有的行为、兴趣爱好甚至是情绪都在不知不觉中被记录，成为数据的组成信息。不同的商业目的会截取不同的信息交叉组合，事实上，我们也越来越发现，搜索引擎的推送更加的贴心精准。这一切都是大数据圆乎的功劳。

除了目的性的获取外，大数据更大的价值在于数据创新。数据的价值不仅仅是我们刚刚提到的特定目的的使用，更重要在于这些数据的再利用、重组、扩展创新出的新用途。那些视作无用的旧数据，换个重组方式，可能成为新构想的冲锋队。例如店里的监控器，最开始的初衷是监视扒手。但是后来可以通过跟踪客户流和他们停留的信息，设计店面的最佳布局并判断营销活动的有效性。

大数据的世界感觉危险又刺激，危险在于人们的生活越来越透明，隐私越来越少。刺激在于不断重组信息头脑风陆判暴获得新灵感新突破的橘悉悉喜悦。

8. 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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9. 大数据技术在量化交易的应用上有哪些

投资决策、风险管理等场景，重塑传统金融服务等方面都有应用。

随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估。

供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险等多领域的具体业务中，得到广泛应用。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。

股市行情预测：

大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情。随着大数据广泛应用、数据规模爆发式增长以及数据分析及处理能力显著提升，量化投资将获取更广阔的数据资源，构建更多元的量化因子，投研模型更加完善。

证券企业应用大数据对海量个人投资者样本进行持续性跟踪监测，对账本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计、加权汇总。

了解个人投资者交易行为的变化、投资信心的状态与发展趋势、对市场的预期以及当前的风险偏好等，对市场行情进行预测。

10. 大数据究竟给人们带来了哪些便利

大数据时代至少给我们的生活带来了以下六点便利与好处：

1、节约时间，更有效率

2、大数据让人们更容易借到钱 让老赖无处遁形。

3、大数据让人更加聪明更智慧。

4、大数据思维可以帮你省钱。

5、大数据让工作可以量化，更加公平。

6、大数据思维可以助你发现隐形需求

大数据时代的到来，带来的变化和变革无法量化，只能从大的方面去看了。一个时代会因为一个概念的提出而颠覆，大数据时代，等待颠覆的，还有很多。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。同样，设备管理也将面对着这样的挑战和机遇，我们会在设备管理工作中通过从信息到数据再由数据到有用信息的分析而获得知识、商机和为社会服务的更高层次的能力。