天文学与大数据

Ⅰ 大数据时代带来时代大变革

大数据时代带来时代大变革_数据分析师考试

“贵州贵阳确实非常适合发展大数据，人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地”；

“在大数据时代，每一种数据都是一种财富，如何挖掘视频数据信息这座富饶的金矿是值得思考的问题”；

“21世纪通过大数据的分析去解决医学临床问题已经成为时代潮流和主导”；

……

7月28日，欧美同学会·中国留学人员联谊会第四届年会暨海归创新创业贵阳峰会分论坛之一，贵州大数据产业发展论坛在贵阳国际生态会议中心举行，国内外专家学者、“千人计划”专家、海归博士等创新创业人才汇聚一堂，围绕“大数据与人工智能”、“数据安全”、“大数据+农业”等问题分享经验、交流观点。

中国电信北京研究院总工程师毕奇：

人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地

“大数据时代的到来，带来了很多变革。”国家“千人计划”特聘专家、中国电信北京研究院总工程师、美国贝尔实验室院士、美国电气与电子工程师学会院士（IEEE Fellow）毕奇认为，大数据要有开阔观察数据的思维和完善处理数据的手段，找到经济价值的应用，得到挖掘数据的价值。

怎样得到大数据产生的价值呢？毕奇认为，利用大数据的技术从应用中获取，而服务是获得经济收入的最直接的来源。

“现代服务行业呈计算机化，互联网是现代服务业计算机化的一场革命，而用户界面是这场革命的制高点。”毕奇说，互联网商通过控制用户界面，将大数据服务推向纵深，获得了更大的经济价值。

他分析说，信息行业的服务趋势是从第一代以新浪为代表的门户网站，首页有大量信息供用户自己选择，第二代是谷歌、网络为代表，大数据在后台，通过关键字搜索获取大量信息，第三代是用智能方法获取信息服务。

“目前正处在第二代向第三代发展的阶段，是投资进入开辟新方向的最好时机，而人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地。”毕奇说，从海量数据中挖掘价值才是大数据应用成功的关键，但海量无结构的数据的挖掘对获取数据的价值造成巨大的压力，人工智能便是建立数据结构、发掘数据价值的捷径之一。

人工智能需要庞大的数据库来训练数据模型，隐藏的数据结构可以由人工智能来寻找和建立，人工智能与人才是大数据成功的关键因素，他还举了“智慧教育”和“机器人服务”两个大数据与人工智能的应用案例。

“目前的人工智能技术不仅能理解语义，根据上下文理解多义单词和多句，实时产生答案，有逻辑推理功能，还有机器自我学习功能，能学习和发现数据的内在结构。”他认为，大数据应用是未来服务的关键技术，人工智能系统是大数据应用的人机界面，能有效地推动大数据的发展，大数据与人工智能的结合可以在很多领域有着较好的商业前景。

第一次来贵州贵阳的毕奇，山清水秀给他留下深刻印象。“这里确实非常适合发展大数据，贵州、贵阳政府抓住发展大数据的时代机遇，为时代的变革迈出了稳健的步伐。”毕奇说，大数据有着广阔的领域，在各行各业都有着发展空间，“大数据有着大价值，能提供大机遇，可能导致大变革，有潜力带来大效益。”

上海弘视智能有限公司创始人、董事长潘今一：

挖掘大数据时代下的视频数据“金矿”

“目前，全球共有数十亿个监控摄像机，记录着城市的第一次心跳和呼吸，这些海量的视频数据中蕴含着大量的政治、商业和生活信息，如何在大数时代的背景下，挖掘视频数据信息这座富饶的金矿是值得思考的问题。”上海弘视智能有限公司创始人、董事长，中组部“千人计划”国家特聘专家潘今一博士提出了自己的想法。

潘今一介绍，大数据视频监控天网不仅具有高清视频监控系统的完整功能，包括高清监控、大屏显示、录像回放和查询等，还包括图像识别和抓拍功能，即对经过的目标自动识别、抓拍（人、车、特征），识别后统一集中到公安内部的云计算中心。

基于大数据视频监控天网，潘今一创办的弘视智能有限公司开发的“基于相似度干预迭代视频数据搜索”系统（RIIS）更加强调对人、车、物体特征的对比，从而找到身份信息，以及通过关联搜索，对同一目标的行动轨迹、出现概率、团伙关联、团伙延伸等进行分析，从而实现对重点人群的报警联动。

目前，该系统已经在遵义、毕节和都匀获得良好的实际效果，针对目前贵阳市如火如荼开展的“两严一降”、禁毒人民战争和大数据产业，潘今一希望在这里也找到合作的空间。

值得期待的是，今天五月份，公司已经与贵大合作，着力打造大数据视频监控天网“样板”，除了原系统中的所有功能，还将实现视频识别精准性的“升级”，进而提高系统的应用价值，希望有机会可以为贵阳打造“平安城市”贡献力量。

“但是，大数据天网监控可不只是有维稳和治安等政治功能，其商业价值才是以后重要的发展方向。”潘今一强调说，在保护市民个人隐私的前提下，视频数据中所传递的商业信息极富商业价值。

他举例说，视频信息中收集到的服装款式、色彩，以及顾客光顾商店的类别、消费习惯、活动轨迹等都是商家需要的重要信息，这对于制定合理的市场营销策略至关重要。

潘今一表示，在大数据时代，每一种数据都是一种财富。而视频数据这座“金矿”的富饶程度也远超公众的想象，他非常期待看到这座“金矿”能够给产业发展带来的源源动力。

韩国釜山大学超级计算机中心主任金哲民：

通过大数据解决医学临床问题成为时代潮流和主导

“在韩国保健福祉部看来，韩国现在最大的焦点问题就是人口老龄化，韩国从2000进入老龄化社会，2018年进入高龄社会，预计2026年进入超高龄社会，韩国高龄化速度在全球是最快的。”韩国釜山大学超级计算机中心主任、韩国抗衰老事业团团长、釜山大学医科大学研究院副院长金哲民说，面对老龄化的问题，医疗保健系统也必须与时俱进、有所变化。

金哲民认为，现在医疗中心的保健医疗是以治疗、预防和老人病的管理以及康复为主体来设置，为了更精度的医疗管理，现有的医疗形态就需要重新树立，因此用国民健康信息大数据分析技术来进行精度分析便成为重要课题。

最近，金哲民的团队开发了保健医疗大数据开放系统，开放了健康保险审查评价院从2009年到2013年所持有的公共数据、内存数据、公开的API等所有公共数据，能在国民和保健医疗产业部门和医疗研究机构等用互联网进行疾病、药品等医疗大数据分析。

“还有一个国民健康保险团体公团，从2014年开始分析提供保健医疗大数据。”金哲民说，保健医疗大数据的精髓是基因组信息和临床信息链接配对医疗，目前正在做以未来配对医学遗存体的信息为基础的大数据分析的基础设施建设。

10年前韩国保健福祉部就开始对基因组进行研究，研究数据已从2014年5月开始对全世界的相关研究者进行公开使用。国立保健研究院在2014年3月设立了国立医科学知识中心集中管理和运营所有的知识信息，主要把临床研究信息和遗传体的临床研究信息收集、加工变成有意义的医学信息进行临床使用。

“韩国人口问题已成为事关国家存亡的重要问题，医学模式已渐渐向治疗预防转变，因此大数据的管理和使用越来越重要。”金哲民说，21世纪疾病治疗要秉持“以预防为主”的主导思想，通过大数据的分析去解决医学临床问题已经成为时代潮流和主导。

贵州大学博士李晖：

FAST大数据服务 让“高大上”科学“接足地气”

“前不久，被誉为地球‘大表哥’的开普勒－452b行星被天文学家通过开普勒太空望远镜发现，这使得一直显得有些冷门的天文学再次走进大众视野。”贵州大学博士李晖的这番话引起观众的注意。

李晖介绍，其实天文学并不冷门，它不仅跟我们的日常生活密切相关，而且和贵阳现在大力发展的大数据产业也有着千丝万缕的联系。

目前，贵州省大数据产业发展应用研究院、贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室和贵州大学计算机科学与技术学院正在合作研究FAST大数据服务项目，是天文学应用于大数据的示范。

李晖介绍，FAST大数据服务的意义在于海量天文数据整合分析、天体分析和挖掘以及天方大数据的可视化，即提供数据的多维可视化分析，把海量天文数据转化为形象可视的易懂演示图像资料，让公众也能直接享受深奥科学的结果。

银河系中存在10亿个类地球行星，宇宙中类地球行星的数量是地球上沙子数量的100倍，而开普勒望远镜观测到的数据中，仅计算出约15000颗行星，初步鉴别4000余颗，相比于浩瀚宇宙，目前人类的技术能力还属有限。此时，FAST天文大数据服务则应运而生，推动天文科学研究和探索由假设驱动向数据驱动转变。科学研究由过去的“应该设计什么样的实验来验证这个假设？”转变为现在的“从这些数据中能分析出来什么？如果把其他数据融合，能够发现什么？”数据密集型科学研究对数据管理与分析技术提出了巨大的挑战。

眼下，李晖团队已经初步建立云计算基础平台、数据服务平台，未来第三方应用服务、可视化分析服务、数据分析云服务和科普应用服务等将成为研究的主攻方向。

届时，利用FAST大数据服务，繁杂的数据将会变成一项项可视图像，甚至可以交互查看细节、自动化天体识别并勾勒天体轮廓，“高大上”的科学将走下高台“接足地气”。

江苏加德绿色能源有限公司总经理周楚新：

让农民得到“大数据深度学习”的红利

“如果整个农业不联网的话，物联网就是一句空话，而如果物联网不成的话，互联网就是一句空话。”江苏加德绿色能源有限公司总经理、南京绿色科技研究院院长、加德绿色能源研发有限公司总裁、国家“千人计划”特聘专家周楚新说。

他认为，作为人类赖以生存的根本，农业发展离不开信息化，大数据技术从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，为现代农业信息化建设提供了强劲的动力。

“如何让农民得到‘大数据深度学习’的红利是我们需要重点研究的问题。”周楚新说，“大数据深度学习”意味着更快速地从数据中获得更多、也更精准的信息，但农民不喜欢空洞的概念，如何用最简单最直接的信息，让教育水平偏低的农民也能明白是我们最重要的课题。

过去，传统的农业生产中的许多决策往往是靠农民自身的经验，有的甚至是凭感觉，而用农业大数据来指导，将为农业的生产发展和政府决策提供科学、准确的依据。全国每一位农民都可以提供来自第一线的信息，同时信息的共享，使得农民在田间地头就能够获知到各种农业动态信息，并通过农业大数据平台得到精确的生产指导。

周楚新表示，农业现代化是实现我国四化同步发展的重要组成部分，互联网+农业、大数据+农业是一个万亿级大市场。包括联想、阿里等国内互联网及电子商务巨头已经纷纷开始抢占市场，同时传统农业生产资料企业也在抓紧布局农业农村信息化市场及农业农村电子商务市场。

周楚新认为，农业信息化是一种新型生产力，是我们发展的必然选择、核心要素和制高点，支撑和引领农业现代化发展、转型和升级的方向。以农业信息化促进乃至带动农业现代化，对促进国民经济和社会持续协调发展具有重要意义。

中国智慧城市发展研究中心副秘书长唐斯斯：

信息化为后发地区提供“弯道超车”的可能

“现在我国百分之百的省级城市，百分之九十的地级城市，超过百分之六十以上的县级城市都提出要建设或者正要建设智慧城市，可以看出，智慧城市已经成为我国城市发展的主流。”中国智慧城市发展研究中心副秘书长唐斯斯说。

“建设智慧城市离不开我们正面临的城镇化进程的背景，大量的劳动力从农村向城市转移，各个城市都面临着大量的问题，公共服务跟不上、社会治理难及产业转型难等。”唐斯斯认为，这些都倒逼我们进行体制改革和创新，而信息化则有着巨大的潜力并发挥了关键的作用。从信息化的发展趋势来看，新一代的信息技术已经跟我们的经济社会深度融合，融合才能创新，原有传统发展模式的颠覆也为很多后发的地区提供了一个“弯道超车”的可能。

唐斯斯表示，目前我们正面临着经济新常态的局面，经济发展由原来的高速发展转为中高速发展，经济结构发生质的变化，经济增长动力从原来的要素驱动、投资驱动向创新驱动转变。在这个过程中间，国家非常重视信息化的手段，希望在经济新常态下用这样一个新的方式来解决传统方式难以解决的问题。

唐斯斯认为，网络安全是我们在建设智慧城市过程中不得不面对的问题，信息安全已经纳入到我们国家安全的层面，然而原有的信息保障已不足以应对我们所面临的问题。所有的云计算是集约化的建设，如果一旦信息安全保障没有到位，意味着我们将面临更大的风险，这是我们需要特别注意的。

“移动互联网已经进入了一个全面爆发的时代，民众需求的变化，对政府提出了更高的要求，对我们原有的服务模式也提出了更高的要求。”唐斯斯说，为此，国家在信息化的战略方面密集地颁布了一系列的政策，希望信息化成为促进我国经济社会发展的强大动力和支撑。同时，信息惠民政策的密集出台，意味着信息化从为政府服务，向更多的为民众服务转变。

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Ⅱ 仰望星空的天文学家，站到了 AI 风口上

考考你，不翻书和网络，你能背出来几位天文学家？

爱因斯坦，伽利略，开普勒，哈勃…这些估计写在高中课本里的，你张口就来。对了，还有屈原，他那首《天问》中给天文提了 30 问。

但你知道他们是怎么工作的吗？

姑且给他们分为三类，第一类天文学家做「观测」，从肉眼到望远镜，有代表性的就是伽利略。第二类天文学家做「理论」，早在 1916 年，爱因斯坦就基于广义相对论预言了宇宙中存在引力波，不过当时没有探测到。所以想要看得远，设备必须提上来。第三类天文家做「设备」，1983 年，Kip S.Thorne 等人共同创建 LIGO 项目，开创了引力波波形计算及数据分析的研究方向。直到 2015 年，也是爱因斯坦预言引力波的百年后，科学家们才第一次在宇宙中发竖游磨现了引力波的存在。

「从人类诞生那一刻开始，人类对宇宙的 探索 就从来没有停过，我觉得这也是定义人为什么能成为人。因为我们总是向已知世界的边缘磨汪去 探索 。」清华大学天文系副教授蔡峥说。

后来，人们发现天文学家才是引领 科技 向前的一拨人。甚至小到集成电路、太阳能电池板、气垫运动鞋...... 这些发明的出现最早都源自航天进步和人类的好奇、 探索 精神。

7 月 12 日，蔡峥做客了由极客公园举办的「 科技 新风向」活动，提出了一个有趣的观点，「天文学既是推动 AI 重要的前端，又是受益 AI 最大的学科。」他跟我们聊了聊，听起来遥不可及的那帮人都是怎么工作的，以及这个久远的科学——天文学为何能受益于 AI，被技术力量「加持」之后，科学家们发生了哪些改变？

1609 年，熬了一个通宵之后，伽利略终于搞明白，两个透镜一组合，能够放大余斗肉眼看不见的物体。他制作了一个可以滑动的金属管，把两个凹凸镜片各自安在一端，从凹透镜一端望去，远处教堂上的十字架也逼真可见。「这仪器的效用可使 50 英里以外的物体，看起来就像在 5 英里以内那样。」这让伽利略兴奋不已。

被好奇心驱使着——要看以前看不见的星星，作为航天之上更大的一个象限，天文已经发展几千年了。伽利略的发明被誉为天文学研究 历史 上具有划时代意义的一次革命，几千年来天文学家只靠肉眼观察日月星辰的时代结束了。后来人类有了更大的「眼睛」，从光学波到全波段，从地面到空间，捕捉的天体信息越来越多。

「想看得远，必须把设备提高，有人做更大的镜面，有人做全波段的探测，有人做更灵敏的探测器」蔡峥说。

他举了一个例子，如今 CCD（CCD 是一种能够把光学影像转化为数字信号的传感器）数字成像技术在照相机、手机里使用常见，照片不需冲印，通过互联网即可分享出去。

但 CCD 最早实际是 NASA 为了探测更暗弱的信号、探得更远，来帮助发展的一项技术，代替胶卷胶片。1990 年，NASA 采用 CCD 将有史以来最精确最大的哈勃空间望远镜送上了太空轨道，它后来创造很多观测奇迹，比如发现宇宙加速膨胀，探测到宇宙早期的星系形成。

不仅是帮助人类 社会 完成从「胶片时代」到「数字化影像时代」的转变，「CCD 把图像进行了数字化处理，只有数字化了，你才能用上一些 AI 技术。应该说整个人工智能时代，没有 CCD 的话，打开不了。」

这种例子不胜枚举，能够走进日常生活的也只是市场化和产业化的一小部分技术。天文学并非虚无缥缈，而是人类 科技 的「永动机」，一直在牵引着 科技 进步。「人类觉得已经够好了，就躺平了，只有研究基础科学的一堆人，总想更高更快更强，才对技术进行不断地发展。」蔡峥说。

「就像 70 年代为了 探索 霍金辐射，发展了一个亚毫米波的接收机，里面就有关键技术应用到了现在最常见的 Wi-Fi 上。」聊到这里，极客公园创始人张鹏也不禁感慨，「科学家永远不内卷，他们总在对技术有推动升维，因为有太多未知要去研究。」

「测地球到太阳距离，要通过金星凌日去测。金星凌日以两次凌日为一组，间隔 8 年，但是两组之间的间隔却有 100 多年。如果赶上两次阴天，当年的天文学家，一辈子就这么过去了。」蔡峥开玩笑。不过一个有趣的例子足以说明，为什么很多天文学家究其一生只能研究一件事儿。毕竟人类文明不过几千年，放入宇宙的时空，沧海一粟。

然而过去三十年，人类 社会 被互联网、数字化深刻地改造，原来只能靠「等」的天文学家可以通过 AI、大数据等技术加快研究步伐。

蔡峥举了一个例子，以前用发现爱因斯坦环推导前景暗物质分布的方式是解爱因斯坦场方程，要用超级计算机算两个星期。所谓爱因斯坦环是指，当光线由恒星发出，遇到质量极大的星系团、暗物质之后产生的引力透镜现象。然而现在，AI 算法可以做图像训练，从图像到图像，不管中间的方程。但一旦一个爱因斯坦环被发现，就能马上从图像推算出一个最为接近的暗物质结构，速度比之前提高了亿倍。

「以前超级计算机要算两个星期的东西，现在通过 AI、机器学习算法在一台个人电脑上几秒中就能出来。」算力的提升、大数据时代的来临对于本来需要巨大算力的天文计算，变得更加迅速。这让张鹏回忆起几年前，去往 LIGO（激光干涉引力波观测站）实验室。实验室人员告诉他， 科技 发展与天文学是相辅相成的，往前推二十年，当零配件、技术都达不到一定灵敏度，也无法通过一个先进的设计探测到引力波。

如果说过去人类的好奇心和求知欲让人类仰头看天，那么今天 科技 的进步和应用愈发重要，让天文学家拥有更加先进和快速的方法论同时，决定了我们能看多远的天空。原来只能靠天才科学家去猜去想，如今依托于海量数据，AI 总结成一些模型，也许人类就能在规律中找到新的值得推理的理论。

「普通人看星星是浪漫，天文学家看星星，就是一堆不断变化的数字，会不会无聊？」面对这样的提问，蔡峥称，如今 科技 的发展大大提升科学家的效率，「相当于 AI 给天文学家当助理了。」

蔡峥做了一个类比，就像降噪耳机使用的 AI 降噪算法，他们正在研究如何在低信噪比的光谱中迅速发现发射线、吸收线。使用 AI 降噪进一步把信噪比提高，相当于把望远镜的口径变大，更有效地滤掉没用的噪声。

另一方面，蔡峥觉得未来三十年将是天文学极速发展的三十年。近十年的诺贝尔奖，天体物理拿了五个，因为天文学正在极大受益于 科技 ，处于加速发展的态势。蔡峥十分羡慕在这个时代做天文研究的学生，「美欧日，无论在地基还是空间望远镜未来十年都会有量级的提高，中国也将有自己的『哈勃』——中国空间站工程巡天望远镜，清华大学也在 探索 世界最大的光谱巡天望远镜。」

今天「中国天眼」已经正式开放。作为世界最大、最灵敏的单口径射电望远镜，天眼领先世界。为了建造它，天眼总工程师南仁东耗费二十多年心血，也一度为了补齐资金缺口四处奔走。

说起来这还是令 科技 圈十分「汗颜」的一件事，天眼造价 11 亿人民币，而如今一家 科技 公司一轮融资随便都要几亿美金。「然而天眼落成之后，光是为平塘县带来的 旅游 收入一年都有 40 个亿，更何况，带我们到世界的边缘看看，这个价值不是用金钱能衡量出来的。」

访谈的最后，蔡峥用一以贯之的幽默口吻说，「我们别老内卷，要往外升维。哪怕一天有 3 秒钟抬头看看，当你看到一个更大的世界，也许就会发现，眼前的困苦、彷徨也许并不算什么，我们有时需要站得高一点，看得更远一点。」

本文作者：沈知涵

Ⅲ 大数据时代 如何理解“大数据”

大数据时代 如何理解“大数据”

最早提出“大数据”概念的学科是“天文学”和“基因学”，这两个学科从诞生之日起就依赖于“基于海量数据的分析”方法。

大数据可以说是“计算机”和“互联网”结合的产物，计算机实现了数据的“数字化”;互联网实现了数据的“网络化”;两者结合才赋予了“大数据”生命力!

随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的“数据”正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的“数据”是互联网出现以后迅速产生的。

不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种“质变”表现在以下3个方面：

1)数据思维

大数据时代带给我们的是一种全新的“思维方式”，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!

- 分析全面的数据而非随机抽样;

- 重视数据的复杂性，弱化精确性;

- 关注数据的相关性，而非因果关系。

历来的商业变革都是由“思维方式的转变”开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!

当然，这些企业的没落并不是因为没有“数据思维”，但他们都是被“新互联网思维”淘汰的昔日巨人。“数据思维”是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!

2)数据资产

大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种“个人信息数据”之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。

在互联网领域，我们喜欢说“入口”这个词，“入口”对应的直接意义是“流量”，而流量在互联网领域就意味着“金钱”，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。在大数据时代，“入口”这个词还有更深刻的意义，那就是“数据生产的源头”，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的“数据”，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以，在“大数据”时代，意识到“数据也是资产”的公司都已经开始在各个“数据生产的源头”进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!

3)数据变现

有了“数据资产”，就要通过“分析”来挖掘“资产”的价值，然后“变现”为用户价值、股东价值甚至社会价值。

大数据分析的核心目的就是“预测”，在海量数据的基础上，通过“机器学习”相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。

“预测事情发生的可能性”继续往下延伸，就可以通过适当的“干预”，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐“商品”，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为“精准营销”，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

最后，如果你看了这段文字还不能更好地理解“大数据”时代的“预测未来”能力，那么我推荐你看看热播美剧《疑犯追踪》!

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Ⅳ 大数据的含义包括哪些

大数据（英语：Big data[1][2]或Megadata），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集（data
set）相比，将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。
大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。

Ⅳ 大数据的特征是

一，大容量
据马海祥了解，天文学和基因学是最早产生大数据变革的领域，2000年，斯隆数字巡天项目启动时，位于新墨西哥州的望远镜，在短短几周内搜集到的数据已经比天文学历史上总共搜集的数据还要多；在智利的大型视场全景巡天望远镜一旦于2016年投入使用，其在5天之内搜集到的信息量将相当于前者10年的信息档案。
二，多样性
随着传感器、智能设备以及社交协作技术的飞速发展，组织中的数据也变得更加复杂，因为它不仅包含传统的关系型数据，还包含来自网页、互联网日志文件（包括点击流数据）、搜索索引、社交媒体论坛、电子邮件、文档、主动和被动系统的传感器数据等原始、半结构化和非结构化数据。

四，真实性
1.数据的重要性就在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。
2.大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

Ⅵ 关于数据科学领域，你知道哪些科学趣事

科学大数据处理已经涉及到各个领域，天文学家也开始利用天文望远镜的大数据处理，来进行宇宙天体的计算和预测。

根据天文学家多年收集的数据，我们生活的银河系，大约存在4000亿颗恒星，开普勒天文望远镜在进行天文观测的同时，进行了大数据分析，发现在银河系中，类似太阳的黄矮星大约占据7%的比例，也就是280亿颗。

但是一颗健康的恒星，并不意味着拥有适合生命生存的星球，于是天文学家开始观测恒星系中的行星，在这些宜居恒星周围，大约每检测5颗恒星，就可以发现处在宜居带、有可能存在生命的岩石行星，在整个银河系，至少有60亿颗类似地球的宜居行星。

随着各个科学领域的发展，不同科学领域已经开始逐渐交互融合，数据处理也可以和天文学交互，形成与众不同的数据。

当所有科学理论都融合到一起时，我们或许就可以得到“大一统理论”！

Ⅶ 天文研究测量设备除了红外天光背景测量仪还有啥

智能制造网讯 长久以来，受限于优良台址、探测器的单一、观测技术的缺乏，我国红外天文研究发展严重落后。随着我国天文研究领域的不断扩展，中国天文界拥有红外天文观测能力的愿望也更加迫切。综合采用多种技术、设备和系统来取得天文研究新成果，对于国家 科技 进步意义重大。

据国内媒体报道，中国科学技术大学校近代物理系“核探测与核电子学国家重点实验室”王坚课题组经过两年的攻关，成功地研制出红外光谱扫描的天光背景测量装置——红外天光背景测量仪。相关成果日前发表在该领域知名期滑姿刊《JATIS》上，同时申请专利并获得授权。

据悉，我首台红外天光背景测量仪研制成功，需攻克高增益灵敏放大、高真空低温封装红外观测微弱信号检测、暗流及背景噪声抑制、高精度数字锁相放大等关键李让毁技术。

而早在2019年年初，中国科学技术大学近代物理系核探测与核电子学国家重点实验室副教授王坚带领的团队及其合作者共同研制的近红外天光背景测量仪，就已在南极投入运行。

今年1月，国家天文台就与腾讯签署战略合作框架协议，通过共同组建国家天文台-腾讯数据应用联合(研究)中心、网络“共享天文台”，引入腾讯AI技术将科普与科研有效结合，深入推动云计算、大数据在天文科研上的应用，推出面向月球与行星科学领域的数据基础研究与应用开发以及共同开展科研课题申报，来推动互联网+天文科研、科普发展。

7月23日下午，“2020年度青海绿色发展投资贸易洽谈会——冷湖天文观测基地建设项目签约仪式”在青海省西宁市举行。冷湖天文观测基地的建设，有利于保护海西州优质星空资源和天文观测环境，同时更有利于吸引天文大科学装置投入建设及汇聚天文前沿领域 科技 资源，为国家相关战略实施提供基础。

其实，在天文观测领域，望远镜十分常见。SKA望远镜全称为“平方公里阵列望远镜”，是人类迄今为止计划建造的最宏伟的天文哪备观测设备。它横跨三大洲，基线超过3000km，由3000个碟状天线组成，每个天线直径15米，接收器面积合计达1平方公里。这些装置将分布在多个地区，它们的探测结果可以汇总起来获得观测图像。除了红外天光背景测量仪外，望远镜、电子测量仪、二维影像测量仪等也是重要的测量设备。

眼下，随着观测技术的不断发展，天文学已经进入大数据时代，天文数据正在以PB甚至EB量级的速度不断增长。海量的数据为天文学研究带来了难得的机遇，也迎来了一系列挑战。作为科学数据的代表，天文数据标准化程度高、体量丰富且具有高度复杂性，是机器学习、数据挖掘、数据优化等算法训练的优质样本。今后，大数据、云计算、物联网等所起到的作用将更加突出。

而在国外，推动AI在天文领域的应用正有序进行。今年5月，加州大学圣克鲁兹分校的研究人员开发了一款名为“墨菲斯”(Morpheus)的深度学习模型，可以对天文图像数据进行像素级分析，识别并分类所有的星系和恒星。这项研究成果发表在5月12日的《天体物理学杂志增刊》(Astrophysical Journal Supplement Series)。据了解，在处理天空某一区域的图像时，“墨菲斯”会生成一副新的图像。算法模型根据形态对天体进行颜色编码，将其与背景分离识别出恒星和不同类型的星系，这听起来是不是很神奇？

群星璀璨的宇宙世界，正等待我们去 探索 和发现。而各种观测设备、测量仪器，将成为我们了解神秘天文星河的法宝。

Ⅷ 大数据在各行各业几乎都站稳了脚跟

大数据时代的到来，改变的不仅仅是传统的商业模式，更深入到人们的生活、工作等各个环节，以及人们的传统观念之中。随着互联网的发展，信息交流也在不断加速，大数据在各行各业几乎都站稳了脚跟，特别是越来越多的政府机构与公司组织都已经把大数据应用作为了重要的一环。
大数据不仅是一场颠覆性的技术革命，更是一种思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革。那么，大数据在社会生活中都有哪些运用与实践呢 在瞬息万变的时代，行业信息也显得愈发重要，数据猿编辑在此为您做详细解析。
大数据助推金融机构的战略转型
随着互联网特别是移动互联网的爆发式增长，未来将迎来一个大数据浪潮。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要手段。
国务院颁布的《推进普惠金融发展规划(2016-2020年)》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台。”国内外各金融与类金融机构、互联网金融企业纷纷开始探索大数据的应用，希望大数据可以带来技术与应用上的突破，实现现有风控模型体系的升级，探索基于场景化的新消费金融市场，并提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力，从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力。
大数据提升科技管理系统升级
“在物联网产生之前，或者大的传感器产生之前，我们的采集数据来源于访谈、测量或者是记录在纸上，那个时候我们的数据量比较少，而如今，主要靠科学仪器获取大量源源不断产生的数据，数据产生的量非常大，而且复杂度非常高。”正如中国科学院计算机网络信息中心大数据部主任、CODATA中国委员会秘书长黎建辉所言，从手工记录到仪器采集，大数据正发生着翻天覆地的变化。
在智能汽车研发方面，重要的一项工作就是大数据分析。福特汽车早已把大数据应用到了公司生产的每一个环节里面，无论是商品的价格、消费者理想的汽车状态，还是公司应该生产的车型以及这种车型采购的零部件，抑或汽车应有的设计构造，福特汽车已将大数据应用深入骨髓。车联网时代的到来，让大数据应用于汽车领域越来越广泛。
大数据促进政务大数据共享进程
如今，政务大数据共享还没真正落实，有些政府部门基于风险考虑而不敢将管理数据拿出来与其他部门共享。主要原因是担心共享会带来负面影响和不利后果，要么害怕共享时暴露出本部门原有数据不真实、不精确而问责，要么认为“数据安全与保密比共享更重要”、采取封闭行为更妥当。
大数据时代的到来，给政府管理变革带来了新的契机。2015年8月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》明确提出“推动政府数据开放共享”;2016年12月国务院通过了《“十三五”国家信息化规划》，提出要打破各种信息壁垒和“孤岛”，推动信息跨部门、跨层级共享共用。如何推动政府部门数据共享，打破信息壁垒和“数据烟囱”，优化政府管理流程和提升协同治理能力，已经成为当务之急。
大数据加速能源产业发展及商业模式创新
能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着信息化的深入和两化的深度融合，大数据在石油石化行业应用的前景将越来越广阔。
大数据与能源行业的结合目前主要体现在三个行业：(1)石油天然气产业链与大数据的结合。在油气勘探开发的过程中，可以利用大数据分析的方法寻找增长点，利用大数据平台可以帮助炼油厂提高炼化效率，也可帮助下游销售挖掘消费规律，优化库存，确定最佳促销方案。(2)智能电网：利用大数据实时监测技术监测家庭用电量特征，帮助电力公司调配电力供给，为客户提供最佳用电方案。(3)风电行业：进行风电场分布式风机的在线监测，周期性及瞬时的实时数据采集和在线分析，生成警报、允许维护人员可视化和管理数据，简化大规模监测系统的部署。
大数据推动天文学、微生物研究迈入新阶段
天文学作为一个典型的大数据应用领域，同样需要通过标准化和一系列规范实现全球的天文科学数据的共享与交易。为了解决国际上天文大数据的开放、共享以及数据间的操作问题，天文学家提出了虚拟天文台的构想，这是一个通过先进的信息技术将全球范围内的研究资源无缝透明连接在一起而形成的数据密集型网络化天文研究与科普教育平台。
在谈及大数据对天文学方面的贡献时，中国科学院国家天文台信息与计算中心主任崔辰州表示，探索宇宙的奥秘，大数据正在发挥越来越重要的作用。目前，中科院微生物所正在通过研究和开发云环境下微生物数据存储和计算等一系列关键技术，形成完善的微生物数字资源体系、知识发现平台和大数据服务平台，建立具有国际影响力的微生物数据库，实现我国微生物领域数字资源建设的突破。
大数据助推国家健康医疗服务新模式
当前，随着经济社会发展和人民生活水平的提高，人民群众在健康方面的需求更加迫切和多元化，这就为健康产业和医疗服务新模式新业态构造创造了良好的生态条件，健康医疗大数据以其广泛的应用性和特殊性未来将对经济发展产生重大贡献，必将成为我国国民经济的重要支柱产业。
据悉，6月20日，国家卫生和计划生育委员会副主任金小桃透露，组建以国有资本为主体的三大健康医疗大数据集团公司主要是为了落实党中央“没有全民健康就没有全面小康”及“推进健康医疗大数据应用”的精神，落实国务院办公厅47号文件要求，推动国家健康医疗大数据应用发展。这三大集团将以国家队的形式来承担国家健康医疗大数据中心、区域中心、应用发展中心和产业园建设任务，努力为提高群众获得感、深化医改新动力和增强经济发展新动能作出新贡献。
大数据构建智能交通和推动智慧城市发展
“智能交通”概念的提出，源于日益严重的交通拥堵和出行需求的复杂多元化。但是，在交通数据资源充足的情况下，如何才能真正让数据变“活” 网络地图的智能路线规划、实时路况、路况预测是交通数据价值的最佳体现。
6月14日，WGDC2017全球地理信息开发者大会进入到第二天，网络地图开放平台总经理李志堂、主任架构师张绍文、内容生态总经理刘斌共同出席“空间大数据+智能交通峰会”，从地图大数据、人工智能导航、数据内容升维表达等角度阐述了网络地图在构建智能交通和推动智慧城市发展中的作用。
大数据让人们的生活更加方便快捷
日常生活中，大数据帮助电商平台打造更极致的用户体验，尤其是网购狂欢节，电商由于提前对消费者需求做了充分调研，因此更能抓住消费者的心理，通过大数据优化产品的质量。而方兴未艾的智慧旅游，避免了旅游旺季各大旅游景点人数太多从而降低游客的好感度，特别是网络大数据通过数据分析，及时了解景区内的状况，帮助游客合理安排出行、提供智能服务。
而据经济之声《天下财经》报道，在今年的亚洲消费电子展上，京东、苏宁等企业携大数据与人工智能，打造智慧物流产业链。伴随着电商行业的迅猛发展，消费型物流需求激增，智慧物流有望成为快递业下一个重要的突破口。这些都必将在一定程度上改变人们的生活，成为大数据带给大家最直接的福利。
技术的不断更新发展，让数据的价值被重新发现和定义，进而带来整个社会的变革。如今的大数据行业，正显示出朝气蓬勃的生命力，我们在享受这个时代赋予便利的同时，也将对其进行改变与创新。大数据，想说爱你真不容易。

Ⅸ 中大天琴中心毕业生去向

您好，中大天琴中心是中国科学院国家天文台与中山大学联合成立的天文学研究机构，致力于培养高水平的天文学人才。毕业生去向主要有以下几种：

1.继续攻读博士学位：许多毕业生选择继续攻读博士学位，以深入研究天文学领域的前沿问题。

2.从事科研工作：中大天琴中心毕业生具备扎实的天文学理论和实践技能，能够在天文学研究机构、高校、科研院所等单位从事科研工作。

3.从事教育工作：毕业生还可以在高校、中小学等教育单位从事教学和科普工作，传播天文学知识族袜，培养人才。

4.从事科技企业工作：天文学领域涉及到大数据处理、人工智能等前沿技术，毕业生可以在相关科技企业从事技术研发、数据分析等工作。

总之，中大天琴中心毕业生具备广泛的就业选择，无论是从事科研、教育还是科技企业工槐埋作，都能够发挥其专业技能和创新能力，为社会和国家做出贡献。铅穗蚂

Ⅹ 大数据与天文学有什么关系呢

天文学是大数据的典型代表，也是最先经历信息爆炸的科学领域之一，其数据量之大、类型之复杂，恐怕不是一般的行业领域所能比拟的。一台最先进的望远镜扫描整个天空，可能会看到 2 000 亿个恒星世界。我们经常看到的天文奇观的预测报告，其实很多都来自NASA（National Aeronautics and Space Administration，美国航空航天局）背后的海量数据的收集、管理、分析