川普选举利用的大数据

1. 美国大选川普特朗普当选总统获得多少票

特朗普当选总统获得304张票。

2017年1月6日，在美国华盛顿国会山，副总统拜登主持国会两院联席会议，点数选举人票。正式确认唐纳德·特朗普在2016年11月总统选举中以304票对227票击败民主党总统候选人希拉里·克林顿，当选美国第锋棚码45任总统。

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美国东部时间2017年01月20日11时30分许，美国总统就职典礼在国会大厦西侧的露天平台上举行。当天卸任的奥巴马总统，前总统比尔·克林顿及他的夫人、2016年民主党总统候选人希拉里·克林顿，前总统乔治·布什、前总统卡特等前政要和社会名流也应邀出席特朗普的就职典礼。

特朗普在就职演说中对华盛顿政治予以抨击，重申“让美国再次强大”。他说，长期以来美国人民没有得到经济发展的好处，这次权力交接不仅是党派和政府之和穗间的交接，也是把权力从华盛顿交给人民，承诺改变就从他就职的时刻开始。

2. 大数据是什么

大数据是什么意思呢?
如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。
最早提出“大数据”这一概念的 是全球知名咨询公司麦肯锡，它是这样定义大数据的：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。
研究机构Gartner是这样定义大数据的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据，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”。

3. 简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果

随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
……
种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

4. 大数据的4v特点具体指的是什么

大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。大数据技术的战略意义专不在于掌握属庞大的数据信息。

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”。

(4)川普选举利用的大数据扩展阅读：

大数据的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5. 关于大数据分析的四个关键环节

关于大数据分析的四个关键环节
随着大数据时代的到来，AI 概念的火热，人们的认知有所提高。为什么说大数据有价值 这是不是只是一个虚的概念 大家怎么考虑数据驱动问题 为什么掌握更多的数据就会更有效 这些问题很难回答，但是，大数据绝不是大而空洞的。
信息论之父香农曾表示，信息是用来消除不信任的东西，比如预测明天会不会下雨，如果知道了今天的天气、风速、云层、气压等信息，有助于得出更准确的结论。所以大数据是用来消除不确定性的，掌握更多的有效数据，可以驱动企业进行科学客观的决策。桑文锋对大数据有着自己的理解，数据采集遵循“大”、“全”、“细”、“时”四字法则。“大”强调宏观的“大”，而非物理的“大”。大数据不是一味追求数据量的“大”。比如每天各地级市的苹果价格数据统计只有 2MB，但基于此研发出一款苹果智能调度系统，就是一个大数据应用，而有些数据虽然很大，却价值有限;“全”强调多种数据源。大数据采集讲求全量，而不是抽样。除了采集客户端数据，还需采集服务端日志、业务数据库，以及第三方服务等数据，全面覆盖，比如美国大选前的民意调查，希拉里有70%以上胜算，但是川普成为了美国总统，因为采样数据有偏差，支持川普的底层人民不会上网回复。“细”强调多维度数据采集，即把事件的维度、属性、字段等都进行采集。如电商行业“加入购物车”的事件，除了采集用户的 click 数据，还应采集用户点击的是哪个商品、对应的商户等数据，方便后续交叉分析。“时”强调数据的时效性。显然，具有时效性的数据才有参考价值。如国家指数，CPI 指数，月初收集到信息和月中拿到信息，价值显然不同，数据需要实时拿到，实时分析。从另一个视角看待数据的价值，可以分为两点，数据驱动决策，数据驱动产品智能。数据的最大价值是产品智能，有了数据基础，再搭建好策略算法，去回灌产品，提升产品本身的学习能力，可以不断迭代。如今日头条的新闻推荐，网络搜索的搜索引擎优化，都是数据驱动产品智能的体现。

数据分析四个关键环节 桑文锋把数据分析分为四个环节，数据采集、数据建模、数据分析、指标。他提出了一个观点，要想做好数据分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的数据分析自顶向下推动，用业务分析指标来决定收集什么数据，这是需求驱动工程师的模式，不利于公司长久的数据采集。而一个健康的自底向上模式，可以帮助公司真正建立符合自己业务的数据流和数据分析体系。 一、数据采集 想要真正做好大数据分析，首先要把数据基础建好，核心就是“全”和“细”。 搜集数据时不能只通过 APP 或客户端收集数据，服务器的数据、数据库数据都要同时收集打通，收集全量数据，而非抽样数据，同时还要记录相关维度，否则分析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的成本相比数据积累的价值，非常廉价。 常见的数据采集方式归结为三类，可视化/全埋点、代码埋点、数据导入工具。

第一种是可视化/全埋点，这种方式不需要工程师做太多配合，产品经理、运营经理想做分析直接在界面点选，系统把数据收集起来，比较灵活。但是也有不好的地方，有许多维度信息会丢失，数据不够精准。第二种是代码埋点，代码埋点不特指前端埋点，后端服务器数据模块、日志，这些深层次的都可以代码埋点，比如电商行业中交易相关的数据可以在后端采集。代码埋点的优势是，数据更加准确，通过前端去采集数据，常会发现数据对不上，跟自己的实际后台数据差异非常大。可能有三个原因：第一个原因是本身统计口径不一样，一定出现丢失;第二点是流量过大，导致数据丢失异常;第三点是SDK兼容，某些客户的某些设备数据发不出去，导致数据不对称。而代码埋点的后台是公司自己的服务器，自己核心的模拟可以做校准，基本进行更准确的数据采集。第三种是通过导入辅助工具，将后台生成的日志、数据表、线下数据用实时批量方式灌到里面，这是一个很强的耦合。数据采集需要采集数据和分析数据的人共同参与进来，分析数据的人明确业务指标，并且对于数据的准确性有敏感的判断力，采集数据的人再结合业务进行系统性的采集。二、数据建模很多公司都有业务数据库，里面存放着用户注册信息、交易信息等，然后产品经理、运营人员向技术人员寻求帮助，用业务数据库支持业务上的数据分析。但是这样维护成本很高，且几千万、几亿条数据不能很好地操作。所以，数据分析和正常业务运转有两项分析，数据分析单独建模、单独解决问题。数据建模有两大标准：易理解和性能好。数据驱动不是数据分析师、数据库管理员的专利，让公司每一个业务人员都能在工作中运用数据进行数据分析，并能在获得秒级响应，验证自己的新点子新思维，尝试新方法，才是全员数据驱动的健康状态。多维数据分析模型(OLAP)是用户数据分析中最有效的模型，它把用户的访问数据都归类为维度和指标，城市是维度，操作系统也是维度，销售额、用户量是指标。建立好多维数据分析模型，解决的不是某个业务指标分析的问题，使用者可以灵活组合，满足各种需求。三、数据分析数据分析支持产品改进产品经理在改进产品功能时，往往是拍脑袋灵光一现，再对初级的点子进行再加工，这是不科学的。《精益创业》中讲过一个理念，把数据分析引入产品迭代，对已有的功能进行数据采集和数据分析，得出有用的结论引入下一轮迭代，从而改进产品。在这个过程中大数据分析很关键。Facebook 的创始人曾经介绍过他的公司如何确定产品改进方向。Facebook 采用了一种机制：每一个员工如果有一个点子，可以抽样几十万用户进行尝试，如果结果不行，就放弃这个点子，如果这个效果非常好，就推广到更大范围。这是把数据分析引入产品迭代的科学方法。桑文锋在 2007 年加入网络时，也发现了一个现象，他打开邮箱会收到几十封报表，将网络知道的访问量、提问量、回答量等一一介绍。当网络的产品经理提出一个需求时，工程师会从数据的角度提出疑问，这个功能为什么好 有什么数据支撑 这个功能上线时如何评估 有什么预期数据 这也是一种数据驱动产品的体现。数据驱动运营监控运营监控通常使用海盗模型，所谓的运营就是五件事：触达是怎么吸引用户过来;然后激活用户，让用户真正变成有效的用户;然后留存，提高用户粘性，让用户能停留在你的产品中不断使用;接下来是引荐，获取用户这么困难，能不能发动已有的用户，让已有用户带来新用户，实现自传播;最后是营收，做产品最终要赚钱。要用数据分析，让运营做的更好。数据分析方法互联网常见分析方法有几种，多维分析、漏斗分析、留存分析、用户路径、用户分群、点击分析等等，不同的数据分析方法适用于不同的业务场景，需要自主选择。举个多维分析的例子，神策数据有一个视频行业的客户叫做开眼，他们的软件有一个下载页面，运营人员曾经发现他们的安卓 APP 下载量远低于 iOS，这是不合理的。他们考虑过是不是 iOS 用户更愿意看视频，随后从多个维度进行了分析，否定了这个结论，当他们发现某些安卓版本的下载量为零，分析到屏幕宽高时，看出这个版本下载按钮显示不出来，所以下载比例非常低。就这样通过多维分析，找出了产品改进点。举个漏斗分析的例子，神策数据的官网访问量很高，但是注册-登录用户的转化率很低，需要进行改进。所以大家就思考如何把转化漏斗激活地更好，后来神策做了小的改变，在提交申请试用后加了一个查看登录页面，这样用户收到账户名密码后可以随手登录，优化了用户体验，转化率也有了可观的提升。四、指标如何定义指标 对于创业公司来说，有两种方法非常有效：第一关键指标法和海盗指标法。第一关键指标法是《精益数据分析》中提出的理论，任何一个产品在某个阶段，都有一个最需要关注的指标，其他指标都是这个指标的衍生，这个指标决定了公司当前的工作重点，对一个初创公司来说，可能开始关注日活，围绕日活又扩展了一些指标，当公司的产品成熟后，变现就会成为关键，净收入(GMV)会变成第一关键指标。