Ⅰ 关于大数据应用有什么例子
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之:能源行业
智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。
有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
Ⅱ 有哪些大数据分析案例
如下:
1. 大数据应用案例之:医疗行业
1)Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
2)大数据配合乔布斯癌症治疗
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此,他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本,而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药,最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
2. 大数据应用案例之:能源行业
1)智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。
通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。
因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
2)丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据,系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,分析出应该在哪里设置涡轮发电机,事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中,准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。
为了锁定最理想的位置,Vestas分析了来自各方面的信息:风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势,帮助其客户实现投资回报的最大化。
3. 大数据应用案例之:通信行业—通过大数据分析挽回核心客户
法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商,希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。
他们决定进行客户细分,方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录,特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类,如:“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。
这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题,如:哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法,公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。
4、大数据应用案例之:零售业—大数据帮零售企业制定促销策略
北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃,产品总数达到3万多种,产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多,成本变化比较频繁,一年之中,变化可达四次之多。
结果,每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队,希望透过分析消费者的购买记录和相关信息,提高定价的准确度和响应速度。
定价团队的分析围绕着三个关键维度:
1)数量:团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录,从客户不同维度分析,了解客户对每种产品种类的最高接受能力,从而为产品定出最佳价位。
2)多样性:团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外,他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券,团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪,从而判断他们对于公司的促销活动是否满意,并微调促销策略。
3)速度:为了实现价值最大化,团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录,为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券,为客户带来便利性和惊喜。
透过这一系列的活动,团队提高了定价的准确度和响应速度,为零售商新增销售额和利润数千万美元。
5、大数据应用案例之:网络营销行业(SEM)
很多企业在做SEM的过程中,都有这样的感触:每年都会花费大量的预算在SEM推广中,但是因为关键词投入产出无法可视化,常常花了很多钱却不见具体的回报。
在竞争如此激烈的SEM市场中,企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广,例如BDP,来帮企业节省不必要的支出,提升整体的经营绩效。
企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案,打通各个搜索引擎营销(SEM)、在线客服系统和CRM系统,营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术,简单拖拽即可生成报表,观察每一个关键词的投入和产出,分析每一个页面的转化,有效降低投放成本。
通过BDP实况分析数据,可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名,并对其进行可视化的分析,实时监控自己和竞争对手的投放情况,了解对手的投放策略,支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段,及时调整策略。知已知彼,才能百战不殆。
6、大数据应用案例之:电商行业
意料之外:胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示,中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%,其中又以75B的销量最好,其次是A罩杯,购买占比达25.26%,C罩杯只有8.96%。
虽然淘宝数据平台不能代表一切,但是结合现实来看,这个也具有普遍的代表性,只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中,黑色最为畅销,黑色绝对是百搭,每个女性必备。
从省市排名,胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考,为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。
7、大数据应用案例之:娱乐行业
微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德(David Rothschild)利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的话题。
今年罗斯柴尔德再接再厉,成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个,继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
总的来说,大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境,而是彻底扭转整个竞争环境,带来新机遇,企业需要应势而变。企业只有认识到这一点,使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据,才能在长期竞争中成为终极赢家。
Ⅲ 数据新闻的功能与优势
目前,在大数据新闻制作上已经积累了经验的国际媒体有《卫报》《纽约时报》《华盛顿邮报》等,但它们也处于探索阶段。通过对国内外代表性媒体的大数据新闻实践进行研究,可以总结出大数据新闻的四个功能,即描述、判断、预测、信息定制。
《卫报》网页2012年1月5日发布了一个有关“阿拉伯之春”的大数据新闻报道。报道利用动态图表,以时间轴为主线描述了自2010年12月一突尼斯男子自焚至2011年12月的一年间,17个阿拉伯国家发生的一场政治运动。网民可以通过这个四维动态的报道,清楚地从宏观到微观,全面了解阿拉伯之春在不同国家的不同表现形式。图表上方设置了时间的推拉按钮,网民推拉到自己想观看的时间点,可以清楚地看到相同时间点上不同国家发生的相关事件。画面的下方是各个国家的标签,网民也可以通过国家标记,来关注某个具体国家在纵向时间轴上的政治演变进程。不同的政治事件用不同颜色来标示:绿色为群众性抗议活动,浅蓝色为国际上的相关反应,黄色为政治事件,红色为政权更替。如果网民想了解某个事件的具体内容,点击不同颜色的标示,随即获取深度报道的链接。这种新闻报道方式,将涉及十几个国家、时间跨度长达一年的复杂的“阿拉伯之春”,以明晰的动态方式呈现出来,纯文字报道难以达到这样的传播效果。
大数据新闻还能够描述那些看不见的短期过程,比如流言如何在社交网络上传播。《卫报》通过追踪分析260万份推特内容,利用可视化动态图表描述了从流言开始传播到辟谣结束的整个过程。它也是以时间为轴,利用圆圈大小、颜色变化来描述整个过程,绿色的圈代表散布流言的推文,红色的圈代表更正这个流言的推文,灰色的是中立的评价推文,黄色的是对流言持怀疑态度的推文。圈的大小代表了推文的影响程度,圈越大影响程度越大。如果想了解具体的内容,点到哪个圈,屏幕旁边即刻呈现这个圈所代表的推文的发布者、发布日期、转推人数等等信息。通过这个动态的演进过程,人们可以清楚地看到,社交网络并不像一般想象的那样,是一味扩散虚假消息的场所。其实在假消息出现不久,社交网络上各种辟谣的消息就已经出现了。
从这两个例子可以看出,大数据新闻的报道方式能够在宏观上对某个事件看得更加清楚与全面,事件复杂的演进过程以及这个过程中的各个方面,都能描述得直观且有趣。 2011年8月,一个黑人穆斯林男子乘出租车在伦敦街头遭到警方拦截,双方发生枪战,该男子当街死亡。两天后,约300人聚集在伦敦市中心的警察局进行抗议,后来演变成持续多天的骚乱事件,抗议者引燃了汽车、商店和公交车。当天夜里,伦敦其他地区也发生了类似袭警、抢劫、纵火等事件。一些媒体评论指出,这与贫富差距有关。英国首相卡梅伦接受采访时,声称骚乱事件与贫富差距无关。
英国《卫报》记者利用大数据的分析结果,做了关于这一事件的系列报道,其中的一个报道主题,便是骚乱与贫困有没有关联。记者利用谷歌融合图表,在伦敦地区地图上标记出骚乱分子的居住地信息(黄色点)、实际发生骚乱的地点(灰色点),以及贫困地区分布(越偏红色表示越贫穷)。根据这张伦敦市中心的图,网民可以将图扩展到整个大伦敦地区来看,也可以聚焦到具体的街区放大来看,观察每个被标记的骚乱点的人流从哪里来,到哪儿去,从而清楚地看到贫苦与骚乱之间存在的某种关联。这种关系的表达,比起单纯的文字报道来,表现清晰,说服力强。 2013年“十一”长假期间,九寨沟发生游客大量滞留现象并引发群体性事件。如果新闻媒体或旅游当局能够在此前运用中国的局部大数据进行预测性报道,完全可以避免这样的群体性事件发生。因为传媒可以根据这方面的大数据,提前报道在哪个具体时间段内,有多少人从哪些地方前往九寨沟,其中男人、女人、老人、儿童各有多少等等。
这只是一个小例子,大数据能够预测社会和人们日常生活中的各个方面。通过挖掘大数据,传媒在技术上可以制作出可视化、交互式的图表,告知很多事项。微观的如流行疾病来袭、交通拥堵情况;宏观的如经济指数变动、某种社会危机的来临等等。网络开辟了“网络预测”网页,以“大数据,知天下”的口号推出,预测的产品有高考、世界杯、电影票房等等。它们后期准备上线的产品扩展到了更广的领域,比如金融预测、房地产预测等等。 利用大数据的分析结果,满足网民的信息个性化要求,是国外媒体的最新尝试。例如Five thirty eight数据博客,在2014年5月23日新辟读者来信专栏“亲爱的莫娜”。其第一期开篇语阐释的目的是:“我开这个专栏是为了帮助读者回答一些生活中重要的或者严肃的问题,比如我是不是很正常、我处在世界的哪个地位层面等等,目的不是为了给读者答疑解惑,不是告诉读者应该做什么和不应该做什么。恰恰相反,我提供数据来解释、描述你的经历。”
综观这个专栏,读者的提问五花八门,比较严肃的如:“美国有多少人从来没有喝过一滴酒?”“美国有多少男性空乘人员?”也有比较私人的如:“我该多久换一次袜子?”“婚前同居会不会导致离婚”等等。专栏作者利用美国范围内的大数据,即刻将分析结果告知当事人,但避免给出指导性意见,仅告知各种数据的分析结果,让网民自己依照分析结果来处理自己面临的问题。这个专栏与传统的纸媒读者来信专栏不同,不是通过星座、血型、生辰八字或伪装成阅历丰富的专家,来提供些心灵鸡汤式的回答,只用数据来说话。
这种尝试在媒体中并不少见。2011年,BBC广播公司曾根据2012年政府的财政预算联合毕马威会计师事务所做了一个预算计算器,用户只需要输入一些日常信息,例如买多少啤酒,用多少汽油等,就能够算出新的预算会让你付多少税,明年生活会不会更好。
根据用户需求提供个性化的大数据服务,是未来的发展趋势。这些报道有一个共性,媒体都致力于以用户的需求为中心,利用大数据诠释宏观社会现象对用户的影响,或者回答用户困惑的问题。媒体可以精准定位,经过后台计算,按照用户的接收习惯、工作习惯和生活习惯将服务推送到用户眼前。
Ⅳ 大数据应用案例有哪些
案例如下:
1、交通大数据畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一,对于大数据的感知也是最急迫的。近年来,我国的智能交通已实现了快速发展,许多技术手段都达到了国际领先水平。交通的大数据应用主要在两个方面,一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度,合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度,提高已有线路运行能力。
2、教育大数据因材施教
在课堂上,数据不仅可以帮助改善教育教学,在重大教育决策制定和教育改革方面,大数据更有用武之地。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。
3、环保大数据对抗PM2.5
在美国NOAA(国家海洋暨大气总署)其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后,NOAA会汇总大气数据,海洋数据,以及地质数据,进行直接测定,绘制出复杂的高保真预测模型,将其提供给NWS(国家气象局)做出气象预报的参考数据。
大数据特点
1、大容量
例如,IDC最近的报告预测到2020年,世界数据量将扩大50倍.目前,大数据的规模仍然是不断变化的指标,单一数据集的规模范围从数十TB到数PB不同.简单来说,存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC.此外,各种意想不到的来源可以产生数据。
2、多样性
数据多样性的增加主要是由于网络日志、社交媒体、网络检索、手机通话记录、传感器网络等数据类型。
3、高速
高速描述的是数据创建和移动的速度.在高速网络时代,通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器,创建实时数据流已成为流行趋势.企业不仅要知道如何快速创建数据,还要知道如何快速处理、分析和返回用户,以满足他们的实时需求。
Ⅳ 大数据那些神奇或哭笑不得的案例
大数据那些神奇或哭笑不得的案例
互联网时代每天都有巨量的数据产生,信息技术也随之飞速发展。大数据已经渗透进我们生活的方方面面,其实我们也时时刻刻在接触这些大数据带给我们的服务。接下来我们看看那些大数据挖掘出来的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布(神方案)
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今,“啤酒+尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例,被人津津乐道。
2数据新闻让英国撤出伊拉克
2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件,鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明:伤亡人数、时间,造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万,显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动,推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
3C罩杯都在新疆
淘宝数据平台显示,购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%,其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯,购买占比达25.26%,C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中,黑色最为畅销。以省市排名,胸部最大的是新疆妹子。
4QQ圈把前女友介绍给未婚妻
2012年3月腾讯推出QQ圈子,按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网,把用户的前女友推荐给未婚妻,把同学同事朋友圈子分门别类,利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
5首款“魔镜”预知市场走向
在现在,“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人,还能通过价量关系得出市场的走向。在不久前,“魔镜”帮助中石等企业分析数据,将数据可视化,使企业科学的判断、决策,节约成本,合理配置资源,提高了收益。
6Google数字模型预测流感
2009年,Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇,将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较,并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7数据文档帮乔布斯延长生命
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此,他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本,而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药,最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
8大数据让奥巴马连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据,因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言,依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降,在政治领域,大数据的时代已经到来;各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已,无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
9大数据成功预测21项大奖
2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德(David Rothschild)利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再接再厉,成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个,继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
10购物数据预测高中生怀孕
明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉,一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉,因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据,然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。
人类已进入大数据时代,国际数据公司的研究结果表明,近几年全球产生的数据量高达数个ZB。基于这样一个大数据的概念,我们会在各行各业,比如医疗行业,将迎来深度的行业变革,甚至颠覆性的变革。
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Ⅵ 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。
Ⅶ 十大令人震惊的大数据真相
十大令人震惊的大数据真相
如今,“大数据”是科技界当之无愧的热词,围绕着它有众多的新闻和炒作。最近的研究显示,2013年,全球范围内花费在大数据上的资金就高达近310亿美元。这项研究预测,这个数字将会持续增长,到2018年将会达到1140亿。当然,有关大数据的新闻也不全都是事实,这其中存在着许多夸张的宣传,很多企业经营者并不了解大数据的实质,他们也并不清楚为何大数据花费如此之高。
尽管全球各地正想举办关于大数据的学术研讨会和商业论坛,但这个出现在新时代的科技名词仍有很多方面不为人所知。简单来说,大数据是指在互联网时代,每天都在持续稳定增加的海量数据,这些数据的量十分巨大,能够帮助我们了解这个世界。如果你想走近“大数据”,了解“大数据”,那就可以看看199IT发布的有关大数据的真相吧。
1、全球数据的90%产生于过去2年内。
2、当前数据产生的速度非常快,以今天的数据生产速度,我们可以在2天内生产出2003年以前的所有数据。
3、行业内获取并且存储的数据量每1.2年就会翻一番。
4、到2020年,全球数据量将由现在的3.2ZBytes变为40ZBytes(1ZB=1024EB,1EB=1024PB,1PB=1024TB)。
5、仅Google一家搜索引擎,每秒就处理4万次搜索查询,一天之内更是超过35亿次。
6、最近的统计报告显示,我们每分钟在Facebook上贡献180万次赞,上传20万张照片。与此同时,我们每分钟还发送2.04亿封邮件,发送27.8万推文。
7、每分钟大约有100小时的视频被传上类似YouTube这样的视频网站。更有趣的是,要花费15年才能看完一天之内被传到YouTube上的全部视频。
8、AT&T被认为是能够用单一数据库存储最多数据量的数据中心。
9、在美国,很多新的IT工作将被创造出来以处理即将到来的大数据工程潮,而每个这样的职位都将需要3个额外职位的支持,这将会带来总计600万个新增工作岗位。
10、全球每分钟会新增570个网站。
这一统计数字至关重要,也具有颠覆性。这就是10大令人惊奇的大数据真相,你震惊了吗?全球企业应该更加关注大数据的不同方面,因为处理这些大数据已经成为这个时代的重中之重。
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Ⅷ 普利策奖获奖作品《雪崩》为什么引起新闻界震动
中国人民大学新闻学院的陈力丹教授和向笑楚、穆雨薇同学最近就去年获得普利策新闻特稿奖作品《雪崩:特纳尔溪事故》(Snow Fall:The Avalanche at Tunnel Creek)进行了专题讨论。该作品报道了16名滑雪爱好者遭遇雪崩的经过,在报道技术上颠覆了传统报纸的新闻呈现方式,把文字、音频、视频、动漫、数字化模型(DEM)、卫星模型联动等集成,发表在《纽约时报》的网站上。引起关注的当然不是报道的内容,而是它将各种网络传播的新技术运用于报道新闻。
陈力丹:《雪崩》到底是怎样一个报道?为什么后续会引起大量关注和褒贬不一的评价?从新传播技术对传统新闻报道影响的角度看,未来新闻报道的形态将向哪个方向发展?《雪崩》是否能够代表未来新闻报道的发展方向?这里请两位同学对此做专题讨论。向笑楚同学用文字介绍这一新型新闻作品的特征和展现方式,穆雨薇同学则论证这一作品的问世带来了怎样的影响。
向笑楚:《雪崩》的展现方式与制作团队
打开这个作品的新闻网页,呈现在眼前的首先是全屏循环播放的积雪滚落下山坡的视频,往下滑动页面,文字穿插于视频、照片和信息图之间。颠覆性的新闻呈现方式背后,是整个新闻制作团队之间的默契配合,因此这个普利策特稿奖不单属于组织者约翰·布兰奇(John Branch),还应该属于整个团队。这个新闻奖不同于一般的奖项,它引起新闻界的震动,使未来新闻的形态和发展方向,以及新闻报道如何跟进新传播技术的应用等问题被再次提上日程,出现了比以往更为激烈的讨论。
2012年12月20日《纽约时报》推出特别报道《雪崩:特纳尔溪事故》。这是一件完全孕育于新媒体技术的新闻作品,它先在《纽约时报》网站上发表,6天之内就收获了350万次页面浏览,3天后才在印刷版报纸中刊出。该奖评审委员会在颁奖词中丝毫不掩饰对于它的喜爱:“《雪崩》对遇难者经历的记叙和对灾难的科学解释使事件呼之欲出,灵活的多媒体元素的运用更使报道如虎添翼。”可见,除了高水平的写作、原汁原味的内容、连贯统一的行文,融合了多媒体的“三维特稿”才是记者约翰?布兰奇和他的团队带给读者们的最大惊喜。
提供多媒体交互的现场感体验,是这部作品的显著特色。它报道的是发生于2012年2月19日美国史蒂文斯?帕斯滑雪场的一场灾难,包括6部分惊心动魄的故事,集合了新闻事件回顾、滑雪者的罹难口述、雪崩的科学原理等多个视角。全景地图、采访视频和音频、交互图片与知名滑雪者的传记在该作品中有机地融为一体,形成了一个又一个小的视觉高潮。
点开《雪崩》报道首页,一大幅雪山的动态画面立刻映入眼帘,寒风吹过雪山,白雪飘飘令人寒意顿生。画面空白处显现报道标题“Snow Fall:The Avalanche at Tunnel Creek——By John Branch”,好似大幕拉开,电影即将上演。随着光标向下拖拽页面,全篇特稿徐徐展开,伴随着视频、动画和图片集锦均匀流畅地嵌入行文之中,整体感觉简洁大方,自然不生硬。在表现滑雪者逃生时,读者眼前出现了一个全真模拟雪崩发生现场的动画,甚至还可以听到大雪球沿山坡滚下时发出的咆哮声,情景逼真令人凝神屏息。
作品还有一处很细心的设计:在每位采访对象出现后,就会在网页的右边出现以该人物头像为标志的背景信息框,点击即可了解这个人的具体信息,包括他们的年龄和职业。笔者认为,这正是新闻专业主义在新媒体环境下的独特呈现。新闻报道的专业性很大程度上依赖于“报道信源”的精准无误,而强调被采访对象的信息正是以一种更为生动和直观的方式来凸显这种专业意识。
更为神奇的是,《雪崩》网页还会根据读者鼠标浏览动作的快慢,自动调整视频的播放速度和对应内容,真正实现了实时互动。如果读者十分喜爱这个作品,便可以通过网站顶端的社交媒体链接进行分享。一位名为“Cal”的网友评论道:“这个作品太打动人了,我对它的喜爱难以言表。感谢记者约翰,你为我们带来了媒介融合的强烈心灵撞击。我已将链接分享给所有爱好滑雪的朋友。”
的确,在影音、图片、视频和动画的交织行进中,读者已不知不觉阅读完近1.8万字的特稿。稍微感到枯燥乏味的时候,这些多媒体元素都能将读者重新吸引回特稿上面。读者已经不是在看新闻,而是以更加直接的方式触碰新闻,以身临其境的状态感知事实。听其音,观其形,《雪崩》为用户提供了独一无二的用户体验。
《雪崩》的制作团队颠覆了传统的新闻报道组织模式,它由十几人组成,分为3个小团队,分别是采写组、多媒体制作组和技术发布组。采写组以记者约翰·布兰奇为核心,辅助他进行报道的还有体育主编乔?塞克斯顿等6人。多媒体制作组由图形主管史蒂夫·都依内斯(Steve Duenes)带领杰米利?怀特(Jeremy White)等5人组成。技术发布组的架构与多媒体制作组相仿,由数字设计副主管安德鲁?库尼曼(Andre Kueneman)带领艾伦?麦克莱恩(Alan Mclean)等4名成员协作完成。
《雪崩》制作团队打破了以往传统媒体中从记者到执行主编的垂直型的采编架构,代之以全新的“分组互动写作模式”——采写组、多媒体制作组和技术发布组缺一不可,这可以看作是编辑部为了应对新媒体冲击而进行的生产方式的变革。变革后的编辑部能够更好地满足受众多元化的阅读需求,媒介融合下的新闻生产力大幅度提高。笔者认为,普利策新闻奖不应只颁给记者约翰·布兰奇一人,而应颁给整个团队。
此外,制作团队的大数据新闻生产也值得关注。该事故发生后,在推特(Twitter)和脸谱(Facebook)上迅速发酵,关于救援进度、天气状况、遇难生还名单、雪崩的科学知识等,被迅速转发、评论和分享。制作团队通过数据扒取和挖掘工具(即利用大数据),通过对热点话题和关键词的搜索,获得了大量的数据,从中分析出受众的关注点、知识盲点分别是什么,随后才着手策划这个新闻专题,非常有针对性。
《纽约时报》对于发行渠道也进行了创新,他们率先将“雪崩”转制成电子书,一本卖2.99美元,其原版内容均为《纽约时报》的优质新闻报道。网站前期大量的点击和浏览为纸质报纸和电子书的销售做了宣传和铺垫,后者更像是对于网站内容的实体化珍藏版本。《雪崩》似乎成了一块可以垦荒的孕育着无穷商业价值的宝地,知名技术博客Gigaom.com创始人奥姆?马利克(Om Malik)提出更大胆的想法:“为何不在特稿当中植入雪橇和羽绒服的广告呢?”
穆雨薇:关于《雪崩》的褒贬不一的评价
《雪崩》为沉寂已久的传统媒体走出困境带来了新的生机。当很多报社都将网络媒体当成纸质媒体的复制品时,《雪崩》对此做出了突破性的表率,它并非简单地将文字、图片、视频拼凑在一起,而是真正实现了“报网融合”,通过流畅的连接和叙事,将事故发生的背景、过程、后续处理以及每个当事人的口述娓娓道来。《纽约时报》的图像主管史蒂夫?都依内斯接受记者采访时说,他们一直在尝试对《纽约时报》网站重新设计,开创更多类似于“雪崩”的项目,将多媒体元素整合在故事当中,形成一个连贯的框架。《雪崩》的成功证明了互联网的交互性和用户体验,都是纸质媒体所无法媲美的,这也能够让许多纸媒从业者开始重视网络新闻媒体的巨大潜能。美国新闻主编协会(ASNE)称它“为在线报道树立了新标准”。科技博客创始人奥姆?马利克兴奋地称:“《纽约时报》的管理层真该赌一把:斥资2500万美元打造100个类似‘雪崩’的项目吧!”
但也有很多人对《雪崩》持质疑态度,认为它不能代表未来网络新闻的发展方向,很可能只是昙花一现的新闻奢侈品。《大西洋月刊》撰文写道:“雪崩不会是新闻产业的将来,它仅仅是一个创新罢了,而并没有为新闻报道带来彻底变革。”
对于这一新闻作品的质疑,大致可分为以下三种:
其一,过于高昂的制作成本让媒体人望而生畏。《纽约时报》拒绝透露《雪崩》的制作成本,但有传闻称花费了25万美元,因此被戏称为只有《纽约时报》这种“高帅富”媒体才能玩得起的奢侈品,而该项目能否实现收支平衡仍是未知数。全球著名媒体与软件公司Atavist就曾有过失败经历,他们先于《纽约时报》两年尝试制作多媒体故事,每个故事同样售价2.99美元,但最后因为入不敷出而停止该项目。
其二,类似《雪崩》的作品很容易让读者陷入审美疲劳。《雪崩》之所以能够轰动一时,是因为别具一格的多媒体呈现方式吸引了读者的眼球。但交互式的制作模板很容易被模仿,新鲜劲过了,读者的兴趣度也会降低。Scroll Kit公司[3]的联合创始人科迪?布朗仅用一小时就复制了另一个版本的雪崩,这还引发了一场与《纽约时报》的版权纠纷。[4]而且在浏览《雪崩》时,读者更倾向沉迷于变幻莫测的多媒体元素而非特稿本身,这不得不说是一种遗憾。
其三,《雪崩》的策划耗时半年,这有损新闻的时效性和新鲜性。陈力丹教授定义“新闻是对客观发生的、具有新闻价值的事实的叙述”[5],从这个角度来看,《雪崩》这个作品不能严格算作新闻作品,更像一个由新媒体精心打造的艺术品。但笔者认为,对《雪崩》的这点质疑或许有失偏颇,它的各方面价值被忽略了。事实上,读者们能通过这篇特稿了解到雪崩发生的原理、可能出现的雪崩情况以及自救措施。《雪崩》不仅是一个好看的花瓶,而且是一则以公众利益为出发点的报道,为以后传统的新闻报道形态提供了可资借鉴的思路、方法和技术手段。
我们正处在一个信息爆炸的时代,人们越来越倾向在有限的时间内获取更多的信息,这使得信息变得短小而精悍,也让现代人的阅读走入了碎片化,正如美国经济学家赫伯特·西蒙(Herbert Simon)所言:“信息消耗的是接收者的注意力。”我们本以为读者面对着长篇累牍、含义深刻的新闻特稿早已丧失了耐心,而《雪崩》则让传统新闻人看到了创新和变革的希望。“内容为王”固然应当继续被奉为圭臬,而玩转多媒体似乎也成为生存下去的必备法宝。未来充满着挑战,正如《大西洋月刊》的评价,虽然《雪崩》已经在新闻作品的内容生产上实现了漂亮的飞跃,但依靠发行和广告的传统盈利模式的禁锢仍没有被突破。新闻界能否“雪崩”出更多具有颠覆意义的新闻产品?一切尚待观察。
陈力丹:中国的传统媒体能从《雪崩》的成功中获得什么?
在网络新媒体的冲击下,传统媒体如何应对已是现在的热门话题。历史上新的媒介形态冲击原有媒介形态的事情已经很多了,但是这一回不是一些媒介形态是否替代另一些媒介形态的问题,而是不同媒介形态的有机融合。我们较多的传统媒体只是简单地以建立自己的网站来应对新媒体的挑战,这显然是无效的。
这里介绍的获奖新闻作品《雪崩》,就我国传媒的观念认识和技术水平来说,并非可以直接搬过来,不过我们从中应看到观念上与外国同行的差距。观念不解放,即使有钱也做不出像样的作品。新华社前些日子做了一部不亚于《雪崩》的作品《三北防护林》专题片,由于软件技术上的实力不够,靠巨大的人力、物力一点一滴地堆上去精工细作,花费天文数字的钱,做出来很好看,但没有新闻时效,技术上无法推广。
现在新闻报道的新媒体方式已经多样化了,但我国传媒这方面的创新还很少。《雪崩》整体上我们难以效仿,但每一类具体的表现方式,我国的传统媒体都是可以在网上呈现的,问题在于我们想到了吗?关于某一连续性事件的网上四维(立体空间+纵向时间)报道模式、网上新闻图片的游戏报道方式、新闻“众包”或“众筹”的采访模式,在外国已有不少成功的案例,而在我国的传媒界目前尚没有看到。
每当我们看到人家的关于新闻报道的最新样式之后,不能总是惊叹一番,而要给自己提出问题:我们为什么没有想到,为什么在创新思路上总是跟不上?目前至少可以做的是:看到人家的最新报道方式后,想一想在已有的条件下,我们能够借鉴哪些?例如“大数据”,这个词我们说了不少了,其实真正运用大数据进行新闻报道的传媒案例很少。我们在技术上是可以做到的,问题在于我们的传媒人在既定的报道模式中安闲惯了。
今年春运和春节期间,央视与网络配合,通过电视新闻展现了春运、春节期间全国人民生活生产中各种类型的大数据。例如当下全国铁路运输中最热、次热的铁路线在哪里,乘坐火车的人的年龄、性别结构,甚至当下春节年夜饭吃什么、春节红包发放特点、多少人春节相亲、多少人过节陪父母、商圈的热力图、烟花燃放情形等全国宏观图景,以往我们是无法即刻、精确地获悉的。所以,每年传媒关于春运和春节的报道,充斥大同小异的情感个案,连报道者自己都觉得厌烦了,何况受众呢。现在通过网上大数据,可以轻而易举地即时获悉,电视台再以形象化的动画方式加以即时、宏观而精确的展现和报道。然而,除了今年央视《晚间新闻》节目在春运和春节期间集中采用了大数据外,至今几个月了也没见到新闻报道中再有什么新思路、新动作。想不到,还能谈得上做到吗?
通过观看《雪崩》,应该想到很多、学到很多。
Ⅸ 什么是大数据,大数据的典型案例有哪些
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。
Ⅹ 改变世界的第四种力量—大数据
改变世界的第四种力量—大数据
世界著名未来学家托夫勒曾说改变这个世界的力量有三种暴力、知识、金钱,而如今我们的世界正在被第四种力量改变,那就是大数据!
—— 题记
也许你不知道什么是大数据,但是你一定发现了当你打开常用的浏览器之后网页上的推荐内容很多都是你曾经浏览过的,或者是你比较感兴趣的,这就是大数据。前几天某报纸有一篇文章说我们网购的假货跟大数据有关,所有的茅头都指向了大数据,觉得是大数据“出卖”了自己,据说我们的消费记录,购买记录,单价记录,将作为发货参考数据被系统识别,如果你一直都买低价位或者高仿的东西,发货系统就会给你发假货或者高仿。然而,真的是大数据的错么?大数据莫名其妙就成了“背锅侠”,或许你还没有弄懂大数据的核心是什么。
大数据不管应用在哪个行业它的核心都是通过技术来获知事情发展的真相,最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。具体来说,要实现大数据的核心价值,还需要前两个重要的步骤,第一步是通过“众包”的形式收集海量数据,第二步是通过大数据的技术途径进行“全量数据挖掘”,最后利用分析结果进行“资源优化配置”。说白了,大数据最终的落地就是资源优化配置。所以诸位剁手党们此刻还飞奔在路上的假货和大数据无关!大数据只是客观的还原“真相”,帮用户准确进行数据分析和消费定位而已,你买的假货还真赖不到大数据头上。
俗话说无风不起浪,大家之所以觉得是被大数据“坑”了,很大程度上是不了解大数据造成的“误解”。接下来我们从实际案例出发给大家介绍一下大数据的应用。比如天机APP,它就是一款纯粹的大数据理念下的追踪软件。我们来看看天机是怎么利用大数据进行资源的优化配置的,它跟传统资讯软件又有哪些不同之处呢?
首先,在海量的资讯中通过众多的渠道进行数据收集,在收集数据完成之后通过语义分析、数据整合、碎片加工等自主研发的核心技术对所有抓取的数据进行分门别类。接着,利用大数据特有的途径对已经筛选过的资讯进行更深层次的数据挖掘,探索数据传播轨迹的发展方向,以及各类媒体对事件的态度。最后,根据不同的用户需求,对资讯进行合理的配置,准确的把资讯及时推送到不同的客户端。在完成初次资源配置以后,时刻关注这些信息的发展状况,不间断的进行更新,直到用户自己选择终止对这类信息的需求。那么应用了大数据的天机和别的资讯软件比较有什么不同点呢?
对于用户来说,普通的资讯软件就是新闻的搬运工,它的主要作用就是把新闻从网页上搬运到一个APP客户端集中起来,方便用户的阅读。在天机的客户端,用户不需要搬运过来的新闻,只要输入关键词,瞬间就能获取全网所有的相关资讯,因为有大数据为依托,完全摆脱了“搬运工”的称号,它的唯一理念就是追踪,最大的功能按钮也是追踪,未来的资讯趋势是让所有的用户参与到资讯的传播过程中来,而天机做到了,它也慢慢的改变了人们的生活方式。
天机做为一款大数据产品从哪些方面改变了人们的生活方式呢?①高效的一站式阅读体验毫无疑问在互联网大数据时代,周围无时无刻不在充斥着各种各样的信息。比如,微信上分享的干货软文、某电商的年度大促信息、某旅行社的国外团购报名打折事宜.......
时间太紧,杂事太多,都会让你无法专注去阅读一条完整的信息,导致效率低下。
▲半分钟原则
以每天早上要阅读的新闻为例:
作为一个上班族你每天早上起来的第一件事就是用尽量少的时间浏览睡着的八小时发生了什么事情,如果你不想上班迟到的话,你的阅读时间只有几分钟而已。
所以你在打开手机上的资讯软件的时候,需要考虑“是否能在五分钟之内读完新闻?”
?若能,打开你手机上的资讯APP,快速阅读
在打开了手中的资讯软件的情况下,你可以很自信的对碎片化的资讯进行有目的的阅读和吸收,然后决定在接下来的这一天你需要持续关注的新闻有哪些,在头脑中做个简单的过滤就好!在天机的客户端,甚至不需要五分钟就能完成对信息的筛选和接收,从清单到资讯圈只需要半分钟就能够了解所有资讯!
?若不能,你只能错过你在睡着的八个小时这个世界发生的一切
但是,对天机的用户来说,不会发生早上起来错过新闻这样的事!
②丰富多样的基础功能▲追踪清单
当你在打开天机的一瞬间,相当于开启了一个大型数据库级别的资讯源,追踪清单会温和的提醒你上一次你关注的话题有哪些新的动态,你可以选择打开也可以选择忽略。
▲追踪按钮
低调的主题追踪功能,在瞬间为你准备好了大家都在看的新闻,源源不断的新鲜新闻通过大数据输送到了不同的用户客户端,绝对不会让用户错过什么。
▲资讯圈
想要最快的浏览新闻,打开天机的资讯圈,里面已经追踪好了所有前一秒发生的新闻,让用户体验最好的是当打开资讯圈的时候,并没有被各大门户网站的新闻刷屏,而是各种渠道的高质量有效资讯(因为天机获取新闻的原则是以资讯本身的价值为标准的,而不是按门户网站的排名来抓取)。对百分之九十的用户来说,打开资讯圈一分钟之内阅读到的新闻就能满足他们对信息的需求。
③大数据衍生的深层次解读功能▲天眼以报道统计为基础精确的计算出所有媒体最近七天对该话题的报道量,报道比例按照按照媒体性质划分出报道的比例,以报道数量排行为结果导向展示了排名前五的媒体,从不同的角度体现了一篇新闻的阅读价值、重视程度、以及报道热度。
▲传播轨迹以时间为顺序,以媒体为核心,用轨迹的形式在现了一条新闻的全部生命过程。突破了新闻的局限性和告别的笼统概念的传播。
这就是天机,在把大数据追踪运用到极致以后,又很自然的回归到了资讯软件的本质使命。毫不夸张的说在北上广深这些经济和互联网技术最发达的地区,百分之八十的人都在使用天机APP。与此同时,天机的4.2版本一上线就被赋予了很多的赞誉和期望,它的具体使用方法也因为人群的不同而千人千样。在业界人士看来,这款APP最大的价值在于:让大数据的梦想不止于空想,让大数据在资讯界的应用有了落地点,澄清了人们对大数据的“误会”让更多人在了解什么是大数据的同时也享受到了追踪带来的愉快阅读体验!
现在大家应该明白了网购买到的假货真的跟大数据无关,那些觉得是大数据出卖自己的,大概是本末倒置了!大数据只是一个忠实的记录着,它会客观的分析所有的真相。你之所以会在网购时买到假货,是因为那些货本身就是假的,毕竟给你发货的是人而不是大数据!而被我们“误会”的大数据正在被应用到越来越多的行业,它的力量正在改变我们的世界!
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