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徐子沛大数据的本质

发布时间:2023-06-26 05:59:26

㈠ 根据涂子沛先生所讲,哪一年被称为大数据元年

2013被称为大数据元年:数据就是资源
2012年以来,“大数据”(big data)一词越来越多地被人们提及版,人们用权它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。有媒体预测,2013年将成为“大数据元年”。

㈡ 大学生怎么运用大数据建设社会主义

一、大数据及其特点
大数据目前尚无明确定义。维基网络对大数据的定义是:大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息【1】。徐子沛在《大数据》一书中将大数据定义为:指那些大小已经超出了传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据【2】。《大数据时代》的作者维克·托迈尔·舍恩伯格认为,“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。”【3】8-9《人民日报》在采访他时,他曾说:“在我看来,大数据是一种价值观、方法论,我们面临的不是随机样本,而是全体数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系。这是一场思维的大变革,更是一个互动的过程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大数据,并得到不一样的结果与好处。”【4】据此,笔者认为:大数据是大规模数据中,可以通过有效技术手段快速获取、存储、管理并分析出可以推动社会发展的有价值的数据。
目前普遍认可大数据的四个基本特征,即4V特性:规模大(Volume)、来源广泛且类型多样(Variety)、获取及处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)。
数据规模大(Volume)。现代意义上的“数据”,范畴比信息还要大。进入信息时代,“数据”二字的内涵开始扩大:不仅指代“有根据的数字”,还统指一切保存在电脑中的信息,包括文本、图片、视频等。数据也逐渐成为“数字、文本、图片、视频”等的统称,也即“信息”的代名词。【6】256-257
数据来源广泛、类型多样(Variety)。信息时代,数据的获取途径不仅限于计算,还包括大记录,即人们通过手机、个人电脑、ipad等终端上传到网络的海量数据以及个人存储在手机、个人电脑等终端中的数据。数据的类型也不再局限于原始的计算数据、结构化数据,还包括人们在日常生活中随手记录、保存、上传至网络平台的图片、音频、视频等非结构化数据。
数据获取及处理速度快(Velocity)。数据来源的多样化致使数据日益公开化、社会化,数据获取更为方便、快捷、全面。伴随大数据发展而诞生的数据处理技术使得数据处理速度远远快于传统数据时代,数据处理日益规模化、软件化、智能化。
价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比,大数据本身的价值密度是相对较低的,需要对海量的数据进行挖掘分析才能得到真正有用的信息,形成用户价值。【5】基于海量数据基础上形成的某一领域或某一特定内容形成的信息,相关性更强、信息更为全面,效果更佳明显,价值高于传统小数据分析得出的结论。
二、依托大数据推动社会主义核心价值观建设的重要性
大数据已经融入到大学生日常生活中,大学生学习、生活、工作无处不体现大数据。一方面,大学生通过互联网获取学习资料、娱乐资讯、工作模板,成为大数据的享用者;另一方面,大学生搜索、下载学习资料留下数据痕迹,在微博等社交网络平台发表状态、上传生活照片以及工作过程中通过网络发布通知、活动内容,成为大数据的贡献者。大数据与大学生息息相关,透过大学生可以了解学生的思想动态,亦可推动社会主义核心价值观建设。
(一)大数据为社会主义核心价值观建设提供良好的环境。
徐子沛在《数据之巅:大数据革命,历史、现实与未来》中提到一个案例:2013年7月,有报道称,华东师范大学的一位女生收到校方的短信:“同学你好,发现你上个月餐饮消费较少,不知是否有经济困难?”这条温暖的短信也要归功于数据挖掘:校方通过挖掘校园饭卡的消费数据,发现其每顿的餐费都偏低,于是发出了关心的询问,但随后发现这是一个美丽的错误——该女生其实是在减肥。【6】275这个案例说明可以通过大数据了解实时了解学生状态,在当前东西方价值观激烈碰撞的环境下,通过分析数据可以了解并掌握学生思想动态,做到早发现、早处理,对于为社会主义核心价值观建设提供良好的环境有极为重要的意义。
(二)大数据为社会主义核心价值观建设提供更为行之有效的方法。
价值观教育并非一成不变、形式单一,目前高校社会主义核心价值观教育方式主要有课堂教学、主题班会、高校讲座、社会实践以及网络自主获取等形式。那么,这些方式哪些是学生更喜闻乐见、接受主动性更强的方式?有没有尚未发掘的、学生潜意识中更易于接受的价值观教育方式?以课堂教学为例,学生是更倾向于教师讲课学生听的形式还是互动教学形式?如果把视频教学纳入到课堂教学中,那么视频内容是什么样的,多长的视频最优化,以何种形式展现,等等,都是值得探讨的问题。问卷调查、抽样调查等方式获取的数据量小、不够全面、不完全具有代表性,且学生填写调查问卷具有自我意识,问卷结果未必是学生真实想法。大数据是通过高校大学生在网络上发布海量资讯中获取,如学生通过QQ、微信、飞信等沟通软件,人人网、新浪微博、大学生在线等网络社交平台以及邮箱、Dropbox等数据共享平台发布的数据。数据更公开、更广泛、更全面、更真实,通过分析得出的结论更具有说服力。通过分析高校大学生思想动态大数据,可以全面、时时了解学生接受价值观教育的趋向性方式。依据不同年级、不同专业、不同高校学生特点,采用不同形式进行价值观教育,真正做到“因材施教”。
(三)大数据有效掌握高校社会主义核心价值观建设动态情况。
社会主义核心价值观建设是一项艰巨的长期工程,其过程具有动态性、延展性,需要提前、时时把握价值观建设状态、发展动态、发展趋势,随时调整价值观建设的方法、形式、重点。基于网络数据的信息挖掘,不需要逐一调查,成本低廉,更重要的是,这种分析是实时的,没有滞后性【6】268。
三、依托大数据推动社会主义核心价值观建设的途径
(一)树立大数据观念
大数据绝不仅仅是科研的高端产品,大数据存在于我们的日常生活中。沃尔玛通过数据挖掘发现顾客潜在意识——父亲在买尿布时往往会顺便买啤酒——捆绑“啤酒和尿布”提高销量;亚马逊通过数据挖掘——分析顾客的购买规律——“预判发货”,即在网购时,顾客还没有下单,亚马逊就将包裹寄出;奈飞公司利用客户的网上点击记录,预测其喜欢观看的内容,实现精准营销。
在高校中,数据和数据分析的价值更是随处可以得到体现,高校思想政治教育工作已经具备了大数据的特征【7】。建设核心价值观,充分发挥大数据的价值,需要高校学生工作者强化大数据意识,提高对数据的敏感意识、前瞻意识,培养数据共享意识、动态意识,数据不是一成不变的,要不断接受新数据、挖掘新信息。根据对数据的分析,个性化推动社会主义核心价值观建设。
(二)建立大数据库
数据是大数据时代社会主义核心价值观建设的基础。建立大数据库的方式有两种:对内,汇总校园内通过高校信息网络中心的数据及学生在各平台发布的信息;对外,搜集政府、社会发布的与核心价值观建设相关的信息。学校电子网络信息、学生交流使用的网络电子平台、校园各单位为方便服务管理而统计保存的各种信息汇总以及校园安全服务网络使用的摄像头、门禁器等产生的信息数据。
(三)培养大数据工作队伍
光有数据没有分析人才,那么数据永远只是一堆数字,没有任何价值。大数据价值密度低的特点要求数据分析者设计能完成特定任务的软件或程序,智能分析海量数据。高校社会主义核心价值观建设工作人员主要以高校学生工作处、思政教师及辅导员为主,需要在这批人员中培养一批思想政治觉悟高、政治理论水平高人员专门从事该项事务,提高他们的大数据意识和大数据处理能力,适应大数据时代社会对大学生数据能力的需求。

㈢ 根据徐子沛先生所讲 有哪些因素推动了大数据的出现

技术的更新换代的必然性,IT时代发展越来越成熟,加速了大数据DT时代的出现。世界发展的推动。柠檬学院大数据。

㈣ 根据涂子沛先生所讲,以下说法正确的有哪些

根据涂子沛先生所讲,以下说法正确的有哪些?
A.大数据就等于非结构化数据
B.大数据等于大容量加上大价值
C.大数据等于非结构化数据加上结构化数据
D.大数据等于小数据加上大信息
答案: ABCD

㈤ 《大数据》读书笔记

《大数据》(徐子沛)

核心观点: 一个真正的信息社会,首先是一个公民社会。

徐子沛和吴军是国内科技界文笔最好的两位大拿,能把复杂的技术发展讲得像故事一样引人入胜。书中讲述了美国信息开放、数据技术创新、数据逐步开放的历史,例举了美国政府如何通过大数据来治国:降低犯罪率、纠正福利滥用、增加财务透明度,并展望了大数据发展的未来,他觉得中国和美国最大的区别就在中国习惯于说“差不多”,不善于用数字管理国家。书中也介绍了大数据中数据仓库、数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术的发展,他认为: 数据就是企业的财富和金矿,数据分析和挖掘的能力就是企业的核心竞争力。 阿里网罗了徐子沛和王坚两个大数据和云计算专家,估计在大数据和云计算领域鲜有敌手了。

核心观点: 推崇知识和理性,用数据创新

本书讲述互联网对传统工业 生活的推进,大量数据没有数字化,数据基本都困在一家医院内,电子病历推进也很缓慢,通过数据的流通让患者享受更便捷、更安全的服务基本只限制在思考层,这里面有方方面面的各种利益、法规的原因,这就像书中说的“也许是由于其本身的根深蒂固。作者认为 iPhone、云计算、3D打印、基因测序、无线传感器、超级计算机,这些改变了我们生活的事物,将再一次地融合在一起,对医学进行一次“创造性破坏” ,我觉得新技术的应用比新规则的创立在国内还是相对简单,而也能解决医疗资源不足的痛点,把像IBM沃森这样的智能作为医疗的辅助判断,提升医疗的效率和准确率还是前景明朗的。但要说像书中说的“旧的体系完全不复存在,新的体系随之取代...在这超级融合之下,权力再次交回到我们自己手中,而只有我们自己,。我想这还有很远的路要走,与生命有关的事物,一定是慎之又慎的;与体系有关的事情,改变一定是难上加难的。

所以 崇正说他们阿里都是看数据做事情,不是臆想做事情。因为在这个高速发展的时代,数据都是流动。他们都是落实到行动,分析数据,应用数据,依靠数据。

㈥ 数据之巅读后感

细细品味一本名著后,大家心中一定是萌生了不少心得,此时需要认真思考读后感如何写了哦。你想好怎么写读后感了吗?以下是我帮大家整理的数据之巅读后感范文,仅供参考,大家一起来看看吧。

数据之巅读后感1

大数据,一个近年来的流行词汇,随着互联网信息技术的普及开始深入人心,又随着互联网对各类行业各种关系的颠覆和变革开始广泛普及。当越来越多的人开始对大数据无比推崇的时候,其实只是跟着趋势而已。这时候,如果能跳出来,看看这种趋势的源头和足迹,或许更容易找出一些能够指导未来的价值。在如今这个数据浪潮之中,《数据之巅》就提供了这么一个别样的视角。

要了解大数据,先得认清数据;要认清数据,先得看清数据的作用和价值。这方面,建国不过二百余年但已然是超级大国的美国无疑是最好的标本。都说美国的文明是建立在印刷术的基础上,这其实就是数据文化的基础——信息可以通过便捷的纸张与文字组合,实现一种虚拟化和抽象化,而这种抽象化很快就得到了广泛的信任。这是最早为数据创造价值准备的基础。在此之上,美国建国的先贤们考虑到了权力的分配、社会的发展等各项因素,建立了民主、共和相互制约的执政体系。事实上,所有的美好都是限制之后的产物,自由、民主和平等这人类的三大追求之间就是相互制约的关系。那么,该怎么进行有效的制约?如何让大家都能接纳?这时候,最能代表客观现实的数据就出现了。

《数据之巅》的第一部分就是这样展开的,从各种历史事件中数据的作用以及人们对数据的态度、反应、应用方式,勾勒出了数据文化的成长和成熟。解决权力分配的问题、决定改变历史的战争、制定从战略到战术的安排、考虑政治的计算以及商业层面上的利用;从搜集、统计、筛选、量化、抽样的方式方法演变到了解、安排、预测、准备、发掘、规范的效果体现,经历的历史似乎并不长,但造就的变革尤其精彩。数据其实一直都在,只在于人们是否需要它、重视它、愿意聆听它的意见……而人们往往也都在遇到了问题难以决断的时候才会想到数据这个伙伴,这也是为什么在第一部分的结尾中日本崛起的思考——二战后空前繁荣的美国工业因为遇上了供不应求的状态,自然走上了粗放型路径,冷落了相应的数据应用,而战败的日本正因为深陷困境,在快速汲取先进知识的同时也迅速接纳了数据文化,通过数据抽样的方式快速提升了质量……日本的崛起可以看作穷则思变的例子,但变革中数据的作用尤其明显。数据的优化作用由此可见一斑,书中更有很多案例,但要参透这一点,先得认识到数据的重要性才行,这可以算作是数据文化的入门吧!

可以说现实中的一切都是越用越少的,但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代,背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存,这种留存和挖掘完全由机器实施,由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象,那总有一些规律或者原则可以抓住——比如数据。书中第二部分的大数据崛起便将重点放到了当下,由此展望未来的可能性。诚然,大数据是被技术发展所推动的,但更是被重视数据的人们所推动的。

技术降低了数据获取、积累的成本,增加了计算的可能和利用的空间,但这只是一个表象。深层次需要在意的则是数据的开放,只有数据开放才有多元的整合,这需要由人来推动,而推动者必须有多元认知的思维方式、开放的心态——这是数据文化中尤为重要的一部分。如果之前我们认为智慧是属于人的,那么未来这个词将更多的形容一些别的体系,比如“智慧城市”。其实人的'智慧依靠的是学习、理解和经验,那么机器的学习靠的就是数据,还有那些我们为其规划的应用方式和我们的需要。如何确定我们的规划和需求?靠数据,更得靠能够深入人心的数据文化!

正如作者提到中国社会要将“大数据”这个科技符号转变为文化符号,因为只有文化才能真正驱动人们的成长和发展,科技只是手段而已。只有建立了数据文化,愿意尊重数据、善于整合数据、敢于发掘数据中的异动……才能正真利用好大数据。数据文化是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化,这种文化将是发展最重要的动力,更是最好的参考。从《数据之巅》中,隐约可以看到一条隐约的轨迹,通向未知的远方却一直步步为营,这便是数据,来自于人而胜于人。

数据之巅读后感2

歌德把历史称为“上帝的神秘作坊”。在徐子沛先生新作《数据之巅》的精彩演绎下,关于数据文化如何形成、数据治国理念如何深入人心的历史画卷徐徐展开,令我们再次饱览古今中外因数据成就的神奇瞬间,领略统计文史的山风水韵和数据文化的悠远回音。康德说,数字是重要的透视方式。此言不虚。

子沛先生一如既往把中国作为本书的重心和出发点。从中国历史上的吉光片羽到第一次现代意义上的人口普查,从中国数据可视化先驱人物陈正祥的执着努力到民族复兴能否量化的中国话题,这些元素无疑令中国读者感到亲切和温暖。遗憾的是,在悠久的中华文明史上,这样的“统计事件”不仅凤毛麟角,亦未能带动整个民族和社会形成用数据说话、以数据治事的风尚。即使今天,我们依然面对这样一个不容回避的事实:统计数据虽然证明了中国已经成为世界第二大经济体,在数据使用上,特别是大数据的收集、分析、应用的手段、意识、水平和能力方面,我们与美国、欧洲,甚至同处亚洲的日本,仍有不小差距。作为统计人,在享受本书呈现的统计和数据文化盛宴时,无疑更平添了一份独有的清醒与忧思。

中国需要进一步营造数据文化氛围。美国的历史,就是一部“善用数据”的历史。说数据成就了共和政治、数据终结了南方的奴隶制度,尚属见仁见智。“布兰代斯诉讼方法”及后来的汉德公式,公共预算制度的普及,统计学理论方法用于公共政策的制定,以及成本效益分析方法在美国政府的推行等,实实在在证明了数据在保障公平正义、促进进步发展、增进自由和理性方面的决定性支撑作用,体现了数据治国的基本理念。党的十八大把实现国家治理体系和治理能力的现代化作为新的奋斗目标,更加迫切需要大力弘扬建立在数据基础上的科学与理性,需要建树“尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的数据文化”,需要进一步营造善用数据的社会氛围,使注重数据、使用数据真正成为一种习惯和风尚。

中国统计人要做大数据的先行者和引领者。在统计的“纯真年代”,政府统计是权威一般的存在,是统计生产的当然主导者。大数据时代,海量的网络化电子化信息使每一个人、每一个单位都可能成为信息的生产发布主体,政府统计包打天下的格局正在被打破。我们当然可以通过法律手段来“宣示主权”,但我相信大多数统计人凭着专业精神、职业尊严,将不屑于采取这么“简单而直率”的方法,而更愿意像一名“骑士”一样为荣誉而战。作为统计数据的生产者、发布者和使用者,没有人比我们更了解大数据的意义、价值和力量。“用大数据打造统计基础数据‘第二轨’”,深刻阐明了国家统计局应用大数据的战略思想和战略思维。目前,国家统计局已经与17家企业签订利用大数据战略合作框架协议,在贸易统计、价格统计、交通运输统计、农业统计等多个领域取得重要进展。我们不仅要直接应用大数据,还要在推动数据开放和共享、建立和统一相关应用标准,实施国家大数据创新驱动战略等方面,发挥应有作用。

中国统计人还要成为数据文化的倡导者和传播者。在宣传统计工作、弘扬数据文化方面,统计人有着天然的优势和便利。家喻户晓的GDP、CPI、PPI、PMI等统计拳头产品,大型的经济普查、人口普查、一套表联网直报等重要统计事件,为宣传统计、传播数据文化发挥了重要而积极的作用。我们还可以做得更好,也有理由做得更好。中国统计也要创建类似美国普查局的LEHD—工作单位和家庭住址的纵向动态系统,当超级飓风“桑迪”来袭,该系统大显神通,成功帮助纽约市政府组织救灾,并迅速对灾害影响作出准确评估。这样的统计“明星”产品,能够使人们更加信赖数据、依靠数据,推动数据融入政府管理、商业运营和社会治理以及人们的日常生活。

近年来,国家统计局在统计文化宣传方面做了大量工作,精心打造了统计网站、中国统计开放日、统计微讯微信等一系列新的统计宣传平台,政府统计的形象和公信力不断提升。今后更要以启沃公众数据意识为己任,以记录中华民族复兴的伟大进程为使命,从更大的视野,以更宏大的叙事,讲述中国的统计故事,书写中国的统计历史,把数据文化理念播撒得更广、更深、更远。

尼采在《查拉图斯特拉如是说》中有这样一句话:在有力量的地方,数字这位女主人就会生成,她更有力量。数据不仅代表“真正的事实”,还蕴藏着事物的发展规律。随着大数据时代的到来,数据资源及其开发利用正逐渐成为决定和影响各国核心竞争力的关键因素。中国不仅要做数据大国,更要成为数据强国。

我们这代统计人注定无法甘于淡泊和平凡,唯有顺应时代要求,以更先进的理念、更开放的姿态、更高超的技术积极拥抱大数据,广泛应用大数据,生产出更多更具竞争力的统计产品,才能在智能时代、智慧城市建设以及实现国家治理现代化的进程中,续写政府统计新的辉煌。

数据之巅读后感3

最近我读了涂子沛先生的《数据之巅》这本书,我深深的被作者的思考的深度和数据的力量所震撼。全书从数据角度出发,以美国政府历史以来“依数治国”的成功经验来阐释数据带给社会带来的挑战与变革。

进入21世纪第二个十年以来,随着互联网信息技术的普及与广泛应用,大数据时代正式到来。时代的变革意味着新的发展机遇与挑战,要想在数据浪潮当中立于不败之地,这就需要我们在精确的掌握数据之后,通过数据的创新来创造未来。

精确的掌握数据,需要从认识数据开始。简而言之,数据就是体现客观事实的表象,是客观性与抽象性有机结合的产物,容不得半点虚假。我们不能否认的是,所有的美好都是在限制之后的,而能够有效地进行限制,且又能够得到大家的一致认可客观现实,唯有那一张便捷的纸片上数据与文字的组合体,其实这就是数据文化的基础。数据创造价值准备的基础从侧面印证了中国的四大发明印刷术是西方国家文明的基础。

所谓的大数据时代就是在当下高度发展科技能让更多的数据得以保存。保存下来的数据是一种依据,更是一种工具。世间万物的发展都呈现各种各样的规律性,数量庞大且规律复杂,很难让我们掌握,但是一旦转换成数据保存之后,从数据的角度去分析规律变化的轨迹,能够很容易掌握并加以运用。而我作为基层执法工作者,运用数据进行执法,以控制数据达到预期管理预期,是这本书给予我最大的启发。

古代中国传统的执法者,是通过简单甚至带有粗暴的手段对执法对象进行强制管理,执法效果虽然容易操作,且直观,但是这是一种凌驾于规律之上,片面的追求短期效果的低级执法模式。进入新中国以来,尤其是改革开放以来,我国坚持依法治国,党的十八届四中全会更提出了全面推进依法治国的新常态,这是数据文化的有力体现,是我党在大数据时代下,一项重大举措。

我认为,大数据时代下运用数据进行执法,是执法能力现代化的利器。我从事交通执法这个职业已经数载,经历过从无到有,又逐渐的从有变成无。这个前后并不矛盾,从前的“无”是法律不健全,无章可循,有章难循状态。只能够自身党性约束和对事物客观理解进行执法,甚至有的时候片面的依靠上级,人类对事物的理解具有局限性,这难免会造成决策错误。

从无到有,是法律慢慢健全,法律的约束更加全面,但有的时候简单的照本宣科,眉毛胡子一把抓,也就成了教条主义。而从有到无,是一种利用客观的数据,以法律为准则,通过科学执法,将数据调整趋于合理。类似国家利用经济规律宏观调控国民经济,用一只看不见的“大手”将全国的经济发展形势引导至合理增长的区间。数据合理了,管理预期也就达到了。相对于我们有肉眼去观察,显得更为精确,且具很高的可信度。这样一来,对我们基层执法工作者带来的巨大的福利,我们从此以后再也不用担心对工作进展情况不了解而心急火燎了。

在大数据时代变革的今天,客观、精确、理性和逻辑的“数据文化”理念是推进国家治理体系和治理能力的现代化利器。大数据时代下的执法行为更是离不开数据,只有充分的利用数据化管理、数据化创新,才能在当前数据浪潮当中主动适应新常态,科学地实现新突破和新作为。

数据之巅读后感4

《数据之巅》读后感这是涂子沛先生关于大数据的第二本书,读了以后可以说是振聋发聩,醍醐灌顶。

第一本书本身就写得很棒了,其主要是从美国现代社会应用大数据成功解决的许多问题入手,说出了大数据的实际用处。而这本书抽丝剥茧从历史上美国对于数据的发展带给我们启迪。

1、数据分权

何为民主,何为共和,如何防范多数人的暴政?基于这个问题美国给出了参议院代表的共和与众议院代表的民主,权利与义务统一,即投票与纳税都按所代表的的人口来。

这里就诞生了对精确人口掌控的需求。基于这一点,逐渐养成了按数据说话的传统。并逐渐将单一的人口数量统计扩展到宗教,种族,性别,年龄。

2、数据引领改革

之前是北美大陆种植烟草亟需黑奴,美国解放后烟草行业败落。后来棉花兴起,死灰复燃。北方工业化也需要劳动力。黑人自由就发疯的言论源于统计上的失误,错误稀释原因因基数不同。一项战役向大海进军完全依靠准确数据抢掠补给。谢尔曼格兰特。背后的原因:维护美国的统一,(解放黑奴后其的生计太难),动员黑奴使其转败为胜。

3、数据推动技术

用数据研究社会,普通人的历史。统计学将研究粒度缩小到一个个人。加菲尔德将普查上升到了专业部门。迅速上升的统计内容,不断增加的人口给数据处理提出了挑战。于是技术创新制表机诞生了(数据处理),依靠这个IBM发展壮大,商业模式:只租不卖设备及服务。

4、数据争取权益

量化提高质量。经济发展带来劳资冲突,政治,道德失范。这时候为了改善工人生活又依靠数据兴起了数据分析法,成本收益分析法又在美国水利方面大显身手,继而福特车的风波也加速了成本收益分析法传播同时依靠数据公开使得企业不断提升产品质量,并将人的价值考虑进来。

5、抽样

运用抽样的方法降低数据处理的工作量,省时省力。盖洛普引领的总统预测,乱世佳人的精准预测,准确定位。把数据引入电影工业。质量管理大师戴明将统计方法引入质量管理领域,成就日本经济奇迹。

㈦ 大数据的本质是

问题一:你好,大数据的本质是什么? 远标教育为你解答:
从本质上讲,大数据是指按照一定的组织结构连接起来的数据,是非常简单而且直接的事物,但是从现象上分析,大数据所呈现出来的状态复杂多样,这是因为现象是由观察角度决定的,正如苏轼在诗里所描述的,“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。不识庐山真面目,只缘身在此山中”。
由此可见,大数据的核心关键是组织结构,而不是构成大数据的数据本身,这个特征类似人工生命之父克里斯・ 兰顿(Chris Langton)对生命的描述,“生命的本质在于物质的组织形式,而不在于物质的本身”,事实上,宇宙模型里的全部事物似乎都遵循这样的构成规则,结构和节点上的物质。
大数据的结构是一个多层次、交织关联的复杂系 统结构,数据是分布在节点上的构成物质,数据之间的关联关系是由节点的位置决定的,而不是由数据本身来决定。也就是说,不同的数据位于同一个节点时,就可 以获得相同的关联关系。比如张三在某个县里 *** 政权结构的局长位置,他就获得了这个节点位置上的所有关联关系,如果李四替换了张三,那么李四就获得了这个 位置上的关联关系,而张三就会失去这个位置上的关联关系,获得他新的节点位置上的关联关系。

问题二:根据涂子沛先生所讲,大数据的本质是数据的价值在增加对吗 2013年称为“大数据元年”

问题三:大数据的本质是数据的价值在增加 当然不对了,大数据的价值是把很多的数据进行分析和处理,得出有价值的数据,并不是数据价值的增加,以前那么多的数据都被人浪费了,现在是要把那么多的数据利用起来,产生价值。大数据培训柠檬学院。

问题四:如何认识大数据的本质 数据本身并不能完全代表事物的最终整体和结果,世间有如此多数据无法解释的东西存在,比如很多心血来潮和情感变量,我们的世界的存在着诸多未知的X因素。
有趣的是,正是这些未知的因素,才推动了数据分析的发展。人类总是希望得到利益最大化的结果,所以他们在事前就会做好各种分析准备,例如二战时发明原子弹使得战争提前结束。其实在每一个时代,我们都会进行数据分析从而去解决问题,虽然有时候并不管用,但是这并没有阻碍人类对于数据分析的追求,随着科技的进步,数据分析更是到处都是。

问题五:1.大数据的本质是 如果指的是硬盘区别如下:
内部传输速度主要是由寻道时间以及数据存储密度决定,外部主要是总线的速度以及硬盘接口类型决定的,目前的串口硬盘要比以前的并口硬盘更快。数据传输率其实分为外部传输率和内部传输率两种,其中前者要比后者快很多,两者之间有一块缓冲区以缓解速度差距。通常称突发数据传输率为外部传输率,指从硬盘缓冲区读取数据的速度;内部传输率,也称最大持续传输率,是指硬盘将数据记录在盘片上的速度,反映硬盘缓冲区未用时的性能。目前的主流硬盘在容量、平均访问时间、转速等方面都差不多,然而在内部传输率上的差别比较大,因而内部数据传输率成为硬盘的一个“硬”指标,它真实地反应了硬盘的作战能力。

问题六:大数据和数据挖掘什么区别? 传统的数据挖掘就是在数据中寻找有价值的规律,这和现在热炒的大数据在方向上是一致的。
只不过大数据具有“高维、海量、实时”的特点,就是说数据量大,数据源和数据的维度高,并且更新迅速的特点,传统的数据挖掘技术可能很难解决,需要从算法的改进(提升算法对大数据的处理能力)和方案的框架(分解任务,把大数据分析拆解成若干小单元加以解决,或者通过规律的提取,把重复出现的数据加以整合等等)等多方面去提升处理能力。
所以,可以理解成大数据是场景是问题,而数据挖掘是手段。

问题七:大数据的本质是什么 考试试题及答案 利用大数据来定位市场需求和人群定位,帮助企业或个人实现精准营销,更方便更简洁,降低营销成本。

问题八:如何认识大数据的本质 数据本身并不能完全代表事物的最终整体和结果,世间有如此多数据无法解释的东西存在,比如很多心血来潮和情感变量,我们的世界的存在着诸多未知的X因素。
有趣的是,正是这些未知的因素,才推动了数据分析的发展。人类总是希望得到利益最大化的结果,所以他们在事前就会做好各种分析准备,例如二战时发明原子弹使
得战争提前结束。其实在每一个时代,我们都会进行数据分析从而去解决问题,虽然有时候并不管用,但是这并没有阻碍人类对于数据分析的追求,随着科技的进
步,数据分析更是到处都是。

问题九:大数据本质上只是一场技术变革.对吗 大数据时代的来临,带给我们众多的冲击,每个人都应当与时俱进、不断提升,放弃残缺的守旧思想,大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革,首先要搞清楚什么是大数据,其次,要厘清大数据会带来哪些变革,最后,要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据?
国际数据公司定义了大数据的四大特征:海量的数据规模(vast)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。仅从海量的数据规模来看,全球IP流量达到1EB所需的时间,在2001年需要1年,在2013年仅需1天,到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%,全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告,2011年全球数据总量已达到1.87ZB(1ZB=10万亿亿字节),如果把这些数据刻成DVD,排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离,并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年,全球数据总量将达到35~40ZB,10年间将增长20倍以上。
需要强调的是:所谓大数据并不仅仅是指海量数据,而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术,美国谷歌公司才能比 *** 的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单,而是引发了整个生产模式的变革一样,基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用,将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响,数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段,而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用,其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合,使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之,“大数据”并不能生产出新的物质产品,也不能创造出新的市场需求,但能够让生产力大幅提升。正如,《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思・库克耶和维克托・迈尔-舍恩伯格指出:数据的方式出现了3个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度,而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
如何应对大数据带来的挑战
第一, 大数据将成为各类机构和组织,乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内,大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲,企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争,工业时代引以自豪的厂房与流水线,变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台,而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用,成为当务之急。
第二,大数据的公开与分享成为大势所趋, *** 部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议,签署了《开放数据 *** 》,要求各国 *** 对数据分类,并且公开14类核心数据,包括:公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月,我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如 *** 总理所强调的,社会信用体系建设包括政务诚信、商务......>>

问题十:大数据是什么概念 从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后,获得你需要的资讯

电影《纸牌屋》的成功就是其中一个例子,Netflix(引进纸牌屋的公司)作为世界上最大的在线影片租恁服务商,从其网站点击率、下载量、搜索请求和评论等众多海量数据中进行分析与预测后,认为纸牌屋能火,因此选择引进《纸牌屋》

㈧ 涂子沛大数据第十章讲了什么

涂子沛大数据第十章讲了胡适批评差不多先生,黄仁宇求索数目字管理,作者从太平洋对面看到中美两国的差距,深知中国缺少什么。
大数据2012年7月出版的《大数据》是中国大数据领域第一本著作,引领了中国社会对大数据战略、数据治国和开放数据的讨论,该书先后获得国家图书馆文津图书奖、第四届中国软科学前沿探索奖、2012年度十大好书等奖项。
涂子沛,知名信息管理专家,曾居美国硅谷,现任阿里巴巴副总裁。毕业于华中科技大学、中山大学和卡内基梅隆大学。赴美留学之前,曾在省、市、县几级政府的不同部门磨砺10年,做过职业程序员,担任过公安边防巡逻艇的指挥官,也从事过政府统计工作。在美期间,先后担任软件公司的数据仓库程序员、数据部门经理、数据中心主任、亚太事务总监、首席研究员等职务。除了工作、写作,还热心公益,曾任中国旅美科技协会匹兹堡分会主席,现任中国旅美科技协会副主席,上海真爱梦想公益基金会理事。

㈨ 求徐子沛大数据电子版,感谢🙏

大数据:正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活 [2.0升级版] - 涂子沛
是这本么?需要私信

㈩ 涂子沛大数据读后感1800字

进入2012年大数据一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新,人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者消费浪潮的到来。“大数据”的运用在各个领域发挥着前所未有的重要作用,渗透到了当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,并对人类的数据驾驭能力提出了更新的挑战。

一、传统的信息格局被打破

不是我不明白,这世界变化快。2000年还是一张软盘打天下的时代,短短十多年光景,硬盘的存储容量已从4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB(相当于1024GB的容量)。原来仅有1.44MB的软盘在当时感觉存储容量还是蛮大的,到现在硬盘容量蹿升至1TB了,反而感觉存储空间捉襟见肘,到底是哪里出现了问题呢?1965年英特尔的创始人之一戈登摩尔考察了计算机硬件的发展规律,提出了著名的摩尔定律。该定律认为,同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目,一到两年将增加一倍,换句话说,计算机硬件的处理速度和存储能力,一到两年将提升一倍。这一定律,得到验证。

大数据!一语惊醒梦中人,大数据时代已经悄然来临。随着社交网络的逐渐成熟,移动宽带迅速提升,云计算、互联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及增长速度迅速攀升。那么什么是大数据呢,正如IBM总结的那样:“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大数据”的显著特征。

二、管理法则:质量是数据时代的根本

数据能满足其既定的用途,它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途,就谈不上质量。换句话说,数据的质量不仅取决于它本身,还取决于它的用途(引致数据库专家杰克.奥尔森)。

随着网络的出现,政府开始在网上发布信息和数据,对政府而言,是一个很大的挑战,因为数据一经政府发布,往往被视为权威,对社会的各个领域都可能产生重大的影响。任何一份通过网络发布的信息,面对的都不是一定特定群体,而是全体国民,如果政府发布数据的质量不可靠,将受到频繁的、大范围的质疑,特别是一些可以会影响到公共政策和行业管制标准的数据,将引起巨大的争议。

例如:单位奶制品中蛋白质含量、菌落总数应该是多少 ?饮用水里能混杂多少含量的微量元素?新鲜蔬菜能带有多少指标的杀虫剂残留?工厂排放的废气、汽车的尾气以及车间的通风条件都要符合怎样的标准等等,这些标准,都是数据。随着社会的发民、科学的进步,这些标准越来越多越来越细,每一个都和国民生活和经济发展息息相关。所以政府在网上发布数据,必须慎之又慎,保证质量。

三、大数据在各领域中的价值表现

1、数据竞争:企业赢利之道

企业以“低成本、高效率”的方式来开展公司的业务,而要做到“低成本、高效率”的运营以及决策正确,企业必须广泛推选以事实为基础的决策方法、大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节,通过基于数据的优化和对接,把业务流程和决策过程当中存在的每一分潜在的价值都“挤”出来,从而节约成本,战胜对手,在市场上幸存。这种竞争,就是一种基于数据的竞争。

已经有越来越多令人信服的证据表明:只要实施正确的政策和激励,大数据将成为竞争的关键性基础,并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱。信息时代的竞争,不是劳动生产率的竞争,而是知识生产率的竞争。数据,是信息的载体、是知识的源泉,当然也就可以创造价值和利润,可以预见,基于知识的竞争,将集中表现为基于数据的竞争,这种数据竞争,将成为经济发展的必然。

2、通讯、电信、商务智能、互联网的逐步演变

近年来,随着大数据的迅猛增加,各个行业、政府部门都在尝试“用数据来决策”、“用数据来管理”、“用数据来创新”,在这个过程中,涌现了一大批既务实管用,又令人耳目一新的做法和应用。

回顾历史,我们从广播的年代到电视的年代再到本世纪初互联网的年代,从音频对话到可视电话,数据技术一直在我们的生活中扮演重要的角色,互联网出现之后,就交流和互动而言,广播和电视无疑相形见绌。

“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为人们提供了一种全新的看待世界的方法。

四、总结

涂先生从数据本身的革命、社会科学的革命、企业管理的革命、社会管理的革命四个方面深刻阐述了大数据的重要意义,以最前沿的视野、直接的解读和剖析为我们理清了《大数据》一书的脉络和精髓,为我们如何能更好地阅读、理解、领会《大数据》一书的精神实质提供了很好的帮助,让我们意识到:大数据的时代,是不可逃避的。

涂子沛大数据读后感二:读涂子沛的《大数据》有感

首先说下《大数据》这本书好的地方就是将大数据变化为一本科普读物,不是讲大数据的关键技术和具体实现,而更多的是围绕美国政府基于数据的管理历史线条展开,让大家更加容易理解大数据在政府执政和公共事务管理中发挥的作用,所以我看完后最大的感觉就是关注智慧城市的相关人员完全有必要阅读该书,会对以后在智慧城市的管理和建设中如何更好的理解大数据,应用大数据,发挥大数据本身的业务价值有更好的理解。

为何近几年出现大数据,最重要的还是随着信息技术和互联网,管理的精细化,全球化和社交圈扩大,数据呈现了指数级的增长。2009年美国的数据,离散制造业966PB,政府848PB,传媒行业715PB,这是麦肯锡2011年出版的一份报告《大数据:下一代创新,竞争和生产率的前沿》里面的一个估算。正是由于数据指数级的增长,对数据的开放,信息自由,数据的采集,数据的分析和处理,预测和决策提出了更高的要求。

信息自由,一为信息公开,二为信息发布。公开是政府和某一社会特定主体的关系,是点对点的;而信息发布是政府和社会的关系,是点对面的。信息自由法已经成为美国不可缺少的一个基本法案,只有信息自由才谈得上进一步的数据开放和数据共享。

我们信奉上帝,除了上帝任何人都要以数据说话。信息技术发展,数据指数级增长,已经彻底改变了政府,社会,商业群体的决策方法。需要的是形成一种数据驱动的决策方法,数据治国,需要基于实证的事实而非简单的`意识形态。而真正要让数据能够上升到决策层面,首先需要的就是数据大范围采集,数据抽样,数据测量和数据质量管理。另外数据驱动和事件驱动是两种模式,数据驱动强调的是历史和预测,而事件驱动强调的是实时和响应。大数据有一个维度专门是指速度和快速响应,更需要考虑事件驱动和数据驱动融合。

帝国法则,详细讲述了数据的收集法则,使用法则,发布法则和管理法则。数据能够满足既定的用途,它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途,就谈不上质量。换句话说,数据的质量不仅取决于它本身,还取决于它的用途。数据质量的问题涉及到数据收集,使用,发布等所有过程的问题。数据质量管理要有标准,有流程,有救助机制。

从软件的开源到数据的开放,我们过渡到一个新的世界,可以讲数据开放式本身的另外一个重点。在这个新的世界里面,数据远远比软件更加重要。从2004年以来,美国一直在进行数据开放运动,联邦政府也专门家里了数据开放站DataGov,其主要目标就是通过数据开放,通过鼓励新的创意,让数据走出政府,得到更多的创新型应用。从而进一步巩固政府透明化,民主化和政府效能。

数据之争涉及到原始数据采集,数据质量,数据安全,数据粒度,数据价值,数据虚实多个维度。而DataGov不仅仅开放了原始数据,地理数据,还包含了数据分析工具的开放。数据开放为创新提供了无穷的燃料,因为创新型应用,数据的能量将逐层放大。

预测未来最好的方法,就是创造未来。而数据最大的价值仍然在预测上面,在解决了数据开放,数据采集,数据质量管理,数据处理后,最重要的作用就是基于数据进行科学的预测和决策。数据竞争将是企业赢之道,一些企业已经将他们商业活动的每个环节放在了数据收集,分析和行动的能力上。

涂子沛大数据读后感三:读涂子沛《大数据》有感

7月的一天,我有幸拿到了涂子沛的《大数据》一书,几个月来认真翻阅了好几遍,并查阅了许多相关的文章,也让我产生了写下这篇读后感的冲动。

我们处于大数据时代

当今的时代是一个信息的时代,是一个数据爆炸的时代。信息是数据的内容,数据是信息的载体。随着电脑、网络的普及,搜索引擎技术的进步以及云时代的来临,上至国家下至个人,无不为数据所包围,信息无处不在、数据无处不在。难以想象离开数据、离开数据管理,我们这个社会将会是什么样子。

那么大数据时代到底有多大呢?我们知道计算机用二进制存储和处理数据,一位是指一个二进制数位——0或1,这是存储信息的逻辑单元。一个字节有8位,再往上是KB(1KB是210字节)、MB(1MB是220字节)、GB(1GB是230字节)、TB(1TB是240字节)、PB(1PB是250字节)、EB(1EB是260字节)、ZB(1ZB是270字节)、YB(1YB是280字节)。但这究竟是多大的数据呢,我们还是难以想象。有人统计过将1TB的数据全部打印出来,需要用5000万个四开门的书柜去储藏。这是多么庞大的一个数啊,而这只是1TB——240个字节。而仅全世界消费者一年产生的数据就有6000PB,全世界企业一年产生的数据有7000PB。截至2010年,人类产生的数据为1。2ZB,且数据每年以指数级增长,每两年我们拥有的数据将翻一番。

在大数据时代,数字电视、手机、移动互联网统治了我们。截至2012年,中国手机网民数突破4。2亿;2013年中国超过美国成为最大的智能手机市场;2013年2月微信用户数突破4亿,到9月,微信用户达到5亿,微信用户正在以每6个月增长1亿用户的速度增长;95%的智能手机用户睡前玩手机。

“棱镜门”事件主角爱德华斯诺登一时间成为全球关注的目标,网络时代何处安放我们的隐私?美国间谍卫星精度达到了5至10厘米,当今社会我们每个人近乎“透明”!

大数据时代给我们带来什么。

1965年,英特尔创始人之一戈登摩尔考察了计算机硬件的发展规律,提出了著名的摩尔定律。该定律认为,同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目,一到两年将增加1倍,也就是说,其性能将提升1倍。换句话说,计算机硬件的处理速度和存储能力,一到两年将提升1倍。这一定律揭示了信息技术进步的速度。

数据的爆炸是“三维”的,是立体的,这三个维度,主要表现在:同一类型的数据量在快速增长;数据增长速度在加快;数据的多样性,即新的数据来源和新的数据种类在不断增长。

任何一件事物,都有一个从量变到质变的过程。在当前这个数据爆炸的时代,数据带给我们什么呢?我想最重要的是带来了思维模式的转变。转变了我们一直以来以因果逻辑思维的模式,变成了相互关系的逻辑思维。举一个例子,在不久的将来我们完全可以通过数据分析,预判出一次地震的时间、地点、强度,但我们不是通过分析地壳运动而来的,而是通过相互关系的庞大的数据分析而来的。

2008年的冰灾,当时的广州火车站滞留了25万人,这个数据是通过当时在这个区域的手机使用数统计出来的,与后期的最终统计基本吻合。大数据使我们开始了一次全新的探索,而探索的意义不在于发现新大陆,而在于发现新视角。

大数据时代给企业带来了什么。

数据挖掘是一种知识产生的过程,从中产生创新、产生管理、产生推动社会变革的理论与实践。

沃尔玛公司是美国的一家世界性连锁企业,以营业额计算,为全球最大的公司。沃尔玛一年产生的数据有2500TB。沃尔玛公司通过对大量历史数据的分析发现,年轻爸爸去超市购买婴儿尿布会顺便买点啤酒犒劳自己。因此,沃尔玛推出了尿布与啤酒搭售的营销策略,使销售量增长。

纽约,美国最大的城市及第一大港,拥有810多万人口,其36%为外国移民,人口使用约170种语言。1990年,纽约市共发生了凶杀案2245宗,1995年下降到1171宗,2009年下降到466宗,创下50年最低。纽约是如何实现这个成绩的呢?原来纽约通过把20年的犯罪数据和交通数据整合,开发出了“数据驱动的警务管理”,发现交通事故高发地带,也是犯罪活动的高发地带,而且两者的高发时间段也同样吻合。这就将警察以往“亡羊补牢”的工作模式转变为“守株待兔”的工作模式,取得了巨大的成绩。

大数据及其分析,将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。任何一个组织,如果早一点着手大数据工作,都可以获得明显的竞争优势。用另一本类似著作《大数据时代》的作者维克托的一句话:“大数据是未来,是新的油田、金矿。”

当前我们的企业每天获得大量的生产、营销、办公数据,如何将数据分析应用其中是时代赋予我们的挑战。如何实现粗放型向精细化转变,大数据为我们的企业提升管理效率、提高服务水平提供了有利平台。

世界每天都在变,唯一不变的是变化。大数据将是传统行业的掘墓者,盛极一时的柯达倒闭了,微软收购了诺基亚……我们的企业处在这样一个变革的社会,应该何去何从,值得我们每一个人深思。

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