❶ 为什么大数据会让你害怕
为什么大数据会让你害怕
腾讯拿到民营银行的执照，互联网圈内同行议论纷纷的同时，最害怕的就是招商银行之类把客户服务根植在微信的金融机构了。在大数据时代，数据收集将是商业经营的起点，你会安心的把自己的数据交给自己的竞争对手吗？
不光是企业，其实每个人都要害怕大数据。亚当和夏娃在伊甸园吃了苹果之后，第一件事就是给私处遮上树叶。大数据时代，不小心拍得照片可以让你一夜成名，你的想法、行为、过去都被商家记录，你其实每天都生活在天体海滩。
现在小崔和方舟子还在争辩，转基因是世界人口爆炸的福音还是对人身体的伤害?这个辩论，时间会给出答案，但是大数据更是一个值得大家争辩的事情，因为大数据涉及了我们的生活习惯和社会法则。大数据带来的副作用，大大超过了以前人类发明的范畴。
商业的大数据就是通过电子化数据的收集，包括手机轨迹，通话，信息，上网行为，购买，旅游，金融，等全方位的数据收集，对你进行分类、判断，推销。
作为国内电商时代的开启者，淘宝上云集了数量惊人的数据：每一笔订单不仅包含顾客姓名、收货地址、下单时间等基本信息，甚至连顾客什么时候开始浏览某一件宝贝，跟售前客服讨价还价的过程，在几点几分下单成交，都有全部记录。通过这些信息记录，可以鉴别出你喜欢的东西，推断你的身份、收入、银行存款、家庭事业状况等等。
在互联网日益繁荣、BAT三巨头触角无所不达的今天，越来越多人的工作、生活、社交都逃不开网络、腾讯、阿里、360等大小互联网企业甚至个人的全方位数据监控。
有许多人认为掌握了越多的数据，越详细的数据，就有机会通过“大数据”分析法来获得一个金矿。但当这些网站比你妈还更了解你的时候，你感觉到的不是关怀，而是恐怖。
现在的大数据分析，缺乏取样标准，不代表真实的因果关系。
在传统的统计学里面，最重要是数据的采样。比如一种药物的有效性，需要两组对比人群，在严密的实验条件下，长期跟踪，才能都出结论。现在的大数据分析，往往是数据的堆积和简单的关联分析。
从严格的科学来讲，是一门伪科学。因为数据只是数据，只是过去，简单的数据积累不说明任何问题，不能真正判断一个人，预测一件事。
如果基于大数据武断营销，那就是真正的恐怖了。从以下几个方面，就可以看出为什么大数据会让你害怕：
1. 害怕身份被盗用
在移动互联网时代，我们的朋友更多出现在网上。社交网络、QQ、微信、微博取代了面对面的人际交流，虚拟交流也在改变世界和人。基于大数据的应用流行之时，将有大量的人借用和盗用网络身份，达到个人目的。也许你从来没有离开老家，你的网络大数据却涉嫌犯罪。
2. 害怕数据造假
在一切看数据说话的今天，每个人、每个企业和商家或多或少都在改变数据。因为各种利益关系错综复杂，报出来的数据往往都应景而异。大数据时代，有意的网络数据造假也能成为一个商业领域，用来帮助别有用心的人或商家制造数据。
3. 害怕数据框定
比大数据更复杂的还是人。从心理学的角度，让人做出选择，就意味着要舍弃其他的可能性，这是一件异常困难的事情。人的认识和选择会应为各种原因，产生跳跃性的变化。如果按照数据分析，把人丢进一个箩筐终生定格，据此给他不光是特定类的商品，进而决定他能否从事某件事，限制他的网络视野，也是很不合理的。
例如，把大数据作为广告精准投放标准，虽说有一定合理性，但也并不绝对，这是由于人类的购买心理十分复杂。比如说有个消费者只是浏览了一辆汽车，跟着是汽车广告通过各种方式和渠道的狂轰滥炸，除了骚扰，并没有效果。
4. 害怕数据不公和数据歧视
完全依赖大数据进行分析、对人进行分类，其实将触及社会不公和歧视。作为商家，考虑到经营成本、营销利润和效率，其实暗地里都会打着各种小九九，而不是表面上把各类消费者一视同仁。毋庸置疑，高端消费者是各类企业的最爱，而低端消费者却让企业皱眉。
但现在呢？每个人的消费记录和各种数据都被电子化的方式采集和收集着，一举一动逃不过大数据的记录。对保险公司营销员来说，你这个人的所有信息数据可以一览无余，不用你开口，他已经判断出是不是需要让你参保、保费标准等等；消费数据记录和售后服务记录，甚至都能让卖家挑选买家，把你列入顾客黑名单也不是不可能。
不可避免的，一旦成为数据穷人，那么就会面临歧视服务，所有消费者都是平等的这句话将成为历史。
5. 害怕数据垄断
目前的商业格局是：两方数据垄断势力正在形成，一方是国营企业，如电信、电力、医院等，一方是以BAT为中心的互联网大佬。特别是后者，在广泛收集数据之后，已经以大数据为依托，开始布局全行业的垄断性的经营，范围包括电子商务，教育，医疗，物流等。而这些垄断一旦形成，将大大降低中国企业的创新能力和竞争能力。
❷ 大数据分析在疾病与健康研究方面的应用
大数据分析在疾病与健康研究方面的应用
大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。
一、疾病与健康研究
在疾病与健康研究方面，我们可将其分为三个子方面：健康研究、亚健康研究和疾病研究。
1、健康研究
中国是地域辽阔的多民族国家，不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同，同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律，对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如：
1.1 对体检数据分析和挖掘，得出不同地区、不同人群的健康差异，以确定精确的不同人群的健康标准，针对不同人群制定适宜的防病，治病方法以及预后标准，并量身打造个性化，地区化的健康评估模型。
1.2 在制定不同地区不同人群的参考值时,可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别，以及权重比，从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。
1.3 人体存在的内在平衡，使得各个可观察数据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等，使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律，大幅提升防病，治病以及预后推测的技术水平，并且也对亚健康有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。
1.4 对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析，研究孕产妇和新生儿的健康规律，开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型，给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。
1.5 对儿童成长的体检数据分析和挖掘，研究儿童的健康规律，开发对儿童成长的评价和因素的评估模型，分别适应中国辽阔的地域和众多的人群，给出更科学的儿童成长发育指导。
1.6 对老年人的健康数据分析和研究，研究老年人的健康特点，开发对老年人健康的评价和因素的评估模型，给出更科学的老年人养生的指导。
1.7 对健康人的精神和心理数据进行深入分析，制定健康人的精神和心理参考标准，开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型，给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。
2、亚健康研究
世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚健康状态”，主要包括：功能性改变，而不是器质性病变；体征改变，但现有医学技术不能发现病理改变；生命质量差，长期处于低健康水平；慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。
对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如：
2.1 研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标（体检数据）在亚健康中的权重，以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列，线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型来预测危险度，并进一步建立疾病的预测模型。
2.2 研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析，研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康医学指标以外的相关外部数据（如职业、饮食、习惯、性格、爱好等）后,可发现综合因素对亚健康的影响，以及这些因素的各自权重，及相关关系，从而探究出亚健康的原因，对预防和治疗亚健康起着指导作用。
2.3 研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析，评价治疗效果，评估最佳治疗方案，进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究，同时研究其与疾病的关系。
2.4 对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态：如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状，进行数据归纳整理、分析挖掘，从而导出精神和心理亚健康的新知识发现，探究出精神疾病的原因，对预防和治疗精神疾病起着指导作用。
2.5 将住院和社区健康管理数据相结合，进行因素权重分析和多因素的特性抽取，最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型,为每个病人建立专用预测模型。
3、疾病研究
中国面临的严重危害人民健康的疾病包括：
传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；
慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等；
精神和心理疾病；
小儿出生缺陷。
对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如：
3.1 对传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析，找出传染性疾病的发病规律，揭示传染性疾病的病因，进一步摸索出传染性疾病的变异规律，建立传染性疾病的预测模型。
3.2 对慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析，找出慢性常见病的发病规律，探索慢性常见病的病因，进一步摸索出慢性常见病的并发症规律，科学评估各种治疗方案的疗效，建立慢性常见病的预测模型。
3.3 对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析，从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素，在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因，科学评估各种治疗方案的疗效，建立精神和心理疾病的预测模型。
3.4 对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析，从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因，建立儿童出生缺陷的预测模型。
3.5 针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异，寻找阳性案例，为研究提供素材，并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘，横向达到单病种的水平，纵向包括所有可观测数据，所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。
3.6不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解治疗的临床效果。
3.7 药品治疗效果在线分析，治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报，对医生的职业素养和敏感有很大的依赖，而使用数据挖掘及数据库中的知识发现，可以极大限度地改进这项工作。
二、环境与健康研究
环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂，是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关，环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础，关怀人类现在和未来的健康与安全，从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响，探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。
应用大数据分析技术对环境健康的研究，主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究，预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如：
1. 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响，实行 一体化的环境和健康监测，并在全国实现数据共享。
2. 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响，以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题，从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。
3. 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度，以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病，也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外,还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。
4. 应用大数据分析技术开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。
5. 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。
6. 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究，尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。
7. 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。
三、医药生物技术与健康
生物技术涵盖生命科学的所有领域，医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题，无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中，如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品，将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平，以及对突发事件（如传染病和生物恐怖等）的检测、预防与治疗水平。
以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如：
1. 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。
2. 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。
3. 利用生物信息技术进开展基因预测。
4. 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。
5. 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。
6. 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。
7. 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。
8. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。
9. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。
四、卫生宏观决策支持
卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上，如医院、地区卫生系统、全国卫生系统，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务效绩，帮助各级决策者提供最佳实施方案，给决策者一双慧眼，清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失，使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观，使系统内各级关系更加和谐，积极发挥各部门的潜能，提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策，可以提供各种有价值的信息，各种事件的关联，以及不同于微观的角度分析各种卫生信息，如预防接种基本数据，传染病报告等等。
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❸ 国务院为什么要促进大数据发展政治生活
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，特制定本行动纲要。
一、发展形势和重要意义
全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。
（一）大数据成为推动经济转型发展的新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。
（二）大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。
（三）大数据成为提升政府治理能力的新途径。大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化
❹ 结合计算机专业，谈谈新工业革命将带来哪些变化
以工业4.0为标志的新工业革命，将带来至少如下三方面的巨大变化
（1）工业生产的出发点将发生变化。未来工业制胜的秘诀在于如何在提高生产率的同时尽
量缩短产品从创意到上市的周期，及如何满足更复杂、个性化的产品需求。
（2）虚拟与实际的界限将被消除。工厂中所有生产程序均可提前在计算机中仿真模拟，
可在虚拟世界中完成生产的分析与优化。
（3）人工将被机器智能取代。