大数据分析文章

『壹』 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。战略：国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战：BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起：深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存：Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆：DBaaS随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

『贰』 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

『叁』 大数据分析的具体内容有哪些

大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下：

1.数据获取：需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界陵大皮定问题后，再进行数据采集。这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2.数据处理：仿世数据的处理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的；其次是Oracle和SQL sever。这是企业大数据分析不可缺少的技能；还有Hadoop之类的分布式数据库，也应该掌握。
3.分析数据：分析数据需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。达内教育大数据云计算尺差课程体系，内容较全，技术深，涉及JavaEE架构级技术，分布式高并发技术，云计算架构技术，云计算技术，云计算架构技术等。
4.数据呈现：可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。

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『肆』 微信公众号的运营大数据分析

微信公众号的运营大数据分析

微信运营，到底是什么鬼东西？周末约了几个朋友聊天，大家讨论微信怎么做，目前大部分都处于迷茫状态，策划好的话题，设计、编辑、发布，然后没人看，然后坚持了大半个月，然后仰天长叹：“滚犊子，微信”。

经过大半年的研究，总结了一些后台数据，给大家分析一下，如何有效利用微信后台数据，有预谋有组织的做微信运营。

从上图可以明显的看出，微信用户的增长主要来源于“搜索公众号”和其他，我们先搞清楚这些指标的具体含义。

搜索微信公众号的名称：指通过搜索微信公众号的名称获得关注，比如搜索“人和网”这个名字，在搜索的时候，一直排在第一名，进行外部推广的时候，用户很容易通过搜索找到你。所以取个简单有联想的名字更容易让用户记住，认证比非认证更容易获得用户关注。

其他：大部分账号的粉丝来源，都是“其他”类最多，很多人搞不明白其他是什么，一般包括3个渠道，

1、图文消息标题下蓝色链接。

图文标题下蓝色链接

2、微信公众号二维码：微信可以长按识别二维码大大促使了这个渠道的用户来源，可惜的是目前只有微信可以做到。

3、广点通系统推广：付费推广的一种，据说目前加粉的成本1.2左右，比活动的性价比要高了。

搜索微信号，因此微信号要足够简洁容易让用户记住，在外部推广的时候用户方便搜索。一般搜索微信ID的占比不是很高，大概也就8%左右，这是一个很奇怪的数据，大部分做推广的时候留下的是微信号，但是用户来源的时候更多是通过公众号名称搜索，可以看出，其实用户对于资讯网站或者社区看到的企业推广信息更多选择公众号名称搜索而不是微信号搜索。

图文消息右上角菜单，这个关注按钮隐藏较深，很多人不知道阅读文章时的右上角按钮里还隐藏了这么多功能，而且需要经过2步才能到公众号介绍页，最坑爹的是这个按钮不是在所有阅读的情况下都会出现，所以后台通过这个关注的几乎为零，也不知道哪些用户习惯这种操作。

名片分享，直接的名片分享，一般是用户通过分享给好友或者朋友圈微群，这个数据占比越高，说明这个号的质量越好，大家愿意主动分享传播。

图文阅读分析主要包含7个指标：图文页阅读人数、图文页阅读次数、原文页阅读人数、原文页阅读次数、分享转发人数、分享转发次数、微信收藏人数；

分析数据首先需要了解这些指标的含义：

图文页阅读人数：指你发的那条图文消息，有多少人看过。

原文页阅读人数：指的是你添加的原文链接有多少人看过。如果没有加，那么原文页阅读人数就显示为0，更多用于活动的链接宣传，根据统计，一般文章的原文链接点击率非常低。

这里重点看下图文页阅读人数来源，微信后台提供了5个来源渠道：会话、好友转发、朋友圈、腾讯微博、历史消息。

会话：指通过你推送的消息（会话窗口）查看到你的内容，复制链接发送给好友等等。

好友转发：通过转发直接分享给好友，多见于好文，干货，同行之间或者好友之间乐意分享。

朋友圈：这个不用说了，大家都非常熟悉。

腾讯微博：用腾讯微博的不多，所以这个渠道来源少之又少。

历史消息：微信阅读历史文章率不是很高，一般用户更多通过收藏去阅读你的历史文章。

其他：以上四种以外的都是其他，具体怎么来的，其实我也不清楚，反正数据不是很大， 所以参考意义也不是很大。

以人和网公众号一篇10万+阅读文章为例，看下用户的阅读来源：

文章阅读量主要来源于用户分享后的朋友圈，标题影响用户打开率，但是无法保证足够多的阅读量，转发才是阅读增长的核心。所以，微信的运营最终还是回到内容的价值。

做好内容，拓展分享渠道，才是获得用户的重点之策。

微信后台提供了性别、语言、省份、城市、终端、机型。这部分根据你针对的用户不同主要起到参考作用，也就是你的推广所获得粉丝是否是你的想要的。

以人和网为例：

从前十的占比情况看，显然符合人和网的人群定位，主要分布与江浙沪北上广，占总用户分布的57.2%.

还有用户机型、性别数据，针对不同的微信做针对性的分析，不同微信的定位人群不一样，在推广以及活动中，需要有效的送达到目标用户，这部分数据就能够提供很多帮助。

10万＋阅读文章6月1日的当天各个时间段转发次数和阅读人数，很明显的看出，在晚上20点到24点，用户分享和阅读是直线上升的，也说明这个时间段阅读微信的人数是最多的。

这个表格是具体的时间段转发和阅读人数，我们重点关注下转发阅读比，这个数据的好处在于避开因为累积分享造成阅读量过高造成的数据误差。表格中凌晨1点到2点的时候比例较高，说明这个时间段分享的人虽然少，但是朋友圈阅读率比较高，大部分人已经关机入睡，部分夜猫子还在刷屏看微信，很少的分享可以获得更高用户到达率。这个数据占比比较高的在中午、晚上，尤其是19点以后，都保持在10%以上，这个时间段用户有更多的时间支配刷微信，也是很多公众号推送文章的高峰期。

现实中，很多微信运营者只是一份工作的诉求，所以大部分选择在临近下班的时候推送图文消息，一方面下班了可以及时回家，一方面感觉下班路上看微信的人比较多，其实这是一种错误的想当然，很多人开车、挤地铁挤公交其实看手机的并不一定就是最多的时间段。所以建议微信运营在晚上20点-22点推送比较好，有些人可能觉得不方便，晚上回家还要开电脑推送文章，其实微信已经有手机端服务了，关注微信公众号助手，就可以通过手机推送了。一般我推送文章时间都在晚上20点左右，或者晚些。

大概一周时间阅读量分布数据

最终阅读量

至于这篇文章怎么操作的，可以查看下人和网以前的文章，有分享过，而且粉丝数量很少的情况下做到的10万+阅读。

这是其中一次的推广文章详细列表，这样做的好处有：

1、文末可以做公众号的推广。根据上文分析来看，留下公众号名称比微信号效果更好，不同平台的管理办法不一样，这个要根据实际情况具体对待。

2、可以积累一些媒体资源，跟媒体网站编辑搞好关系，可以不断的扩增你的媒体圈和在行业中的影响力。

3、很多微信运营每天在找优质的素材，如果你能提供比较好的文章，他们也会转载。由于我做的公众号已经被邀请原创。所以转载的公众号排版推广信息都无法修改，有着很好的传播效果。不过根据最近的数据来看，加粉效果不是很好。

部分文章被转载的情况，有些大号进行了转发， 阅读量也都还不错，不过对加粉来说效果不是很理想，这部分的用户增长来源渠道为“其他”。

转发公众号的显示效果， 点击人和网会直接跳转到人和网公众号，不过似乎这个点击数据效果不是很好，所以腾讯即使做了原创保护功能，但是转载的对于原公众号产生的效果有限，最多是他们知道“人和网”，至于到底是什么东西，还是不知道。或者感兴趣的用户会通过文章最下方的二维码扫描关注，一个大号帮你转发了原创文章，其实对于一个小号来说，还是非常实惠的，所以运营者一定要在内容上下工夫才是王道。

好的内容一定要通过媒体传播出去，尤其是一些垂直权威性的网站，毕竟很多运营者都是通过这些网站寻找优质的素材，前期公众号的传播有限，其他运营者不可能发现你的优质内容，通过外部权威网站就是最好的方法。

当然这个前提是你的文章是原创，这样别人转载对你才有帮助，否则都白谈。

运营微信号一定要找到方法，总结做过的好的方法的经验，通过数据分析来优化推广方式。

以上是小编为大家分享的关于微信公众号的运营大数据分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『伍』 大数据分析告诉你,什么样的文章能获得疯转

大数据分析告诉你,什么样的文章能获得疯转

社交媒体追踪服务分析工具BuzzSumo，2014年5月前后对社交媒体上超过1亿篇文章进行了分析，试图找出一个答案：

什么样的内容才能让用户乐于分享，获得病毒式传播?

这个大问题又内含或细分为一些小问题：

◆那些获得疯转的文章，激起了用户哪种情绪?

◆清单?图表?哪类文章更有可能被用户分享?

◆读者更喜欢分享短文章还是长文章?社交媒体上的文章，最理想的长度是怎样的?

◆“信任”是不是驱动用户分享文章的一个主要因素?

◆文章有没有附上一张图片，会对分享转发带来哪些影响?

◆有大V分享你的文章，跟没有大V分享，带来的结果有多大差别?

◆一篇文章发表几天甚至几周后，怎样才能继续让用户转发分享?

◆星期几发布文章最容易获得分享转发?

此类问题的答案，有的只是从大数据角度给大家提供一点参考。最重要的一个前提是：你得首先写出一篇精彩的文章(内容)，这一步无法省略和无法被取代。因此，你要坚信，好内容始终有价值。

下面的10个方法或结论，基于对1亿篇自媒体文章的大数据分析研究。它可能是雪中送炭或锦上添花，帮你的文章在社交媒体上获得更多、更有效的分享转发。

1)长文章比短文章更容易在社交媒体上被分享。

移动互联网时代，手机阅读等是浅阅读，写短文章更易满足越来越失去耐心的读者?

大数据研究并不支持这种想法。根据对1亿篇社交媒体上发表的文章的分析，10%(前1000万篇)获得最多分享的文章，绝大多数是长文章。平均数字来看，长文章获得的分享转发量也高于短文章。

下表的大数据研究表明，3000-10000个单词的文章，在社交媒体上获得最多平均转发分享量(8859次)。

吊诡的是，社交媒体上绝大多数文章都是少于1000个单词的。

这说明了什么?生产优质的长文章，是一片蓝海市场!加油吧，去撰写有一定深度、经过细致研究、有洞察力的文章。这是你在社交媒体上脱颖而出的好机会。

需要指出的是，这项大数据研究结果跟《纽约时报》的数据不谋而合：《纽约时报》被email分享最多的文章，多数是长文章。

这背后的一个“原理”是：尽管用户喜欢看那些短平快的东东，但他们喜欢分享转发的，还是有调性、显智商的长文章。

2)文章插入至少一张照片可增加分享转发率。

视觉的重要性，在今天不言而喻。

社交媒体上的文章，插入和不插入照片，分享转发率差了不止一半(如下表)。

在文章里至少插入一张照片，平均分享转发率为64.9%，明显高于无图文章的平均分享转发率28%。

具体到社交网站Facebook上，加不加标签、照片(缩略图等功能)带来的差异还要大，转发率分别是56%和17.7%，相差三倍多(如下表)。

在Twitter上也是类似结论。

3)文章能勾起用户敬畏、大笑或乐趣，让用户产生自我陶醉。

分析了10000篇最多分享转发的文章后，发现这些文章能引起用户的情绪变化的类型依次是：敬畏(25%)、大笑(17%)、娱乐消遣(15%)、高兴(14%)、共鸣(6%)、愤怒(6%)、惊奇(2%)、悲伤(1%)，其他情绪类型占15%(如下表)。【注：欢笑和娱乐消遣两项的边界是模糊的，这里采取的划分标准是，是否能让用户大声笑出来】

《纽约时报》曾调查2500位读者，分析他们转发文章的动机，得出结论是：

●分享有价值或娱乐性内容给他人。

●定位和展示自我形象(通过分享转发，“告知”他人自己是什么类型的人)

●维护关系(分享转发可跟他人保持联系)

●自我实现(分享转发会给人一种“更多关注和参与世界”的感觉)

●通过分享转发他人文章，借他人之口表达自己关注的议题。

最多被分享转发的是那种小测试，比如位居榜首的“你最应该做什么工作”?你觉得那些分享转发这些小测试的朋友，真的关心这种小测试吗?不一定，多数人只是通过参与这类时下热点话题，表明自己“与时俱进”在关注这个议题、对外传达自己是什么样的人。比如，前几天微博微信上火爆的“美国同性恋合法化”、“7月签”，都属于此类。

总之，好玩、有趣、有立场，没人希望分享转发打扰到自己的亲朋好友。

4)用户喜欢分享转发清单和图表

清单，图表，“怎么做”，“什么是”(开头的文章)，“为什么”(开头的文章)，视频。

以上六种类型的文章，哪类最容易获得分享转发?答案是清单和图表(如下表)。

像《10个写出阅读量10万+微信公众号文章的方法》这类清单式文章，能给用户最简单直接明了的干货，便于阅读。图表式文章也有便于阅读和理解的优点。

总之，记住一点：长文章是很好，但你要通过清单、图表等方式吸引读者读下去，别开头到结尾全是黑压压文字把人吓跑。

《时代》周刊，很牛的杂志，年年搞“10大”系列文章年年火，差不多就是这个道理(虽然这份杂志足够老牌和有影响力，但现在能被普通人记住的，可能也就是这些“10大”了)。

5)“10”是清单式文章的神奇数字。

说曹操，曹操就到。

刚提到《时代》的“十大”，大数据研究也表明，在清单式文章中，含有“10个”“10大”这类字眼的文章容易获得更多分享，平均分享转发数量是10621次，比排在第二位的数字“23”的平均分享转发量高出4倍。

所以，如果你打算弄篇清单式文章，记得试试用“10”这个神奇数字。

6)用户更倾向于分享那些看起来值得信任的作者的文章。

社交媒体上的文章，作者署名和不署名，身份公布不公布，也会影响文章的分享转发(如下表)。

表中可以看出，在Facebook上，作者署名和身份对文章分享量影响并不大，但在Twitter、Linkedin、Google+上有差别，用户更倾向于分享那些看起来值得信任的作者的文章。

不管是在哪种社交媒体上，署名(标注作者身份)，都不会让分享转发量更低。所以，社交媒体上发文章，最好标注作者名字和身份。

7)大V分享转发你的文章会带来乘数效应。

说实话，“人人平等”只是理想，这个世界并不平等，影响力也是。如果有微博微信大V转发你的文章，那么他们给你带来的传播效应，绝非普通人分享转发所能媲美。

儿子出生的那个午夜，我高兴地在新浪微博发了条语无伦次、带有语病的微博，被杨锦麟老师转发后，收到数百条转发和评论，半夜里把我给吓倒了。

还有一次，这个微信公众号的一篇文章被微信公众号“三表龙门阵”(sanbiao1984)的主人三表兄弟转发朋友圈，后台粉丝涨了好几百。

我们在社交媒体发表文章时，可能很难遇到拥有数百万粉丝的大V分享转发，但对那些有影响力者(设定为TA分享转发后至少能带来新的两次分享转发的那种人)，还是可以动些脑筋的。

下表是有1个-5个有影响力者，分享转发文章后带来的平均分享量，可见“有影响力者”推动分享转发还是有重要价值的。

怎么能让这些“有影响力者”分享转发你的文章，一个办法是提前动手，提前跟这些有影响力者产生一定联系。

举个例子，我想写一篇《如何才能写出让人乖乖掏腰包的广告文案》，那我可能先去看看微信微博上发表过、转发过此类主题文章的那些“有影响力”者，从高到低做一个排序，然后我会去联系这些人，告诉他们我在写一篇关于广告文案的文章，“有个小问题想咨询(请教)下您/您***所说的观点，会用在我的文章里”……

人们都喜欢分享他们参与的事情，不管是直接参与还是间接参与——看看你的微信朋友圈，有时候你被一些朋友发的东西烦透了，那是他们公司鸡毛蒜皮跟你却完全无关的事情，但这些事是这些朋友参与的，他们无论出于真心还是出于职责，多数情况下都会分享转发。

因此，写文章时，不妨尽可能让更多“有影响力者”和亲朋好友参与进来，让他们成为文章内容的参与者和“生产者”。

退一步来说，如果你能把文章写的足够有料有趣，别说“有影响力者”，普通人分享转发又有什么好担心和犹豫的?比如，对一些朋友转发的有调性、长见识的广告营销类软文，相信大家都不会反感和排斥。

8)旧文章可适时重新推广。

大数据研究表明，文章在社交媒体发表三天后，分享转发率在接下来四天平均会下降96%。一周之后，第二三四周的分享转发量会比第一周的至少下降86%。

在不影响用户体验的前提下，结合新的热点事件/时节，适时通过各种方式重新推广旧文章是非常管用和必要的。

这也是为什么一些微信公众号会推出目录、关联阅读等的重要原因。

9)星期二是分享转发的最好日子。

尽管在不同社交媒体上，星期几的分享转发量并不同，但总体上看，星期二是一个最好的日子(如下表)。如果你有一篇重磅好文章要发布，不妨试试选择星期二发布。

10)10条让你文章在社交媒体疯转的法则。

这是一个小结，感谢你保持耐心，一直看到这里。

①让文章能激起用户的敬畏、欢笑或娱乐消遣情绪。

②满足用户的自我陶醉(比如小测试)

③尽量写有竞争力和有价值的长文章，中文至少2000字-3000字，这是一片未被充分开垦的蓝海。

④在文章里加入清单和图表等表现形式。

⑤文章记得署名，添加作者身份等背景信息，让文章看起来值得信赖。

⑥注意排版，不一定惊艳，但一定要悦读(没有写错字，是悦读，不是阅读)。

⑦尽可能采用社交媒体提供的一些功能，比如之前一度风靡的微博九宫格，视觉化很重要。

⑧在你写文章之前，研究和考虑一下“有影响力者”，让他们成为文章参与者。

⑨当你的文章发表了一段时间后，记得再次推广。

⑩“10”是神秘的幸运数字，星期二是神秘的好日子。如果没有别的办法了，那就不妨迷信一把，试试这些幸运数字和幸运日子。

最后切记：万变不离其宗，会被疯狂分享转发的“爆款”文章，一定是有好内容。

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『陆』 大数据分析是什么，怎么分析的呢

朋友刚打电话说想吃日料，你打开手机某团APP就会显示有日料团购推荐，刚在某信上说要去日本玩，就在盆友圈看到了机票广告。你是否有过疑惑，为什么我的手机APP如此了解我？难道是我的日常生活习惯大数据被分析了吗？
大数据是什么？
大数据不仅仅是大量的数据，而且是来自不同来源，存在不同类型，代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值。
大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析，发现事物的发展变化规律，可以有助于更好的提高生产效率，预防意外发生，促进营业销售，使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。

当然APP不会窃取你的数据，是你的行为数据让某团和某信意识到了你的需求，才有了以下推荐。
当你注册一个APP账号的时候，需要输入电话，姓名，性别，所在地等基础数据，更进一步的数据是你的消费记录，发过的红包，日常用语习惯，打车记录，外卖订单记录等等，这些数据会变成你的事实标签，成为你行为数据很重要的一部分。

上边提到的大数据分析不仅仅是收集庞大的数据，更是建立模型，分析数据资料，并得出一系列结论的系统过程。从杂乱的数据中分析出你的兴趣爱好，进而构建全面的用户画像。

举个例子来说，当你打开一篇标签为雪地靴的文章时，你的行为可能是专门点开，也可能是无意中点开，这个时候就需要更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力了。
这是一个非常初级的内容标签权重算法：
兴趣标签（雪地靴）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子
行为权重：什么都不干1分，评论+0.5，点赞+0.5，转发+2，收藏+1
时长权重：10S以内权重为0.5，10S－60S为1，60S以上为2
衰减因子：0-3天内权重为1，3-7天权重为0.85，7-15天权重为0.7，15-30天权重为0.5，30天以上权重为0.1
行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作，不同操作有不同的数值，累加成行为权重。停留时间越长，时间权重也越高。最后，短期行为也无法代表长期兴趣，单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。于是，你每次打开雪地靴类的内容都会生成一个兴趣权重，根据型渣函数公式得到一个兴趣标签值，数值越高，你对雪地靴就越感兴趣。

当你各个方面的偏好被计算完成之后，这些偏好就会变成特征向量，再通过计算特征向量找出与你相似的人并分类。再通过训练模型和测试准确度，最终，你的某信，某宝和某团等APP就会得到一个相对于较全面你的用户画像，上边标注了你被分析之后的行为事实标签。根据这个用户画像，广告主就可以根据这个找到他们想要的消费者了。

之后，一个住在黑龙江漠河的有过雪地靴消费记录的未婚女青年在即将刷到广告位的那一瞬间，广告平台会发起竞价请求，最后价高的广告将出现在你的眼前。
需要说明的是，某宝某信和某团等采集的行为数据不仅只对应你的账号，更与你的手机唯一识别码绑定在一起，这意味着，你就算不注册不登录，你的行为数据一样会被采集。同时，广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告，这样你刷某音的时候也能看到某宝的雪地靴广告了。

不过大家不要紧张隐私泄露问题，根据国家《个人信息安全规范》，商业广告平台卜蠢悄的所有标签都应该避免精档空确定位到个人，以保护你的隐私安全 。

『柒』 一篇文章让你知道什么是大数据挖掘技术

一篇文章让你知道什么是大数据挖掘技术
大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。

什么是大数据挖掘?
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘对象
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
数据挖掘流程
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
数据挖掘分类
直接数据挖掘：目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性，即列)进行描述。
间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。
数据挖掘的方法
神经网络方法
神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
遗传算法
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
决策树方法
决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
粗集方法
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
覆盖正例排斥反例方法
它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。
统计分析方法
在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。
模糊集方法
即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
数据挖掘任务
关联分析
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
聚类分析
聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
分类
分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。
预测
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
时序模式
时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
偏差分析
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

『捌』 浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐

在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

1、大数据的基本概况

大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。

2、大数据的时代影响

大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：

(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。

(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。

(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。

另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。

3、大数据的应对策略

3.1 布局关键技术研发创新。

目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。

3.2 提高软件产品发展水平。

一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。

3.3 加速推进大数据示范应用。

大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。

3.4 优化完善大数据发展环境。

信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。

大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。

结构

论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。

1、论文题目

要求准确、简练、醒目、新颖。

2、目录

目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）

3、内容提要

是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。

4、关键词定义

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。

5、论文正文

（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。

（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：

a.提出问题-论点；

b.分析问题-论据和论证；

c.解决问题-论证方法与步骤；

d.结论。

6、参考文献

一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。

7、论文装订

论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。

『玖』 如何进行大数据分析及处理

提取有用信息和形成结论。

用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

(9)大数据分析文章扩展阅读：

大数据分析及处理的相关要求规定：

1、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。

2、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。

3、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。

『拾』 大数据分析&人工智能 技术内容价值观辨析

随着技术的不断发展，技术的种类越来越多，人们不可能掌握全部的技术，但是技术对于人们的选择有了太多太多，这时候在选择什么技术的时候，人们往往就会陷入迷茫，不知道应该选择什么样的技术，不清楚自己应该从什么技术下手，甚至说会怀疑技术的作用，认为有些技术没有意义，不知道有什么用。今天我们探讨一下数据科学领域内的技术存在的意义，分析一下大数据分析是否鸡肋，在数据科学技术体系中，最高价值技术到底是什么，以及在人工智能领域中反对派的声音越来越大的时候，人工智能是否还能走下去，还能走多远？ 大数据技术：计算资源无限，世界将会是怎样
大数据分析并不鸡肋

在计算机诞生的70年后，单台计算机的计算性能逼近物理极限，伴随计算机发展的摩尔定律逐渐失效。在这70年的发展过程中，刚开始是可以用摩尔定律进行准确的描述的，1965年，英特尔创始人之一戈登摩尔在考察计算机硬件的发展规律后，提出了著名的摩尔定律：

该定律认为，同一面积芯片上可容纳晶体管的数量，每隔16-24个月将翻一倍，计算性能也将翻一倍。换而言之，也就是每隔16-24个月，单位价格可购买到的计算能力将翻一倍。在随后的几十年内，摩尔定律被无数次的被印证。而直到现在，计算机性能已经逼近极限的情况下，摩尔定律似乎已经失效了。

发展的期间伴随着摩尔定律不断的生效，在计算机方面同步发展的还有网络宽带和物理的存储容量，半个多世纪以来，存储器的价格几乎下降到原来价格的亿分之一。

而网络宽带的的速度也在不断的突破极限。

随着这些物理硬件的升级，计算机领域内便产生了OTT式的技术革新，诞生了分布式计算和量子计算机技术，而这两者的出现，也必将决定性的改变计算机资源供给端的情况。

分布式计算机技术，已经逐渐成为大数据领域底层IT架构的行业标准，分布式计算可以实现一个计算目标可以调配无限计算资源并予以支持，解决了大数据情境中运算量过大、超出单台物理机运算承受能力极限的问题，并且同物理计算资源协同调配，为后续的云计算奠定了基础。客观 的讲，分布式计算机技术使计算资源趋于无限。

而量子计算机技术将使单体计算能力拥有质的飞跃。但是在量子计算机核心技术尚未突破之时，人类面对呈现爆发式增长的数据束手无策….

在经过这漫长的探索后，人类现在决定先借助分布式计算技术实现新的一轮OTT式技术革新，而此举将不仅解决了海量数据存储与计算问题，还有希望帮助人类彻底摆脱计算资源瓶颈的束缚。计算资源无限，世界将会怎样….
但是从大数据技术的发展现状来看，真正的难点还是在于底层工具的掌握，由于发展尚处于初级阶段，还需要人们掌握大量的底层工具，这条道路因为走得人少所以才会显得泥泞不堪，只有将基础工具发展和掌握成熟之后，才可以降低使用者的门槛。

对于我们而言，这条路难么？真的很难！但是是值得我们客服这条路上的困难的，因为收益会非常的划算，这条路的难处在于要掌握很多底层工具，为什么？因为走这条路的人少，现在还是一条泥巴路，很难走，但是为什么是值得我们克服困难也要走下去呢，是因为只要量子计算机不出现、随着摩尔定律的失效、数据量还在增加，大量过路的需求会催生一条又一条高速公路，然后铺路的大公司设卡收税，泥巴路迟早会变成高速公路，但只要你先过去，就能看到别人看不到的风景。

从计算机由DOS系统到桌面系统，Python机器学习由源码到算法库，不一直都是这样么。

机器生产释放脑力，机器学习释放脑力
数据革命的本质

大数据分析技术有价值、数据分析技术更有价值，那整个数据科学知识内容体系中，最有价值的到底是什么？

如果从发现技术的角度看待问题确实很有意思，那我们不妨再来探讨一个问题，那就是从技术层面而言（非工作是否好找的角度），数据科学中最有价值的技术模块是哪个？

人工智能是数据养育的智能，其决策的核心是算法，人工智能的发展与十八世纪工业革命通过机器生产代替手工劳动从而释放人类的劳动力类似，数据智能将通过参与、代替人类决策的方式，释放人类脑力。而机器学习就是提供人工智能决策的算法核心。

机器学习算法的核心用途是挖掘事物运行内在逻辑和规律，就是把数据作为接受外部信息形式，用数据还原外部事物的基本属性和运行状态，用机器学习算法对其规律进行挖掘，还原客观规律。再应用规律辅助决策。

机器学习可以使得人工智能在人类基础重复决策领域代替人类参与决策。

算法的核心方法论，是取法其上，仅得为中，数据分析核心价值要有技术核心价值这杆大旗；不管小数据还是大数据，都是重分析。而伴随着Python的星期，催生出了进一步完善的基础设施，Python依然成为了标准的工具。
而Python最核心的技能就可以说是利用众多强大的算法库进行算法建模分析

强人工智能、弱人工智能，还是人工智障
数据、算法、计算能力这三架马车所推动的人工智能技术发展，是否已经遇到了瓶颈

2018年1月我国国家标准化管理委员会颁布的《人工智能标准化白皮书》对人工智能学科的基本思想和内容作出了解释。认为人工智能应该是围绕智能活动而构造的人工系统，是一项知识的工程，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程。

相对来说我国的人工智能的起步还是较晚，人工智能的发展阶段可以分为三个阶段，第一阶段是从20世纪50年代—80年代，在这一阶段人工智能刚诞生，但由于很多事物不能形式化表达，建立的模型存在一定的局限性。第二阶段是从20世纪80年代—90年代，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取等方面的不足，人工智能的发展又一次进入低谷期。第三阶段是从21世纪初—至今，随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得了突破性进展， 迎来了又一个繁荣时期。

根据人工智能的发展定义，以及国家颁布的《人工智能白皮书》，人工智能可以分为两种，强人工智能和弱人工智能。

弱人工智能是并不能真正实现推理和解决问题的智能机器，这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。但是这仍是目前的主流研究仍然集中于弱人工智能，并取得了显著进步，如语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人类水平。

强人工智能是真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的和 自我意识的，这类机器可分为类人与非类人两大类。从一般意义来说，达到人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、 具有自我意识的人工智能称为“通用人工智能”、“强人工智能”或“类人智能”

一般来说，在我们认为强人工智能的时代已经来临，只是尚未流行起来，但这时候，却还有一些有意思的观点，他们持反对的声音，认为人工不智能或者说是人工智障。

他们认为当我们在开车的时候，大脑在飞速的处理各种信息：交通信号、标志物、路面的井盖、积水；看到马路中央有一只狗在过马路时，我们会踩刹车；看到中央有一只鸟，我们会判断鸟会快速飞走，不用减速；如果是塑料袋，我们可以直接压过去；如果是大石头，我们就需要避让。这些都是我们通过经验的累积以及生活常识构成的。但是，人工智能却做不到这些。

目前人们所研究的人工智能是“狭义”人工智能。“真正的”人工智能需要能够理解食物之间的因果关系，比如警方在路上设置的锥标，哪怕是倒了，或是被压扁了，也要能够被识别出来。但目前的图形识别能力，哪怕是把障碍物换个角度，计算机识别起来都会很困难。而“狭义”人工智能走的是机器学习路线，换句话说，计算机会把路上所有物体（包括够、其他车辆、标志物、行人、塑料袋、石头等）都简单的看做是障碍物，同时计算和预测这些障碍物的移动路线，判断是否会和汽车的路线发生冲突，然后执行相应的动作。

那么问题来了……

当计算机无法理解物体的时候，也就意味着不可能100%准确预测物体的移动轨迹。比如，马路中央的狗。你很难预测它下一秒的位置，即使它目前正在向前狂奔。如果马路中央是一个孩子呢？同时，让计算机识别路边的交通指示牌也是一件十分困难的事情。当指示牌有破损、遮挡物等等，都会影响计算机的识别。

所以，目前的人工智能都属于“狭义”的人工智能，它的核心是基于大数据进行的学习。但在瞬息万变的现实世界里，由于计算机无法真正理解事物的相互关系，因此并不能处理出现的意外情况。

我们可以将无人驾驶分为五个级别：
辅助性自动驾驶（如自动刹车、保持车道、停靠辅助系统等） 满足一定条件下，汽车可以自动驾驶，但需要驾驶员进行实时监控（如特斯拉的自动驾驶技术） 满足一定条件下，汽车可以自动驾驶，驾驶员不需要实时监控，但要随时准备好接管驾驶。 满足一定条件下，可实现无人看管的自动驾驶。 完全实现无人看管的自动驾驶。

就目前来看，我们距离第五个级别的无人驾驶的距离还有非常遥远的一条道路要走，当然这条道路的未来，并没有人会知道是什么样子的。
在我看来，随着技术的发展，人工智能这条道路并非是走不下去的，只是这条道路比较困难，而且并不是说在人工智能完全达到强人工智能的时候才能造福人类，目前人工智能已经用于我们身边的多个领域，并且在不断的帮助我们，我们可以通过人工智能不断的帮助我们完善人工智能，达成一个不断的循环，只是需要很多对数据科学领域感兴趣的人，来不断的完善它们。
希望你看完这篇文章能够有所收获，如果有一些想法，希望可以一起讨论一下，谢谢。