㈠ 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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㈡ 最近很流行的那种大数据的视频 以动画图标的形式 是拿什么软件做的
一、《蒙泰瑶光多媒体制作软件》
它是一个功能完备的多媒体开发工具，可以将文字，图像，动画，声音，视频等多种媒体集合到一体，并列入交互控制最终生成可独立运行的多媒体播放程序（节目）
二、 PowerPoint
PowerPoint是微软的Office系列组件之一，是幻灯片制作工具。由于它编辑多媒体的功能比较强大、简单易学，所以很多老师都是以PowerPoint起步制作课件的。PowerPoint内置丰富的动画、过渡效果和多种声音效果，并有强大的超级链接功能，可以直接调外部众多文件，能够满足一般教学要求。PowerPoint易于上手，并支持IE浏览器的两大优点，是最显而易见的。但PowerPoint的动画有些生硬、单调，交互功能实际上是超级链接，对于交互性要求较高的课件显得力不从心。
三、AuthorWare
AuthorWare是课件制作工具中应用比较广泛的平台，它的最大特点是创造了基于图标的创作方式，用可见的流程贯穿课件制作的整个过程，清晰有序。我们只需对13种图标（其实最常用的是12种，视频图标不常用）进行拖放及设置，就可以完成普通课件的开发，无需编写过多的程序代码。AuthorWare内置众多过渡效果（利用插件，可产生更多的效果），5种基本动画功能，如果能够灵活应用可以满足普通课件对动画的要求。AuthorWare的灵魂是它强大的交互功能和函数库，11种交互方式使我们轻松实现各种随心所欲的交互效果，丰富的函数让我们如虎添翼。但AuthorWare对于多声道支持不算理想，而且图标方式及众多的函数有时显得很繁琐，真正运用自如地利用AuthorWare开发较为优秀的课件也并非易事。
四、方正奥思
方正奥思多媒体创作工具（FOUNDER AUTHOR TOOL）是北大方正电子有限公司印艺事业部研究开发的一个可视化、交互式多媒体集成创作工具。方正奥思能在中文 Windows95/98/me/NT 4.0/2000 环境下运行，具有直观、简便、友好的用户界面。可以把文本、图形、图像、声音、动画及影像等多媒体素材集成编辑，制作出各种多媒体应用产品。支持丰富的媒体播放方式、过渡效果和动态效果，能实现灵活的交互性；可以制作路径动画；支持变量和系统函数，可以进行简单的脚本程序编写及具有多媒体数据库管理功能。创作出的产品可生成 EXE 文件，直接在操作系统下运行。具有生成网页功能，但生成网页时有些功能将受到限制。普及版以上版本可以免费进行升级。
五、课件大师
课件大师是武汉凡高软件公司出品的课件制作工具。课件制作大师，即蒙泰瑶光多媒体编著系统。现在比较流行的版本为《课件大师II》即瑶光3.0。该软件提供了可视化的全中文界面，通过它能够将声音、动画、图像以及文字等各种媒体集成在一起，并加以控制，最终生成一个可独立执行的放映程序。课件大师支持众多的多媒体格式如Gif、Flash、MP3等，并自带旋转及轨迹动画功能。它与奥思一样都是基于页的序列，但它与奥思不同的是创造了子页的设计思想。课件大师II正版软件价格很低（只有150元左右），且带有部分课件制作素材，比较适合于教师们个人使用，但该版本不享受免费升级服务。
六、广州凯迪
凯迪多媒体创作工具，是广州凯迪软件有限公司开发的一个多媒体开发工具。在众多的多媒体创作系统中是一枝红杏：不仅完全摆脱了编程方式、操作简便，强大的动画制作功能、自我创作能力强大、直面教育实际有记分牌（自动统计分数）等功能。而且打包后的文件所占存储空间很小，运行速度快。但集成功能较弱，有些多媒体格式如MP3、Flash，该系统无法支持。
七、Dirctor与Flash
Dirctor与Flash和AuthorWare都是美国Macromedia公司产品。Flash与Dirctor最大的特点是动画功能及交互功能强大。也是目前制作课件的常用工具，由于是国外软件所以学习起来略有难度。
综上所述，AuthorWare、Director等外国大型多媒体创作工具有点难，现在利用这些工具制作课件的人绝大部分是计算机教师及部分骨干学科教师。虽然这些开发工具比使用高级语言（如C语言、Visual Basic语言）方便多了，在某种程度上减轻了繁琐的“底层”设计之苦。但是这几种开发工具都是英文版软件（都有汉化版，但所有参考书都是针对英文版写的），加之每种软件都提供了较为丰富的函数及脚本设计语言，所以不太适合初学课件制作者使用。而奥思、凯迪、课件大师等国产多媒体开发工具，有一个共同特点：国人自己的产品，功能强大，直面教育实际，操作简单，创作效率与质量高（当然也包括国产的洪图、易思等多媒体创作工具，这里不再赘述），因此比较适合普通学科教师使用。大力倡导使用这些国产软件，这不仅打破了国外多媒体创作平台一统课件制作天下的局面，也为广大教师找到了一条课件制作的捷径。愿这些优秀的国产软件能够成为我们中小学教师制作课件的“利器”！
八、几何画板与数理平台
《几何画板》与《数理平台》等软件带来了数学实验，它们提供了一个十分理想的让学生积极的探索问题的“做数学”的环境，学生完全可以利用它来做数学实验，这样就能在问题解决过程中理解和掌握抽象的数学概念，使得学生获得真正的数学经验，而不仅仅是一些抽象的数学结论。
目前，在这方面已经有了一些有益的尝试。1995年夏季，两个美国初中二年级学生（David Goldeheim和Dan Litchfiled）应用几何画板发现了又一种任意等分线段的方法；东北育才学校一名学生发现了广义蝴蝶定理。抛开这些问题自身的意义不说，他们处理问题的过程（猜测，验证，论证），对我们的数学教学也是一种启示。
《数理平台》是南京金华科软件有限公司推出的一款与《几何画》板功能相似课件制作工具。它除了具有与《几何画板》相似的作图与度量功能外，还有自己的特色：拥有自己的设计语言（可以利用这些代码创作出更好的、功能更强大的课件）、可以生成可执行文件（打包后的课件可以脱离数理平台系统而独立运行）、专业版可以网络课件等。
《几何画板》、《数理平台》及《Z+Z智能教育平台》等软件，直面数学（包括物理）学科实际，不仅是辅助教学的好工具，也是学生进行数学实验的好工具，计算机较强作图的处理能力为数学的发现学习提供了可能，它的动态情境可以为学生“做”数学提供必要的工具与手段，使学生可以自主地在“问题空间”里进行探索，来做“数学实验”。教师可以将更多的探索、分析、思考的任务交给学生去完成。
分类二：
我们知道，制作一款课件，最基本的前提就是要有一把制作课件的利器。目前，制作课件的软件有不少种，下面作一些简单的介绍。如果你正要学习制作课件，最好先看一看下面的内容。
Macromedia Authorware
Authorware是面向Web和在线学习的具有领导地位的可视化媒体创作工具。它在丰富的媒体支持、创作能力，Web 创作和出版、学生的学习情况跟踪和课程管理上都提供了重大的增强。 Authorware允许开发者在Web,LANs和CD-ROM上创建多媒体项目。
它是一个优秀的基于流程图标的交互式多媒体创作工具，它不仅可以利用自身的图标和函数来设计程序，而且还能够利用控件、接口和自定义函数实现许多复杂的功能。本站从Authorware的工作界面开始，到最后的自定义UCD函数，坚持由浅入深、由易到难、理论联系实际的原则，全面介绍多媒体课件、软件的制作方法，充分利用实例，手把手教你做课件，同时有课件作品、源程序供你参考、下载。
Macromedia Flash
Flash是交互式矢量图和Web动画的标准。网页设计者使用Flash创建漂亮的、可改变尺寸的 、以及极其紧密的导航界面、技术说明以及其他奇特的效果。
除此之外，它的另一大优点在于，它的输出文件体积非常小，一个有音乐的5分钟短片还不到500KB，这在目前大容量可移动存储设备尚未能普及和国内网速现状的今天，确实有它的优势。
Macromedia Dreamweaver
作网页形式的课件，没什么不可以。一个可视化的网页设计工具，一个HTML编辑器，支持最新的HTML标准，包括动态HTML。在编辑上你可以选择可视化方式或者你喜欢的源码编辑方式。
Dreamweaver是一个集网页制作和网站管理于一身的、功能强大的网页编辑软件，是第一套针对专业网页设计师开发的可视化网页制作工具。利用它可以很轻松地制作出跨平台和浏览器的充满动感的网页。
目前最优秀的制作网页的集成工具。
FrontPage 2000
FrontPage 2000提供了优秀的WEB页编辑器，可以方便、快捷地编辑WEB页形式。在编辑器中提供了所见即所得、手工编辑HTML和预览WEB页三种编辑工具。
它是一个非常简单实用的网页编辑软件，用它可以非常快速地编辑好一个网页，特别适用于第一次做网页的朋友。要想用这个软件做一个好的网页，最重要的是掌握表格的运用，相信做过网站的朋友都有这个体会。Frontpage还可以做简单的多媒体课件、企业策划书、产品演示说明书等，它具有上手快，易学、易用的特点。
FrontPage 2000是初学者最理想的制作网页的集成工具
㈢ 大数据的概念
大数据概述
专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么？
看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然！大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么？
从刚才的举例中我们基本可以了解，大数据是很重要的，其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据，例如今日头条/抖音等产品，通过对用户进行整理和分析，然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱，进而推荐用户喜欢看的东西，这样做不仅提升了自身产品的体验度，也为用户提供了他们需要的内容。
大数据的用途有哪些？
要说大数据的用途，那可就相当广泛了，基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话，可分为以下四类：
用途一：业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息，这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面，自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车，运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善，这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二：提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样，互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三：改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如，依据城市的交通实时路况信息，运用社交媒体季节变化数据信息，增加新的交通线路。现阶段，很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四：理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据，以更全面地掌握客户。一般来说，建立数据模型是为了预测。
如何利用大数据？
那我们了解了这么多关于大数据的知识，既然大数据这么好，我们怎么去利用大数据呢？那这个就要说到大数据的工具BI了，BI简单理解就是用来分析大数据的工具，从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI兴起于国外，比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外，但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新，目前国内BI在技术上也不比国外的差，而且因为国内外的差异化，在BI的使用逻辑上，国内BI更符合国内用户的需求。
㈣ 有没有一个有具体数据的大数据营销案例
暂无大数据营销案例。
目前大数据还都是刚刚兴起，第一是拥有大数据的企业版很少，第二是拥有权大数据且具有足够的大数据挖掘分析的人才的企业更是屈指可数，第三是大数据挖掘分析的作用在银行、金融、政务、电商等平台起到的作用都非常大，绝大多数的精力都还放在如何提升效率和效益上，能用于营销的精力真的很少。
㈤ 什么是大数据要简单通俗点的解释
这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。
在当前的大数据时代，不仅IT（互联网）行业的人需要了解大数据相关知识，传统行业的从业者和普通大学生也都应该了解一定的大数据知识，在产业互联网和新基建计划的推动下，未来大数据技术将全面开始落地应用，大数据也将重塑整个产业结构。
了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。
大数据自身的特点往往集中在五个方面，分别是数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和可信度，对于这五个维度的理解和认知，是了解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展和在行业领域的应用，关于数据自身的维度也有了一定程度的扩展，这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和完善。
数据量大是大数据的一个重要特征，但是数据量本身是一个汇集的概念，并不是只有很大的数据才称为大数据，传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分，这一点一定要有清晰的认知。当前从大数据的数据来源来看，主要集中在三个渠道，包括互联网、物联网和传统信息系统，物联网数据当前占据的比例比较大，相信在5G时代，物联网将依然是大数据的主要数据来源。
数据结构多样性是大数据的另一个重要特点，不同于创新信息系统（ERP）当中的数据，大数据的数据类型是非常复杂的，既有结构化数据，也有非结构化数据和半结构化数据，这对于传统的数据处理技术提出了巨大的挑战，这也是推动大数据技术产生的一个重要原因。在工业互联网时代，大数据的数据结构多样性会进一步得到体现，这对于数据价值化过程也提出了新的挑战。
数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础，相对于传统的信息系统来说，大数据当中的数据价值密度是比较低的，这就需要有更快速和便捷的方式，来完成数据的价值化提取过程，而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。实际上，早期的Hadoop、Spark平台之所以能够脱颖而出，一个重要的原因就是其数据处理（排序）速度比较快。
数据增长速度快是大数据的另一个重要表现，通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者说增长速度是可控的，但是在大数据时代，数据增长速度已经大大突破了传统数据处理所能承载的极限。数据增长是一个相对的概念，相对于消费互联网来说，产业互联网所带来的数据增量可能会更加客观，因此产业互联网时代会进一步打开大数据的价值空间。
最后，大数据还有一个特点就是数据本身的真实性，大数据时代所带来的一个重要副作用就是数据真假难辨，这也是当前大数据技术所要重点解决的问题之一。从当前大型互联网平台所采用的方法来看，通常是技术和管理相结合的方式，比如通过为用户认证就能够解决一部分数据的真实性（专业性）问题。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
博士时候就是做大数据。
最通俗一点就是很多条数据。
我们做大数据研究呢，就是高效的处理数据，对未来做一些预测，建议等。
例如，全中国人大多数都是10点睡觉。睡觉前看一看手机。那我们做推广时候，就可以选择9点半的时间。
大数据没有什么特别神秘的地方，就是数据多一点。
大数据这个词其实流行了很久了，与我们的生活息息相关，并不陌生，现在我们生活中的大平台基本上都用到大数据，淘宝，拼多多，美团，滴滴等都用到大数据，如今大数据基本上无处不在。
一、大数据是什么意思
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、大数据特征
容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
种类(Variety):数据类型的多样性;
速度(Velocity):指获得数据的速度;
可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):数据的质量。
复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。
价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。
三、大数据的 历史 发展
人类诞生以来，数据就开始膨胀，时代交替，工业革命，互联网时代，5G时代，人工智能时代，都是数据的一次次发展，数据的不断精准，加快了人类的新陈代谢，大数据推动 历史 发展。
四、大数据意义
大数据的价值体现在以下几个方面:
1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
4、各大领域的科研需要大数据，加快技术变革和换代如医疗，环保，公共政府服务
5、航空航天，军事领域因为大数据也会得到突飞猛进的提升。
生活工作中所有的流水账信息就是大数据，在信息化时代，它通过特定模式的整合、分析，使人得到对自己有用的、有指导性的结论。参加工作时讲台塑数字化、表单化、信息化，一晃二十年了，应该就是大数据的雏形，但那会信息化能力不足，没人这么称呼。管理是千变万幻，主线未变，大数据也仅仅是一种方法，只是更符合形势，更有效。小名流水账，大名大数据。
举个例子，大数据记录了一个爱抽烟的男人。晚上一般是先抽烟以后刷牙。有一天男士刷了牙以后抽烟。第二天app开始推送了tt。根据两天的记录了刷牙到抽烟的时间，第三天app推送了加厚版的tt。一个半月后某天记录到男人一直抽烟，便推送了某家专科医院。再过了一个月，发现男人再无抽烟，推送了铂爵旅拍。
从前有个大爷，在证券公司车库上班，给证券公司大户、老板看守车，这么一个工作。
这位大爷特别喜欢炒股，他也不会技术分析，什么基本面分析！每当呢，车库里面的车停的非常少的时候，这位大爷就买进股票，这大爷也不知道什么股票好，什么股票不好，就随便买，等车库里面的车停的越来越多了，每次都停满了的时候，这位大爷就买出股票。每次都能赚到钱！！！
这就是非常简单的大数据，大爷利用车库里车的多少来判断市场的火热程度，人弃我取，等到全民炒股的时候，市场就会出现泡沫，这时候离“崩盘”也就不远了
大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据简单的说就是市场调研的升级版。包括腾讯，阿里巴巴等这些具有大量用户的公司，对其客户在其平台的所有行为发布的所有内容进行采集分类和分析。而这些数据有分成共性和个性。从所有人中采集出共性有助于发觉商机，了解客户痛点，更好地推出客户满意的产品，比如很多化妆品公司就会跟淘宝购买数据从而研发出更贴合市场需求的产品。而从你个人采集的数据属于个性，系统会通过你个人的数据采集进行相对于的推荐和改变，也就是我们经常说的ai智能，例子像我们的淘宝现在都是千人千面，每人手机打开的淘宝推荐的东西都不一样，这些就是大数据的效果。
大数据通俗来说就是有个机器，把你生活中的点点滴滴都记录下来，形成一种特定的形式！
大数据简单来说：就是海量的信息！不论用途，不论方向，就是简单地信息收集，参数收集，所有这些汇总起来就是大数据。大数据，不是随机样本，而是所有数据！
而大数据分析，就是针对这些信息进行识别，再进行分类，将其有事件变为数据化，概率化，然后应用于各种商业用途。
以上是对大数据简单地解读。那么大数据的意义何在呢？
随着大数据的发展，企业的技术研发、应用和落地在前期就能获得预期，能避免很多无所谓的浪费，以便于将有限的资源集中到开发更适合时代的企业产业。
商业决策可以通过数据分析来获取更为准确的信息和方向，最终能帮助决策者能更为准确直观的指导业务实践。
人工智能离不开数据。随着人工智能的发展，数据能模拟的更加人性化，也更个人化，也更适合于各种不同场景的应用。大数据的价值在于它是目前解决这个时代更新最有效的方法。
但对于我个人而言，比较抵触过度的大数据和互联网，原因如下：
一、当各类app通过我的使用习惯，推荐各种我搜索过一次的各种商业广告时，我会有种隐私被人冒犯的愤怒；
二、当你在使用各类软件时，都会被要求提供个人信息以便于获得更好的用户体验，这无形中增加了个人数据泄露的风险；
三、当数据化盛行，似乎人性变得无处安放；
四、一旦行业固化，人们想要突破阶层将变得不可能，拥有大量数据的将遥遥领先，后发的行人，将一辈子连望其项背的资格都没有，可以预见 社会 将会成为一潭死水，毫无兴趣和生机。
㈥ 大数据改变我们生活的五个例子
大数据改变我们生活的五个例子
在科技世界里，我们经常谈论如何利用大数据来做大生意。但在国家地理杂志和时代杂志的前摄影师Rick Smolan撰写的《The Human Face of Big Data》一书（该书将于11月20日出版）中，他讲述了大数据如何改变我们生活的一些例子。
Smolan称，大数据的意义不亚于1993年的互联网，但在社会影响上更大。以下则是与我们的生活息息相关的五个例子：
心脏病患者的风险监控
麻省理工学院、密歇根大学和一家妇女医院创建了一个计算机模型，可利用心脏病患者的心电图数据进行分析，预测在未来一年内患者心脏病发作的几率。在过去，医生只会花30秒钟来观看用户的心电图数据，而且缺乏对之前数据的比较分析，这使得医生对70%的心脏病患者再度发病缺乏预判，而现在通过机器学习和数据挖掘，该模型可以通过累积的数据进行分析，发现高风险指标。
“魔毯”病人的监控
“魔毯”是GE和Intel联合开发的一个项目，其原型使用家中地毯内装的传感器感应缺乏人照料的老人下床和行走的速度和压力，一旦这些数据发生异常则对老人的亲人发送一个警报。虽然内置传感器装置对大多数人来讲依然昂贵，但Smolan称由于这些对自身数据量化的小工具越来越受到欢迎，用户可以清楚了了解和改变他们的行为，改善他们的健康状况。
应用级家庭能源监测
在节约用电的公益广告中我们往往可以看到我们浪费的电能有多大的例子。或许很多人还不知道，仅仅是DVR一款产品就消耗了美国家庭用电量的11%，因此华盛顿大学教授、MacArthur研究员Shwetak Patel开发了一款叫做ElectriSense的装置，该款装置可以像插头一样插入家中的充电插座，即可通过家电产品在使用Shitter造成的电磁频率干扰提醒用户如何节约电能。贝尔金（Belkin）国际已经购买了这一技术并将于近期开发出商用产品。
利用GPS数据了解交通状况
如同有首歌唱得好，下雨时总是难以打到出租车。而在新加坡与麻省理工联合进行的一项研究中，研究员Oliver Senn则提出，出租车司机可以在恶劣天气提前将车靠边，从而拉到更多乘客。在进一步研究他还发现，新加坡出租车司机必须预交一笔1000美元的事故保证金，最初一旦发生事故，司机第二天即可获得赔付，而现在赔付时间被延长到了数月之久，这导致司机在下雨等恶劣天气时选择磨洋工。该研究对这一政策提出了质疑，这也是大数据如何帮助城市规划者们如何了解厄更好改善城市交通的一个例子。
早期天气警报
现在我们可以从电视甚至智能手机上接收到天气警报，但WeatherBug应用开发商Earth Networks称，现在全球人口已经高达70亿，尚有60亿人未能在恶劣天气状况前接收到预警（在非洲、南美洲和亚洲等欠发达国家和地区尤其严重）。该公司利用遍布全球的数万个传感器，监测温度、风力和雷电的变化情况，给用户提供领先的恶劣天气分析及预警。
以上是小编为大家分享的关于大数据改变我们生活的五个例子的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
㈦ 大数据分析的未来图景 万物皆可分析
大数据分析的未来图景：万物皆可分析
在云计算、大数据之后物联网成为新晋热点话题，物联网改变了我们看待世界的方法，改变了我们做业务的方法，甚至改变我们的生活方式。但是即使是最精通技术的企业也承认，从物联网生成的数据中获取价值非常困难，需要大量技巧。
Teradata认为的数据分析未来图景是“万物皆可分析”，所以在本次大会上也发布了Teradata Listener，其是一款具有实时“听取”功能的自助式智能软件，对客户而言可跟踪他们世界各地存放的多条传感器和物联网数据流，并将该数据传送到分析生态系统中的多个平台，使得我们能够在数据源的发生地就可以进行分析。
Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦
同时Teradata也强调，在建设数据分析系统中，要避免数据孤岛。由于单一技术无法解决全面数据分析的需求，必须简化各种技术难度，创建统一生态数据管理系统。简化是非常重要的需求，任何数据分析系统都要使得架构简化。所以，在本次大会上，Teradata还更新了其统一数据架构（UDA），推出了在单一机箱内整合Teradata数据仓库、Teradata Aster Analytics和Hadoop系统，使用户能够在更小的数据中心空间内发挥整个分析生态系统管理的优势。
在本次大会上，ZDNet采访了Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦，以下为访谈实录：
ZDNet：2015年的大会以Breaking Big为主题，请问其寓意是什么？这是否代表Teradata对于大数据认知在概念上的颠覆？
辛儿伦：Breaking Big这个主题，我理解最核心的应该是“打破束缚和限制”，不管是企业还是个人应该探索和追求“创新、差异化、勇气、重大进展和卓越表现。”
第一，在大数据时代，企业必须坚持创新和追求创新，不管技术上寻找突破，还是从业务流程、商业模式、组织架构、企业的分析文化上，都可进行积极的创新。例如，去年我们刚刚收购的Think Big公司，帮助我们增强对Hadoop的咨询、顾问和实施能力， 以及与其它分析平台的交互能力。在本次大会上，我们刚宣布Think Big成为业内首个能够为Hadoop数据湖（数据资源池）提供全面的管理服务，这将帮助企业非常便利地创建数据分析的生态系统，确保数据质量、可靠性、实时性以及日常的运营任务。
我强调一下，我们的Think Big公司支持主要的Apache? Hadoop?，包括Cloudera、Hortonworks、MapR、Spark、Kafka、NoSQL以及其他开源技术，非常全面。而且更重要的是，我这里也是首次宣布，我们的Think Big业务已经确定引入到大中华区，目前已经在完成人员的配备。
第二，我觉得企业中在数据分析上的务实和积极进取的文化非常重要。其中，这个主题中提到“勇气”是企业实现大数据项目成功的重要保证。很多的企业，曾经面对大数据项目的投资犹豫、徘徊，其实这就需要更大的勇气支持。Teradata以及广大客户的反馈已经看到，我们是时候积极行动了。我们也理解，文化上的转变可能比技术和分析流程上的转变历时更久，但是我们一直强调，大数据从小做起，相信你也能很快看到大数据的价值，看到大数据分析在商业变革中带来的不可替代的驱动力。
ZDNet：每年的全球用户大会，Teradata都会发布业界注目的新产品。今年发布的产品中，您认为哪些是最具亮点的？
辛儿伦：今年，我们在大数据技术、开源技术的支持以及咨询服务上都有重要的更新和发布。这里，我特别强调一下，本次大会上最亮点的应该是针对物联网的传感器数据的分析能力，甚至实现了万物皆可分析（Analytics of Everything）。Teradata Listener技术能够通过整合开源技术，帮助客户分析物联网中不计其数的数据源，简化数据分析的难度。Teradata QueryGrid技术能在统一数据架构上快速有效地进行主题分析或查询多元化的大数据，以取得业务需要的信息。
同时，Teradata Aster新的版本能直接交互Hadoop数据资源池或数据仓库平台，帮助客户进行实时的数据探索，例如高效营销中进行客户路径和消费模式分析，等等.
ZDNet：最近，Gartner发布了2016年可能影响企业的十大技术趋势，其中万物信息化以及物联网等技术入选。在目前发展出现这些趋势之时，您怎们看技术的发展趋势？如果时间放长远一点，据您观察未来5年甚至10年，那些技术可能会成为影响企业比较显著的技术趋势？
辛儿伦：我们看到这些十大技术趋势，这些都是战略性大趋势，其中包括Information of Everything（万物信息化）以及物联网架构和平台。其实，我认为这不仅是趋势，而是新的IT现实。
关于万物信息化，可以理解为我们身处在一个数字网格之中，这个环境会产生、使用其产生的无计其数的信息。在这些数据和信息的海洋中，不管是企业还是个人，必须学会判断和识别哪些信息能够带来战略性的价值，掌握如何访问这些不同的数据源，并通过各种分析方法和算法找出其中的业务价值。
其实，这些预测也是真实IT现实的写照。实现万物皆联网或者信息化，最主要之一靠传感器技术。在我们目前生活的时代，传感器技术结合大规模并行处理能力，使我们能够测量并整体分析几乎所有现象。先进的仪器使我们能够跟踪万物的变化，例如天气变化模式、汽车驾驶习惯、乃至快餐店冰箱的温度、医院里（或家里）病人的生命体征。将这些数据采集至数据库，并运用广泛的统计、分析及可视化工具对这些数据进行细致的分析。
正是由于这些传感器，我们的生活、工作中产生了新的数据源。例如，通过射频识别读取器，我们能够进行零售库存跟踪与控制、医疗测试采样跟踪、预防欺诈行为等；通过GPS定位跟踪器，能够进行车队管理和交通运输和货运管理；通过数据采集传感器，我们就能在制造业、环境保护、交通运输系统中采集到实时的数据用于分析。
例如，西门子公司就通过部署Teradata技术提升其制造流程及产品质量。西门子首次实现了整合来自传感器、制造流程、机器生成数据，以及各种源系统的数据。西门子技术领域商业分析及监测总监Michael May博士对此说：“现在，我们可以更快、更有效地获得数据中的价值。把大数据转换为智能数据，我们将能够优化产品质量，为客户提供更加优质的服务。”
关于物联网我提两点：《2014－2015年中国物联网发展年度报告》中指出，物联网技术与云计算、大数据、移动互联网等新兴一代信息技术的协同创新进一步深化，与农业、制造业、服务业等传统产业，与新能源、新材料、先进制造业等新兴产业的“双向融合”不断加强。物联网加快向经济、社会、生活众多领域渗透，不断催生新变革、新应用和新业态。这些都是非常可喜的发展成绩。现在快速发展的物联网，以及未来的“万物皆联网”，任何人、事、物之间将能实现连接，这将带来沟通模式的变化、业务模式的变化，甚至发展模式的变化。
但是，我们更要强调，要想让物联网发挥出价值，企业必须对传感器数据进行整合和分析，并把分析结果利用到生产流程中来，而由大数据驱动的物联网才是有价值的物联。
由于物联网数据都是非结构化数据，这种JSON数据的分析都非常复杂。在今年5月，我们就宣布首次在同一数据库实现三大JSON数据格式的原生存储，这将为客户提供更强的查询性能。通过对Teradata数据库升级，能够帮助业务用户充分利用网页应用、传感器和物联网机器生成JSON数据的商业价值。而Teradata数据库具备分析JSON数据、操作数据和历史业务数据的强大功能，而这一顶级查询性能使其成为物联网分析枢纽。此外，本次大会上发布的Teradata Listener是一款自助式智能软件，具有实时“听取”功能，可协助客户跟踪他们世界各地存放的多条传感器和物联网数据流，并将该数据传送到分析生态系统中的多个平台，这些都是巨大的技术突破。
针对未来更长时间的趋势预测，如果从更加宏观的角度看，我们先梳理一下整个IT 行业的发展，然后就能看到未来的发展趋势。过去从70或者80年代开始，对整个IT产业的关注，不管是产业给予的专注，还是IT供应商的专注，或是企业对于成立自己的IT部门的专注，更多的是一种小I大T的专注，什么叫小I大T？小的专注于Information能够体现的价值，而大量专注于运用用和研发Technology方面的议题。这就是小I大T，更多地认为IT就只是Technology这个课题，但是我们要注意IT不仅仅是Technology，IT是两个课题，是Information和Technology。
随着技术的发展，现在的技术能够承载的Information的价值度是迅速提升的，，未来更多的机会会更多在Information这个主题，延伸出来未来10年、20年、30年的前景。特别是未来这30年，这个时代将会是大I小T的时代，更多的主轴是在Information主题。，
ZDNet：从Teradata以及服务客户的经验看，如果让您建议一个企业要建立起自己的大数据战略，应该要去准备什么战略？
辛儿伦：首先建议客户要先问自身几个问题，那就是为什么要建立自己的大数据战略？是什么业务发展方向需要数据驱动型战略？。大数据战略要针对具体的业务场景，有了明确的业务场景目标，建设驾驭大数据的能力才有针对性性和使命感。
例如某企业要提升他的客户价值贡献度，希望建立起大数据战略，能够通过与客户的多种互动渠道的信息中获得洞察例如通过360度的统一客户视图等，在正确的时间、正确的地点、适当的方式，提供这位客户需要的服务或产品。又如金融机构通过建立起针对风险控制的大数据战略，能够发现和判断自己企业面对的风险以及危害程度，如担保圈分析等。如电信运营商可以通过建立针对客户服务品质优化的大数据战略，发现即将离网的用户等，提高自己的业务支持并挽留用户。
但是，在这里我要强调一点，数据驱动型战略不等同于数据收集战略，目前企业应尽量避免“存而不用”，建立大数据能力绝不是收集数据、存数据。
根据我们协助全球许多客户建设高效的大数据战略呢？，我想分享几个成功的关键：
第一，全面。企业需要采取宏观视角来识别构成高效体系的诸多不同要素，将不同的数据集（比如内部和外部数据流，或来自企业不同职能部门的信息）链接起来，通过关联分析，找出富有意义的信息。
第二，以业务为核心。针对大数据的战略规划应当以业务为导向，大数据战略并非科学项目，而是必须以满足实际的业务需求为核心。
第三，灵活。必须考虑到未来的使用情形，大数据战略和大数据分析方法论应避免常见的限制，比如过多地依赖于单一技术或单一平台模式或过于制式的流程等；由于数据驱动的转型不会一步到位或立刻传遍整个企业，因此在制定战略时，必须认识到价值是逐步创造出来的，并将整个演变过程考虑在内。
第四，有条理且可扩展。要确保大数据战略能够得到全面贯彻，而不是导致另一大群数据孤岛的产生。
第五，数据分析、科学决策。形成以分析为导向的思维方式，并培养真正的数据驱动文化。
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㈧ 国内的数据挖掘，大数据应用的案例有哪些
1. 亚马逊的“信息公抄司”：果全球哪家袭公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来
2. 谷歌的意图：果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。
3.塔吉特的“数据关联挖掘”:用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。
㈨ 《大数据时代》01 什么是大数据
今天我们第一本解读的是《大数据时代》这本书。
大数据是这几年特别火的一个词，那究竟什么是大数据呢？
字面意思可以理解为大数据就是数量巨大的数据，而这些巨大的数据再结合云计算、人工智能、物联网等技术会对于我们的生活、工作都会带来翻天覆地的影响。
芝加哥大学商学院教授、麦肯锡公司创始人，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。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盈余浪潮的到来。”
而我们今天所讲的这本《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”。舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。对于身处于大数据时代额我们可谓是会产生异常极大的思维方式的变革。
舍恩伯格最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
下面我们就进入到《大数据时代》这本书中去吧。
首先来看第一个话题大数据的思维变革
大数据与三个重大的思维变革有关，而这三个转变是相互作用的。
一.不是随机样本，而是全体数据
解释一下就是分析事物相关的所有数据，而不是仅仅依靠分析少量的数据样本。
二是不是精确性，而是混杂性
就是要接受数据的纷繁复杂，而不再追求准确性。
三是不是因果关系，而是相关关系
即不再追求难以摸索的因果关系，转而关注事物的相关关系。
这三个在大数据时代思维变革的转变我们会在接下来节目中一一讲解。
今天我们这一节先讲解：不是随机样本，而是全体样本，这一思维的变革。
小数据时代的随机抽样
为什么这么说呢？在我们过去技术并不发达的时候，只能用少量数据来进行随机采样是最高效的方式，即利用最少的数据来获取更多的信息。
在19世纪时美国的人口普查中，因为数据的变化超过了当时的人口普查统计分析能力，有人提出到数据无比庞大时可以进行有目的的选择，具有选出代表性的样本是最恰当的方式，这就是随机抽样。并且还非常有见解的提出：采样分析的精确性是随着采样随机性的增加而大幅的提高与样本的数量增加关系并不大，也就是说，随机采样样本的随机性比数量的多少更为重要。
而在当时，政府确实也采用了随机调查的方式来对于经济和人口进行了200多次小规模的调查，除此之外，在商业领域也会采用随机调查的方式来抽取部分商品来检查商品的质量安全。
随机抽样取得了巨大的成功，成为了现代社会，现代测量领域的主心骨，但这只是一条捷径，是不可能收集和分析全部数据情况下的选择，他本身就有很多的缺陷。
随机抽样的缺陷
第一，它的成功依赖于采样的绝对随机性，但在实现中绝对的随机性是非常困难，一旦分析过程中存在任何“偏见”，分析结果就会相去甚远。
第二，随机采样不适宜用于考察此类别的情况，也就是说随机抽样，一旦继续细分错误率会大大增加，比如说你想调查大学生玩手机的情况，您采取的调查结果可能会有3%的误差，但如果又把这个调查结果根据性别地域、收入来进行细分，那结果就会变得更为不准确。
因此当人们想要了解更深层次的细分领域的情况，采用随机采样的方法显然是不可取的，在宏观领域起作用的方法，在微观领域上失去了作用，随机采样就像是模拟照片，打印再远看会是非常不错，但是一旦聚焦在某个点，就会变得模糊不清。
全部数据的采样方式
现在我们正在步入了大数据时代，我们需要一中新的数据采集模式----全数据模式，即样本等于总体。
我们这个时代收集数据，并不像过去那样困难，手机导航、社交网站、微博、微信这些随时随地或主动或被动的收集你所产生的信息，并且通过计算机就可以轻而易举地完成数据处理。
采取全部数据的采样方式，可以不用考虑随机抽样所考虑的随机性，并且在细分领域也会发挥极大的作用，一个很好的例子，就是日本国民体育运动相扑之中所产生的非法操控比赛结果。
相扑比赛和其他比赛有所不同的就是选手需要在15场比赛之中的大部分场次获得胜利，才能保持排名和收入。这样一来就会出现收益不对称的情况，比如说一个7胜7负的选手，遇到一个8胜6负的选手，比赛结果对于第一个选手会比对第二个选手更为重要。列维特和达根发现在这种情况下，需要赢的那个选手，最可能会赢，这是为什么呢？有没有可能是选手的求胜心呢？当然有可能，但并不是完全！有数据显示需要赢的选手，求胜心，也只能把胜率增加25%。并且对于数据进一步分析发现，选手如果帮助上一次失利的一方的话，当他们再次相遇时，对方会回报回来。
这种情况在相扑界是显而易见的，但若是随机抽样就无法发现这个情况。而大数据通过分析所有比赛，用极大的数据来捕捉到这个情况。
还有关于大数据应用的例子是：2009年，谷歌公司将5000万条美国最频繁的检索词条和美国疾控中心在2003年至2008年季节性流感传播实际数据进行比较，成功预测了甲型H1N1流感的出现。
现在2021年，利用大数据来预测新冠肺炎的发展情况，已经成为我们日常新闻报道的一部分了。
在大数据时代的到来，让我们可以利用技术，从不同角度更细致的观察和研究数据的方方面面，使我们的调查更为精准。
回顾一下我们这一节所讲的过去的调查是采用小部分的数据来进行抽样调查，这一方法有显著的缺点
首先是抽样分析依赖于采样的随机性，而一旦数据出现”偏见“，结果便会大相径庭
第二抽样分析也只适用于宏观分析，对于更加微观的调查结果并不理想。
如今的技术环境已经有了很大的改善,在大数据时代进行抽样分析就是在汽车时代骑马一样，我们要分析与事物相关的而所有数据，而不仅仅是少量的数据。
以上就是我们本期全部内容，下一期我会讲到大数据时代下思维变革的后两个思维变革。
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