❶ 写给创业者十个大数据观点
写给创业者十个大数据观点
历经多种以数据为资源的创业公司，笔者深感大数据题材创业是高富帅的行为，对于创业者来说不但要拥有大数据的思维，帮客户创造价值，还要更好了解大数据的生态系统，不要想着成为什么平台，甚至设想成为数据生态里面的重要基础设施提供者，某个行业的领导者，而更多是要考虑如何先成为数据时代的收益者之一。
根据观察，笔者梳理了大数据的观点，写给创业者以供参考。
1.关于大数据赚钱
大数据的价值是没有问题的，可是它的商业价值是依赖用户数的；
简单举例：100元发掘了10元价值，如果销售给8个人，亏20，销售给80个人赚700，利润极高
这就是说，数据驱动的生意价值密度比较低，依赖用户数构建生意体系，一旦做大将是暴力，因为价值的复制性成本趋近于零。
2.关于大数据商业模式
目前的大数据仍停留在概念系统建设的初级阶段，解决现有数据量增加、处理速度快速处理的问题，很少有大数据平台真正运用自身的大数据，完成真正的产品创新，而非渠道的拓展。
就技术收益而言，营销的：
商品推荐、广告推荐、阅读推荐、人才推荐、旅游推荐搜索悠优化都是有收益的；就安全而言：有合规、预警和智能巡检，是可以节省成本的、提高效率的；就产品创新而言，没有见到实物的产品创新案例；UGP（用户创造产品）平台会比较酷。
就目前已经赚钱的搜索业务，安全业务，舆情，情报，营销业务都是成功的案例，还有很多，靠大家切入，记住提供应用，不要搞系统。那是大公司干的事情。
3.关于大数据的普世价值
发现大数据的价值，如同发现新文明！
数据是群众智慧，将协助个体进行科学决策！
和之前的数据科学相比现在的DT能够实时在线，预测未来趋势！
企业层面将更加科学的倒逼企业的人财物产供销体系等
开放数据、是人类历史上最伟大的进步！
对于数据的价值认知不应该停留在商业领域，各行各业都需要数据驱动，各个学科也需要，我们人类在通过数据不断量化这个宇宙。
4.大数据与营销
科学和艺术的有机结合
数据更快、更准，艺术更富有感染力！
科学提升在理性范围内、艺术则非理性！
大数据目前贡献最多的还是在营销！
艺术价值>数据机制
数据对于营销效果是N%的提高，艺术是几十，几百，成千上万的提升，在数据时代一个好的营销是将数据与艺术结合的结果。
5.大数据的最大价值：大数据+物体=智能
心中有数为智慧、物中有数可智能！
数据给人类提供了造物的素材，使人有了学习上帝造物的本领；
大数据渗透到了所有场景，让物体智能，行为智能，谁学习谁受益，请用大数据帮助XX进行变革造句（大数据辅助说话，治病，吃饭，旅游，吵架）；
这是大数据的核心价值，在这个哪些硬件需要什么样的数据，如何去满足这种数据需求，如何节省资源，如何提高数据利用率，如何考虑硬件之间的数据交换和流动才是最重要的。终端决定后台，消费者决定市场！智能硬件是大数据的最终用武之地。
6.没有数据照样可以大数据
智慧高于知识，智慧是动态的，它可以随时产生（实时计算）的：你的心态，初心，勇敢，创新思维，工作环境人际关系都是条件，我们从数据，信息，知识，到智慧产生都是大数据处理的结果，古人没有数据但是产生了智慧，所以大数据思维不应局限在数据层面。
7.关于大数据的最佳商业模式
免费数据，收费api，会不是大数据最佳的商业模式？
大数据的最佳商业模式也许就是大数据交易。
8.大数据对企业的价值
助理业务生命周期管理：
各行各业都有大数据驱动的业务变革，任何一个行业
从社会化客户---原始的线索客户-----线索-机会-----
订单-产品设计--服务-----口碑------社会化客户，
整个商务的闭环都需要数据参与其中的。
助理数据生命周期管理：
从数据产生--数据采集--数据传输--数据存储--数据处理--数据分析--数据发布、展示和应用--产生新数据"整个数据效能价值的闭环。都需要数据参与其中。
9.当大数据智能PK自然
后大数据时代也许是自然科学的，现在峰会必谈大数据，而大数据之后能，笔者以为会谈自然科学，自然创造万物，数据只是自然的产物之一；
10.大数据与易经
思考：推理VS演绎，用01计算机技术釆集了部分数据，应用了一些数学算法，选择了一种经验场景，推理出一种结论，釆集不全，算法不准，场景不对，推理有误。
研究了一，生二，二生了三，三生了万物，掌握易经的古代人能掐会算，预测，演绎有根。这就是祖先的易经文明，演绎可能预知所有情况；
易经说，一时二运三风水四积阴德五读书，这就是已经对于社会的大数据结论。易经就是大数据思维。
以上十个观点，是笔者的一些点滴思考，有志于以数据题材创业的朋友，我还想和大家沟通的是对于大数据的市场需求要有所了解。从价值的角度来说，数据分三六九等，第一方数据，第二方数据，第三方数据。从目前来看，企业的第一方数据处理（hadoop等生态会是大需求，美国的战略是开源，中国的战略是数据开放和OEM跟进，也有很多自有技术的厂商）是目前最迫切的需求，以第一方数据分析为需求的（BI等工具）求是第二需求，提高安全控制的是第三需求。其次第二方数据的应用。融合企业自身业务的，加快业务协作的，整合利用业务合作方的数据的应用和技术是这一类需求。最后一类需求就是购买第三方数据拓展业务的需求，要么改善产品体验，要么进行客户拓展。这类需求促进大数据流动起来，是推动大数据流动性，产业链完善的主要动力。
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❷ 爱奇艺Pk腾讯视频大数据告诉你！
电视时代已经过去，人们越来越习惯于选择在视频网站上观看节目。在线视频平台以爱奇艺、腾讯为代表，让我们来看一下哪个更受大家欢迎~
1.网络指数数据显示爱奇艺在近几年的搜索指数和资讯指数都是遥遥领先的，只有资讯在2020年七月份猛增几天然而没有几天又跌落到以前的趋势
2.头条指数数据统计图近一个月的爱奇艺和腾讯视频的热度指数显示爱奇艺依然是居高临下
3.微指数趋势显示腾讯视频比爱奇艺搜索的要频繁一些。
4.微信指数数据详情显示腾讯视频搜索还是比爱奇艺高，在8月初时爱奇艺超过腾讯视频，好景不长又被腾讯视频反超！
5.七麦数据两个搜索指数两队持平，没有很大的差距
从以上数据可以看得出来，第一个网络指数的数据中发现，近几年的爱奇艺一直是超越着腾讯视频，而其他几个则是近几个月的数据，展示了数据中腾讯视频搜索比爱奇艺要多，而近几年腾讯视频紧追其后，腾讯视频和爱奇艺在搜索指数上基本持平！没有什么很明显的差距！
❸ 大数据计算你和学霸的距离
大数据计算你和学霸的距离
在成都最冷的20天里还能坚持早起吃早餐；总是在晚上10点到11点之间洗澡；在教学楼打水近80次……正值开学季，电子科技大学教育大数据研究所的数据显示，普通的你，和学霸之间，恐怕就差了这些“微不足道”的行为。
这个颇有意思的发现，来源于覆盖了电子科大两万余名本科生的大数据系统——“学生画像”，其将每名学生几乎所有的在校活动轨迹与成绩之间建立了关联。利用这些数据，不仅能预算出学生的学习状况，研究者还希望依此引导他们更好地规划各自的学业和就业方向。
学霸的生活轨迹
传统教育认为，学生有规律的生活，是学生提高成绩的重要保证。
“普遍情况下，良好的行为习惯与学习成绩是呈正相关的，这基本是得到公认的。”21世纪教育研究院副院长熊丙奇表示，这些行为习惯，有的与成绩变动直接相关，例如学生按时上下课，常去图书馆等；还有一些与成绩的变动是间接相关的，比如养成早起的习惯，经常洗衣服，有规律的打水等。“虽然不直接作用于学生的学习，但是，好的生活习惯，反映的是学生积极的状态，说明学生自我管理的能力较强。那么，这些学生用在学习上的时间也相对有保证，也就势必会对学习成绩产生影响。”
不过，必须承认，这个被普遍接受的结论很难被定量描述。“如果我们能定量地证明已有的依据，并提出科学的可参照的建议，这项研究就是有价值的。”电子科技大学教育大数据研究所副所长连德富这样解释这项研究的初衷。
如今，研究团队已经花了一年多的时间记录学生的校内行为，包括吃饭、购物、打水、进出图书馆、借阅图书、宿舍门禁、洗澡、使用洗衣机、乘坐公交等。结果发现，学霸有着与一般学生完全不同的学习生活轨迹。
以某专业排名第3的学生为例，她几乎每天固定在8点、12点、14点三个时间点出门，留在宿舍的总时长低于专业平均水平。而该专业成绩排名第61的小石每天进出宿舍的时间很随机，而且通常每次外出的时长不超过2小时，“宅指数”明显高于专业平均水平。
此外，成绩最好的学生吃早餐次数在110次，成绩最差的学生吃早餐次数仅为60次。9点前出现在食堂吃早餐的同学，成绩相对更好。成绩较好的学生集中在晚上10到11点之间洗澡，而成绩较差的学生，洗澡时间无明显规律。
除作息规律以外，进出图书馆次数也是重要指标。第一学期，成绩最好的学生进入图书馆的次数为55次，成绩最差的学生进入图书馆的次数为35次；到了第四学期，成绩最好的学生进入图书馆的次数为61次，成绩最差的学生进入图书馆的次数为18次。
同样的情况还存在于教学楼。学生去教学楼饮水机上打水次数越多，就说明学生长期在教学楼里活动。第三学期的数据显示，成绩最好的学生在教学楼打水近80次，成绩最差的学生在教学楼打水不到10次。
尤其让连德富印象深刻的是，不同成绩的学生在借阅图书的种类上也有明显的区别。他发现，《蝴蝶公墓》《变态心理学》等带有悬疑色彩的图书，借阅者的成绩普遍不理想。
过去，要想清楚地知道不同成绩水平的学生群体与他们的行为特征之间一一的对应关系是非常困难的，但有了大数据的帮助，一切变得简单起来。
“学生画像”还能做什么
仅仅根据学生行为习惯的数据统计，就可以制定出学霸路线吗？
要想精确刻画一个人需要用无数的数据，但连德富认为，校园就是一个拥有丰富数据的很小的社会系统，只要这些数据能与目标联系起来，就有一定的指示作用。
事实上，“学生画像”的首要功能，就是算出每名学生的学习、生活状态，并设计出一系列辅助他们更好规划各自学业的功能模块。目前已经实现的是挂科预警。
据了解，研究团队设计了一个针对挂科率的公式，即过去的学习基础+一段时期内的努力程度。学习基础是根据已考科目成绩、已考与将考科目之间的关联性计算得出的，而努力程度则主要依据教学楼打水频率、进出图书馆的时间与次数等。
如果有学生正处于挂科率高风险的边缘，系统就会自动向负责该名学生的辅导员发送预警信息。而在过去，只有当学生已经出现挂科的情况，辅导员才能得知，即便如此，事后也很难分析学生挂科的具体原因。
“目前，教育大数据暂时的定位还是辅助传统教育，管理、引导学生。”连德富表示。
除了关注学生成绩，他相信，现在的校园里依然充满了像当初的自己那样对未来迷茫的人。“我们都曾迷茫过，不知道自己喜欢什么，可以做什么。”
如何利用“学生画像”帮助学生找到适合自己的路，是研究团队正在努力的方向。目前，数据库不仅有现有学生的行为轨迹，还有已经毕业的学长们的行为轨迹。连德富告诉《中国科学报》记者，最终选择考研、出国或者创业的学生，在生活、学习方式上是存在一些差异的。
比如，打算出国的学生在选修课程、借阅图书时都会偏向语言方面的内容，而偏好创业的学生则与一项很有意思的数据产生关联。由于电子科大在成都郊区，学生进市区需要乘坐一趟班车，有的学生去市区的频率明显要高于其他同学，这也意味着他们的社交行为可能更为丰富。
“学生画像”可以将现有学生的行为轨迹与已经毕业的学长们的行为轨迹进行比对，如果在选课、借阅图书、参加社团活动等方面的轨迹与某类去向的毕业学生比较相似，学校就可以提供相关方面的建议、指导。
对此，21世纪教育研究院副院长熊丙奇也表示，传统的大学教育对学生的管理是比较松散的，因此，通过对学生生活、学习的数据分析，掌握学生的目标动向，有助于学校对学生进行合理的引导，无论是学习还是参与社会活动，都能够有的放矢地帮助学生作进一步规划。
中科院心理所研究员尹文刚则将关注点瞄准了当下大学生的心理健康问题。
“学生从高压的中学时期，进入完全需要自我管理的大学生活，一时间无法适应，容易出现心理问题。一旦受挫，通常选择回避的态度，甚至会出现抑郁的情况，更严重的可能危及生命。”尹文刚直言，近年来，大学生频繁曝出跳楼、伤害同学事件，都与心理健康密切相关。
他认为，通过教育大数据，可以及时掌握学生的行为习惯特征，一旦发生明显异常，比如长期独处、很少参与公共生活等情况，学校就可以适当关注学生的心理健康问题，采取相应对策。
研究团队正在挖掘“学生画像”在关注学生心理健康方面的作用。他们可以根据学生的行为习惯来量化“孤独”。
性格孤僻、有强烈的孤独感，往往被认为是抑郁易感人群具有的一些共性特征。他们发现，学校最孤独的一群人出现心理问题的概率比普通人高一个数量级。因此，研究团队正在设计算法，依据“30天内，两个素不相识的人，有两次或两次以上前后脚打水、打饭、进公寓、进出图书馆或坐公交车经历的概率，不超过十二万分之一”的结论，可算出每名学生的“在校朋友圈”，以此量化学生孤独的程度。
在尹文刚看来，预知大学生的行为习惯所隐含的心理问题，特别是关注学生的变化，对于开展学生工作是非常有帮助的。
从这些角度看，大数据在教育领域的应用是有一定价值的。
如何保护学生隐私
打水刷卡、进图书馆刷卡、进宿舍房间刷卡……在校园逐步实施一卡通的时代，学生大数据已经变得易得而且可控。学校一方面依靠大数据加强对学生的管理，一方面也要照顾到学生的隐私，尊重学生的行为习惯。因此，如何合理使用大数据，同时又保护学生隐私，就成为了一个重要的问题。
“如果让学生感觉生活在学校的监控下，那么即使学校的出发点是好的，希望能够对学生的行为及心理进行合理引导，这种举措也无疑会让学生反感。”熊丙奇特别提示学校在运用大数据的时候，要考虑到学生的隐私及习惯。
对此，连德富表示，“学生画像”在保护数据隐私方面是非常谨慎的。
“设计系统功能时，很重要的一方面是数据PK。”连德富介绍说，希望每名学生除了能在系统上看到自己的“画像”外，还能看到自己与同专业同学比较后的相对优势和劣势。“但是，比较的根本目的是找到学习的模板，而不是与具体的某个个体比高下。”
因此，在申请PK时，系统是存在强权限管理的。发起比对的学生必须经过对方的允许，才能看到对方的画像。但是连德富透露，由于该功能涉及的数据隐私比较敏感，目前并没有向学生端开放。
而已有的面向辅导员的端口，所涉及的数据经过严格的加密处理，系统不保存学生的真实姓名及学号，只有出现重要预警信息，才会自动给相应的辅导员进行短信推送。这意味着，任何一个技术人员都看不到学生个人的信息，而辅导员最多能够掌握自己负责学生可能出现的重大问题。
连德富坚持认为，教育大数据不会刻意强调每个个体的情况，而是反映学生整体的生活、学习状况，以及时预测预警学生的异常状况，从而为学校的决策提供数据支撑。
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❹ 大数据技术的应用有哪些
大数据技术的应用有哪些呢?同学见到过没，没有的话，快来我这里了解了解。下面是由我为大家整理的“大数据技术的应用有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。
1、数据记录
有些数据记录以模拟或数据的形式存在，但都是本地存储的，不是公共数据资源，也不向互联网用户开放，如音乐、照片、视频、监控视频等音视频资料。互联网上不仅有海量的数据，而且正在以前和岁胡所未有的数量被所有互联网用户共享。
2、移动互联网发展现状
移动互联网出现后，许多移动设备的传感器收集了大量用户点击行为的数据。IPHONE有三个传感器，三星有六个。它们每天生成大量的点击数据，这些数据由某些公司拥有，还有大量的用户行为数据。
3、电子地图
电子地图,如黄金、网络、谷歌地图,它产生大量数据流的数据,数据是不同于传统数据,传统的数据代表一个属性或一个度量值,但数据流图表示一个行为,一种习惯,流数据频率分析后将会产生巨大的商业价值。基于地图的数据流是一种过去不存在的新型数据。
4、唤拦社交网络的发展现状
进入社交网络时代后，网络行为主要是由用户参与创造的，大量的互联网用户创造了大量的社交行为数据，这是前所未有的。它揭示了人们的行为和生活习惯的特点。
5、电子商务
电子商务的兴起产生了大量的在线交易数据，包括支付数据、查询行为、物流运输、购买偏好、点击订单、评价行为等，这是信息流和资金流数据。
6、搜索引擎
传统门户网站转向搜索引擎后，用户的搜索行为和质疑行为收集了大量的数据。单位存储器价格的下降也使存储数据成为可能。
一、广告行业
比方你最近想买一个商品，然后在网络、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。
二、内容引荐
比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。
三、餐饮行业
快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。
四、教育范畴应用
网络大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，网络高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主雀塌题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。
五、医疗范畴
智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。
❺ 无治超数据是什么意思
大数据PK小聪明
近日，长沙县行政执法局查处了6起货运车辆故意采取超低速行驶、首尾紧随等方式逃避检测的案件。
据悉，这是《湖南省货物运输车辆超限超载治理办法》和《湖南省治理货运车辆超限运输不停车检测非现场执法实施办法（试行）》实施以来，全市查办的首例案件。大数据治超强有力地推进，织密了交通运输的安全网，但仍有个别驾驶员抱着侥幸心理耍小聪明，有我们的大数据支撑，超载超限难逃“法眼”。
❻ 什么是大数据思维，数据思维划分哪几个维度
在中国“互联网时代”这个词汇似乎显得那么火热，但在美国还未听说过。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧，而西方更强调知识，智慧来源于经验，而知识来源于数据。如何来证明这个论点?那么，我们来看一下诸葛亮和司马懿，他们两个人可以说是一组典型的智慧PK知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手，他可能是早期的大数据最佳应用者。
从诸葛亮几点睡觉，吃几碗饭，他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小，不敢进入空城。中国人崇尚智慧，可能更注重互联网思维，但光有互联网思维还不够，还要对数据有更深的认识和更好的运用，才能实现最佳效果。 已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击进入
其实，大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。从最近一项研究来看，采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点，也许不那么起眼，但“积少成多、聚沙成塔”，在激烈的竞争环境中，则是让企业生存下来、脱颖而出的最大资本。比如说在美国排名前十的电商网站中，8家是传统零售商，只有2家是纯电商。传统零售商拥有大量数据的沃尔玛，一天的数据量达到PB级，这个数据资源可以转化为企业赢得比赛的有效耐力。
那么对于大数据思维，其实是有三个纬度的，包含定量思维、相关思维、实验思维。第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。而也正是大数据的这些有效耐力，让企业赢了更多的市场。 已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击进入