① 资本市场可从三方面主动“拥抱”大数据
资本市场可从三方面主动“拥抱”大数据
业内人士认为，在证券市场高速发展初期能够提早铺好数据基础工作，不仅可以节省大量改造存量数据的成本，而且可以快速处理即将到来的增量数据
日前，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》（以下简称《纲要》）。会议认为，开发应用好大数据这一基础性战略资源，有利于推动大众创业、万众创新，改造升级传统产业，培育经济发展新引擎和国际竞争新优势。
《纲要》强调，要顺应潮流引导支持大数据产业发展，以企业为主体、以市场为导向，加大政策支持，着力营造宽松公平环境，建立市场化应用机制，深化大数据在各行业创新应用，催生新业态、新模式，形成与需求紧密结合的大数据产品体系，使开放的大数据成为促进创业创新的新动力。同时，要强化信息安全保障，完善产业标准体系，依法依规打击数据滥用、侵犯隐私等行为。让各类主体公平分享大数据带来的技术、制度和创新红利。
“大数据时代带来整个社会的大变革，资本市场不可避免地处于变革当中。”深圳大学经济学院讲师翟伟丽撰文指出，就当前情况看，资本市场的变革具有以下几个特征：一是资本市场的功能实现载体逐渐由实体机构向互联网平台转变，中间环节和传统的职能机构将大幅减少；二是证券行业格局将发生巨大变化，传统金融机构与互联网企业的渗透和竞争将加剧，不改变就被改变；三是证券行业在拥抱大数据及移动互联过程中，无论是体制机制、行业环境还是反应速度上，与互联网企业相差甚远，与银行业和保险业相比也不占优势，证券行业的体制机制迫切需要改变；四是证券行业的服务理念和固有观念将发生巨大转变。
翟伟丽表示，对资本市场而言，为适应大数据时代带来的变化，证券行业的现有模式应尽快转变：一是嫁接互联网，转变为互联网金融时代的金融机构，同时为避免渠道商之间的“囚徒困境”，应结合机构自身专长或通过合作确定转型方向，尽早行动；二是尽早收集客户的信息，向以客户体验为中心的经营理念转变；三是树立数据就是资产的概念，尽早布置大数据战略，招揽大数据挖掘人才。
针对大数据时代下的监管方向，有业内人士指出，我国证券市场的监管部门应做好以下工作来促进证券市场的数据信息化：一是加大资金投入，并可以通过引入私人数据服务商和资本等解决资金问题；二是解决各市场的数据接口统一问题，采用统一的数据录入和输出格式；三是向市场普及数据电子化，例如解决签章电子化问题，协助资金较为紧缺的中小企业完成会计电算化。在证券市场高速发展初期能够提早铺好数据基础工作，不仅可以节省大量改造存量数据的成本，而且可以快速处理即将到来的增量数据。让监管技术的革新速度赶上顶层设计的改革步伐，这是监管部门在市场快速发展阶段的一项重要任务。
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② 大数据时代 抓住机遇 拥抱大数据
大数据时代：抓住机遇 拥抱大数据
随着云计算、社交网络、电子商务和物联网的飞速发展，世界已经逐步迈入大数据时代，美国政府于2012年3月出台“大数据的研究和发展计划”，以提高对大数据的收集与分析能力，增强国家竞争力;很多国家也都把大数据提升到国家战略层面，大数据已经成为一个国家的战略资源。无论是网民数量、发展速度，还是网络规模和应用方式，都已经进入信息化大国和网络大国的行列。但长期以来，我国一直存在对数据的重视和应用不足、信息化法律缺失、数据安全不足等问题，成为制约大数据发展的障碍和威胁信息安全的隐患。为此，全国政协委员郭为建议，以信息安全立法为突破点，加强我国大数据安全保障和开发利用，迎接大数据时代的来临。随着在线交易、在线对话、在线互动，在线数据越来越多，个人信息可以在网络上大规模汇集形成大数据，若这些网络大数据被恶意搜索、分析和利用，将极大地威胁个人、组织和国家的信息安全。郭为建议，进行个人信息保护立法，为公民网上活动和大数据产业发展提供良好的法律环境。形成良好的数据开发和使用氛围很重要。郭为建议，针对大数据开发、经营、服务提供者，通过立法手段，形成清晰的业务定位，构建数据审查管理机制。同时，加强行业自律，在行业内构筑坚固稳定的行业道德底线。在确保个人信息安全的基础上，鼓励最大限度地开发数据资源，不断创新商业模式，提供更好的服务。政府机构是重要的大数据生产者和保有者，对政府沉淀信息资源的开发利用将产生极大的社会和经济效益，并对产业发展起到引领和带头作用。一方面，鼓励地方政府在经济规划、防灾和灾后恢复等方面进行大数据的应用示范，充分发挥大数据在进行公共服务和社会管理中的重要作用；另一方面，在满足信息安全和隐私保护的前提下，逐步开放政府所掌握的信息资源，促进个人或企业利用开发应用，刺激商业创新并创造新的经济价值增长点。
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③ 拥抱大数据迎接大未来观
拥抱大数据 展望新未来
我们要以开放的心态、创新的勇气，把推进大数据审计作为审计业务与信息技术深度融合的突破口。
只要每个人积极调整，把握机遇，充分利用信息化途径，积极探索采集数据的途径和方式，提升驾驭大数据的能力，让海量数据真正“动”起来，就一定能牢牢把握审计创新发展的主动权，释放出大数据审计的潜力。
作者：维克托•迈尔•舍恩伯格，被称为“大数据时代的预言家”，十余年潜心研究数据科学，洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。
大数据——当下一个当之无愧的热词。大数据是什么？它看不见，也摸不着，但它所带来的信息风暴，却正悄无声息而又深刻地影响着我们每一个人，席卷着各行各业。《大数据时代》一书，被奉为国外大数据研究的先河之作。作者维克托•迈尔•舍恩伯格，用两百多页的篇幅，深入浅出地介绍了大数据的概念。大数据从哪里来，到哪里去？我们该如何适应大数据时代的战略和行动？又该对未来大数据抱着何种期许？书中集中展示的多个案例，揭开了大数据的神秘面纱，也给读者们带去诸多启发和思考。
电商投放广告、物流调度运力、证监会抓老鼠仓、金融机构卖基金、民航节约成本、农民破解猪周期、制片人拍电影……看似毫不相关的一桩桩事件，背后其实都有大数据的发力。随着互联网、移动互联网对各个领域的渗透越来越深，大数据浪潮正在席卷全球。
改变，无处不在。大数据，已经不再是一个停留在纸面上的概念。大数据的洪流，正裹挟着巨大的社会生活变化而来。从政府到企业，从个人到群体，大数据带来的，是一场关于工作、生活与思维的大变革。在新的时代背景下，很多人正开始思考，自己该如何更好地迎接大数据，拥抱大数据。
数据充满机遇，云端决定未来。一直和数据有着千丝万缕联系的审计部门，在大数据时代，自然不会只做旁观者。拥抱大数据，是审计部门适应时代发展的应有之义。
国务院印发的《关于加强审计工作的意见》（以下简称《意见》），为审计部门的前行指明了方向。《意见》中明确提出：“加快推进审计信息化。推进有关部门、金融机构和国有企事业单位等与审计机关实现信息共享，加大数据集中力度，构建国家审计数据系统。探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。”推动大数据技术的应用，不仅能有效破解审计机关人少事多的矛盾，而且有利于做深做透审计项目，符合时代发展潮流，符合审计工作规律。
拥抱大数据时代，我们需要改变思维方式，与时俱进，辨清这一时代的新机遇与挑战。一方面，通过大数据，商业机构可以通过自己的算法，清晰地分析一个人的购买喜好、生活轨迹，做出最适合的研判，提供更好或者个性化的服务。另一方面，个人留下的千丝万缕的数据踪迹，也带来了隐私暴露的担忧。只有认清大数据，我们才能更好适应大数据带来的冲击，大胆接受新时代的挑战。而审计部门，作为一个经济运行综合性监督部门，更需要保持对社会经济数据的敏锐嗅觉，了解大数据，主动拥抱大数据，进而深度挖掘、充分运用所拥有的数据，提升审计工作能力和水平。
拥抱大数据时代，我们需要改变工作方式，熟练掌握运用大数据，让大数据为我们的工作所用。当前，大数据、云计算被越来越多的领域和行业运用。小到拼车，大到投资，大数据应用的身影无处不在。在这一时代背景下，审计的根本出路在信息化，没有审计信息化，特别是没有大数据审计技术的广泛应用，不仅审计质量和效率难以保证，审计全覆盖的目标也无从实现。利用大数据开展审计工作，用网络代替人“跑腿”，用电脑代替人脑进行分析，一方面可以大大节约审计成本，快速锁定疑点、定向排查；另一方面也便于对相关领域长年累月形成的数据进行对比分析，从而为政府制定政策提供关键依据，帮助政府不断发现问题，改进问题，可以更好地发挥审计各方面的作用。
当然，迎来这样的改变并非一蹴而就，而是需要我们每个人的辛勤付出。当前审计信息化的最大短板在大数据审计。审计机关和审计人员应该补足审计信息化建设的短板，顺应时势，知难而进，主动拥抱大数据时代，适应大数据环境对审计工作提出的新要求。
在许多地方，大数据发展的脚步早已迈开，政务大数据应用和大数据产业发展等，拥有着诸多先发优势。我们要以开放的心态、创新的勇气，把推进大数据审计作为审计业务与信息技术深度融合的突破口。有理由相信，只要每个人积极调整，把握机遇，充分利用信息化途径，积极探索采集数据的途径和方式，提升驾驭大数据的能力，让海量数据真正“动”起来，就一定能牢牢把握审计创新发展的主动权，释放出大数据审计的潜力，迎来审计工作的新发展。
大数据的未来，值得你我期待。
④ 如何拥抱“大数据时代”
汹涌澎湃的大数据浪潮，正携带着巨大商机，撞击传统经济的概念和思维。大数据孕育和驱动下的新产品、新服务、新产业层出不穷，并日益深刻地改变着每个人的日常生活。一个基于技术进步的“大数据时代”正在来临。
中国有句成语，叫“窥一斑而知全豹”。回望人类发展的历史长河，囿于技术限制的“抽样数据”，和建立在此“有限数据”基础上的假设、推理、论证，恰如“窥管知豹”一样，是人类在无法获得“全体数据”的条件限制之下，探索未知领域时无法选择的唯一途径。
在互联网基础上发展起来的社交网络、电子商务、移动通信、可穿戴设备等“云计算”技术，让“抽样数据”迅速让位“全体数据”，“全体数据”即“大数据”时代的来临，使“知全豹”不仅成为可能，而且变得越来越容易。
宽带资本董事长田溯宁说：“以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段，可以便宜、有效、快捷地将这些大量、高速、多变化的终端数据存储下来，并随时进行分析和计算。”
“全豹”当然比“一斑”更能反应事物的本质。《大数据时代》的作者维克托认为，大数据使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次，获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
田溯宁认为，大数据正在成为巨大的经济资产，是新时代的“矿产”与“石油”，并将带来全新的创业方向，商业模式和投资机会。
的确，大数据正成为资本“热恋”的对象。从Facebook、谷歌，到网络、九次方，五湖四海的资本如过江之鲫，正在加速向“大数据”领域集结。成立于2010年的九次方大数据，2014年、2015年两次融资，就募得资金近10亿元，得到了博信资本、建银财富、当代集团、IDG资本等18家顶尖基金的追捧。
《2015年中国大数据产业白皮书》显示，我国大数据市场规模2014年达到767亿元，预计到2020年将超过8000亿元。而申万宏源的报告分析称，10年后“大数据”可撬动万亿元级GDP。
美好的前景，并不能掩盖前行的曲折。稀缺是任何资源的基本属性。“大数据”发展的瓶颈，同样在于数据的“可获取性”。中国政府网披露的信息显示，目前我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，“深藏闺中”而未能与社会共享，造成了极大的浪费。
身处大数据时代，人们生活所需的导航、气象、房屋、医疗、就业等信息，往往都来自政府的信息数据开放；产业发展所需的战略思考、布局规划、落地方案等，往往也要依托对政府信息数据的挖掘、重组、混搭。庞大的手机用户和应用市场，造就了中国大数据资源的极端丰富性。解决这些由大规模数据引发的问题，探索以大数据为基础的解决方案，是中国产业升级、效率提高的重要手段。
贵阳大数据交易所执行总裁、九次方大数据创始人王叁寿认为，大数据将成为继土地之后政府手中最值钱的资源。他说，激活政府手中的大数据资源，让它们走出政府的“深闺大院”，作为要素参与市场，既是简政放权的现实需要，也应该是供给侧改革的重要内容，更是拥抱大数据经济的必由之路。
流动的要素才能创造价值。开放、流通的数据是时代发展的要求。目前美国政府已创建了Data.gov网站，为大数据敞开了大门；英国、印度也有“数据公开”运动；我国近年来也崛起了贵阳大数据交易所等一批数据交易机构，但作为数据主体的政府依然动作缓慢。
数据的挖掘和应用，不仅是公司竞争力的核心，也必将成为国家竞争力的标志。在我国产业转型升级的过程中，以大数据思维的创新方式解决问题，推动供给侧改革，创建新的产业群，实现“中国制造”向“中国创造”“中国智造”转型，意义显得尤为重要。
纵观近代历史，历次技术革命，中国都落在了时代的后面。而这次以互联网为基础的大数据变革，中国与世界的距离最小，在很多领域甚至还是领跑者。田溯宁说：“只要我们以开放的心态，创新的勇气拥抱‘大数据时代’，就一定能抓住历史赋予中国创新的机会。”
⑤ 拥抱大数据营销时代
拥抱大数据营销时代
众所周知的，以和媒体打交道著称的的公关行业在互联网时代迎来的全新的挑战，越来越多的他要为企业提供直接面向千万消费者的网络服务。
这个行业中的每一个人，无论是主动还是被动，都被这股数据的洪流裹挟着朝着“大数据”时代一路狂奔，拥抱大数据时代就是营销人的唯一“宿命”。
以上文字为放狠话，仅代表个人情绪和观点。
这年头，做营销做公关的，对于层出不穷的互联网应用和由此诞生的新名词儿都必须要知道了解熟悉并且迅速转化在给客户的提案中，所以不管我们是不是真的弄明白什么是云计算什么是大数据，都必须在这条“追新”不死人的路上勇往直前见招拆招。
在谢文老师《迎接大数据时代》一文中，对大数据的定义有所描述：
按照维基网络上的定义，所谓“大数据”（big data）在当今的互联网业指的是这样一种现象：一个网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数据的获取，存储，搜索，共享，分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而是以P（1000个T），E（一百万个T）或Z（10亿个T）为计量单位，所以称之为大数据。
什么是大数据营销哪？
大数据营销应该值在互联网普及的当下，社会化应用以及云计算，使得网民的网络痕迹能够被追踪、分析等，而这个数据是海量的以及可变化的，企业或第三方服构借助这些数据为企业的营销提供咨询、策略、投放等营销服务的行为，可以被成为大数据营销。
和大数据一样，大数据营销其实也不算很新的概念，只是因为随着云计算、云端应用、各种移动设备的普及，以及facebook、twitter等社会化媒体的兴起，诸如google和亚马逊对数据营销体系的成熟，使得大数据营销受到越来越多的关注并且逐渐成为多数企业的必选题。
大数据营销是未来营销的主战场，因为所有的人在说电视、报纸等传统媒体在增长在放缓乃至衰减，而且随着多网融合，大数据正在将传统渠道的数据融合，由此形成的“数据为王”的营销格局。
未来的企业市场营销费用的分配，除了部分品牌投放外，多数投放都是在大数据指引的，企业的消费群分布在哪里？企业的潜在用户在哪里？通过大数据找到他们分布的地方，然后用有创意的投放形式让他们成为企业的粉丝以及形成销售。
在大数据营销时代，任何投放带来的点击率、转化率和销售，网络舆情，都将以数据呈现，而如何利用大数据的价值，对于第三方机构而言，都是“技术性”的挑战。
当然，需要注意的是随着大数据时代的来临，数据的量是巨大的呈现无规律分散的；对于企业营销人员而言，如何在海量的大数据中，通过合理的方法论找到对企业有帮助的数据，并且将预算合理的分配在为数众多的数据来源的平台上——这对企业营销人员以及企业决策人而言，都意味着巨大的风险。
就好像我们熟知的那句话，“企业不上网是等死，企业没准备好就上网有可能是找死”。
如何在维护现有营销渠道的同时，覆盖更多更好更有效的网络平台，对于品牌企业的市场部门而言，机遇和风险同样巨大。
我们熟悉的google、facebook、亚马逊等，都是大数据营销的领先者，他们通过对大数据的挖掘、追踪、分析以及投放等的数字化手段，为企业实现大数据营销，不仅帮助企业实现营销目标，也使得他们的商业模式更加的具有技术壁垒。
对于国内而言，大数据营销还处于起步阶段。
相对领先的是网络和阿里巴巴淘宝的搜索和竞价广告体系，这是最容易让企业客户理解的数据营销模式——大数据营销对于传统门户的挑战将会更大，显示广告不仅仅会被要求被展示，更将要和企业官方、官方微博、官方主页关联，更精准更有效，对于互联网媒体而言，在大数据营销时代继续保持对广告主的吸引力，除了保持媒体的影响力外，对广告模式的探索也是必须要做的。
这点，新浪微博的机会是无疑是最好的，也是最可以被关注研究的案例。
对于众多国内的第三方营销传播机构而言，很难会像奥美等大企业直接收购和购买成型的数据公司，但是仍然可以通过其他方面拥抱“大数据”。
国内的媒体环境同样很复杂，众多企业对传统媒体的预算并不是太过削减的同时，会逐渐加大对新媒体费用的倾斜，在这样一个新兴的环境下，能够通过边摸索边前行的方式建立更人性化更智能的投放模式，对于从业者而言，机遇大于挑战。
对于大数据营销而言，需要具备以下能力：
1、 营销传播机构要有采集数据的能力：数据的来源取决于网络业的“开放度”。国内互联网相对封闭的环境，使得数据的采集有相当的难度，尤其是在海量的大数据时代；
2、 营销传播机构要有对数据的整理分析能力：对采集数据的分析归纳，可能是大数据营销快速发展的桎梏。做产品的多数是理科背景，做营销的多数是文科背景，所以，你懂的；
3、 营销传播机构要有策略和投放能力：通过对数据的分析和归纳，形成合理的投放决策，要求我们的市场营销人员，不仅是能够写方案写稿件，更能读懂数据看懂表格，还要能够提出需求~
大数据营销时代，营销人员的产品经理化，将是未来数年营销业的趋势。
如何管理和应用这些打数据，控制隐私和公共空间的边际，最大化他们的价值，被技术驱动的大数据营销——这是对于我们这些有追求的营销人的重大挑战。
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⑥ 如何主动拥抱大数据，人工智能新时代
人工智能需要有大数据支撑
人工智能主要有三个分支：
1.基于规则的人工智能；
2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；
3.基于神经元网络的一种深度学习。
基于规则的人工智陪凳早能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。
而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
大数据挖掘少不了人工智能技术
大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。
“结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等，存储于普通的数据库之中，专指可作为数据库进行管理的数据。相反，“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。
目前，非结构化数据激增，企业数据的80％左右都是非结构化数据。随着社交媒体的兴起，非芦雀结构化数据更是迎来了爆发式增长。复杂、海量的数据通常被称为大数据。
但是，这些大数据的分析并不简单。文本挖掘需要“自然语言处理”技术，图像与视频解析需要“图像解析技术”。如今，“语音识别技术”也不可或缺。这些都是传统意义上人工智能领域粗氏所研究的技术。
⑦ 拥抱大数据需要大智慧
拥抱大数据需要大智慧
近年来，有关大数据的热点话题一浪高过一浪，关注大数据应用的人也越来越多。总体来说，人们对大数据的前景持乐观态度，比如谈到大数据的技术特征，人们最容易想起的就是4个“v”：vast(数量庞大)、variety(种类繁多)、velocity(增长迅速)和value(总价值高)。这些都没错，但仔细一想，它们都是偏重说明大数据的正面优势的。但其实，大也有大的难处，大数据也不可避免地存在着一些负面劣势。结合笔者的从业经验，大数据的负面劣势可以概括为4个“n”，下面逐一说明每个n的含义。
inflated大数据是肥胖的。大数据的大不仅仅体现在数据记录的行数多，更体现在字段变量的列数多，这就为分析多因素之间的关联性带来了难度。哪怕是最简单的方差分析，计算一两个还行，计算一两百个就让人望而生畏了。
unstructured大数据是非结构化的。大数据的结构也是非常复杂的，既包括像交易额、时间等连续型变量，像性别、工作类型等离散型变量这样传统的结构化数据，更增添了如文本、社会关系网络，乃至语音、图像等大量新兴的非结构化数据，而这些非结构化数据蕴含的信息量往往更加巨大，但分析手段却略显单薄。
incomplete大数据是残缺的。在现实的世界里，由于用户登记的信息不全、计算机数据存储的错误等种种原因，数据缺失是常见的现象。在大数据的场景下，数据缺失更是家常便饭，这就为后期的分析与建模质量增加了不确定的风险。
abnormal大数据是异常的。同样，在现实的世界里，大数据里还有不少异常值(outlier)。比如某些连续型变量(如一个短期时间内的交易金额)的取之太大，某些离散型变量(如某个被选购的产品名称)里的某个水平值出现的次数太少，等等。如果不删除，很可能干扰模型系数的计算和评估;如果直接删除，又觉得缺乏说服力，容易引起他人的质疑。这使得分析人员落到了一个进退两难的境地。
如果不能处理好这些不利因素，大数据应用的优势很难发挥出来。想要拥抱大数据，并不是一项在常规条件下数据分析的简单升级，而是一项需要大智慧的综合工作。STIR(唤醒)策略是笔者在实践工作中提炼出来的、能够在实际工作中有效克服大数据负面劣势的应对方法。具体来说，STIR策略包含了四种技术手段，目前都已经有机地整合在统计分析与数据挖掘专业软件JMP中了，它可以用来解决上文提出的四个问题，下面将分别说明。
Switching Variables切换变量
它是用来解决大数据“残缺”问题的。通过“列转换器”、“动画播放”等工具，海量因素之间的关联性分析变得十分简单、快捷，还可以根据需要对关联性的重要程度进行排序，大数据分析的效率由此得到大幅提升。
基于JMP软件的关联性分析筛选的界面
Text Mining文本挖掘
它是用来解决大数据“非结构化”问题的。通过先对文字、图像等新媒体信息源进行降维、去噪、转换等处理，产生结构化数据，再用成熟的统计分析和数据挖掘方法进行评价和解释。这样一来，大数据的应用范围得到了极大的拓展。
基于JMP软件的文本分析结果的最终展现界面
Imputation缺失数赋值
它是用来解决大数据“残缺”问题的。在有missing data的时候，我们并不完全排斥直接删除的方法，但更多的时候，我们会在条件允许的情况下，用赋值的方法去替代原先的缺失值。具体的技术很多，简单的如计算平均值、中位数、众数之类的统计量，复杂的如用回归、决策树、贝叶斯定理去预测缺失数的近似值等。这样一来，大数据的质量大为改观，为后期的分析与建模奠定了扎实的基础。
Robust Modeling稳健建模
它是用来解决大数据“异常”问题的。在融入了自动识别、重要性加权等处理手段后，分析人员既直接消除了个别强影响点的敏感程度，又综合考虑了所有数据的影响，增强了模型的抗干扰能力，使得模型体现出良好的预测特性，由此做出的业务决策自然变得更加科学、精准。
总之，我们必须要对大数据有一个全面、客观的认识。只有在不同的业务和数据背景下采用不同的战略战术，才能在大数据时代，真正发挥大数据的杠杆作用，有效提高企业的运营效率和市场竞争力。
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