已知大数据|大数据分析的目的是什么

⑴ 大数据知识的价值体现

大数据知识的价值体现数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” “大数据产业的生态环境正在加速构成。”同方股份有限公司物联网应用产业本部副总经理李小华先生在主题为”拥抱大数据共赢新时代”的2013年合作伙伴大会上如是说，并对此做了详细的分析。 首先看社会环境。信息技术向融合、智慧、绿色的方向发展。大数据伴随云计算、移动互联网领域的发展，产生新的管理模式和商业模式，能够创造出更大的价值，提升社会的管理水平和效率。纵观产业经济发展史，带来应用的技术一定能够发展繁荣的产业。 再看政策环境。政府高度重视，发展战略目标清晰明确。近期发布了一系列促进大数据产业发展的政策。《十二五国家战略新兴产业发展规划》中指出，加强海量数据处理软件为代表的技术软件开发；《物联网十二五发展产业规划》中把大数据信息处理等作为4项关键技术创新工程；《国家发改委关于加强和完善国家电子政务工程建设管理的意见》强调，政府数据中心的建设注重顶层设计，向跨部门、跨区域的协同互动和资源共享转变。 市场环境。前景巨大，空间广阔。结合对中国相关市场的研究，IDC认为中国在大数据领域具有巨大的市场潜力。越来越多的IT供应商将中国作为大数据业务发展的热点。目前，中国已经是全球最大的PC和智能手机市场，并且中国的互联网用户和移动互联网用户数量也是全球最多，这些终端设备每时每刻都在互联网上创造数据。庞大的数据容量不但令众多国际厂商重视中国市场，也使得中国的大数据应用具备了不同于国外的特点，大数据的机遇就在我们面前。 “数据，已经渗透到当今每一个行业和业务智能领域，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。” 麦肯锡称。 数据挖掘的意义 这是一个关于零售帝国沃尔玛的故事。 沃尔玛，全世界最大的零售商，它的人数和美国联邦政府的雇员等量齐观，它的收入2010年突破了4000亿美元，超过了很多国家的GDP总值。在一次例行的数据分析之后，研究人员突然发现，跟尿布一起搭配购买最多的商品竟然是啤酒！这种关系令人费解，尿布喝啤酒风马牛不相及，这是一个真正的规律吗？ 经过跟踪调查，研究人员终于发现事出有因。一些年轻的爸爸经常要到超市去购买婴儿尿布，有30%-40%的爸爸会顺便买点啤酒来犒劳自己，沃尔玛随后对啤酒和尿布进行了捆绑销售，不出意料，销售量双双增加。 这就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律。沃尔玛是世界上最早应用数据挖掘技术的企业之一，也是数据挖掘技术的集大成者。 数据挖掘是指通过特定的计算机算法对大量的数据进行自动分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势，为决策者提供新的知识。数据挖掘，把数据分析的范围从“已知”扩大到了“未知”，从“过去”推向了“将来”，它的发展和成熟，最终推动了“大数据”在各行各业的广泛应用。 正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。随着信息管理系统的普及，企业的规模越来越庞大，组织越来越复杂，市场更加多变，竞争更加激烈，信息是否及时准确、决策是否正确合理，对组织的兴衰存亡影响越来越大，一步走错可能全盘皆输。 数据服务于决策 大数据势不可挡，但践行不易。怎样发挥其价值？20世纪全世界最具影响力的科学家赫伯特。西蒙曾预测，在后工业时代，也就是信息时代，人类社会面临的的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好的利用信息来辅助决策。 如何将数据、信息转化为知识，扩大人类的理性，辅助决策？怎样从各个独立的信息系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化？ 面对记者的提问，同方副总裁周侠及物联网应用产业本部副总经理李小华对同方大数据理念做了深度的解读。 同方提出的以“数据资源体系”为核心的大数据战略，弥补了过去在不同行业中对管理和决策支持的空白。针对典型业务需求的六个产品应用平台，是数据从产生到服务全过程的六个最重要的结点，每个平台对一系列的产品。一系列掷地有声地落地实践以及“指标体系”、“顶层设计”、“独立于行业”的先进技术理念足以让企业、机构在具体业务实施时有“据”可依。 数据资源体系是独立于行业的，这是同方大数据理念最核心的一点。实现的方式就是构建独立于行业的通用数据生产流程——在不同的行业中抽取相同的数据资源体系。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。 同方副总裁周侠表示，让数据产生价值，不是大数据自身能够解决的。首先要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分，同时，要把数据和数据的相关性标注出来，这种相关性是反映客观现象的核心。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，为领导决策提供服务依据。 物联网应用产业本部副总李小华进一步给记者介绍了同方数据资源体系进行数据处理的流程——同方帮助企业建立数据中心建设的理念，在理念指导下建设配套机制，企业通过这个机制和相关数据进行对接，通过对接在不同的管理层级产生出来的效果设立指标体系，有指标体系以后创建监测评价机制。值得说明的是，指标体系是随着具体情况不断变更的，指标体系的变更会引领着后续的业务和数据自动的去适应新的指标体系，这是一个闭环的系统，在闭环系统里，企业可以发现有自身目标以及目标偏差，并可以依据目标偏差进行新的决策，以此减少目标偏差带来的损失。这样就形成了一个可循环的生态系统，帮助企业良性健康发展。

⑵ 大数据分析方法解读以及相关工具介绍

大数据分析方法解读以及相关工具介绍要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？大数据分析的五个基本方面（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。AnalyticVisualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。SemanticEngines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。大数据处理大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。大数据分析工具详解 IBM惠普微软工具在列去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。而在这里面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公认为是新一代的大数据处理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都纷纷投入了Hadoop的怀抱。对于大数据来说，最重要的还是对于数据的分析，从里面寻找有价值的数据帮助企业作出更好的商业决策。下面，我们就来看以下八大关于大数据分析的工具。EMC Greenplum统一分析平台(UAP)Greenplum在2010年被EMC收购了其EMC Greenplum统一分析平台（UAP）是一款单一软件平台，数据团队和分析团队可以在该平台上无缝地共享信息、协作分析，没必要在不同的孤岛上工作，或者在不同的孤岛之间转移数据。正因为如此，UAP包括ECM Greenplum关系数据库、EMC Greenplum HD Hadoop发行版和EMC Greenplum Chorus。EMC为大数据开发的硬件是模块化的EMC数据计算设备（DCA），它能够在一个设备里面运行并扩展Greenplum关系数据库和Greenplum HD节点。DCA提供了一个共享的指挥中心（Command Center）界面，让管理员可以监控、管理和配置Greenplum数据库和Hadoop系统性能及容量。随着Hadoop平台日趋成熟，预计分析功能会急剧增加。IBM打组合拳提供BigInsights和BigCloud几年前，IBM开始在其实验室尝试使用Hadoop，但是它在去年将相关产品和服务纳入到商业版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI云版本的 InfoSphere BigInsights使组织内的任何用户都可以做大数据分析。云上的BigInsights软件可以分析数据库里的结构化数据和非结构化数据，使决策者能够迅速将洞察转化为行动。IBM随后又在10月通过其智慧云企业（SmartCloud Enterprise）基础架构，将BigInsights和BigSheets作为一项服务来提供。这项服务分基础版和企业版；一大卖点就是客户不必购买支持性硬件，也不需要IT专门知识，就可以学习和试用大数据处理和分析功能。据IBM声称，客户用不了30分钟就能搭建起Hadoop集群，并将数据转移到集群里面，数据处理费用是每个集群每小时60美分起价。Informatica 9.1：将大数据的挑战转化为大机遇Informatica公司在去年10月则更深入一步，当时它推出了HParser，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境。据Informatica声称，软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源，包括日志、文档、二进制数据或层次式数据，以及众多行业标准格式（如银行业的NACHA、支付业的SWIFT、金融数据业的FIX和保险业的ACORD）。正如数据库内处理技术加快了各种分析方法，Informatica同样将解析代码添加到Hadoop里面，以便充分利用所有这些处理功能，不久会添加其他的数据处理代码。Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族产品及Informatica平台的最新补充，旨在满足从海量无结构数据中提取商业价值的日益增长的需求。去年， Informatica成功地推出了创新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一个专门为大数据而构建的统一数据集成平台。甲骨文大数据机——Oracle Big Data Appliance甲骨文的Big Data Appliance集成系统包括Cloudera的Hadoop系统管理软件和支持服务Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文视Big Data Appliance为包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的“建造系统”。Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)，是一个软、硬件集成系统，在系统中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一个开源R。该大数据机采用Oracle Linux操作系统，并配备Oracle NoSQL数据库社区版本和Oracle HotSpot Java虚拟机。Big Data Appliance为全架构产品，每个架构864GB存储，216个CPU内核，648TBRAW存储，每秒40GB的InifiniBand连接。Big Data Appliance售价45万美元，每年硬软件支持费用为12%。甲骨文Big Data Appliance与EMC Data Computing Appliance匹敌，IBM也曾推出数据分析软件平台InfoSphere BigInsights，微软也宣布在2012年发布Hadoop架构的SQL Server 2012大型数据处理平台。统计分析方法以及统计软件详细介绍统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。一、指标对比分析法指标对比分析法统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。二、分组分析法指标对比分析法分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。五、平衡分析法平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡种类繁多，如财政平衡表、劳动力平衡表、能源平衡表、国际收支平衡表、投入产出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。六、综合评价分析社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。进行综合评价包括四个步骤：1.确定评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。2.搜集数据，并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。3.确定各指标的权数，以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同，需要对不同指标赋予不同的权数。4.对指标进行汇总，计算综合分值，并据此作出综合评价。七、景气分析经济波动是客观存在的，是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动，保持经济的稳定发展，一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题，景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析，可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法，经过十多年时间和不断完善，已形成制度，定期提供景气分析报告，对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用，便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整，防止经济的大起大落。企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中，采取抽样调查的方法，通过问卷的形式，让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类：一是对宏观经济总体的判断和预期；一是对企业经营状况的判断和预期，如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。八、预测分析宏观经济决策和微观经济决策，不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况，而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来，就是预测分析。统计预测属于定量预测，是以数据分析为主，在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类：一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测，属于时间数列分析；另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，属于回归分析。预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期（季节）变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型，求解模型中的参数又有许多方法。

⑶ 大数据分析的目的是什么

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。

我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。

作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

(3)已知大数据扩展阅读：

大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

⑷ 什么是大数据时代

让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性

什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。

笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。

古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。

步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。

数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。

什么是大数据呢？量的增多，是人们对大数据的第一个认识。

随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。有研究发现，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。

大数据区别于数据，还在于数据的多样性。

正如高德纳咨询公司研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。

从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。

通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。

人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。伦敦1854年发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。

一位医师用标点地图的方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系，发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高，借此找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。这种方法，充分展示了数据的力量。

本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。

近现代以来，随着我们面临的问题变得越来越复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。这就使得数据归纳的方法变得越来越重要，数据的重要性也越发凸显出来。

大数据是非竞争性资源，有助于政府科学决策、商家精准营销。

大数据时代，数据的重要作用更加凸显，许多国家都把大数据提升到国家战略的高度。

政府合理利用大数据，引导决策的将是基于实证的事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放。

中国古代治国就已经有重数据的思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。

大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。

大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通。

对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。

一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。

跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。沃尔玛发现这一规律后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加。

大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机。

大数据也将使个人受益。

从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响，很难发现整体的关联。现在由于技术的发展，可以分析很多，如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。

同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的目的。

大数据时代，审核数据的真实性也有了更有效的手段。

大数据的特征之一是多样性，不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证。例如，某地的工业产值虚报了一倍，但用电量和能耗却没有达到相应的规模。这就是数据异常，很容易被系统识别出来。发现异常后，相关部门再进行复核，就能更有针对性地防止、打击数据造假。

数据是一种资源，但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样。物质性资源不可再生，你用多了，别人就用少了，因而很难共享。

数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的，共享的前提下，更能够制造双赢。

从另一个角度来说，数据如果不被融合、联系在一起，也不能称之为大数据。

大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂

现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了。

首先，大数据告知信息但不解释信息。

打个比方说，大数据是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿来使用。就像股票市场，即使把所有的数据都公布出来，不懂的人依然不知道数据代表的信息。

大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。正如加州大学伯克利分校迈克尔•乔丹教授指出的，“没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。”

其次，全数据的概念本身很难经得起推敲。全数据，顾名思义就是全部数据。这在某些特定的场合对于某些特定的问题确实可能实现。

比如，要比较清华、北大两校同学数学能力整体上哪个更强，可以收集到两校同学高考时的数学成绩作为研究的数据对象。

从某种意义上说，这是全数据。但是，并不是说我们有了这个全数据就能很好地回答问题。

一方面，这个数据虽然是全数据，但仍然具有不确定性。

入校时的数学成绩并不一定完全代表学生的数学能力。假如让所有同学重新参加一次高考，几乎每个同学都会有一个新的成绩。分别用这两组全数据去做分析，结论就可能发生变化。

另一方面，事物在不断地发展和变化，同学入校时的成绩并不能够代表现在的能力。全体同学的高考成绩数据，仅对于那次考试而言是全数据。

“全”是有边界的，超出了边界就不再是全知全能了。事物的发展充满了不确定性，而统计学，既研究如何从数据中把信息和规律提取出来，找出最优化的方案；也研究如何把数据当中的不确定性量化出来。

在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。

例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇，有可能会产生新的思想、方法和技术。

来源：《人民日报》（2015年07月20日12版）清华大学刘军教授

⑸ 如何在大数据中找到切中要害的重点数据

如何在大数据中找到切中要害的重点数据人人都在说大数据，但商家面临的现实是：如何在庞杂的数据中找到切中运营要害的重点数据指标，并用来实际指导完善自己的店铺运营。就像马云在淘宝十周年晚会上说的那样，还没来得及琢磨移动互联网是怎么回事儿，人们就已经争相簇拥着进入大数据时代了。事实上，在人们争论大数据到底是经营的救命灵药还是一个过度包装的概念时，卖家们先要给自己打一针镇定剂：卖家拥有的数据并不需要上升到云计算那样的高度，重要的是通过分析数据做好店铺运营。虽然大部分卖家都承认数据分析对店铺运营的重要性，也都愿意在数据分析工具上花费银两，但对如何读懂数据，尤其是如何通过已知数据来指导和完善店铺的运营时，一头雾水者不在少数。来，一起看解决方案吧。一问：看什么，怎么看在数据运营之前，卖家需要先做一些基本工作：看哪些数据？怎么看？一般来说，做店铺分析前需要先采集店铺以及行业的基础数据。采集店铺数据可以用量子、小艾，采集行业数据可以用数据魔方、生意经。有了这些基础工具，卖家能够采集店铺的各项数据，例如流量情况、跳失率、成交情况、回头客、收藏情况、转化率、访问深度、客单价、销售地域分布及转化率情况；也能够看到各种行业数据，比如主类目趋势、子类目详情、最近客单价的变化、活跃店铺以及商品数量等数据。数据采集不难，更多卖家的难题在“怎么看”。一般而言，卖家都是直接去量子后台看今天和昨天的数据，当周数据和当月数据。但是这里面很多数据都是在不同的选项里，不能完整地按照趋势变化来呈现数据，卖家靠大脑强记也不是办法。那到底怎么看呢？稍微愿意学习一下Excel基本操作的卖家可以自己动手，对这些基础数据进行加工、提取、组合，让它们变成一张对店铺能够起到帮扶作用的数据分析报表。以店铺基础数据为例，可以通过一些计算方法让不同数据呈现在一个表格里面，并且可以通过随意查看数据、对比数据，清晰明了地看清楚数据、看懂数据。比如，通过查看几项流量数据来诊断流量下降的原因，是单品宝贝流量下降，还是付费推广、自主访问等流量下降，或者是行业整体下降，都一目了然。如果发现是单品流量下降了，就能在自然搜索的UV里面发现问题，然后在量子里单独拉出宝贝的流量数据查看是哪一款或者哪几款宝贝流量下降。找到问题的源头去解决问题，而不是拍脑袋说大家流量都下降了来掩饰问题的本质。一般而言，店铺数据运营要看三类数据：一是流量数据，包含淘宝免费流量、自主访问数、淘宝付费流量、淘宝站外流量等四大类。如果结合淘宝系平台，流量来源共有55个指标，但卖家重点关注搜索流量、类目流量以及突发流量即可；二是店铺运营大数据，包含首页数据、宝贝页面数据、收藏量、转化率、咨询转化率、DSR评分等；三是单品数据，主要监测店铺爆款数据和新品数据。二问：55个流量指标，重点看哪些淘宝官方给流量划分了四个标准，分别是：免费流量、自主访问流量、付费流量、站外流量。免费流量里面包含了搜索、类目、专题、活动、社区帮派、动态等，这里主要关注搜索和类目流量。免费流量的变化至关重要，基本决定了店铺的盈利情况，很多卖家做爆款的最终目的，就是能够持续不断地占据淘宝有利位置、获取海量免费流量。这样的流量很稳定，可持续长期操作。以一家做到了标准的3∶3∶3∶1的流量分布的女装店铺为例，天猫搜索和淘宝搜索在2012年年底因为春节的缘故整体搜索流量下降，但是节后并未恢复搜索流量。原因其一是因为2013年基本上没有春天，春款带来的流量基本没有办法和冬季羽绒服爆款带来的流量衔接起来，其二是因为夏季产品没有爆起，所以流量并未恢复以往的光彩。另外还能看到店铺有所提升的地方如天猫类目，从三月份开始破0了，并持续上涨，这里就可以表扬做产品优化或者推广的负责人，他们的努力在这里就能清晰地被展现出来。有些店铺靠以参加活动为生，不注重免费的搜索流量，但活动销量不计入搜索权重，如此下去店铺流量就像过山车，巅峰之后即是低谷，这样的店铺流量不能环比上升。若不能借助活动，离关门那天亦将不远。所以商家在搜索流量这块要投入最大精力，实时关注这块的流量变化。其次就是关注一些异常突发的流量，比如淘宝推推、淘女郎、爱逛街等，若卖家有能力去做并且做完后有效果的那就持续关注，毕竟这些都是免费的流量。这里之所以不提活动流量，是因为活动流量不固定，除了活动预热前几天关注下活动流量的大小以便安排好相应的工作量、客服人数、仓库发货人数等，基本也就没有太多需要注意的了。自主访问流量包含了直接访问、宝贝收藏、店铺收藏、购物车、已买到的宝贝等，这里要关注的是店铺收藏、宝贝收藏以及直接访问。收藏你店铺的买家基本上都是忠实的老顾客，从收藏流量基本能够判定店铺忠实老顾客数量的变化。其次就是宝贝收藏，收藏购买率是非常高的，如女装类目2013年二月份到四月份成交人数1.33亿次，收藏量8.57亿次（数据魔方获取的数据），最终收藏购买率可能为15％（包袋类目全年的收藏购买率为27％）。也就是说，从宝贝收藏进入购买页面的100个人可能有15个人有购买意向，如果这时候再对该产品做下促销活动或者回馈有礼，那么可想而知这个转化率的数值会有多大。一个好宝贝能产生大量收藏，因此我们想要这里的流量上涨就需要付出更多的精力去维护好单品。至于直接访问数，这部分流量比较混杂也不好区分里面的优质流量，只要没有大涨大跌基本不用太关注。付费流量，主要关注淘客流量就可以，因为其他流量都有自己的流量控制方案，钱多流量就多。但是淘客就不一样了，这个是后付费的，成交了才给钱，不成交不给钱，退款了也不给钱。说明下，这里的淘客推广流量和免费流量里面的淘客搜索流量是两回事，后者是在淘宝特卖频道搜索进来的。站外流量，这个流量要不就是自己在站外投放广告吸引来的，要不就是利用在网络知道回答问题等手段吸引来的，包括现在火热的微博引流、微信引流等，比如2012年“哈刚少侠”写的神文案被人挖到站外，在各大论坛立马火爆了起来，由此带来的流量虽不精准，但是由此带动的名气和销量依旧非凡。三问：店铺运营大数据，好着急店铺运营大数据主要关注首页数据、宝贝页面数据、收藏量、转化率、咨询转化率、DSR评分等七个指标。看首页数据最主要看跳失率。跳失率越低，说明店铺首页有东西能吸引买家点击，从而让店铺的宝贝页面或者店铺的活动页面得到更多展示。若跳失率过高（女装类目店铺的跳失率超过30％就说明存在问题），则需要好好优化下你的首页，让买家能找到一些你设定的入口或者活动，不要让这部分买家直接点关闭。能到店铺首页来的买家，自然是想对你的店铺有更多的了解或者看更多的宝贝，这部分买家的下单情况会比只停留在宝贝页面的买家强上很多倍。至于停留时间，不宜过长也不能过短：过长说明页面内容过于丰富，意味着商家需要花费很多精力去做页面，但不是所有买家都有这么多时间一直看完你的首页；过短的话买家就觉得你店铺没有什么东西，点两下就没有了，下次来了也不会想再去首页了。所以控制在一个时间段（比如100～200秒）就可以了。宝贝页面除了要注意流量，最主要看其访问深度。流量的大小除了市场变化以外，基本就是由宝贝能否被展现以及点击率来决定的，所以需要优化宝贝的首图以增大能被搜索展现的可能。访问深度是搜索流量的一种质变，做得好的卖家能把一个搜索流量变成三个甚至五个，所以掌柜在优化宝贝的同时一定要注意在宝贝页面添加丰富的内容，让进来的买家能够多访问几个页面，这样被转化的几率也会大很多。切记，丰富宝贝详情页并非简单地给宝贝页面添加一些其他宝贝或者活动，如果太多太杂容易引起买家反感直接关掉页面。如果要做关联销售要设定好焦点，而不是一堆宝贝往那一放就完事。此外，店铺还要重点关注收藏量、转化率、咨询转化率、DSR等数据。收藏量反映了店铺定位后所发布的产品风格和店铺风格是否符合引导进来买家的胃口，所以这里的收藏量会随着流量的起伏更迭变化，若店铺流量涨得较多但收藏量没起来，说明最近引来的流量并不是店铺发展所需要的优质流量。转化率是异常关键的数据，必须要实时盯着，若转化率持续下跌，那么要看宝贝最近是否有改动，店铺风格是否改变，还有市场整体是否有所下降。若有推广流量，那引来的流量是否精准，亦或有对手卖家前来竞争？商家都需要考虑并去解决这些问题。另外重要的就是咨询转化率，这部分十分考验客服的真功夫，一般前来咨询的买家下单意愿很高，做得好的店铺咨询转化率能达到70～80％，普通的也能达到50％，客服的能力直接决定该数据的优劣。最后需要关注的是DSR数据，尽量每周采集一次店铺的DSR值。三项评分都是相互关联的，买家一个不如意，哪怕你发货速度再快、宝贝质量再好，也只给你一分。所以DSR完全体现出了全店状态，当DSR呈现慢慢下降的趋势时，说明店铺需要整肃了。查看客服的聊天记录，看是否有不妥以及不好的话语；检查商品质量以及买家反馈，及时排查掉有问题的商品，确保全店安全；改善仓库的发货速度、包装情况、发错率等。四问：让我爆一次单品吧吃透店铺运营数据之后，卖家还会非常关注单品的数据分析。下面将以2012年做的一件高客单价真丝连衣裙数据为例，来实战分析该宝贝从日单几件到上百件的爆款路径。好单品要么是能赚钱的，要么是能带来关联销售并给店铺带来一定利润的产品。卖家在选定宝贝之前，要提前查看行业数据，查看哪些宝贝是市场容量大的，分析哪些类目是有一定容量且竞争小的，然后再在这些属性条件里面选择市场热销的款式属性，这些数据在数据魔方或者生意?里面都有。选定好了以后，挑几款类似的宝贝来做测试，看这些宝贝里面哪些收藏量大、转化高，最终只剩下一到两款做主推爆款产品。该店铺从2012年4月开始做新品，经过各种数据测试选择了一款真丝连衣裙作为当季的爆款。前文中详述的各种重要数据指标，能够帮助店铺及时发现宝贝流量、转化率、跳失率等情况，出现问题就能及时解决。前期这个宝贝基本上是没有多少流量的，四月初开始优化，采取的战术是非常简单的流量聚焦打法，即在店铺首页黄金位置、所有宝贝详情页面都把这款宝贝作为焦点宝贝推广。从监控数据可以看到，前期仅有首页和详情页的流量支持，慢慢就有销量基础了，宝贝的搜索排名也上来了。到了4月25日，积累了小200件的销量后开始上车冲关键字排名，目的是为了抢豆腐块。5月2日以前宝贝的销量并不乐观，一直在人气页面三到四页徘徊（天猫页面二至三页）；为了能一举冲进第一页，该店铺在5月3日做了促销活动，并投放了钻展，终于在之后3天顺利进入人气第一页，单独搜索流量每天稳定在1500左右（五月份的时候“真丝连衣裙”关键字的流量并不大），这些流量产生的营业额足以抵扣各项推广费用。

⑹ 大数据时代 统计学依然是数据分析灵魂

大数据时代 统计学依然是数据分析灵魂什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。什么是大数据呢？量的增多，是人们对大数据的第一个认识。随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。有研究发现，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。大数据区别于数据，还在于数据的多样性。正如高德纳咨询公司研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。伦敦1854年发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。一位医师用标点地图的方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系，发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高，借此找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。这种方法，充分展示了数据的力量。本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。近现代以来，随着我们面临的问题变得越来越复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。这就使得数据归纳的方法变得越来越重要，数据的重要性也越发凸显出来。大数据是非竞争性资源，有助于政府科学决策、商家精准营销大数据时代，数据的重要作用更加凸显，许多国家都把大数据提升到国家战略的高度。政府合理利用大数据，引导决策的将是基于实证的事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放。中国古代治国就已经有重数据的思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通。对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。沃尔玛发现这一规律后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加。大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机。大数据也将使个人受益。从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响，很难发现整体的关联。现在由于技术的发展，可以分析很多，如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的目的。大数据时代，审核数据的真实性也有了更有效的手段。大数据的特征之一是多样性，不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证。例如，某地的工业产值虚报了一倍，但用电量和能耗却没有达到相应的规模。这就是数据异常，很容易被系统识别出来。发现异常后，相关部门再进行复核，就能更有针对性地防止、打击数据造假。数据是一种资源，但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样。物质性资源不可再生，你用多了，别人就用少了，因而很难共享。数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的，共享的前提下，更能够制造双赢。从另一个角度来说，数据如果不被融合、联系在一起，也不能称之为大数据。大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了。在我看来，这种观点非常错误。首先，大数据告知信息但不解释信息。打个比方说，大数据是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿来使用。就像股票市场，即使把所有的数据都公布出来，不懂的人依然不知道数据代表的信息。大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。正如加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授指出的，“没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。”其次，全数据的概念本身很难经得起推敲。全数据，顾名思义就是全部数据。这在某些特定的场合对于某些特定的问题确实可能实现。比如，要比较清华、北大两校同学数学能力整体上哪个更强，可以收集到两校同学高考时的数学成绩作为研究的数据对象。从某种意义上说，这是全数据。但是，并不是说我们有了这个全数据就能很好地回答问题。一方面，这个数据虽然是全数据，但仍然具有不确定性。入校时的数学成绩并不一定完全代表学生的数学能力。假如让所有同学重新参加一次高考，几乎每个同学都会有一个新的成绩。分别用这两组全数据去做分析，结论就可能发生变化。另一方面，事物在不断地发展和变化，同学入校时的成绩并不能够代表现在的能力。全体同学的高考成绩数据，仅对于那次考试而言是全数据。“全”是有边界的，超出了边界就不再是全知全能了。事物的发展充满了不确定性，而统计学，既研究如何从数据中把信息和规律提取出来，找出最优化的方案；也研究如何把数据当中的不确定性量化出来。所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇，有可能会产生新的思想、方法和技术。

⑺ 大数据在未来意味着什么

大数据在未来意味着什么

数据在未来意味着什么？今年美国最新的调查表明， 60%的企业已经或者正在以不同形式使用大数据，相比前年提升很多。

大数据可能是一场泡沫的说法已经不攻自破。目前的趋势告诉我们大数据不仅变得更大， 而且其重心也在转移，从互联网到移动互联网再到物联网，企业不仅要学会使用自身的数据，更重要的是学会如何有效地连接无处不在的数据。

数据作为一种新的原材料，它可以用之不尽，也可能让你物无所用。其中的关键在于数据从收集、存储、刷新、识辨、关联、挖掘、决策、行动是一条很长的链条，各个环节环环相扣又互为作用。想要自如地使用大数据就需要我们合理地把科学、工程和商业三者有机结合，同时知道如何安全地进行数据共享和协作，后者也是企业的一个新课题。所以，数据从加工到使用还是任重道远。

下面我分享一下自己从实战中学习到的一些心得：

①一切从定义“问题”开始, 把问题问好了答案就在里面。

②在万物数据的年代，要以假设数据都能获取去思考问题 。

③数据助力企业的四步曲：描述现况、深入诊断、预测趋势、指挥行动。

④“快 + 准”的数据, 让我们可以从已知规律中产生价值!

⑤“广 + 乱”的数据, 给予我们从发现中巅覆过去规律的能力。

⑥大数据不是独奏， 而是不断连接无处不在的数据。

⑦数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。

⑧大数据生态的连接需要建立标准与规范。

⑨大数据是来自很多小数据的组合。

⑩数据是一种信仰。

未来是一个数据即经济的年代，它具有改变人们习惯的能力。这一新兴的趋势很快就会进入到我们生活的每个领域。大数据将会带来让每个地球人重新理解这个星球的机会。当你发现不去晨跑将有75%的概率你的寿命将会缩短3年，你下一步会想什么？人们的行为开始逐渐被算法决定而非大脑。所以，作为地球村的一份子，你准备好了吗？

以上是小编为大家分享的关于 大数据在未来意味着什么的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑻ 大数据在未来生活中的运用

哈尔滨理工大学孙名松谈大数据在高校智慧校园中的应用

摘要： 2月15日，哈尔滨理工大学软件学院院长、教授孙名松在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据在高校智慧校园中的应用》的主题分享，关键词：CIO时代APP微讲座

一、小数据时代与大数据时代“数据（data）”在拉丁文里的意思是“已知”，也可以理解为“存在”。所以“数据”就是“存在”，“大数据”就是“大存在”。研究大数据，就是研究大存在，亦即研究一切物质、一切行为、一切思想，以及人类自身。数据充斥并改造着人们的生活、工作。数据化是指把现象转变为可指标分析的量化形式的过程，其中包含对世界的梳理、理解，并形成可保存的经验。计算和记录共同促成了数据的产生，是数据化的根基。而数字化是把模拟数据转换成0、1表示的二进制码，方便人类使用现代技术对数据进行更好的处理。数据化是一种思想，数字化是一种手段；数据化古而有之，数字化方兴未艾。小数据时代依靠随机采样，其原则是以最少的数据获得最多的信息。但如此，则无法了解一些微观细节，不利于对某些特定子类进行分析。而“参差不齐是世界的本质”，细节缺失将会影响到对整个自然活动、人类活动的探索与研究。此外，随机采样以研究者的理论前提为设计基础，只能对已遴选的问题进行解答，而难以虑及其他问题。也就是说小数据时代是以极其有限的信息面对有“偏见”的问题。大数据时代，意味着将世界数据化，意味着世界的本质就是信息。世界不仅被看成一串事件的组合，更被看做信息的集合，数据的集合。这是世界观的深刻变革：人类具备以往认识并处理事件的经验而不盲从于经验，人类采集“数据”但更明确“所见、所思、所得”皆为“数据”，我们生活在数据的海洋之中，我们自身即为数据。以上，从小数据时代到大数据时代，伴随或产生了以下几种转变与认识：1、意识到“样本”等于总体。用更大、更全、更综合的态度来观察、理解、关照世界。2、大数据对于精确性的要求降低。在小数据时代，因为数据少，所以对数据的精确度要求非常之高，而当大量数据出现时或者要求数据量大时，必然需要接受数据的纷繁复杂。3、要意识到数据错误并不是大数据的固有特性，而是需要处理的实际问题，该问题可能长期存在。4、混杂绝不等于错误。混杂是大数据的常态，且应该是一种基本态和标准态。5、大数据揭示了传统样本无法揭示的细节信息，大数据是通往“精准”处理的基本途径。6、大数据时代，不再热衷于追求因果关系，而是试图探寻不同事物之间的关系，在此基础上找到可供观察的关联物，以进行预测。而预测，是大数据应用的核心所在。7、相关关系被阐释之后，可进行因果关系的分析。但是必须注意到，因果关系只是相关关系的特殊形式，因果关系在大数据时代已经不是解释世界的基础；相关关系是一种较为普通的存在，在大数据时代更容易被发掘，可以更高效地指导实践，甚或随着大数据的发展，以往的因果关系可能会被证伪，或被视为相关关系。其中第1点是大数据对于认识论的改造；第2—5点体现了大数据时代与传统时代对数据要求的迥然不同；第6和7点则是数据间逻辑关系的优先性的颠覆。从实践的角度而言，第1点可以作为前提，第2—5点可以作为数据搜集与处理的准则，第6和7点或可作为数据解释的指导方向。二、大数据在高校智慧校园中的应用2015年国家提出并制定了“互联网+”行动计划，将“互联网+”上升到了国家战略。“互联网+”的提出必将给高校智慧校园建设增加新的内涵、注入新的动力。借助“互联网+”推动数字校园加速向智慧校园升级，充分利用云计算、物联网、移动互联、大数据等一系列新技术、新理念、新模式，打造全新的大学智慧校园，有力支撑大学未来发展战略，带动人才培养及评价方式的创新、提升校务治理水平，提供多层次的个性化服务和智能化管理决策，大学智慧校园建设的核心内涵可以概括为“全面的环境感知、无缝的网络互通、弹性的云生态圈、海量的数据支撑、开放的学习环境、个性化师生服务、智能化管理决策、高效的校务治理”。高校在信息化进程中，产生了各类结构化和非结构化的数据，包括教学管理数据、教学资源数据、学生信息数据等，大到高校的治校方针策略，小到学生的日常消费，数据繁多，类型复杂。利用大数据技术对这些数据进行搜集、分析，转化为高校管理与服务可利用的资源，将对智慧校园建设起到非常重要的作用。下面举例说明大数据技术在智慧校园中的应用。1、综合校情展示对学校管理者而言，通过综合校情分析展示，可以对学校的在校生情况（本科生、研究生）、课程情况、科研成果情况、奖助情况、就业情况、教工情况、教师分布、干部情况、家具情况、资产情况、房屋情况、排名情况、消费情况等方面进行直观的了解和横向纵向的对比。结合历年数据变化规律可以为辅助决策提供依据。不同系统之间数据的关联性或许能够给管理者决策提供新的思路。综合校情展示主要包括基础数据分析展示和行为数据分析展示。基本数据分析：如招生数据分析、学生数据分析、毕业数据分析、教师数据分析、课程数据分析、成绩数据分析、就业数据分析、高校资产数据分析等。行为数据分析：学校食堂就餐情况分析、一卡通消费行为分析、上网行为分析、图书借阅行为分析、图书馆使用时长、上网时长/流量和成绩之间的相关性分析、重点人群群体的特征刻画分析和预警等等。举例说明：（a）高校就业信息统计。从高校学生的毕业去向、就业单位、就业地区、就业行业、就业薪资等多维度进行统计分析，全面呈现高校就业情况，为高校就业办发现学生就业规律、有针对性的进行学生就业指导提供支撑。（b）教学信息统计分析。为校领导呈现了高校热门课程排行、各院系开设课程统计和学生成绩统计分析、挂科率分析，全面呈现学生在校期间的学习与成绩分布，为指导高校课程开设、提高学生成绩提供支撑。（c）一卡通统计分析。展现了高校学生整体消费能力、消费偏好，为后勤部门了解学生餐饮、购物偏好，有针对性的提升服务水平提供支撑。（d）各生源地消费能力。按照生源地统计该地区学生的消费能力，来详细查看在某一段时间学生消费额和消费次数的统计。（e）学校网络使用状况分析和学生上网行为统计。通过对学生上网的地址进行统计、分析，结合其基础的个人信息数据，可按不同的维度，比如性别、籍贯、院系等来统计出不同类别的人群，对于某类网站的使用频率。如果记录的日志足够详细，甚至可以统计出学生在网上消费的喜好或偏向，对于后勤或学工等部门也是一个比较重要的参考。应用到的相关技术有：数据关联分析、多源数据整合、海量日志数据处理、benchmark、指标体系建立、AgileBI、全文检索引擎。2、公共资源使用情况分析对于高校而言，食堂就餐、体育场馆、教室、图书馆、校医院等各类公共资源有限，师生没有很好的途径获知这些资源的服务能力情况，导致经常发生排队、拥挤的情况，给师生学习、生活带来了不好的体验。随着学校信息化的推进，各部门管理信息系统逐步建设并投入使用；随着技术的发展，特别是物联网和智能感知设备的出现，使数字校园智能服务成为了可能。数据来源于一卡通消费、一卡通门禁、无线网、校园安全视频监控等。（a）食堂、澡堂人员密度状况及建议各食堂、公共澡堂各时段就餐人员密度情况，各类人员（年级、籍贯、职称等）就餐爱好、习惯等。（b）教室使用状况、人员密度、各时间段教室使用情况、教室人数等；基于无线网络进行考勤。（c）会议场馆、体育场馆使用状况及人员密度。为师生提供会议场馆的可用性查询，体育场馆的使用情况（有课、无课等），以及人员密度发布。（e）图书馆座位使用状况及人员密度发布，提供图书馆座位空闲情况及图书馆内人数等。（f）校内人员密度分布。根据学校无线网数据、安全视频监控信息，识别学校人员热力分布图。应用到的相关技术有：数据关联分析、数据挖掘（聚类分析）、海量日志数据处理、多源数据整合（日志数据与结构化数据整合）、高速内存数据库、分布式全文检索引擎。3、个人数据报告面向校园师生用户提供个性化数据服务，展现师生在校园内学习、消费、生活、健康等方面的个人行为习惯以，帮助学生从严谨的数据分析更加了解自己，以及与他人的差异，帮助校园师生感受信息化带来的人文关怀与改变。数据来源自一卡通消费、图书馆门禁、图书借阅系统、校园网络系统、体育场馆门禁等。（a）校园卡账单及消费习惯分析报告；（b）图书馆进出频次、时长及借阅习惯分析报告；（c）网络账单及上网习惯分析报告；（d）体育健身锻炼学期报告。通过高校官方微信号、APP进行手机推送，移动互联网时代方便用户及时阅读、分享、传播。面向校园师生用户提供个性化数据服务，展现师生在校园内学习、消费、生活、健康等方面的个人行为习惯以，帮助学生从严谨的数据分析更加了解自己，以及与他人的差异，帮助校园师生感受信息化带来的人文关怀与改变。应用到的相关技术有：数据关联分析、数据挖掘（用户画像）、海量日志数据处理、多源数据整合。4、图书馆电子期刊资源使用效率分析高校每年花费资金购买著名期刊论文集，为师生用户提供便捷的文献检索和下载服务。图书馆电子期刊资源的使用情况、不同学科对于不同电子期刊资源使用偏好的差异，是图书馆亟需了解的内容。通过对高校用户期刊文献检索记录的大数据分析，优化论文期刊购买方案，使图书馆可以采购到师生更加需要的资源（传统纸质+电子资源），提高现有采购效率。学校通常的做法是向数据商（如万方、CNKI）购买电子期刊资源访问统计数据，而这种方式基于学校整体访问数据做统计分析，无法基于用户做访问详情的分析统计，从而无法获取到基于不同学科门类、不同学院和专业特点、不同教师等级的不同人群期刊访问情况分析，也无法了解到不同资源库的使用情况横向对比分析。对师生的检索关键词进行挖掘也是非常重要的方向，而传统的做法无法了解学校师生用户检索电子期刊资源的检索偏好、检索热门等具体信息。出口网络日志数据记录了师生访问电子期刊资源库的行为，通过大数据技术对出口URL日志等数据进行处理及关键信息提取，关联学校内部用户信息数据，将实现图书馆电子资源使用的全面分析以及人群分析，为图书馆采购决策提供辅助。数据来源自图书馆采购电子期刊资源列表、师生上网URL日志、师生上网身份认证等。应用到的相关技术有：数据关联分析、海量日志数据处理、多源数据整合（日志数据与结构化数据整合）、分布式全文检索引擎。5、校园舆情监测在移动互联网大潮之下，无论是正面信息还是负面信息都会以更快的速度传播。学校声誉对学校招生、就业、评优评先等方面有很大影响，随着移动互联网和社交媒体的普及，高校越来越重视学校的社会评价。目前部分高校会利用互联网数据监测学校声誉，通过大数据的手段通过实时监测互联网新媒体上与学校相关的新闻、传播话题和用户反馈，了解学校舆情、声誉及影响力。应用到的相关技术有：文本挖掘、语义分析（正负面判断）、语义相似度计算、弹性爬虫引擎、分布式全文检索引擎。我所了解的大数据在智慧校园中的应用还包括教学信息统计分析，通过对课程知识结构进行样本分析，结合教育过程，综合学生学习成绩分布来验证课程讲授过程的合理性和工程教育认证中的达成度来综合分析课程开设的合理性。又如，学校资产管理信息分析，借助于资产管理信息平台实现对校园基础设施、教学实验设备、校园通信网络设备等数据的采集分析，为学校基础建设方向、教学实验设备的维护、校园网通信设备的升级改造提供数据支持。“智慧网格学生管理平台”，以高校信息技术和数字化校园建设成果为基础支撑，建设以社区网格、管理网格、教育网格三个维度的网格为载体，面向学生发展的综合管理与服务流程优化的总体框架。对学生培养全生命周期中的生活、学业、思想等发展过程进行主动辅导，形成协同可持续的智慧管理与导引发展新模式，具有学生画像、学生行为预警（在校状况、学业、消费、身心健康）、学生家庭经济状况分析、学生综合数据检索、学生群体分析等功能，能够辅助学工部门、院系管理者和辅导员开展学生安全教育管理、学生心理健康辅导、精准资助等工作，提升工作效率，促进学生管理工作创新与实践。由于时间关系，今天就交流这么多。谢谢！

⑼ 生活中的大数据例子

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

目前位于美国加利福尼亚州的PredPol公司在某种程度上把利用大数据预测犯罪变成了现实。

PredPol 推出的犯罪活动预测软件主界面是一张城市地图，看起来与谷歌地图相似。它会根据某一地区过往的犯罪活动统计数据，借助特殊算法，计算出某地发生犯罪的概率、犯罪类型，以及最有可能犯罪的时间段。

它还可以用红色方框表示需要提高警惕的犯罪“热点”地区，警方可以通过个人电脑、手机或平板电脑对其进行在线查看。

犯罪预测软件实际上是从地震预测软件进化而来的，它能处理大量犯罪数据，尤其是犯罪地点和犯罪时间，然后再联系已知的犯罪行为，比如窃贼通常倾向于在他们最熟悉的社区犯罪等，最终给出一个较为完善的结果。

每次运算结束后，犯罪预测软件会给出一张画出了红色方框的地图，这些红色方框代表盗窃行为可能发生的“热点”地区，有些时候这些区域能准确地缩小至很小的范围。

警察局的上司会吩咐属下，当他们没在处理报警电话时，就应该花时间在这些高危区域中巡逻，最好是每两小时巡逻至少15分钟。这样做的重点更在于通过在软件画出的高危区中高调巡逻而降低犯罪，而非等案子发生后破案。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

Google流感趋势（Google Flu Trends，GFT）是Google于2008年推出的一款预测流感的产品。Google认为，某些搜索字词有助于了解流感疫情。Google流感趋势会根据汇总的Google搜索数据，近乎实时地对全球当前的流感疫情进行估测。

3、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

目前手机移动网络实现了城乡空间区域的全覆盖,城乡人口中手机终端的持有率和使用率已经达到相当高的比例,手机定位数据契合了城乡人口空间分布与活动规律的分析需求。

根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况,将手机用户时间序列的移动信号数据,映射至现实的地理空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘得到人口空间分布与活动联系特征信息。

4、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

(9)已知大数据扩展阅读

经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。

《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。