蛋挞网络院线大数据|互联网大数据现关心的是什么

❶ 互联网大数据现关心的是什么

楼主您好：首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。和大数据相关的理论? 特征定义最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。”业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。36大数据古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。? 价值探讨大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。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。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，Oracle等。3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。? 现在和未来我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；……当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。? 大数据隐私你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。说到隐私被侵犯，爱德华?斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局（CIA）雇员一手引爆了美国“棱镜计划”（PRISM）的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美电话通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。再看看我们身边，当微博，微信，QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被网络或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。因此在大数据的背景下，很多人都在积极的抵制无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化；2-隐私权立法；3-数字隐私权基础设施（类似DRM数字版权管理）；4-人类改变认知（接受忽略过去）；5-创造良性的信息生态；6-语境化。但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹；2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”和大数据相关的技术? 云技术大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。36大数据如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。 详情：http://ke..com/view/9424571.htm

❷ 上岸蛋挞什么意思

美好的寓意。1、网络上这类的好运视频有很多，蛋挞是甜品，代表开心的含义，上岸通常被用来代指考试通过。2、上岸蛋挞合起来就是祝福你考试通过会很开=开心的意思。

❸ 肯德基将“5折蛋挞”原价卖给老年人引发热议，此事反应了哪些问题呢

现如今大家都喜欢使用手机购买，因此一些品牌当中的物价网友们都特别的熟悉，并且也非常的了解。所以像肯德基这些店铺，在卖东西的时候该是什么价就应该是什么价，这些东西年轻人都特别的熟悉。然而肯德基却被曝光将5折的蛋挞用原价卖给了一个老年人，这样的现象让很多网友都表示非常的生气。有了手机以后大家就可以通过手机来查询各种各样的优惠活动，但是老年人确实对于这些东西是非常陌生的，因此才会出现这样的纰漏。

对老年人的限制

因此有很多老年人在出行的时候根本没有健康码，在这样的情况下他们的出行也受到了相应的限制。总的来讲，这个社会应该给这些老人带来更大的宽容以及帮助，而并非是用这样的方式来限制老人，所以说整个社会也需要重视起这个问题，只有这样才能够让这些老人的晚年更开心更快乐一些。

❹ 想自己在家给孩子做蛋挞吃，但是不知道蛋液怎么调，在哪里可以学做

应该有很多人跟小编一样喜欢吃蛋挞吧，这个东西外皮是脆脆的里面则是软嫩香甜的不只是小孩子喜欢吃，也得到了众多大人的喜爱，但是如果日常想吃的话出去买是不现实的，所以今天就来解决大家普遍有的这个问题，那就是教大家如何自己在家做这个都爱的美食：一种原味蛋挞，一种黑糖珍珠蛋挞

黑糖珍珠蛋挞也超级好吃，提前自己熬好黑糖珍珠，吃上一口有Q弹的珍珠，有十足奶香味，绝啦

自己在家做真材实料，不用去外面吃一个都要6块钱，在家6块钱可全家人一起吃，多幸福，吃也开心

❺ 孩子们都很爱吃蛋挞，如何在家自己动手做出外酥里嫩的蛋挞

蛋挞确实是一个非常好吃的甜品，大多数的小孩子也都非常的喜欢吃蛋挞。但是小小的一个蛋挞现在在蛋糕店当中却卖到了5~6块钱一个，确实是不划算的。而蛋挞的制作方法也是非常简单，在家里面只要有烤箱就可以轻而易举的制作。那么今天就教给大家小孩子非常喜欢吃的蛋挞教程，像一些蛋糕店当中的蛋挞。

蛋挞的烤制时间

蛋挞平时需要提前拿出来解冻的，当蛋挞皮解冻好了之后，我们就把蛋挞液倒入蛋挞皮当中，放在烤箱进行烤制。烤箱210度中下层烤23分钟就可以了，每一家的烤箱大小是不一样的，大家也可以根据自己家里面的烤箱来设定烤制的时间。蛋挞自己在家制作的话，一个蛋挞的成本还不超过两块钱，比自己在外面购买的要划算的多。

❻ 《大数据时代》的读后感

认真品味一部名著后，你有什么领悟呢？现在就让我们写一篇走心的读后感吧。那么如何写读后感才能更有感染力呢？以下是我帮大家整理的《大数据时代》优秀读后感范文，希望能够帮助到大家。

《大数据时代》优秀读后感范文1

这书读起来不费劲，没有太多晦涩的理论，所以也比较快速的用了几天的中午休息时间读完了。

网上到处都是推荐此书的文章，赞为大数据的经典之作。可是，我读了一遍下来，却没有这种经典之感，只是必须叹服作者思维严密、涉猎广泛，书中有关大数据的例子真是不少，会给我们的阅读带来一定的舒适感和现实感。

已经看过太多网上的关于大数据的文章、案例分析，但是我认为大数据仅仅是一种手段，是我们分析认识世界的诸多手段中的一种。我们既不要拒绝排斥大数据的应用，但也没必要神话大数据。

在读此书过程中，稍带也看了几部关乎大数据分析的影片，有本书中提到的《少数派报告》，还有《永无止境》、《源代码》。少数派报告中，人类借助先知的超能力获取对犯罪的预测和提前打击，但是书中和影片中都提到的有一个悖论的问题：如果你预测某犯罪要发生，所以去提前抓捕，阻止了案件的发生，但案件没有发生，又以什么为依据来抓捕嫌疑人呢？！所以，我认为大数据的应用在预测方面的作用，不应该涉及任何行政司法等严肃方向。因为，人是善变的，也许在预测之后的时间里，由于其它因素影响，t她的决定就突然改变，预测就彻底无效了。大数据，更应该在提供思路、途径方向，在我们还没有发现其原理之前，先依照大数据的分析去做些突破常规、有创造性的事情。

从古至今，对数据的统计应用一直没有中断过，我们人类在发挥聪明才智的过程中，创造了文字记录历史，通过积累和总结为人类的文明发展做出了极大的贡献。只不过，现在我们利用计算机系统对日益暴涨的数据信息能够处理的数据量更大、想法更多了。在这个角度上，大数据其实不过是人类信息化发展历史中的一个必然过程。

大数据爆发的背景，是计算机普及应用、工作和生活信息化、网络尤其是互联网的发达等因素，为之提供了能够使用的超大规模数据化信息。就如计算机与人下棋的程序一样，掌握了足够的棋局数据、能够推算每一步之后的可能，快速的运算能力是实现这些的基础。

大数据本身是无意识的，或者叫无目的，是因为使用的人的发现或主观意识，才从中抓取到符合所想或支持所想的一些数据和比例。人才是核心。别以为有个所谓的大数据中心就能够挥斥方遒、指点江山了。这也是我说要对大数据去神化的一点。书中所举例子，成功的案例其实都基本是一个打破常规、奇思异想的人或一个具备创新思维的团队，而这个人或团队一旦陷入对现有模式的僵化应用或崇拜，失败的结果也是必然。我想说的是，无论是大数据还是快数据什么的玩意，都仅仅是我们了解世界了解社会的一个角度一种手段，都始终无法摆脱依赖于人的思考这个根本。别一叶障目不见泰山的意味有了大数据就拥有了整个世界，你的心有多大，舞台才有多大。只有当你的思考抵达，那些个曾经没有价值的数据垃圾，才会焕发出价值！不要荒废了你的思考这个核心！

作者说大数据只讲结果不讲原因。这个状态我认为仅仅是一个过渡时期的表现，如果要实现对大数据分析应用的更加精准、甚至可以作为某种依据，必然要获得对大数据分析的果的可靠解释，也从而能对我们现有的行为、制度等获得新的认识，来进行可行的改变、升级或者重造，大数据的指导意义才发挥更深。

人们都说，中外著述的差距有时是很大的，中国的作家习惯铺垫和描绘，将简单的事情复杂化；国外的就相反，喜欢直捣要害，将复杂的事情抽象简单化。不知道是不是我不很适应国外这类书籍的缘故，对大数据时代一书，我没有感受到很多的震撼和脑洞大开感，也许和现在各类大数据的文章太多有关，已经把此书的观点各自领用发挥了一番，也许是我还没有领会到精华所在。既然人们都奉为经典，那我想或许我应该隔一段时间、换个姿势，再重读此书，看看是不是会有新的感受吧。

《大数据时代》优秀读后感范文2

对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

作者认为大数据时代具有三个显著特点。

一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。

二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。

三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。

《大数据时代》优秀读后感范文3

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：

一、更多：不是随机样本，而是全体数据。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？

我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。

《大数据时代》优秀读后感范文4

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的.数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！

《大数据时代》优秀读后感范文5

现在已经进入到了二十一世纪了，当今社会已经摆脱了上个世纪的那种消息滞后的时代了，我们最应该感谢的就是科学的进步为我们带来了这么多便利。与此同时，科学的进步还为我们带来了“大数据”这个让人类减少了很多工作量的东西。

在这个学期的名著导读课上我们就被要求读：《大数据时代》这本书。《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，他是一个特别厉害的人，他作为一个教师，他曾经在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多所世界前列名校任教的经历。他作为一个科学家，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。他是十余年潜心研究数据科学的技术权威。他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。

他作为一个研究学者，他的学术成果斐然，有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；”大数据”在网络上搜索到的解释是：称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。特点：数量、速度、品种、真实性。而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到”大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。”这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

大数据不仅改变了公共卫生领域，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。购买飞机票就是一个很好的例子。就像书中写到2003年，奥伦·埃齐奥尼准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。

飞机着陆之后，埃齐奥尼下定决心要帮助人们开发一个系统，用来推测当前网页上的机票价格是否合理。作为一种商品，同一架飞机上每个座位的价格本来不应该有差别。但实际上，价格却千差万别，其中缘由只有航空公司自己清楚。

埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。

在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出”大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。”这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

❼ 专访 | 《星游记之风暴法米拉》首部网大动画电影是如何成功的

数年前，二次元、ACG、动画都是小众爱好、经过了数年的发展，当年那群爱好二次元的小朋友已经长大，在新鲜血液不断涌入的情况下，二次元不再小众，动画题材也终于登上了大荧幕。 从大的电影市场来讲，中国的动画粉丝一直在期待真正的国产主流作品。动画也被传统院线公司认为是下一个增长热点。正是抱着这种期待，《大鱼·海棠》在当初凭借着一支亮眼的 Flash 短片获得了 158 万的众筹投资。导演田晓鹏、杨志刚（不思凡）也都已经在电视和网络动画领域工作多年，他们后来分别推出了《大圣归来》和《大护法》。 而不久前，中国首部网络动画电影《星游记之风暴法米拉》在爱奇艺视频网站的上线，更是二次元再度拓展疆域的里程碑时刻，该影片上线首日8小时播放量突破 800万 ，上线3天更是完成历史性的突破 2000万 大关。 此剧在还未上映前，蛋挞数据就已经对此片关注颇多，也曾参与报道线下首映的情况。现在《星游记之风暴法米拉》的成绩如此优秀，让人不免对本片制作、风控、宣发推广、平台方的运作等各环节充满了好奇心，为此，蛋挞君特意采访了《星游记之风暴法米拉》的宣发团队，映美传媒联合创始人，内容创意副总裁张余先生。来聊聊映美传媒是如何在没有任何行业先例参考的情况下，挑选、评估、推广一部动画电影在网络平台发行的，又是通过何种工具和手段来衡量和判断作品的发行前景，避免不必要的风险。 （以下内容中Q为蛋挞数据，A为被采访对象映美传媒联合创始人、内容创意副总裁张余先生） Q1： 《星游记》作为第一部国产动画网络电影问世，是一个很大胆的尝试，这个项目为何会选择网络院线？ A1：可能现在看《星游记》的成绩足够亮眼，但是在形成热播局面前，我们也面临了不小的困境。 2011年，《星游记》第一季首播于央视少儿频道，当年豆瓣评分便冲至 9.2分 ，在网络平台爱奇艺上的点播量也顺利突破 1.6亿 。 虽然获得了观众和专业机构的肯定，但《星游记》依然面临着盈利模式的困境，官方微信公众号曾透露：“电视台支付的播出费不及制作成本的十分之一，这意味着仅仅靠电视台的播出费用来维持《星游记》的运行，根本就是天方夜谭。” 也是基于对这些数据的了解和对粉丝用户的长期观察，我们选择了爱奇艺网络独播。首先，我们有提前了解到爱奇艺网大用户和动画频道用户有7成的重合，但现在还没有一部动画网络电影出现；其次，我们对粉丝的提前发酵和发布会预告做好了充足的准备；然后，影片本身扎实的内容也让我们充满自信。 首日上线数据是，24小时实现1230万播放量，我们其实是有这个信心的。此前影片的预约数破40万，创造了爱奇艺网络电影预约数的记录，这也充实了我们的信心。 Q2: 在《星游记》这个项目上，曾经面临的最大的风险是什么？ A2：就《星游记》来说，最主要的风险来自国产动画市场本身的孱弱，我们通过分析各类型国产动画电影在传统院线市场所面临的困境，可以看到： 普通观众对国产动画抱有既定的印象，会觉得动画电影普遍低龄向，制作不如好莱坞精美，内涵也不如日本有深度，一直处在观影鄙视链的底层。但如果硬把受众的年龄层往上拉，最后出来的作品却可能由中规中矩的开头、摇摆不定的线索、莫名其妙的高潮以及自圆其说的结尾组成，其投资价值肯定不如一部真人影视作品。 其实，市面上已经出现不少铩羽而归的动画作品。市场只看到《大圣归来》和《大鱼海棠》的亮眼成绩，却看不到《熊出没》的题材困境。 再加上，整体产业链尚不成熟，国产动画一直缺少可行的变现模式，容易因此带来“不可预计的困难”。 于是我们在选择《星游记》的变现渠道和模式时，做了很多分析和考量。从产业前景，到可能面临的各种困难，我们最终的决策，都是建立在我们对风险做了全方位管控的基础上。 Q3: 网络院线是否已经能容纳一部动漫了? A3：这个问题在《星游记》推出之前，从没有人想过。 在创新突破和现存市场之间，《星游记》达到了一个平衡点。第一层，它是具有粉丝基础的话题作品；第二层，故事题材的热血燃向符合当下网大的观影习惯，第三层，付费模式的入口让追捧和支持成为更亲民的事情。 《星游记》的铁杆粉丝以中学生、大学生为主。比起去线下影院，他们的移动观影消费习惯更加普遍，为影视内容付费也不再是陌生的消费行为。这和网生内容的用户画像有深度重合。 互联网用户中粘性最大、使用频次最高是高学生，接下来是自由职业者和平均收入在3000-5000元的上班族。这其中大部分人并不热衷美剧、英剧，更喜欢哪吒、僵尸、武侠、战争等题材的内容，平时用的是oppo或vivo手机，观看影片的主流渠道就是视频网站。这些对用户的研究，都在构建我们的变现信心，以及我们在内容管理和判断上的逻辑。 《星游记》本身带有影响力和话题性，也是由于题材的精准定位，造就《星游记》的热播。选择当年十分少见的少年热血向的动画题材，借此表达一个更加强烈有力、直达人心的价值，让粉丝和观众能够通过具有感染力的故事，形成情感上的共鸣，由此引发粉丝的粘性和传播效果。截至目前，星游记官方贴吧关注人数逾12万，发帖数量超过400万。 题材定位清晰之后，我们并没有认为所有动画电影一定要在传统院线和大片火拼，在渠道的多元考量以及变现路径上，我们在选择一个时机，也可以说是星游记用六年等一个机会。在我们对项目和时机都看好的基础上，才有了这次爱奇艺、光线、映美传媒的合作。看似是一次冒险，其实我们更认为是一次突破和振兴。 Q4: 您认为《星游记》的成功主要来自于哪些因素？ A4：《星游记》的成功是经验、市场、执行能力的成功。 首先要了解自己处于什么样的大环境之中，也就是说要有个周期预判，切记不能盲目跟风，这就需要提前预判未来半年到一年什么题材有机会，来反推应该拍摄何种题材。武侠、喜剧、合家欢、科幻、情景剧，每隔一段时间就会有一种类型受欢迎，而且一些多年前流行过的题材也有重新焕发生机的可能。举例来说，二十年前风靡的古惑仔题材通过新元素的加入和合适的运作，也能打造具有时代感的爆款。如果能够判断趋势，在题材风潮来临之际制作完成并推出，获得一部爆款影片的机率就比单纯跟风要大，甚至引领题材风向。 理性推算也少不了数据的支持。映美传媒作为宣发营销平台有着丰富的数据和实操经验，有自己的一套数据系统，同时还可以从网络指数、各大视频网站，以及像蛋挞网大数据这样垂直于网大行业的数据平台找到丰富的数据参考，通过平台的点击量排行榜、评论数，弹幕风格中收集数据，再通过制作人本身经验判断制作此类内容是否可行。 选定题材之后，就是如何讲好这个故事和高质量的将作品呈现出来。无论是从源头开始创作剧本、人物设定、动画制作到最后的调色都是确保一部动画电影能够不辱使命的完成公映的核心要求。总之，找准题材，讲好故事，保证拍摄场景细节没有问题，那么这样的作品一般就会有一定的基础。 而我们也是通过参考以往网络电影的发行经验，比对了《星游记》动画电影的多方面状况，和未来的发行时机，预估和控制可能的风险出现，最终实现了这次的热映。 另外，随性地把网漫、网络小说、海外版权生硬地移植到一起，而不考虑影视化的可能性和可操作性，可能会害了它，不能在这方面任性。 Q5、那么我们要如何通过系统的风险评估，提升项目的成功率呢？ A5：其一，就像我们前面说的，要敢于放弃一些特大IP，将目标转向一些故事扎实、深耕细作的中型IP，它们反而有成为“流量怪兽”的潜力。以今年来说，最明显的例子就是《我的前半生》，亦舒对于现在的90后已经比较陌生了，《我的前半生》也不是具有爆款相的IP，但是因为优秀的改编和制作，最后取得了出人意料的效果。 其二，不同的网生内容需要不一样的故事节奏。要有精品制作意识，比如网络大电影需要故事、制作和团队的全面升级，让网大更有电影属性，行业才有做下去的希望。 其三，任何太过急于求成的单兵作战会面临越来越大的风险，因此可以通过小成本试错，系列化操作的形式以减小风险。 映美传媒一直在系统评估和风险控制的前提下做题材创新的尝试，并且致力于在每一个细分的领域中，创作出头部的精品内容，不断推动网大进化升级。升级后的网大，不再是单纯的以创作者为中心的产品，而是以消费者的观赏需求为创作出发原则。网大的升级迭代和互联网的产品一样，更加强调用户的体验，把故事讲好，是其中要做好的最基础的一条，此外，还需要有头部公司和平台的加入和支持，有专业的制作团队，合力推动好作品不断问世，带来正向的收益循环，这才能带来网大的跨越式升级。 总结 《星游记》作为网大首部动画电影，在原有热门IP的基础上，拥有足够的粉丝族群，在制播初期引入数据和风控的手段，在抛开传统的“合家欢”式动画模式，通过强强联手的运作方式，结合平台方的资源扶持，最终实现了业内、用户、投资方的多方赞誉。 蛋挞数据在未来的日子里，依旧会通过数据的手段来关注整个网络电影，和更多的行业人士对话为大家分享更多的经验和心得，也希望有更多动画电影在网络的世界里获得大家的认可，为网络电影的题材增加更为丰富的一片天空。 — END —

❽ 想要做蛋挞专卖店谁能给介绍个加盟品牌 想做个蛋挞外卖的小店 谁能指点一下啊 感激不尽

葡京蛋挞广西南宁市葡京商贸有限公司。· 招全国各省、市、地、县级品牌商家。· 传授制作技术，保护市场经营权利，保证代理商开拓市场后在一至个月内回拢成本、并盈利丰厚。· 代理商除品牌代理费用外约投资1—3万元即可开张经营。· 总代理商做全国市场的广告，区域代理商做本地域的品牌广告。使葡京葡式蛋挞宣传覆盖面积更加广泛，达到家喻户晓的目的。· 蛋挞全国统一销售价为2元/个，发展区域为2.5元/个，除原料成本外，其利润约70%。芝士蛋糕全国统一销售价18元/个，除原料成本外，其利润约65%。台湾烧仙草，除原料成本外 ，其利润约82%。如果是做代理商，代理费用– 省级代理 |52000元 县级市代理 |18000元 省府市级代理 |40000元 地级市级代理 |26000元 本市连锁加盟 |18000元代理商待遇1 共同享有葡京葡式品牌使用权2 提供全套的制作技术3 维护区域市场的独家经营权和代理权4 提供统一的铺面装修方案和光盘资料5 提供市场经营手册和POP宣传资料6 提供统一的员工着装7 提供统一的包装品和图纸8 在学习制作技术时候,免费提供食宿 忆莲蛋挞加盟政策 基本代理费用 项目 金额 单店加盟费 RMB1.5万 区域代理费 RMB2.6万 省二级代理 RMB4万 省一级总代理费 RMB5.2万 特计加盟费（一）加盟商向总部支付特计加盟费RMB1.5万元整，特许加盟费由以下内容组成 设计成本费 开业指导费 商业调件调本费 店内商标使用权三年 开业职前标准培训成本费 总部人员工资奖金及办公费用 物流中心物料全面以最低进货价提供 三年期满如无违约情况将免费自动续约 （二）开业前装修费用 需设吧台、户外灯箱招牌（吸塑灯箱） 店面装修与店面面积结构有关（需现场预算） 总部提供装修店面统一效果图，可自行装修或由总部专业装修队统一装修 （三）前期设备投入费用 制冰机/台 煮调理包机/台 台湾进口能量水机/台 （四）自备设备投入（可由总部配送） 冰柜、烤箱、电炸炉、饮料设备 备注：1、以上分类项目根据忆莲蛋挞美食馆总部设计方案制定2、店面设计根据店面大小结构及材料品类而定3、店面费用不包括房租费用，各种证照办理费用4、店面费用仅供加盟商参考（店面面积要求在20平方米以上）这个品牌的官网有门店展示的，看上去还行，你也可以考虑一下，但是也要实地考察哦！！！！

❾ 蛋挞的制作流程，视频或者工艺流程（网络链接亦可）

蛋挞的制作 蛋挞是由欧洲传来的一种甜酥点心，英语称之“custard tart”,"custard"是指用鸡蛋、牛奶、白糖混合制成的奶油蛋羹，我们简称为“蛋”，“tard”则取其音叫“挞”（或塔），这就是蛋挞称呼的来历。 蛋挞由酥皮制成的酥壳（挞坯）和蛋奶糖水（也可称为馅心）组成，烤熟的蛋挞具有外形乖巧，酥皮金黄酥脆、馅心柔滑香甜的特点。要制作出美味的蛋挞，对原料选择和制作手法皆有严格的要求。这里，我就来将制作蛋挞的基本流程介绍给大家。 一、制酥皮 蛋挞的酥皮有两种，一种是以面粉、油指和白糖为主要原料制成的不分层的混酥皮，其制法是：先将５００克面粉和５０克吉士粉、５０克奶粉在案板上混匀，再在中间开窝成环状，放入１００克黄油、１００克猪油和２００克白糖，用手掌擦至白糖完全溶化，接着加入２个鸡蛋液混匀，随后用叠的手法将周围的面粉与中间的油糖蛋混合物和成面团，最后再将面团擀开成厚约０。３厘米的薄面皮，用直径６厘米的花边印模将其按压成一张张面皮，即成混酥蛋挞酥皮。用混酥皮制成的蛋挞，烤制成熟后酥皮不易碎烂，但口感较硬。 另一种蛋挞酥皮是层酥法，它包括一层以猪油、黄油为主的油心，及一层以面粉，鸡蛋为主的水皮，制作时一层水皮隔着一层油心。层酥皮经烤制成熟后，酥皮层次清晰，口感松化酥脆，是蛋挞制作中用得较多的一种酥皮。 油心的制法：将黄油３００克、猪油２００克、低筋面粉３００克混合均匀，放在不锈钢盘内，刮平成正方形，放入冰柜中冻硬。 水皮的制法：将低筋面粉３００克、高筋面粉１００克、吉士粉２０克、奶粉２０克、猪油２５克、鸡蛋１个放入搅拌桶中，再加入适量清水，用中速档搅和均匀成较软的面团，然后取出用湿毛巾盖住，饧上３０分钟。 层酥皮制法：将饧过的水皮擀成正方形，将冻过的油心放在水皮中央，接着用水皮将油心完全包住，先擀开成厚约０.４厘米的长方形，如此反复一次后，再四折，最后擀开成厚约０.３厘米厚的面皮（即“三三四”开酥法），用直径６厘米的花边印模按压出一张张面皮，即成层酥蛋挞酥皮。 制作要点： １、制作蛋挞酥皮时，需要加入一些吉士粉和奶粉。吉士粉本身含有蛋香和黄油香，能突出酥皮的香味；奶粉的吸水率高，能使烤出的酥皮更干爽酥松。２、制作蛋挞酥皮时，需要用猪油、黄油等固体油脂。不过，由于它们的熔点都较低，夏天更会因温度高而软化，这就造成擀制酥皮有一定的难度。所以在制作过程中，要根据布置的软硬程度，时不时的放进冰柜里冻硬，再取出擀制。 ３、制作混酥皮时，尽量用低筋面粉，操作时尽量避免产生面筋，所以不能用揉搓法和面，宜用叠压法，以免造成酥皮筋力过大，在烤制成品时，酥皮会严重收缩变形，因而导致馅心外溢，口感发硬。 ４、蛋挞酥皮按压成形后，需要放在干燥的铁盒内，用洁净毛巾盖好，放进冰箱里冷藏至酥皮内的油脂硬实。这样烤制好的蛋挞才不易萎缩变形，并且能保持松脆的口感。 二、酥壳成型 由于蛋挞的酥皮较软，所以酥壳的成型是靠模具来完成，其方法是：先在干燥洁净的蛋挞模具中撒上少许干面粉（或涂点油），再取一块混酥蛋挞皮或层酥蛋挞皮，将光滑的一面放在蛋挞模内，用手法将酥皮压至与模具内壁贴紧，接着用双手拇指压在模具底部，用力均匀地不断旋转将起皱部位捐款至厚薄均匀即可。 制作要点： １、蛋挞模有菊花盏、圆形盏、椭圆形盏等不同形状，材质则有铝箔和不锈钢两种，你可以根据具体情况来选择蛋挞模具。不过在用钢制菊花盏时，要撒一些干面粉，这样在烘烤后，成品才容易取出；用钢制圆形盏或椭圆形盏时，只需要涂少许油即可；铝箔模一般都是圆形盏，使用时不需要撒面粉和涂油，使用起来很方便，但成型效果要差一些。 ２、酥壳一定要捏制得厚薄均匀，略高于模具，以免烤制时馅心溢漏出来，粘在模具内壁。 3、捏好的酥壳，最好也放进冰柜里冻上2小时再用，这样烤出的蛋糕效果会更好。 三、制蛋奶糖水 先将400克鲜奶烧开，放入100克白糖搅匀，待晾凉后，磕入4个鸡蛋，用打蛋器搅打均匀，撇去上面的泡沫，即制成蛋挞糖水。 制作要点： 1、鸡蛋一定要在奶液晾凉才能加入，并且搅打均匀后，一定要撇去泡沫，这样在烤制时，馅心表面才光滑，不会产生气孔空洞。 2、制好的蛋奶糖水，最好装入茶壶里，这样才方便向蛋挞酥壳内加注。 四、加馅烤制 1、将冻过的蛋挞酥壳取出，摆放在烤盘中，将蛋奶糖水逐一注入壳内;烤箱温度预热至上火180℃，底火200℃时，放入烤盘烤约6分钟，视馅心凝固且略为膨胀时，取出，待稍微冷却后，从模具中取出蛋挞（铝箔模具的可直接上桌），放入纸盏中，即可上桌。 2、馅心要加适量，若加得过多，在烘烤时便会因沸腾而溢出，太少则会影响成品的外观和口味。因为蛋挞在烘烤时，酥皮有不用程度的收缩，所以加入馅心的分量，以达到酥壳高度的2/3处为宜。 3、蛋挞在烘烤至馅心表面凝固时，应及时取出，若烘烤时间过长，馅心可能会过度膨胀，待取出晾凉后，又会因萎缩而裂口，影响到成品的外观。 变化： 蛋挞仅是挞类西点中常见的一个品种，通过改变其馅心和形状，可以制出很多挞类点心。常用的挞类馅心有：奶油布丁馅、果酱馅、水果馅、芋泥馅、南瓜泥馅，甚至肉馅等，这样就可以制作出奶酪挞、香芋挞、水蜜桃挞、苹果挞、核桃挞、燕麦挞、芒果挞、榴莲挞等多种挞类点心。 现在有不少中餐厨师将蛋挞的酥壳作为装菜的“盛器”，这种菜点合璧的形式常常让人耳目一新。[注]：印模是点心制作中的一种常用模具，它是用不锈钢等材料制成的圆筒状空心模具，可以将面团按压成一定形状。印模有圆形、椭圆形、三角形等，其切口则有平口和花边两种不同的类型。

❿ 大数据带来的大影响

大数据带来的大影响_数据分析师考试

如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。

在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。

大数据点燃

美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。

“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。

从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。

从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！

大数据渗透大世界

不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。

UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。

为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。

美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。

沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。

至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！

大数据创造大金融

金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。

一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。

不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。

在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。

当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？

大数据暗藏大隐患

像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”，但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。

“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？

微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。

无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。

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