涕零
『壹』 农业大数据怎么玩
农业大数据怎么玩？中国民企在行动科技正在以大数据的形式向农业领域渗透，行业整合成为中国农业生产方式变革的重要力量。决策者多次提出的“让农民成为令人羡慕职业”愿景，在科技的武装下正在接近实现。在农业4.0时代前夜，中国农业生产的三要素已经悄然改变。农民面朝黄土背朝天的传统形象已被抛弃，科技的力量已使农村劳动力成为“网络新农人”。他们手中的农业大数据平台新工具，已经可以随时监测到土壤、天气、农作物等数据；而越来越多的土地流转，也赋予他们更大的规模效益。中国农科院农发所研究员胡定寰曾向经济观察报记者描述了他对中国未来农业生产方式的构想。他认为未来中国的农业生产者应该是有技术的新农民，甚至是大学毕业生来经营适度规模的家庭农场。市场主体已经开始意识到这一点。相对于国外，中国农业公司很多，但是依靠科技手段提供大数据的龙头农业公司却很少。这也是掣肘互联网科技和传统农业相结合的因素。曾是美国航空航天局（NASA）数据科学家的张弓试图改变这一现状，2015年他离开硅谷，带回了科学技术和大数据解决方案，也带回了在空间、气象和农业领域十分活跃的多位中国科学家。张弓现在的身份是北京佳格天地科技有限公司创始人兼CEO。在美国，他从事卫星和气象大数据在农业和生态领域的应用，参与了美国农业部和美国森林局以及商业机构的重要项目，多项技术创新成果被应用于NASA地球信息共享系统。张弓接受经济观察报采访时说，随着中国人口结构的变化以及农业的快速发展，农业正在发生深刻的变革，时下农业大数据的发展正当其时。如果说留给大众印象深刻的是50年代大批留美科学家回国，21世纪的海外人才回国潮正在影响着中国经济结构变革。张弓就是这轮“现象级”中国留学人才回流中的一员。佳格开始对接中国的农业公司，为农业生产提供技术领先的农业大数据平台。作为中国为数不多的农业大数据公司之一，佳格已经获得A轮融资6000万元，其最近的动态是，顺利与现代农业领先企业东方集团签署战略合作协议。民企发力当人们谈论大数据时，或许首先想到的并不是农业。作为高风险行业，农业生产面临天气、种植等太多不确定性。而作为最古老的生产形态，农业生产更是远落后于现代工业、服务业的社会产值。但是，随着越来越多的科技被用到农业领域，农业生产的高附加值已经逐渐显露。城镇化、农村劳动力外流，已经让传统意义上农民已经开始主动或被动离开土地。根据此前农业部统计，截至2016年底，二轮承包地经营权流转面积达到4.7亿亩，占比约35.1%，现在2.3亿农户中有7000万农户已经不再直接经营其承包的全部或部分土地。规模化和规范化的农业生产需要更多的技术支撑，大数据农业公司越来越有市场，走在前列的中国民营企业已经嗅到了这一商机。佳格此时开始登上时代的舞台。张弓告诉经济观察报记者，佳格的核心服务是通过提供作物大数据、气象预测以及病虫害预警服务，实现中国农业从传统“看天吃饭”的经验模式到“知天而作”的现代数据农业模式的转变。农业大数据公司是服务农业公司的公司。张弓介绍：“具体来说，佳格可以为农业企业解决的痛点包括以气象、遥感和地面数据为基础的农业信息系统，比如给用户提供作物长势监测，结合地块级气象服务和病虫害预警、智能化灌溉植保，有效提升农作物的种植效率和精细化管理水平；另一类是农产品的评估需求，包括农业种植，农产品贸易和金融体系服务。”这一次，佳格选中了以现代农业产业为主营业务的上市公司——东方集团，后者旗下的子公司东方粮仓已建立了从育种到餐桌的全产业链经营管理商业模式。2009年成立的东方粮仓先后在黑龙江省五常、方正、肇源这3个粮食主产区投资兴建了3个年综合加工能力为30万吨的现代化稻谷精深加工园区，并在五常核心产区流转13000亩优质水稻田。其与五常市政府合作建设的五常市农业高科技示范园区，已成为国内一流的现代农业示范园区。与欧洲、美国大农业相比，中国人均耕地少、土地分散，这对农业数据收集造成很大困难。此外中国农业还存在大数据人才匮乏、大数据共享度低等困扰。农业部信息中心主任王小兵建议，中国应该加快构建数据资源体系，解决农业数据匮乏问题。东方集团股份有限公司董事长孙明涛告诉经济观察报记者：“中国农业还缺乏一些大数据，农产品的市场行情每时每刻都在变化，在价格变化中吃亏的可能更多的是种地的人，他们从种植到收获，包括最后相关的消费数据都是极其缺乏的，所以需要一种方式能够快速收集和分析这些数据。”孙明涛认为，不管是通过气象、气候数据，还是其他卫星得到的播种面积等相关数据，是能够有效解决生产这端数据供给的。事实上，即使正在走向规模化经营，中国农业生产一定程度上也面临着“靠天吃饭”的困局。甚至在中国农业保险赔付率不高的现状下，一旦遇到暴雪、强降水等天灾，尤其是设施农业经营者很容易难以收回成本，更不用谈当年盈利了。根据经济观察报记者采访，2017年底安徽省雪灾时，一家投资上千万的合作社受灾严重，而按照当地保险公司规定，仅依据其对合作社核定损失额的40%进行赔付。从防范风险、降低损失的角度来讲，大数据公司的出现解决了这两点的矛盾。张弓的独特经历也使得公司能够利用中、美、欧等数十颗卫星和无人机实时采集地面和气象数据，整合土壤、地块、作物、农资等全方位信息。张弓介绍，这些信息通过拥有自主知识产权的图像解析和数据分析算法，为现代农业产业提供全产业链数据支持和管理服务，提高农业管理的科技化水平和精细化管理能力。此外，佳格已经可以做到进行产值预判，从金融和贸易的角度，服务场内场外期货公司、贸易公司。农业4.0前夜毫无疑问，中国农业生产正处于巨大变革之中。正如信息化和工业化的融合带来了工业4.0时代，这片土地上的互联网数据和传统农业生产碰撞，正将中国的农业带向4.0时代。农业4.0从2015年开始备受关注，这一年11月，《农村深化改革实施方案》公布，明确提出到2020年农业科技创新体系更加健全的目标。农业部课题组曾对六省1072农户数据进行调研分析，结果表明，信息化对农户农业经营收入有重要影响。查询农业信息的农户比不查询信息的农户家庭农业经营收入要提高45.8%；使用过农业信息技术的农户比未使用的农户收入高14.3%。这些数据仅仅是针对分散农户做的信息技术调查。对于规模化生产者运用大数据科技手段后增收额的变化，官方尚没有相关的数据，但这一改变生产方式的手段，对于农业增收的影响可想而知。政府层面推动的现代农业4.0项目的代表是北京市大兴区的500亩西红柿，其中一个重要温室大棚根据需要自动调整光线，西红柿需要快速生长时光线是直射的，而需要慢慢生长时则调整到斜射的角度。由于物联网技术的运用，这些西红柿的生长可以实现全程可追溯。专业的农业公司所面对的生产规模远非500亩。仅仅东方集团的子公司东方粮仓在黑龙江省五常市就有13000亩优质水稻田。孙明涛告诉经济观察报：“与佳格合作，就是要把科技引入农业，提高农业产量，降本增效，提升产业化水平;同时，双方共同探索出一套成功的模式，激发行业内更多创新力，共同促进农业产业升级。”虽然与自带话题的BAT等传统互联网公司相比，大数据公司显得有些低调，但却在悄无声息中消融行业边界。佳格就是这样，作为一家通过卫星和气象大数据服务于农业、环境、金融等行业的大数据应用公司，佳格已经开始将前沿互联网大数据融入到传统农业中来。从技术本身来看，这家公司也是中国第一家将目标智能识别技术和机器学习技术应用于高分辨率遥感影像领域、并率先实现商业化应用的公司。对于未来的发展，张弓告诉经济观察报，佳格首先是从农业相关领域切入，做好农业种植板块，得到种植经验积累之后再逐渐向上下游推进。佳格不仅是农业大数据，更是以空间数据为核心。佳格在基础技术平台上最主要的应用除了农业，还有金融、生态环保，并以这几个应用为核心逐步拓展其他相关行业。
『贰』 布尔数据在大数据风控方面有什么优势
根据你的描述，布尔数据利用差异化打法，在单一行业高准确度和覆盖度，评分质量比同行高60%
『叁』 电商大数据究竟怎么玩
大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些回含有意义的数据进行专业化处答理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
『肆』 怎样理解互联网行业“数据分析”的意义
互联网企业拥有大量的线上数据，而且数据量还在快速增长，除了利用大数据提升自己的业务之外，互联网企业已经开始实现数据业务化，利用大数据发现新的商业价值。
以阿里巴巴为例，它不仅在不断加强个性化推荐、“千人千面”这种面向消费者的大数据应用，并且还在尝试利用大数据进行智能客户服务，这种应用场景会逐渐从内部应用延展到外部很多企业的呼叫中心之中。
在面向商家的大数据应用中，以“生意参谋”为例，超过 600 万商家在利用“生意参谋”提升自己的电商店面运营水平。除了面向自己的生态之外，阿里巴巴数据业务化也在不断加速，“芝麻信用”这种基于收集的个人数据进行个人信用评估的应用获得了长足发展，应用场景从阿里巴巴的内部延展到越来越多的外部场景，如租车、酒店、签证等。
因为客户的所有行为都会在互联网平台上留下痕迹，所以互联网企业可以方便地获取大量的客户行为信息。由互联网商务平台产生的信息一般具有真实性和确定性，通过运用大数据技术对这些数据进行分析，可以帮助企业制定出具有针对性的服务策略，从而获取更大的效益。近年来的实践证明，合理地运用大数据技术能够将电子商务的营业效率提高 60% 以上。
大数据在过去几年中已经改变了电子商务的面貌，具体来讲，电子商务行业的大数据应用有以下几个方面：精准营销、个性化服务、商品个性化推荐。
1. 精准营销
互联网企业使用大数据技术采集有关客户的各类数据，并通过大数据分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌，从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。
当用户登录网站的瞬间，系统就能预测出该用户今天为何而来，然后从商品库中把合适的商品找出来，并推荐给他。图 1 显示了用户画像会包括哪些用户基本信息和特性。
图 4 Netflix 电影推荐
YouTube 作为美国最大的视频网站，拥有大量用户上传的视频内容。为了解决视频库的信息过载问题，YouTube 在个性化推荐领域也进行了深入研究，现在使用的也是基于物品的推荐算法。实验证明，YouTube 个性化推荐的点击率是热门视频点击率的两倍。
3）网络电台
个性化网络电台也很适合进行个性化推荐。首先，音乐很多，用户不可能听完所有的音乐再决定自己喜欢听什么，而且每年新的歌曲在以很快的速度增加，因此用户无疑面临着信息过载的问题。其次，人们听音乐时，一般都是把音乐作为一种背景乐来听，很少有人必须听某首特定的歌。对于普通用户来说，听什么歌都可以，只要能够符合他们当时的心情就可以了。因此，个性化音乐网络电台是非常符合个性化推荐技术的产品。
目前有很多知名的个性化音乐网络电台。国际上著名的有 Pandora 和Last.fm | Play music, find songs, and discover artists，国内的代表则是豆瓣电台。这 3 个个性化网络电台都不允许用户点歌，而是给用户几种反馈方式：喜欢、不喜欢和跳过。经过用户一定时间的反馈，电台就可以从用户的历史行为中获得用户的兴趣模型，从而使用户的播放列表越来越符合用户对歌曲的兴趣。
Pandora 的算法主要是基于内容的，其音乐家和研究人员亲自听了上万首来自不同歌手的歌，然后对歌曲的不同特性（如旋律、节奏、编曲和歌词等）进行标注，这些标注被称为音乐的基因。然后，Pandora 会根据专家标注的基因计算歌曲的相似度，并给用户推荐和他之前喜欢的音乐在基因上相似的其他音乐。
Last.fm | Play music, find songs, and discover artists记录了所有用户的听歌记录及用户对歌曲的反馈，在这一基础上计算出不同用户在歌曲上的喜好相似度，从而给用户推荐和他有相似听歌爱好的其他用户喜欢的歌曲。同时，Last.fm | Play music, find songs, and discover artists也建立了一个社交网络，来让用户能够和其他用户建立联系，以及让用户给好友推荐自己喜欢的歌曲。Last.fm | Play music, find songs, and discover artists没有使用专家标注，而是主要利用用户行为计算歌曲的相似度。
4）社交网络
社交网络中的个性化推荐技术主要应用在 3 个方面：利用用户的社交网络信息对用户进行个性化的物品推荐，信息流的会话推荐和给用户推荐好友。
Facebook 保存着两类最宝贵的数据：一类是用户之间的社交网络关系，另一类是用户的偏好信息。
Facebook 推出了一个称为 Instant Personalization 的推荐 API，它能根据用户好友喜欢的信息，给用户推荐他们的好友最喜欢的物品。很多网站都使用了 Facebook 的推荐 API 来实现网站的个性化。
著名的电视剧推荐网站 Clicker 使用 Instant Personalization 给用户进行个性化视频推荐。Clicker 现在可以利用 Facebook 的用户行为数据来提供个性化的、用户可能感兴趣的内容“’流”了，而更重要的是，用户无须在 Clicker 网站上输入太多数据（通过评分、评论或观看Clicker.com上的视频等方式），Clicker 就能提供这样的服务。
除了利用用户在社交网站的社交网络信息给用户推荐本站的各种物品外，社交网站本身也会利用社交网络给用户推荐其他用户在社交网站的会话。每个用户在 Facebook 的个人首页都能看到好友的各种分享，并且能对这些分享进行评论。每个分享和它的所有评论被称为一个会话，Facebook 开发了 EdgeRank 算法对这些会话排序，使用户能够尽量看到熟悉的好友的最新会话。
除了根据用户的社交网络及用户行为给用户推荐内容，社交网站还通过个性化推荐服务给用户推荐好友。
5）其他应用
因为电子商务企业基本上实现了业务流程的各个环节的数据化，所以可以充分利用大数据技术对这些数据进行挖掘分析来优化其业务流程，提高业务利润。除了前面介绍的几个应用之外，大数据在电子商务行业还可以应用在其他许多方面。
① 动态定价和特价优惠
电子商务企业可以通过使用数据构建客户资料，并发现用户喜欢花费多少费用和喜欢购买什么产品，从而通过跟踪客户的消费行为，使用大数据分析来开发灵活的定价和折扣政策。例如，如果分析显示用户对特定类别商品的兴趣飙升，则电子商务企业可以提供打折或买一送一优惠。
② 定制优惠
电子商务企业可以通过使用数据来确定客户的购买习惯，并根据以前的购买方式向他们发送有针对性的特价优惠和折扣代码。数据也可以用于在客户中止购买或只看不买时重新吸引客户，例如，通过发送电子邮件提醒客户他们查看过的产品或邀请他们完成购买。
③ 供应链管理
电子商务企业可以使用大数据更有效地管理供应链。数据分析可以揭示供应链中的任何延迟或潜在的库存问题。如果某个项目存在问题，则可以立即将其从销售中删除，以免破坏客户服务问题。
④ 预测分析
预测分析是指利用大数据技术分析电子商务业务的各种渠道，帮助企业制定未来运营的业务计划。数据分析可能会显示电商企业在线商店部门的新购买趋势或销售减缓的商品。
使用这些信息就可以帮助规划下一阶段的库存，并制定新的市场目标。随时了解电子商务的最新趋势具有一定的挑战性，但是利用大数据技术可以大大提高企业的利润，并帮助企业建立一个成功的前瞻性思维业务。如果不利用挖掘大数据的力量，就可能会错过市场成功的机遇。
『伍』 金融行业大数据怎么玩
任何数据分析的前提是首先要理解业务模型，从你的金融数据是怎么产生的，包括哪些指标哪些数据，你的分析是要为什么业务服务的，也就是你的目的。比如你分析金融数据的目的是要找出最有价值的金融产品，还是最有价值的客户，还是寻找最有效的成…在企业信息化建设及互联网行业的发展过程中，数据量的增长已经达到了前所未有的速度。厂商、分析师以及技术专家认为“大数据”(Big Data)时代已经到来，针对大数据的相关技术已经被IT部门提上了议事日程。除了如何存储管理大数据，更为重要的问题…在金融领域大数据用的好还是很不错的。比如收集股民的投资信息就可以知道大众的投资走向，你就可以关注这些行业。实质是资源共享，为单一客户提供综合金融服务，说白了就是充分挖掘客户家底。大数据对金融行业的影响有很多方面吧，目前大数据的来源主要包括浏览、购买、搜索、关注、社交的用户行为。对于金融行业来说最基本的影响就是对用户的画像更加精准了，传统的数据如年龄职业住址联系电话等信息自然不在话下，更重要的是对于用户…大数据（big data），是指无法在可承受的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。 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…说到运用啊，楼主你知道“信诚人寿悦生活爱家行动”活动不，就是和堂传媒运用了多屏互动手段和大数据手段。以40000+的有效用户数据打破如今互联网金融行业营销记录，也开创了大数据等技术运用的先河，可牛啦。让每一条查询的关联度提高，让每一条查询的相似查询结果智能化显示，人性化的罗列每一次查询可能对应的结果，比搜索更贴心； 金融业的利率差将会更加复合资本的运作规律：行政化的切割线将会被套利资本冲垮、淹没，收益率划分的利率差切割线将会…：）在我们的生活中，所有人都在制造和分享数据——但并非所有数据都能得到合理使用。这种数据缺乏带来的信息不对称，导致了金融行业中“二八定律”的出现。二八定律：在当前利率非完全市场化与小微企业抵押担保品欠缺的情况下，采用传统信贷技术从…大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容，使决策者能够把握重点，引导战略方向
『陆』 农业大数据到底怎么玩
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐回步拓展到相关上下答游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
『柒』 互联网金融大数据风控到底怎么玩
互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。首先，如何理解大数据风控大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。 数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向： 1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征 针对农业机具行业的融资担保。 针对批发市场商圈的信贷。2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控。>>>>身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。>>>>交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。>>>>信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。>>>>行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。>>>>黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务。>>>>IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等；>>>>舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。5、线下实地尽职调查数据包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。 希望能帮助到你，如想了解更多，可以关注微信号“大数据风控圈"哦~,很多互联网行业资讯分享。
『捌』 关于经分和大数据，求大神科普，大企业都是怎么玩的
更多的是选择结合场景去应用，如此才能更加精准的营销投放，做到品效合一
『玖』 大数据在军事领域有哪些应用
在军事上，用小数据时代的理念和技术，很难与大数据时代的思维和技能相对抗。面对大数据时代的军事机遇和挑战，要么主动进击，要么被动跟进，难以置之度 外。其间的取舍与成败，首先有赖于思维变革，其要求全体军事人员尤其是指挥员，更加具备基于体系作战的系统思维、基于数据模型的精确思维及基于对战争进行 科学预设的前瞻思维。大数据创新了军事管理方法，且这种创新是全方位的–除了可以提高包含阅兵在内的军事训练水平，还可以：1.提高军事管理水平管理大师戴明与德鲁克都曾提出：“不会量化就无法管理”。数据的根本价值之一，就是可作为管理依据。大数据应用的特点是强调分析与某事物相关的总体数据， 而不是抽取少量的数据样本；大数据关注事物的混杂性，而不追求事物的精确性；大数据注重事物的相关关系，而不探求其间的因果关系。将大数据应用于军事领域，意味着军事管理将更加刚性，基本不受人为因素的影响，且更加自动化。所以说，大数据强军的内涵，本质上是军事管理科学化程度的提 高，即与小数据比起来，由于有了大数据，军事管理活动量化程度更高了，工具更加先进了，边界更加宽广了，管理质量、效率会随之更高。2.丰富军事科研方法通常人们研究战争机理、找寻战争规律的方法有三种，又称为三大范式：实验科学范式，在战前通过反复的实兵对抗演习来论证和改进作战方案；理论科学范式，采用数学公式描述交战的过程，如经典的兰彻斯特方程；计算科学范式，基于计算机开发出模拟系统来模拟不同作战单元之间的交战场景。但是，上述研究范式只能使人们感知交战的过程和结果，并未有效提高对海量数据的管理、存储和分析能力。以大数据为核心技术的数据挖掘模式被称为第四战争研究范式。人 们可以有效利用大数据，探寻信息化战争的内在规律，而不是被淹没在海量数据中一筹莫展。大数据研究范式由软件处理各种传感器或模拟实验产生的大量数据，将 得到的信息或知识存储在计算机中，基于数据而非已有规则编写程序，再利用包括量子计算机在内的各种高性能计算机对海量信息进行挖掘，由计算机智能化寻找隐 藏在数据中的关联，从而发现未知规律，捕获有价值的情报信息。例如，在第一次海湾战争前，美军就利用改进的“兵棋”，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。而在伊拉克战争前，美 军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案。随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。作战模拟早已经从人工模式转变为计算机模式，再加上大数据，战前的模拟推演，从武器使用、战争打法到指挥手段，都可以清晰地显现，是非常好的战时决策依据。一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，以确保实战伤亡最小并取得胜利。3.加速型武器装备面世大数据在武器装备上的广泛应用，意味着武器装备建设将从重视研发信息系统到重视数据处理与应用的转变，从注重信息系统的互联互通到注重信息系统的透明性互 操作的转变。当前武器装备的信息化程度越来越高，装备体系内各个节点之间的信息共享也越来越方便、可靠，但由此也带来了一些突出问题，如原始信息规模过 大、价值不够高、直接提取所需信息的难度增加等，从而使得武器装备体系在信息获取效率上大打折扣。在这种背景下产生的大数据为解决上述问题提供了有效方 法。需要说明的是：大数据应用不仅意味着人们要以创新方式使用海量数据，还意味着人们要采用人工智能技术来处理自然文本和进行知识表述，以替代目前依赖专家和技术人员昂贵而又耗时的信息处理方式。大数据与人工智能是一而二、二而一的关系。受益于大数据技术，武器装备体系将从战场上的信息使用者升级为高度智能化和自主化的系统。其具体流程为：经 过智能处理后的高价值信息进入战场网络链路后，与战场网络融为一体的武器装备体系能实时自动感知面临的有关威胁，各装备节点自动感知包括我情和敌情在内的 战场态势，在作战人员的有限参与下高度自主地分解作战任务，确定作战目标和行动方案，经过适当的审批流程后执行相关的作战行动。在这方面走在前列的仍然是美军。美军大数据研究的第一个重要目标是通过大数据创建真正能自主决策、自主行动的无人系统。这一点已在无人机领域实现。美军希 望无人机可以完全摆脱人的控制而实现自主行动。美军2013年试飞的X-47B就是这一系统的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下自动在航母上完成起 降并执行作战任务。4.提升情报分析能力19世纪初，军事战略家克劳塞维茨以人的认知局限为由，提出了“战争迷雾”概念。显然，“战争迷雾”即“数据迷雾”。信息战首先得消除“战争迷雾”。信息 战是体系对体系的战争，而这一体系是一个超级复杂的巨大系统，仅诸军兵种庞杂的武器装备和作战环境数据，就足以大到使普通的信息处理能力捉襟见肘；而敌我 对抗的复杂化，更是让数据量呈爆炸式增长，从而带来比传统战争更多的“数据迷雾”。可以说，信息化战争的机制深藏在“数据迷雾”中。消除“战争迷雾”会提高指挥员的情报分析与军情预测能力。过去，由于可以掌握的数据不足，战争的不确定性很高，指挥员很容易陷在“战争迷雾”之中。而大数据最重要的价值之一是预测，即把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。具体而言，未来完全可能依托大数据分析处理技术和建构模型，通过数据挖掘模式，从海量数据中挖掘出有价值的信息，及时准确掌握敌方的战略企图、作战规律和 兵力配置，真正做到“知己知彼”，使战场变得清晰透明，从而拨开“战争迷雾”，达成运筹于帷幄之中、决胜于千里之外的作战目的。对此趋势，很多国家及其军队都极为看重。例如，美军明确提出，要通过大数据将其情报分析能力提高100倍以上。如果这一目标实现，那么在这一领域其他国家 与美军的差距，将难以用简单的“代差”来描述。美军通过多年的发展，已拥有全球最先进的情报侦察系统，因为对海量情报数据的分析，曾是美军情报侦察能力的 瓶颈，而大数据正好能够帮助美军突破这一瓶颈。大数据时代，往往不要求准确知道每一个精确的细节，只需了解事物的概略全貌即可。通过相关数据信息的大量积累，而不是对某个具体数据的精确分析，大数据技 术可以为我们提炼出事物运行的规律，并判断其发展趋势。例如，2011年美军击毙本·拉登的“海神之矛”行动，就有赖上千名数据分析员长达10年数据积累 的支撑。换言之，是大数据抓住了本·拉登。5.引领指挥决策方式变革管理的核心是决策。大数据带来的重要变革之一，是决策的思维、模式和方法的变革。建立在小数据时代基于经验的决策，将让位于大数据时代基于全样本数据的决策。决策是进行数据分析、行动方案设计并最终选择行动方案的过程。军事决策建立在对敌情的正确分析预测之上，其目的是通过合理分配兵力兵器，优选打击目标，设计完成任务的最佳行动方法与步骤。以往的战争，做出作战决策时缺少足够数据支持，甚至数据本身的真实性、准确性也难以保证。目前信息化条件下的战争，各种条件都变成了数据，这就要求指挥人 员必须掌握分析海量数据的工具和能力。以往，指挥人员更多的是依靠经验进行相对概略或粗放式决策。大数据的出现必将要求指挥人员以全新的数据思维来进行指 挥决策。这种决策将有几个特点：一是准确。只要提供的数据量足够庞大真实，通过数据挖掘模式，就可以较为准确地把握敌方指挥员的思维规律，预测对手的作战行动，掌控战场态势的发展变化等。二是迅速。大数据相关技术所提供的高速计算能力有助于指挥员更加迅速地设计行动方案。三是自动化。针对特定的作战对手和作战环境，大数据系统可以自动对己方成千上万、功能互补的作战单 元或平台进行模块化编组，从而实现整体作战能力的最优化；面对众多性质不同、防护力不同且威胁度各异的打击目标，大数据系统可以自动对有限数量、有限强度 和有限精度的火力进行分配，以收获最大作战效益。在大数据时代的战争中，军事专家、技术专家的光芒会因为统计学家、数据分析家的参与而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的“声音”。总之，基于数据的定量决策将和基于经验的定性决策同样重要，基于经验的决策将很大程度上让位给全样本决策，基于大数据的决策手段将从辅助决策的次要地位上升到支撑决策的重要地位。对此，美军的认识是最到位的。美军发布的《2013-2017年国防部科学技术投资优先项目》就将“从数据到决策”项目排在了第一位，凸显了大数据对其指挥决策方式的巨大影响。6.优化作战指挥流程网络日益普及的情况下，信息的流通与共享已不是难题，人们开始关注对信息的认识，及将信息转化为知识的能力。与之相适应，军事信息技术也从关注“T”（Technology）的阶段，向关注“I”（Information）的阶段转变；从建设指挥自动化系统 （C4ISR），即指挥、控制、通信、计算机、情报及监视与侦察等信息系统，整体管理“战场信息的获取、传递、处理和分发”的全信息流程；发展至重视大数 据处理应用，综合集成数据采集、处理平台和分析系统，统一优化管理“战场数据采集、传递、分析和应用”的全数据流程。即通过对海量数据进行开发处理，大幅 度提高从中提取高价值情报的能力，从而实现对战场综合态势的实时感知、同步认知，进一步压缩“包以德循环”（OODA Loop），即观察-调整-决策-行动的指挥周期，缩短“知谋定行”时间，提高快速反应能力。随着数据挖掘技术、大规模并行算法及人工智能技术的不断完善并广泛应用在军事上，情报、决策与作战一体化将取得快速进展。在武器装备上，将特别注重各作战 平台的系统融合和无缝链接，以保证战场信息的实时快速流转，缩短从“传感器到射手”的时间差，实现“发现即摧毁”的作战目标。比如近几年迅速发展的无人机作战平台，其本质就是一个智能系统。其可以成建制地对实时捕获的重要目标进行“发现即摧毁”式的精确打击，还能通过融合情报的 前端和后端，使数据流程与作战流程无缝链接并相互驱动，构建全方位遂行联合作战的“侦打一体”体系，从而实现了体系化的“从传感器到射手”的重大突破。7.推动战争形态的演变大数据可以改变未来的战争形态。美军一直追求从传感器到平台的实时打击能力，追求零伤亡。由大数据支撑的拥有自主能力的无人作战平台，将使得这些追求成为可能。例如，目前全世界最先进的无人侦察机“全球鹰”，能连续监视运动目标，准确识别地面 的各种飞机、导弹和车辆的类型，甚至能清晰分辨出汽车轮胎的类型。现今，美空军的无人机数量已经超过了有人驾驶的飞机，或许不久的将来，美军将向以自主无 人系统为主的，对网络依赖度逐渐降低的“数据中心战”迈进。无人机能否做到实时地对图像进行传输非常关键。目前，美国正使用新一代极高频的通讯卫星作为大数据平台的支撑。未来，无人机甚至有可能摆脱人的控制实现完全的自主行动。美军试验型无人战斗机X-47B就是这一趋势的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。总之，基于大数据的实时、无人化作战，将彻底改变人类几千年来以有生力量为主的战争形态。8.引导军事组织形式变革大数据即大融合，它有望打破军种之间的壁垒，解决军队跨军种、跨部门协作的问题，真正实现一体化作战。就组织形态而言，扁平结构、层次简捷、高度集成、体系融合应该更符合大数据时代的要求。军事方面的相关趋势有：（1）网状化。军队的指挥体系逐步发展为“指挥网”，原先的“树状结构”变为 “网状结构”。一个师的指挥系统一旦被打垮，师以下各级可通过“网”与上级或其他作战单元联系。这就改变了传统军事指挥体系由“树干、树枝、树叶”编成的 组织形态，避免了机械化战争时期“打断一枝、瘫痪一片”的指挥弊端，有效提高了局部战争中的指挥效能。（2）小型化。发达国家的陆军多由军、师、团、营体制向军、旅、营制转变，使作战集团更加轻便灵活，机动性更强。 根据部队的不同功能优化组合，基本作战单位不需要加强补充就能实施多种作战，从而全面提高应对多种安全威胁，完成多样化军事任务的能力。将营作为基本战术 “模块”，将旅作为基本合成单位，以搭积木方式进行编组，战时根据需要临时编组，看迅速生成担负不同作战任务的部队。世界各主要国家都非常重视军队组织形态变革，并致力于发展新兴军兵种，及时设计和建设新型部队。2009年，美国国防部宣布组建网络战司令部。2013年3月，美国网络战司令部司令亚力山大宣布，美国将增加40支网络战部队。美国、俄罗斯等国都在积极筹划或正在建设能在太空进行作战的“天军”部队、“机器人”部队。随着新兴军兵种的建立，军队的组织形态将出现新面貌，未来战争的触角不断延伸，网络、电磁频谱领域的争夺方兴未艾，太空不再是寂寞世界，天战也不再遥远。（3）一体化。军队信息化必然要求一体化，信息化程度越高，一体化特征越明显。适应新形势下强军目标的要求，我军必须对战斗力要素进行一体化整合，推进武装力量一体化、军队编成一体化、指挥控制一体化、作战要素一体化，提高整体效益。9.大数据将使体系作战能力大幅提升从作战手段角度看，大数据及其支撑的新型武器装备的应用，将丰富军队的作战体系；从作战效能角度看，大数据下的作战行动循环（包以德循环）所耗时间将大为缩短，更符合“未来战争不是大吃小，而是快吃慢”的制胜规律。相关变革的结果，将是军队体系作战能力大幅提升。10.提升军队的信息化建设水平大数据给了各国军队（尤其是像我军这样的信息化发展水平参差不齐的军队）一个契机，可以牵引、拉动自身的信息化建设向更高层次发展，同时拉齐整体水平，因为大数据意味着“整体”。具体来说，应以提高决策速度、反应速度和联合作战能力为目标，以数据为中心，以搜索分析处理数据为中枢架构，自上而下建设军事“数据网络”；加快组建云计 算中心，把对大数据分析处理作为军事信息化建设的重中之重，努力建构精确分析处理大数据的硬件系统、软件模型，实现大数据“从数据转化为决策”的智能化和 瞬时化。同时，也要抓好末端的单兵及单件武器装备的数据采集、存储设备设计，从而为海量数据的挖掘和整合奠定基
『拾』 晚上看电脑，屏幕是调亮一点好，还是暗一点好
晚上看电脑，屏幕需要调暗一些。
点击屏幕亮度设置。然后点击亮度设置按钮，点击即可调整，有0，25%，75%和100%这四个档的亮度，值越大电脑屏幕越亮。