涕零
Ⅰ 涂子沛大数据第十章讲了什么
涂子沛大数据第十章讲了胡适批评差不多先生，黄仁宇求索数目字管理，作者从太平洋对面看到中美两国的差距，深知中国缺少什么。大数据2012年7月出版的《大数据》是中国大数据领域第一本著作，引领了中国社会对大数据战略、数据治国和开放数据的讨论，该书先后获得国家图书馆文津图书奖、第四届中国软科学前沿探索奖、2012年度十大好书等奖项。涂子沛，知名信息管理专家，曾居美国硅谷，现任阿里巴巴副总裁。毕业于华中科技大学、中山大学和卡内基梅隆大学。赴美留学之前，曾在省、市、县几级政府的不同部门磨砺10年，做过职业程序员，担任过公安边防巡逻艇的指挥官，也从事过政府统计工作。在美期间，先后担任软件公司的数据仓库程序员、数据部门经理、数据中心主任、亚太事务总监、首席研究员等职务。除了工作、写作，还热心公益，曾任中国旅美科技协会匹兹堡分会主席，现任中国旅美科技协会副主席，上海真爱梦想公益基金会理事。
Ⅱ 发现大数据背后的新商业法则
发现大数据背后的新商业法则熟知足球的人，大都不会忘记2006年世界杯赛场上帮助德国队守门员莱曼扑点球的那张小纸条。在1/4决赛中，德国队与阿根廷队相遇，120分钟内双方1-1战平。点球大战上演前，德国队教练组将一张写着对方球员罚点球习惯的纸条递给了莱曼。这是球队智囊长期跟踪分析的成果，正是在这一“成果”的帮助下，莱曼神奇地扑出了两粒点球，最终击败强劲对手晋级。事隔8年，回首这经典一幕，你是不是看到了大数据思维的影子？没错，美国经济学家迪克西特和奈尔伯夫曾根据大量计算得出结论：球员罚点球时会在61.7%的时间里选择自己习惯的方向，而38.3%的时间里会选择另一边。四年一届的世界杯足球赛自上月中旬在巴西重燃战火，微软、高盛、网络等公司也“粘”上了足球：他们通过对球队球员、博彩公司以及民意调查等超过亿万条数据进行分析，一致认为东道主巴西队夺冠的概率最大。在这三家公司看来，大数据最大的价值在于对海量数据的专业化处理，并预知未来。比如，微软就自称用大数据成功预测了第86届奥斯卡金像奖24个奖项中的21个，准确率高达87.5%。然而，比赛毕竟不同于颁奖，绿茵场上风云变幻，什么事都有可能发生。或许，能不能猜中并不是最重要的。在万众瞩目的世界杯足球赛期间，能为其研发的大数据平台做推广可能更有意义。财富，往往就藏在数据背后。当网络大数据平台注意到“什么时段使用化妆品”成了最热门搜索词，便将这一现象“告知”某家化妆品公司，后者随即推出了不同年龄段在不同时段使用的产品，深受市场青睐。知道谁想买什么样的化妆品不足为奇，但是，倘若知道数亿人明天或者六个月、一年之后会买什么，那就价值连城了——如何发现大数据背后的新商业法则，正是本期本刊策划《大数据掘金术》要探讨的重点。大数据时代，在市场剧变的环境下，传统产业转型升级以及渠道拓展的需求越来越大，将形成一个超万亿元的市场。这是上海通路快建公司董事长林翰作出的判断，他在全球金融危机初期创建的年轻企业，致力于为那些“遇到麻烦的企业”构建全国渠道，实现商机速配。本刊记者对此实地调查，详细解读通路快建如何做成阿里巴巴当年想做而没有做成的生意。“大数据不只是‘量’大。最根本的，还是数据体现出来的大价值。”在国内首先倡导大数据思维的信息管理专家涂子沛认为，地平线上正在出现一些新的方法，以解决一些老问题。阿里巴巴副总裁车品觉认为，大数据的本质就是要还原用户的真实需求。倘若把国家比作是提供产品的工厂，那么生活在这个国家的人就是用户。问题是，“国家工厂”是否清楚用户的真实需求？不久前，中国政府正式批复《洞庭湖生态经济区规划》。在本刊记者采写的《新江湖关系的跨省探索》组稿中，国内有关专家和湖南、湖北两地的多位官员均表示，洞庭湖规划的亮点在于，“生态”二字带来的不仅是机遇，更是一种发展模式的挑战。站在用户体验的视角，洞庭湖规划恰好从一个侧面体现了大数据思维的精髓。
Ⅲ 大数据时代，涂子沛先生所讲，会越来越依赖机器和网络吗
价值是个体聚合的强链接。算法的翻手为云覆手为雨之下，让我们只活在本身价版值的集合体权里，个性化阅读通过智能推送同时也强化着我们的偏见。你的边界越来越小，你的舒适接受项永远被算法捕捉，你最后终于变成了一个被算法左右一切的人。
Ⅳ 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据读《驾驭大数据》
去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国政府的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！大数据重要以及不重要的一面与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。网络数据与电子商务对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。一些有价值的应用场景大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手机应用所提供的时间和位置的数据也会提供主动的、及时的推送客户关怀信息，有利于改善客户关系和创造商业机会，也可以利用它进行共同目的和兴趣的社交，这些都会带来一种令人惊奇的业务创新。在视频游戏、电信话费清单上，作者也提出了十分有价值的洞见。技术、流程、方法、组织、人、文化作者是Teradata的首席分析师，绝非是文献学专家和徒有虚名之辈，他在书中也介绍了如何利用海量并行架构（MPP），云计算、网格计算、MapRece等时下炙手可热的技术从大数据中披沙沥金，驾驭大数据。同时，作者一直在提醒我们，数据只是源，“思想才是分析之父”，“有价值和影响力的分析才是优质分析”，优质分析要符合G（Guided指导性）R（Relevant相关性）A（Explainable可行性）T（Timely及时向）原则，并且优质的分析要能提供答案、提供用户需要的东西，要能提供新的解决方案，对实际行动有指导意义，从这个角度看，它区别于报表那种标准和固定的数据呈现模式，借助于大数据分析，用户能够把握现状、预测趋势，这样才能驾驭未来。作为一个大数据的行动者和实干家，作者也结合自己的工作经验，对于如何成为优秀的分析师，给出了他的答案，那就是学历、数学和编程等技能“它们仅仅是起点而已”，优秀分析专家身上更重要的才能是“承诺、创造力、商业头脑、演讲能力和沟通技巧、直觉”，这种人一将难求，它需要分析师长期的工作经验积累，从这点看，数据分析“不能只把自己当成科学家，业内最好的分析专家毫无疑问也是艺术家”。企业的大数据探索之旅，并非一片坦途，也会充满了各种艰险，这就需要企业具有创新性的文化氛围，容忍冒险和犯错，并鼓励尝试，作者也切中肯綮的提出“关注人，而不是工具”，“打破思维定势，形成连锁反应，统一行动目标”的创新之路，供读者思考和借鉴。时异而世移，我认为，在当今社会，企业直面社会的剧烈变化，在管理工作中依赖小规模的“点子”“好主意”的传统做法已经难以应对市场的激烈竞争，企业需要从那些来自于现场、来源于客户、来源于多个时空的全方位的立体信息中找到利润的宝藏，才能获得持续增长的动力，从这个意义上看，驾驭大数据是企业驾驭未来的必经之路。
Ⅳ 根据涂子沛先生所讲，有哪些因素推动了大数据的出现
年称为“大数据元年”
Ⅵ 根据涂子沛先生所讲，有哪些因素推动了大数据的出现
当然是社会发展的必然因素了，任何时代走到一定的程度都会衍生出新的时代将其取而代之，要没有新事物出现的话，社会还怎么进步呢？？？所以，大数据DT时代的出现将会取代以前的IT时代，成为新的发展趋势。柠檬学院大数据。
Ⅶ 理解大数据时代的数字鸿沟
理解大数据时代的数字鸿沟大数据是近几年来炙手可热的话题，大数据的优势以及大数据所带来的新思潮形成研究热潮。从随机抽样到全体样本，从要求精确到应对混杂，从追求因果到发现关联，大数据时代改变着我们的信息环境与信息处理思维模式。但是，并非所有的人都能同时走入大数据时代，如同媒介技术的每一次创新与扩散一样，敏感的企业和组织是大数据的先行者和实践者，也是最早的大数据受益者；而普通的个体则在面对大数据时呈现差异，有的在时间上跟进迟缓，有的在数据分析能力上存在欠缺，有的不知道如何寻找开放数据，有的在数据噪音前不知所措。传统互联网时代的数字鸿沟尚未完全填平，而在大数据时代新的数字鸿沟又在形成并不断影响与改变着人们的政治经济地位。 讨论大数据时代的数字鸿沟，需要明确区分“数字差异”与“数字鸿沟”.从词源上看，两者意义接近，都是由“Digital Divide”翻译而来。但从传播效果或情感色彩上看，数字鸿沟比数字差异更能引起人们的警示。在大数据时代，人们创造数据并被数据所包围，囿于人的视野及精力，人们在面向数据并做出选择时必然会出现差异。比如，互联网提供的个性化的搜索引擎，个性化藏夹等都会导致信息浏览的个人化，大数据时代的数字差异不可避免。数字鸿沟比数字差异更能引起人们的警惕，数字鸿沟更强调在认识和机会上的差异。数字差异是知道有机会而不为，数字鸿沟则是想为而没有能力或机会。同在大数据背景之下，数字鸿沟可能会在拥有数据、分析数据和数据思维三个层面存在数字鸿沟。三个不同的分析维度 （一）拥有数据的数字鸿沟 大数据时代，“全新”“、革命”“、颠覆性”等术语频繁出现，但“大数据”这一标签下所指涉的问题却由来已久。伴随着互联网的勃兴，数据的指数增长、信息超载和数据处理问题等一直是人们不得不面对的问题。在大数据时代，数据的掘取、存储、处理与应用方面的技术有了快速的发展，但是在谁拥有数据这个造成数字鸿沟最基本的问题上，当下关于大数据的讨论并未给出让人满意的答案。 1.数据开放 对于企业和政府来讲，大数据是一笔宝贵的财富，“对大数据的掌握可以转化为经济价值的来源”也可以从更为准确的角度了解社会，并进行管理。因此，企业和政府需要从普通公众那里搜集数据，数据的传播是一种自下而上的过程，最先拥有和掌控大数据的也是来自企业和政府的“数字先锋”.但是，消弭数字鸿沟恰恰需要另一种形式的数据流动，即开放数据—让数据从企业和政府所有而变成被公众所共享，这是一个自上而下的过程。在现实生活中，这种自上而下的信息流动处处面临着阻力：一方面企业把数据当做核心竞争力或者核心机密，并且花费了大量的人力、物力、财力去做数据分析，因此很难实现数据的共享；另一方面政府的数据公开步伐还比较缓慢，公众获得有价值的信息依然有难度。 数据开放所形成的数字差异需要开放数据来解决。哪些数据能够开放，以何种形式向公众开放，具体的实施者是谁，谁又能为数据开放过程中的“搭便车”行为买单都是需要思考的问题。大数据既可以产生商业价值，同时又兼具公共性的特质，在此过程中，和公众利益密切相关的数据需要开放，我国早在 2007 年 1 月 17 日就通过了《中华人民共和国信息公开条例》，明确规定原则、范围、方式、程序和监督保障制度。在大数据时代，政府开放数据的力度应该进一步加大，同时对公众进行获取数据的素养教育，实现数据的民有和民享。作为一种公共资源，数据分配的公平性和财富分配的公平性一样，都会对社会结构产生非常大的影响，政府和企业可以依靠数据存储与分析技术的发展做“数据银行”业务，让每个公民都有机会在“数据银行”存储和提取自己想要的数据。国内学者涂子沛在《大数据》一书中，把开放数据放在数据民主的角度去思考，指出开放数据运动会推动“开放政治、开放政府、开放媒体、开放城市等等一系列的运动和口号”.这对消除数据所有权所形成的数字鸿沟，建设一个数据公平的美丽新世界提供了一条可行之路。 2.数据搜集 大数据时代的基础在于海量数据，究竟多大才是大数据呢？“麦肯锡全球研究所”的最新报告对大数据下了一个定义：“大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群”而且，大数据的标准随着数据的指数增长也在不断发生变化。今天，我们在谈论大数据时往往以 pb 为单位，海量数据提供了更为详细的信息，但是也存在一些隐忧，即数据的价值密度太小，因而搜集数据以及在海量数据中寻找有价值信息的成本太高。舍恩伯格在接受《中国经济周刊》记者谢玮专访时说：“在许多方面，我们仍然生活在一个‘小数据’时代，在这个时代收集数据非常耗时、昂贵和困难。”大数据时代的数据搜集是一项庞大的工程，而且，大数据还远远未达到普通人能够支付得起的阶段。 搜集数据的数字鸿沟在大数据时代似乎没有减少，反而随着大数据处理技术的发展而在逐步扩大。对于媒体和企业来讲，搜集数据和处理数据都并非易事，着名的《哈佛商业评论》杂志对全球财富1000强的企业应用大数据的情况做了一项科学调研，发现“大多数企业还处于大数据的入门阶段，还小具备真正挖掘大数据的能力”,而且，“只有巧%的受访者认为所在企业的数据可访问性够好或者达到世界级水平，只有21%的受访者认为所在企业的分析能力够好或者达到世界水平”.显然，对于普通公众来说，搜集数据、挖掘数据的难度更大，差异也更大。在搜索引擎主宰信息流向的时代，公众就因为使用不同的搜索引擎而产生数字鸿沟，使用普通的搜索引擎与使用较为专业的搜索引擎和数据库之间存在着差异。在大数据时代，公众不仅要知道如何利用专业的搜索引擎，还需要在海量的信息中迅速寻找最有价值的信息，囿于公众能力的差异，在搜集阶段产生的数字鸿沟将难以避免。而且，互联网下的数据处于不断更新的状态，时效性是非常重要和关键的。在对“知识鸿沟”的研究中，西方学者 J.S.艾蒂玛和 F.G.克莱因曾经提到“上限效果”,指的是随着时间的推移，知识鸿沟会逐渐减少。但是在互联网时代，信息的价值和及时性有密切的关系，即使随着时间的推移公众在搜集数据上的“鸿沟”逐渐缩小，但是后来者所拥有的数据价值也会大打折扣。媒介环境学派的代表性人物莱文森对信息超载的论述可能会对缓解大数据时代数据搜集所产生的差异提供帮助，他认为建立信息分类法则可以解决信息超载的困扰，比如在图书上建立图书分类法则并依据这一法则运作，就能够解决图书馆的信息超载问题，这一思想对解决长期困扰人类的信息超载具有普遍的启示意义。（二）分析数据的数字鸿沟 谁拥有数据会产生差异，而在同等拥有数据的情况下，公众利用数据的能力不同，也会产生差异。大数据既包含以数量关系为基础的结构化数据，也包含以定性描述为主的非结构化数据，而且，非结构化数据往往占有很大的比例。因此，在大数据时代，同样拥有数据并不代表着同样能够利用数据，分析数据和掘取价值上的数字鸿沟依然需要引起我们的警惕。 1.数据删除 大数据时代是一个信息高度碎片化的时代，信息中的重复、噪音、冗余和信息中的人为因素（网络水军）等，都影响到人们对数据的分析与利用，此时，删除数据与收集数据同样重要。除《大数据时代：生活工作与思维的大变革》之外，舍恩伯格还有一部影响深刻的着作-《删除：大数据取舍之道》。在这部着作中，舍恩伯格提醒人们在大数据时代“记忆成为常态，而遗忘成为例外”,因此要注意信息取舍之道；在这个“没有遗忘的世界里”,遗忘恰恰成为一种宝贵的信息处理方式与权利数据删除是一个人性化的问题，随着“电脑原生代”的成 长，每个人都有着青涩的、尴尬的、甚至小堪回首的过去，互联网之前人们会尝试遗忘这些小愉快的过去，但是互联网的记忆让每个人小得小而对这样一个现实：人们可能会为若十年前犯过的错误买单。 删除同样是一个技术性的问题，在互联网时代，历史悠久的数据会逐渐成为“数据垃圾”,不但占用大量的存储资源，而且也会影响对当下数据的分析，评估数据与删除数据成为大数据时代必不可少的数据处理方式。但是具体到个人就会产生一个问题，人不可能像机器一样去评估和处理，只能按照过往的经验来处理信息。另一位国外学者蒂奇诺在分析“知识鸿沟”所形成的原因时提到，个人的信息储备也会产生“知识鸿沟”,即“正规教育和从大众媒体中获得的信息会帮助受教育程度较高的人提供理解知识的背景”.大数据时代并未改变人们接受信息的习惯，因此，在大数据时代依然是受教育程度较高的人先学会接受和删除信息。删除还有一个颇具哲学意味的意义，在大数据时代，选择即删除。人对数据的接受具有零和效果“,朝向一组数据的同时意味着放弃另外的数据，这也是另外一种意义上的删除，处理掉低质量的过时数据是发现大数据意义的前提。知名学者马修·E·梅所着的《精简：大数据时代的商业致胜法则》，同样也提到大数据时代的信息删除与精简问题。在大数据时代，能够快速在第一时间获得最有价值数据的企业会逐渐发展起来，而不懂大数据或沉迷于大数据的企业会逐渐落伍。 2.数据可用 大数据时代提供了一个多元、详细且复杂的数据环境，在大数据时代，一切现实都可以量化为数据。但是如果用大数据来创造价值就需要从海量数据中找出有价值的数据，并把数据还原为现实。因为”,拥有一个数据集，无论它们多大或者多小，其自身都不会带来任何价值。“大数据的最终价值还是体现在数据的”可用“之上。与此同时，关于数字鸿沟的问题也出现在数据的”可用“上，大数据如同提供了一个美味的坚果，不借助工具很难打开它，而大数据所使用的”云存储、云计算“又不是任何公众都能轻易掌握的。少部分人掌握了分析数据与应用数据的能力，还有相当多的大众面对浩如烟海的大数据不知所措，最终陷入信息超载的焦虑之中。 弥补数据可用的”数字鸿沟“需要让数据变得直观而可视，这仍然是一个涉及公共性的话题。把数据还原为现实既需要数据分析的人工智能技术，也需要人的敏锐的分析与判断能力，更为关键的是，需要把对数据所提示的环境真实地传达给公众。政府和媒体要做的依然很多，首先需要数据处理技术的普及，把解读关于公共事务的大数据当做一个公共事业，如在 20世纪 60 年代，被称为”人工智能之父“的约翰·麦卡锡曾预言”有朝一日，计算可能变成公共设施“.其次，媒体要做好数据与现实之间”摆渡人“的角色，不仅要用大数据来分析受众获得收益，更要体现媒体的公共性，让受众能够读懂大数据并受用于大数据。比如，美国记者在报道龙卷风时”将龙卷风破坏房屋的损毁数据，与地图相重叠，制成大数据地图。“这样，受众既能够比较精确地了解龙卷风带来灾害的大体区域，又能够精确理解某个区域龙卷风造成损失的具体情况。 （三）数据思维的数字鸿沟 大数据热所带来的重要变化是关于数据思维的变化，关于大数据的讨论有很多，但并非有了”大数据“这样一个概念我们的信息环境就自然而然发生了质的变化，而是在互联网逐渐走向海量数据的今天，从”数字化生存“转向”数据化生存“的大数据思维让人们多了一个认识世界的视角。在大数据技术之外的数字鸿沟来自于人们的思维层面，即人们对待数据的思维存在差异。 1.超越大数据 大数据时代的思维之一是要超越”数据迷思“,把数据当成一种工具而不是一种数据霸权。舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出大数据带来的三种变化：不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。这些变化对于传统的定量研究方法有极大的影响，可是定量方法的改进并不能取代定性的研究，必须超越数据才能发现数据背后的意义与价值。于是，大数据思维包含了三个层次。第一个层次是发现海量数据，了解海量数据的潜在价值，但并不能很好的利用数据；第二个层次是能够较好的利用数据，但是往往陷入数据崇拜，解决不了关于意义的问题；第三个层次是能够利用数据，但是也能够同时超越数据，发现价值。这三个层次在大数据的发展过程中既是一个历时的过程，也是一个共识的过程。大数据概念的兴起与扩散还需时日，因此在数据思维上三个层次的”数字鸿沟“仍将长期存在。 2.大数据素养 数字鸿沟的减小也需要在硬件与软件两个方向上作出努力，在大数据时代仍然如此。从最近几年的中国互联网络统计报告来看，硬件的数字鸿沟在逐渐缩小，而软件的数字鸿沟仍在扩大。消弭数字鸿沟需要政府、企业等开放公共数据并提供利用公共数据的方法，还需要提升全体公民的大数据素养，实现大数据的民有与民享。数据素养也被称为数据信息素养，主要指人们在科学数据的采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新利用等方面的能力，以及在数据的生产、管理和发布过程中的道德与行为规范。全面提高全民的数据素养，我们才能自信地迎接大数据时代的到来，并利用大数据为人类创造新的福祉。
Ⅷ 数商-大数据时代之必备
随着技术的不断进步，大数据在我们的日常工作和生活中早已是无孔不入，只是不容易察觉罢了。昨日有幸聆听了大数据专家涂子沛老师关于数文明和数商的分享，虽然时间短暂，但受益匪浅，有些点如能加以践行，必能给自己的人生带来些许改变。涂老师从自己的第一份工作也就是在广东边防部队工作时说起，当时他发现粤港海岸线上往香港去的偷渡客非常多，但由于海岸线长达几千公里，边防人员也很难掌握哪些地方是偷渡点，直到与香港警方交换信息后发现，通过审讯那些偷渡成功的人是从什么地方偷渡的，从而掌握了偷渡的据点，并在相应的地点做好防控，随后开发相应的信息管理系统，这样一来大大降低了偷渡数量。这是十几年前的情况，因为信息不发达，所以很多工作比较原始和落后。涂老师又举了七八年前轰动一时的悍匪周克华的例子。周克华在南京，长沙作案后，警方调阅了大量的监控视频数据让干警们去分析，因为数据量实在是太大了，而当时硬盘的容量又是有限的，干警们只能买大量的硬盘将视频拷进硬盘再去查看，如此竟然导致当地的硬盘和眼药水脱销，这种情况在今天几乎是不可思议的。如今随着云计算和大数据以及人工智能技术的日新月异，这些问题都已经能很完美的解决。干警只需要一个账号密码登录云服务器，就可以调阅海量的视频数据，再也不用像当年那样购买硬盘了。再比如天眼系统，人脸识别这些都是基于对个体行动轨迹，消费记录等大数据的分析，从而能快速定位并判断出是否为潜在的危险人员。所以张学友的演唱会上抓住了好几个网上通缉犯，并不是张学友真的有这么厉害，而是他背后的这套系统厉害，他不在张学友演唱会上被抓，也会在其他地方被抓到。那普通人如何用好大数据，为自己的人生增值变得更加成功呢，涂老师给了几个建议。一是要养成随时记录的习惯。人脑已经开发的部分是极其有限的，人每天经历的人和事非常庞杂，输入的信息量很大，光靠大脑显然是没办法都记的住，所以要养成随时记录或做笔记的习惯。近代名人曾国藩就有这样的习惯，他数十年如一日的记录，把每天做了什么说了什么话都一一记录下来，再根据所记录的内容回忆一天的言行并做反省，日复一日年复一年终成一代名臣。战神林彪也有类似的习惯，他每到一个地方，都会把当地的风土人情，地理位置等记录在案，并进行战略战术分析，所以他每次打仗都能做出准确的决策，令对手闻风丧胆。所以，分析是依托于数据的，没有数据谈何分析。 二是要做好分类。当数据量积累到一定程度的时候，如果没有经过处理，这样的数据其实是很难产生价值的。所以要做好数据分类，看起来一清二楚，才能知道用在什么地方从而产生价值。涂老师举了他女儿的例子，女儿在涂老师的建议下开始做笔记，短短半年时间成绩竟然从全年级一百多名一跃成为第一名，而她的同桌，因为经常翻阅女儿的笔记，成绩也从班级十几名上升到第三名，真的是很神奇的变化。有了以上这些基础，如何在我们的生活中应用数据呢，这就是涂老师提出的数商。我们知道情商，智商，逆商，但数商还是第一次听说，涂老师是国内第一个提出数商的人。举个例子，我们去买彩票，娃娃机等都可以用到大数据来做分析提高中奖率。更广泛的使用还是在精准营销，今天的人已经没有隐私，可以说每个人在日常生活中的点滴都可能被自己使用的设备记录下来并被互联网共享，这也就是为什么当你在搜索了某件商品之后你会在其他各种地方都能看到相关商品的推荐。高端的应用就是和人工智能等技术结合起来做智慧城市，智慧旅游等，做智慧项目，数据也是基础。总之，深处大数据时代，我们要学会记录数据，分类数据并让数据为自己的工作生活发挥作用。
Ⅸ 大数据为创业创新提供巨大空间
大数据为创业创新提供巨大空间
随着大数据时代的来临，人们普遍关心，在这样的时代，它会怎样影响我们的生活？在昨天的“大数据创新发展论坛”上，与会嘉宾用通俗的语言，生动的例子，深入浅出地向听众解释了大数据的概念、作用，以及大数据时代如何影响我们的生活，并针对如何抓住大数据时代的机遇实现强国梦提出了建议。
大数据与人们的生活息息相关
大数据是什么？它与我们的生活有什么关系？在当今社会，为什么世界各国都如此重视大数据？在昨天的论坛上，每位嘉宾都纷纷强调了大数据的重要性。
中国工程院邬贺铨院士用“大数据已经成为国家基础性战略资源”强调了大数据的作用和价值。他说，大数据的产业链覆盖了社会经济、生活各个领域，可以应用到各个行业，大数据的思维代表了认知论的升华，蕴含着广阔的创新空间。
中国信息通信研究院院长曹淑敏也认为，随着互联网信息的发展和普及，特别是移动互联网，使得通信网的普及程度非常之高，已经从连接人到连接物。整个互联网已经从消费型互联网转向产业型互联网，这为大数据的存储、处理、挖掘、应用奠定了基础。目前，大数据在各方面的应用已经开始逐渐显现，除了传统的服务业领域之外，工业领域的应用也已经开始兴起。
在阿里巴巴副总裁涂子沛看来，大数据已经与我们生活紧密联系在一起，几乎成了每个人生活的一部分。现在，很多人都离不开手机，下飞机第一件事打开手机，早上起来第一件事打开手机，看微信，看朋友圈，看信息，其实，人们所看到的这些都是数据，人们离不开的不是手机而是数据，所以说，大数据的时代已经到来。
华为集团高级副总裁邓彪认为，大数据可以帮助企业增加收入、帮助企业提升运营效率。大数据的应用比数据的存储和计算更重要，大数据一定要用才会有价值，此外，大数据一定要流动、贯穿、沉淀。
抓住大数据机遇实现强国梦
怎样抓住大数据时代机遇，实现强国的梦想？与会嘉宾结合目前国内大数据产业发展的现状，提出了各自的建议。
在贵州省委常委、贵阳市委书记陈刚看来，大数据发展到今天有一个很重要的问题，就是数据存储越来越多，数据处理量越来越大，人类积累数据的能力远超过人类处理数据的能力的发展。换句话说，在未来发展过程中，大数据越来越大，但是，大数据并不能保证我们能把这些数据处理好，因此在未来大数据处理时代，由计算机形成的热点“头脑风暴”，可能是人类社会进入大数据处理能力的最高一个阶段。
他以贵阳市为例说明大数据对一个城市发展的重要性。目前，贵阳市正在做的一件事情就是以交通大数据为基础，成立一个公共数据开放的平台，进而建立一个孵化器的平台，向国内所有的法人企业进行契约式的数据开放；从局部利益来说，通过这些数据的开放，利用社会的资源可以改善贵阳交通，使政府智能化管理，服务民生得到改善。但是它的价值远不止于此，我们考虑的是能不能通过交通大数据的孵化器，通过契约式的方式，吸引社会企业、社会法人来，作为一种契约式的开放管理，进而形成一种良性互动的循环，形成各个部门数据竞相开放，出现各个部门数据融合开放的格局，这是贵阳想做的探索。
邬贺铨院士在演讲中直陈目前中国大数据产业发展所存在的问题，他说，中国是网络大国，也是数据大国，拥有数据资源是中国的优势。但大数据的开发能力和人才是中国的短板，大数据的法治与数据开放共享的不足是我们的“软肋”。他认为，大数据运行需要大平台，过去的数据是静止的，现在数据是活的，所以对平台提出更高的要求，需要实现信息融合，需要从大量的复杂数据里面突出感兴趣的数据。
曹淑敏也建议，要加强数据开放共享，推动应用创新，提升政府治理新能力。大数据的开放给创业创新提供了巨大的空间和潜力，其中既包括大数据的开放平台，又包括培育大数据的众包平台，还有建设大数据的众创平台，这将为中小企业提供很多的创业机会。同时，还要加强数据安全管理。
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Ⅹ 《给孩子讲大数据》读后感怎么写
写作思路：做到条理清楚、自然、明白，不杂乱，要倾注自己的思想感情，或探索人生真谛，或谈论思想问题、治学精神，使读者受到启迪和教育。这样的文章有了哲理，给予读者的感受也就更加丰富了。
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“大数据”这个概念第一次听说，还是听朋友说孩子在国外读的大学就是学的“大数据”专业。当时还有些疑惑，对此也是一知半解。感谢宝宝地带和童趣出版有限公司带来的精彩试读机会。先来看看这本书的作者：涂子沛，曾担任过阿里巴巴集团副总裁，领导过大数据战略的制定和建设，是中国大数据的积极倡导者。
“大数据驱动的人工智能时代”已经到来，在这个新的时代，以数据为中心，即将迎来机器人的时代。“大数据”是指数字化的信息。一行文字、一张图片、一条语音、一段视频，今天我们统称为数据。说到这里，我们就不陌生了，因为手机是最大的数据采集系统。我们所看的每一条新闻、下载的APP，手机都会记录下来。这就是“痕迹”。
从小数据时代到大数据时代，作者用了一种很有趣的叫法引起了孩子们的兴趣和关注点。第一节就是：划痕者的后代，从人类开始在墙上做记号开始，这是最古老、最广泛的计数方法。再发展就成了记录——“结绳记事”。
从文字的诞生、货币登上舞台，这就有了数字的意义。很形象的一个引用就是《小王子》里的一段话：“我看到一幢用玫瑰色的砖盖成的漂亮房子…”他们怎么也想不出这种房子有多么漂亮。但你对他们一说：“我看见了一幢价值十万法郎的房子。”那么他们就会惊叫道：“多么漂亮的房子啊！”这就是用数字来衡量一切价值。
最有意思的就是各种大数据的计算方法，运用数学和统计学的方法。比如购物篮分析，看看5个购物篮，尿布出现4次，啤酒出现3次。也就是说，4名4购买尿布的顾客中有3名买了啤酒，搭配购买率达到75%，这就是两个商品的购买关联度。于是各种捆绑销售、组合套装就出现了。这只是5个购物篮，如果成千上万个，计算起来就要靠数据科学家了。
到了大数据时代，应用到社会的各个领域。警方有“生物痕迹”概念，引进了物证管理系统。标准化采集仪器“搜痕仪”可以收集人像、DNA、指纹、掌纹、足印等数据，“物证云”就可以针对嫌疑人进行大数据的大范围比对，提高破案效率。
而在互联网上的购物，相信你也不会陌生。你随便搜索的物品，等下次打开时，会跳出各种同类商品信息，还有优惠活动。试着在网上搜索了一下少儿编程怎么样，当你打开朋友圈时，会提示你有少儿编程课程的小程序，这就是搜索数据。浏览信息就是消耗个体的时间和精力，就好像看手机，五花八门的信息，消耗你的“注意力”。在这个大数据时代，不控制数据，就会被数据控制。