大数据的变革
大数据对社会的影响与变革
大数据对社会的影响与变革随着信息技术的飞速发展，大数据技术正逐渐渗透到社会的各个领域中，对社会产生了深远的影响与变革。
大数据是指海量、高增、多样的数据资源，利用先进的计算技术进行分析和加工，为社会决策和创新提供支持。
大数据技术的应用，正在改变着我们的生活方式、商业模式、政府治理方式等方方面面，对社会产生了深刻的影响与变革。
首先，大数据技术对商业产生了巨大的影响与变革。
在传统商业模式下，企业在做决策时，往往需要凭借管理经验和个人直觉来处理有限的数据资源。
而随着大数据技术的出现，企业可以通过海量的数据分析，了解消费者的行为模式、偏好和需求，从而开发更加精准的营销策略和产品设计，大幅提升商业效益。
此外，大数据技术还促使企业更加注重数据处理和信息安全，推动了企业管理和经营理念的深刻变革。
在一定程度上，大数据技术也拉动了相关产业链的发展，为经济增长带来了新动力。
其次，大数据技术对政府治理和社会管理带来了革新。
政府在采取决策时需要依靠大量的数据支持，而传统手段下往往需要花费大量的人力、财力和物力。
而大数据技术使政府能够更加及时、精确地了解社会状况，为政府决策和治理提供了重要参考。
大数据技术还可以助力政府提高反恐防范、医疗保健、环保等方面的效率和效果，促进社会的可持续发展。
此外，大数据技术还为政府提供了更加全面、公开的数据支持，增加了社会的透明度和信任度，从而推动了社会治理的现代化和智能化。
另外，大数据技术也对社会文化和个人生活带来了深刻的影响与变革。
在信息时代，大数据技术带来了信息的爆炸式增长，为人们获取信息和交流沟通提供了更加便捷的途径。
同时，大数据技术也为人们提供了更加个性化的服务体验，满足了人们多样化的需求。
例如，在电商领域，大数据技术可以根据用户的历史购买记录和浏览行为，为用户推荐个性化的商品和服务，提升了消费者的购物体验。
此外，大数据技术也在文化传播、教育培训、娱乐媒体等方面发挥了积极作用，为社会的信息化和智能化注入了新动力。
大数据的时代变革
大数据的时代变革在当今的信息时代，大数据成为了人们生活中不可或缺的一部分。
大数据的时代变革已经深刻地影响着我们的生活、工作和社会发展。
本文将从不同角度探讨大数据时代带来的变革。
一、大数据与商业领域的变革随着互联网的快速发展，大数据技术应用于商业领域，对企业经营和市场竞争产生了巨大影响。
首先，大数据的应用使企业能够更加全面地了解消费者的需求和喜好，通过数据分析和挖掘，企业可以精准地进行市场定位和产品设计，提高产品和服务的质量，满足客户的个性化需求。
此外，大数据分析提供了更加准确的市场预测和销售预测，帮助企业作出更科学的决策和规划。
通过对大数据的深度挖掘，企业可以发现新的商机和市场趋势，并及时调整经营策略，增强市场竞争力。
二、大数据与科学研究的变革大数据的时代给科学研究带来了巨大的变化。
科学家们可以通过大数据分析，快速获得以往无法获得的巨大数据集，并进行更深入、更广泛的研究。
大数据技术为科学研究提供了更加准确和全面的数据支撑，有助于科学家们发现新的规律和关联。
例如，在医学领域，大数据的应用使得疾病的诊断和治疗更加精确和个体化。
医生可以通过大数据分析，并结合患者的个人信息、基因组数据等，提供更加精准的治疗方案，提高治疗效果。
三、大数据与社会管理的变革在社会管理领域，大数据技术的应用也带来了许多变革。
通过对大数据的分析，政府机构可以更加准确地了解社会状况、民意和需求，从而制定更加科学和有效的政策和措施。
例如，通过分析交通大数据，政府可以优化交通规划和运输管理，提高交通运输效率，减少交通堵塞和事故发生率。
此外，大数据的应用也帮助社会管理机构更好地管理和预防突发事件，例如犯罪和自然灾害。
通过对大数据进行实时监测和分析，可以更快速地发现异常情况，并及时采取相应的措施，提高社会安全性。
四、大数据对个人生活的变革大数据对个人的生活也带来了许多变革。
通过大数据的应用，个人可以更加方便地获取信息和服务。
例如，通过智能手机上的各类应用，个人可以随时随地获取到所需的信息和服务，例如地图导航、餐饮娱乐、在线购物等。
大数据应用的突破与变革
大数据应用的突破与变革随着科技的快速发展，大数据应用正在经历一场深刻的变革。
这种变革不仅带来了新的技术突破，更改变了我们的工作和生活方式。
本文将从多个角度探讨大数据应用的突破与变革，以及它们所带来的影响和机遇。
一、数据规模的增长首先，大数据应用的最大突破之一是数据规模的迅速增长。
随着数字化进程的加速，各种传感器、移动设备和社交媒体的使用，数据量正在以惊人的速度增长。
这种增长不仅表现在数量上，也表现在数据类型的多样性上。
以前，我们主要处理结构化数据，如数据库记录，但现在我们还需要处理非结构化数据，如视频、音频、文本和社交媒体帖子。
这种数据规模的扩大为大数据应用提供了更多的可能性。
二、数据处理能力的提升其次，数据处理能力的提升也是大数据应用的一个重要变革。
以前，数据处理主要依靠计算机科学家手动分析数据。
而现在，我们可以使用各种先进的技术和工具，如机器学习和人工智能，自动处理大量数据，从而更快地获取有价值的洞察。
这种技术进步不仅可以减少人工干预的需求，而且可以更准确地识别和解释数据模式。
三、数据分析的广泛应用数据分析在大数据应用中的地位越来越重要。
以前，数据分析主要应用于金融、保险和零售等领域。
但现在，数据分析已经渗透到各个行业，包括医疗、教育、政府和企业。
通过分析大量数据，企业可以更好地理解消费者行为、市场趋势和竞争环境，从而制定更有效的战略和决策。
四、数据隐私和安全问题尽管大数据应用带来了许多机遇和便利，但也引发了一些问题，特别是数据隐私和安全问题。
随着数据的增长和流动，我们需要更加关注数据的保护和安全。
这包括采取更强大的加密技术、加强数据访问控制和实施更严格的法规。
此外，我们需要建立更加透明和可信赖的数据管理框架，以确保数据的合法使用和保护用户的权益。
五、大数据与人工智能的融合大数据与人工智能的融合是另一个重要的变革。
人工智能可以通过分析大量数据来识别模式和趋势，从而提供有价值的洞察。
而大数据则为人工智能提供了大量的训练数据和场景。
大数据的未来发展趋势
大数据的未来发展趋势随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会重要的经济资源和战略要素。
在未来，大数据将继续发展并深刻改变我们的生活方式、商业模式、科学研究等方方面面。
本文将探讨大数据的未来发展趋势，并展望大数据带来的变革。
一、人工智能与大数据融合人工智能（AI）将成为大数据领域发展的重要驱动力。
大数据提供了海量、多样化的数据，而人工智能通过算法和模型能够从中提取有价值的信息和知识。
未来，大数据与人工智能将更加紧密地结合，实现更高效的数据分析、挖掘和决策。
例如，基于大数据的机器学习算法可以实现智能推荐、个性化服务等，提升用户体验和企业效益。
二、边缘计算与大数据处理在传统的大数据处理模式下，数据通常需要传输到数据中心或云端进行处理和分析。
然而，随着物联网的发展，边缘计算逐渐崭露头角。
边缘计算利用离用户更近的计算资源，将数据处理和分析推向数据源头，提高数据的实时性和响应性。
未来，大数据的处理将更加注重边缘计算，以应对数据规模的不断增长和对实时性的要求。
三、安全与隐私保护在大数据时代，数据安全和隐私保护成为一个重要议题。
随着大数据应用的普及，个人和企业的隐私风险也日益增加。
未来，大数据的发展将与安全和隐私保护密切相关。
技术手段的不断进步将帮助解决数据安全和隐私保护的问题，例如加密技术、区块链等。
此外，法律法规的完善也将发挥重要作用，制定更加严格的数据保护政策，保护用户和企业的权益。
四、多模态数据融合随着传感技术和物联网的普及，多模态数据的产生和应用将越来越广泛。
多模态数据包括文本、图像、声音、视频等多种形式的数据。
将不同形式的数据进行综合分析和挖掘，可以获得更全面、准确的信息和洞察。
未来，大数据的发展将趋向于多模态数据的融合，进一步推动数据驱动的应用和创新。
五、数据治理与伦理道德大数据时代对数据治理和伦理道德提出了更高要求。
数据治理涉及数据质量、数据管理、数据可信度等方面，旨在保证数据的精确性、一致性和可用性。
大数据时代下的经济社会变革
大数据时代下的经济社会变革随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今世界的热门话题。
大数据时代的到来，不仅给经济带来了深刻的变革，也对社会产生了巨大的影响。
本文将从不同角度探讨大数据时代下的经济社会变革。
首先，大数据对经济产生了深远的影响。
以往的经济决策更多依赖于人类的直觉和经验，而如今凭借大数据的分析和挖掘，经济决策变得更加准确和科学。
各行各业都可以通过大数据分析进行市场预测、产品创新和资源优化，从而提高效率和降低成本。
例如，电商平台可以通过用户购买记录和行为数据来预测消费者的需求，从而精准推送商品，提高销售额。
同时，大数据也对企业的商业模式产生了影响。
以共享经济为例，通过大数据分析，平台可以更好地匹配供需双方，提高资源利用率，推动经济发展。
其次，大数据对社会产生了广泛的影响。
首先，大数据的应用使得信息传播更加便捷和快速。
人们可以通过社交媒体和移动应用随时随地获取各种信息。
然而，信息过载也成为了一个问题。
大数据时代，人们需要更加具备筛选信息和辨别真伪的能力。
其次，大数据的应用也改变了人们的生活方式。
智能手机、智能家居等设备的普及，使得人们的生活更加便利和舒适。
人们可以通过应用程序来预订打车、点餐、购物等，减少了许多繁琐的环节。
然而，随之而来的是人们对个人隐私的担忧。
大数据时代，个人信息的泄露和滥用成为了一个严重的问题，社会对个人隐私和数据安全的保护也更加重视。
另外，大数据还对社会治理产生了积极的影响。
通过大数据的应用和分析，政府可以更好地掌握社会状况和民众需求，从而制定更加科学和有效的政策。
例如，在城市交通管理方面，政府可以通过大数据分析来实时监测交通状况，优化交通流量和路网布局，减少拥堵。
此外，大数据的应用也可以帮助政府预测和应对突发事件。
通过分析社交媒体上的信息，政府可以更早地了解到民众的需求和诉求，及时采取措施，提高危机应对的能力。
然而，大数据时代也带来了一些问题和挑战。
首先，数据的采集和存储面临着巨大的挑战。
大数据带来的变革
大数据带来的变革介绍随着信息技术的快速发展，大数据正逐渐成为各行各业的核心驱动力。
大数据技术的出现和普及，为企业、政府和个人带来了巨大的变革和机遇。
本文将探讨大数据带来的变革，并分析其对经济、社会和个人生活的影响。
经济领域的变革1. 数据驱动决策大数据技术的应用使得企业能够更加准确地了解市场需求和消费者行为。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，企业可以获取准确的市场预测和消费趋势，从而做出更明智的决策。
这种数据驱动决策的方式，能够提高企业的竞争力和效益。
2. 个性化营销大数据技术的发展使得企业能够更好地了解消费者的个性化需求。
通过对消费者的行为数据进行分析，企业可以为每个消费者提供个性化的产品和服务，从而提高用户满意度和忠诚度。
个性化营销的实施，为企业带来了更多的商机和收益。
3. 创新和研发大数据技术的应用，为企业的创新和研发提供了更多的可能性。
通过对大数据的分析，企业可以发现新的市场机会和产品需求，从而推动产品创新和技术进步。
大数据的应用，为企业的竞争力和可持续发展提供了强大的支持。
社会领域的变革1. 城市管理和规划大数据技术的应用，为城市管理和规划带来了革命性的变化。
通过对城市中各类传感器和设备产生的数据进行收集和分析，政府可以更好地了解城市的运行状态和问题，从而制定更科学和高效的城市管理和规划方案。
大数据的应用，能够提升城市的智能化水平和居民的生活质量。
2. 社会治理和公共安全大数据技术的发展，为社会治理和公共安全提供了新的解决方案。
通过对大数据的分析，政府可以实时监测社会的各类事件和问题，及时采取措施进行干预和处理。
大数据的应用，能够提高社会的治理效率和公共安全水平。
3. 医疗和健康管理大数据技术的应用，为医疗和健康管理带来了巨大的变化。
通过对大量的医疗数据进行分析和挖掘，医疗机构可以更好地了解疾病的发病机制和治疗效果，从而提供更精准和个性化的医疗服务。
大数据的应用，能够提高医疗资源的利用效率和患者的治疗效果。
大数据技术对教育产生的影响和变革
大数据技术对教育产生的影响和变革2023年，大数据技术已经逐渐深入到各行各业的发展当中，尤其是在教育领域，大数据技术发挥着越来越重要的作用，对教育产生着深刻的影响和变革。
下面我们就来具体了解一下大数据技术给教育带来的影响和变革。
一、数据驱动教育随着大数据技术的发展，学校和教育机构意识到需要收集、存储和管理数据，并在此基础上进行数据分析，以便更好地了解和服务学生和教师。
在过去的教育中，学校和教育机构普遍采用传统的教学模式，依靠教师的教学经验和主观判断，很难了解学生的学习状态和需求。
而今天，在教育数据分析的基础上，学校和教育机构可以更加全面地了解学生的学习情况和需求，以便更准确地提供个性化的教学和帮助，从而推动学生成长和发展。
二、教育资源共享大数据技术的发展还带来了教育资源共享的问题。
在以前，教育资源主要是由学校和教师自己准备和制作的，互动性和传播性都受到了很大的限制。
而随着技术的不断发展，教育机构可以采集、共享和使用世界各地的教育资源，并将其融入自己的教学中，从而拓宽学生的视野。
三、提高教学效果大数据技术的发展还可以帮助教师更好地了解学生的学习和思考过程，以便更准确地评估他们的表现。
同时通过数据分析，教师可以更好地控制课程和教学的进程，并及时发现学生的进展和问题，及时调整教学策略，以帮助学生更好地理解和掌握知识。
这样既可以提高学生的学习效果，也可以提高教师的教学质量。
四、学生自主学习在过去的学校教育中，学生的学习主要依赖于教师和学校的传统教学方式，而随着大数据技术的发展，学生可以通过互联网查找信息，自主学习新的知识和技能，从而更加自主和自由地掌握知识和技能。
五、教育行业的变化随着大数据技术的不断发展，教育产业的运营模式也将发生重大变化。
过去，学校和教育机构主要依赖于教师课程的教学和传授新知识，没有完全发掘出新一代学生潜在的学习能力。
而今天，随着老式模板的淘汰，教育机构必须将更多的注意放在孩子们的学习进程以及如何促进学生的个性化发展和创新。
大数据带来的变革
大数据带来的变革一、引言随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当今时代的一个重要概念。
大数据是指海量的、高速的、多样化的数据集合，这些数据集合可以用来分析、识别和预测各种现象和趋势。
在过去的几年中，大数据已经带来了许多变革，它正在改变着我们生活和工作的方方面面。
二、大数据带来的变革1. 商业模式变革随着互联网技术的发展，电子商务已经成为了当今商业领域中最重要的一种商业模式。
而大数据正是电子商务成功背后最关键的因素之一。
通过对用户行为和喜好进行分析，电子商务企业可以更好地理解用户需求，并根据用户需求进行产品设计和营销策略制定。
2. 市场营销变革传统市场营销主要依赖于广告和促销等手段来吸引消费者，但这种方式存在着很多弊端，如广告费用高昂、效果难以评估等。
而大数据可以帮助企业更好地了解消费者需求，并根据消费者需求进行精准营销。
例如，通过分析消费者的购买记录和浏览记录，企业可以了解到消费者的兴趣和偏好，并向其推荐相关产品。
3. 金融服务变革大数据在金融服务领域中也有着广泛的应用。
通过对用户的信用记录、交易记录等数据进行分析，银行可以更好地了解客户的信用状况，并根据客户信用状况制定相应的信贷政策。
此外，大数据还可以帮助银行预测市场趋势和风险，从而更好地管理风险。
4. 医疗保健变革大数据在医疗保健领域中也有着巨大的潜力。
通过对患者的病历、生理指标等数据进行分析，医生可以更好地了解患者的病情，并制定更加精准的治疗方案。
此外，大数据还可以帮助医生预测疾病发展趋势和预防措施。
5. 教育变革大数据在教育领域中也有着重要作用。
通过对学生学习行为和成绩等数据进行分析，教育机构可以更好地了解学生学习状况，并根据学生学习状况制定相应的教学方案。
此外，大数据还可以帮助教育机构预测学生未来的发展趋势和对应的职业选择。
三、大数据带来的挑战虽然大数据带来了许多变革，但同时也带来了一些挑战。
1. 数据安全问题大数据中包含着许多敏感信息，如个人隐私、商业机密等。
数据变革的时代 大数据驱动的数字化转型
数据变革的时代大数据驱动的数字化转型数据变革的时代：大数据驱动的数字化转型随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，我们正在迎来一个数据变革的时代。
大数据的出现和应用正在推动各行各业的数字化转型，改变着我们的生活和工作方式。
本文将探讨大数据在数字化转型中的作用，并展望未来的发展趋势。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法用传统的数据处理方法进行管理和分析。
其特点主要体现在以下几个方面：1. 体量庞大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB作为计量单位，远远超过个人或企业能够管理和处理的范围。
2. 多样性：大数据涵盖了文本、图像、音频、视频等多种格式和类型的数据，呈现出多样的数据形态和特征。
3. 时效性：大数据的产生速度极快，时效性要求高，需要实时更新和即时处理。
4. 价值密度低：大数据中包含着各种类型的数据，其中的有价值信息可能只占总数据量的一小部分。
5. 难以处理：传统的数据处理工具和方法无法高效地处理大数据，需要借助新的技术和工具。
二、大数据驱动的数字化转型数字化转型是指通过运用信息技术和数字化手段改造和提升传统行业的过程。
大数据作为数字化转型的关键驱动力之一，对传统行业的发展和创新产生了重要影响。
1. 企业管理与决策优化：大数据的应用使得企业能够从庞杂的数据中提取有价值的信息，帮助企业管理者进行决策和战略规划。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为、产品研发等方面的关键信息，从而优化企业的管理和运营策略。
2. 客户关系管理：大数据技术可以帮助企业更好地了解客户需求和行为，实现个性化定制和精准营销。
通过对客户的数据进行分析，企业可以针对不同的客户群体制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
3. 产品与服务创新：大数据分析可以揭示潜在市场需求和用户痛点，帮助企业进行产品研发和创新。
通过对大数据的挖掘和分析，企业能够更准确地把握市场趋势和用户需求，推出更具竞争力的产品和服务。
大数据时代生活工作与思维的大变革
大数据时代生活工作与思维的大变革大数据时代的到来，给人们的生活、工作和思维带来了巨大的变革。
与传统时代相比，大数据时代的生活、工作和思维方式不仅更加智能化和高效化，还更加开放、个性化和多元化。
首先，在大数据时代，人们的生活变得更加智能化。
我们生活中的许多方面都与数据相关，如智能手机、智能家居、智能交通等。
这些设备都通过传感器采集大量的数据，然后通过分析这些数据，帮助人们更好地管理他们的生活。
例如，智能手机可以追踪我们的日常活动，帮助我们保持健康；智能家居可以通过分析家庭成员的行为习惯来节省能源和提高安全性。
这些智能设备使我们的生活更加智能化，更加舒适和方便。
其次，大数据时代的工作方式也发生了巨大的变化。
大数据技术的出现使得许多工作流程更加高效和自动化。
例如，在传统的金融行业中，许多繁琐的数据分析工作可以通过使用大数据技术来进行自动化处理。
这不仅大大减少了工作的时间和成本，还提高了工作的准确性和可靠性。
此外，大数据技术还为许多新兴行业带来了更多的机会和挑战，如人工智能、物联网、无人驾驶等。
这些新兴行业需要大量的数据分析和处理来支持其发展，因此大数据技术对于这些行业的发展至关重要。
不仅生活和工作发生了变革，思维方式也在大数据时代发生了重大转变。
在传统时代，人们的思维方式更加局限和固定，往往只能凭借有限的信息做出决策。
而在大数据时代，人们可以更加开放和灵活地进行思考。
大数据技术使得人们可以快速获取和分析海量的信息，从而更好地理解问题的本质和发现隐藏的模式。
这种开放的思维方式使得人们更加敢于创新和冒险，也促进了社会的发展和进步。
然而，大数据时代也带来了一些挑战和问题。
首先，随着大数据的爆炸式增长，人们的隐私安全面临着严峻的挑战。
大数据的收集和分析需要大量的个人信息，如果这些信息被滥用或泄露，将会带来严重的后果。
因此，保护个人隐私变得非常重要。
其次，大数据时代的信息过载也给人们的思维带来了一些困扰。
大量的信息让人们很难辨别真假和重要性，容易产生迷茫和焦虑。
大数据理念变革的内容
大数据理念变革的内容一、引言随着信息技术的不断发展，数据量的不断增加，大数据已经成为了当今社会发展的重要趋势。
大数据理念变革是指在大数据时代下，人们对于数据处理和利用的思维方式、方法论等方面的变化。
本文将从以下几个方面来探讨大数据理念变革的内容。
二、传统数据处理方式与大数据处理方式比较1. 传统数据处理方式传统的数据处理方式主要是基于关系型数据库管理系统（RDBMS）来进行的。
这种方式需要先对数据进行规范化，在数据库中建立表格，并将各个表格之间建立关联关系，然后通过SQL语言进行查询和分析。
2. 大数据处理方式相对于传统的关系型数据库管理系统，大数据处理方式采用了分布式计算模式。
这种模式下，需要将存储在不同节点上的海量数据进行分片存储，并通过分布式计算框架（如Hadoop）来进行计算和分析。
三、大数据理念变革带来的影响1. 数据价值观念转变在传统时代下，人们更多地关注如何收集到更多的数据。
而在大数据时代下，人们开始更加注重如何从海量的无序信息中提取出有价值的信息。
2. 数据分析思维方式的变化在传统时代下，人们主要采用的是归纳式的思维方式来进行数据分析。
而在大数据时代下，人们更多地采用演绎式的思维方式来进行数据分析。
这种思维方式更加注重从数据中发现规律和趋势。
3. 数据隐私保护意识增强在大数据时代下，个人隐私泄露已经成为了一个非常严重的问题。
因此，人们开始更加注重个人隐私保护，并逐渐形成了一种“数据共享但不泄露”的理念。
四、大数据理念变革带来的挑战1. 技术挑战大数据处理需要使用到分布式计算框架、机器学习等前沿技术，这对于技术人员的素质和能力提出了更高要求。
2. 业务挑战在大数据时代下，企业需要重新审视自己的业务模式和商业价值。
同时，企业还需要具备良好的信息安全意识和隐私保护能力。
3. 社会伦理挑战在大数据时代下，个人隐私泄露已经成为了一个非常严重的问题。
因此，社会需要建立起一套完善的数据隐私保护机制，以保护个人隐私权益。
大数据将给人类生活带来哪些变革
大数据将给人类带来哪些变革-----冯麟茜如今，大数据一词被各行业人士广泛地提及，人们用它来描述当今信息时代中的海量数据。
随着科技与经济的发展，人们渐渐认识到了大数据那不可小视的价值与那巨大的影响力。
我认为大数据将带来的变革是：1.对思维方式的变革: 所谓思维方式，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式，并由此对我们的行为方式产生直接的影响。
然而，如今大数据正影响着我们的思维方式。
随着百度、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富，数据致富成了新的致富神话。
先前那些房地产、电器大亨费了九牛二虎之力才取得的亿万财富，而这些网络数据商则在短短的几年时间就迅速超越了这些实体公司的财富，并且所费人力、物力和财力甚少。
这些致富的神话使人们意识到了数据在我们这个时代成了最重要的资源之一，改变了我们传统的认知观念与往常的思维方式。
2.对教育的变革：传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式：铃声、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。
虽然这种教育也培养出了很多人才，然而大数据教育将呈现另外的特征，例如弹性学习、个性化辅导等。
学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用，利用松散耦合的数据收集工具和分析技术，研究并分析学生学习参与、学习表现和学习过程的相关数据，进而对课程、教学进行实时修正并预测学习者未来的学习趋势。
因此，大数据教育将更好的诠释“因材施教”这一词语，实现个性化学习与教学，培养出更多杰出的、优秀的人才。
3.对经济的变革：虽然我们在政治课上学到的是，生产决定消费，消费对生产有重要的反作用力。
然而我认为，在如今这个极为宣扬个性与创造力的社会中，消费很大程度地决定着生产。
消费者不认同的，就卖不出去，只有消费者认同的，才卖得出去。
然而，大数据可以在较短的时间内，通过对数据的全面感知、筛选、收集、分析、共享等为生产者提供可靠的、及时的信息，让生产者生产出更为畅销、更具个性化的物品。
大数据的时代已经来临，世间的众多事物正随之发展、随之改变，因此处于这个时代下的我们，也需在变革中不断前行！。
浅谈大数据时代的大变革
大数据 无疑 已成 为当前最热 门的话题 。大数 据是继 云计 算 、 物联 网、 移动互联 网之后 又一次颠 覆性 的技术革命 ， 开启 了一次重大 的时代 转型 。就像 望远镜 让我们能够感受 宇宙 ， 显微 镜让我们能 够观测微 生 物一样 ， 大数据正在 改变我们 的生 活已经理解世界的方式 ， 成为新发 明 和新服务 的源泉 。大数据 已经撼 动了世界的方方面面 ， 从科技到 医疗 、 政府 、 教育 、 经济以及社会的其它各个领域。ｎ １ ． 国内外大数据研究现状 ２ ０ １ １ 年， 美 国总统科技顾 问委员会建议 ， 大数据技术蕴含着重要 的 战略意义 ， 联邦政府应 当加 大投资研发力度 。据此提议 ， 美 国总统 奥巴 马２ ０ １ ２ 年３ 月２ ９日宣布启 动《 大数 据研究和 发展计划 》 ， 同时组 建 “ 大 数据高级指 导小组” ， 来协调政 府在大数据领域 的 ２ ｉ ＇ Ｌ 美元投资 。这 意 味着 ， 美 国把应对大数 据技术 革命带来的机遇和挑战 ， 提高到 国家 战略 层面 ， 形成了全体动员格局 。 日本 在 ２ ０ １ ２ 年７ 月推 出新的综合 战略 “ 活力 Ｉ Ｃ Ｔ日本” ， 将重点关 注大数 据应用 。新的 Ｉ Ｃ Ｔ 战略将 重点关注 大数据应 用所需 的云计算 、 传感器 、 社会化媒体 等智能技术开发 。新医疗技术开发 、 缓解 交通拥 堵 等公共领域也将会得到大数据带来的便利与贡献 。 ２ ０ １ ３ 年初 ， 英 国商业 、 创新 和技能部宣布 ， 将 注资６ 亿英镑 发展 ８ 类 高新技术 ， 大数据独揽 其中的 １ ． ８ ９ 亿 英镑 。随后 ， 英 国广播公 司品牌栏 目《 地平线 》 于５ 月份播 出纪录片《 大数据时代》 。由此可见 ， 从政府 、 研 究机构到企业 ， 英 国人 已经行动起来 了。 今年 以来 ， 中国计 算机学会 、 中国通信学会先后成立 了大数据 委员 会， 研究大数据 中的科学 与丁程问题 ， 科技部的《 中国云科技发展 “ 十二 五” 专项规划》 和工 信部 的《 物联网“ 十二五” 发展规划》 等都把 大数 据技 术作为一项重点予 以支持 。 今年 ７ 月份 ， 上海市科委 发布《 上海推进大数据 研究与发展三年 行 动计划 （ ２ ０ Ｉ ３ － ２ ０ １ ５ 年） 》 ， 计 划三年 内重点 选取医疗卫生 、 食品安全 、 终 身教育 、 智慧交 通 、 公共安全 、 科技服务等具有大数据基础 的领域 ， 探 索 交互共享 、 一体化 的服务模式 ， 建设大数据公 共服务平 台 ； 重点选取 金 融证券 、 互联 网 、 数 字生活 、 公共设施 、 制造和 电力等具有迫切需求 的行 业， 开展 大数据行业 应用研发 ， 探 索“ 数据 、 平台、 应用 、 终 端” 四位一体 的新型商业模式 ， 促进产业发展 。 ２ ． 大数据带来的变革 ２ ． １ 大数据时代的思维变革 在信息 化时代 ， 数 据处理变得 更加容易 、 更加快速 ， 计算机在 瞬间 处理成千上万的数据 。大数据时代主要有÷ 三 个重大 的思维转变 ： 是数 据分析 由少 量的样本数 据到总体 数据的转变 。长期 以来 ， 由于受存 储和分析 数据＿ Ｔ具 的影响 ， 我们 只能收集到少量 数据进行 分 析 。统计 学家们 证明 ， 采样 分析的精确性 随着采样随 机性 的增加 而大 幅增加 ， 但与样 本数 量的增 加关系不大。就是说 ， 样本数量 到达了某个 值 以后 ， 从新个 体身上得到的信息就越来越少 ， 这就类似 于经济学 中的 边际效应 。随机采 样成为数据 收集的 主要方 法 ， 但这是在 全部数据 不 能收集 和分析 的情 况下 的选择 ， 它本身存 在一些缺 陷。当人们想 对更 深层次 的细分领域 进行分析 时 ， 随机采样 的方法就不可取 了 。采样 的 目的是 用最少 的数据获得最 全面的信息 。随着数据处理 技术 的发展 ， 使得我们 可 以获得 海量 的数据 ， 那么采样 的方法就没有 意义 了。我 们 的思维也要跟着数据处理技术 的发展而变化 。 二是 由追求数据 的精确性 到接 受数据混 杂性的转变 。对于 “ 小 数 据” 而言， 最基本 的要求就是 减少误差 ， 保 证质量 。因为收集 的数据 量 较小 ， 所以必须保证 收集到 的数 据的精确性 。因为收集 的数据 的有 限 意 味着细微 的误差 会被 放大 ， 甚 至可能 会影 响到分析结 果 的准确性 。 但是 ， 当可以掌握 大量 数据 时 ， 没有数据 的精确性也可 以掌握事情 的发 展趋势 。大数据 时代不仅让我 们不再追求精 确性 ， 也让 我们无法 实现 精确性 。同时 ， 错误性 也不是大数据本身 固有的 ， 它是数据收集 和分 析 工具 的一个缺 陷。拥有 了大数据 ， 就不再需要对一个数据刨根究 底 ， 只 要掌握 大体 的发展 趋势 即可 。当然 ， 并不是 说放弃对数据 精确性 的追 求， 而是不再沉迷 于此。大数据可 以适 当忽略微观层面上 的精确 度 ， 这 会使得在宏观层面上有更好的洞察力 。 三是 由追求数据 的因果关 系到相关关系的转变 。寻求 因果关 系是 我们 长久 以来的 习惯。即使确定 因果关系很 困难且用途 不大 ， 我们 还 是习惯性 的寻找缘 由。相反 ， 在大数据时代 ， 我们无须再 紧盯事物 之间 的因果关系 ， 而应该 寻找事物之间的相关关系 ， 这会给 我们 提供非 常新 颖且有 价值 的观 点。相关关 系是指 当一个 数据值增加 时 ， 另一个数 据 值很有可能会 随之 增加。例如 ， 在一个特定 的地 区， 越多 的人 通过搜索 引擎搜索“ 流感” 的词条 ， 就意味着该地 区有更多 的人患 了流感 。 ２ ． ２大数据时代 的商业变革
大数据时的大变革
+ 《红楼梦》含标点87万字（不含标点853509字） + 每个汉字占两个字节：1汉字=16bit = 2*8位
=2bytes + 1GB 约等于671部红楼梦 + 1TB 约等于631,903 部 + 1PB 约等于647,068,911部 + 美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4
大数据时代 ----生活、工作与思维的大变革
• 一、认识大数据 • 二、大数据时代的变革 • 三、大数据时代的挑战 • 四、大数据的应用
+ 何为大 —数据度量 + 1Byte = 8 Bit + 1KB = 1,024 Bytes + 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes + 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes + 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes + 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes + 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes + 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes + 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
21世纪是数据信息大发展的时代,移动 互联、社交网络、电子商务等极大拓展 了互联网的边界和应用范围，各种数据 正在迅速膨胀并变大。
新一代信息技术导论 第4章 大数据时代变革
第四章
大数据时代变革
数据存储与管理
• 利用分布式文件系统、数据 仓库、关系数据库、NoSQL 数据库、云数据等，实现对 结构化、半结构化和非结构 化海量数据的存储和管理。
4
第四章
大数据时代变革
数据处理与分析
3
社交网络
第四章
大数据时代变革
• 数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建 图，其中就包括hadoop战略部署。
3
医疗行业
第四章
大数据时代变革
• Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析 预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床 医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
• 音乐元数据公司Gracenote收到来自苹果公司的神秘忠告，建议其
购买更多的服务器。Gracenote照做了，而后苹果推出iTunes和iPod，
3
Gracenote从而成为了元数据的帝国。
4.2 大数据处理的关键技术
第四章
大数据时代变革
从数据分析全流程的角度，大数据技术主要包括数据采集
与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐 私保护等几个层面的内容
第四章
大数据时代变革
5
三次信息化浪潮
第四章
大数据时代变革
• 第一次信息化浪潮：
1980年前后，个人计算机（PC）开始普及，使得计算机走入企业和千家万户， 大大提高了社会生产力，也使人类迎来了第一次信息化浪潮，Intel、IBM、苹果、 微软、联想等企业是这个时期的标志。
6
三次信息化浪潮
• 第二次信息化浪潮：
第四章
大数据时代变革
浅谈大数据带来的变革
浅谈大数据带来的变革大数据，是指规模大、结构复杂、多样性强、时效性强的数据集合，它来源于各种应用场景和业务系统，包括传感器数据、网络数据、企业数据、移动数据等。
随着互联网、物联网、移动互联网等技术的飞速发展，数据量的增长呈现出爆炸式的增长态势，如何有效地利用这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。
大数据技术的出现，为我们提供了一种解决这一难题的方法，同时也为社会带来了全新的变革。
1. 经济领域的变革大数据技术的出现，为经济领域带来了巨大的变革。
在传统的经济生产模式中，企业依靠经验和感觉来进行决策，决策的质量难以保证，也难以进行精准的市场定位。
而有了大数据技术，企业可以通过对海量数据的分析，获取用户的行为模式、偏好、需求等信息，从而更加精准地定位市场和用户，提高产品的市场适应性和竞争力。
在供应链管理、生产计划、销售预测等领域，大数据技术也可以帮助企业提高效率，降低成本，优化资源配置。
通过对生产、供应链、销售等环节的数据进行分析，企业可以更好地了解市场的变化，及时调整生产计划和库存，降低因市场波动造成的损失。
大数据技术也可以帮助企业优化产品设计、改进营销策略，提高产品的市场竞争力。
大数据技术的应用，对企业的经济效益有着显著的影响。
2. 社会管理的变革大数据技术的应用不仅在经济领域带来了变革，对社会管理也有着深远的影响。
政府部门可以通过大数据技术对社会经济、民生等方面的数据进行统计、分析，从而更加精准地制定政策措施。
通过对居民消费、医疗、教育等数据的分析，政府可以了解居民的实际需求，同时也可以更好地进行资源调配和规划，提高政府的管理水平和服务水平。
在安全领域，大数据技术也可以帮助政府和相关部门更加准确地掌握社会稳定情况，发现并应对各种安全隐患，加强对恐怖主义、网络犯罪等行为的监控和打击。
大数据技术的应用还可以帮助城市规划和交通管理等领域更加高效地进行资源配置和规划。
3. 科研创新的变革在科研创新领域，大数据技术的应用也发挥着非常重要的作用。
大数据时代的经济学变革
标题：大数据时代的经济学变革随着科技的飞速发展，我们正迈入一个全新的时代——大数据时代。
在这个时代，数据的规模、速度、种类和价值都发生了翻天覆地的变化，这无疑对经济学产生了深远的影响，并带来了许多新的挑战和机遇。
一、数据驱动的决策制定在大数据时代，经济学的研究对象已经从抽象的个体和现象转变为庞大的数据集合。
这些数据不仅数量庞大，而且来源广泛，包括社交媒体、电商交易、传感器数据、医疗记录等。
这些数据提供了前所未有的机会，使我们能够更准确地理解经济现象，预测市场趋势，制定更有效的政策。
例如，通过分析社交媒体上的舆情数据，我们可以更准确地把握公众对某一政策的看法和态度；通过分析电商交易数据，我们可以更精确地预测商品的需求和价格；通过分析传感器数据，我们可以更全面地了解城市交通状况，优化公共交通系统。
二、市场预测的精确化大数据的应用也使得市场预测变得更加精确。
在传统经济学中，市场预测通常基于样本数据和经验推断，而这在大样本数据面前显得苍白无力。
现在，我们可以利用大数据技术对市场进行深度挖掘和分析，揭示出许多以前难以察觉的模式和关系，从而更好地理解市场动态，预测市场趋势。
此外，大数据还为我们提供了更多的定价策略选择。
在传统的定价模型中，价格往往基于成本和市场调查，而现在我们可以根据大数据分析，更加精确地了解消费者行为和需求，从而制定更具有针对性的定价策略。
三、政策制定的新视角大数据对政策制定的影响也日益显著。
传统的政策制定往往基于有限的样本数据和专家意见，这可能无法全面反映公众的需求和意愿。
而在大数据时代，政策制定者可以获取到更广泛的数据，了解更多公众的意见和需求，从而制定出更加符合公众利益的政策。
此外，大数据还可以帮助政策制定者更好地评估政策的实施效果。
通过分析大数据，我们可以更准确地了解政策实施后的社会反响，从而调整和优化政策措施。
四、挑战与机遇并存然而，大数据的发展也带来了一些挑战。
首先，大数据的处理和分析需要强大的技术和人才支持，这对许多国家和地区来说都是一个不小的挑战。
《大数据时代》的三大思维变革
引言概述：
随着大数据技术的快速发展，我们正逐渐进入一个被称为“大数据时代”的全新时代。
在这个时代里，海量的数据被广泛收集、存储和分析，给各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据时代不仅仅意味着技术的进步，更是需要我们进行思维的变革。
本文将就大数据时代的三大思维变革进行探讨，分别是全面思维、实时思维和智能思维。
正文内容：
一、全面思维
1.尽快接纳并善用大数据技术
2.积极拥抱多样性的数据来源
3.跨学科合作，实现全面的数据分析
4.考虑数据的完整性和可靠性
5.采用多维度分析，帮助决策的精准性和深度
二、实时思维
1.运用实时数据分析，提高决策的准确性
2.开展实时数据监测，及时发现问题
3.引入实时反馈机制，加速迭代优化
4.预测和应对实时变化的市场需求
5.加快数据处理速度，提升实时决策能力
三、智能思维
1.利用技术进行智能分析
2.引入机器学习，提高数据分析效率
3.发展深度学习算法，实现自动化决策
4.结合大数据与智能硬件，实现智能化运营
5.提升智能算法的准确度和鲁棒性
总结：
大数据时代给我们带来了前所未有的机遇和挑战，但同时也要求我们进行思维的变革。
全面思维要求我们积极接纳和善用大数据技术，采用多维度分析，确保决策的精准性和深度；实时思维要求我们运用实时数据分析，加快数据处理速度，提升实时决策能力；智能思维要求我们结合技术进行智能分析，利用机器学习和深度学习算法实现自动化决策。
只有通过这三大思维变革，我们才能更好地应对大数据时代所带来的挑战，抓住机遇，实现更高效的决策和创新。
大数据应用案例5-大数据带来的变革
大数据应用案例5-大数据带来的变革大数据应用案例 5 大数据带来的变革在当今数字化的时代，大数据已经成为了推动社会发展和变革的重要力量。
从商业运营到医疗保健，从城市管理到娱乐产业，大数据的应用无处不在，深刻地改变了我们的生活方式和工作模式。
让我们先来看一看电商领域。
淘宝、京东等电商平台每天都会产生海量的数据，包括用户的浏览记录、购买行为、评价反馈等等。
通过对这些数据的分析，平台能够精准地为用户推荐商品。
比如，当你在淘宝上搜索了一款运动鞋，接下来你可能会发现页面上为你推荐的都是与运动相关的服装、器材等商品。
这背后是大数据算法在起作用，它根据你的搜索历史和购买偏好，预测你的需求，从而提高了用户的购物体验，也增加了商家的销售额。
大数据在交通领域的应用也令人瞩目。
像高德地图、百度地图这样的导航软件，通过收集用户的实时位置信息和行驶速度等数据，能够准确地预测路况。
在你出行前，它可以为你规划出最优的路线，避开拥堵路段，节省出行时间。
同时，交通管理部门也可以利用这些数据来优化交通信号灯的设置，改善城市的交通流量，提高道路的通行效率。
在医疗领域，大数据同样发挥着重要的作用。
医院积累了大量的患者病历、诊断报告、治疗方案等数据。
通过对这些数据的分析，医生可以更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
例如，对于癌症患者，大数据可以帮助医生分析患者的基因信息，找到最适合的药物和治疗方法，提高治疗效果。
此外，大数据还可以用于疾病的预防和监测。
通过分析人群的健康数据，发现疾病的流行趋势和潜在的风险因素，提前采取措施进行干预。
金融行业也是大数据应用的重要领域之一。
银行和证券公司可以通过分析客户的交易记录、信用评级、资产状况等数据，评估客户的信用风险，做出更准确的信贷决策。
同时，大数据还可以用于金融市场的预测和监管。
通过分析市场数据，预测股票价格的走势，防范金融风险。
教育领域也逐渐受益于大数据。
在线教育平台可以根据学生的学习进度、答题情况、学习习惯等数据，为学生提供个性化的学习方案。
大数据时代-思维变革
• 海明威作品与菲茨杰拉德的书
• 知道是什么就够了，没必要知道为什么
• 据说亚马逊销售额的三分之一都是来自于 它的个性化推荐系统。
在大数据时代之前，相关关系的应用很少。因为数据很少而且收集数据很费时费力，所以统计学家们喜欢找到一个关联物， 然后收集与之相关的数据进行相关关系分析来评测这个关联物的优劣。那么，如何寻找这个关联物呢？ 除了仅仅依靠相关关系，专家们还会使用一些建立在理论基础上的假想来指导自己选择适当的关联物。这些理论就是一些抽
1997年，24岁的格雷格·林登（Greg Linden）在华盛顿大学就读博士，研究人工智能，闲暇之余，他会在网上卖书。他的网店
运营才两年就已经生意兴隆。 林登被亚马逊聘为软件工程师，以确保网站的正常运行。
林登与亚马逊推荐系统 詹姆斯·马库斯（James arcus）回忆说：“推荐信息往往为你提供与你以前购买物品有微小差异的产品，并且循环往复。”詹姆斯
望他们通过对一些历史数据的研究，比如说通过研究以前出现过的问题、基础设施之间的联系，进而预测出可能会出现问题
改变，从操作开始 并且需要维修的沙井盖。如此一来，它们就只要把自己的人力物力集中在维修这些沙井盖上。
这是一个复杂的大数据问题。光在纽约，地下电缆就有15万公里，都足够环绕地球三周半了。而曼哈顿有大约51000个沙井盖 和服务设施，其中很多设施都是在爱迪生那个时代建成的，而且有二十分之一的电缆在1930年之前就铺好了。尽管1880以来
• 相关关系：相关关系的核心是量化两个数据值之 间的数理关系。
– 强和弱
• 通过给我们找到一个现象的良好的关联物，相关 关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。
• 实例：沃尔玛——蛋挞与飓风
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第三类产品
现有淘宝流量型产品价 格为12至15元500g 经营型产品价格为50至 99元500g 利润型为100元以上 500g网络媒体主要推广渠道 ：关键字，导入产品主页后再导入淘宝
淘宝直通车：导入流量，通过淘宝页面进行销售。主要推广第一类产品 淘宝联盟：导入流量，精准购买 微信：收集客户资料，通过食谱，电子优惠卷等营销手段，增强客户粘 度
三、几个误区 四、怎样面对大数据时代
从大数据市场获益的“三板斧”
一部电视剧的诞生
大卫·芬奇
+
凯文·史派西
+
白宫政治
这部用大数据 “算”出来的电视剧，包含 了3000万用户的收视选择、400万条评论、 300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来 拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的 客观喜好统计决定
我的亚马逊kindle
不用花大力气想“为什么” 只需要管“是什么”
社会服务
如谷歌基于用户搜索数据推出的产品谷歌流感趋势，可以迅 速、准确的对流感进行预报
其它
大数据关键技术与产业研究
……
第40页
其它行业普遍仍在探索…
医疗
美国DNAnexus为医疗机 构和用户提供了基因数据 的管理、分析和可视化能 力。
能源
能源机构Vestas综合考虑 温度、降水、风速、湿度、 气压等因素，确定锋利涡 轮机的最佳安置地。
淘宝人群指数
女性消费者潜力巨大 25岁至49岁是主要成交客户 淘宝用户男女比例均衡，但女性消费者需要增长到75%可成为优 秀的电商。所以，普洱茶产品定位需要从女性方向深入，而男性 消费者则需要通过良好的产品质量进行维护
淘宝排名前16的普洱茶电商
淘宝普洱茶销售现今以小店铺形式进行经营，无领导品牌上榜 天猫店排名前四，销量排名前四，所以，建议开设天猫店 销量最好的普洱茶价位为14.50，半年销售额为27万 结论：淘宝进入时机相对合适，品牌及资金竞争型企业尚未出现
互联网金融，银行别怕
接近零成本
不良贷款率1.02%
银行小微企业贷款不良率5.5%～ 6%
低坏账率
7X24小时机器自动，单笔成本2.3元 传统银行单笔800~2000元
互联网金融，银行别怕
小微金融 （云南本土企业）
互联网企业引领全球大数据应用
互联网企业大数据应用场景
定向广告
如Facebook对用户基本属性、行为习惯和兴趣等进行语义 分析，为广告商提供基于数据挖掘的自助式广告下单服务系统
传 统 行 业
制造业
日本小松公司根据挖掘机 工作情况进行大数据分析， 判断下一年度的市场需求。
美国征信所Equifax对海 西班牙电信“智慧足迹” 量信息进行交叉分析，推出 70余项新服务。 产品可提供基于位置的 大数据分析。
电信运营
金融
其它：农业、气象……
互联网与传统产业不断融合，将催生新的大数据创新机会
• 难道2008年才出现？
• 大数据的运用什么时候出现的呢？
• 你能举出几个例子吗？
例子
股票分析模型
例子
糊涂! 华尔街华裔“高富帅”窃取模型被抓
发布于: 2014/03/13 10:59 pm
当地时间2月20日，纽约当局对28岁的前量化分析师高亢提起诉讼， 他涉嫌窃取其曾供职的140亿美元对冲基金单位所使用的算法交易模 型信息。当地时间3月11日，高将在纽约最高法院被提审。 当日上庭时，高亢内穿灰色衬衫，外罩黑色毛衣，鼻梁上架着一副黑 框眼镜，他面相清秀白净，精神看起来不错。检方对高亢提起了11 项指控，包括3项非法使用机密科学信息重罪，4项1级非法复制计算 机相关信重罪和4项非法窃取计算机相关信息重罪。
大数据的变革
2015年4月
一、认识大数据
二、案例分享
三、几个误区 四、怎样面对大数据时代
两个问题
• What? • When?
“大数据”是什么？ 何时知道“大数据” data)，或称巨量资料，指 的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优 化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 • 《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这
零售业
沃尔玛零售数据商业智能 分析系统，可以了解到全球 4000多家门店每天的销售情 况并辅助制定销售策略。
传统行业大数据应 用基本特点
数据源主要来自企业 内部、类型较少、实时 要求较低 企业逐渐重视大数据， 但当前应用相对简单， 处于探索阶段 掌握大数据技术的企 业较少，主要由ICT企 业提供技术支持
淘宝排名前4的普洱茶电商分析
自制普洱茶为主，代销为辅 价格以50元为主推商品 人员构成约为20人配置
产品策略
• 普洱茶电商产品定位，首先要弱化传统不卫生的加工 形象，打造安全卫生形象，并普及功能性知识。 • 普洱茶产品除具有基础特征外，还需分为3类产品。 依据客户群体的消费特征，其中三类产品承担三种销 售功能， • 第一类：低利润流量导入型低端产品。 • 第二类：合理利润重复购买型产品。 • 第三类：高利润行业品牌领导型产品。
一、认识大数据
二、案例分享
三、几个误区 四、怎样面对大数据时代
误区一：IT就是大数据
常见的想法：
– 公司有一个IT管理运营系统 – 公司专门有一个IDC中心 – 公司已经有大数据了
– 我们公司卖了一套数据系统给客户，客户价值就挖掘完了
思考：
– 数据产生价值了吗？
误区二：大数据是信息部的事情
系统日志数据 用户交易数据 ……
提升服务质量
如Facebook对大量用户产品使用状况的数据进行分析，优 化产品设计及服务，改善用户的使用体验
简单的大数 据应用已在互 联网领域广泛 开展，且大部 分企业具备自 行实施应用的 技术能力
掌握有大量 用户行为数据 的互联网巨头 可以较好提供 社会化服务
Volume（大量） Velocity（高速） Variety（多样） Value（价值）
对于使用数据 的企业 • 挖掘客户的价值 • 减少成本的价值 • 创造需求的价值 ……
对于提供服务 的企业 • 客户是否会运用数据 • 除了系统集成，我们
还能为客户提供什么
增值服务 ……
一、认识大数据
二、案例分享
价格策略
第一类产品
– – – 情感诉求：保健、安全 目标人群：女性、男性中青年 建议价格：20至30元（制作成本为5元至10元）
第二类产品
– – –
– – –
情感诉求：材料、产地、安全、茶文化 目标人群：女性、男性中年 建议价格：99元（制作成本30元）
情感诉求：材料、产地、年份 目标人群：男性、女性 建议价格：150元（成本50）198元（60）298元（80） 398元（100）
普洱茶的关注省份
经济发达区域需求高
普洱茶的关注城市
经济发达城市需求较高
淘宝地域指数
淘宝交易指数
2011年7月至2014年4月，淘宝采样数据 淘宝搜索指数平均于10000，交易指数平均于200，转化率平均在2%之间。 其中双十一11年转化率4%，12年转化率6%，13年转化率达10% 结论，普洱茶连续3年销量在增长，普洱茶用户在增长
丁蟹效应1
不要问我为什么股 票会下跌
TVB电视剧《大时代》
丁蟹效应2
“丁蟹效应”
凡是播出由郑少秋主演的电视剧， 恒生指数或A股已有32个明显下跌 丁家宜的电视剧，也有类似现象
4月13日，香港娱乐频道官微@HKChannel 发出一则消息：“TVB下周一重播《大时 代》！香港股市连日劲升，无线突然宣布于 本月20日(下周一)午夜时段重播《大时 代》。”
互联网和移动 互联网快速产 生的各类数据
用户行为数据 网页数据
互联网企业 大数据应用 基本特点
定向广告和 个性化推荐
个性化推荐
如亚马逊利用大数据技术为用户提供社会化推荐、广播式个 性化推荐等服务，加快了产品传播的速度
满意度分析
如Twitter对提到产品的文本进行搜集并按规则打分，得到 客户对产品的满意度评价
还有什么案例
气象预报
个人信用
……
网购交易
正确理解大数据
• 大数据并不是新的东西，什么时候出现的已经并不重 要
• 因为影响越来越大，所以被凸显出来
• 被凸显出现，意为着大的价值 • “是什么”，而不是“为什么”
– 由样本的分析到了整体的结果，模型越来越准，甚至可以抛 弃模型
• 要了解大数据能为我们做些什么
日均流量43 日均交易量，平均为4400 铁观音整体搜索指数：3644，平均为3500 小结：网络统计铁观音年销售总额在22亿左右。所以普洱茶年销售总额 应高于铁观音（普洱茶无年销总额可查询）
普洱茶的网络需求
普洱茶用户需求排 名： 1、功效 2、副作用 3、减肥 4、知名品牌 5、保存 6、十大品牌 7、云南产地 8、价格
其它案例
再看看其它案例
NBA投篮命中率，决定攻防策略
《点球成金》，看数成金！
魔球理论
奥克兰运动家队球队经理比利·宾恩在一次 偶然的机会结识了耶鲁大学经济学硕士彼 得，两人对于球队经营的理念不谋而合， 他们用数学建模的方式，逐渐开始挖掘上 垒率的潜在明星，并通过软磨硬泡将他们 招致麾下 关于魔球理论，其核心的观点并不算多， 可要在一个竞争极为激烈的联盟中将其付 诸实施却不是件容易的事情。“魔球理论” 关于挑选和交易球员的原则总结起来主要 有这么几点： 一、遵循低买高卖的原则，绝不花大价钱 购买高价球员。 二、选球员只看客观的数据，尤其是长期 积累、经过精确计算的数据，得以低价挑 选的球员。 三、善于挖掘别人看不上眼的明日之星， 从一些不知名的球员中挖掘出明星。 四、善于球星的再生，一些受伤或者处于 低潮期的明星，在低价加盟运动家队后都 获得了再生。