大数据告诉你真相
大数据告诉你,为什么你老婆晚上越来越不愿意让你碰了
大数据告诉你，为什么你老婆晚上越来越不愿意让你碰了最近经常有男性朋友给小编发邮件，说自从进入三十来岁，和老婆晚上羞羞的越来越少了。
不知道是谁出了问题，按说正是三十如狼、四十如虎的年龄，为什么老婆晚上越来越不愿意让你碰了?那么小编从调查来看，大体有如下原因:第一:出轨。
无论是身体出轨也好，精神出轨也好。
我们来看一下大数据:之前网易对336名女性调查显示,婚后女性的出轨率为%,在这精神出轨占%,肉体出轨占%。
肉体出轨远远高于精神出轨，这说明，很多女性不在是想想而已，而是想了就马上去做。
作为对比，2010年的出轨率是40%。
再看下面这三组大数据:所以，毫无疑问，大数据告诉我们，最重要的原因就是婚外情。
当男性朋友发现了自己老婆越来越不愿意让自己碰的时候，就要好好沟通一下了。
第二:健康。
当前中国人的身体素质在走下坡路，调查显示，办公室白领一族久坐不动，盆腔疾病非常普遍，而盆腔疾病是引起晚上羞羞不适的最重要的原因。
第三:过劳。
社会节奏变快，工作强度变大，部分职业女性回家之后还要照顾家人孩子，所以疲惫，身体和心里的疲惫让女性不愿意再做，也懒得再做那些事，就像身体被掏空。
第四:缺乏新鲜感。
三十多岁的年纪，上有老，下有小，而且夫妻多结婚多年，早没有了新鲜感，年轻时候的一晚几次都不累，都不烦，逐渐到了现在，我摸着你的手就像左手摸右手。
毫无新鲜感的夫妻，注定也是没有激情的夫妻生活。
那么针对以上大数据分析，男人遇到这种情况该如何去做呢:1.及时沟通感情，防止情感出了意外;2.注意锻炼身体，不适的话早看医生;3.别把工作当成最重要的了，要学会劝说老婆放空自己;4.度点浪漫吧，这一招对从18到80的女性都是屡试不爽的。
大数据告诉你真正的有钱人是什么样的
大数据告诉你真正的有钱人是什么样的1啥是大众富裕阶层？《白皮书》显示，中国大众富裕阶层福布斯中文版定义的大众富裕阶层是指，个人可投资资产在60万人民币至600万人民币之间（约1 0万美元~100万美元）的中国中产阶级群体。
其中，个人可投资资产包括个人持有的流动性资产，如现金、存款、股票、基金、债券、保险及其他金融性理财产品，以及个人持有的投资性房产等。
2从事哪些行业？受访的中国大众富裕阶层主要集中于贸易、金融和制造业三个行业，从受访大众富裕阶层所在单位性质来看，民营企业占比51.7%，另外，中国正处于从传统产业向新兴产业的转型时期，TMT（电信、媒体和科技）行业正在力压房地产。
3财富来源都有啥？《白皮书》显示，工资/奖金、企业经营或企业分红、金融产品投资所得依然是受访大众富裕阶层主要的财富来源。
55.1%的受访大众富裕阶层的财富主要来源于工资或奖金，这一比例相较前两年降幅超过2个百分点。
紧随其后的是企业分红（33.1%）和金融产品投资（29.7%），与去年相比，前者下降的比率正好与后者升高的相持平，约为2个百分点。
相对于房地产投资（16.0%），金融产品投资让更多大众富裕阶层受益，约占财富来源的29.7%。
4 年龄分布受访大众富裕阶层中，男女比例分别为55.1%和44.9%，总体趋于平衡。
同时在年龄分布上，30岁~49岁之间的受访者已占逾六成，其中“30岁~39岁”，受访者所占比例较去年有所上升，达到35%，在大众富裕阶层中起到中流砥柱的作用。
这一年龄段的人群正处在个人能力的高峰时期，同样也处在职业发展或创业的黄金时段。
此外“30岁以下”的受访者占比也达到19.0%，其中不乏创业有成的年轻人。
5学历分布受访大众富裕阶层的学历总体较高，拥有本科及以上学历的占64.8%，其中本科学历为55.4%，硕士及博士学历的也有将近10%的比例。
6大众富裕阶层的幸福感看到了吧，大众富裕阶层普遍感到“幸福”和“比较幸福”，明确表示“不幸福”的仅占到1.8%。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事1500字大数据应用案例:1. 亚马逊的个性化推荐系统：亚马逊利用大数据分析用户行为和购买历史数据，为每个用户推荐个性化的商品，提高用户满意度和购买率。
2. 人脸识别技术：通过大数据分析和深度学习算法，人脸识别技术可以被用于安全监控、身份验证和客流分析等领域。
3. 谷歌的搜索算法：谷歌利用大数据分析用户搜索行为和网页内容，不断优化搜索算法，提供更准确和个性化的搜索结果。
4. 滴滴打车的动态价格调整：滴滴打车利用大数据分析车辆位置、乘客需求和交通状况等信息，实时调整车费，提高了乘客的出行效率和司机的收益。
5. Facebook的社交图谱：Facebook通过大数据分析用户的社交关系和兴趣，构建了庞大的社交图谱，为广告商提供个性化的广告定向。
6. 云服务提供商的资源调度：云服务提供商通过大数据分析用户的资源需求和使用情况，实现资源动态调度，提高资源利用率和用户满意度。
7. 物流公司的智能配送系统：物流公司通过大数据分析交通状况、预测需求和优化路线，实现智能化的配送管理，提高送货效率和减少成本。
8. 银行的信用评估系统：银行通过大数据分析用户的财务数据、信用记录和行为模式，实现自动化的信用评估，提高贷款申请处理效率。
9. 医疗诊断系统：医疗机构利用大数据分析患者的临床数据、基因信息和医学文献，帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。
10. 酒店的客户关系管理系统：酒店通过大数据分析客户的预订历史、偏好和评价，实现个性化的客户关系管理，提高客户忠诚度和满意度。
11. 零售商的销售预测系统：零售商通过大数据分析产品销售数据、市场趋势和顾客反馈，预测需求，优化库存管理和进货计划。
12. 媒体公司的内容推荐系统：媒体公司通过大数据分析用户的阅读和观看行为，为用户推荐适合的内容，提高用户黏性和广告收入。
13. 城市交通管理：城市交通管理部门利用大数据分析交通状况、道路负载和乘客需求，优化交通规划和公共交通调度，提高交通效率和减少拥堵。
大数据告诉你哪些城市的教育资源最丰富
大数据告诉你哪些城市的教育资源最丰富随着社会的发展和进步，教育资源的丰富程度对一个城市的发展和竞争力起着至关重要的作用。
然而，要确定哪些城市拥有最丰富的教育资源并不是一件容易的事情。
幸运的是，随着大数据的出现和发展，我们可以通过对大数据的分析和研究，得出哪些城市的教育资源最为丰富。
本文将根据大数据分析的结果，向您介绍其中一些城市。
首先，通过对师资力量的考量，我们能够得出一些城市拥有最丰富的教育资源。
优秀的教育师资是一个城市教育发展的重要保障。
大数据显示，上海、北京和深圳是中国教育资源最丰富的城市之一。
这些城市拥有数量众多且质量上乘的教师队伍，他们具备高学历、丰富的教学经验和创新教学理念。
这些优秀的教师能够提供高质量的教育教学服务，提高学生的学业成绩和综合素质。
其次，通过对教育设施和学校数量的考量，我们可以得出一些城市的教育资源更为丰富。
例如，北京、上海和广州等一线城市在学校数量和教育设施方面占有明显优势。
这些城市拥有众多的高水平学府和现代化教育设施，这些设施为学生提供了良好的学习环境和丰富的课外活动资源。
这些学校和设施不仅能够提供优质的教育资源，还能够培养学生的综合素质和社会适应能力。
大数据还可以通过对教育支出和投入的衡量，来评估一个城市的教育资源丰富程度。
当一个城市愿意在教育方面增加投入，提高教育质量和促进教师的发展时，这个城市的教育资源往往更为丰富。
以杭州为例，作为浙江省的省会城市，杭州一直将教育置于重要位置。
通过大数据的分析，我们可以看出，杭州在教育投入方面一直保持较高的水平。
这种高额的教育投入为杭州市提供了一系列的教育资源，包括师资队伍的建设、教育设施的改善以及教育教学的创新与发展。
除了以上提到的城市，还有一些其他的城市也在教育资源丰富程度方面表现出色。
例如，成都、重庆和武汉等中西部地区城市，也在近年来致力于加大教育投入并提高教育质量。
这些城市通过丰富的课程设置和创新的教学模式，为学生提供更多选择和更广阔的发展空间。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事-应用案例
大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。
大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。
然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。
现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。
大数据应用案例之电视媒体对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。
该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
大数据应用案例之社交网络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。
五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。
而现在，其俨然成为一个工程强国。
LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。
不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo 数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。
它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。
大数据应用案例之医疗行业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。
自贡空气质量真的有改善吗？这些数据告诉你真相
自贡空气质量真的有改善吗？这些数据告诉你真相年初以来，我市致力于打赢环保翻身仗，以前所未有的重视程度、投入力度、督察力度、问责力度，开启了抓实生态文明建设和环境保护工作的新常态，据环保部门资料显示：今年1至5月，全市PM2.5、PM10同比下降12.9%、8.8%，其中PM10从全省倒数第一上升至倒数第五，5月大气质量综合指数从去年全省倒数第二上升至倒数第六。
严守生态保护红线为了千年盐都天更蓝、水更清、山更绿，年初全市召开打赢环保翻身仗誓师大会，确立了生态环境质量“一年明显改观、三年提质升位、五年彻底变貌”的目标，瞄准生态环境短板，严守生态保护红线，采取了铁腕治霾、系统治水、综合治土等系列举措。
“抓与不抓大不一样，按部就班的抓和用心用力的抓更不一样。
”市环保局负责人说，中央、省、市三级环保督察所引发的连锁效应可谓“铺天盖地”，从目标考核到整改督导、环保执法，再到媒体曝光、追责问责，一切为了扭转生态环境的“短”和“痛”。
取缔非法搅拌站完成绿色化改造一个项目、多个搅拌站、遍地开花——这是中央环保督察组向我市反馈的主要问题之一。
去年下半年以来，针对施工扬尘污染管控不力等现象，全市范围内的专项整治行动持续铺开，力度空前。
截至目前，85家非法搅拌站已全部按标准取缔，13家合法搅拌站全面完成绿色化改造，实现了非法混凝土搅拌站全面“清零”。
我市还突出长效管理，按照“既满足城乡建设需要，又防范过度恶性竞争”的要求，编制了《自贡市预拌混凝土搅拌站布点规划（2017—2030年）》。
目前该规划已送规划部门审核，经专家委员会通过后由市政府批准发布执行。
提标改造让水质更清沱江干流自贡段全长127公里，干流流域总面积3214平方公里。
上游从内江市东兴区进入自贡市大安区庙坝镇，从富顺县长滩镇流入泸州市泸县。
去年以来，我市坚持干支流并重、点面结合方针，实施“两解决一推进一加强”重点工作，致力于恢复沱江清水永续长流。
据市水务局负责人介绍，计划2019年前完成沿江1座富顺县城生活污水处理厂、20座乡镇污水处理设施、晨光工业园区污水处理厂的建设和提标改造。
大数据时代,几个例子告诉你什么是大数据
大数据时代,几个例子告诉您什么就是大数据工具类厂商蓄意炒作大数据,以达到售卖产品的目的,但导致的结果就是很多人对大数据这一概念云里雾里。
实际上,大数据就发生在您我身边,虽然您瞧不到它,但它却时时影响着我们的生活。
现阶段,与大数据相关的企业有三种。
一种就是工具类公司,她们宣传得最卖力,并且把大数据吹出了泡沫,原因就是它们希望把自己的产品卖给企业;一种就是依托于大数据从事咨询服务类的企业;还有一种就就是实实在拥有大数据的公司,它们与我们休戚相关,也就就是下面的小故事所要阐述的内容。
第一个故事,百货公司知道女孩怀孕美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具,可以对顾客的购买记录进行分析,并向顾客进行产品推荐。
一次,她们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录,推断出这一女孩怀孕,然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。
这一作法让女孩的家长勃然大怒,事实真相就是女孩隐瞒了怀孕消息。
点评:瞧似杂乱无章的购买清单,经过对比发现其中的规律与不符合常规的数据,往往能够得出一些真实的结论。
这就就是大数据的应用。
第二个故事,搜狗热词里的商机王建锋就是某综合类网站的编辑,基于访问量的考核就是这个编辑每天都要面对的事情。
但在每年的评比中,她都号称就是PV王。
原来她的秘密就就是只做热点新闻。
王建锋养成了瞧百度搜索风云榜与搜狗热搜榜的习惯,所以,她会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理,关注的人自然多。
点评:搜狗拥有输入法,搜索引擎,那些在输入法与搜索引擎上反复出现的热词,就就是搜狗热搜榜的来源。
通过对海量词汇的对比,找出哪些就是网民关注的。
这就就是大数据的应用。
第三个故事,阿里云知道谁需要贷款这就是阿里人讲述的一个故事。
每天,海量的交易与数据在阿里的平台上跑着,阿里通过对商户最近100天的数据分析,就能知道哪些商户可能存在资金问题,此时的阿里贷款平台就有可能出马,同潜在的贷款对象进行沟通。
点评:通常来说,数据比文字更真实,更能反映一个公司的正常运营情况。
大数据告诉你,中国家庭教育现状
大数据告诉你，中国家庭教育现状依菲工作室2015-12-27 13:29:14家庭教育小学资讯学校动态阅读(29036)评论(2)声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
举报12月22日，全国妇联儿童工作部召开了第二次全国家庭教育现状调查结果发布会，发布了全国家庭教育现状调查的主要结果和核心数据。
此次调查以中小学生父母为主要调查对象，调查范围覆盖北京、天津等28个省区市的93个市县。
调查方式以问卷调查为主，辅以文献研究和网络调查。
此次调查都有哪些新发现呢？我们一一看来。
1、家长的家庭教育观念和行为整体状况趋好九成左右父母对未成年人家庭保护的法律规定表示认同；九成以上父母自我感觉家庭关系良好，八成以上觉得自己和孩子快乐；父母对自身教育职责的认识趋于理性，家长最看重的教育责任，排在前五位的依次是：“培养良好行为习惯”、“教孩子明辨是非”、“教孩子学会自我保护”、“家长以身作则”和“创造温馨的家庭环境”；父母的生育观更注重家庭生活充实和自身人生美满；父母的人才观趋于社会的主流价值观并且更加务实，父母首选是希望孩子成为“敬老爱幼有家庭责任感的人”，比例达到78.3%，其次是“身心健康阳光快乐的人”，达到76.1%，第三是“遵纪守法诚实守信的人”，占65.7%。
2、家长的家庭教育还存在一些突出的倾向性问题多数父母存在不同程度的养育焦虑，父母最担心孩子的事，排在前六位的依次是：“人身安全问题”、“学习成绩不好”、“没养成好的行为习惯”、“心理健康问题”、担心孩子“身体不好”和“沉迷网络”；家庭教育分工中母亲唱主角，父亲“缺位”近一半；调查还发现，目前父母过于关注孩子的学习，7成以上父母“陪孩子写作业”；部分父母缺乏对孩子劳动、运动等能力的培养，父母认为孩子最差的是“家务劳动能力”。
家长在有关儿童法律的学习方面欠缺，认真学过的不足一成。
3、家庭教育面临着互联网发展的新挑战互联网普及大势所趋，孩子上网近七成，66.8%的父母说自己孩子上网，农村孩子上网率达到57.7%；父母在互联网应用上不具优势，坦承“孩子比我强”和“我跟孩子不相上下”的超过六成；互联网对孩子的作用让父母喜忧参半；对孩子上网，高达95.6%的家长表示会管；七成以上父母利用互联网获得家庭教育知识和帮助，自媒体运用最多，获取家教知识和帮助的渠道排在前四位的依次是：“微信公众平台”、“QQ/微信家长群”、“孩子所在学校/班级网站”、网上家长学校”。
遭遇拒赔？大数据告诉你跟保险公司打官司胜算有多大
3.争议险种
105件人身保险合同纠纷案件主要涉及的险种包括三个：重大疾病险、意外伤害险和人寿险。
不同类型案件法院裁判观点大数据分析
（一）重疾险案件
29件重疾险案件中，一审23件，二审6件，仅1件保险公司在一审中胜诉，胜诉率仅为3%，胜诉的理由是：投保人未如实告知病史，保险公司不承担责任。
遭遇拒赔？大数据告诉你跟保险公司打官司胜算有多大
老公，最近有朋友给我吐槽保险合同纠纷的事，弄得她很心烦啊。
是吗？有没有问问是哪方面的纠纷？
我没细问，反正她给我吐槽，说心情糟透了。
引起保险合同纠纷的原因很多，比如没有如实告知、专业术语理解不清等等，建议跟保险公司进行协商，如果不成的话，可以去法院起诉。
选择一份保险，为人生做好规划和保障，这本应该是让很多消费者感到愉快的一件事,但是，所有的一切在保险合同产生纠纷时，就变得不那么美好了。
近年来，人身保险合同纠纷呈逐年上升的趋势，在遇到这类纠纷时，很多消费者不知道该如何处理，小编的建议是先跟保险公司进行协商，不成的话去法院进行起诉。
那可能有人会问了，去法院起诉有用吗？今天我们整理了2016年某省份审理的人身保险合同纠纷案件，通过这些数据或许能为消费者解决保险纠纷提供一些借鉴和参考。
看完这些数据，是不是觉得跟保险公司打官司胜算很大呀？
所以提醒大家，如果遭遇保险公司拒赔，一定别忘了通过法律诉讼来解决保险合同纠纷，当然在这之前一定要记得保存好相关证据哦。
人身保险合同纠纷案件大数据展现
1.案件数量及程序分布
基于以上路径、关键词共检索到138份裁判文书，剔除无关文书4份，其中判决105份，裁定29份。判决审理程序分布如下：
2.裁判结果
大数据告诉你中国实体经济到底有多惨
大数据告诉你，中国实体经济到底有多惨！中国实体经济形势不好天天讲，月月讲，年年讲，讲得大家都听厌了。
但是中国实体经济具体有多严峻？数据摆在这里一看，你就会发现，出口、消费和投资三驾马车，在拉动实体经济方面，都慢慢靠不住了。
这三个出路，都越来越不好走了。
具体原因，一是原材料、人工、能源等成本上涨，压缩利润空间；二是人民币升值导致出口成本上升，制造业纷纷外逃；三是民营企业融资成本高，投资增速减缓；四是民众消费意愿不足，内需不振。
【出口下垂】先说中国的出口形势，这几年来出口增速一直在减缓，有很多月份出口甚至出现了环比负增长。
整体出口的疲态，是由多方面原因造成的。
本来最近几年全球化过程遭遇挫折，国际贸易就有所停滞。
中国制造业的高成本也导致了产品成本上涨，在国际市场上竞争力削弱。
首先，最近一年汇率的增长，从去年人民币兑美元位于6.9:1的低位重新涨到了今年6.6:1的高位，对中国的出口很不利。
其次，今年以来原材料成本一直在上涨，而且涨势较快。
衡量原材料价格的工业企业原料、燃料、动力购进价格指数（PPIRM）今年增长很迅猛，多个月同比增长率保持在8%以上。
具体体现在工业原材料上，则是生产原料如铜从7月份以来，从最开始的45000元/吨涨至53000元/吨；包装原材料如瓦楞纸由2016年10月14日的3105元/吨涨至现在5300元/吨以上。
实际上，中国的实体经济经历了全面的成本上升。
2016年全国实体经济企业原材料成本同比上升7.21％，用地及房租成本同比上升9.7%，用电成本同比增长2.91％，用工成本同比增长6.84％，而营业收入的增速仅为2.04％，营收根本赶不上各项成本的增长，利润空间持续被压缩。
所以就有了最近几年的实体经济外迁潮：2014年，福耀玻璃在美国俄亥俄州成立新工厂，最近几年福耀玻璃在海外累计投资将近12亿美元；富士康预计将在印度建厂，投资50亿美元；2017年初希捷苏州工厂关停……这个名单还能继续列下去。
大数据告诉你真实的航空安全现状
大数据告诉你真实的航空安全现状对于经常乘坐飞机出行的人，最不愿意看到的新闻就是飞行事故，但对于统计出身的人来说，又有理性的数据证明，航空是目前地球上最为安全的交通方式。
按照国际航空运输协会的统计，只要一名普通乘客乘坐的是西方飞机制造商生产的飞机，那么他遭遇航空事故的几率低于五百三十万分之一。
从事故发生的几率而言，就算是飞行时间最长的飞行员用一辈子的时间进行飞行，也很难超过两万架次。
航空业事故发生几率非常低一一即便是一个人天天坐飞机，也要一万四千年才有可能遇上一个航空事故。
在这个时候，网络和各种媒体上充斥各种各样的消息，人们的感性会战胜理性，统计学的知识也将让位给内心的感受。
关于航空安全，通过大数据的分析，至少可以告诉我们几个我们往往会误认的真理：1、数据统计的结论毫无疑问的告诉我们，飞机是目前地球上最安全的旅行交通工具，比汽车、火车等等的安全级别高太多；飞机重大事故发生，造成多人伤亡的事故率约为三百万分之一。
航空是远程交通最安全的方式，而且它变得越来越安全。
30年前，重大事故的发生率为每飞行一亿四千万英里一次。
如今是14亿英里才发生一起重大事故，安全性提高了十倍。
据美国全国安委会对1993〜1995年间所发生的伤亡事故的比较研究，坐飞机比坐汽车要安全22倍。
事实上，在美国过去的60年里，飞机失事所造成的死亡人数比在有代表性的3个月里汽车事故所造成的死亡人数还要少。
2、对于单个人来说，飞机、火车或者汽车，安全出行的概率其实差不多。
从行驶的距离和死亡人数的关系而言，乘飞机旅行是最安全的旅行方式；但要是按照死亡人数和单次旅行时间的关系来看，火车与飞机一样安全，而乘汽车旅行的危险几率只是飞机的四倍；如果从死亡人数和旅行次数的关系来看，汽车要比飞机安全三倍，火车要比飞机安全六倍。
但人们必须注意到一种交通工具的可能性很难准确地与另一种交通工具的可能性相比较。
飞机一次就有250名乘客和机组人员，而一辆汽车最多运载五名乘客。
数据科学家：揭示大数据背后的真相
# 数据科学家：揭示大数据背后的真相## 引言在信息时代，大数据扮演着重要角色，它们包含着无穷无尽的信息和潜力。
然而，要理解和应用这些数据并不容易。
这就是数据科学家的使命——揭示大数据背后的真相。
本文将探讨数据科学家在揭示大数据真相方面所做的工作以及其重要性。
## 1. 数据收集和清洗数据科学家首先需要收集数据。
他们从各种来源获取数据，如传感器、日志文件、社交媒体等。
然后，他们进行数据清洗，去除冗余和错误的数据，确保数据质量和准确性。
数据收集和清洗是揭示真相的第一步，只有可靠的数据才能产生可靠的分析结果。
## 2. 数据分析和挖掘在收集和清洗数据之后，数据科学家使用各种统计和机器学习技术对数据进行分析和挖掘。
他们寻找隐藏在数据中的模式、趋势和关联性。
通过对大数据的分析，他们可以得出结论，揭示数据背后的真相。
例如，在金融领域，数据科学家可以分析历史交易数据和市场指标，以预测股票价格的未来走势。
## 3. 数据可视化数据科学家不仅要进行数据分析，还要将结果以可视化的方式呈现出来。
数据可视化使得数据更容易理解和解释。
通过图表、图形和交互式可视化工具，数据科学家可以将复杂的数据模式和趋势展示给非专业人士。
这样做有助于更好地传达数据的真相，并促进决策制定过程。
## 4. 预测和优化数据科学家还利用数据进行预测和优化。
通过建立预测模型和优化算法，他们可以为未来做出预测，并提供改进业务流程和效率的建议。
例如，在物流领域，数据科学家可以使用运输数据和交通数据来优化货物的配送路线，减少时间和成本。
## 5. 持续学习和创新数据科学是一个不断发展和演变的领域。
数据科学家需要不断学习新的技术和方法，以适应快速变化的数据环境。
他们也需要保持创新意识，探索新的思路和方法。
只有持续学习和创新，数据科学家才能揭示大数据背后的真相，并不断推动数据科学领域的发展。
## 6. 数据隐私和伦理数据科学家还需要处理数据隐私和伦理问题。
大数据告诉你女性最爱尺寸-追女孩
女人最爱的男性尺寸调查 从上图看出，女性偏爱大，男人们还等什 么？赶紧去多运动多锻炼吧！锻炼什么？你懂 的！
上面此图是女性较喜欢的尺寸图表。其中图 中的红色代表"理想的"（完美的）尺寸，绿色代 表"非常满意但不完美的"尺寸，浅黄色代表"满
意的"尺寸，浅蓝色代表"令人爽的"尺寸，无颜
色填充区域代表"不满意的尺寸：太短小、太长
开展的精确的尺寸调查，它调查了 3000 多名受
访者。平均长度：6.3 英寸（约合 16cm）平均外
径周长：5.1 英寸（约合 12.95cm）3、另外一个 是杜蕾斯所进行的调查结果（受访者不足 3000 人）如下：平均长度：6.4 英寸（约合 16.26cm）
平均外径周长：5.2 英寸（约合 13.21cm）4、最
第一个是上个世纪六十年代著名的金赛性学报
告，它调查了 3500 名男性大学生的 DD 尺寸。平
一次。追女孩要是还想感受年青恐怕只能在过去的时光里寻
均长度：6 英寸（约合 15.24cm）平均外径周长： 5 英寸（约合 12.7cm）2、接下来是目前著名的 理查德·爱德华兹（RichardEdwards）所
粗 5.756.75 英寸（约合 14.6117.15cm）女性认 为 " 满 意 的" 尺 寸 ：长 5.7510 英寸 （ 约 合 14.6125.4cm ）、 茎 粗 5.257 英寸（约合
13.3417.78cm）女性认为"令人爽的"尺寸：长 511
英寸（约合 12.727.94cm）、茎粗 4.757.25 英寸
一次。追女孩要是还想感受年青恐怕只能在过去的时光里寻
大数据告诉你，你被骗了：这个世界的真相，与你所想象的完全不同
大数据告诉你，你被骗了：这个世界的真相，与你所想象的完全不同1如果我告诉你：我们站着的这个地球其实不是一个球，而是一个平面。
那你一定会笑话我的无知。
但是，在这个世界上，还真的有这样一群人，他们坚信：地球就是平的！这些人甚至还成立了一个叫做“无限平面协会”的组织，这个组织的宗旨就是告诉人们：你们都被那些说“地球是个球”的家伙给骗了，其实这个地球是一个无限的平面！听到这里，你是不是觉得这些人很无知、很可笑？且慢，在笑话别人之前，我们不妨先想一想：那些我们自己认为是事实的，难道真的就是事实吗？让我先来问你一个问题：在过去的20年里，全世界生活在极度贫困状态下的人口是如何变化的呢？A. 几乎翻倍B.保持不变C.几乎减半那么，你的答案是什么呢？在揭晓正确答案之前，我先向你推荐一本能够颠覆我们过去一切思维方式的烧脑神作——《事实》！这本书一经出版，就受到了极高的赞誉，就连比尔·盖茨都宣称，他今后会使用《事实》这本书中所讲的思维模型，来推进自己的工作。
写出这本神作的人，是来自瑞典的国际卫生学教授汉斯·罗斯林，以及他的儿子欧拉·罗斯林和儿媳安娜·罗斯林·罗朗德。
汉斯曾担任过世界卫生组织、联合国儿童基金会等组织的顾问，并被《时代》杂志评为“全球100位最有影响力人物”之一。
在评论他所作出的杰出贡献时，《时代》杂志说：汉斯用令人惊叹的数据展示，让来自全球的数百万人，从全新的角度审视自己和这座星球！汉斯曾说过：“你觉得数据无聊是因为这不是你想知道的，或者说你并没有意识到这些数据和真实世界的联系。
”终其一生，汉斯都在致力于通过有趣的数据可视化的方式，向我们呈现那些看起来非常复杂的全球问题。
汉斯曾在TED大会上就“你看过最好的统计学”这个话题进行过一场演说，并得到了惊人的几百万点击率，人们称他是“手上的数据会唱歌的人”。
就连比尔·盖茨也曾表示，盖茨基金会之所以捐赠了几十亿美金给发展中国家，用于这些国家的医疗保健项目，很大一部分原因就是在盖茨听过汉斯的演讲后，认识到那里的事实原来是如此严峻。
大数据分析：在海量信息中发现隐藏的真相
大数据分析：在海量信息中发现隐藏的真相大数据分析，这个听起来像是来自未来的概念，如今正逐渐揭开它神秘的面纱，展示出其在海量信息中发现隐藏的真相的潜力。
它就像是一把神奇的金钥匙，能够打开海量信息的大门，引领着我们迈向一个充满无限可能的智能时代。
首先，让我们把大数据分析比喻成一位智慧的侦探，它能够通过深入挖掘和分析海量数据，揭示出隐藏在背后的真相。
这就像是在案件调查中，侦探通过搜集和分析证据，最终揭露犯罪者的罪行。
大数据分析的工作原理就像是在案件调查中的侦探，它们通过搜集和分析海量数据，揭示出隐藏在背后的真相。
其次，大数据分析的应用领域之广泛，就像是无边无际的宇宙，充满了无限的可能性。
在金融领域，大数据分析能够揭示出金融市场的趋势和风险，帮助投资者做出更明智的决策；在医疗领域，大数据分析能够揭示出疾病的发生和发展趋势，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案；在零售领域，大数据分析能够揭示出消费者的购买行为和偏好，帮助商家制定更有效的营销策略。
然而，大数据分析的推广和应用并非没有挑战。
这就像是在攀登一座险峻的山峰，每一步都需要谨慎和勇气。
首先，数据的质量和完整性是一个问题。
大数据分析依赖于大量的数据，而这些数据的质量和完整性往往难以保证。
其次，数据隐私和伦理问题也不容忽视。
随着大数据分析技术的发展，我们面临着如何界定个人隐私和数据安全的问题。
此外，大数据分析的算法和模型也需要不断地更新和改进，以应对新的挑战。
尽管如此，我坚信大数据分析技术将会成为未来科技发展的关键。
它不仅仅是一场技术的革命，更是一场对传统数据分析方式的彻底重塑。
它将会为人类提供一个强大、高效、智能的数据分析环境，让世界变得更加美好。
在这个即将到来的未来，我们将不再需要依赖传统的数据分析方式来解决问题，因为我们有大数据分析这位守护神。
它将会用它的力量，为我们的每一次数据分析保驾护航。
让我们共同期待这个由大数据分析构建的未来，一个在海量信息中发现隐藏的真相的新时代。
癌症大数据时代告诉我们什么
癌症大数据时代告诉我们什么癌症的大数据时代告诉我们什么？今年5月底，Nature和科学美国人联合出了一个专题，展望目前癌症的现状，包括最新的研究进展，靶向治疗技术，新颖的药物输送手段，临床试验的数据以及大数据分析的结果。
虽然癌症依旧肆虐着人类健康，但不得不说科学的利剑正一寸寸刺入这个灾害的中心，这一展望为创造一个无癌世界提供了一线希望。
从癌症的大数据分析，我们可以看出一些明显的变化，从而为更好地对抗癌症提供线索。
当然这是以美国数据为主的，一些结果仅供参考，但也可能是未来的趋势。
文中一开始作者Mike May就强调，尽管在对抗癌症的战斗中，我们焚毁了巨额的钞票，进行了顽强惨烈地研究，但由于一些地区拖了后腿，加上人类个体在癌症表现上参差不齐，使得癌症之役很难一战告捷。
上图啦！一、全球杀手图一是十万人中死于癌症的比例图（颜色越深的，死亡率越高），癌症无疑是一个肆虐全球的杀手，但有些地区发生癌症或死于癌症的人数十分惊人。
影响癌症死亡率的原因，概括起来有两种：人的生活行为方式和医疗服务程度。
比如死亡率高的地区，中国和俄罗斯的上榜，就是由于人们可怜的收入，大片偏远地区或农村的人无法享受适当的癌症诊疗服务。
吐槽下：较低的收入影响的是多方面的：环境、身体、医疗和精神。
与此相反，生活富足的北美数据也很糟糕，那儿的人除了大吃大喝，就是抽烟，肺癌的发生与死亡率居高不下。
这一点在乌拉圭上得到了印证，有着温暖安定的生活环境，被誉为“钻石之国”的乌拉圭人民充斥着叼着香烟的土豪，后果就是该国的癌症发生率在众多南美小国中独树一帜。
同为一洲的哥伦比亚和委内瑞拉，则由于健康的饮食习惯避免了癌症的高发。
非洲生活的艰辛，在该图上得到了无情的展现，传染性疾病的高发以及死亡率，使得还处于中年的人没有给癌症孵化的任何机会，他们的当务之急是对抗疟疾和艾滋病。
二、癌症的种类与人的年龄在美国，20岁是一个癌症的分界线，在此时，癌症的发生由白血病，逐渐转变到消化系统、前列腺、肺和乳房上。
让大数据来告诉你，各种银元含银量是多少
让大数据来告诉你，各种银元含银量是多少从中国银元诞生以来，官方的银元含银量几经变迁，大体的变化过程是，主币从90%含银逐渐降低到89%含银，辅币拿五角来说，从86%到84%，再到80%，最后到70%的过程，含银量下降是主要变迁方向。
大头的含银量，根据民国三年公布的《国币条例》，银币有四种一圆银币：银九铜一五角银币：银七铜三二角银币：银七铜三一角银币：银七铜三辅币均为有限法偿，公差千分之三。
再参考民国六年的《国币法草案》，其中规定一元银币：银八九，铜一一中元银币：银七铜三二角银币：银七铜三一角银币：银七铜三（这就是官方大头的含银量）再看清代龙洋，根据光绪三十三年《度支部奏进呈新铸通用银币并议定成色分量奏折》，银币有四种：七钱二分银币：银九铜一三钱六分银币：银八五铜一五一钱四分四里银币：银八二，铜一八七分二厘银币：银八二，铜一八（注，到宣统二年，又有改变，但基本维持在主币银九，辅币银八的范围）从以上对比可以看出，大头的主币一圆的含银量，从民国三年规定的银九降到了银八九。
另外辅币的含银量民国时期固定在银七铜三，这比清代的龙洋辅币成色大大降低。
究其原因，主要是由于铸造新币成本太高造成的！不得不降成色以实现普及并增加利润。
银币的铸造成本到底需要多少呢？根据梁启超叙述：一元主币，法价与实价相等，外加铸费六厘，而此六厘不足供购银及工作之需，计每铸一枚，应亏四厘左右，此迳购原料以铸新币所亏之数也。
旧银元成色不齐，故起市价在国币法价之下，今若认为与国币有同一之效力，则每枚应亏三分一厘余，此改旧为新所亏之数也。
（摘自《币制局总裁梁启超呈大总统为胪陈铸币计划文（附说贴）》民国三年九月）面对主币如此巨大的亏损额度，显然降低成色可以有一定的弥补作用，但毕竟主币的定位是本位币，无限法偿，故而不能大幅降低成色，这就得从辅币中另寻办法。
在清代，贰角，一角的铸币也是有盈余的，如今辅币成色又进一步降低，这使得铸造辅币的盈余增长明显，这一方面能弥补铸造主币的亏损，另一方面也能贴补国家财政。
大数据原理及应用的意义
大数据原理及应用的意义1. 简介随着互联网技术的发展，数据量的爆炸式增长已经成为了一个不争的事实。
大数据的概念因此应运而生。
大数据是指无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，具备四个特点：高速、大容量、多样和高价值。
2. 大数据的原理大数据的处理涉及到三个重要的原理：数据采集、数据存储和数据分析。
2.1 数据采集数据采集是指从各种数据源中获取数据的过程。
数据源包括传感器、互联网、社交媒体、移动设备等等。
数据采集可以通过网页爬虫、API接口、传感器等方式进行。
2.2 数据存储数据存储是指将采集到的数据保存起来，以便后续的数据分析和处理。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
2.3 数据分析数据分析是指对采集到的数据进行处理和分析的过程。
数据分析可以包括数据清洗、数据建模、数据挖掘、机器学习等技术。
3. 大数据应用的意义大数据在各个领域的应用日益广泛，它对企业、政府和个人都有着重要的作用。
3.1 企业应用大数据可以帮助企业更好地理解和分析市场需求，提供更精准的产品和服务。
通过对原始数据的处理和分析，企业可以发现市场的趋势、消费者的偏好，从而做出更明智的决策。
3.2 政府应用政府可以利用大数据来提供更高效的公共服务。
通过对大数据的分析，政府可以了解社会问题的根源，制定更有效的政策。
同时，政府还可以利用大数据来监控公共安全、交通流量等方面的信息。
3.3 个人应用大数据可以帮助个人更好地管理自己的生活和健康。
通过对个人数据的分析，个人可以了解自己的行为习惯、健康状况等，从而做出更好的决策。
例如，大数据可以帮助个人找到最适合自己的健康饮食和运动计划。
4. 大数据的挑战和问题虽然大数据具有诸多优势和应用前景，但同时也面临着一些挑战和问题。
4.1 数据隐私和安全大数据涉及到大量的个人信息和敏感数据，因此数据隐私和数据安全成为了一个重要的问题。
如何保护用户的隐私和数据安全，是一个亟待解决的问题。
幼升小小升初中考高考,大数据告诉你哪个阶段最关键
幼升小小升初中考高考，大数据告诉你哪个阶段最关键小升初、中考、高考是很多学生会经历的阶段，90年代，学生拼高考，00年代，学生拼中考，到了现如今，学生拼什么呢？我们还是用数据来说话。
幼升小：录取率几乎100%小学是九年义务教育的开始，虽然人人有学上，但是现在重点学校的热度明显高于普通学校，尽管重点公办小学三一致审核严格，重点民办小学入学难度大、花费大，但是很多家长还是愿意花心思让自己的孩子上重点小学。
小编只能感慨，幸好择校的压力暂时还没有全面蔓延到幼儿园，孩子们至少还能有几年比较轻松的童年。
小升初：公办100%入学某些民办录取率低至10%-15%公办初中升学率依然100％！小学升初中决定着你进入什么样的高中，而一般普通初中考进市重、区重点高中的人数相对于梅中、树人等这样的重点初中来说比较少。
其中，树人民办初中毕业生达到四星级高中录取线的比例高达82%，孩子进了这类学校，基本上等于一只脚提前踏进了名牌高中；家长真是不得不去拼搏，毕竟这一步也是最需要走好的一步了。
中考：高中录取率约50%左右中考是学生的一次重要分流，大约50%的毕业生进高中，部分学生分流到职校或者无学可上！能进的高中的又分两个层次：重点高中、普通高中。
而好的民办初中和好的公办初中是进重点高中的主要生源地，当然普通公办初中里也有优秀毕业生考进重点高中的，但毕竟人数少，属于小概率。
但现如今的指标生政策也进一步促进了普通初中学生上名校的概率。
高考：达线毛录取率80%左右高考本一和本二的录取率和中考录取率对比，加之三本和二本的合并，明显中考录取率比高考的录取率低得多，也就是说中考比高考难！小编说由于幼升小、小升初公办学校100％入学，所以这些数据的存在毫无意义，但是相对于中考和高考的入学数据来看，明显，中考比高考重要很多！中考既是整个初中毕业考试，也和高考一样是选拔性考试，一个决定能上哪所高中，一个决定能上哪所大学。
从表面结果来看，或许是高考更重要些。