大数据在日常生活中的应用及其影响学习资料

大数据在日常生活中的应用及其影响2013508094 庞阳阳摘要：数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑，但是毋庸置疑的一点是，国内国外的数据量正以一个惊人速度增长，世界正在高速数字化。

而且继云计算、物联网之后，大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活，大数据的应用给人们的生活带来了便利，改善了人们的生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。

下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。

关键词：大数据；日常生活；应用；影响大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业的IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连我们的吃喝住行都有它的影子。

那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。

1.大数据的概念及解释大数据（big data），指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。

并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。

大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。

第一,数据体量巨大。

从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。

第三,价值密度低,商业价值高。

以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四,处理速度快。

一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。

这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。

2大数据和云计算的关系和区别从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

哪里有大数据那里必然有云计算的出现。

这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。

大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，云计算的特色是分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，这刚刚好是云计算可以满足的。

从时间上讲，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

一句话说，大数据就在那里，需要用云计算这样的技术才可以变为有用的东西。

如果没有云计算来解决这些大数据可能就永远只是数据了，会失去它存在的意义。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换而言之，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”。

而云计算好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。

它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。

最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

所以云计算和大数据只是相互依存，离开的对方另一方可能就会黯然失色。

3.大数据从何而来美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

此外,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

4.大数据在日常生活中的应用大数据技术离你我都并不遥远，它已经来到我们身边，渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，时时刻刻，事事处处，我们无法逃遁，因为它无微不至：它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。

前面已经介绍过了大数据的来源，大数据依仗于无处不在的传感器，比如手机、发带，甚至是能够收集司机身体数据的汽车，或是能够监控老人下床和行走速度与压力的“魔毯”(由GE与Intel联合开发)，洞察了一切。

通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。

4.1关于人们的“衣食”人们的生活以及消费方式已经发生了惊天的转变。

不光是北京，自淘宝创立以来，大众的消费方式越发多元化，O2O、B2B等方式越来越丰富人们的日常生活。

大数据以及地图的基础应用，已经对人们的生活产生了很大的影响。

现今类似的网站应用有很多都与数据以及地理信息相关，作为其代表之一，大众点评正是数据与地理信息的相互结合的优质结晶。

4.2关于人们的“住”对于住来说，有几个决定因素：区位、人口、环境。

人口数据对于城市的商业数据来说是至关重要的。

超精细格网化人口数据根据国家统计局2010年人口普查数据，结合遥感、地理信息等数十种背景信息数据，通过定量空间模型制作而成的超精细(160米左右)格网化人口分布数据，涵盖全国328个城市(包括其所辖的所有县、县级市、区和街道)格网总数约3亿个，数据项包括总人口数、不同性别人口数、儿童人口数、成人人口数、老年人人口数、网格的经纬度等数据项。

人口格网化是目前人口空间分布研究的热点，超精细格网化人口数据根据国家统计局2010年人口普查数据，结合遥感、地理信息等数十种背景信息数据产成。

4.3关于人们的“行”对于人们出行来说，人们的出行组成了大数据，同时大数据可以实时反应交通状况，因此大数据与交通的辩证关系一直为社会所重视;近年来交通所带来的能耗问题被逐渐重视起来，这不光是对个人资金的节省，更是对自己所在这个环境的一种责任。

有人认为通过导航软件所用的传感器来感知每个路段的流量和速度，利用环境学经典公式即可算出该汽车的排放量，具体做法是：利用已有GPS数据算出有限道路上的速度，按照单位时间通过车的流量的速度，最终得出某一行车路段的污染指数。

可以算出这个城市里每一个区域，每一个时间、每一种污染物的成分和比例。

随着时间的变化，各个地方污染程度。

4.4大数据在生活中的一些其他应用出了以上所说的一些应用外，大数据在我们生活中充当着一些别的角色。

假如当我们浏览一些网站时，会留下浏览记录。

该网站就会将这些浏览记录拿来分析，从中发现我们自己都可能不知道的秘密。

如，你经常看一些爱情的文章，该网站就可以认为你是在寻找安慰或者最近遇到了情感上的问题，在此基础上，网站的运营者就会给你推荐一些比较好的文章给你，从而达到运营者掏取你的好感。

说到这里一些话就不得不说了，由于某些网站为了盈利，就会向你推荐一些在当时的你可能并不了解的东西，让你误以为“网站在为你着想”。

其实说白了就是网站对于你的数据进行了分析和挖掘。

从而得到一些结论。

大数据的分析并不是仅仅只你一人，而是许多许多想你一样的各种各样的人。

所以会让人有种数据被窃取的感觉。

总而言之，对于大数据的好我们可以欣然接受，对于它的“缺点”，我们也不要感觉怪异。

技术可以带来进步，让我们的生活有更多便利，但是技术的不良运用也会带来一定的损失和负面。

5.大数据的弊端5.1海量的数据管理问题随着物流公司的增加，物流数量的增加，产生的数据信息也快速的增长，物流平台上具备了涵盖全国32个省、直辖市、自治区和80多个主要城市等。

覆盖地区经济、物流产业、交通运输、邮政快递等方面的上百万条宏观指标数据，并且提供在线查询检索和分析工具，方便查阅和使用，而过时的或者已经是垃圾的数据该如何处理？这些将是接下来我们所要思考的和解决的问题。

5.2信息安全问题火车票实名制是进步，购买火车票是个人与铁路机构之间的信息交换，应该保密个人信息。

但是火车票上的二维码作为实名制认证的内容之一，却有可能泄露个人信息。

现在读取二维码的应用和设备这么多，电脑手机上都有。

现在手段已经不满足大数据时代信息安全的实际要求。

大数据时代的到来，导致大量信息泄露。

因此，大数据信息安全问题是大数据时代不可不考虑的问题。

而且需要从不同角度、不同层次去维护信息安全。

6.大数据的影响在大数据时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。

大数据时代对生活、工作的影响大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。

这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。

事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。

麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。

在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。

在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。

大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。

一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。

例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。

综合来看，未来几年大数据在商业智能、公共服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。