大数据时代大数据思维共30页
大数据时代生活工作与思维的大变革概述(共37张)
大数据时代生活工作与思维的大变革概述(共37张)大数据时代生活工作与思维的大变革概述随着信息技术的快速发展和互联网的普及，我们正式进入了一个以大数据为核心的数字化时代。
在这个数字化时代，大数据已经成为了我们生活与工作的重要组成部分，并且对我们的思维方式产生了巨大的影响。
本文将对大数据时代对生活、工作和思维方式的大变革进行概述。
一、大数据时代背景和定义随着互联网的高速发展，人们不断产生了海量的数据。
这些数据包括文本、图片、视频、音频等多种形式，流量庞大而且不断增长。
而大数据就是指这些规模庞大的数据集合，它们具有高速度、大容量、多样性和可扩展性的特点。
大数据时代的到来意味着我们正面临着数据量爆炸的挑战，同时也带来了巨大的机遇。
二、生活中的大数据应用大数据已经深入到我们日常生活的方方面面。
在购物中，大数据分析用户行为和购买记录，为我们推荐个性化的商品和服务。
在社交媒体中，大数据分析用户的兴趣和偏好，为我们筛选出感兴趣的内容和人脉。
在医疗保健中，大数据分析病人的历史记录和基因信息，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
大数据的应用使我们的生活更加智能化、精确化和便利化。
三、工作中的大数据应用大数据也对工作方式产生了深远的影响。
在生产制造领域，大数据分析生产过程中的各种数据，优化制造流程和提高生产效率。
在金融领域，大数据分析客户的信用记录和消费行为，为金融机构提供风险评估和个性化金融产品。
在市场营销领域，大数据分析用户的购买行为和喜好，帮助企业制定更有针对性的市场策略。
大数据的应用使工作变得更加高效、智能化和创新性。
四、大数据对思维方式的影响大数据时代的到来，也对我们的思维方式产生了重要的影响。
首先，我们对数据的敏感度和分析能力得到了提升。
我们开始更加关注数据的收集和分析，通过数据来获取信息和解决问题。
其次，我们的决策方式发生了变化。
在过去，我们主要依靠自身的经验和直觉做决策，而现在我们更倾向于以数据为依据做出决策。
大数据的思维
大数据的思维大数据的思维一、引言本章主要介绍大数据的概念和重要性。
1·1 大数据概念大数据是指规模巨大、类型多样并且以高速增长为特点的数据集合。
这些数据通常具有复杂的结构，难以使用传统的数据处理技术进行分析和处理。
1·2 大数据的重要性大数据对企业、以及个人都具有重要意义。
通过对大数据的分析，可以帮助企业做出更准确的决策，提高效率、降低成本。
可以利用大数据来进行城市规划、社会管理等工作。
个人可以通过大数据来优化生活方式、改善生活品质。
二、大数据的收集与存储本章主要介绍大数据的收集和存储方法。
2·1 数据收集方法数据收集可以通过多种途径进行，如传感器、社交媒体、移动应用等。
同时，数据的收集需要注意隐私保护问题，合法合规进行。
2·2 数据存储方法大数据的存储通常使用分布式数据库或者云计算平台进行。
这些存储方式能够提供高效、可扩展和可靠的存储解决方案。
三、大数据的处理与分析本章主要介绍大数据的处理和分析方法。
3·1 数据清洗与预处理大数据处理的第一步是对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、数据填充、异常值处理等。
3·2 数据挖掘与机器学习大数据的处理还可以利用数据挖掘和机器学习算法进行模式发现和预测分析。
这些算法可以帮助发现数据中的隐藏模式和规律，并进行实时预测。
四、大数据的应用领域本章主要介绍大数据在不同领域的应用。
4·1 金融行业大数据在金融行业的应用主要包括风险管理、客户关系管理、交易分析等。
4·2 医疗保健大数据在医疗保健领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等。
4·3 零售业大数据在零售业的应用主要包括商品推荐、需求预测、供应链优化等。
五、总结本章对整个文档进行总结，并提出未来大数据发展的展望。
六、附件本文档附带的附件包括数据收集的示例代码、大数据处理和分析的案例。
法律名词及注释：1·合法合规：指符合法律法规和相关规定的合法行为，不违反国家法律法规和道德规范。
大数据思维_Big Data Thinking
• 过去数百年
– 科学出现了理论研究分支 – 利用模型和归纳
• 过去数十年
– 科学出现了计算分支 – 对复杂现象进行仿真
第四科学范式
• 今天
– 将理论、实验和计算模拟统一起来 – 由仪器收集或者计算模拟产生数据 – 由计算机存储和处理数据 – 科学家通过数据分析挖掘软件分析数据，发现 规律
人文社会学科
２个大数据应用
• TerraServer: 与美国地质调查 局合作。引领了基于互联网的 地图服务
• SDSS斯隆数字巡天项目：与天 体物理研究合会(ARC)合作. 后 来发展为WWT(world wide telecsope)全球望远镜，全球百 性均可观看
第四科学范式
• 几千年前
– 科学以实验为主 – 描述自然现象
统计机器学习
训练 测试
预测
模型
线性回归
大数定理的假设
• 这个定理有前提
– 独立同分布 – 试验的次数非常大
• 在很多情况下，这些假设不一定能满足
– 问题空间的参数太大，训练数据对问题空间的 覆盖度不大 – 试验条件在变化，不能满足独立同分布
“经验”思维
• 崇尚“经验主义”、让数据本身说话
要全部数据，不要抽样！
类型多(Variety)
• 数据类型多样: 结构化、半结构化、非结构 化
• 数据形态各异：流数据、图数据、关系数 据 • 处理要求不同：批处理、联机处理、流式 处理 • 在一个大数据应用 中共存。
变化快（Velocity）
• 不是静态的大数据，而是动态变化的数据 • 不是低频，而是高频 • 不是更新，而是插入
eScience
• eScience是信息技术与科学家相遇而催生的 新的学科，科学家利用许多不同的方法收 集或产生了数据， • 如何从这些积累起来的海量数据中分析发 现科学规律？正是这门学科的目的和任务 。
大数据时代的思维
大数据时代的思维我们在O2O时代做营销，到底哪种趋势和战略更加有效?这里有两种不同的思维方式，一个是互联网思维，另一个是大数据思维。
互联网思维与大数据思维有交集但又不重合。
目前热炒的互联网营销案例，基本上剥离了大数据，更多是题材炒作和传播方式炒作。
而大数据营销也不局限于互联网，它还包含了线下营销。
营销艺术与科学之辩如何看待这两种营销思维?事实上互联网思维和大数据思维的PK，本质是关于营销的艺术和科学之争。
一个流派认为营销是门艺术，只可意会不可言传;另一流派则把营销当作科学对待，通过对消费者行为数据的收集和分析，得出优化营销的策略。
互联网思维可以理解为三个关键词——体验、话题、传播。
体验是消费者在使用产品或享受服务时体验到的感觉，以互联网媒介可以迅速将体验转化成话题传播出去，传播之后又引发新的体验，进而引发更多的话题及传播。
大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。
大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。
第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。
不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。
这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。
一切皆可测：迪士尼MagicBand手环美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元进行线下顾客跟踪和数据采集，开发出MagicBand手环。
游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环，园方可以通过定位系统了解不同区域游客的分布情况，并将这一信息告诉游客，方便游客选择最佳游玩路线。
此外，用户还可以使用移动订餐功能，通过手环的定位，送餐人员能够将快餐送到用户手中。
利用大数据不仅提升了用户体验，也有助于疏导园内的人流。
大数据时代生活工作与思维的大变革概述共37张课件
2. 技术手段保护——模糊化：如果所有人的信息在数据库里，有意识地避免就是此地无银三百两 实例：谷歌的图像采集车在很多国家采集了道路和房屋的图像（以及很多备受争议的数据）。 德国媒体和民众强烈地抗议了谷歌的行为，因为民众认为这些图片会帮助黑帮窃贼选择有利可图的目标。有的业主不希望他的房屋或花园出现在这些图片上，顶着巨大的压力，谷歌同意将他们的房屋或花园的影像模糊化。 但是这种模糊化却起到了反作用，
我们的隐私被二次利用了
1. 法律手段保护——告知于许可：大数据的二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人同意 公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦无法同意这种尚是未知的用途。 一开始的时候就要用户同意所有可能的用途，也是不可行的。 大数据时代，告知与许可这个经过了考验并且可信赖的基石，要么太狭隘，限制了大数据潜在价值的挖掘，要么就太空泛而无法真正地保护个人隐私。
数据独裁
大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由，这都是大数据带来的新威胁。但是与此同时，它也加剧了一个旧威胁：过于依赖数据，而数据远远没有我们所想的那么可靠。 实例：罗伯特·麦克纳马拉 美国国防部长 福特汽车公司总裁 数据有其局限性，数据的质量可能会很差，有误导性。
数据独裁
卓越的才华并不依赖数据 实例：google 的数据依赖 Apple乔布斯的才能
从个人许可到让数据使用者承担责任，因为将责任从民众转移到数据使用者很有意义因为数据使用者比其他人更明白他们想怎么样使用数据，也因为他们是最大利益获得者：监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间 “差别隐私”：信息模糊
管理变革2：个人动因VS预测分析
依据大数据预测做出的决策，特定的防护措施必须到位： 公开原则，包括数据和算法 公正原则，第三方专家公证的可靠、有效的算法系统。 可反驳原则。明确提出个人可以对其预测进行反驳的具体方式。 确保个人动因能防范“数据独裁”的危害。
大数据时代的大数据思维备课讲稿
哈拉斯娱乐公司的特色
每年在信息系统上的投资超过1亿美元 推行了一套名为“完全回馈”（Total Reward
）的会员卡制度，所有消费都用卡 到2010年，已积累超过4000万会员的信息，是
量 虽然总体呈现此模式，但个体模式各异（只有10%） 通过大数据技术设计高效节能电力消费模式
例3 再现现场环境发现新的需求
PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码 每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自
动识别，数据会传至PRADA总部 每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试
大有大的道理
戴明：除了上帝，任何人都必须用数据来说话 对大部分事物来说，平均值都差强人意 但在决策中，大量个体的平均值往往是最好的 猜猜瓶子里有多少钱？ 猜得最准的个人距离正确答案10美元 所有猜测的平均值距离正确答案3美元 365美元
数据、模型和理论的关系
光大是不够的
大数据特征 大数据价值 大数据思维
理论
技术
数据信息采集、传输、存贮、处理和分析能力 ——云技术、分布式处理技术、存贮技术、感 知技术 ——分析技术：可视化分析、数据挖掘算法、 语义搜索引擎、数据质量与数据管理、预测性 分析
大数据的本质
用母体代替抽样 统计抽样的局限性
用数量代替精确 拥抱混杂性：容错性更强
由于这些观念能够一下子解决许多问题，所以，它似 乎将有希望解决所有基本问题，澄清所有不明了的疑 点
每个人都想迅速地抓住它们，作为进入某种新实证科 学的法宝，作为可以用来建构一个综合分析体系的概 念轴心
大数据时代生活工作与思维的大变革概述PPT课件
– 美国国土安全部声称，在研究测试中，系统检 测的准确度可以达到70%。
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
• 大多数情况下，我们已经在以预测之名采 用大数据分析。它把我们放在一个特定的 人群之中来对我们进行界定。
我们的隐私被二次利用了
• 实例：能源的使用情况暴露了一个人的日 常习惯、医疗条件和非法行为等。
– 实例，美国和欧洲部署的一些智能电表每6秒 钟采集一个实时读数，这样一天所得到的数据 比过去传统电表收集到的所有数据还要多。因 为每个电子设备通电时都会有自己独特的“负 荷特征”，比如热水器不同于电脑，而它们与 Led大麻生长灯又不一样。
– 传感器从炼油厂采集的数据工厂的机器数据、 – 机场的气象数据 – 沙井盖爆炸数据等。
• 事实上，这方面的数据分析并不威胁个人 隐私。
我们的隐私被二次利用了
• 目前所采集的大部分数据都包含有个人信 息，而且存在着各种各样的诱因，让我们 想尽办法去采集更多、存储更久、利用更 彻底，甚至有的数据表面上并不是个人数 据，但是经由大数据处理之后就可以追溯 到个人了。
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
我们的隐私被二次利用了
1. 法律手段保护——告知于许可：大数据的 二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人 同意
– 公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦 无法同意这种尚是未知的用途。
– 一开始的时候就要用户同意所有可能的用途， 也是不可行的。
– 大数据时代，告知与许可这个经过了考验并且 可信赖的基石，要么太狭隘，限制了大数据潜 在价值的挖掘，要么就太空泛而无法真正地保 护个人隐私。
大数据时代的特征和思维
大数据时代的特征和思维展开全文作者|宣晓华简介|宣晓华是华院数据技术（上海）有限公司创始人和董事长，也曾参与创办易保网络技术有限公司兼技术顾问；曾在美国加州惠普公司从事七年多的建模/仿真的算法研究和大型软件开发；宣晓华是美国加州大学伯克利分校数学博士，中国工业和应用数学协会理事，上海分会副理事长。
随着信息技术的发展和应用，人类进入了一个大数据时代。
大数据时代和我们以前的时代有什么不同？什么又是大数据时代的特征，和应具备的思维呢？维克多·舍恩伯格在《大数据时代》一书中将大数据时代人类的思维革命总结成三个：不是随机样本，而是所有数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
基于我个人的观察和思考，我认为大数据时代有三大特征和需具备的思维。
它们分别是：万物皆数化特征与量化互联思维，数据价值化特征与价值思维，世界智能化特征与智慧思维。
万物皆数化特征与量化互联思维“万物皆数”是毕达格拉斯学派2000多前的一句名言。
在过去的2000多年里，人们尝试用数字来量化客观世界，并以此为基础探索并认知世界。
随着上世纪计算机的出现和随后信息化迅猛的发展, 尤其是互联网、移动互联网、物联网的深度普及和广泛应用，我们似乎真正进入了一个“万物皆数化” 的时代：从宏观到微观，从客观到主观，从具象到抽象，一切活动和动力，直接或间接，都在被全面、实时地记录，成为数字化的信息，“万物皆数化”成为大数据时代的第一个显著特征。
“要么数字化，要么死亡。
”（孙正义前不久对日本企业界说）数字信息已经成为时代发展的趋势和代表。
数化特征带来的第一个思维就是量化思维，“量化”就是用一种共性的语言来描述，标识和解释世界。
因此，需要充分应用最新的技术手段，对全领域、全过程的各种信息进行定量采集、定量分析挖掘、定量描述；共性的量化使得各种信息之间的互通成为可能，打通物与物之间、物与人之间、人与人之间、人与活动之间，活动与活动之间全领域、全过程的信息，协同并整合所有片段信息，形成多维的完整的数据链，这就是“互联思维”。
大数据时代生活工作与思维的大变革概述(共 37张PPT)
数据独裁
• 大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由 ，这都是大数据带来的新威胁。但是与此 同时，它也加剧了一个旧威胁：过于依赖 数据，而数据远远没有我们所想的那么可 靠。
– 实例：罗伯特·麦克纳马拉
• 美国国防部长 福特汽车公司总裁 • 数据有其局限性，数据的质量可能会很差，有误导 性。
数据独裁
• 卓越的才华并不依赖数据
• 美国国土安全部正在研发一套名为未来行 为检测科技（Future Attribute Screening Technology，简称FAST）的安 全系统，通过监控个人的生命体征、肢体 语言和其他生理模式，发现潜在的恐怖分 子。
– 研究者认为，通过监控人类的行为可以发现他 们的不良意图。 – 美国国土安全部声称，在研究测试中，系统检 测的准确度可以达到70%。
管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者 承担责任 管理变革2：个人动因VS预测分析 管理变革3：击碎黑盒子，大数据程序员的崛起 管理变革4：反数据垄断大亨
管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使 用者承担责任
• 对于一些危险性较大的项目，管理者必须 设立规章，规定数据使用者应如何评估风 险、如何规避或者减轻潜在伤害。
• 虽然企业和政府拥有的这种采集个人信息 的能力，让我们感到很困扰，但也还是没 有大数据所引起的另一个新问题让我们更 恐慌，那就是用预测来判断我们。
预测与惩罚
• 大数据预测：罪责判定基于对个人未来行 为的预测。大数据可能会否定人的自由意 志
– 实例：美国30多个州的假释委员正使用数据分 析来决定是释放还是继续监禁某人。 – 越来越多的美国城市，从洛杉矶的部分地区到 整个里士满（美国弗吉尼亚州首府），都采用 了“预测警务”（也就是大数据分析）来决定 哪些街道、群体还是个人需要更严密的监控， 仅仅因为算法系统指出他们更有可能犯罪。
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