大数据的基本特点

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。那么，大数据的基本特点有哪些呢？

首先是体量巨大，种类繁多。互联网搜索的发展、电子商务交易平台的覆盖和微博等社交网站的兴起，产生了无穷无尽的各种数据内容。数据类型日益繁多，例如视频、文字、图片、符号等各种信息，发掘这些形态各不相同的数据流之间的相关性是大数据的最大优点。比如供水系统数据与交通状况比较可以发现清晨洗浴和早高峰的时间密切相关，电网运行数据和堵车时间地点有相关性，交通事故率关联睡眠质量等。

其次是开放公开，容易获得。大数据不仅存在于特定的政府机构和企业组织，而是社会生活生产过程中自动产生存储的。电信公司积累客户的电话沟通记录，电子商务网站整合消费者的各种信息，企业通过挖掘海量数据可以增强自身能力，改善运营服务，提供决策支持，

实现商业智能进而为企业带来高额经济效益回报，发现企业发展的特殊规律。例如在今天，越来越多的商业组织和政府机构大量组织收集微博上的海量信息，分析个人特征和属性标签，预测社会舆情、电影票房或者商业机会。开放公开容易获得的数据源成为大数据时代的基本特征，产生巨大的社会影响。

再次是重视社会预测。预测是大数据的本质特征。在大数据时代，预见行业未来的能力成为企业追求的目标。最近美国Netflix公司推出《纸牌屋》，即通过采集其3000万用户的播放动作，包括打开、暂停、快进、倒退等动作，分析其注册用户的几百万次评级与搜索。

最后是重视发现而非实证。大数据则重视数据，创造知识，预测前景，探索未知，关注现象，发现机遇。预见未来依靠自下而上的数据收集处理，不依赖理论假设的前提下去发现知识，预知未来，洞察趋势，找到规律。例如沃尔玛超市经过大数据技术分析海量交易数据，察觉周末如果男人买婴儿尿布的同时会顺便买啤酒的独特现象。通常数据挖掘不做刻板假设，具有未知性，但结果有效并且实用。

以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！

大数据时代的三大发展趋势和投资方向

大数据时代的三大发展趋势和投资方向 (2012-03-27 14:01:49) 赵国栋应约写一篇介绍大数据的文章，发表在某公司的内刊上。阅读对象多为非IT行业的咨询顾问和投资人。因此，必须做到深入浅出，言之有物。IT本身枯燥，大数据这个概念又过于时髦，业界亦是众说纷纭。不用技术词汇说明白这件事情，还是蛮有挑战的，因此写成博文，先请方家、网友们批驳。 1993年《纽约客》刊登了一副漫画：标题是：“互联网上，没有人知道你是一条狗”。据说作者彼得·施泰纳因为此漫画的重印而赚取了超过5万美元。彼时关注互联网社会学的一些专家，甚至担忧“计算机异性扮装”而引发的社会问题。譬如同性恋和恋童癖，可能会借助互联网而大行其道。 20年后互联网发生的巨大的变化，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物、几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。在物理世界中，许多行为是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”。但在互联网上却是“处处行迹处处痕”。任何行为，皆有前兆。要买商品，必先浏览，对比，询价；要搞活动，必先征集、讨论、策划；互联网上恰恰保留了大量的前兆性的数据，通过对这些数据的收集和分析，互联网企业具备了预判物理世界中，人类未来行为的能力。收集分析海量的各种类型的数据，并快速获取影响未来的信息的能力，这就是大数据技术的魅力。事实上大数据的来源非常广泛，天上的卫星、地上汽车、埋在土壤里面的各类传感器，无时无刻不在生成大量的数据。这些数据如果综合利用，产生的社会价值和经济价值将是难以估量的。第一篇报告——《大数据时代即将到来》，之所以用时代这个词作为标题，是因为大数据是历史上首个可以预测人类短期行为的技术。未来的不确定性，是人类产生恐惧的根源之

互联网与大数据时代的哲学审读测验答案

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1、在网络新媒体时代，互联网悖论不包括以下哪项？ ? A.公私交叉的悖论 ? B.新潮与保守的悖论 ? C.传播与接受的悖论 ? D.自主与控制的悖论 2、在20世纪（），世界各国开始建立起信息高速公路。 ? A.40年代 ? B.50年代 ? C.70年代 ? D.90年代 3.信息概念大概是在20世纪（）才出现的。 ? A.10年代 ? B.20年代 ? C.30年代 ? D.40年代 4.互联网实际上最早是发源于（），由于军事上的需要而建立的军事通信网络。 ? A.二战以后 ? B.一战以后 ? C.20世纪80年代 ? D.20世纪90年代

5.（）是越来越多的科学是由数据来驱动，甚至是网络化的科学。 ? A.第二范式 ? B.第三范式 ? C.第四范式 ? D.第五范式 6.20世纪（）以后，互联网逐渐走向社会化。 ? A.80年代 ? B.60年代 ? C.40年代 ? D.20年代 7.（）是和“二八原则”相对应的一种效应。 ? A.霍桑效应 ? B.螃蟹效应 ? C.口红效应 ? D.长尾效应 8.针对（）的悖论，在隐私设置上，我们应该要有更深的安排。 ? A.自主与控制 ? B.公私交叉 ? C.传播与接受 ? D.新潮与保守

9.针对（）的悖论，我们应该更好地反省物质主义、市场化文化的弊端，要避免陷入商业的算计之中。 ? A.自主与控制 ? B.公私交叉 ? C.传播与接受 ? D.新潮与保守 10.段伟文老师提出对于网络数据，可以引入（）的概念。 ? A.继承权 ? B.垄断权 ? C.遗忘权 ? D.复制权 11.数据痕迹能够反映人的（）。 ? A.想法 ? B.意向 ? C.意图 ? D.心事 12.针对自主与控制的悖论，我们应该怎么做？ ? A.反省物质主义、市场化文化的弊端 ? B.避免陷入商业的算计之中 ? C.在现实生活中多做一些建设性的工作 ? D.避免生活过于被网络碎片化

大数据时代下的安全思考

大数据时代下的安全思考 2014-09-03 01:23:39来源: 北京商报(北京)有0人参与分享到根据互联网数据中心（IDC）相关数据显示，互联网上的数据每年将增长50%，每两年将翻一番，而目前全球互联网90%以上的数据是近几年才产生的。以大数据、智慧城市、移动互联网和云计算为重要特征的“大智移云”时代已经到来。大数据时代的互联网安全形势发生变化，信息安全上升到国家战略高度。棱镜门等事件背后凸显出大数据安全布防的重要性和紧迫性，企业需要加快自主技术创新才能摆脱外界控制，彻底实现信息安全和发展自由。大数据引擎成为企业服务创新发展的核心驱动力，正在影响企业安全市场格局生变。由于利用系统漏洞的网络攻击范围更广、危害更大，企业安全攻防强度和防御难度全面升级。对于企业来说，大数据变成了重要的生产力因素，在散发出不可估量的商业价值的同时也存在巨大安全隐患，因而要求企业决策从“业务驱动”转变为“数据驱动”。在整个数据生命周期里，企业需要遵守更严格的安全标准和保密规定，对数据存储与使用的安全性和隐私性要求越来越高。从今年以来发生的震惊业界的心脏出血漏洞、携程拖库等事件可以看出，黑客利用大数据分析向企业发起的攻击更为精准。而由于用户隐私和商业机密涉及的技术领域繁多、机理复杂，很难贯通法理与专业技术，界定出由于个人隐私和商业机密的传播而产生的损失，也很难界定侵权主体是出于个人目的还是企业行为。随着移动互联网的全面普及，社交网络成为黑客攻击和网络犯罪的新途径、云应用的进步加大了用户信息泄露的风险和事故处理难度、移动支付安全和移动终端漏洞成为安全新课题。大数据时代的企业安全正面临内部管理和外部攻击的新型挑战，可靠的数据存储、安全的挖掘分析、严格的运营监管是大数据时代企业安全的刚需。在此种背景下，传统的端级防护、单点布防安全解决方案能起到的作用甚微，任何一家企业都无法单独对抗大数据安全的全面挑战，安全产业链协同成为必然趋势。由于安全产业链过于复杂冗长，任何一个环节受到网络攻击都将给整个产业链带来不可估量的损失。利用大数据等现代技术提升企业安全实力，“开放是前提、法律是保障、技术是支撑”，信息安全需要在政府主管部门的统一协调管控之下，由产业链各个环节的企业开放安全数据和技

大数据时代的利与弊

虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。

聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意志的一种亵渎。（弊）过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。

大数据时代下一城一报的发展趋势

大数据时代下一城一报的发展趋势 1、概念界定： 1.1“一城一报” “一城一报”现象最早出现在世界大战至第二次世界大战期间的美国，资本主义经济经济迅猛发展，报纸发行量亦不断持续上升。但在激烈的竞争下，报业发展下却出现了极度垄断的态势。日报的总数不断减少，为数众多的日报经过激烈的竞争兼并之后，以至于出现了许多城市只有一家日报，或有几家报纸但却同属一个老板。据悉，美国98%的城市只有一家报纸，“一城一报”现象也是报业经过多年自由竞争的结果。其实早在2008年，中国本土传统媒体行业也有类似的合并尝试。以互联网为代表的新媒体技术的冲击加大，再加上全球性的金融危机以及中国传媒业的体制困境等多重压力，中国传媒界开始了新一轮的重组，各家报业集团纷纷进行“报网融合”，出版集团则纷纷股改上市，个别传媒集团甚至兼并报纸和进军影视。但是，这一轮传媒集团重组的声势和效果并不明显。直到2013 年前后，随着新一轮文化体制改革的深化，包括非时政类报刊转企改制等一系列举措出台，新闻出版总署与广电总局合并，传媒产业新的合并重组拉开了帷幕。上海两大报业集团合并重组，可谓引领风气之先。新媒体乃至“自媒体”的崛起彻底改变了受众接受信息的途径与习惯，导致传统媒体受众大量流失。上海报业集团的成立带着浓厚的新媒体意味，不再类似以往的重组兼并，仅

仅局限在几家报纸媒体的融合或是仅停留在组织、经营的合并层面。此举也意味着中国报业真正迎来转型的拐点。 1.2大数据时代：大数据，顾名思义即数据规模庞大之意，至少需要满足规模性(volume)、多样性(variety)和高速性(velocity)三个特点。大数据时代，通信技术的发展造就了信息传播的数字化、社会化和移动化，因此产生了巨大的数据量，新浪微博每日发博量超过一亿条，百度则每日处理数十亿次搜索指令，淘宝网站交易次数超过千万，联通每日用户的上网记录信息流量高到为计算机信息技术用于计量存储容量和传输容量的一种计而太字节甚至拍字节将成为大数据时代数据处理的基本单位。如果数据能够提炼出规律，它就是知识；如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”可见，身处大数据时代，突发事件舆论引导不应止于发布信息、引导舆论，还应重视对信息进行挖掘、处理、管理、运用，“基于特定社会需求，在特定的社会理论指导下，收集、整理和分析数据足迹以便进行社会解释、监控、预测与规划的过程因此，面对规模化、多样性、高速化的数据，思维转变是第一步。 “一种信息传播的新方式随之带来的社会变迁，绝不止于它所传递的内容，其更大意义在于它本身定义了某种信息的象征方式、传播速度、信息的来源、传播的数量以及信息存在的语境”

大数据时代的信息安全试题答案

单选题 1.信息主权领域范围不受地域边界影响，而根据信息传播的深度和广度动态变化。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 2.在经济转型和服务业大力发展的背景下，我国中小企业在数量、创造GDP、拉动就业方面的占比均已超过70％。（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.正确 B.错误 3.美国拓展信息主权的主要措施不包括（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.国家战略 B.信息掌控和垄断 C.产业体系 D.基础设施 4.大数据核心价值是（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.海量数据存储、分析 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 5.云计算是对（）技术的发展与运用(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.并行计算 B.网格计算 C.分布式计算 D.三个选项都是 6.云计算体系结构的（）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作(分数:10分) 标准答案:C 学员答案:C A.物理资源层 B.物理资源层

C.管理中间件层构建层 7.大数据区别于传统数据的特征有（)(分数:10分) 标准答案:ABCD 学员答案:C A.海量数据存储 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 8.大数据应用需依托的新技术有（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 9.以下不属于影响国家信息主权的关键因素的有（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.信息资源 B.信息容量 C.信息产业 D.基础设施 10.百度拥有完整、自主的大数据核心技术。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误一.单选题 1.大数据应用需依托哪些新技术（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.以上都有

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。一、数据收集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。二、数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素三、数据处理与分析 1、数据处理大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

大数据的哲学观

大数据的哲学观实战型能落地大数据营销/管理专家-黄俭老师简介：滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家知名企业特聘高级管理顾问。黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业，作为资深培训讲师，在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程，结合自身的企业实践和理论研究，开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课，可以聆听他的职场经历，分享他的成绩，干货多多！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格，深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评，使销售管理人员掌握一些管理先进理念，分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司，华东医药公司的销售团队在培训后，销售业绩有了20%提升。擅长领域：战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销授课风格：采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。主讲课程：《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》

《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》，《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》 2007年上，图灵奖得主吉姆格瑞在发表最后一次演讲时说：大数据已经成为科学研究的第四范式。人类在科学研究的道路上，从经验科学，到理论科学，再到计算科学，如今到数据密集型科学，科学研究对于世界运行规律的探索永不停止，大数据成为第四范式也是必然之路。大数据之所以成为第四范式，源于它建立在以下三个哲学思想之上。世界是有规律的唯物主义者说，世界是物质的，物质是运动的，运动是有规律的，规律是可以被认识的。而大数据，就是建立在探索世界规律基础上的，这是大数据存在的哲学基础。也有人说，不确定性是宇宙的本质！从宇宙大爆炸那一刻起，就从混沌走向混乱，从秩序走向不确定性。然而，随着科学的不断发展，大量的不确定的事物正在慢慢变得确定。自然界中，大到天体、星球的运行，小到分子、原子的运动，都遵循其固有的规律。这些规律看起来极其复杂，实则极其简洁，以至于牛顿仅用几个定律和公式就描述清楚，科学家们用一只笔就能够计算出遥远星系中某个星球的运行轨迹。不仅是自然界，人类社会的发展也是有规律。人类社会从原始社会开始，经历奴隶社会、封建社会，进而到达资本主义社会和社会主义社会，看起来很混乱，然而社会的发展也是有规律的。比如，马克思对大量复杂的社会现象进行抽象分析，认识到生产关系一定要适应生产力发展是推动人类社会发展的根本规律。在生活中，人类的行为也同样存在着各种规律，比如常说的“二八定律”，“光环效应”，“破窗效应”，“马太效应”，等等，都是对人类行为规律的总结。所以，大到国家治理/经济发展，中到企业管理/市场营销，小到个人行为（包括购买行为、消费习惯）等等，都是有章可循的。而企业管理、市场营销等等，不外乎就是想发现这些人类行为的规律，并且利用这些规律来达到某种商业目的。可见，万事万物的运行和发展都是有其固有的发展规律的。整个宇宙体系，所有的星球运行、所有的事物发展、所有的信息传递、所有的能量传递、所有的时空变化、所有的一切，都遵守着的某种基本规律。这种规律也许已经发现，也许还没有发现却始终在影响着事物的发展变化。而大数据，是对客观世界的量化和记录的结果，是客观事物的规律表现出来的现象，通过对大数据的深入分析，就可以发现事物运行和发展的规律，进而利用这些规律，这也是为什么大数据能够用在几乎任何行业和领域的原因。

大数据时代心得

《大数据时代》心得体会由咸阳市组织、厦门大学承办的为期一个星期的“三五”人才综合素质培训已经结束，这次培训让我感触颇深，受益匪浅。信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。针对这个话题，我从以下几个方便谈一下自己对于大数据的浅薄认识。一、大数据的概念信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析

电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。（图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司）在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

会议通知II第三届大数据与哲学社会科学研讨会的预通知

会议通知II“第三届大数据与哲学社会科学”研讨会的预通知为推进大数据与哲学社会科学研究的深度融合，特别是进一步推动基于大数据的百年党建研究，由重庆邮电大学主办，重庆邮电大学互联网大数据舆情研究中心、重庆邮电大学马克思主义学院承办，华北电力大学大数据与哲学社会科学实验室、西安交通大学计算哲学实验室、北京师范大学地理数据与应用分析中心协办的“第三届大数据与哲学社会科学”研讨会，拟于2020年6月5-7日在重庆邮电大学召开。欢迎相关领域的专家学者积极投稿，以文入会。一、会议主题：大数据与百年党建经验及规律研究二、参考议题 1.基于大数据方法的百年党建经验和规律研究 2.基于大数据方法的百年党的建设（政治建设、思想建设、组织建设、作风建设、纪律建设、制度建设、反腐败斗争）研究 3.基于大数据方法的政治话语问题研究 4.基于大数据方法的马克思主义理论问题研究 5.基于大数据方法的舆情研究与应用 6.大数据时代哲学社会科学研究方法创新研究 7.大数据与哲学社会科学相结合的其他问题研究三、参会方式请有意参会者围绕主题撰写论文，于2020年5月10日之前提交未发表过的参会论文（8000字左右，300字左右的中文摘要）和参会回执（见附件）到会务组指定邮箱。会议主办方将组织相关专家对论文进行评审，并邀请入选论文的作者参会。2020年5月31日之前以电话或电子邮件形式向入选论文作者发出正式与会邀请函。四、会议时间与地点 1.（拟）会议时间：报到（2020年6月5日），会议（6月6日全天和7日上午），离会（6月7日下午）。

2.报到地点：重庆邮电大学宾馆前台电话：重庆市南岸区崇文路2号邮编：400065 3.会议不收取会务费，往返交通费和住宿费自理。五、会议联络人及联系方式 1.李老师：，夏老师： 2.会务组电子信箱，【邮件格式为：（“第三届大数据与哲学社会科学”研讨会）作者+论文题目】六、论文规范格式 1.来稿统一以电子稿件形式，采用word 格式排版。文稿须有中文正文标题、作者单位和作者姓名、摘要、关键词。标题为黑体三号字居中；作者单位+作者姓名为楷体四号字居中；摘要和关键词为宋体四号字。 2.文稿须有作者简介，含姓名、性别、出生年月、籍贯、现任职务职称、联系方式、邮箱等。 3.一律使用脚注。脚注为宋体五号字，每页重新编号；编号序号依次为： ①，②，③，……。非引用原文者，注释前加“参见”字样。引用资料非引自原始出处者，注明“转引自”。 4.正文为宋体五号字，行间距为20磅，文中附图则以word 或其他可转换的文本形式。公历世纪、年代、年月日、时刻、图表序号均采用阿拉伯数字。主办单位：重庆邮电大学承办单位：重庆邮电大学互联网大数据舆情研究中心重庆邮电大学马克思主义学院（代章）协办单位：华北电力大学大数据与哲学社会科学实验室西安交通大学计算哲学实验室北京师范大学地理数据与应用分析中心 2020年1月16日

在大数据时代你需要这样思考

在大数据时代，你需要这样思考数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。维克托?迈尔?舍恩伯格和肯尼斯?库克耶在《大数据时代》中告诉我们大数据的4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity （真实）。相比小数据，大数据一定是复杂的。然而，复杂性对于我们来说，绝对是一个机会而不应是一个问题。面对大数据时代的扑面而来，如何拥抱大数据，从思考方式的转变开始。从“基于预设的结构化数据库”到“无需预设的非关系型数据库” 小数据时代，我们对于数据的存储与检索一直依赖于分类法和索引法，分类和索引是一种清晰获取数据的机制设计，这种机制是以预设场域为前提的。这种结构化数据库的预设场域能够卓越地展示数据的整齐排列与准确存储，毫无疑问，这与追求数据的精确性目标是完全一致的，在数据稀缺与问题清晰的年代，这种基于预设的结构化数据库能够有效的回答人们的问题，并且这种数据库在不同的时间能够提供一致的结果。面对大数据，由于数据的海量、混杂等特征会使预设的数据库系统崩溃。其实，数据的纷繁杂乱才真正呈现出世界的复杂性和不确定性特征，想要获得大数据的价值，承认混乱而不是对抗或避免混乱才是一种可行的路径。为此，伴随着大数据的涌现，出现了非关系型数据库，它不需要预先设定记录结构，而且允许

处理各种各样形形色色参差不齐的数据。因为包容了结构的多样性，这些无需预设的非关系型数据库设计能够处理和存储更多的数据，成为大数据时代的重要应对手段。如微软的数据库设计专家PatHelland所言：“我们再也不能假装活在一个齐整的世界里。” 从“随机样本”到“全量数据” 统计学家通过分析发现，采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大。这个发现对于小数据时代无疑是非常鼓舞人心的，随机采样获得了巨大的成功，并成为现代社会测量领域的核心思想。随机样本的基础是采样的绝对随机性，然而，如此严格意义的随机实现起来是非常困难的，一旦采样过程存在任何偏见，分析结果将相去甚远，况且随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。这种缺乏延展性的结果，无疑会使我们错失更多的问题域。大数据时代，数据的收集问题不再成为我们的困扰，采集全量的数据成为现实。全量数据带给我们视角上的宏观与高远，这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题，看见曾经被淹没的数据价值，发现藏匿在整体中有趣的细节。因为拥有全部或几乎全部的数据，就能使我们获得从不同的角度更细致更全面的观察研究数据的可能性，从而使得大数据的分析过程成为惊喜的发现过程和问题域的拓展过程。

大数据时代读后感(全)

《大数据时代》读后感《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事

我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)

1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？这些质疑并非没有道理。中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

大数据与哲学

大数据最显著的一个特征就是实时分析而非批量式分析，追求立竿见影的效果而不是事后见效。大数据主要分析的是相关性而不是因果关系，是对未来趋势与模式的可预测分析，以及深度复杂性分析而不是传统的商务智能。数据存储不是目的，高效地为上层的应用进行数据的服务和支撑、实时响应，这才是大数据的真正的目的。也就是说，要对时空数据进行高效的存取，同时实现负载平衡。 2013年6月突然冒出一个斯诺登，用41张幻灯片，让美国大数据监控项目“棱镜”浮出水面，令人对网络安全不寒而栗。数字化记忆的两大威胁：一个没有安全与时间的未来，直接面对人类。“在信息权力与时间的交汇处，永久的记忆创造了空间和时间圆形监狱的幽灵”，引发了因不甚了然网络生存的人群对未来的忧虑甚至恐怖。这些事件叠加在一起，风生火起，热闹非凡，大数据就成了世界特大事件。庆幸的是人类文化找到了储存的路径，历史可以凝固并在虚拟世界中重现，免除了人类在记忆上所耗费的海量劳动。悲凉的是如果不能删除，人们都将沦为数字王国的奴隶，赤裸裸地跪拜数字王面前，没有任何权利和隐私。舍恩伯格《大数据时代》中指出了数字化和数据化的区别：“数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进位制，这样电脑就可以处理这些数据了。数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程”，[3]提升了数字化的内涵，反映了技术进步。比尼葛洛庞帝的数字化生存进了一步，或许可以称，当今人类处于数据化生存，更为真切。但是，虽然舍恩伯格引述了近一、二十年来计算机技术的新进展，主要是云计算及其带来的人类社会生活、工作和思维方面的深刻影响的难得新资料，值得人们关注，大数据中，结构化数据只占15%左右，其余的85%都是非结构化的数据。如何处理非结构化和半结构化数据，如何把通过数据挖掘，将粗糙知识与被量化后的主观知识相结合，而转化为“智能知识”，如何根据大数据复杂性、不确定性对其进行刻画并为大数据系统建模等等，都是大数据现象提出需要深入探索的深层技术问题。舍恩伯格《大数据时代》中关于思维变革共有三章：第1章更多：不是随机样本，而是所有数据，第2章更杂：不是精确性，而是混杂性，第3章更好：不是因果关系，而是相关关系。大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，只要关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。并认为这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。[4]如果我们面对的只是一堆大数据，这样的想法是合理的、有效的。如果我们进入到物理世界、现实生活，我们不能满足于数据本身，而是要对数据进行的分析与处理，将粗糙知识转化为智能知识，对现实生活中将要发生的事件做出预测。在这一过程中，还是不能删除精确性、因果性和‘为什么’的追求。诚然计算机网络的建成和繁衍，构建了一个数据高速增长的世界，数据达到海量，有价值的和没有价值的数据浑然杂呈，网络数据呈现出混杂性。但是并不能因此而放弃对精确性和因果性的追求，更不能说人类的认识停留在“是什么”就够了。舍恩伯格书中明确指出：“大数据的核心就是预测”。预测不是算命，是以事实为依据的，只有依据科学规律做出的预测才能保障预测的实现。规律就是最为本质的相关性，相关性并不一定是因果关系，但因

大数据时代数据安全问题思考

大数据时代数据安全问题思考隐私OR便利互联网上的“透明人” “中国人更加开放，对隐私问题没有那么敏感，很多情况下他们愿意用隐私交换便利性。”今年3月，一位知名互联网企业负责人在公开场合谈到个人信息保护的问题。然而，这一言论迅速击中了网民的痛点：在大数据时代，普通网民究竟还有没有隐私?我们如何保护个人信息? 日常生活中，人们也常常面临“选择”：是否同意获取个人信息。使用一个简单的应用程序，注册一个网络账号，都会让用户提供手机号码、身份证号、银行卡号等隐私信息。安装一个新的APP，使用前先要收到一连串的提醒：“允许发送通知”“允许访问位置”“允许获得手机通讯录”“允许启用电话、短信、相机”……尽管用户可以选择“同意”或者“不同意”，但用户一旦选择了“不同意”，很多APP便自动退出不再提供服务。甚至发在个人朋友圈中的照片，都有可能被他人恶意盗取。近日有媒体曝光称，大量来自朋友圈、QQ空间或者微博上的私人照片，正在被放在网上低价出售，甚至被非法用于商业广告或婚恋网站。对此，有网友感叹：“原来，我们一直在互联网上‘裸奔’!” 网上个人信息泄露还可能引发次生灾害，成为精准诈骗的帮凶。一些人把个人隐私信息当成赚钱的工具，通过售卖越权获取的用户信息获得巨额利润，并由此形成了黑色产业链。如何提高网络安全性，保护用户的个人信息，成为互联网时代人们的核心关切。北京大学互联网发展研究中心主任田丽认为，随着互联网技术的快速普及，传统问题向互联网延伸，线上向线下延伸，人类空间向虚拟空间延伸。人们在互联网上变成了“透明人”，个人的一举一动都被互联网“记录在案”，导致人们在网络空间越来越缺乏安全感。