预测是大数据核心价值
预测是大数据核心价值
人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。
大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不
同。
大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必
然会发生，它更多是给出一个概率。
从天气预报看大数据预测的四个条件
在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。
1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。
2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0 为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。
大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。
3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。
4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。
大数据预测的典型应用领域
互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据
预测应用领域。
1、体育赛事预测
世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程64场比赛，准确率为67%，进入淘汰赛后准确率为94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。
谷歌世界杯预测基于Opta Sports的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索过去5年内全世界987支球队（含国家队和俱乐部队）的3.7万场比赛数据，同时与中国彩票网站乐彩网、欧洲必发指数数据供应商Spdex进行数据合作，导入博彩市场的预测数据，建立了一个囊括199972名球员和1.12亿条数据的预测模型，并在此基础
上进行结果预测。
从互联网公司的成功经验来看，只要有体育赛事历史数据，并且与指数公司进行合作，便可以进行其他赛事的预测，譬如欧冠、NBA等赛事。
2、股票市场预测
去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向，相应的投资战略收益高达326%。此前则有专家尝试通过
Twitter博文情绪来预测股市波动。
理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场无法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。
3、市场物价预测
CPI表征已经发生的物价浮动情况，但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向，提前预知通货膨胀或经济危机。最典型的案例莫过于马云通过阿里B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机，当然这是阿里数据团队的功劳。
单个商品的价格预测更加容易，尤其是机票这样的标准化产品，去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测，告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，商品的供需关系在电子商务平台可实时监控，因此价格可以预测，基于预测结果可提供购买时间建议，或者指导商家
进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。
4、用户行为预测
基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。《纸牌屋》选择演员和剧情、百度基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。
受益于传感器技术和物联网的发展，线下的用户行为洞察正在酝酿。免费商用WIFI、ibeacon技术、摄像头影像监控、室内定位技术、NFC传感器网络、排队叫号系统，可以探知用户线下的移动、停留、出行规律等数据，进行精准营销或者产品定制。
5、人体健康预测
中医可以通过望闻问切手段发现一些人体内隐藏的慢性病，甚至看体质便可知晓一个人将来可能会出现什么症状。人体体征变化有一定规律，而慢性病发生前人体已经会有一些持续性异常。理论上来说，如果大数据掌握了这样的异常情况，便可以进行慢性病预测。
结合智能硬件，慢性病的大数据预测变为可能。可穿戴设备和智能健康设备帮助网络收集人体健康数据，心率、体重、血脂、血糖、运动量、睡眠量等状况。如果这些数据足够精准且全面，并且有可以形成算法的慢性病预测模式，或许未来你的设备就会提醒你的身体罹患某种慢性病的风险。KickStarter上的My Spiroo便可收集哮喘病人的吐气数据来指导医生诊断其未来的病情趋势。急性病却很难预测，突变和随机性特征使之难以预测。
6、疾病疫情预测
基于人们的搜索情况、购物行为预测大面积疫情爆发的可能性，最经典的“流感预测”便属于此类。如果来自某个区域的“流感”、“板蓝根”搜索需求越来越多，自然可以推测该处
有流感趋势。
继世界杯、高考、景点和城市预测之后，百度近日推出了疾病预测产品。目前可以就流感、肝炎、肺结核、性病这四种疾病，对全国每一个省份以及大多数地级市和区县的活跃度、趋势图等情况，进行全面的监控。未来，百度疾病预测监控的疾病种类将从目前的4种扩展到30多种，覆盖更多的常见病和流行病。用户可以根据当地的预测结果进行针对
性的预防。
7、灾害灾难预测
气象预测是最典型的灾难灾害预测。地震、洪涝、高温、暴雨这些自然灾害如果可以利用大数据能力进行更加提前的预测和告知便有助于减灾防灾救灾赈灾。与过往不同的是，过去的数据收集方式存在着死角、成本高等问题，物联网时代可以借助廉价的传感器摄像头和无线通信网络，进行实时的数据监控收集，再利用大数据预测分析，做到更精准的自然
灾害预测。
8、环境变迁预测
除了进行短时间微观的天气、灾害预测之外，还可以进行更加长期和宏观的环境和生态变迁预测。森林和农田面积缩小、野生动物植物濒危、海岸线上升，温室效应这些问题是地球面临的“慢性问题“。如果人类知道越多地球生态系统以及天气形态变化数据，就越容易模型化未来环境的变迁，进而阻止不好的转变发生。而大数据帮助人类收集、储存和挖掘更多的地球数据，同时还提供了预测的工具。
9、交通行为预测
基于用户和车辆的LBS定位数据，分析人车出行的个体和群体特征，进行交通行为的预测。交通部门可预测不同时点不同道路的车流量进行智能的车辆调度，或应用潮汐车道；
用户则可以根据预测结果选择拥堵几率更低的道路。
百度基于地图应用的LBS预测涵盖范围更广。春运期间预测人们的迁徙趋势指导火车线路和航线的设置，节假日预测景点的人流量指导人们的景区选择，平时还有百度热力图来告诉用户城市商圈、动物园等地点的人流情况，指导用户出行选择和商家的选点选址。
10、能源消耗预测
加州电网系统运营中心管理着加州超过80%的电网，向3500万用户每年输送2.89亿兆瓦电力，电力线长度超过25000英里。该中心采用了Space-Time Insight的软件进行智能管理，综合分析来自包括天气、传感器、计量设备等各种数据源的海量数据，预测各地的能源需求变化，进行智能电能调度，平衡全网的电力供应和需求，并对潜在危机做出快速响应。中国智能电网业已在尝试类似大数据预测应用。
对于单个家庭来说则可以通过智能家居设备，记录家庭成员的起居习惯，感知用户的舒适度，预测用户的温控能耗需求，进行智能的温控装置控制，还可结合阶梯电价表来帮助用户省钱。Nest正式基于大数据预测用户能耗需求的成功产品。
除了上面列举的10多个领域之外，大数据预测还可被应用在房地产预测、就业情况预测、高考分数线预测、选举结果预测、奥斯卡大奖预测、保险投保者风险评估、金融借贷者还款能力评估等等，让人类具备可量化有说服力可验证的洞察未来的能力，大数据预测的魅
力正在释放出来。
德国预测中国未来30年!看后彻底震惊
德国预测中国未来30年！看后彻底震惊 德国预测中国未来30年！看后彻底震惊 2015-09-15 14:30 编辑：wyj 核心提示：2040年，东方世界的财富超过西方世界，中国人均GDP达到20万，成为发达国家。中国登月成功德国媒体预测中国未来30年，惊呆了!可能? 2016年，中日韩-东盟成为世界上最大的自由贸易区。中国成功发射载人登月航天器。首名中国女航天员成为有史以来第一个登上月球的中国人。全国超过10亿观众在中秋节亲眼目睹了现代版的嫦娥奔月。 2017年，中国宣布建成科技创新型国家，这项计划始于2005年，终于利用12年时间完成。中国产业升级初步完成，中国企业的生产线更多的设立在非洲，印度，东南亚，拉丁美洲，中国本土制造比例逐渐下降。 2018年，龙芯处理器占领国际CPU超过10%市场份额，中国国产汽车大量占领广大发展中国家市场，中国国内汽车拥有率达到20%，个人移动终端(那个时候估计不用手机了，应该是掌上电脑的感觉吧)拥有率超过80%，按照绝对数量，全部位居世界第一。 2019年，朝鲜韩国结成自由经济体，经济总量位居世界第7位。当年全球GDP排行为1美国，2中国，3日本，4
德国，5英国，6法国，7朝鲜韩国经济体，8意大利，9印度。 2020年，中国海军在东海与日本自卫队发生小规模冲突，中国海军随即占领钓鱼岛，宣布钓鱼岛为中国固有领土。并希望日方保持克制，不要使冲突升级。最终中日谈判解决争端，日本承认钓鱼岛属于中国，中国支持日本收回北方四岛之主权。 2021年，一种以学习中华礼仪，复兴中华文化为目的的仿古私塾在民间兴起。有条件的家庭纷纷送孩子去这种私塾学习古礼，古文，古文化和琴棋书画，以增加孩子的修养。以往的英语，钢琴，芭蕾，素描等等培训机构逐渐被冷落。 中国未来航母编队示意图 2022年，中国宣布启动反分裂国家法，统一台湾。五星红旗升起在台北上空，并派20万精锐部队登陆台湾维持秩序。中国政府在台湾推行一国两制，台湾体制维持不变，但是取消台湾军权，收编为中国人民军，由中央统一管理。 2023年，中国大型空间站建成。北斗卫星导航系统初步完成，从此，伽利略，GPS在中国成为纯民用，军用全部采用北斗系统。 2024年，中国第三个航母编队建成。活动区域，南海。
论大数据时代高校核心价值观教育话语创新
论大数据时代高校核心价值观教育话语创新 本文为2015年度浙江财经大学党建研究重点课题大数据时代使高校社会主义核心价值观教育话语空间得到了拓展，但也面临话语权转移、传统话语表达方式受到挑战、教育者话语权威面临消解等现实问题。实现高校核心价值观教育话语创新的主要策略是：实现学生话语权回归，注重主体性；构建对话式话语新范式，凸显创新性；合理利用网络话语，彰显时代性；提升话语责任教育，加强实践性。 标签：大数据时代；高校；核心价值观教育；话语创新；策略 一、问题的提出 “话语是一个棘手的概念，这在很大程度上是因为存在着如此之多的相互冲突和重叠的定义，它们来自各种理论的和学科的立場。在语言学中，‘话语’有时用来指口头对话的延伸部分，以便与书写‘文本’相对照。”[1]原本作为语言学概念，话语特指人们的言说和表述，现在却广泛应用于社会科学的各个领域。法国思想家福柯把话语理论首先应用于政治文化领域并把它置于凸显位置，在他的著作中频繁出现话语一词。福柯认为：“必须将话语看作是一系列的事件，看作是一种政治事件：通过这些政治事件才得以运载着政权、并由政权又反过来控制着话语本身。”[2]从本质上来看，话语代表一种权力的存在和表现，是社会关系、社会身份以及知识和信仰体系的反应。 作为一种意识形态理论，社会主义核心价值观是社会主义核心价值体系的高度凝练和集中表达，它承载着国家和民族深层次的精神追求，体现着社会主义社会评判是非曲直的价值标准，寄托着中国人民经历了几代人的千辛万苦才确立的理想和信念，培育和践行社会主义核心价值观是高校思想政治教育工作的重要任务。高校社会主义核心价值观教育不仅应当始终把握社会主义主流意识形态的方向，牢牢占据马克思主义思想文化阵地，用马克思主义中国化的最新理论成果武装大学生的头脑，而且应当植根于当下的现实，与复杂多变的国际国内环境相结合，与具体的人的实践相结合，才能更好地传播社会主义核心价值观并且很好地被受教育者理解和认同。 大数据时代的到来，为高校社会主义核心价值观教育带来新的机遇，也面临巨大的挑战。大数据浪潮的侵袭，不仅深刻改变了大学生的学习方式、思维方式和生活方式，而且大数据的海量化、快速化、多样化等特征在带来社会主义核心价值观传播形态深刻变革的同时，也造成了一些不可回避的问题，如高校社会主义核心价值观教育话语创新问题。 二、大数据时代对高校核心价值观教育话语的挑战分析 大数据不仅仅是一种技术，还代表着一种价值观和方法论，它给人们带来了思维的变革和挑战。维克·托迈尔·舍恩伯格曾指出：“在我看来，大数据是一种
大数据预测：4个特征,11个典型行业
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中国未来九大预测
中国大趋势：中国未来十年的九大预测 2012-03-05 字号：小中大 日前，由笔者撰写的《中国大趋势4：中国经济未来十年》上市，书中提出了中国经济未来十年的九大预测： 1、世界将从“海洋时代”回归到“陆地时代” 大家不要再预测第四次科技革命，因为第四次科技革命已经来临，高铁就是第四次科技革命的主力，中国在第四次革命上已经占据先机，这点包括美国总统奥巴马在内的领袖人物已经看的非常清楚，由于政治原因，他们很难对中国进行赶超，因为高铁是公共产品，没有一个强大的政府是不可能建设成高铁的。在未来十年世界将掀起一股国家间修建高铁的热潮，这将标志着世界将由海洋时代回归到陆地时代。 在这个时代中国是具有先机的，到时候亚欧大陆将结合的更加紧密，欧洲、亚洲、阿拉伯世界的地缘政治将重新改写，阿拉伯世界的重要性将被重新凸显出来。目前中国正在与17个国家协商关于建设亚欧高速铁路网络事宜，计划在十年内修建三条高铁线路贯穿南北，连通欧亚。届时，乘坐时速超过200英里的火车，从伦敦到北京只需要两天时间。这三条计划线路分别为，一条向北延伸经俄罗斯到德国，与欧洲铁路系统会合；一条向南延展连接越南、泰国、缅甸以及马来西亚等东南亚国家；另有一条线路将连接中国与英国、新加坡、印度及巴基斯坦。目前，伊朗、巴基斯坦和印度正就铺设高铁线与中国谈判，而东南亚方向的线路已经先期在云南省开工。在工程标准方面，中国希望所有线路规格与国内高铁保持一致，越南方面已表示同意，其他国家还在协商中。这项伟大的工程在未来十年将成为现实。 2、中国将面临最后一个“黄金十年” 很多人在看空中国的人很多，既有海外的，也有中国的，但是中国的发展大潮并不会因为这些人而消退，中国民众也不能听信这些带有政治性的忽悠，中国经济未来十年仍然是“黄金十年”，当然这黄金十年，笔者主要指的是经济，而不包含民生，因为经济是经济学者可以预测的，而民生是政治，是没有规律可循的。如果我们，特别是商业人士过度恐惧，就会错判机遇，以至于丧失机遇。未来十年的机遇中国以前没有，今后也不会有。与之前相比，将来十年中国经济增加的优势首要表现在量上，中国人均GDP从十几美圆增加到4000美圆，用了六十多年，可是再增加4000美圆，或许只需几年时间，从这个角度讲，将来十年的经济增加将远远超过以前几十年的增加；假如与今后比照，将来十年中国经济增加的优势则表现在速度上，这或许是中国继续经济高速增加的最后十年。中国人均GDP到达15000美圆今后也将进入一个低速增加期。从这两个方面本人们就能够看出，将来十年是一个何等的黄金时期，这必将是中国经济“从质变到质变”的十年。 3、世界将上演“日本行情” 日本自经济泡沫破裂后，在近20年的时间内除了在1997年前后实行适度从紧的政策外，日本绝大部分时间都在实行的低利率、零利率和量化宽松政策，这是因为政府拥有大量的财政赤字，政府负债的同时，日本企业也背负了巨大债务，导致日本不能加息，因为一加息，政府和企业的还贷负担就会大大加重，从而导致经济恶化，萧条重新回归。 世界主要发达国家都面临着较高的偿债任务，而从技术上看，日本、美国以及欧盟的不少国家都已经财政破产，他们要摆脱高额的债务，除了不断的平衡预算之外，就是开动印钞机稀释债务，这都会导致这些国家将长期处于极低的利率水平，而这些国家将会出现这些资本大出逃，将逃向高利率国家进行资本套利。 4、中国将“拯救式”崛起 在人们的印象中，中国崛起必然对其他国家构成挑战，但历史并不是这样的，因为除了“挑战式崛起”之外，还有一种崛起方式为“拯救式崛起”，同样美国的崛起也不是通过“挑战式崛起”实现的，
浅谈大数据及展望未来
浅谈大数据及展望未来 XXX （班级:2班，学号:**********） 引言 早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模
科学解谜：数学模型能否预测未来
科学解谜：数学模型能否预测未来在普通人看来，数学和历史似乎是永远都挨不着边的两件事，就像文科生惧怕数字，而理科生敬畏文字。不过，偏偏却有这样的人试图用公式、数据去描述原本是用文字记录的历史。 人类社会是如何从一个个小部落演变到今天这样一个庞大 而复杂的形态，这个问题就有研究人员用数学进行了回答。近期，在《美国国家科学院院刊》上发表的一篇由美英跨学科团队合著的论文，通过数学模型研究表明，激烈的战争是大型复杂社会进化的驱动力。 推演历史 英美的研究将重点放在军事创新的传播以及生态的地理因 素的互动上。论文合著者之一美国国立数学生物综合研究所（NIMBioS）科学活动部主任、特聘教授加福利特（SergeyGavrilets）在接受《中国科学报》电话采访时表示，他们的模型是在一个通用的理论框架——文化多层次选择（CMLS）的指导下建立的。 这个理论框架是指，社会之间的竞争是社会向复杂进化的主要驱动力。因此加福利特和他的合作者们选取了战争为模型的重要参数。而在他们的数学模型中需要做的就是将战争的强度量化。 “就我们所关注的历史时期，公元前1500年～公元1500年，
可以利用与战马相关的技术的传播作为战争激烈程度的代表。”加福利特说，“同时，文化多层次选择的理论也暗示了崎岖地形作战中山区更易防守。” 他们的模型显示，在公元前1500年～公元1500年期间，欧亚非地区与“马”相关的军事技术创新主导了这些地区的 战争，比如战车和骑兵。同时，地理因素也在影响社会变革。因为生活在欧亚草原的游牧民族影响了周边的农耕民族，从而使进攻战这一形式很快传播开来。他们的研究预测，战事越激烈的地方越有可能出现更高级的社会结构。 众所周知，农业是复杂社会崛起的必要条件，但在英美联合建立的数学模型中，农业的传播虽然是必需的，却远没有成为复杂社会崛起的充分必要条件。“农业的传播并没有非常明确地解释更大型的社会崛起的时间和地点，而战争却作出了大多数的解释。”加福利特告诉《中国科学报》记者，“不过农业对文化特质发展的影响起到了阻止大型社会分裂的 作用。” 加福利特表示，这项研究之所以令人兴奋，是因为他们所还原的历史并不是在描述发生了什么，而是可以量化并精确地解释历史规律。 “大”与“小”之中 中国科学技术大学科技哲学教研部科技哲学专业教授程晓 舫近几年也一直致力于通过建立数学模型来研究历史发展
大数据的七大核心具体价值
大数据的七大核心具体价值 随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。 大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。 近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。 核心价值究其用户到底是谁？ 谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。 商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。 对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。 还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。 数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。 《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。 随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。 一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。
预测是大数据核心价值
预测是大数据核心价值 人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。 大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不 同。 大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必 然会发生，它更多是给出一个概率。 从天气预报看大数据预测的四个条件 在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0 为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。 大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。
大数据认识报告
浅谈大数据认识 —王小丽 从入学的第一天就一直在好奇大数据[1]是什么？是新兴的技术？还是跟风的乌托邦？ 最开始我只是浅层次认为大数据就是很大的数据，只要满足：数据量大、速度快、数据多样性、数据密度低等特征的数据[2]。 在经过这一年的书本学习，老师讲解，参加各种大数据峰会、座谈交流，大数据论文调研，公司大数据部门的实习后，我发现大数据不只是一个单一的名词，它更是一种技术、应用、挖掘潜在价值趋势的表象或特征而已。 为了更全面地认识大数据，我认为应该从理论、技术、实际应用这三方面来学习。 一. 理论认识 理论是认识的必经途径，也是快速认识的基础。 1. 名人的见解： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”。其实也可以看出。大数据的诞生是信息技术发展的必然结果，是不可避免的。 IBM 最早将大数据的特征归纳为4个“V”（量V olume，多样Variety，价值Value，速Velocity）。但这并不能说明大数据的真实特征，它还应该包括：分析、存储、技术、复杂等特征。 维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》[3]一书中坚持认为大数据的思维应转变：1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。 我很认同阿里巴巴的王坚也曾说过的一句话：“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”因为大数据的正真价值在于创造。
2. 大数据的价值： 大数据的核心价值就是充分地挖掘出有用的信息，通过这些信息可以获取更大的利润，实现数据增值[4]。因此，得数据者得天下这句话是很有道理的。譬如，春节期间在智能交通实验室做的油耗模型建立的项目中，如果没有数据，我们能从数据中发现汽车的速度、机动车比功率和油耗之间存在着某种微妙的关系，进一步说，没有发现这层关系，我们又怎么对车辆的耗油建立预估模型。如果没有模型，又怎么把这项发现加以推广应用，创造价值。 因此，未来在大数据领域最有价值的两种事物：：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海[5]。 3. 大数据当下的应用 ●大数据可以帮助智慧城市的建设[6]。 ●帮助电商公司向用户推荐商品和服务，提高公司受益 ●在社交网络上更精准的推荐好友，用户所需信息。 ●使医疗行业更加便捷、智能 虽然这些应用会提高用户的满意度和生活的价值。但是，数据是把双刃剑， 有利有弊。在数据共享的同时也无形中也泄露了个人的隐私，容易遭受攻击。因此，数据安全问题也是大数据面临的一大难题[7]。 二. 大数据技术 可以说，大数据之所以如此快速发展，源于技术的支持。 具体有什么技术和大数据密切相关？毫无置疑，就是我们经常说的云计算。在云计算中分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术等都极大支持了大数据，也促使了它的发展。但是云计算和大数据也存在区别：云计算改变了大数据，而大数据改变了业务层，两者的目标受众不同。
用Excel进行统计趋势预测分析
用Excel进行统计趋势预测分析 在统计工作中运用电脑技术，不仅仅需要使用专门的统计软件，还应当使用一些其他软件为我们的统计工作服务，excel以强大的处理表格、图表和数据的功能被广泛地应用于统计领域。预测分析是统计数据分析工作中的重要组成部分之一，Excel中不仅可以用函数，也可以用“趋势线”来进行趋势预测分析。下面介绍一下具体使用方法。 一、函数法 1、简单平均法 简单平均法非常简单,以往若干时期的简单平均数就是对未来的预测数。 例如，某企业今年1－6月份的各月实际销售额资料如图1。在c9中输入公式average（b3：b8）即可预测出7月份的销售额。 图1 2、简单移动平均法 简单移动平均法预测所用的历史资料要随预测期的推移而顺延。仍用上例，我们假设预测时用前面3个月的资料，我们可以用两种方法实现用该法预测销售额： 一是在d6输入公式average(b3:b5)，拖曳d6到d9，这样就可以预测出4－7月的销售额；二是运用excel的数据分析功能，选取工具菜单中的数据分析项（如没有此项，则选择加载宏来加载此项），然后选择移动平均，在输入区域输入b3：b8，输出区域输入d4：d9，也可以得到相同的结果。 3、加权移动平均法 加权移动平均法在简单移动平均法的基础上对所用的资料分别确定一定的权数，算出加权平均数即为预测数。还是用上例，在e6输入公式sum(b3＊1＋b4＊2＋b5＊3)/6，把e6拖曳到e9即可预测出4－7月的销售额。 4、指数平滑法
指数平滑法是通过导入平滑系数对本期的实际数和本期的预测数进行加权平均计算后作为下期预测数的一种方法。仍用上例（b2，f3的数据都为1月份的预测销售额），假设平滑系数为 0.3，我们也可以用两种方法实现。用该法预测销售额： 一是在f4输入公式 0.3＊b3＋ 0.7＊f3，把f4拖曳到f9即可；二是运用数据分析功能，在工具菜单中选取数据分析项后，选择指数平滑，在输入区域输入b2：b9，阻尼系数输入 0.7，输出区域输入f2：f11，也可得到2－7月份的预测销售额。 5、直线回归分析法 直线回归分析法就是运用直线回归方程来进行预测。手工情况下进行直线回归分析需要进行大量的计算，而利用excel中的forecast函数能很快地计算出预测数。我们还是用上面的例子，在g9输入公式forecast(a9,b3:b8,a3:a8)，就可得到7月份的预测销售额。 6、曲线回归分析法 曲线回归分析法就是运用二次或二次以上的回归方程所进行的预测，如抛物线、指数曲线、双曲线等曲线形式。本文仅以指数曲线为例来说明预测的过程。例如，某企业近5年的销售额资料如图2所示。我们首先可用折线图反映实际值如图2，从折线图中可看出，该企业的销售额呈现超常规的指数增长，可以选用指数模型来拟合该增长类型。在c7中输入公式growth(b2:b6,a2:a6,a7)，即可得到第6年的预测销售额。 图2 二、“趋势线”法 Excel图表中的“趋势线”是一种直观的预测分析工具，通过这个工具，用户可以很方便地直接从图表中获取预测数据信息。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点： 一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列； 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成； 五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL 数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。
2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表；市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点： 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。 三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计； 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。
准确预测企业的未来
准确预测企业的未来 (杂志刊期：2002年09月)第1页共2页 预测未来是一切商务运作的基础。利用科学理论对经济活动与发展趋势的记录进行分析，对制定企业未来发展规划至关重要。 Bob Namvar 俗话所讲的"未雨绸缪"在实际的管理工作中是必须的，但前提是建立在对企业未来发展的尽量准确的预测上，而不是漫无目的、毫无头绪的随机行为。决策者在作出一项对企业影响深远的重大决策前，必须有足够的、基于对过去的总结和对未来的展望得来的证据来支持自己。 预测当然不能象神话那样准确，但管理者对整个社会的政治、经济、文化发展态势的深入了解，对自己企业的战略、文化、产品、员工、客户、竞争对手的深刻认识，还有现代的技术手段的辅助，能让预测变得尽可能合理。 本文介绍了一些预测手段，读者可以酌情选择加以运用到管理实践中去。 现代经济理论发展迅速，首先是商业周期理论的产生、反映经济增长与倒退的各种经济指标不断建立，计算机应用分析程序的发展也日新月异。所有这些都对新型经济预测技术的发展起到了促进作用。"温故而知新"是大多数预测人员预测理念的关键。这并不意味着将来只是历史的重复，或者历史是预测未来唯一的依据。显然，社会经济
形势与全球经济发展趋势绝非一成不变。但是，采用合理的理论框架，对历史发展趋势进行分析，就能够为预测提供最充分的资料。 如何起步 如果你以前一直认为商业预测不过是凭空臆想，你就必须遵循如下步骤，才能逐渐建立起一个正规的预测程序: ●确定问题。 ●决定如何用科学预测解决问题。 ●确定需要预测的具体项目。 ●为预测工作设定适当的完成目标、解决问题的时限。 ●了解并研究其它企业过去进行类似定向预测时采用的技术与理论。 ●听取多方建议，尤其要认真研究正反两方面的意见、权衡利弊。 ●分析企业的自身条件与限制，选择相应的预测模式。 ●进行预测工作。 ●充分分析、掌握预测结果。 ●制定决策，并根据预测的结果采取相应措施。 ●实行跟踪总结，对照预测结果与实际结果的差异。 ●根据具体情况，对预测模式或技术进行相应调整。 采用以上步骤，有助于了解宏观经济的基本形势，并掌握企业常用的预测技术。商业预测技术有两种分类方法：一是按时间分类，二是按定性与定量为标准对预测技术进行归类。
(参考)大数据平台项目方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格
一个可以预测未来的指标,三个案例解释存货
一个可以预测未来的指标，三个案例解释存货 提到财务指标，很多人都会说“这些都是过时了的数据”。 可真的如此吗？其实，有一个指标不仅可以描述过去，也可以成为分析未来的“水晶球”。这个指标就是——存货。 上市公司无论是囤积原材料，还是提早生产成品，都是一定程度上为未来主动或被动地做准备，而存货也就成了公司未来业绩增长的压力或者动力。 本期同样有三个案例。 罗莱家纺：去库存进行中，压力犹在 记者在采访一位纺织服装行业资深人士的时候，他就表示，零售企业经营的好坏如何，收入只是一方面，预示着未来的关键指标则是存货。 “我们普遍认为存货太高不好，当然，存货增加还有另外一种情况，就是企业看好市场所以囤积大量产品。如果当时的市场行情很好，企业的人员储备充足，能够和当年的Kappa 一样找到细分市场的空白点。那么，存货的增速超过收入增速是可以的。” 他表示，这里也有一个度，存货增速可以超过收入增速，但也不能超过太多，因为服装是时尚性产品，女装的销售周期大概是一两个月，男装是两三个月，家纺长一点是三到六个月。所以企业一般最多多备两三个月的存货，像多备半年以上的存货往往是有问题的。 这几年，纺织服装行业一直处于去库存的阶段。罗莱家纺（002293.SZ）曾一度和其他两家公司以“家纺三剑客”出现在资本市场且风光无限，但是后来因为存货的问题，而出现利润的下滑。 去年，罗莱家纺的营业收入同比增长率为-7.37%，净利润同比增长率为-13.07%。 截至去年年底，罗莱家纺的存货为6.85亿元，占总资产的比例为25.9%，而在2012年底，公司的存货为6.18亿元，占比为26.41%，可见公司的存货占比略有减少。 公司的存货主要可以分为原材料、在产品以及库存商品三大类，其中原材料的账面价值为1.87亿元，在产品的账面价值为3791.74万元，库存商品为4.6亿元，可见库存商品占到了67.25%，原材料占到了27.22%。 而对比同行业两家公司，罗莱家纺在2013年的存货与营业收入之比为27.15%，而富安娜（002327.SZ）和梦洁家纺（002397.SZ）的这项指标分别为30.76%和37.89%。
大数据的核心技术(一)
我们在之前的文章中提到过，大数据的核心技术就是机器学习、数据挖掘、人工智能以及其 它大数据处理基础技术。在这篇文章中我们给大家详细地介绍一下这些内容，希望这篇文章 能能够给大家带来帮助。 首先说一下机器学习，一般数据分析师都知道，机器学习是大数据处理承上启下的关键技术，机器学习往上是深度学习、人工智能，机器学习往下是数据挖掘和统计学习。机器学习属于 计算机和统计学交叉学科，核心目标是通过函数映射、数据训练、最优化求解、模型评估等 一系列算法实现让计算机拥有对数据进行自动分类和预测的功能。这就需要我们对机器学习 有一个足够的了解。机器学习领域包括很多种类的智能处理算法，分类、聚类、回归、相关 分析等每类下面都有很多算法进行支撑，随着深度学习核心技术的突破性发展，机器学习算 法得以高速扩张。总之大数据处理要智能化，机器学习是核心的核心，深度学习、数据挖掘、商业智能、人工智能，大数据等概念的核心技术就是机器学习，机器学习用于图像处理和识 别就是机器视觉，机器学习用于模拟人类语言就是自然语言处理，机器视觉和自然语言处理 也是支撑人工智能的核心技术，机器学习用于通用的数据分析就是数据挖掘。由于在大数据 条件下图像，语音识别等领域的学习效果显著，有望成为人工智能取得突破的关键性技术， 正因为如此，我们需要重视机器学习。
然后我们说收数据挖掘，数据挖掘是一个较为宽泛的概念，大数据就是从海量数据里面挖掘 有价值有规律的信息同理。数据挖掘核心技术来自于机器学习领域，如深度学习是机器学习 中一类比较火的算法，当然也可以用于数据挖掘。还有传统的商业智能领域也包括数据挖掘，关键是技术能否真正挖掘出有用的信息，然后这些信息可以指导决策。数据挖掘的提法比机 器学习要早，应用范围要广，数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术，互为支撑，为 大数据处理提供相关模型和算法，而模型和算法是大数据处理的关键，探索式交互式分析、 可视化分析、数据的采集存储和管理等都较少用到学习模型。由此可见，数据挖掘在数据分 析中都是十分重要的事情，更不用说大数据了。 由于篇幅原因我们就给大家介绍了大数据的核心技术的两个，分别是数据挖掘以及机器学习，我们在下一篇文章中给大家介绍更多有用的内容，最后感谢大家的阅读。
大数据、数据科学和数据分析的定义
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不