苏萌：大数据商业革命
推荐引擎-信息暗海的领航员
百分点推荐引擎：信息暗海的领航员随着互联网的出现，我们可以获取的信息总量一直以指数的形式爆炸式的增长：目前已知的网页超过5000亿，而仅仅淘宝上就有接近10亿件商品。
遗憾的是，我们分辨甄选信息的能力并没有相应的飞速增长，如同隐匿在宇宙深处的暗物质一样，绝大多数信息对于普通用户来说就是暗信息——我们有可能对这些信息很有兴趣，遗憾的是没有领航员的帮助，我们无法看到这些信息。
这个在很多学术文献中被称为“信息过载”的问题，正是目前互联网发展中遭遇到的最棘手最重要的问题！推荐引擎被认为最有希望解决信息过载的问题。
推荐引擎的本质是通过分析用户历史的活动记录，包括音乐下载、视频观看、图书购买、网络约会、朋友互动、论坛评论等等，分析用户的个性化喜好，主动向用户推荐他们感兴趣的信息。
推荐引擎的精髓是个性化——通过分析群体的数据，得到每一位用户的个性化喜好，并据此进行个性化的推荐。
事实上，北京大学光华管理学院苏萌教授在其最近出版的专著《个性化：商业的未来》一书中明确指出，个性化是商业，尤其是信息服务业的未来。
很多互联网用户最早接触推荐引擎都是通过Amazon的推荐服务，因此也形成了一些刻板的印象，譬如推荐引擎服务的都是电子商务公司，推荐引擎采用的都是相似性的挖掘方法（例如关联规则和协同过滤），推荐引擎给出的“看过还看过，买过还买过”这类的推荐通过简单的数据库查询就可以完成。
本文作者代表了部分业界和学术界从事个性化推荐开发应用和理论研究的声音。
我们正在经历个性化推荐技术构筑未来商业模式的历史的一幕，与此同时，我们注意到了很多读者对于个性化推荐的憧憬和误解。
本文将以国内领先的推荐引擎提供商为实例，通过对其架构和算法的介绍，以及展示基于个性化推荐技术的广泛丰富的由应用场景和产品，呈现给读者较完整的有关个性化推荐的轮廓。
架构做为一个商用的推荐引擎，良好的架构设计是服务稳定可靠和扩展的基础。
下面我们以百分点推荐引擎为例，介绍推荐引擎应有的组件。
商业模式底层逻辑范文(精选5篇)
商业模式底层逻辑范文（精选5篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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大数据时代的商业革命
大数据时代的商业革命作者：周涛来源：《营销界·化妆品观察》2013年第08期大数据时代甚至可以与以蒸汽機的使用和电气的使用为代表的第一次工业革命和第二次工业革命相媲美。
大数据如果只是一个技术或者概念，各位可以不必关注它，因为化妆品这个行业可能离这方面还很远。
但如果大数据真的是个新时代，它可能会推翻我们传统的营销手段和品牌价值，重塑整个商业模式，我们就不得不思考并认识大数据。
今天我给大家简单介绍一下什么是大数据，大数据新的商业模式是什么，以及我们作为一个品牌商，怎么成为一个大数据的企业。
大数据的战略地位“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。
数据化最核心的理念是：“一切都被记录，一切都被数字化”。
所谓“山雨欲来风满楼”，在大数据时代来临之前，第一个大的趋势是数据量的爆炸性剧增，最近两年所产生的数据量等同于2010年以前整个人类文明产生的数据量总和。
数据量的疯狂增长，不仅带来了各种计算处理数据的要求，也带来了互联网时代一个很大的难题，就是怎么样解决信息过载的问题，怎么样去抓住消费者非常有限的注意力。
二是数据来源的极大丰富，形成了大量非结构化的数据形态。
以前绝大部分数据都是结构化数据，你是什么年龄，叫什么名字，来自哪个地方，做什么工作。
通过这些结构化的数据和一些简单的分析方式，比如关联规则等，可以得到很多结论。
这是传统的处理数据的办法。
但是现在很多的数据不再是结构化的数据，而是一些非结构化的，譬如文本、语音、视频、图像等。
怎么从这些数据中获得有用的信息，把它呈现出来，这是第二个趋势带来的要求。
第三个趋势才是大数据的精髓，就是数据开始变得跨领域。
举例来说，我们这里每个人都会发微信、发短信，也会打电话，会在微博上留言，会有自己的社交关系，也会买社保、医保，会去看病等，这一系列数据现在可以围绕同一个人流动起来。
又如移动手機定位的移动轨迹、车载GPS的移动数据、街旁上的签到数据、快递的数据、智慧城市中的文本描述等数据可以通过同一个地点关联起来。
大数据时代：解析数据背后的故事
大数据时代：解析数据背后的故事引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为一种无所不在的资源。
它涵盖了各个领域，从商业到科学，从政府到医疗，无处不在地改变我们的生活。
然而，数据本身并没有什么价值，只有当我们能够揭示数据背后的故事时，数据才能转化为有用的信息。
在这篇文章中，我们将探讨大数据时代背后的故事，揭示数据背后的洞察力和价值。
数据的背后：洞察力与价值数据无处不在，我们每天都在产生相当数量的数据，无论是通过社交媒体、电子邮件、在线购物还是移动应用程序。
然而，这些海量的数据在其表面上可能显得毫无意义。
正如互联网之父Vint Cerf所说：“数据没有价值，唯有信息才有。
”因此，我们需要通过适当的分析和解释，揭示数据中隐藏的洞察力与价值。
概念：什么是大数据？在我们深入探讨大数据背后的故事之前，让我们先了解一下什么是大数据。
大数据是指规模、复杂性和多样性远远超过传统数据处理工具能够处理的数据集合。
大数据通常以四个"V"来概括：数据的体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和价值（Value）。
这四个特征标志着大数据时代的来临，也为我们揭示数据背后的故事提供了更多的机会。
体量（Volume）大数据时代，数据的体量是巨大的。
以每分钟生成的数据量为例，仅仅在过去的一分钟里，全球就产生了多达数百万个Facebook帖子、数十万个Twitter 推文、数十万个YouTube视频观看以及数十万个Instagram图片上传。
这个惊人的数字表明了大数据时代的到来。
速度（Velocity）大数据时代，数据的速度也是令人难以置信的。
如今，我们生活在一个实时连接的世界中，我们的行为几乎瞬间传播到全球。
例如，当一场重大的新闻事件发生时，社交媒体上涌现的讨论和评论几乎是即时的。
这种快速的数据产生速度要求我们能够及时地捕捉和分析数据背后的故事。
多样性（Variety）大数据时代，数据的多样性也是相当丰富的。
变革：危机下的发展之道——在北人2009年营销工作年会上的讲话
价格上涨 、劳动力成 本上升和能源涨价 需求降低等 因素影 响下 ．预计 ２ ０ ０９ 年增长速 度也 降低 了近１ ％ ０。 印刷及包装行业 发展 的减缓 ，对于给其 进行配套 、提供服务 的印刷机械
制 造 商 的 影 响 是 巨 大 的 ，如 市 场 需 求 趋 缓 设 备 购 买 能 力下 降 市 场 销 售 形
展 也 是北人 自成 立以来面临的最大挑战 。随着市场形 势的突 变 ，从 ２ ０ 年 ０８ 开始 ，在市场 、成本 、竞争对手 的重重考验 下 ，许 多企业 的销售收入 、利润 都呈大幅下降趋 势。冬 天来 了 ，春 天还会远 吗７变革是我们唯一的春 天。 痛定思痛 ，企业 只有真正进入 市场 进 行市场化 的运作和管理 ，采取市
２ １ 霉展望 ００ 危机中进化，夯实基础， 苦炼内功
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达尔文 曾说过 ： 得 以幸存的 既不 是那些最强 壮的物种 也 不是最聪 明 的物种 ，而是 最适应变化 的物 种 。”企业 的生存和人类 的进化一样 ．如 果无
法 适 应 不 断 变 化 的 环 境 ，那 么 只 有 被 历 史 所抛 弃 。
场 化 的 研 发 和 生 产 ．实 施 市 场 化 的人 员 激 励 机 制 ，才 能 对 市 场 的 变 化 做 出灵 活和 快 速 的 反 应 ，及 时 满 足 市 场 和 用 户 的 需 求 。 只 有 这 样 才 能 极 大 提 升 应 对 市 场 的 能 力 加 快 反 应 速 度 。虽 然 外 部 环 境 的 变化 不 是 单 一 企 业 可 以 解 决 和
亏损 ．平均亏损 ５ ． ． 元 ，国有书Ｔ 印刷企业后劲不足 技改 资金 匮乏 技 ５ ６， ５ － Ｉ Ｊ 术 、设备更新更 加缓慢 。很 多中小型 印刷企业 处于亏损状 态 有些南方小 印
数据改变我们的生活
数据改变我们的生活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。
”Gartner给出了这样的定义：“大数据”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。
维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。
看似毫无关联的两个品类的商品其实是一类社会现象所导致的，有很多年轻夫妇女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布，通常会顺带着买些啤酒。
1、帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；2、帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；杭州的智慧交通出行系统就是一个很好的例范3、帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；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、帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；5、帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督。
人们的生活以及消费方式发生了惊天的转变。
世界正变得越来越数字化，大数据正在以这种或那种方式影响着每个人的生活。
从美国总统大选看大数据时代的数据新闻报道_文卫华
数字媒体Digital Media从美国总统大选看大数据时代的数据新闻报道数据新闻是在大数据时代兴起的一种跨学科、跨领域的新闻生产方式，它需要新的思维方式与多种能力的支撑。
本文结合2012年美国总统大选报道，着重分析了英美各大主流媒体开展数据新闻报道的流程与特点。
还探讨了社会化媒体对于数据新闻的推动作用，以及数据新闻的兴起与发展给新闻业者所带来的挑战。
□ 文/文卫华 李 冰在当前技术高速发展的信息化时代，信息（数据）规模的爆炸性增长是显著特征之一。
从近年发展情况看，“大数据”主要被人们用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
“大数据”具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见等特征。
①当前对于“大数据”的关注与运用主要集中在IT业、市场营销、公共健康等领域，但事实上大数据的影响也波及到传媒业，数据新闻（D a t a Journalism）就是在大数据时代兴起的一种新的新闻生产方式。
数据新闻的报道流程有关数据新闻的报道流程，不同的媒体与从业者进行了不同的概括、归纳。
2010年8月，著名记者、数据驱动型新闻（data-driven journalism）项目负责人米尔科·洛伦兹提出了进行此类新闻报道的四个步骤，即挖掘数据—过滤数据—数据可视化—新闻报道制作完成。
与此类似的是《卫报》的数据新闻编辑、数据博客D a t a b l o g负责人西蒙·罗格斯在《数据新闻分解步骤：在你见到的数据背后我们都做了什么》一文中的介绍。
但他所展现的是一个多线程、全方位的报道流程：一方面处理数据，另一方面不断检验、质询数据的信度与价值，最后通过多种手段与渠道发布完成的报道。
而伯明翰城市大学教授保罗·布拉德肖在《数据新闻的倒金字塔结构》中提出了如图所示的“双金字塔模型”（见图一），更全面地揭示了整个报道过程中，数据在质量以及传播上的变化。
②布拉德肖以倒金字塔来表示数据处理的过程，包括数据汇编、数据整理、了解数据和数据整合等四个部分。
《大数据时代》商业之变观后感
《大数据时代》商业之变观后感英文回答：The advent of the big data era has brought about significant transformations in the business landscape. As organizations strive to harness the power of vast amounts of data, they are encountering both opportunities and challenges. In this essay, we will explore the key changes that have taken place in the business world as a result of big data and discuss the implications for businesses moving forward.One of the most notable impacts of big data has been the shift towards data-driven decision-making. In the past, businesses often relied on intuition and experience to make critical decisions. However, big data analytics now provides businesses with the ability to analyze vast amounts of data and gain valuable insights into customer behavior, market trends, and operational efficiency. This has led to a greater emphasis on evidence-based decision-making and has enabled businesses to make more informed and strategic choices.Another major change brought about by big data is the emergence of new business models. Traditional business models, which often relied on physical products and services, are being increasingly challenged by data-driven businesses. These businesses leverage big data to create value by providing personalized experiences, offering tailored recommendations, and developing innovative products and services. For example, companies like Netflix and Amazon have successfully implemented data-driven models to enhance customer engagement and drive revenue growth.Furthermore, big data is transforming the way businesses interact with their customers. With the ability to collect, analyze, and interpret customer data, businesses can gain a deep understanding of their customers' needs, preferences, and behaviors. This has led to a shift towards personalized marketing and customer service, where businesses tailor their offerings and interactions to meet the specific needs of each customer.By leveraging big data, businesses can create highly targeted campaigns, offer personalized recommendations, and provide real-time support, resulting in improved customer satisfaction and loyalty.However, it is important to note that big data also brings with it certain challenges. One challenge is the need for robust data governance and management practices. As businesses collect and store increasingly large amounts of data, they need to ensure that it is accurate, secure, and accessible. This requires the implementation of effective data governance policies, robust data security measures, and efficient data management systems.Another challenge associated with big data is the shortage of skilled professionals. As big data becomes more pervasive, businesses are in need of individuals with the technical skills and knowledge to analyze, interpret, and derive insights from large datasets. This has led to a high demand for data scientists, data engineers, and other specialists in the field of big data analytics. To address this challenge, businesses need to invest in training anddevelopment programs to equip their employees with the necessary skills and expertise.In conclusion, the big data era has brought about significant changes in the business world, creating both opportunities and challenges for organizations. By leveraging big data analytics, businesses can gain valuable insights into their customers, make data-driven decisions, and develop innovative business models. However, it is crucial for businesses to address the challenges associated with big data, such as data governance and the shortage of skilled professionals, to fully harness its potential and succeed in the digital age.中文回答：大数据时代下的商业变革观后感。
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大数据商业革命
什么是大数据？
《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多学科扮演的愈加重要的角色，如今这个词变成了商业世界中的新宠。
我们认为，大数据具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见四大特征。
特别是，最后两个特征体现了大数据不仅仅有“规模更大的数据”量上的进步，还具有不同于以前数据组织和应用形式的质的飞跃。
数十年来，信息产生、组织和流通方式革命性的变化，其中个人用户第一次成为信息产生和流通的主体。
你用QQ和MSN聊天，在电子商务网站的浏览和购物，用信用卡支付，发微博……这一切都将转化为数据存储在世界的各个角落。
不论是产生的信息量，可以获取的信息量，还是流通交换的信息量，都一直呈指数增长。
数据规模巨大且持续保持高速增长是大数据的第一个特征。
数据规模爆炸性增长的同时，数据产生的附加价值似乎没有与之同步增长。
我们认为，这种滞后情况的症结在于缺乏从海量数据中挖掘价值的高效方法和技术人员。
对于真正的大数据，其价值的增长应该正比于规模的增长，甚至快于规模的增长。
前两个特征主要针对单一数据，下面的两个特征强调的是若干数据之间新的组织和应用形式。
我们要找到并实现数据之间一加一远大于二的价值，其间最关键的问题要发挥数据的外部性，譬如国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势……以用户为中心，结合用户在不同系统留下的数据，充分利用个性化的数据挖掘技术，是实现通过数据交叉而产生巨大价值的最可行的途径之一。
综上，大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。
个性化
在大数据时代，个性化将颠覆一切传统商业模式，成为未来商业发展的终极方向和新驱动力。
随着消费者个体行为数据的爆发性增长，新的商业理论与商业模式不断涌现，无论是精准社会化营销还是基于用户偏好的市场细分，其所指向的趋势是一致的，即为每一个终端消费者提供他们最想要的产品与服务。
在信息量指数性增长的同时，消费者获取、过滤、筛选、分析信息的能力却没有相应提高，这必然导致消费者获取有用信息的时间成本和烦扰成本越来越高。
另外，随着时代的变迁，消费者异质性也在不断增大，这种异质性体现在消费者在购物、交友、阅读等生活方方面面的兴趣偏好的不同。
大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土，基于交叉融合后的可流转性数据,以及全息可见的消费者个体行为与偏好数据，未来的商业可以精准地根据每一位消费者不同的兴趣与偏好为他们提供专属性的个性化产品和服务。
在以互联网和移动互联网为代表的信息产业，由于用户个体行为数据的可追踪性以及实施个性化的边际成本相对较低，基于个性化的商业应用首先破茧而出。
在电商领域，亚马逊率先通过个性化技术为用户进行智能导购，大幅提升用户体验与销售业绩。
在不远的未来，个性化技术与应用将全面扩展到人们生活的每一个领域。
随着Google、苹果、腾讯、百度这些互联网巨头企业以及一些第三方数据平台型企业加快数据整合与开放的速度，一定会涌现出以大数据为基础的新商业模式。
2D模式
面向数据的商业模式，简称2D模式，是一种以数据为唯一输入，以向特定受众公开的数据产品为唯一输出的一种商业模式。
该模式的核心是数据平台商，它从数据供应商那里搜集数据，提供基本的存储、索引和计算能力，并自行研究开发一系列57数据产品。
每一个数据产品在该平台上都以开放API接口的形式存在。
譬如利用新浪微博的数据可以开发一个产品，每次引用该产品，可以看到一个指定账户一个月内互动最频繁的十个账户。
如果有了一些种子用户，一个互动游戏开发团队可以利用这个产品找到和已有游戏者互动比较强的用户群，并针对他们推广游戏。
平台商还可以同时利用多家数据开发产品，有了这些数据，电子商务公司可以自行开发个性化搜索和推荐服务。
与此同时，应用开发团队可以利用这些API接口优化产品或辅助推广，数据产品开发团队可以引用比较粗糙的数据产品，优化推出更好的数据产品并回馈给数据平台。
在这个模式中，部分API的访问会产生一定的费用，这个费用会在平台商、数据提供商和数据产品开发人员之间进行分配。
政府和行业扮演规范流程和监管数据的作用。
这个模型通过已有数据产品的开放，应用开发人员和数据产品开发人员可以创造出更有价值的应用和数据产品——前者可以为我们带来数据，后者可以为我们带来收入。
而这个数据平台得以产生巨大价值的前提，又是保证数据的全息可见，也就是随时听从各种需求细节，开发出各种各样满足各样各业的API产品。
综上所述，大数据将带领我们进入一个商业智能高度发达的时代，个性化应用将发挥出数据巨大的商业价值，同时2D商业模式将成为大数据的重要发展方向。
未来，基于大数据的信息世界将以你为中心。