神奇的大数据_让大量数据说话
大数据时代以“数据”说话
大数据时代以“数据”说话在当今社会，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
在大数据时代，数据不再只是简单的数字，而是一种有力的信息载体，它可以帮助我们更好地理解世界、提高生产效率、改善生活质量。
因此，在这个时代，我们可以说，数据已经成为了一种语言，一种能够帮助我们解决问题、做出决策的语言。
一、数据驱动决策1.1 数据的准确性：大数据时代的数据量巨大，但数据的准确性至关重要。
只有准确的数据才能帮助我们做出正确的决策。
1.2 数据的及时性：在信息爆炸的时代，及时获取数据是至关重要的。
只有及时地获取数据，我们才能做出及时的决策。
1.3 数据的全面性：数据的全面性也是非常重要的。
只有全面地了解数据，我们才能做出全面的决策。
二、数据促进创新2.1 数据的挖掘：大数据时代，数据的价值不仅在于它的数量，更在于我们如何挖掘数据中的信息。
通过数据挖掘，我们可以发现新的规律、新的趋势，从而促进创新。
2.2 数据的分析：数据分析是利用统计学和数学方法对数据进行分析，以发现其中的规律和趋势。
通过数据分析，我们可以更好地理解数据，从而促进创新。
2.3 数据的应用：数据的应用也是非常重要的。
只有将数据应用到实际问题中，我们才能真正实现创新。
三、数据改善生活3.1 数据的个性化：大数据时代，我们可以根据个人的数据习惯、兴趣等，为用户提供个性化的服务。
个性化的数据可以让我们的生活更加便利、舒适。
3.2 数据的智能化：数据的智能化也是大数据时代的一个重要趋势。
通过数据的智能化，我们可以更好地解决问题、提高生活质量。
3.3 数据的安全性：在大数据时代，数据的安全性也是非常重要的。
只有保护好数据的安全，我们才能更好地利用数据改善生活。
四、数据助力产业升级4.1 数据驱动产业：大数据可以帮助企业更好地了解市场需求、优化生产流程，从而提高生产效率、降低成本。
4.2 数据创新产业：大数据也可以促进新兴产业的发展。
通过数据的创新应用，我们可以推动产业的升级，实现经济的快速发展。
神奇的大数据_让大量数据说话
神奇的大数据_让大量数据说话大数据是指由传感器、传统数据库、社交媒体等渠道产生的大量结构化和非结构化数据。
通过对这些数据进行分析和解读，我们可以获得有关消费者行为、市场趋势、业务运营等方面的深入洞察。
大数据分析已经成为现代企业决策的重要工具，帮助企业做出更明智的决策，并获得竞争优势。
1. 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、来源多样、处理复杂的数据集合。
其特点包括以下几个方面：- 规模庞大：大数据集合通常包含数十亿甚至数万亿的数据点。
- 来源多样：大数据来自于传感器、社交媒体、日志文件等多种渠道。
- 处理复杂：大数据集合通常包含结构化、半结构化和非结构化的数据，需要使用先进的技术进行处理和分析。
2. 大数据的应用领域大数据分析可以应用于各个行业和领域，帮助企业做出更明智的决策。
以下是几个常见的应用领域：- 零售业：通过分析消费者购买行为和偏好，帮助零售商优化库存管理和促销策略。
- 金融业：通过分析市场趋势和风险模型，帮助金融机构做出投资决策和风险评估。
- 健康医疗：通过分析患者数据和医疗记录，帮助医疗机构提供更精确的诊断和治疗方案。
- 物流和运输：通过分析交通数据和货运信息，帮助物流公司提高运输效率和降低成本。
3. 大数据分析的步骤和技术大数据分析通常包括以下几个步骤：- 数据收集：从各种渠道收集大量的数据，包括传感器、社交媒体、日志文件等。
- 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、缺失数据等。
- 数据存储：将清洗后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便后续的分析和查询。
- 数据分析：使用统计学和机器学习算法对数据进行分析和建模，发现隐藏的模式和趋势。
- 结果展示：将分析结果可视化，以便决策者理解和利用。
大数据分析需要使用一系列的技术和工具，包括：- 数据挖掘和机器学习算法：用于发现数据中的模式和规律。
- 分布式计算框架：用于处理大规模数据集合，如Hadoop和Spark。
- 数据可视化工具：用于将分析结果以图表、报表等形式展示。
神奇的大数据_让大量数据说话
神奇的大数据_让大量数据说话大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，通过特定的处理和分析方法，可以揭示潜在的模式、关联和趋势。
它在各个领域都有着广泛的应用，从商业到科学研究，从医疗保健到社会管理，都可以通过大数据的分析来获得有价值的信息和洞察。
大数据的应用可以让大量数据说话，为决策者提供准确、全面的信息支持。
下面将介绍几个大数据应用的案例，以展示大数据的神奇之处。
1. 商业领域：零售业是一个大数据应用的典型领域。
通过分析大量的销售数据和顾客行为数据，零售商可以了解顾客的购买偏好，优化商品陈列和定价策略，提高销售额和顾客满意度。
例如，一家超市可以通过大数据分析发现某个商品在某个地区的销售量下降，进而调整进货策略或者推出促销活动，以提高销售业绩。
2. 科学研究：天文学家利用大数据分析技术，可以处理来自天文望远镜的海量数据，发现新的星系、行星和宇宙现象。
例如，通过对星系的光谱数据进行分析，科学家可以研究宇宙的演化过程和星系的形成机制。
3. 医疗保健：医疗领域也是大数据应用的重要领域之一。
通过分析大量的病历数据和医疗图像数据，医生可以提高诊断的准确性和效率，为患者提供更好的治疗方案。
例如，利用大数据分析技术，可以根据患者的基因信息和病历数据，预测患者对某种药物的反应，从而个性化地制定治疗方案。
4. 社会管理：政府部门可以利用大数据分析技术，对社会经济数据进行深入分析，了解社会的发展趋势和问题所在，从而制定相应的政策措施。
例如，通过分析城市交通数据，政府可以优化交通规划，减少交通拥堵和环境污染。
以上仅是大数据应用的一些例子，实际上，大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有的行业和领域。
大数据的分析可以帮助人们更好地理解和应对现实世界的问题，提高决策的准确性和效率。
然而，值得注意的是，大数据的应用也面临一些挑战和问题。
例如，隐私和安全问题是大数据应用中的重要考虑因素。
在处理大量的个人数据时，需要遵守相关的法律法规，保护用户的隐私权。
智慧监管：让大数据“说话”
扬 。想象 一下 ，Ａ酒店 的服务 员因为
偷酒而被解聘 ，却因为新雇 主对 其前 科不知情 而轻 易使他在 Ｂ酒店就业 。 “ 数据孤 岛”的普遍存在 ，客观上造
成 了信息不对称 问题的发生 。
的每一位成都 市民 ，都能追溯食材源
头， 了解到所购 买的菜品 的来源 。“ 人
特别是在 食品安全领域 ，其管理
职能分散在 多个部委和直属 局 、以及 各地方政 府相应的多个部分 中 ，如生
产阶段 的食 。 安全 由卫生 部负责 ，种 植和养殖 阶段 的安全 问题 农业 部负
责 ，加工环节 和进 口食品 的检验 工作
让权力在 “ 阳光 ”下清晰 、透明 、规 范运行 ，置于社会公众的监督之 下。 在成都 ，为 了加强 对食品安全 的 把控 。建立 了 “ 智 慧食 安”系统 ，通 过二维码追溯 体系 ，市场上的每一棵 白菜 、每一 串辣椒 、每一块猪 肉都被 贴上了二维码 ，在 农贸市场购买食材
获 取信息是监管 的第一步 ，信息 的充分程度将在一 定程 度上决定着监 管 决策质昆的 优劣 。依托物联 网、机 器学 ＿ ＞ ｊ 等技术创新 ，大数据平台能够 有效整合并 亭监 管数据 ，克服 “ 数 据孤 岛”和监管碎 片化困境 ．以技术 创新 “ 再造”人的视觉 、 听 觉 、嗅觉 ， 使 人的管理幅度最 大化 ，使一个监管 者 能够 同时监管尽量 多的对象 ，尽量 客观地还原事 实真相。
之 间的因果关联 。占典 管理 学者就认 能的提升 。 深 圳 市 证 监 局就 面 临 这 样 的 问 题 。据 统计 ，截 至 ２ ０ １ ６年 末 ，深圳
一切用数据说话是用心工作的行为准则
一切用数据说话是用心工作的行为准则在企业的人力资源管理工作中，存在着很多不可量化因素，如何在不可量化的环境中做出相对科学的判断和相对正确的行为，就必须依据客观数据进行分析，用客观数据的推演来驱动人力资源决策，也就是唐总常常提到的“一切用数据说话”。
一、用数据说话，是最清晰的表达方式之一有人的地方就有人力资源，在员工的成长跟踪过程中，很多人会问我，如何简明又有条理的向领导汇报工作，也有人跟我交流，如何清晰有效的向团队分配工作任务，在实际工作中，也听说过有中层管理者在汇报工作时因为表达不清、对相关数据掌握不准确而表现的差强人意，这些问题最有效的解决方式之一就是“用数据说话”并做到“心中有数，张口就来”，因为数据就是工作成绩的量化考核标准，其不会因为个人表达能力的强弱而发生改变，也不会因为管理能力的高低而产生歧义，高度概括的客观数据，会提高自身沟通的有效性，避免因内容冗余或表达不清而浪费时间。
二、用数据说话，是精细管理的主要原则之一在互联网时代，数据（流量）已经成了企业创造价值、控制风险的关键资源，我们每个人的身上都有一个数据画像，因而，当我们打开淘宝、头条、抖音等APP时，大数据算法已经知道我们想要什么、应该推送什么。
人力资源部作为一个战略储备和风险控制部门，只有“用数据说话”，所说的话才能更明确、更准确、更精确，才能有效的刻画“管理画像”，做到精细管理，进而降低人为因素导致的缺陷并提高工作效率。
以社会招聘为例，人员素质测评已是必备环节且经过了长时间的实践检验，目前测评的各项指标、标准均相对科学合理，在人员考察中起到了很大的参考作用。
三、用数据说话，是对决策的基本尊重2020年4月，中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确，要进行市场化配置的要素主要有五种：土地、劳动力、资本、技术、数据。
数据作为一种要素，和土地、资本这样的要素相提并论，足见其所蕴含的能量之大。
数据在管理上可以补充认知的片面和经验的局限，以数据为基础的决策体系和决策逻辑，已成为一种共识。
神奇的大数据_让大量数据说话
神奇的大数据_让大量数据说话一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业的重要资源。
大数据的应用不仅可以帮助企业实现精准营销、提高运营效率，还可以为科学研究提供有力支持。
本文将介绍大数据的定义、特点以及它在不同领域的应用，展示了大数据的神奇之处，让大量数据说话。
二、大数据的定义和特点1. 定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法通过传统的数据处理工具进行管理、处理和分析。
大数据具有三个V特点：Volume（大量）、Variety（多样性）和Velocity（高速度）。
2. 特点（1）大量性：大数据的规模通常以TB（1TB=1024GB）或PB（1PB=1024TB）为单位进行计量。
这些数据来自于各种渠道，包括社交媒体、传感器、日志文件等。
（2）多样性：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这些数据具有不同的格式和类型。
（3）高速度：大数据的产生速度非常快，需要实时或准实时处理。
例如，社交媒体上的实时数据、传感器数据等。
三、大数据在不同领域的应用1. 商业领域（1）精准营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略。
例如，根据用户的浏览记录和购买历史，向其推荐相关的产品或服务。
（2）供应链管理：大数据可以帮助企业优化供应链，提高物流效率。
通过分析销售数据和库存数据，企业可以预测需求，减少库存和运输成本。
（3）风险管理：大数据可以帮助企业识别潜在风险，并采取相应的措施进行管理。
例如，银行可以通过分析客户的交易记录和信用评分，判断其违约的概率。
2. 科学研究领域（1）医学研究：大数据可以帮助医学研究人员分析疾病的发病机制和治疗效果。
例如，通过分析大量的基因数据和临床数据，可以找到与某种疾病相关的基因变异。
（2）气象预测：大数据可以帮助气象学家预测天气变化，提高预报准确率。
通过分析大量的气象数据和卫星图像，可以找到天气变化的规律。
大数据时代 以“数据”说话
１
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一
的巨大作 用 ， 体 会 到 统 计 知 识 与 生 产 和 生
活 实践 的 紧 密 联 系 ． 例 ２ 初 中 学 生 骑 电 动 车 上 学 的 现 象
（ １ ）最 高 气温 为 ２ ℃的 天数 为— — 天 ； （ ２ ）说 出该 市这 ｌ ０天 气 温 变化 趋 势 ；
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初 中 阶段 对 统 计 与 概 率 内容 的学 习 要 温 呈 上 升 趋 势 ” 来 概括 ； 第（ ３ ） 小题结 论是 求 是 体 会 抽 样 的 必 要 性 以 及 用 样 本 估 计 开 放 的 ， 但 要 能 与 折 线 图 所 反 映 的情 况 相 总 体 的 思 想 ，进 一 步 学 习 描 述 数 据 的 方 符 ． 法， 进一 步 体会 概 率 的意 义 ， 能 计 算 简 单 事 件 发 生 的概 率 ．
（ １ ）此 次抽 样 调 查 中 ， 共 调 查 了— — （ ２ ）将 图① 补 充 完整 ；
也 是 ２℃ ，所 以 最 高 气 温 为 ２℃的天 数 有 名 初 中 学 生 家 长 ；
３天 ； 回答 第 （ ２ ） 小 题 时要 注 意这 ｌ ０天 的
最高 温度 有 升有 降 ， 不 能用 一 句 “ 最 高气
一
解： （ １ ） 最 高气 温 为 ２ ℃的天数 为 ３天 ； （ ２ ）这 １ ０天 最 高 气 温 逐 步 上 升 ， 但 不 （ ３ ）最 高 温 度 比较 低 ， 要 做 好 防 寒 防
二 、根 据 样 本 数 据 估 计 总体 情 况
让数据说话用数据表达
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
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5 漫谈数据分析
漫谈数据分析
对数据进行清洗
寻找数据的规律和特性 对数据进行颗粒度的拆分处理
按照字段进行数据存储 对采集的数据进行标准化处理
Mozilla/5.0 Windows NT 10.0; WOW64 AppleWebKit/537.36 Chrome/77.0.3865.75 Safari/537.36 10.10.3.228 17/Sep/2019:19:35:07 +0800 GET / HTTP/1.1 text/html
域名解析记录的价值
域名解析记录的价值
域名解析记录的价值
域名解析记录的价值
3 校园刷卡行为的意义
校园刷卡行为的意义
校园卡 是啥
校园卡是指高校为了方便学生和学生管理而发行一种特殊 IC卡。
• 主要分为接触式IC和非接触式IC卡。
• 将一个微电子芯片嵌入符合ISO 7816标准的卡基中，做 成卡片形式。
• 阿里巴巴（河南）有限公司是由阿里巴巴（中国）有限公司出资设立的全资子公 司，注册资金1亿元；
• 郑州大数据发展有限公司是由郑州市国有产业投资平台公司出资设立的国有独资 企业，主要承担市级“数字政府”、新型智慧城市、“互联网+”行动和电子政 务项目的建设运行与维护工作，并负责全市重点智慧城市平台和基础设施的运营 ；
国务院关于积极 推进“互联网 +”行动的指导 意见
国务院
促进大数据发展 行动纲要
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神奇的大数据：让大量数据说话摘要大数据作为21世纪的新宠不仅在金融、管理、医学等领域大放光彩，且心理测量中通过大数据处理技术发挥了重要作用。
目前基于大数据的测量可体现在心理健康的预测、工业组织领域等方面。
大数据的数据体量巨大、数据种类繁多、流动速度快等特点和广泛使用预测了其今后有着广阔的发展空间，但同时我们也不能忽略大数据测量中的不足如非结构化数据难以处理等，要想在心理测量中运用好大数据，还需我们发挥智慧将其扬长避短，发挥最大优势。
关键词大数据；心理测量；分析技术；数据挖掘1 大数据如何在心理测量中展露身手自“大数据时代预言家”维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中提出大数据（Big Data）一词后，大数据成了一个越来越流行的话题（Zhang，2014）。
仿佛一夜春风，大数据在许多行业火了起来，心理测量也紧跟时代步伐，渐渐将大数据应用其中。
吴莫愁自出道便有一定争议，但从来自微博等大数据来分析，这些争议仅限于每位观众对她不同的感觉，而非她自身的绯闻。
百事公司查看数据后发现，吴莫愁具有极高的美誉，且她个性鲜明、带有很强的新生代印记，百事公司决定签约吴莫愁。
2013年为百事广告代言的吴莫愁跻身“年度华语女歌手吸金榜”首位，大数据促成的这场签约，让双方达到了双赢的目的。
吴莫愁被百事可乐选为代言人是大数据与测量的结合的一个例子，这也是大数据对我们的生活产生了巨大影响的有力反映。
1.1 何为大数据Apache·Hadoop组织在2010年将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。
在此基础上，麦肯锡公司认为大数据大小超出了一般数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。
McAfee（2012)认为大数据具有数量大，多类别，收集快的特点。
然而，大数据的不仅仅是电子记设备所记录的大量的、多种类的和快速收集的样本，还包含了统计分析的新工具和先进技术，从已知的数据来推断出有价值的数据信息。
1.2 大数据分析理论大数据能用在测量当中，只因为它对数据有着强大的分析能力。
大数据的处理技术包括从数据的采集、存储、维护、分析挖掘、可视化等以及集成。
按层次划分，可分为数据采集预处理并存储、数据分析和处理和对数据解释（陶雪娇，2013）。
第一层，大数据采集预处理与存储，包括了文件系统、Haystack 、GFS 等。
第二层，数据分析和处理数据分析，包括计算架构、查询索引、数据分析和处理。
MapReduce是当前世界上广泛采用的大数据集计算模型、框架。
HyDb混合数据访问框架在查询和索引上得到很多的关注。
第三层，数据解释，其中大数据的可视化研究是一大突破。
还有一些其它支撑技术，比如计算机、互联网、云计算和数据传输技术等。
2 大数据：看我72变大数据成功探索了情绪心理学、人格心理学等多方向的心理学研究。
与现代研究方法（如认知神经科学技术）和传统研究方法（如实验法、访谈法等）相比较，大数据在分析在样本规模、数据客观性、时效性、生态学效度等方面有着前两者难以超越的优势（赖凯声，马华维&乐国安，2017）。
基于大数据的规模大、种类多、生成速度快、价值巨大，大数据在心理测量的应用有着重要的意义（张引，2013）。
目前，国内相关技术主要集中于数据挖掘相关算法、实际应用及有关理论方面的研究，涉及行业比较广泛，包括金融业、电信业、网络相关行业、零售业、制造业、医疗保健、制药业及科学领域，单位集中在部分高等院校、研究所和公司等，下面介绍三个领域的应用。
2.1大数据测量与心理健康大数据测量用在心理健康的预防会有很大的作用（Hidalgo‐Mazzei，2016）。
如果全国高校把大学生个体的数据积累在一起，可通过建立大学生心理健康数据的量化分析模型，清晰地揭示学生个体的心理状况，以此预测他们的未来行为或发展方向。
这将有助于学校采取积极的干预或预防个体心理问题的发生，这样心理健康教育可以实现个性化的处理。
这种宏观分析与微观个体分析相结合的方式，可以提升大学生心理健康教育的实施范围和针对性，将利于推动大学生心理健康教育的大力发展。
2.2大数据测量与商业近年来企业所积累的数据达到某量级时可能产生变化，促进出新的商业模式，特别是在IT 等新兴领域，华为、阿里巴巴、百度等对技术进步起到了很大的推动作用。
芝麻贷款中信用值的计算就是一个很好的例子。
阿里巴巴利用几年的线上零售、支付金融、个人身份等多方面数据等，通过多维的整合、加工、计算，构建信用维度，可以极大地高芝麻贷款发放贷款的效率。
这是人工智能和大数据在金融领域的初步应用，京东白条等金融产品机构也在进行这方面的改进。
2.3大数据测量与工业与组织心理学大数据分析已经成为研究工业与组织心理学一个重要的领域，比如由Twitter信息的发送，分析在全国不同地区的员工的工作满意度。
在组织当中，也有多家公司正在对社会媒体数据进行文本分析，例如以及客户反馈表单，以此来发现服务问题并增强客户关系（Guzzo，2015）。
3 大数据测量的未来之路3.1 大数据，我看行大数据具有据体量巨大、数据种类繁多、流动速度快的特点．大数据利用数据分析的方法，从中挖掘有效信息，与云计算技术结合起来，构建大数据分析云平台，可以满足大数据的采集、处理、存储、检索、计算和应用。
相信大数据在测量当中会大放异彩。
3.2 大数据的不足之处我们用了绝大多数的篇章来介绍大数据，均从其优点出发，但是大数据也是不完美的，大数据测量中依然存在着一些不可忽视的问题。
3.2.1 大数据下的取样偏差心理测量中也有一部分误差来源于取样，一份良好的取样数据是测量者们得到有效结果的重要保证。
尽管大数据样本够大但依旧不能与数据整体画上等号，甚至与普通取样方法一样，大数据测量也存在着不小的偏差（danah，2012）。
1936年，罗斯福和兰登进行美国总统竞选。
《文学摘要》杂志社为预测总统当选者采用了大规模的模拟选举，他们根据电话簿和汽车俱乐部成员名单上的地址发出了1000万封调查表。
不久，《文摘杂志》收到回信240万封。
在调查史上，如此巨大的样本容量是少见的，240万的回信也称得上大数据了。
杂志社花费了大量的人力与财力分析得出兰登将以57%对43%的比例获胜，他们对所得的调查统计信心满满，对结果大力宣传。
可是最后选举结果却是罗斯福以62%对38%的优势连任总统。
此调查忽视了当时的美国经济低迷，穷困人民比重较大，那些会使用电话和买得起汽车的处于较好经济水平的人在选民中不具有良好的代表性。
《文摘杂志》的失败调查放在今天也同样值得思考，比如，如果我们借助微博数据来测量大家对校园贷款的态度时需要考虑微博用户的特点，他们是否对整个社会成员具有代表性。
3.2.2 大数据对测量中重要个体的掩盖在一些测量中，对于重要的个体测量更有价值。
比如对我们通过搜索引擎中数据与情绪耗竭的相关词汇频率来测量人们在高压工作中情绪耗竭的情况，比起对使用搜索引擎的所有人的数据，直接收集高压工作者的数据，结果会更有效可靠。
毕竟在搜索引擎中输入与情绪耗竭相关词汇的人并非都是在工作时产生耗竭。
随时代发展个性化的需求也尤为重要，大数据测量结果难以得出不同个体的分析。
3.2.3 大数据难推因果大数据提供各方的连接，数据的真实程度无法保证。
数据显示的是相关关系难以验证因果。
例如，有研究者通过谷歌搜索引擎发现，思想越封闭的地区的人们更会搜索与性相关的词汇。
大数据提供出这两者有一定联系，但究竟谁是原因谁是结果，或者是否有中介变量或调节变量，都是不得而知的。
除此之外，非结构化的数据处理也是大数据测量面临的一个问题。
总言之，大数据时代对人类既是机遇也是挑战，大数据在测量中的应用的潜力是否可以被挖掘还取决于我们自己是否有更先进的技术去避免其不足。
参考文献1. 赖凯声, 马华维, & 乐国安. (2017). 网络大数据分析技术的心理学方法论思考. 西南大学学报(社会科学版),43(3), 81-87.2.滕瀚, & 张双弜. (2014). 大数据时代可视化新闻生存之道——以英国《卫报》为例. 新闻世界(6), 104-106.3. 张引, 陈敏, & 廖小飞. (2013). 大数据应用的现状与展望. 中国计算机学会ccf大数据学术会议 (Vol.50, pp.216-233).4. 陶雪娇, 胡晓峰, & 刘洋. (2013). 大数据研究综述. 系统仿真学报(s1),142-146.5. Buxton, B., Goldston, D., Doctorow, C., & Waldrop, M. (2008). Big data: science in the petabyte era.6. danah boyd, & Kate Crawford. (2012). Critical questions for big rmationCommunication & Society,15(5), 662-679.7. Guzzo, R. A., Fink, A. A., King, E., Tonidandel, S., & Landis, R. S. (2015). Big data recommendations for industrial–organizational psychology. Industrial & Organizational Psychology,8(4), 491-508.8. Hidalgo‐Mazzei, D., Murru, A., Reinares, M., Vieta, E., & Colom, F. (2016). Big data in mental health: a challenging fragmented future.World Psychiatry,15(2), 186-187.9. Walker, S. J. (2014). Viktor mayer-schönberger and kenneth cukier - big data: a revolution that will transform how we live, work, and think.International Journal of Advertising,33(1-4), págs. 181-183.10. Zhang, J. (2014). Review of big data: a revolution that will transform how we live, work and think, by kenneth cukier and viktor mayer-schönberger. Information Polity,19, 157-160.Amazing Big Data: Let Million of Data to TalkAbstractBig data not only in the financial, management, medical and other fields has a great glory, and psychological measurement through some column analysis technology played an important role, as a popularity of the 21st century. At present, the measurement based on big data can be reflected in the prediction of mental health, the field of industrial organization andso on. Large data volume, a wide variety of data, fast flow speed and other characteristics and widely used to predict that its future has a broad development space. But at the same time, we can not ignore the shortage of big data measurement, such as the difficulty to deal with the unstructured data. If we want to use the big data well, we need to maximize the advantages and overcome the shortage,.Key words big data; measurement; analytic technique; data mining。