随着大数据技术的普及，许多大数据技术专家、战略专家、未来学家等学者开始提出、解释和丰富大数据思维概念的内涵和外延。一般来说，大数据思维包括总体思维、容错思维和相关思维。
每一个行业都有自己的思维方式，这是行业精英们多年实践总结出来的一种有效的方法论。
许多互联网人也总结了互联网的思维方式，我们一般称之为互联网思维。百度创始人李彦宏首先提出了互联网思维的概念。雷军、周鸿祎、张亚琴、柳传志等业内大咖对互联网思维也有许多精彩的诠释。
1、总体思维
社会科学研究社会现象的总体特征，过去，采样一直是数据采集的主要手段，这是人类在无法获取整体数据信息的情况下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获取和分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于抽样，这可以带来更全面的理解和认识，可
以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。
在大数据时代，随着数据采集、存储和分析技术的突破性发展，我们可以更方便、快速、动态地获取与研究对象相关的所有数据，而不必因为许多限制而采用样本研究的方法。因此，思维方式也应该由样本思维向总体思维转变，使之更加全面、立体、系统地认识总体状况。
2、容错思维
在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。
在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
3、相关思维
在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获
得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。
在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。
大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。
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浅谈大数据 去年三月，在北京举行的一场大数据产业推介会上，马云首次提出“人类 正从IT时代走向DT时代”，并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术，以服务大众、激发生产力为主。 在变革过程中，IT与DT不仅存在技术上的差异，在思想观念层面也有显着不同。IT(Information Technology)时代利用的是信息技术，以“我”为中心，强调自我控制、自我管理，而DT则充分挖掘数据资源，以“别人”为中心，不仅强调舒服的客户体验，而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。DT时 代的挑战和机遇，在于把互联网和传统行业相结合。 当然，在走向DT的过程中，无论是客户体验，还是互联网与传统行业的结合，数据无疑是争夺的重点资源，甚至可以说Data为王。 那么什么是大数据呢？Garnter给出的定义：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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中 大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析 处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 下面我们从一个有趣的例子开始，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求 每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那 里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。 这个例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关 键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了 新的价值增长。 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已， 没有必要神话它或者与我们关系不大。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬 托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业 的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三 个层面来展开：
大数据的思维方式 大数据的思维方式总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论
在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说，在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。 相关思维 在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，相关关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力
用互联网思维推动商业发展 故事一：一家仅12道菜的餐馆一个毫无餐饮行业经验的人，一家只有12道菜品的餐馆，在北京只有两家分店；仅两个月时间，就实现了所在商场餐厅坪效第一名；VC投资6000万，估值4亿元人民币。这家餐厅是什么？是雕爷牛腩。 故事二：这是一个淘品牌2012年6月在天猫上线，65天后成为中国网络坚果销售第一；2012年“双十一”创造了日销售766万的奇迹，名列中国电商食品类第一名；2013年1月单月销售额超过2200万；至今一年多时间，累计销售过亿，并再次获得IDG公司600万美元投资。这是哪个品牌？三只松鼠。 故事三：一家创业仅三年的企业2011年销售额5亿元；2012年，销售额达到126亿元；2013上半年销售额达到132.7亿元，预计全年销售达到280亿元，有可能突破300亿元；在新一轮融资中，估值达100亿美元，位列国内互联网公司第四名。这家企业大家肯定能猜到，就是小米。 与大家分享的这三个企业，虽然分属不同的行业，但又惊人地相似，我们称之为互联网品牌。它们背后的互联网思维到底是什么？ 一、定义：互联网思维这一概念 在（移动）互联网、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态的进行重新审视的思考方式。 这里的互联网，不单指桌面互联网或者移动互联网，是泛互联网，因为未来的网络形态一定 是跨越各种终端设备的，包括台式机、笔记本、平板、手机、手表、眼镜，等等。 传统企业互联网化经历的四个阶段： 首先，是传播层面的互联网化，即狭义的网络营销，通过互联网工具实现品牌展示、产品宣 传等功能； 其次，渠道层面的互联网化，即狭义的电子商务，通过互联网实现产品销售； 然后，是供应链层面的互联网化，通过C2B模式，消费者参与到产品设计和研发环节；
企业大数据思维 张靖笙 “一切皆可数据化”，舍恩伯格大数据思维里面这句话道出了这个时代滚滚洪流的主旋律，不管你听与不听，看与不看，数据都在哪里，像空气一样弥漫，也会像空气一样要命。在各种应用大数据的声音不绝于耳的今天，前者已是普遍的共识的，而对于后者，很多人却还不见得认同了，您可能觉得言过其实了，凭什么你说大数据会要命？我们没有用大数据就活不了了吗？而对于当今人类社会的所有组织机构来说，数据的重要性已经越来越明显，已经直接影响到存亡命运，缺少数据资源，无以谈事业；缺少数据思维，无以言未来，所以数据是很要命的。 而当前最要命的是，很多甚至是大多数的中国企业家还远远没有认识到这个严重性，这里折射的就是很多人在思维层面对于大数据这种新兴事物认识的不充分，正如马云所指出的：“很多人输就输在，对于新兴事物，第一看不见，第二看不起，第三看不懂，第四来不及。”赵国栋、易欢欢、糜万军、鄂维南合著的《大数据时代的历史机遇》中指出，有四种典型的片面认识阻碍企业家完整地认知大数据：第一，认定是炒作；第二，片面理解；第三，狭隘视野；第四，唯技术论。这些都是缺少全面和准确的大数据认识的表现，尽管还有其他各种客观原因，但是企业家对大数据没有正确的思想认识是阻碍大数据在企业获得深入应用的主要原因。 正确的思维来自正确的认知，在心理学上有一个思维圈法则，被许多高端人士推崇，这就是黄金思维圈，黄金思维圈是一种认知世界的方式，它能够帮助我们快速认识这个世界的本质。黄金思维圈包含三个层面，第一个层面是what层面，也就是事物的表象，特征。第二层则是how，方法，就是如何去解决这个问题，第三层则是本质层，就是why，就是事情背后的原因与真实的目的，可以说这个黄金思维圈是我们认识大数据最好的思维武器。
180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.doczj.com/doc/a9101430.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例
大数据带来的四种思维 2015-02-01 10:31 来源：学习时报 张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面
互联网时代的大数据思维 张靖笙 互联网带来了什么？ 当前，互联网的发展和普及已经达到了空前的规模，互联网已经成为人们日常生产和生活中不可缺少的一部分，正日益改变着人们对于信息或知识的获取和社会关系的认知方式。特别是手机移动互联网应用兴盛起来后，随时随地随手低头捣鼓手机上网几乎成了大多数城市人的习惯。 对于正处于转型升级中的中国企业，互联网大潮的冲击和洗礼是绕不过去的，必须积极去应对。认清互联网到底给人们的生活带来了什么影响和改变，给企业的经营和发展带来什么挑战和机会，这是每位企业领导人都应该认真思考的事情。我们先来看看互联网对于传统带来了什么颠覆性的影响。 (1)财富虚拟化：现在越来越多社会化大生产和市场经济活动通过互联网来开展，随着 大量的财富资源的交换转移到互联网中进行，由此改变了传统的财富存在方式，人 们越来越多的财富转换成信用和权益信息，以各种数据形式保存在互联网中。诚如 对于今天的新新人类，沟通比食物更加重要已经成为一个不争的事实，驱动财富虚 拟化的人性动力是信息需求取代了物质需求成为现代人类的第一需求，因此财富形 式的去实物化也将成为新的常态，传统的财富观念随着这个趋势必将会被颠覆，甚 至私有观念也会被信息社会里面所实现的共产主义彻底消灭； (2)选择无疆界：无论是消费者还是提供者，今天都可以通过互联网可以找到很多的选 择，互联网是一个永不休息的大市场，地域和时段都已经不是问题，今天的个人网 民们通过互联网选择个人喜好的商品、服务、伴侣、朋友、工作，企业网民通过互 联网选择原料、供应商、目标客户、合作伙伴，同时两者都把自己的各项要素资源 贡献到网上供别人选择，在全球化背景下，地理和政治疆界都不会成为这些选择的 障碍； (3)易变新常态：互联网上泛滥的多样性选择，既带来了传统社会要素缺乏时代难以催 生的新生事物的层出不穷，也带来消费者需求口味和潮流风尚的朝三暮四，互联网 让市场热点转移很快，所谓的蓝海也能迅速变红，大面积的改变几乎都能在一夜之 间完成，这种改变的速度只会越来越快，市场上的暂时胜出者被新的竞争者颠覆甚 至掘墓的周期越来越短促； (4)屌丝的逆袭：在互联网时代，每个人都可以成为电视新闻中心和出版发行者，互联 网让社会舞台的镁光灯不再专属于少数精英个人和组织，互联网让每个普通人都有 机会可以吸引全球范围内的广泛关注，让孤独的不再孤独，卑微的不再卑微，容易 被忽略的得以显现，可能被排挤的获得接纳，小人物正在通过互联网直接参与改写 历史的进程，人民的意志和力量通过互联网得到更大的伸展，屌丝（卑微下民）逆 袭上位，越来越多地从精英手上抢得发言权，网络是一个永不停息的无限大功率的 电台，好的作品通过互联网传播可以轻易实现“好事传千里”，创新和创作者的作 品因此能惠及很多人，那么他们所赢得的回报的速度和规模也会超出常规很多倍，几乎一夜之间全球流行起来的“江南Style”就让一名原本默默无闻的歌手成为和 联合国秘书长潘基文一样能影响全世界的韩国人，所以今天的“屌丝”，只要你在 个人专长上不懈努力，世界时刻为你准备着，互联网随时张开怀抱吸纳你绽放出的 生命精彩华章； (5)弄假可成真、众筹成大事：以前有句老话是：“谣言重复一万次可以变真”，而今天 在互联网让原本稀薄的力量得以聚合，让曾经被卷曲压制的想象得以延展释放，无 限小加上无限多形成了无限的可能，让原来根本不存在的事物可以从无生有，弄假
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已
浅谈对大数据的看法 大数据与大脑有相关性。大数据在日常生活中已经开始应用广泛，它的本质不是传统的数据统计带来的简单的因果关系，而是数据的相关关系。在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心。这让人自然会想到大脑的功能，每个人的思维就是一个大数据处理体系，如果有的人擅长去寻找不同事件之间发生的因果关系，那么这个叫做因果错觉，因果错觉容易发生在女性身上，因为女性因性格敏感等特点，会不自觉的将事情发生的结果，采用自己主观判断来归因，但事实上，事情之间的相关关系才是真正的关系。人的思维体系中，相关关系更加重要，相关关系代表调取大脑中的既往相关经验，来处理眼前的事情，更加客观。 大数据将开启一次重大的时代转型。信息广速度快，是很好，可是这不是最重要的，最重要的是不要让数据无处不在。大脑就像数据仓库，在数据充满我们的大脑、生活、生命中时，如果不去清理，不去遗忘，很容易一脑子浆糊，身心不舒畅。任何环境下我们都需要在纷繁的情况里简化问题。 这时自然会产生疑问：怎么删除？在这个信息碎片化的时代，如何做一个自我的搜索和过滤器，最好做成一个芯片，安放在我的手腕处皮肤下，这样，我就可以快速的找到我想看到的东西，忽视噪音，更加直接的去感受和了解自己。因为路径缩短，我便可以将时间放长，慢慢的去体会和感受。 当然芯片是个玩笑，出色的信息提取能力能够促进一个人的决策，一个人的一念一息及多年慢慢形成的价值观才是做选择的依据。你是不是有和我一样的经历，上千张照片中，删还是不删是个问题。怎么确定保留哪张，根据什么原则，每个人都有不同的原则，有的人认为，人最全的一定要留，有的人认为背景全的一定要留，有的人认为留表情最好的，有人认为留姿势最美的，甚至有的认为没对好焦距的朦胧的才是最有意境的。而我应该最清楚我怎么筛选，艺术家罗丹说，“雕像就在那块石料里，我只是将那些不要的东西去掉了。但是要知道雕像到底是什么，只有我自己才明白我自己到底要雕什么。”看书也是一样，书籍能使一个人瞥见这个世界的一角。是你自己选择去瞥见哪一角。 从心理学的角度，做出选择，同时意味着舍弃其他的可能性，这是一件异常困难的事情。造成这个困难的无非是“利”、“弊”两个字，但因利弊两个字背后掺杂了太多的心理变量，因此难倒了古往今来多少英雄好汉。为了有能力更好的进行抽象的思考和决策，挑战自我，不妨尝试一下删删删删的效果。 日本可能因为资源集中而紧缺，一直很倡导简生活，最近很流行的一位日本女士所著的一本书《断舍离》，将人身边的外物采用各种方式进行清理，代表对内心的一种扫除力，从而保持一种简约清爽的生活态度。还有很多其他方式对生活进行删减，看网上写过一个训练，基本要求为整天不语，不带手机，不带手表，
大数据时代的思维革命的演讲稿 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话，显得有点落伍了，当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看，人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上，“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象，不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域，还是军事、金融、通信、贸易等行业，数据正在迅速膨胀，没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变，甚至颠覆我们所处的整个时代，对社会发展产生方方面面的影响，也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 xx年5月20日，在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼，一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告，没有红地毯，没有领导剪裁和讲话，有的只是长达半年的封闭测试，邀请一些明星“吃货”们试吃，这些明星“吃货”一旦被成功邀请，就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据，渐渐掌握了话语权，并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是，一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌，其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理，他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨，所以他的代表作，一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”，成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、
微信的胜利，也是互联网的胜利，更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据，就这么征服了市场，颠覆了经典，创造了传奇。 其实，雕爷传奇绝非个案，在大数据时代，这样的传奇每天都 会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代，很多的传奇在发生，但也很快就有可能被淹没在大数据时代的汪洋大海里。 其实，所谓的大数据思维具有三层含义。第一层含义是，大数 据思维必须分析全面的数据而非随机抽样，必须重视数据的复杂性，弱化精确性，必须关注数据的相关性，而非因果关系。第二层含义是要把数据当做一种可以升值的重要资产，而不是只做研究对象，研究完就束之高阁。第三层含义是数据有变现功能，通过挖掘数据价值，就能改变价值的生成基础和价值链条。 历史上任何一次成功的变革都是由思维方式的转变开始的，旧 的体制和传统理念在面临新的思维逻辑的时候，如果不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维来重新组织战略和策略，那么任何过去成功的经验反而会成为阻碍发展的桎梏。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域。比如黑莓，比如摩托罗拉，比如诺基亚，比如柯达，比如雅虎等等，案例比比皆是。 大数据思维的基础是互联网，而互联网有没有思维呢？答案是 肯定的。在xx年，互联网思维是科技先锋大拿们的热门话题，一个 个以互联网思维为话语体系的圈子论坛及营销甚嚣尘上。就连CCTV
大数据思维、技术和应用试卷 一.单选题 1.由于信息技术的高速发展，网上的大数据调查中，数据的质量和可靠性已经得到彻底解 决。(分数:10分) 标准答案:B A.正确 B.错误 2.法律大数据演示的结果表明，针对“酒驾”这一查询，相关罪名中，排名第一的是（）。(分数:10分) 标准答案:D A.故意伤害罪 B.妨碍公务罪 C.危害公共安全罪 D.交通肇事罪 3.（）是现代社会在掌握海量数据收集、存储和处理技术基础上所产生的一种以群体经验进行判断和预测的能力，代表一种新经验主义。(分数:10分) 标准答案:C A.云计算 B.虚拟技术 C.大数据 D.物联网 4.近年来，搜索引擎不仅在性能和功能上有了飞跃的进步，并且其基本的架构和内在的一些理论假设与几十年前相比，也发生了本质的变化。(分数:10分) 标准答案:B A.正确 B.错误 5.21世纪初，关于查询结果排序我们找到了一种新的方法：（）。(分数:10分) 标准答案:A A.大数据方法：用户的点击数据 B.概率模型 C.神经网络模型 D.语言模型 6.对网上动态的数据进行搜索，就进入实时搜索，实时搜索的目的是：尽量缩短网上信息出现的速度和用户收到的时间之间的时间差。(分数:10分)
标准答案:A A.正确 B.错误 7.今天，随着信息科学技术的高速发展，人类对数据的收集和分享能力空前强大。其中，（）可以收集虚拟世界的数据。(分数:10分) 标准答案:D A.传感器 B.物联网 C.可穿戴设备 D.互联网 二.多选题 1.下列有关大数据与谣言的说法中，观点正确的包括（）。(分数:10分) 标准答案:BCD A.讲得多的不是谣言，讲的少的都是谣言 B.大数据往往是自洽的，谣言必然与相关数据不相容 C.识别网络上的谣言其实是很困难的事情 D.很多网络上的谣言来源也不清楚 E.如果一句话来自于一个可信的网站，就不是谣言 2.本讲提到，传统思维中的理性主义是指（）。(分数:10分) 标准答案:ABD A.我们相信人能够透过现象看到本质 B.能够从特殊到一般 C.能够从一般到特殊 D.能够从自己有限的经验里得到一些普遍规律或者模型，将它用于解决新的问题 E.我们相信人不能够透过现象看到本质 3.根据本讲，新经验主义者的主要能力体现在（）。(分数:10分) 标准答案:AC A.大容量存储精品文档，你值得期待 B.可以看成一个理性主义者 C.快速查找匹配的能力 D.能够从从小样本、小数据上通过逻辑思维、归纳推理的方法得到模型 E.善于建立模型
大数据时代的地标选项 各位白领，各位骨干，各位精英： 大家好。在这个极富现代气息的写字楼里，我仿佛穿越到了上个世纪六十年代的曼哈顿，在麦迪逊大道的一间办公室里，苦思冥想一个产品的创意。 2012年，《纽约时报》、《华尔街日报》等西方主流媒体不约而同地开始关注“big data”这个词，“大数据”第一进入大众视野。进入2013年，“大数据”开始在国内走红，一些科技网站或博客网站，开始对“大数据”三个字进行各种各样的描述及解读。 那么什么是大数据时代？它会给我们带来怎样的市场冲击？在大数据时代，我们该怎样应对市场？如何从海量的数据中，寻找有价值的信息？ 大数据时代 说到大数据，我不得不佩服阿尔文·托夫勒，当他在1980年发表《第三次浪潮》时，互联网基础协议web还没有诞生，10年之后，这个协议才在美国诞生，第一个万维网浏览器（同时也是编辑器）和第一个网页服务器才被制作出来。但是，牛叉的托夫勒像一个穿越者，居然一眼看透未来，在《第三次浪潮》中，第一次提出了“大数据”，并将其热情地称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。 不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。 大数据多大 那么，大数据究竟有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 2012年，互联网数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 所以，越来越的人开始相信，一个不同于过往任何时代的“大数据时代”来了。他是如此地迫不及待，在我们还没有意识到的时候，呼啸而至，并且以极快的速度生长着。 还是让我列举一下他的生长速度吧。每秒钟，人们发送290封电子邮件；每分钟人们在youtube上传20小时的视频；人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟；移动互联网 网用户发送和上传的数据量达到1.3exabytes，相当于10的18次方；每秒钟亚马逊处理72.9笔订单。 大数据的价值 有研究者认为，大数据有六大价值。 第一，通过大数据研究互联网网民的情绪，并通过这些情绪指数影响自己的商业决策。据说，美国华尔街有一家公司的CEO每天的主要工作就是研究全球3.4亿微博账户的留言，并通过研究进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，他再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。他判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；
信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 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。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的
某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一）问题的提出 标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性， 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看， 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？ 二）问题的分析 通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关， 是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系 与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着 两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层