大数据与我们的生活
2013年被称为“大数据元年”，这一年几乎所有的世界级互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站的竞争，都有它的影子。如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。《大数据时代》的作者维克托教授曾说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。互联网的出现使得我们身边的社交网络，电子商务与移动通信把人类社会带入了一个以“PB”（1024TB）为单位的结构与非结构数据的新时代。而发掘数据价值、征服数据海洋的“动力”就是云计算。云计算出现之前，传统的计算机是无法处理如此量大并且不规则的“非结构数据”的。而以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段，可以便宜、有效地将这些大量、高速、多变化的终端数据存储下来，并随时进行分析与计算。大数据与云计算是一个问题的两个方面：一个是问题，一个是解决问题的方法。那么在这里普及一下云计算的概念。云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。这里我们没有必要将云计算的概念搞得十分透彻，因为它本身就像云一样，我们只需要知道它可以为我们提供本地主机无法提供的超强计算能力和各种服务，可以用云计算的方式解决许多在原本看来无法解决的问题。
我们回到正题，什么是大数据？
对于“大数据”（Big data）研究机构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。
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》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。
而IBM则提出了大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）、Value（价值）。大量是指数据量的规模可以从数百TB到数十百TB 甚至EB。高速是指大数据需要在一定的时间限度下得到及时的处理。多样是指大数据包括各种格式和形态的数据。精确是指大数据的处理结果要保证一定的准确性。价值则是大数据的根本所在。
数据的收集方式有很多方法，通过浏览器可以获取用户上网的浏览记录，搜索引擎可以轻而易举地获取全球每天发出的数十亿条搜索指令，购物网站可以得到顾客的购买记录，也可以根据人们在社交软件上面的聊天记录来收集有用的信息，还可以通过让别人做网页上面的答卷来收集信息，知道人们对于一种东西的看法和态度。
这些收集起来的数据就会全部都储藏在一起，然后有用的时候就会用特殊的软件来分析处理这些数据，国家有国家的数据，很多的公司也有自己的数据库，一个公司的数据库越大就代表了这个公司的实力越强，未来发展的可能性也就越大越好。
当然这些数据最主要的并不是绝对的大，而是有用的信息比较多，覆盖的范围比较广，是一种相对的大。这样分析出来的结果也就越准确，这些数据可以准确的反映现在社会上面发生的事情和现在人们的心理状态，可以预测到很多事情的未来的发展方向，有的公司可以根据这些数据发现自己的不足和管理漏洞，及时的改变和处理，延长企业的寿命，增加企业的资产和竞争能力。通过数据，也可以知道现在社会上面主流的东西是什么，只有抓住主流的社会，才能跟上时代的步伐，顺应历史的潮流，抓住机遇，发展自己的公司和事业。
大数据时代的三个转变
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，在大数据时代，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，而不再依赖于随机采样。19世纪以来，当面临大量数据时，社会都依赖于采样分析，但采样分析是信息缺乏时代和信息流受限制的模拟数据时代的产物。为了让分析变得简单，我们会把数据量缩减到最小，潜意识里认为我们与大量数据的交流困难是自然现象，而没有意识到这只是当时技术条件下的一种人为限制。与局限在小数据范围相比，使用一切数据为我们带来了更高的精确性，也让我们看到了一些以前无法发现的细节。
第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。当我们测量事物的能力受限时，关注最重要的事情和获取最精确的结果是可取的。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录。当我们拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是我们追求的主要目标。拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根究底，只要掌握大体的发展方向即可。并不是说我们完全放弃精确度，只是适当忽略围观层面上的精确度让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，这会给我们提供非常新颖且具有价值的观点。相关关系也许不能准确地告知我们某件事情为何会发生，但它会提醒我们这件事请正在发生。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只需要让数据发声。
要全体不要抽样
当我们可以获得海量数据的时候，采样这种用最少的数据得到最多信息的方法就没什么
意义了。随着收集和处理数据的技术能力越来越强，我们更加倾向于“样本=总体”的数据处理方式。收集的数据越来越多，分析和预测结果就会越来越准确。乔布斯在与癌症抗争的过程中采用了不同的方式，成为世界上第一个对自身所有的DNA和肿瘤DNA进行排序的人，他得到的不是一个只有一系列标记的基因组样本，而是包括整个基因密码的数据文档。对于普通的癌症患者，医生只能期望他的DNA排列同实验中使用的样本足够相似，但是，乔布斯的医生们能够基于乔布斯的特定基因组成按所需效果用药。如果癌症病变导致药物失效，医生就可以及时更换另一种药。虽然传奇的乔布斯最终在2011年离开了这个曾被他改变的世界，但是这种获得所有数据而不仅仅是样本的方法还是使他的生命延长了好几年。
要效率不要绝对精确
对于小数据而言，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量。因为收集的信息量比较少，所以我们必须确保记录下来的数据尽量精确。同时我们需要与各种各样的混乱作斗争。混乱，简单的说就是随着数据的增加，错误率也会相应的增加，还可以指格式的不一致。2000年的时候，微软研究中心一直在寻求改进Word中拼写检查的方法。但是他们不能确定是努力改进现有的算法、研发新算法还是添加更细腻精致的特点更有效。所以在实施这些措施之前，他们往现有的4种常见算法中添加更多的数据，先是一千万字，再到一亿字，最后到十亿。当数据只有500万的时候，有一种简单的算法表现很差，但当数据达到10亿的时候，它变成了最好的，准确率从原来的75%提高到了95%以上。相反少量数据情况下运行的最好的算法，加入到更多的数据时也会像其他算法一样有所提高，但却成了在大数据条件下运行得最不好的，它的准确率从86%提高到了94%。2006年，谷歌公司也开始涉足机器翻译。谷歌翻译系统为了训练计算机，会吸收它能找到的所有翻译。它会从各种各样语言的公司网站上寻找对译文档，还会去寻找联合国和欧盟这些国际组织发布的官方文件和报告的译本。谷歌翻译部的负责人指出，“谷歌的翻译系统不会像IBM的Candide一样只
是仔细地翻译300万句话，它会掌握用不同语言翻译的质量参差不齐的数十亿文档。”尽管其输入源很混乱，但较其他翻译系统而言，谷歌的翻译质量相对而言还是最好的。和微软一样，谷歌翻译的成功在于它接受了有错误的数据。这就是“训练集”，可以正确地推算出英语词汇搭配在一起的可能性。
要相关不要因果
亚马逊公司为了提高书籍销量，最初雇佣了一个由20多名书评家和编辑组成的团队，他们创立了“亚马逊的声音”这个版块，为的就是发掘潜在的顾客，提高顾客购买商品的概率。后来，亚马逊的创始人以及总裁林登，决定尝试一个极富创造力的想法：根据顾客个人以前的购物喜好，为其推荐具体的书籍。亚马逊从每一个顾客身上捕获了大量的数据，顾客的信息数据量非常大，亚马逊先用传统的方法对其进行处理，通过样本分析找到客户之间的相似性。但是这种算法的推荐效果并不好。很快，林登意识到推荐系统实际上并没有必要把顾客与其他顾客进行对比，而只需要找到产品之间的关联性。这样一来，每个人登录了亚马逊网站后看到的商品信息都会与自己曾经的浏览、购买记录相关联，是专门为我们每个人“设计”的网页。
我们身边的大数据
搜狗输入法
最新版本的iOS版搜狗拼音输入法可以通过已经输入的文字来预测下一个可能需要输入的文字。电脑版的搜狗拼音输入法可以纠正拼音输入时的错误比如说我们输入了zengzahng，输入法会自动纠正为zengzhang，从而匹配出“增长”
各类猜你喜欢
一是从你的购买或浏览记录分析，推荐相似的产品。二是从人的角度，推荐和比较相似的其他人所购买的产品。
Siri的语音识别
iDevices的Siri语音识别功能已被证明非常受欢迎，它也受到大数据的支持。通过机器捕捉的语音数据被上传到云分析平台上，在那里与其他用户数以百万计的输入命令进行对比，帮助其更好地识别语音模式（机器学习），更精确地将用户与他们正在寻找的数据匹配起来。
大数据存在的问题
大数据能告诉我们是什么，但不能告诉我们为什么
尽管大数据能够非常好地检测相关性，特别是那些用小数据集可能无法测出的微妙相关性，但是它并不会告诉我们哪一种相关性是有意义的。
大数据只能是辅助工具，通过大数据下结论是有风险的
大数据可以辅助科学调查，但不可能成功地完全代替。比如谷歌预测流感的案例曾经是大数据的典范。2009年，谷歌通过相当大的宣传称它可以通过分析与流感相关的搜索预测流感爆发的趋势，这种准确性和快速甚至超过了疾病控制和预防中心等官方机构。但是几年后，谷歌宣称的流感预测并没有得到好的结果。最近一篇《科学杂志》的文章解释道，谷歌流感预测的失败很大程度上是因为谷歌搜索引擎自己在不断的更新，这个时候收集的数据未必能够适用于下一个时候收集的数据。
大数据可能导致大错误
如果你在两个变量中不断地寻找相关性，那么你很可能会纯粹出于偶然发现虚假的相关性，即便在这些变量中并没有实际意义的联系。缺乏谨慎的检查，大数据的量级会扩大这些错误。
炒作
大数据的支持者宣称它是革命性的进步。但是即便是给出大数据的成功例子，比如谷歌
流感趋势的预测，即便有用但对于一些更大的事这些显得微不足道。相比19世纪和20世纪的伟大发明比如抗生素，汽车，飞机，大数据所得出的东西实在算不了什么。
互联网金融与大数据分析 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。作为一个大学生，我想先谈 谈我眼中的大数据。 最早接触“大数据”这个词，是我在高中的时候，那时候会用空闲时间玩一个名为《英雄联盟》的网游，相信现在大学生也有很多在玩这款游戏。我讲到这个游戏，是因为 我在这个游戏里看到了大数据。那时候，有人会利用大数据技术，做个调查，把玩游戏的 各个阶段的人，玩游戏用的各种手法统计起来，每周做一次，统计本周各个游戏人物的胜率，登场率，各个物品的使用率，从而来预测下周的打法走势，预测新的战术。这就是我 最早接触的大数据技术的应用，当时我就感到很神奇，原来数据还可以这么用，原来通过 大量的数据进行就可以进行精准的预测。 在接触大数据之前，我想很多同学应该都有和我一样的疑问，为什么网页推广的商品就是我想买的，为什么网页推广的新闻和链接就是我想了解的。通过大数据技术来看， 这个现象很容易解释。我们都会用搜索引擎，比如，当我们搜索“什么牌子的花露水好用时”系统就采集的我们的数据，通过数据，了解到我们想要买花露水，这时候网页推广的 商品就变成了花露水。相比大数据时代之前，网页推广的广告可能会另我们很烦，但是有 了大数据技术，推广的商品正是我们需要的，我们也就对广告的不爽少了很多。 《大数据时代》这本书里有一个这样的例子，谷歌可以预测一种流行的传染病在何时何地爆发，而且可以精准到特定的地区和州。谷歌通过搜集2003到2008年期间爆发传 染病时当地人用谷歌的搜索引擎留下的数据，整理相关热搜词条。在传染病爆发之前，如 果某个区域也有很多人搜索这些词条，就可以预测出该地区将会爆发传染病。 大数据时代还对传统的商业模式有很强的冲击，大数据带来的是一场变革，在数据面前，一起规律都有迹可循。利用数据里规律，可以带到意想不到的效果。就如同华尔街的“你开心他就买你焦虑他就抛”利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断 民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，再决定如何处理手中数以百万美元计 的股票。判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著——当年第一季度，公司获得了7%的收益率。 对于互联网金融，大数据分析的作用也是巨大的。以下我就浅谈一下大数据分析在互联网金融中的应用。
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。
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
互联网金融的概念与特点
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互联网金融的概念与特点 一、概念 （1）当互联网企业介入金融行业所开展的业务，包括互联网企业通过互联网平台开展的结算、小微贷款、标准化金融产品销售、信息中介等金融业务，就构成了互联网金融。互联网金融在缓解信息不对称、提高交易效率、优化资源配置、丰富投融资渠道等方面有别于传统金融。互联网金融不是金融与互联网的简单结合，而是现代金融创新与科技创新的有机融合。 李博、董亮（中国人民银行金融研究所李博、北京市金融工作局董亮 )将互联网金融分为传统金融服务的互联网延伸、金融的互联居间服务和互联网金融服务三种模式。他们认为，互联网延伸是一种广义上的互联网金融,电子银行、网上银行、手机银行都属于这一范畴；互联居间服务应用模式有第三方支付平台、P2Ｐ信贷、众筹等;金融服务多为互联网企业向金融业的渗透,如小额贷款公司、基金保险销售平台等。互联居间服务和金融服务可划为狭义上的互联网金融。 吴晓灵（中国人民银行原副行长、国家外管局原局长，著名经济学家）认为，互联网金融应包括四个方面：一是与电商相结合的结算业务，二是基于销售信息的小微贷款业务,三是基于支付账户的标准化金融产品销售，四是借贷双方的信息平台,目前得到监管的是与货币运动关系密切的结算业务。 谢平（谢平,１955年生,中国人民银行研究生部教授、博士生导师，南开大学、南京大学、武汉大学等多家大学兼职教授）按照互联网金融形态，在支付、信息处理和资源配置三大支柱上的差异，将其划分为传统金融的互联网化、移动支付和第三方支付、互联网货币、基于大数据的征信和网络贷款、基于大数据的保险、P2P 网络贷款、众筹融资、大数据在证券投资中的应用等八大类。高汉（2014)根据互联网的主要功能,将互联网金融分为支付结算类、融资类和投资理财保险类等三类。 ——摘自于《金融论坛 2014年第7期（总第22３期)》 中国互联网金融的风险与监管研究——魏鹏 (2）互联网金融是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工
技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；
列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
传统分析与大数据分析的 对比 This manuscript was revised on November 28, 2020
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。 数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。 客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。
信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。
大数据带来的工作、学习和生活的变化以及给我们的启示 我们都听过这个预测：到2020年，电子数据存储量将在2009年的基础上增加44倍，达到35万亿GB。根据IDC数据显示，截止到2010年，这个数字已经达到了120万PB，或1.2ZB。如果把所有这些数据都存入DVD光盘，光盘高度将等同于从地球到月球的一个来回——也就是大约480,000英里。 对于那些喜欢杞人忧天的人来说，这是数据存储的末日即将到来的不祥预兆。而对于机会主义者们而言，这就好比是个信息金矿，随着技术的进步，金矿开采会变得越来越容易。 走进大数据--一种新兴的数据挖掘技术，它正在让数据处理和分析变得更便宜更快速。大数据技术一旦进入超级计算时代，很快便可应用于普通企业，在遍地开花的过程中，它将改变许多行业业务经营的模式。 在计算机世界里，大数据被定义为一种使用非传统的数据过滤工具，对大量有序或无序数据集合进行的挖掘过程，它包括但不仅限于分布式计算(Hadoop)。 大数据已经站在了数据存储宣传的风口浪尖，也存在着大量不确定因素，这点上非常像“云”。我们请教了一些分析人士和大数据爱好者，请他们解释一下大数据究竟是什么，以及它对于未来数据存储的意义。 大数据走进历史舞台 适用于企业的大数据已经出现，这在部分程度上要归功于计算能耗的降低以及系统已具备执行多重处理的能力这样一个事实。而且随着主存储器成本的不断下降，和过去相比，公司可以将更多的数据存到存储器中。并且，将多台计算机连到服务器集群也变得更容易了。这三个变化加在一起成就了大数据，IDC 数据库管理分析师Carl Olofson如是说。 “我们不仅要把这些事情做好，还要能承受得起相应的开支”，他说。“过去的某些超级计算机也具有执行系统多重处理的能力，(这些系统紧密相连，形成了一个集群)但因为要使用专门的硬件，它的成本高达几十万美元甚至更多。”现在我们可以使用普通硬件完成相同的配置。正因为这样，我们能更快更省得处理更多数据。" 大数据技术还没有在有大型数据仓库的公司中得到广泛普及。IDC认为，想让大数据技术得到认可，首先技术本身一定要足够便宜，然后，必须满足IBM称之为3V标准中的2V，即：类型(variety)，量(volume)和速度(velocity)。 种类要求指的是待存储数据的类型分为结构化数据和非结构化数据。量是指存储和分析的数据量可以很庞大。“数据量不只是几百TB，” Olofson说：“要视具体情况而定，因为速度和时间的关系，有时几百GB可能就算很多了。如果我现在一秒能完成过去要花一小时
互联网金融与大数据技术应用 对于互联网金融，互联网行业和传统金融行业的观点往往大不相同，前者认为互联网是重点，金融不过是下一个即将被颠覆的特定行业而已，只是由于金融行业的高门槛和严监管，颠覆进程会比较曲折；后者则认为金融有自己完全不同的逻辑，信用和风险是难以逾越的门槛，护城河高筑，互联网金融只能在互联网企业的一亩三分地里自娱自乐。 但是对于大数据，二者却难得的表现出空前一致。在10月30日召开的IFC1000 全球金融峰会上，金融人士异口同声宣称大数据是互联网金融的最大亮点，因为大数据在解决金融核心问题——信评和风控——上拥有传统方法所不具备的显著优势和光明前景，是金融业“真正”互联网化的必由之路。而随后粉墨登场的互联网人士（多为P2P借贷从业者和网络征信从业者）亦纷纷发表演讲，介绍了自己在大数据审贷与信评方面的切身体验。一时间，星座与IP齐飞，表单共图谱一色。 听得笔者终于——睡着了。 出现这种惊人的一致毫不奇怪，因为本次会议的主题就是“大金融大数据大战略”，中心思想明确，“大数据”是出现在所有嘉宾发言中的关键词。但是，到底大数据在当前的互联网金融中应处于何种地位，笔者认为颇存在可供探讨之处。 任何对数据领域有一定了解的人都知道，大数据不是一个新鲜概念，它曾经被披上各种各样的外衣，有过各种各样的梦想。从最早沃尔玛啤酒与尿片的故事，到最近的精准营销和无人驾驶，数据分析确实存在成功应用的案例，并日益融入日常生活与商业决策。但是数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。 数据源于对现象与行为的离散采样，是客观世界的数字化投射，这一投射是否准确取决于我们搜集、获取、整理数据的方式、频率与维度。能否从数据中发现未知的、有价值的信息与规律，并非取决于数据本身和算法，更多取决于“人”，取决于“人”对现象与行为的认识，以及把认识叠加于数据的采集与分析之上获得的数据洞察。绝大多数的算法和模型只是结果，是人的认识与洞察的形式化表现。 计算能力和智能技术的发展，为人们提供了更好的数据整理与分析工具。大数据的4个V（或者5个V）突出了数据处理难度的增加，即使它们天然蕴含有更有价值的信息，却不意味着信息获取成本的降低，更不意味着（在当前数据获取与处理能力的制约下）数据就是一切。而无论P2P借贷数据，还是网络征信数据，很难相信它们的体量能有多大，变化速度能有多快，从而能够沾上理论界所谓大数据的边，进而需要动用大数据的技术与手段。
我眼中的大数据 “昨天我用手机浏览了一件衣服，今天手机为我推送了衣服的相关信息”这个不经意的小插曲让我对大数据产生了浓厚的兴趣，在我们的生活中随处可见大数据这一名词，而大数据又无时无刻不在影响着我们的生活，我不禁好奇究竟什么是大数据呢？ “大数据”的英文名Big Data1997年就已经出现在有关储存技术的论文里，2001年出现在计算机人工智能杂志的文章标题中。直至最近几年，由于采集的数据急剧增长，常规储存和处理手段难以应付，大数据被大量用于表示庞大的数据。美国国家科学基金会（NSF）将大数据定义为：“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音频视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集。”著名咨询公司麦肯锡全球研究所在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中提出，“大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、储存、管理和分析能力的数据群”总而言之，大数据是基于科学技术的发展，通过技术手段对数据进行获取、储存，并综合运用自然科学和人文社会科学的研究方法，对海量数据进行分析、应用而形成新概念。 大数据的特征： Volume海量：大数据的特征首先就体现为“数量大”。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。 Velocity高速：与传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据能实现对数据的实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。 Variety多样：广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。 Value价值：这也是大数据的核心特征。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。 大数据技术就在我们身边，渗透进我们每个人的日常生活之中，今天我们的衣食住行各个方面都存在大数据的身影：它提供了全媒体数据，云计算分析，让我们的生活更便利。大数据通过手机通讯、社交平台、购物聊天、出行导航等每一个生活瞬间中收集数据，并通过大数据分析技术，了解我们需要什么，主动快速的提供我们需要的信息，方便我们的生活。 大数据在交通中的应用 以高德地图为例：高德地图提供免费交通信息服务给用户，用户在使用服务的同时也成为交通信息的贡献者，共享自己所在道路的通行情况，帮助高德获取交通路况信息。大量的数据通过汇总分析，一方面让高德地图能够为我们提供所需的最优路线、通行时间、规避拥堵等信息，另一方面高德地图也通过大量的数据获取出租车、物流车通行数据、道路实时发生的交通事件数据，其中还包括了从交管部门合作获得的数据及高德地图用户上报的数据等，这些数据又为高德地图改善服务，提供准确的信息打下了基础 大数据的购物广告中的应用
大数据与生活 摘要：人类社会正在以前所未有的速度发展着，有人称之为大数据时代的到来。随着电子产品，网络，各种信息传播媒介的普及，数据已经渗透到我们生活的各个领域，并扮演者日益重要的角色。本文主要论述大数据时代下，人们的生活所受到的影响。 关键字：大数据生活 作者:吕伟强 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“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。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 不言而喻的是，大数据的爆炸式增长与信息技术产业的发展与普及息息相关。谷歌总裁Erick Schmidt估计，人类现在两天之内创造的数据是从文明起源时期到2003年所创造数据的总和。这点可以从我们每个人一天的生活中真切的感受到——每天清晨醒来，还睡意惺忪的你在床上可能会先拿起手机，看看由各种数据综合分析后得出的天气预报，从而决定今天的穿着打扮和行程安排；吃早餐的间隙，你可以看会儿早间新闻，财经频道，或者娱乐八卦，任何口味的信息都可以通过一块薄薄的屏幕呈现在你的眼前；如果你是选择公交上班，车上一定会播放各种广播还有车载电视，如果今天是周末，你想要去郊外的地方来一次短途旅行，那么手机上的驴友推荐资源，还有汽车上的导航系统一定必不可少；晚餐时间，想要和三两朋友，或者另一半去下馆子，却不是很清楚附近有哪些美食，只要点击手机，一切尽在手中……显而易见，手机，电脑的普及，网络的覆盖，信息的数据化，让我们的生活变得更加轻松便捷。不论你喜不喜欢，你必须承认，你已经在不知不觉中成为大数据时代的一份子。“一场非比寻常的、几乎不可见的知识革命正在席卷商界、学术界、政府、医疗保健机构和人们的日常生活。”里克·斯莫兰（Rick Smolan）说，他是《大数据里的人类脸孔》这本新书的合著者。想想云计算，或是小众的医疗服务，甚至是Facebook 和Twitter 这样的社交网站吧，它们让这个有着将近70 亿人口的星球变得更小了。所有这一切得以实现，得益于日益高级和廉价的计算机和遥感技术，以及如人类基因组计划这样的科学突破。终有一天，你将在日常生活中，体验到以前很少意识到的方方面面大数据的巨大威力。比如购物，零售商能够定位你在这个节日季的网上购物诉求点，是因为对你的互联网消费和搜索习惯有一个深度和长期的收集整理。比如生活，你的智能手机的一切功能几乎都离不开大数据。从搜索一个琐碎问题的答案到定位一个最近的餐馆，你的手机使用了仅仅在10 年前还不可能的技术，那就是获取网络空间中不断增长的、大爆炸式的数据。比如体育，对于常年的棒球迷来说，数据已经改变了棒球技术评价和组织球队的方式。一个投手投出的滚地球比飞球多的图表，是对他在全美棒球联赛每一个投球的速度、位置、轨迹和运动进行数据分析的结果。 大数据对生活产生的负面影响 大数据对社会生活产生的重要影响之一就是威胁了国家的信息安全。目前由于大数据时代的发展，世界各国越来越重视国家信息的安全性，将如何避免国家安全信息的泄露作为重要的研究课题。因为借助现有的科技和数据，我们完全有理由相信，一个手无缚鸡之力的黑客可以仅凭几根手指头就足以对国家安全机密造成威胁。据IDC 预测，全球在2020 拥有的数据量将达到35ZB，同时麦肯锡预测大数据在未来的发展过程中，其产品应用在三
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/dc15344915.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显
互联网金融与大数据 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
互联网金融与大数据 对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。 互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。 大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。 大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值 200 万，那么打个 7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。
长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。 信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。 个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。 互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
形式与政策论文作业 题目：大数据对我们生活的影响 学院：机械工程 专业：工业设计 姓名：慕青燕 学号：20140140213 指导老师：齐建英 2016年5月24日 大数据对生活的影响
摘要 大数据时代的生活令人神往，你对客观世界的认识更进了一步，所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。甚至于你的一个习惯动作、你的一次消费行为、你的一份就诊记录，都正在被巨大的数字网络串联起来。移动互联网风潮汹涌。大数据正悄悄包围着我们。甚至连世界经济格局也在酝酿着巨大变革！本文将着重介绍大数据究竟对生活具体产生了什么影响。 关键字：大数据特点政治医疗电子商务 一：什么是大数据 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡 麦肯锡称：“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。” 大数据——挖掘和整合一切有用的信息，为人类社会提供更好的服务。 大数据(big data)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 其具有四大特征：Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。 大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。 二：大数据的影响 多媒体大数据时代已经到来，很多人已经身处其中，最典型的感觉是数据增加速度之快，据估计，从现在到2020年，网上各种各样的大数据总量有40Z，差不多比现在增加了50倍。数据的丰富可以用“泛滥”来形容。当然，数据多了以后，就会导致好和不好两种结果。比如在零售、科学计算、生活方面都有
互联网金融与大数据 对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。 互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。 大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。 大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值200 万，那么打个7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。 长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。 信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。 个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。 互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求大大降低；存储技术的发展，使得大规模得以实现；并行处理计算，使得数据可以得到高速处理，更快获得结果、应用；各种算法、机器智能化学习的成熟等等又进一步促进大数据的应用发展。所以，我们可以做到存储处理所有数据，而不是存储抽样数据，并且可以将粒度从整体
大数据在日常生活中的应用及其影响 2013508094庞阳阳 摘要：数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑，但是毋庸置疑的一点是，国内国外的数据量正以一个惊人速度增长，世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后，大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活，大数据的应用给人们的生活带来了便利，改善了人们的生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。 关键词：大数据；日常生活；应用；影响 大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业的IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连我们的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。1.大数据的概念及解释 大数据（big data），指无法在一定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，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。 首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2大数据和云计算的关系和区别 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算的出现。这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，云计算的特色是分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，这刚刚好是云计算可以满足的。 从时间上讲，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。一句话说，大数据就在那里，需要用云计算这样的技术才可以变为有用的东西。如果没有云计算来解决这些大数据可能就永远只是数据了，会失去它存在的意义。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。而云计算好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流