首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。
大数据给保险业带来巨大商业价值
信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。
但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。
而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律,可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。
另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻
理解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。
保监会副主席王祖继就表示,大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。二是提高行业风险管理能力。大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。以精算为例,大数据有利于扩大用于估
算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。三是提升行业差异化竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投资回报水平。
为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。
在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预防与缓解五大环节。大数据对保险行业不但有改良之功,还助力险企突破创新,对此,我们称其为“改革”。目前,大数据作为“催化剂”在车联网、可穿戴设备、智能家居和平台生态圈构建方面起了重要作用。车联网应用受到了较多财产险企业的重视,在被调研的8家财产险公司中,有5家已开展车联网实践,占比达63%;绝大部分险企对于大数据在平台生态圈、智能家居保险与监测服务、穿戴式设备健康服务等领域的尝试尚未开始,仅16%的险企已开始实践平台生态圈,8家财产险公司中仅有1家开展了智能家居领域的实践,而穿戴式设备则尚未有险企予以应用,不过大多数险企都表示,计划在3年内对这些新技术应用予以实践。
有人说:这是一个最坏的时代,金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击;这是一个最好的时代,金融行业可以利用大数据实现涅盘重生。现在金融业处在一个全球竞争的时代,发达国家金融业在规则制定、金融文化、技术能力、人才队伍等方面占据着全面的优势,大数据给我国金融业带来一个弯道超车的机会。我们应该珍惜并利用好这个机会。
大数据对保险业有好处，那么应该如果切入呢？
大数据分析在保险业的四大切入点
大数据应用为当今瞬息万变的保险业提供有效支持，也是促使保险公司提升自我市场竞争力的有效手段。数据结构分析及画像经常会涉及众多外部非结构化数据源，如社会媒体类，通过社会媒体大数据可有效帮助保险公司识别潜在保险危机行为用户。
大数据分析在保险业的四大切入点综合大数据分析各项优势，可看出大数据分析在保险业中存在四大主要应用切入点，如在业务结构化、客户视角营销、核保管理以及危机管理上均可体现大数据应用的优势性：
1. 助力产业结构化
随着保险业竞争越加激烈，保险公司若想脱颖而出，则需提供价格低于竞争对手的保险产品，以及更有效的经营模式，及一流的客户服务来赢得客户青睐。大数据在此能有效助力保险公司行业化能力提升，不仅体现在其经济性上，还体现在其对保险公司将工作流程有效改进上。
2. 客户视角营销
客户更青睐于选择价格透明的保险公司产品。保险公司可以利用大数据分析进行客户需求变化预测，以此便可提前获取改进客户关系的最佳时机。通过保险公司利用大数据分析客户需求，可有效的帮助呼叫中心进行客户营销，获客将变得更加容易。
3. 核保管理
保险公司可使用大数据预测进行核保活动，以有力的减少不必要的虚假核保信息，主要手段可以是通过在已有的客户数据前提下，再结合其它外部获取数据源，对其进行必要性的甄别，以最终确定是否成功核保。基于社会媒体的大数据可对保险业务及时有效性的进行监督，同时为核保提供有效的保障。
4. 危机管理
保险公司可利用大数据分析进行保费条款业务设计，尤其在诸如融入历史因素、政策变化因素、再保因素等的灾难型险种业务中。保险公司可依据个人住址、消防中心距离等其它因素对灾难保险业务的价位进行区分设计，更利于保险业务收入增长。同时，保险公司也可使用大数据为其现有保险业务模式进行升级，按需可随时进行市场价格策略调整。
大数据可帮助保险公司改进需求规划，促使需求改进及降低运作成本，同时有效支持保险业务规划实施。动态化监测可有效防止无效性成本增加，以及帮助公司的市场决策制定。
通过上面的文字，我们可以大致了解大数据给保险业带来的好处，下面我们将讲解具体的实施方法，分析保险业如何利用大数据健康发展。
保险行业如何利用大数据涅槃重生
这是一个最坏的时代，金融行业受到了来自互联金融企业的强烈冲击，这是一个最好的时代，金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%，大大低于西方发达国家10%左右的渗透率。保险行业分财险和寿险，面对个人的寿险和财险服务主要依靠电话进行销售，电话销售正在面临巨大的挑战，年轻的80后、90后不愿接收来自保险公司的电话，保险行业电话销售率正在逐年下降，已经影响了保险行业未来的发展。
保险行业面临的挑战
曾在大型寿险公司有过数年产品研发设计经验的专家丘斌斌断言，互联网保险一定会取代传统的保险销售模式。现在各家互联网保险产品之所以是小打小闹，原因是传统保险还能盈利。但将来未必如此，未来客户都在互联网和微信上，为了获取客户也必须走这条路。传统保险从产品设计到代理人制度销售模式，无法实现站在客户角度销售买险。保险公司九成以上保单的件均保费低于万元，意味大家真正需要的还是保障，特别是价格低、标准化、保障大的产品。”
2011年至2013年，国内经营互联网保险的公司从28家上升到60家，年均增长达46%；规模保费从32亿元增长到291亿元，增幅总体达到810%；投保客户数从816万人增长到5437万人，增幅达566%。尽管规模爆发式增长，但目前我国互联网保险在整个保险市场中的占比仍不到3%，与发达国家如美国30%的占比相差还很远。
监管机构对互联网保险持开放态度，互联网保险存在的巨大衍生市场空间，电商平台对此也越来越重视，如最近拿下保险代理牌照的苏宁，以及一直在航空旅意险细分领域闷声发财的携程、去哪儿等。某第三方平台公司2012年全年的互联网保险佣金收入达900万，毛利率6%，而2013年上半年的保险佣金收入就已经达到900万，毛利率25%。
大数据对保险行业的商业价值
在没有大数据之前，商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后，海量数据的采集和处理成为可能，大数据可以对全局数据进收集和处理。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相，相对于过去的样本代替全体的统计方法，其统计出来的结果更为精。利用大数据技术计算的意外事件发生概率将会更接近实际概率，有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。
大数据收集了准确的数据，利用大数据分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策，大数据时代的精准营销就是典型的应用。大量的传感器如手机APP、摄像头、分享的图片和视频等让我们更加客观了解人类的行为，借助于对移动互联侧用行为数据侧采集和分析，保险公司可以了解客户的特点和需要，为数据价值的商业运用提供基础。
大数据可以帮助保险行业进行精准营销，依据客户需要推荐保险产品，按照客户需要设计产品。大数据可以帮助保险公司掌握意外事件发生概率，更加精确设计保险产品，提高产品收益，延长保险产品周期。
保险行业大数据价值应用现状
保险行业大数据战略规划刚刚起步，相对于银行和证券公司，保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于落后状态。
大部分保险公司信息化工作没有完成，客户保单信息查询和更改仍然是手工和自动化相结合。保险行业对大数据商业价值应用的敏感度不高，大多数保险公司并没有将大数据列为保险公司基础能力进行建设。很多保险公司还没有建设移动App，即使有了移动App的保险公司，其移动App的功能只是集中在保单的简单查询，并没有将移动App定位为客户入口和主要渠道。保险行业另外一个问题就是内部数据没有完成整合，数据还处于信息孤岛状态，保险公司对内部数据价值认识不完整，大部分内部数据的价值没有被充分挖掘，大数据价值变现缺少应用场景。
保险公司的大数据价值变现处于一个原始阶段，需要进行数据基础建设。保险公司大数据价值变现应该从整合内部数据开始，将具有价值的数据集中在大数据管理平台（DMP），为大数据价值变现提供平台支持。
保险行业的大数据价值变现应该从了解用户入手，借助于用户账号打通各类数据，建立适合于保险行业的标签体系，利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。
保险公司完成用户画像之后，可以依据用户特点和保险需求，通过数字广告进行精准营销，提高客户渗透力、客户转化率和保险产品转化率。保险行业应重视年轻人消费场景移动化的特点，积极建设移动App，将渠道发展战略向移动端倾斜，将移动端定位为客户导入的入口、保险产品展示和购买的平台。保险公司需要标准化保险产品，依据客户需要设计出简单标准的保险产品，减少客户了解、购买保险产品所需的时间，让保险产品象其他金融产品一样，一目了然、购买简单。
保险行业大数据价值变现三部曲
1、整合内部数据，引入外部数据，为客户进行画像
保险行业内部拥有大量具有价值的数据，因此保险行业的大数据战略应该从整合自身数据开始，挖掘已有数据，对用户进行画像。保险公司内部的数据包含客户的个人属性和金融信息，这些数据可用来标签化，为用户画像提供支持。
保险公司拥有业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据，这些数据可以通过用户账号打通，建立用户标签。客户的交易纪录和个人基本信息将用于客户分类，可以将用户分为理财客户，教育保险客户，寿险客户，意外险客户，保障险客户、车险客户、少儿保险、女性保险客户等。
保险公司数据集中在内部的数据，主要包含交易数据和订单数据，由于不含有客户外部行为数据，无法定义客户的特点，例如客户的旅游爱好、教育需求、文化需求、位置轨迹、理财需求、游戏爱好、体育爱好等。这些信息都是描述用户的基本信息，也是客户画像的基本标签。
保险公司可以从外部购买这些数据，结合内部数据，保险公司可以掌握客户多纬度信息，丰富用户信息，形成360度用户画像。360度画像有助于保险公司从不同角度来了解客户，也有助于对客户进行分类管理，依据客户的特点进行精准营销和设计产品。
保险公司需要建立大数据管理平台（DMP），集中保险公司内部的数据，依据商业分析对数据进行标签化，将保险用户账号作为唯一标示符打通整体数据。保险公司还需要引入外部移动互联网数据，借鉴客户外部行为标签数据，丰富保险客户信息，形成360度用户画像。由于客户行为的不确定性，用户画像信息需要及时更新，因此DMP中的标签体系和数据，包括引入的外部数据都应该是动态的，及时进行更新，这样才可以保证数据的时效性。
大数据管理平台（DMP）是保险行业大数据价值变现的基础平台，大数据价值变现很多场景都可以利用DMP的数据进行挖掘，包含客户用户画像、精准营销、新客获取、老客经营、用户体验提升、风险评估等。
2、打造移动APP互联网保险平台，标准化保险产品
未来的社会消费主体是80后和90后，保险产品的主要客户群也在转向年轻人。保险公司必须了解这些年轻人的特点，才能够设计出适合客户需要的产品，更好地为客户服务。
年轻人追求快捷舒适的消费方式，移动互联网时代到来之后，大部分消费场景正在移动化，人们的衣食住行以及文化娱乐消费都可以通过移动App来解决。特别是年轻人，他们消费场景移动化趋势更加明显。
保险公司应该关注消费场景移动化的趋势，将连接客户的方式从电话和线下转向移动互联网，利用移动App同客户进行连接。保险公司的客户渠道也应该转向移动互联网，逐步降低电话销售获客比例，将获客的主要资源向移动App。
电话销售的一个弊端是信息提供不充分，当保险产品较为复杂时，电话销售将会考验销售人员的表达能力，另外长时间的沟通对客户体验也是一个较大的挑战。年轻人对时间较为敏感，很难耐心听完复杂的产品介绍，保险公司在未来利用电话销售来获取客户的难度将会越来越大。移动互联网时代，电话销售已经成为落后的销售方式，不能适应年轻一代客户的需要。
移动App可以提供丰富的产品信息，既可以提供简明的产品介绍，又可以提供直观的数据和图表。移动App还可以通过炫酷视频和图片向客户转达更多的理念价值。这些丰富的信息不但能够让客户在短时间内了解产品，还可以提高客户体验，提高客户购买产品的可能性。利用移动App进行产品推荐不但可以提高产品的转化率，还可以降低营销成本，提高客户体验。
保险公司另外的挑战是保险产品不够丰富，无法覆盖客户所有场景的保险需要；保险产品设计过于复杂，客户购买时需要掌握的信息过多，影响客户购买体验。保险公司将产品展示平台转向移动App后，必须对保险产品进行标准化，保险产品介绍一定要简单明了，突出重点和客户利益，并依据客户各种场景需设计产品。简单标准的保险产品迎合了年轻人的需要，有利于快速销售、形成规模，有利于保险公司延续此保险产品的生命周期，降低产品开发成本。
未来保险产品需要同生活场景相结合，满足客户对各种保险产品的需要。例如在车险领域可以增加爆胎险、异物撞击险、自然灾害险、高温险、低温险等。在保障险领域可以增加更多的场景险，例如交通堵塞险、延误险、高空坠物险、天气突变险、暴雨险等。
3、利用大数据分析来改变保险行产品定价方式，以客户为中心设计保险产品
互联网金融时代，所有商业思维应该转向数据思维，保险行业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。
保险精算师设计保险产品时，主要依赖于理赔标的发生的概率，大部分数据来源于行业的历史数据和统计数据，这些数据都不是实效数据，并且很多数据统计方式已经过时，小样本数据同真时数据的方差正在变大。依靠误差较大的数据无法设计出接近真实概率的产品，并会影响保险产品的定价方式。设计出来产品风险偏好不准，可能会导致保险产品收益过低，客户不倾向于购买；也可能导致保险产品覆盖不了风险，导致保险产品出现亏损。
过去保险产品在设计时并没有从客户角度出发，主要关注风险和收益，产品设计出来是否满足客户需要，保险公司其实根本就不知道。当保险产品推出后，其是否会被被客户接受，很大程度取决于市场推广力度和销售人员能力。在这种情况下保险公司投入资金较大，产品风险很高。年轻的一代的正在走向分化，很难有一个产品满足大部分客户需要。在新的社会形态下，保险公司需要深入了解客户特点，依据客户的需要来设计保险产品，这样才能保证保险产品的销量，形成一定规模，覆盖风险事件发生概率。
大数据分析技术、标签数据、客户行为数据、全局数据可以帮助保险企业改变保险产品的定价方式。基于大数据技术和全局数据的产品设计模型可以帮助保险公司设计出较高收益、较低风险概率的产品。客户行为数据和标签数据可以帮助保险公司了解客户特点，设计出满足客户需要的保险产品。以数据分析和客户需求为出发点的保险产品设计，将会在产品收益、客户体验、风险管理等方面取得领先。国外一些领先的保险公司在设计保险产品时，已经利用大数据分析技术进行设计，并取得了较好的市场反馈，产品的盈利可观。大数据将会帮助保险公司设计出风险分析充分、适应客户需要的保险产品。
总结，大数据商业应用是移动互联网时代的趋势，未来时代的特征，任何行业都无法回避。保险行业应该重视大数据技术和价值在本行业的应用，购买外部数据，利用DMP进行用户画像；标准化保险产品，利用移动App进行获客、营销、数据采集；借助于大数据技术改变过保险产品定价方式，以客户为中心来设计保险产品。
保险业可利用大数据涅槃重生。那么，在大数据环境下，保险业也需要适应新保险消费特征，迎接新的挑战，不然，即使重生，也容易灭亡。
大数据环境下的保险营销需适应新保险消费特征
大数据时代的到来改变了数据的采集、传输、存储、处理方式，引起了生活方式和社会经济的变革，也给保险业带来了全面和深刻的影响。保险公司纷纷利用大数据来进行保险营销、保险服务方面的尝试和创新，但目前的保险大数据环境尚不成熟，现有的保险消费方式还处在由传统到新型、由被动到主动的一个变化期，大数据环境下的保险营销需要适应新的保险消费特征。
保险消费选择多样化
传统保险模式运作下，保险公司评估消费者的风险水平、消费能力、消费意愿的能力不强，导致部分领域保险产品定价过高，部分领域成为剩余市场。大数据环境下，保险业可以获得全量、实时、潜在的数据来进行详细分析，进行保险产品细分和个性化设计，保险公司的风险管理和成本管控可以更加精细化，这为保险产品创新带来了广阔空间，长期困扰保险业的产品和服务同质化问题有望从根本上得到解决。
比如，保险公司根据消费者的网站登录痕迹、朋友圈留言、贷款信用记录等信息，发现不同消费群体保险需求和风险特质，为保险消费者提供诸如户外骑行保险、医疗整形保险、变现借款保证保险等特色险种，保险消费选择更加多样。
保险消费流程简单化
传统保险经营过程中，保险公司与投保人信息不对称的情况较为突出，保险公司通过要求投保人应当履行如实告知义务，投保时需要填写内容繁多的投保单，出险后需要提出理赔申请和提供繁琐的证明材料。在大数据环境下，风险特征的描述数据极大丰富，保险公司可以通过各种渠道获取更加全面的风险信息，运用个人信息、交易记录、气象信息等社会数据来分析和掌握客户情况，获得与承保理赔相关的信息，在控制风险的前提下进一步减少投保人的告知责任，有效简化承保理赔手续，保险消费流程变得更加简单。
比如，保险公司根据掌握的网络交易数据，研究消费者网购习惯和退货概率，为不同风险的消费者提供不同保费的退货运费险，消费者只需一键购买；对于购买了航班延误险的消费者，无需提供气象证明，甚至不需提出理赔申请，保险公司就能够根据气象信息等大数据资源主动理赔。
保险消费理念前沿化
大数据环境下，传统保险业在集合大数方面的优势逐渐弱化，保险技术服务壁垒逐步瓦解。通过使用各种搜索引擎和比价平台，消费者消费洞察力不断提高，保险消费理念也变得更加前沿。
一方面，越来越多的保险消费者脱离了传统柜台业务模式，开始使用各种自助终端购买保险业务。通过手机APP应用软件就可以轻松完成保险产品的查询和购买，甚至自助完成车险简易案件的查勘工作。
另一方面，保险消费者出现偏好碎片化、谋求资金收益的消费倾向。在透明公开的渠道选择保险产品时，消费者更加偏好设计简单、投保便捷、费率较低的保险产品。保障项目经过分解、条款说明更加简单、产品保费也大大降低的保险产品，更加适应消费者自行挑选的需要。此外，大数据环境下的保险消费者比较熟悉互联网金融，容易在各类理财产品间进行比较，在购买网上销售的投连、万能型保险产品时更加注重资金收益。
保险消费体验延伸化
传统的保险服务集中于经济赔偿与给付，保险消费体验也只局限于保险公司履行了赔付责任。大数据环境下，保险公司与客户的关系不再是一对一的交互沟通，逐渐形成多维网状交互沟通模式，基于客户数据的客户关系管理变得尤为重要。
保险公司可以借助大数据的积累，整合汽车修理、零配件供应、医疗健康服务等供应链，进一步延伸保险产业链边界、维护客户关系，在降低保险经营成本的同时，不断优化保险消费体验。目前，保险公司可以定期为消费者提供包括车辆风险检查、保养维修、交易资讯、健康管理在内的各项服务，未来还有可能基于大数据为消费者提供更加全面的风险管理创新服务。
保险业利用大数据来发展，换而言之，大数据也是为保险业提供了一种新的视角。
大数据为保险业提供另一种视角
在客户需求的精确锁定方面，大数据给保险业带来了很多便利。以前，对于客户的分类局限于“客户属于哪一类”，而现在，则扩展到“客户是哪一类”。
传统的精算技术只在一定纬度量化风险，很难充分反映风险的复杂性。而在互联网大数据时代，则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能，从未有过如此多纬度、低成本的数据，如此系统、新鲜地提供给保险业。
什么星座的人最喜欢买保险？哪个地区的人最喜欢给自己买保险？这些曾经看起来无关乎保费的问题，在互联网大数据时代背景下，也成为了险企定位客户的另一种视角。在泰康人寿的保单中，最喜欢买保险的是天秤座，而最不喜欢买保险的是白羊座；最喜欢给自己买保险的是宁波人，而最不喜欢给自己买保险的则是陕西人。制图张乐
“上述结论没有什么道理，这是泰康人寿的数据分析出来的。以前，对于客户的分类局限于‘客户属于哪一类’，而现在，则扩展到‘客户是哪一类’。”泰康人寿首席信息官刘大为在日前召开的“互联网大数据与精算创新论坛”上，用几个有趣的结论介绍了大数据时代保险业正在发生的变革。
精准定位
我的客户在这里
“在当前时代背景下，可以运用大数据分析法来整合分析金融保险需求的关联度，在不同方向、专业形式的共同配合下，做好大数据的升级分析整合的系统工程，从客户的角度，综合统筹各种信息，捕捉各种需求，从而寻找潜在的客户，并预测客户的具体需求。”中国保监会原副主席、中国精算师协会创始人魏迎宁在论坛上表示，从保险业来看，在客户需求的精确锁定方面，大数据给我们带来了很多便利。
在大数据背景下，除了对数据的纵向分析之外，可以从横向来分析消费者的需求。客户的具体收入水平、文化程度、价值观念，也会影响其对保险的态度，通过对网络消费的数额、职业、学历等数据所进行的分析，也可以作为保险需求分析的重要部分。还可以通过搜集互联网用户的地域分布，搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等一系列的数据，在保险产品消费中实现需求定向、偏好定向，真正做到精准化、个性化营销。
以“双十一”当天卖出亿单的退运险为例，据统计，此类产品索赔率在50%以上，对保险公司的利润只有5%左右，仅从保险公司的角度，这类产品并不是很成功，但有很多保险公司都有意、愿意去开发这类保险。魏迎宁分析道：“客户购买退运险后，保险公司就可以获得该客户的基本信息，包括手机号和银行账户信息，并能够了解该客户购买的产品，从而实现精准推送。假设该客户购买并退货的是婴儿奶粉，保险公司就可以估计该客户家中有婴儿，可以向其推荐关于儿童疾病、教育等相关的保险产品，这显然比5%的利润更有吸引力。”
风险可测
传统精算遇危机
互联网大数据不仅为险企带来了另一种找客户的方法，也为险企解释风险的技术带来了革命性的变化。
“从保险业来看，传统的精算技术只在一定纬度量化风险，很难充分反映风险的复杂性。而互联网大数据时代，则前所未有的创造了风控每个投保标的的可能，从未有过如此多纬度、低成本的数据，如此系统、新鲜地提供给保险业。”魏迎宁表示，过去成千上百的人都被放在同一风险水平之上，但事实上这是不可能的，大多数人都在支付多一笔的保费。传统精算研究的是评估数，很少涉及个案，保险公司卖车险的时候，考虑的因素有年龄、性别、婚姻状况、驾驶记录、收入、职业、教育、背景等等，但是，通过大数据的分析，可以解决现有的风险控制问题，为客户制订个性化的保单，运用社交网络，改善产品和服务，影响目标客户，通过对已有信息的分析，保险公司可以获得更准确的定价模型，提供个性化的解决方案，不再像现在一样，所有人都面对相同的风险测量准则。
当然，随着革命性的变化而生的，还有巨大的挑战。中国精算师协会副会长、人保财险副总裁王和在论坛上对精算师提出了两个问题：无人驾驶车的出现，将避免车辆之间发生碰撞，那占了财险保费收入70%以上的车险怎么办？基于物联网的健康管理系统的出现，将使生命成为可知，那健康险还保什么？王和认为，计算科学的发展以及信息技术的突破，将导致“计算能力”出现产品化、商品化和日用品化的趋势，特别是人工智能的出现，将颠覆性地挑战所有“依据规则”生存的职业，包括传统精算。
大数据人才
提高行业竞争力
面向未来，传统的计算工匠将难以生存，但真正的人才将成为最先进的技术。
正如刘大为所言，“在互联网大数据时代，最重要的技术，是人才”。从实际情况来看，大数据人才必须有数学专业背景、懂计算机，而在这些硬件条件之外，论坛嘉宾普遍认为，创新能力更为重要。
魏迎宁表示，不拘泥于现有的等待客户的被动模式，预先发现潜在需求者，精准定位需求，运用大数据分析消费者的需求，将为精算职业发展提供更为广阔的空间。搜集获取、分析与保险需求要素有相关关系的所有数据，找到有保险需求的潜在客户
群以及他们具体需要的保险产品，最终由销售人员向他们推荐介绍。这种大数据分享，将对提高保险业竞争力，降低销售误导，重塑保险业规范的品牌形象发挥重要作用。
不过，与数学背景、计算机背景、沟通能力、创新能力相比，刘大为坦言：“最为重要的是好奇心。”刘大为对记者说：“做大数据分析，不会有人告诉你做什么、有人给你他的需求，一定是好奇心促使他们在固有的数据中发现了新的商机、新的服务。在这一点上，‘80后’、‘90后’找到了很多与众不同的结果。但这种人才是非常少的，因此，保险公司应该在现有的基础上加快对大数据人才的积累，这是一个门槛，更是一种挑战。”
最后，为了让大家更好地理解保险大数据，我们奉上专家的干货：保险业的大数据攻略
保险业的大数据攻略
互联网金融创新的价值创造依赖于两大新技术，移动互联和大数据。保险（和讯放心保）企业应顺应趋势，利用大数据造就细分市场的“小而美”。
2013年下半年开始，阿里控股天弘、百度涉足金融、苏宁布局保险、京东深挖供应链金融、民生银行(600016,股吧)成立民生电商等一系列互联网金融事件引起广泛关注。
这些事件反映的是互联网领域竞争激烈后互联网产业资本转向金融资本的必然。相对于如火如荼的互联网信贷和互联网基金，互联网保险似乎波澜不惊。天猫平台上保险客户不超过15万，仅相当于其客户总量的万分之三。但实际上，互联网保险也在加快创新步伐。有媒体已传出中国保监会将起草寿险网销制度的消息。
移动互联引发创新潮
以互联网渠道作为价值主张的互联网商业模式已经接近蓝海，成为互联网金融的标准化模式。新的价值创造依赖于两大新技术：移动互联和大数据。
移动互联伴随着终端的多样化、小型化，带来了客户群、时间、访问、资金、消费决策链条的碎片化，对企业复杂灵活的运营能力提出了极高要求。信息技术尤其是移动互联技术，使得不同“片段”可以高效、实时整合在一起,供应链得以灵活重组。而大数据又使得过去按照供应链划分的企业或业务，可能按照客户视图和消费过程重组。
移动互联还会推动金融产业垂直化。纵观电商行业，以商业模式颠覆式创新为基础的垂直化经营将是大势所趋。企业的品牌战略、产品战略乃至整体经营战略都将发生深刻变化。金融超市和金融产品将会分别争夺不同的终端。
对于保险业来说，商业模式创新并不陌生。近年来，电话销售、互联网销售开始崛起，对传统渠道形成巨大冲击。在中介领域，2006年开始，由IT人士创始的保险销售和服务平台的“车盟”模式曾经风生水起，吸引大量投资基金。然而，随着2010年“车盟从众”破产，以及电话销售的市场格局尘埃落定，新兴企业仍然没有颠覆原有的市场格局，这充分证明了政策环境、市场环境和市场竞争本身的复杂性。
挖掘“小而美”的市场
由于经济形势变化、金融业的开放和市场化，形成了许多小而美的机遇。传统金融企业无瑕应对市场化过程中的每一个细分领域，或者由于规模不经济的原因对客户和市场的细分有限，或者并不能保证在每一个细分领域都擅长，从而形成了市场空隙。例如，经济转型的要求和传统金融企业在满足中小企业、民营企业、民间资本需求方面的供给能力的不足，为互联网信贷平台发展的提供了相对宽松的政策空间。
对于传统金融企业自身而言，移动互联和大数据技术可以帮助其实现对原有客户资源的进一步挖掘，向不同地域、不同行业的客户提供传统上规模不经济的产品和服务，使得这些机遇能够转化为产品和服务的实践，在经济和技术上可行，形成小而美的经营模式。
为此，传统金融业必须基于移动互联和大数据，以互联网理念重新定义金融业务、定位价值主张、分解成本结构、重构价值链、重新定义流程等。
互联网保险面临八大创新
目前，互联网保险仍主要以互联网渠道创新为主。尽管保险网销平台纷纷建立，但其规模、影响力都远逊于金融业其他行业。保险企业如何利用大数据实现小而美的商业模式呢？
一是模式创新。移动互联和大数据将帮助创造全新的商业模式。基于大数法则的保险产品与社交网站有着天然的联系，但与P2P信贷火热相比，P2P保险难觅踪迹。原因包括：保险关系较借贷关系复杂；保险涉及线下作业较多，技术、资金门槛相对
更高；互联网保险的刚性需求有待开发；法律依据缺乏。即便如此，仍出现了互联网合作保险的模式创新。如德国的一种P2P 保险模式，就具有防止骗赔、不当行为以及减少销售费用、小额索赔和管理费用等优势。
二是营销创新。如果保险企业单一拳头产品能够抢占电商、垂直搜索、比价、直销超市、信息门户（新闻、专业知识、代理人超市等）等渠道，通过事件营销获得显著效果，就可能创建一种类似于余额宝的小而美的经营模式（所谓“小”，非指单纯的业务规模，而是包括管理规模、品牌数量等）。企业应该利用移动互联和大数据，根据客户兴趣图谱、推荐算法等实现精准营销；建立以品牌产品为中心的营销策略；提高营销成本管理的效率，提升营销绩效，改变渠道结构。
三是产品与服务创新。小而美，需要将核心价值主张做到极致。从产品形态上看，借助于互联网、多媒体、大数据技术，使得产品从客户角度看更简单、更易理解、更适应需求、更合“口味”；从产品和服务内容看，可以帮助保险企业真正成为一揽子风险管理服务方案供应商，拓展风险管理的内涵和外延；从费率厘定上看，可以借助于大数据，提高风险定价、营销成本定价的科学性；从系统角度看，可以整合供应链，建立基于核心保险业务的生态系统。以车险为例，可以基于移动互联平台，建立基于汽车消费的生态圈，提供包括车辆风险管理、保养维修使用的电商平台、使用交易资讯服务等。
四是流程创新。在单证管理、投保、理赔等方面，利用大数据极大提高业务操作效率、提升客户体验。例如，对客户数据、单证及其处理流程的优化，对自动核保规则的优化，对网页流程的优化，可以减少客户的输入数据量、提高单证录入、核保的效率，提高签单率。客户报案时，电话报案者不需要依据其提供保单号，就可依据投保时的声纹识别客户；手机APP拍照报案者，可根据识别车牌号识别客户，提供更为便捷的服务。
五是风险管理创新。根据客户或保险标的的信息，提供更好的风险管理服务。保险企业可以通过物联网更加实时、准确地获得客户的风险信息，如人的健康信息、驾驶行为信息和车辆、道路状态信息、承保设备的状态信息，为客户提供各类风险管理服务，实现风险减量管理。如通过移动设备或穿戴式设备腕带、眼镜等，监测到客户发生碰撞，主动呼出提供救援服务。也可根据客户地理位置提供灾害风险预警及防灾减灾信息。从保险公司内部的风险管理来看，可以通过大数据加强对业务风险的管理，提升反欺诈技术。譬如，通过对事故地点、事故车辆照片的数据挖掘，可以提取车险骗赔案件的特征，完善理赔流程和审核规则，不仅可以有效防范、减少风险，而且能够提高效率，改善低风险客户的理赔体验。
六是技术创新。数据挖掘（利用统计方法、信息技术进行聚类、分类、去重、模式识别、特征提取）、人工智能技术、自然语言理解（如分词技术），文本、图片、视频的识别技术，以及营销模型、风险模型的发展，都将为保险企业经营管理创新提供不尽的动力。
七是管理创新。为了应对移动互联和大数据时代的挑战，传统保险企业需要强化事业部制，完善人才、激励、资源配置、成本核算等机制。
八是监管创新。为了支持创新，需要监管更加灵活。譬如，允许传统上需要见面的交易行为通过视频等形式进行；允许跨区域业务；认可多样化单证形式等等。
正如余额宝的创新活动所体现的，其成功绝不仅仅在于渠道创新，而且还包含了产品、流程、技术、监管、营销等方面大量的创新活动。因此，保险创新模式，仅靠技术创新是不够的。所有的颠覆式创新与迭代创新不同，不能简单依赖于单一要素的创新，而是需要系统化创新。可以预见的是，无论是传统保险企业还是新兴互联网企业，利用移动互联和大数据技术，采用集聚战略，专注于某一保险核心产品和细分客户市场，针对传统业务的不足，围绕其业务全流程，创新商业逻辑，将有希望诞生伟大的保险产品，实现保险经营的“小而美”。
大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索 同学：您好，为了更好的了解大数据是否对大学生的生活及学习产生影响，并且探索这种影响未来的发展趋势，我们巨鼎进行这项调查，希望您能抽出一点宝贵的时间填答这份问卷，您不必署名，对您的回答，我们将依据有关法律予以保密，请不要有任何鼓励。填答时，请您注意以下几点： 1、您目前的年纪 大一大二大三大四 2、您的性别 男女 3、您学习时课外资料的获得途径主要是 到图书馆查阅纸质书 上网找 咨询考试 4、您平时的社交方式主要是 与人面对面交流 用QQ、微信、人人等软件 通过电话或短信 使用大型社交网站 5、在此之前您听说过大数据吗？ 听过 没有听过 6、如果听过，那您听说过的方式是 在书籍杂志中看到过 通过电视报纸等媒体得知 挺别人说
通过社交网络等了解 其他—— 7、您觉得大数据对我们的学习生活是否有影响 是 否 8、您举得下列哪些是大数据对我们学习生活的影响（多选择）便于学习中上网查找资料、文献 便于上网购物找到我们需要的商品 便于我们获取求职信息 便于获取新闻、体育及娱乐信息等 其他 9、您觉得大数据对我们学习生活有多大影响 没有影响 有较小影响 有一定影响 有很大影响 10、您觉得大数据对我们的学习生活是否有负面影响 是 否 11、您觉得下列哪些是大数据的负面影响（多选题） 个人隐私泄露，可能会被不法分子利用 沉迷网络影响学习休息 购物平台多，容易冲动消费浪费钱财 大数据中数据繁杂，容易被不良信息影响
其他 12、您举得我们应该怎么对待大数据 大数据信息广泛，分析全面，我们可以充分相信并利用它 大数据智能作为参考，我们不能依赖他，主要靠自己的思考 大数据可以成为一种商机给自己制造机会 大数据给个人和生活带来了不稳定的因素，我们不应支持他的发展 其他 13、在未来您对待大数据的态度是 因为利大于弊而增加使用频率 因为弊大于利而减少使用频率 维持现状基本不变 14、在未来大学的学习生活中，你会偏重于哪些方面使用大数据（多选题）科研学习 企业求职 资料查找 其他 15、在大数据时代，您预测未来的学习模式会发生哪些变化（多选题） 新型的上课模式增加，例如网络教学的比例增加 上课自主借助网络资源的环节比例偏多 老师对于网络资源的盈盈增加的广泛 网络资源的流通和频率大大增加 16、您觉得大数据时代下未来大学生生活模式会发生哪些改变（多选题）网购的使用频率和占用比例增加 电脑的使用频率更高，取代传统的媒介方式
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
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。
综合性学习·我们的互联网时代 备课日期： 授课日期： 教学目标： 知识与能力：通过活动培养学生的思辨能力，并学习多角度思考问题的方法，培养学生独立思考，敢于发表自己见解的心理品质。 过程与方法：第一课时完成活动准备和活动指导，分配任务；第二课时在一周后进行活动展示，综合评议。 情感态度与价值观：养成耐心倾听，尊重他人发言的良好的交际习惯。教学重点：通过活动培养学生的思辨能力，并学习多角度思考问题的方法，培养学生独立思考，敢于发表自己见解的心理品质。 教学难点：在搜集整理材料中锻炼整合资源的能力；在辩论，交流中锻炼学生的口语表达能力 教学方法：搜集法、整理法、展示法、合作法、讨论法 课型：综合性活动课 教具：多媒体 教学内容： 【活动准备】 1．三项活动，任选一项，分组进行，教师调控，注意分组，大体均衡。2．提前布置，让学生做好充分准备，其中最重要的就是材料准备，实际上就是搜集，提取依据，形成观点，这一过程不可轻视，因为搜集筛选资料的过程就是学习的过程，也是学习方式和学习习惯养成的过程。
3．在学生搜集筛选资料的过程中，教师要注意引导学生充分开发利用校内外学习资源，如图书馆、网络等，还应倡导资源共享，合作学习。 组织教学 一、精彩导入激发兴趣 互联网已成为我们生活中不可缺少的东西，网上浏览、娱乐、游戏、聊天、视频、购物、晒图等等真是“应有尽有”，方便之极！互联网正在潜移默化地影响着我们的生活方式、学习方式、交往方式，现在就让我们一起走进“我们的互联网时代”。 二、活动指导 1．网络语言小研讨 (1)小组合作，搜集一些常见的或流行的网络语言，查清楚意思，然后分类，并分析产生原因。 (2)小组合作，搜集已被收录工具书的一些网络词语，并试着用“非网络语言”表述它们的意思，思考这些网络词语在表达方面的独到之处。(3)小组讨论：写作时能否使用网络词语？可以使用什么样的？应如何使用？最后归纳意见，转告老师，听取老师意见。 2．电子阅读面面观 (1)小组合作，设计问卷调查，内容包括：电子阅读时间、方式、途经、以及电子阅读和纸质阅读所占的阅读比重，大家对电子阅读的态度和意见，问卷对象：同学，老师，家长，亲友等。 (2)回收，统计，汇总，分析，发现。 (3)小组研讨：电子阅读会不会代替传统阅读？
大学生应如何应对大数据时代 摘要：大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。本文主要从当代大学生角度阐述了以下内容：面对各个领域的飞速变化，身处校园但即将面向社会的大学生应从知识和能力两方面储备，既要学好专业课程知识又需了解时代发展方向、掌握社会发展脉搏，为自己以后踏入社会做好准备。 关键词：大数据大学生知识储备能力培养 大数据对整个社会产生了不可忽视的影响，教育作为社会的子系统，也受到了它的极大冲击。有人曾说，信息化社会，我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现，传统学习方式“遭遇”了挑战。 一、立足当下：当前学习模式概述 学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种： 第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师，唯书本”，缺乏学习主动性。在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。 第二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式
有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。 第三，专题合作学习模式。“学会学习，学会创造，学会合作，学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中，要求学生作为成员参与到学习团队中，完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程，也是有明确责任分工的互助性学习，最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。 二、机遇和挑战：大数据时代对大学生学习模式的双重影响 第一，快速便捷。大数据时代有快速化的特点，人们的学习不再受时间和地点的限制，随时随处都可以学习，而且可以走在时代的前沿，第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本，但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制，会影响学习效果与知识更新。 第二，经济有效。大学生的家庭背景各不相同，家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代，很多公开课程都是免费的，只要有学习的时间和需要，经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。 第三，资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点，丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离，所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来，好的学校是稀缺资源，但在不远的将来，由于在线教育的普及，人人皆可上名校将不再是梦想，教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义，还不仅仅是教育机会的增加，更是学习方式的改变。 三、与时俱进：大数据时代大学生学习模式的三大转向
大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代？ “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。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。” 大数据时代是怎样产生的？ 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 2.类型繁多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity） 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。
公需科目大数据培训考试 考试时间：120分钟 选择题中红色代表正确答案，判断题X为错，R为对。 1.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分） A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分） A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分） A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分） A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分） A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分） A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分） A.18 B.16 C.12 D.6 9.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）
A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.（）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题1分） A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的？（单选题1分） A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底，全国电话用户总数达到（）。（单选题1分） A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分） A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是（）的时代。（单选题1分） A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年？（单选题1分） A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题1分） A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题1分） A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第三位的是（）（单选题1分） A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市
大数据时代下的资源配置 摘要 任何一项社会活动都打上深深的时代烙印，资源配置也不例外，大数据时代带给社会各个层面的变革将是深入持久的，在新的形势下资源配置将会发生怎样的变化，大数据又在这一变化中发挥怎样作用，如何利用好大数据让资源配置更优化是中国乃至整个人类社会必须当前面临的问题，就目前我接触到少量信息的基础上浅论一下大数据时代下的资源配置的设想。 关键字 大数据资源配置信息技术 前言 大数据是什么？是一种运营模式？是一种技术？或是一种数据的集合统称？大数据相对于数据的提法，但不同于传统的数据，而是一种数据的广延性，无限性，细分性，它是一种多维度数据的空间集合。大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称“数据，已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为最重要的生产因素。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亏浪潮的到来。”资源配置是生产活动中重要的环节，数据在资源配置产生之初就和数据密不可分，大数据时代的到来更是为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的数据信息，通过对数据点组成的数据空间的分析，将极大的改变生产效率，节约生产资源，提高经济总量。 正文 资源配置与大数据到底存在怎样的内部联系？面对资源配置与大数据内在联系我们又该如何把握与充分运用大数据？接下来让我们来看看它们之间的关系。首先我们要思考为什么要进行资源配置？资源配置有什么意义？ 对于第一个问题我认为应该从根本原因来回答，资源的有限性和人类社会需求的无限性矛盾要求我们必须进行合理有效的资源分配以实现既定的社会目标。资源配置使得人类利用最有效的手段发挥有限资源的最大利益最大程度上满足人类社会的需求，当前可以说人类社会的进步就是伴随着资源配置问题的解决而进行的。 对于第二个问题我认为，资源配置最直接显著的影响就是资源的节约，资源配置的越合理意味着巨大的资源节约，人类社会更加持续长久的发展。资源是社会生产的重要物质资源，离开了资源社会生产不能进行，那么资源配置对生产的影响也就是根本性的。资源配置的合理意味着社会生产的高效，经济社会的发展。 然后我们来看看资源配置中的数据问题。资源配置中有哪些数据？这些数据有什么关系？资
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
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
我们的大数据时代 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D） A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是（C） A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。 A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算 9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。 A. 因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关
大数据的发展越来越迅速，渗透到各行各业，保险业也不例外。我们搜集保险大数据的相关资料，希望对大家有所帮助。 首先，我们来了解大数据给保险业带去的机遇。 大数据给保险业带来巨大商业价值 信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。 但是,虽然这些年保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索,但是相对于银行和证券公司,保险公司在电子化、数据化、移动化、平台化方面还处于相对落后状态。不仅大部分保险公司的内部数据没有完成整合,甚至数据还处于信息孤岛状态,保险公司对内部数据价值认识也不完整,大部分内部数据的价值没有被充分挖掘,大数据价值变现也缺少应用场景。 而现在我们已进入互联网金融时代,所有商业思维正在转向数据思维,保险业也应该利用大数据来分析客户需求、开发产品、运营企业以及进行风险定价。 众所周知,在没有大数据之前,商业数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。大数据时代出现之后,海量数据的采集和处理成为可能。大数据通过全局的数据了解事物背后的真相,相对于以过去的样本代替全体的统计方法,其统计出来的结果更为精确,有利于保险公司精算师计算产品的收益率和产品定价。与此同时,利用大数据分析结果归纳和演绎出事物的发展规律, 可以帮助人们进行科学决策,帮助保险业进行精准营销。这也就是我们常说的,按照客户需要设计保险产品,依据客户需要推荐保险产品,使更多的群众享受到合理的金融服务。 另外,在新的竞争格局下,传统金融企业必须充分运用大数据的理念和技术改造自身业务和管理流程,监管机构也必须深刻理 解新的竞争格局对风险防范、消费者保护等方面的影响,并善于运用大数据来提升监管的针对性和有效性。 保监会副主席王祖继就表示,大数据时代保险业主要面临四个方面的机遇:一是拓宽行业发展空间。满足客户需求是金融企业生存和发展的前提,大数据和互联网的发展使保险业能够更好地满足客户需求。大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限,使原来不能承保的风险变为可保风险,扩大保险业务经营范围。大数据技术在营销领域的应用将能更有效地发现客户和客户的潜在需求,进行精准营销,特别是财产保险中标准化产品的营销。大数据和互联网的运用也有利于改善保险消费者的用户体验,提高消费者满意度,改善行业形象。二是提高行业风险管理能力。大数据技术在风险管理领域的应用将支持保险业更精准地定价,提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力,提升保险业的风险管理能力和水平。以精算为例,大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据样本,从而提升精算的准确度,有利于收集更加多维全面的数据,从而形成更加科学的精算模型,也有利于把整体数据样本进一步细分为子样本,为精准定价提供精算基础。三是提升行业差异化竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析,提高客户转化率,开发出不同的产品,满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布,可以提高保险机构资产负债管理水平,可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略,提高保险业在资本市场的投 资回报水平。 为了更好地驾驭大数据对保险行业的改良及改革,保险公司需要从数据获取、应用和组织三大方面构建包括开拓数据来源、建立许可与信任、构建商业应用场景、数据分析与建模、数据存储与整合、组织建设、专注的数据人才、治理和文化在内的八项专业能力。 在被调研公司中,63%的保险公司已将大数据应用于欺诈检测方面,47%的保险公司已在风险评估与定价方面展开实践,对于 大数据在交叉销售、防止客户流失方面的实践分别都达到了32%,但在索赔预防和缓解方面,多数公司还处于观望、摸索阶段。波士顿咨询公司(BCG)的研究表明,最重要的“改良效应”发生在风险评估与定价、交叉销售、防止客户流失、理赔欺诈检测及理赔预
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/f2813020.html, 大数据时代下刑法的对大学生的保护 作者：闫思危 来源：《科学导报·学术》2019年第49期 摘 ;要：大学法治要求大学的管理者在处理大学各项事务中必须体现法治精神，依法决策、依法办事，把学校各项工作纳入法治化轨道。高校依法治校是依法治国的重要组成部分，维护大学生的合法权益丰富了依法治校的内涵。本文在论述大学生权益保护的重要性基础上，阐述了大学生合法权益的具体表现;通过对大学生权益保护存在问题的分析，研究提出了大学生维权的有效运行机制，并设计了可供选择的大学生维权有效运行机制模式。 关键词：大学生;合法权益;大数据;保护 一、大数据时代下刑法的对大学生的保护的重要性 （一）大学生合法权益保护的概念 学生权益包括私法民事权利和公法行政相对人的权利，即私法上作为民事主体的权利和公法行政相对人的权利。高校学生权益指高校在籍学生通过做出或不做出一定行为，实现一定利益的许可和保障。 （二）大学生合法权益保护的内容 高校学生作为特殊的社会群体，其特点为：①高校学生权益的价值性。大学生是祖国的未来，担负着民族振兴和中国梦实现的责任，其核心在于自我素质的提高。高校学生权益的行政法保護有利于推进社会主义法治现代化发展，高校对学生发展应注重其自身素质，关注其价值。②高校学生权益的容易受侵害性。高校学生属于弱势群体，在高校管理中处于被动接受管理的地位，其合法权益受到侵害呈现随意性。例如高校随意侵害学生隐私权以及公正评价权，一旦学生合法权益受到侵害也不能得到有效保护。 （三）大学生合法权益保护的意义 1.有利于实现高校学生管理的法治化 高校学生管理法治化是高等教育法治化的必然要求。教育法治化的主要目的是为了保障高校教育工作能够有条不紊地进行。学生是高校主体，高校管理体系要确保公正、公平，就必须以高校学生的利益为中心，建立一个公正合理的学习与生活秩序，确保学生合法权益的实现。为确保高校管理体系公正，确保学生权益，急需建立完善的学生权益管理保障制度，推进高等教育法治化进程，实现高校管理的法治化。
湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日
课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis
一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别
大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据 工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。 现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。 第一个故事，百货公司知道女孩怀孕 美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。 点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。 第二个故事，搜狗热词里的商机 王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。 点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。 第三个故事，阿里云知道谁需要贷款 这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。 点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。 第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的