大数据的5个误区与真相

数据分析工作常见的七种错误及规避技巧商业领域的数据科学家和侦探类似:去探索未知的事物。

不过,当他们在这个旅程中冒险的时候，他们很容易落入陷阱。

所以要明白,这些错误是如何造成的,以及如何避免。

“错误是发现的入口。

”——James Joyce (著名的爱尔兰小说家)。

这在大多数情况下是正确的,但是对于数据科学家而言,犯错误能够帮助他们发现新的数据发展趋势和找到数据的更多模式。

说到这儿,有一点很重要:要明白数据科学家有一个非常边缘的错误。

数据科学家是经过大量考察后才被录用的，录用成本很高。

组织是不能承受和忽视数据科学家不好的数据实践和重复错误的成本的。

数据科学的错误和不好的数据实践会浪费数据科学家的职业生涯。

数据科学家追踪所有实验数据是至关重要的,从错误中吸取教训,避免在未来数据科学项目中犯错。

福尔摩斯有一句名言是如何定义侦探的,而数据科学家在商业中的角色就类似侦探。

“我是福尔摩斯，我的工作就是发现别人不知道的。

”企业要想保持竞争力,它必须比大数据分析做的更多。

不去评估他们手中的数据质量，他们想要的结果,他们预计从这种数据分析中获得多少利润，这将很难正确地找出哪些数据科学项目能够盈利,哪些不能。

当发生数据科学错误时——一次是可以接受的——考虑到有一个学习曲线,但是如果这些错误发生在两次以上,这会增加企业成本。

在Python中学习数据科学，成为企业数据科学家。

避免常见的数据科学错误：1、相关关系和因果关系之间的混乱对于每个数据科学家来说，相关性和因果关系的错误会导致成本事件，最好的例子是《魔鬼经济学》的分析,关于因果关系的相关性错误，导致伊利诺斯州给本州的学生发书，因为根据分析显示家里有书的学生在学校能直接考的更高分。

进一步分析显示,在家里有几本书的学生在学业上能表现的更好,即使他们从来没有读过这些书。

这改变了之前的假设和洞察：父母通常买书的家庭，能营造愉快的学习环境。

大部分的数据科学家在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。

一、大数据概念"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。

最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

互联网周刊—大数据概念 "大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。

换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，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，最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念 "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。

从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。

数据收集中需要注意哪些常见错误在当今数字化的时代，数据收集成为了许多领域中至关重要的环节。

无论是市场调研、学术研究，还是企业的运营管理，准确、全面且有效的数据都是做出明智决策的基础。

然而，在数据收集的过程中，往往容易出现一些常见的错误，如果不加以注意，可能会导致数据质量下降，分析结果偏差，甚至得出错误的结论。

下面，我们就来探讨一下数据收集中需要注意的那些常见错误。

首先，样本偏差是一个常见且容易被忽视的问题。

当我们选择收集数据的样本时，如果不能代表总体的特征，就会产生样本偏差。

比如说，在进行一项关于消费者偏好的调查时，如果只选择在特定商场购物的人群作为样本，而忽略了其他消费场所的人群，那么得到的结果就可能无法反映整个消费者群体的真实偏好。

这是因为特定商场的消费者可能具有某些特定的特征或消费习惯，与更广泛的消费者群体存在差异。

为了避免样本偏差，我们需要采用科学合理的抽样方法，如随机抽样、分层抽样等，以确保样本能够尽可能地反映总体的情况。

其次，数据收集方法不当也会影响数据的质量。

不同的数据收集方法适用于不同的情况，如果选择错误的方法，可能会导致数据不准确或不完整。

例如，在收集关于人们日常行为的数据时，如果采用自我报告的方法，即让人们自己描述自己的行为，可能会存在记忆偏差或故意夸大、缩小某些行为的情况。

而如果采用直接观察的方法，则可能会对被观察者的行为产生影响，导致他们表现出不同于平时的行为。

因此，在选择数据收集方法时，需要充分考虑研究的目的、对象和环境，选择最适合的方法，或者结合多种方法进行数据收集，以相互验证和补充。

数据定义不清晰也是一个容易出错的地方。

如果对于要收集的数据没有明确的定义和标准，不同的收集人员可能会有不同的理解和操作，从而导致数据的不一致性。

比如，在收集关于“客户满意度”的数据时，如果没有明确规定满意度的衡量标准和具体指标，那么收集到的数据可能会五花八门，有的可能基于客户的口头评价，有的可能基于客户的购买频率，这样的数据就很难进行有效的分析和比较。

学术篇大数据应用的误区、风险与优势胡小明中国信息协会北京100045摘要: 从大数据热带来的认识陷阱谈起，指出大数据应用取得成果不容易，大数据意味着大噪声，易导致虚假信息泛滥和欺骗行为发生，大数据预测解决不了不确定性问题，急忙抢占大数据技术制高点没有意义；认为大数据应用应基于经济学视角，大数据的优势是做小事情，整合业务数据比大数据更重要；最后指出，信息化建设不能跟风，大数据只是工具，政府要做好公共服务，不必去做新技术的探索者。

关键词：大数据；信息化；电子政务在大数据热一浪高过一浪之时，很需要给大数据热应用对环境的要求更苛刻，取得成效会更难。

泼一点凉水，防止政府、企业盲目跟风跌入技术导向的大数据应用的困难之一是数据资源稀缺，虽然传感陷阱。

器越来越多，互联网、移动通信、银行、物流都是大数信息化宣传言过其实已经屡见不鲜，人们宣传数据据的来源，但是能够方便利用这些资源的机构是极少库、信息共享、物联网、云计算，每次都会描绘一个无的，用户想解决的问题很多，能供用户使用的数据如凤限乐观的前景，重大成效炙手可得，然而现实往往会浇毛麟角，大多数部门找不到可用的大数据资源，更谈不上一瓢冷水，人们终于发现信息化效益不都是那么容易上利用大数据的眼光与技术。

达到的，技术不是最关键的因素，清醒的思考才是更重影响大数据应用的更关键问题是需求环境不成熟，要的。

言过其实的宣传是营销的职业病，IT企业希望造用户面对的问题是有优先级的，要先解决最重要、最急成盲目购买技术的气氛，媒体是产业广告驱动的，记者切的问题，而优先级最高的问题恰恰不是大数据能够解需要耸人听闻，专家需要展示自己的前瞻性，官员们需决的。

大数据擅长细节上的改进，只会锦上添花，不会要说明自己是内行，而泼冷水的文字被媒体极力抑制，雪中送炭，对那些管理问题成堆的机构帮不上忙，多数这种宣传信息的不对称必然导致“新概念过热”，形成企业与政府部门现在还没有锦上添花的条件。

新概念陷阱。

全面预算管理的“8 个大坑”预算以客户为源头，以项目为基础，反映业务实质。

——《华为全面预算管理政策》今天的课程就是说怎么样去正确的认识全面预算管理，避免我们预算管理过程的误区。

我准备了八个问题要跟大家一起探讨。

误区1：预算是财务部的事情，销售物流等部门只需要按照财务的要求提供数据就好先看一下华为对全面预算管理的定义：公司为实现年度内的战略诉求及经营目标，按照规定程序对经营活动、投资/筹资活动等的总体安排，是对业务计划整合、集成与货币化的表达。

全面预算主要包括经营预算、战略专项、投资/筹资预算及集团财务预算（三大报表预算、税务预算等），重大风险及关键预算假设也视为全面预算的有机组成部分。

具体包括：1. 全面预算制定与审批；2. 预算的获取与授予；3. 授权与执行管控；4. 预测与经营分析决策；5. 核算及财务绩效评价。

大家常常理解预算就一套表格、一套数据，华为这里边包括什么？第一，明确了预算不只是个财务数据，还包括业务计划；第二，不仅仅是一个数据放那不动，还有获取授权，还有预测与经营分析，还有核算与财务绩效评价，这些全部是进行全面预算管理部分。

上面这个定义是“全面预算”，那什么叫“全面预算管理”？全面预算管理：围绕公司经营目标达成和战略落地，以全面预算为依托，通过全面预算管理程序，对公司内部经营过程进行计划、协同、组织与控制的一系列活动。

这个是华为的定义，但是从我自己这么多年的理解来看，我个人是不完全认同的，它只是从预算管理部的角度来定义。

我对这个定义的补充。

第一个，定义中是讲的年度内，过去实践来看，全面预算从时间的角度应该分成长期和短期，长期就是战略财经预算，短期就是年度预算。

其实华为自己的实践中，它的预算也分的很细，有战略的、有年度的，更多的还有基于项目维度的。

第二个，我们还有产品的生命周期预算，可能未来3-5 年做这个产品跟年度也不完全匹配。

而且从我们过去的实践来看，产品和项目预算是华为做好经营管理的基本的单元。

大数据公司眼里的O2O：世界的个体被数据重新链接随着互联网向传统领域逐步渗透，大数据技术行业也在随之发生变化。

大数据技术公司百分点公司创始人苏萌、CEO柏林森接受媒体采访时表示，随着智能手机的普及，大数据在重新链接世界的个体，线下也成为了流量入口，线下企业终于可以像电商公司一样定位、洞察用户。

百分点公司正向集团化发展，成立O2O子公司信柏科技，专注O2O大数据，帮助传统零售业的线下数据挖掘和分析。

同时，百分点向传统领域如金融、证券、制造业等领域渗透，未来不排除在O2O硬件商家、移动互联网、智能设备厂商领域进行并购。

未来场景：每个交互节点都将产生数据“从数据源来看，之前不能得到量化的数据，随着技术手段进步都可以量化。

”柏林森说。

例如，线下消费者的数据。

过去，消费者在线下的数据无法了解和掌握。

虽然一些线下企业拥有会员卡数据，但这些数据并不是online的。

“会员卡数据是‘死’的，就像一个个盒子放在地下室，但不知道盒子里装的是什么。

如果要找数据，需要把一个个盒子打开。

”苏萌说。

随着智能手机普及，线下公司终于可以像电商公司一样，开展一系列的定位、洞察用户、数据分析，从而更好地掌握实体店铺内的动线和消费者行为轨迹，让线下也成为了流量入口。

线下数据包括用户进入停车场、进店、出门、访问APP等。

未来，用户在线下消费时的每个触点，都有可能产生数据，存在营销的机会。

在上述过程中，应用到的技术有wifi、蓝牙、定位等。

大数据存在误区苏萌说，大数据的核心内涵是基于应用提高企业的商业价值，提高效率、降低成本。

但很多公司有两个误区。

误区一是不懂得管理数据。

“很多人把数据比喻成石油。

实际上有的数据是原油，不能用，需求需要提炼加工，变成汽油、柴油等材料。

数据管理是大部分公司所欠缺的。

”苏萌说。

误区二是很多公司盲目上线大数据项目，但并没有想清楚如何应用。

苏萌介绍，数据的应用有两个方向。

一是营销，二是企业内部运营管理。

以广告投放为例，数据可以指导公司在什么地方投放广告，某一产品在哪些渠道更好销售，不同渠道、不同接触点为客户提供个性化的信息和商品推荐。

大数据的5大原则、3大禁忌(全文)2015-10-08 09:20:51来源:物联网中国转载有0人评论分享[摘要] 许多企业之所以想要做大数据，往往只是因为大数据很热门，人人高喊大数据，就想着千万不能落后。

殊不知若企业主本身没有抓住大数据的精髓，也就是用数据解决业务问题，带来实质效益，大数据专案只是一场灾难罢了。

“如果你本来就认为数据有大用，那剩下的就是技术问题;如果你本来就认为数据无大用，那剩下的都是问题。

”精诚集团Etu负责人蒋居裕说。

这番话揭示的正是许多大数据专案成败的关键：企业主心态问题。

许多企业之所以想要做大数据，往往只是因为大数据很热门，人人高喊大数据，就想着千万不能落后。

殊不知若企业主本身没有抓住大数据的精髓，也就是用数据解决业务问题，带来实质效益，大数据专案只是一场灾难罢了。

原则一：相信数据决策蒋居裕指出，大数据专案其实是披着科技皮的企业管理议题，善用数据解决问题，找到商机的人，可以借此改变企业的DNA。

在开始用大数据前，最关键的一件事就是掌管企业的人要先对大数据有正确认知。

大数据不是铁口直断，也不是神话，它就是一种新工具和思维，用对了，大数据可能帮助企业发现以往不曾注意的商机，帮助企业提升竞争力;若用错了，大数据就像是个无止尽的钱坑，投资大笔金额却没有成效。

因此贯穿所有大数据策略的关键第一步，就是企业主需对大数据有正确认知。

IBM软体事业处总经理贾景光就说：“很多主管觉得他们自己比什么大数据都厉害，这不是不对，但他没有聆听数据的意义，这个思维需要改变。

你要相信资料，也要相信自己，数据可以提升决策的准确度。

”在改变思维之后，再来谈如何主导大数据专案以及如何避免失败，方能事半功倍。

原则二：问对问题，事情解决一半有了企业主的支持，接下来要遵守的第二个原则就是：企业现在有什么迫切需要解决的问题?这个问题若解决了，可以带来多大的效益?很多企业对于大数据没什么想法，以为只要导入大数据就宛如神功护体，势如破竹，却忽略很多时候，有些问题搞不好根本不需要用大数据解决。

大数据在国内外政府决策中应用的领域一、大数据在国内外政府决策中应用的领域与案例(一)大数据在国内外政府决策中的典型应用案例1.智慧政府。

智慧政府领域是指通过大数据运用提高政府行政能力，降低运行成本，提高对政府的管理绩效、支持决策等，以数据为中心构建智慧政府。

案例一：大数据应用于政府的经济统计。

美国麻省理工学院的“10亿价格项目”，通过“网络抓取技术”，利用网上购物交易数据计算日常通胀指数，收集70个国家300个零售商共500万种在线商品的价格，建立了通胀指数的日发布系统。

相比传统CPI的月发布机制，“10亿价格项目”仅有3天的滞后期，几乎实现了通货膨胀的实时预测。

同时，充分利用在线交易市场互联网数据作为补充，能够精准反映市场价格情况。

案例二：促进政府机构中跨层级的“智能中心”建立。

美国在“9·11事件”后，借国家安全之名，政府开始强力推进跨部门电子数据共享。

美国国土安全部高度强调跨部门数据的互操作性，并应用多种技术手段促进数据在市政部门、社区、医院、供血站、避难所等机构间的顺畅流动。

2.市场监管。

市场监管是政府的主要职能之一，为加强对市场主体的服务和监管，推进简政放权和政府职能转变，大数据的先进理念、技术和资源提供了很好契机，推动市场监管从“园丁式监管”走向“大数据监管”。

案例一：基于大数据的宏观审慎监管方法。

2012年以来，美国财政部为金融市场构建了一个基于标准化的法人实体识别码的身份信息报送、识别和共享系统即LEI系统。

该系统作为一个真正意义上的全球金融信息收集和分享平台，涵盖了参与金融市场交易的全部法人实体，从而打破了银行、证券、基金以及保险等传统金融行业之间的界限。

该系统向任何获得LEI编码的法人机构开放，因而具有显著的公开性和透明度。

通过建立金融机构和金融产品编码系统，描绘出金融机构之间相互联系的网络，从而在极其复杂的衍生金融链条中，追踪衍生金融产品的原生资产，实现对金融风险的跨行业乃至跨国的监控和动态管理。

大数据特性大数据，英文全称为 BigData。

大数据是相对于传统的数据而言的，我们每天产生无法估计的数据量和大量数据内容都蕴含着价值。

从人类有记录开始就不断产生，最早用于军事领域，后来又广泛应用于金融、工业等众多行业，随着大数据技术在全球范围的迅速发展，其引起的巨大效益已经被认可，甚至连中国总理李克强也曾提出建立“中国大数据战略”。

那么大数据到底具备哪些特性呢？人们的生活方式改变了！现代社会，互联网以及移动通信设施的普及使得世界各地之间的距离越来越近，这种便利促进了商务交流，加快了资源共享，推动了市场繁荣；但另外一面却让很多原本没必要做的事情变成了必须完成的任务：比如上班打卡、坐公车刷卡….这样既浪费了宝贵的时间还增添了许多麻烦。

因此，智能手机、平板电脑等移动终端设备逐渐取代了纸质书籍，并且正在向电子阅读器转化。

这种趋势将继续下去，预测未来几年，纸张印刷品的销售额将持续减少。

然而，更令人担忧的是，由于缺乏足够的监管，盗版书籍仍旧充斥着图书馆、书店乃至网站。

与此同时，大数据所带来的海量数据分析结果给科学研究者们带来了新的挑战—他们需要找到某些规律或模型来解释观察到的现象。

举例说明，大家熟知的“大数据杀熟”案件就是典型的大数据运算错误导致的悲剧。

虽然当前大部分企业已意识到大数据的重要作用，纷纷投入精力构建自己的大数据系统，但它们往往只关注数据收集环节，忽视了大数据处理阶段的重要性。

因此，目前大部分企业采用的大数据处理方式依然停留在简单的存储层次，即仅限于数字化，而非挖掘数据背后隐藏的真实价值。

“网络问政”在过去一直是个禁忌话题，因为涉及敏感词汇，很难获得准确答复。

然而，今日头条旗下的悟空问答却颠覆了这一局面，短短两周时间里，该平台累积回答问题超过1万个，浏览量达3亿次，远高于微博、知乎等老牌问答平台。

除了极具参考价值的热点问题，悟空问答也吸引了诸多专业人士的踊跃参与，他们希望借助平台优势帮助别人解决疑惑，拓宽思路。

大数据营销必须了解的九大原则大数据营销必须了解的九大原则在数字化转型的大趋势下，大数据的作用日益凸显。

在大数据概念引入市场营销领域后，产生了大数据营销。

大数据营销需要帮助销售部和销售员锁定潜在客户，提前预测并调整销售内容、方式、时机，从而实现转化交易。

大数据营销的九大原则，作为营销人员，都有必要了解一下。

01分析用户行为及特点只要收集到足够的用户数据，就可以对用户的偏好和购买习惯进行分析，甚至“比用户更了解用户自身”。

这是很多大数据营销的前提和起点。

02推送精准营销的信息精确营销经常被提到，但真正做到的却很少，相反，却是垃圾信息泛滥。

这主要是由于以往名义上的精准营销由于缺乏用户特征数据的支持和详细而不够精准的分析所致。

03引导产品和营销活动符合用户需求在产品问世之前，如果了解了潜在用户的主要特点和他们对产品的期望，你的产品就可以顺利问世了。

04推动品牌传播可以通过监测掌握竞争者的传播态势，参考行业标杆用户规划等方式，根据用户声音进行内容规划，评估品牌传播的效果。

05筛选重点客户筛选很多创业者都会纠结：在他们的用户、好友和粉丝中，哪一个是最有价值的？在大数据的帮助下，通过用户访问的各种网站，可以发现他们最近关心的事情是否与您的企业有关；通过用户在社交媒体上发布的各类内容以及与他人进行的互动，可以发现大量的信息，通过某种规则关联和综合，可以帮助企业筛选出重点关注的目标用户。

06使用大数据改善用户体验为了提高用户体验，关键是要真正了解用户和他们使用的产品的情况，并及时做出调整。

07绘制用户画像在不断变化的新媒体环境下，很多企业通过分析粉丝的公开内容和互动记录，将粉丝转变为潜在用户，激活社交资产价值，并在多个维度上描绘潜在用户。

通过对活跃粉丝互动内容的分析，设置各种用户画像规则，关联潜在用户和会员数据，关联潜在用户和客服数据，筛选出目标群体进行精准营销，从而丰富用户不同维度的标签，并能动态更新消费者生命周期数据，保持信息的新颖性和有效性。

大数据的五大核心技术随着互联网的快速发展和电子设备的普及，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

大数据技术的出现和发展给我们提供了更多的机会和挑战。

在处理大数据时，有一些核心技术是至关重要的。

本文将介绍大数据的五大核心技术。

一、数据采集数据采集是大数据处理的第一步，也是最基础的步骤。

数据采集涉及到从不同的数据源收集数据。

这些数据源可以是传感器、移动设备、社交媒体、网站等等。

数据采集技术包括了数据提取、转换和加载（ETL）过程。

数据采集技术的目标是从不同的来源中获取高质量的数据，并保证数据的一致性和完整性。

数据采集的关键是选择合适的数据源和合适的数据采集工具。

例如，对于传感器数据，我们可以使用物联网设备来采集数据。

对于社交媒体数据，我们可以使用网络爬虫来收集数据。

数据采集还需要考虑数据的即时性和数据量的规模，在采集过程中尽量减少数据的丢失和重复。

二、数据存储大数据所面临的最大挑战之一是存储和管理海量数据。

在数据存储中，我们主要关注数据的可靠性、效率和可扩展性。

传统的关系型数据库往往无法满足大数据处理的需求，因此我们需要采用其他的数据存储技术。

目前，最常用的大数据存储技术包括分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、列式数据库（如Cassandra）和内存数据库（如Redis）。

这些技术能够高效地存储和管理大规模数据，并且能够扩展以适应数据规模的增长。

此外，数据存储还需要考虑数据备份和恢复，以确保数据的安全性。

三、数据处理数据处理是大数据技术中最核心的一环。

数据处理涉及到对大规模数据进行分析、挖掘和处理。

在数据处理过程中，我们需要使用各种算法和技术来发现数据中的模式、关联和趋势。

目前，最常用的大数据处理技术包括分布式计算框架（如Hadoop、Spark）和机器学习算法。

这些技术能够高效地处理大规模数据，并且能够提供高质量的分析结果。

数据处理还需要考虑数据的实时性，可以使用流式处理技术来进行实时数据处理。

（一）数据孤岛问题大数据的基础在于数据，但是如果拿不到底层的数据，数据分析也就无从谈起。

随着社交网络、移动互联网和物联网的兴起以及社交媒体的发展导致各种海量数据生成，带来了无限想象力和商业应用价值。

“第一个问题就是没数据，理论上我们中国有很多数据，但实际做数据分析会发现非常困难。

”中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示，数据孤岛是一个严重的问题，从技术层面看，大数据的主要挑战是采集和分析。

不同部门的数据储存在不同地方，大数据来源众多、数量巨大、形式各异。

大数据最高的层次就是用数据来形成智慧，这需要从中获得一目了然的信息。

做数据分析先要整合数据，整合数据需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台。

社会大数据是一种社会公共资源，由于政府部门之间、企业之间、政府和企业间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台和共享渠道等多重因素，还有多样的设备、各式各样的应用场景，导致大量政府数据存在“不愿公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题，早就了一个个企业和政府管理部门的数据孤岛。

阻碍数据共享的另一个主要原因是缺乏动力和担心安全。

贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿透露，不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由，不愿意交易自身数据。

在出行领域，每天有上千万的出行记录和数百辆车的实时地理位置信息被记录在出行软件上。

电商行业大量流转的货物，掌握着许多家庭住址。

这些大数据涉及到千家万户的财产甚至人身安全，企业不愿意泄露这部分信息。

部分政府部门也缺乏数据公开的动力：有的是因懒政而让数据沉睡，有的则是已经利用数据开展商业化应用，因此不愿共享。

“数据孤岛的痛不是技术问题，是利益问题，背后隐藏的利益导致了数据孤岛的产生。

”鄂维南坦言。

对于如何打通数据孤岛，加快政府数据开放共享，政府要建立完善大数据发展协调机制，稳步推动公共数据资源开放，将大数据作为一项国家战略。

大量的数据仍然掌握在个别企业和政府机构中，要想实现共享和保证信息安全，还要统筹规划大数据基础设施建设，推动制定公共信息资源保护和开放的制度性文件，明确数据开放共享的原则和底线。

大数据技术在教育行业中的运用在当今信息技术高速发展的时代，大数据技术的应用广泛，早已渗透到教育行业中。

教育行业中的大数据已经突破了传统教育的局限，为教育的管理和教学活动的优化带来了新的思路和技术手段。

1. 大数据技术在教育行业中的意义大数据是指规模庞大、类型繁多、处理速度快的数据，它可以通过计算机与互联网技术的结合来进行处理分析。

在教育行业中，大数据技术也是一种重要的数据处理手段，它可以收集和分析学生的个人信息、学习情况、学习时间、学科考试成绩、教师评估报告等一系列信息，形成完整、准确的学生档案，为学生的课程设计、教学管理与教学方法提供分析、决策和反馈。

教育行业的每个环节都应用了大数据技术：从招生、教学、评估到毕业等各个环节都已经不可分割地与大数据技术结合在一起了。

当然，教育也不能简化为追求某些数据的刻板形式，大数据技术只是教育行业的辅助工具而不是决策的绝对依据。

2. 大数据技术在学生招生中的应用在招生方面，大数据技术可以帮助学校对招生信息进行快速而准确的分析及预测，以做出高效准确的招生决策。

例如，大数据技术可以分析历史招生数据和目前市场需求数据，提供新的招生目标和多样化招生方案。

3. 大数据技术在教学中的应用教学是教育工作的核心部分，而大数据技术可以在教学中发挥重要作用。

首先，教育工作者可以通过大数据技术，了解每个学生的学习情况、学习能力和学习方式，从而更好地设计学生的个性化教学方案。

在教学过程中，教育工作者可以通过大数据技术去评价教材的效果以提高教学质量。

在学生成绩管理方面，大数据技术可以提供一个完备的教学信息和反馈系统，教师可通过数据追踪每个学生的学习成绩、作业成绩和实验成绩等，形成一个全面检测成绩的数据体系。

4. 大数据技术在评估中的应用考试分数并不能充分地反映一个学生的真正能力，因此教育工作者需要通过其他手段去评估学生的综合素质和能力。

大数据技术可以记录学生上课等方面的表现，包括学生的学习态度、师生互动、知识吸收程度、课堂表现等多个方面，这些数据通过分析可以形成一个综合性的学生评估表，从而更准确的反映学生的能力水平。

大数据下我们与真相的距离作者：奚清来源：《现代经济信息》2015年第18期摘要：近年来，随着科学技术的日新月异，大数据时代全面到来，让每个人都十分轻松简单的就参与到信息、娱乐等传播中去。

同时这也不可避免的为每个人带来了无法计数的信息量，在这其中我们不能否认的是海量信息中有许多虚假新闻、不真实资料，大数据时代为它们的传播大开方便之门。

但也需要认识到，大数据下我们的互动机制是澄清谣言的好方法。

人们借助互联网、手机、微博挖掘了更多事实，引发公众关注，形成监督，为接近真相提供了重要条件，但是另一方面虚假舆论、谣言又掩盖了真相。

本文将从大数据的基本内涵、大数据时代到来的表现、大数据时代下我们与真相的距离以及企业如何发挥大数据的优势，规划企业管理等方面进行探讨。

关键词：大数据；信息传播；真相；企业治理中图分类号：TP301 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）018-000-02一、引言“从古至今，人类对真相的追求就像夸父逐日那般执着。

在当今大数据时代下，信息越来越丰富，传播速度越来越迅速，这无疑增强了人们追求真相的欲望，拓宽了人们寻求真相的渠道。

”数据时代的发展和数据技术的运用成为当今的热议话题，人们对它的到来早已经不是一个新鲜的论调。

然而在承认数据时代给我们生活带来巨大影响的同时，我们获得的信息也变得空前的繁多和迅速，这些信息真假难辨，未必满足我们对真相的渴求，因此本文将重点讨论数据时代下我们与真相的距离以及大数据下企业的治理。

二、大数据的基本内涵“大数据指的就是利用一些非传统的数据筛选工具，在无法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，从而对海量的结构化和非结构化数据集合进行深入挖掘，为人们提供有效的数据洞察。

”“它一般具有多样性、大量性、高速性、有价性等主要特点，即被称为大数据的4V特点。

”三、大数据时代的表现及应用1.大数据时代的来临当前互联网尤其是移动互联网的发展，加快了网络信息化对社会经济、政治和人民大众生活的影响。

（一）数据孤岛问题大数据的基础在于数据，但是如果拿不到底层的数据，数据分析也就无从谈起。

随着社交网络、移动互联网和物联网的兴起以及社交媒体的发展导致各种海量数据生成，带来了无限想象力和商业应用价值。

“第一个问题就是没数据，理论上我们中国有很多数据，但实际做数据分析会发现非常困难。

”中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示，数据孤岛是一个严重的问题，从技术层面看，大数据的主要挑战是采集和分析。

不同部门的数据储存在不同地方，大数据来源众多、数量巨大、形式各异。

大数据最高的层次就是用数据来形成智慧，这需要从中获得一目了然的信息。

做数据分析先要整合数据，整合数据需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台。

社会大数据是一种社会公共资源，由于政府部门之间、企业之间、政府和企业间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台和共享渠道等多重因素，还有多样的设备、各式各样的应用场景，导致大量政府数据存在“不愿公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题，早就了一个个企业和政府管理部门的数据孤岛。

阻碍数据共享的另一个主要原因是缺乏动力和担心安全。

贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿透露，不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由，不愿意交易自身数据。

在出行领域，每天有上千万的出行记录和数百辆车的实时地理位置信息被记录在出行软件上。

电商行业大量流转的货物，掌握着许多家庭住址。

这些大数据涉及到千家万户的财产甚至人身安全，企业不愿意泄露这部分信息。

部分政府部门也缺乏数据公开的动力：有的是因懒政而让数据沉睡，有的则是已经利用数据开展商业化应用，因此不愿共享。

“数据孤岛的痛不是技术问题，是利益问题，背后隐藏的利益导致了数据孤岛的产生。

”鄂维南坦言。

对于如何打通数据孤岛，加快政府数据开放共享，政府要建立完善大数据发展协调机制，稳步推动公共数据资源开放，将大数据作为一项国家战略。

大量的数据仍然掌握在个别企业和政府机构中，要想实现共享和保证信息安全，还要统筹规划大数据基础设施建设，推动制定公共信息资源保护和开放的制度性文件，明确数据开放共享的原则和底线。

大数据分析与传统统计分析的区别大数据分析与传统统计分析的区别：其一是数据分析时不再进行抽样，而是采用全样本（n=all）；其二是分析方法，不再采用传统的假设检验。

一、统计方法：大数据的应用，解决了一般统计方法上主要误差来源：抽取样本以及假设检验中使用的前提假设。

一般统计方法中依据的中值定理和大数定律阐明我们可以通过增大样本容量，且多次抽取样本使得结果更加精确，但这一结论成立的条件在于所有样本的抽取满足i.i.d.（independent and identically distributed，即假设变量分布独立且相同），而这一假设在现实中很难满足。

样本的选择很难做到完全随机。

一般商业案例中采用的隔多少位抽取样本的方法在统计学意义上不满足随机要求，所得结果误差在所难免。

类似，多大的样本才算足够大也存在争议，而大数据直接采用全样本（population）来进行分析可以消除这一部分造成的误差。

二、分析方法：传统分析方法是对需要回答的问题作出一定的假设，例如教育背景对保险购买金额有影响，然后根据这一假设在所抽取的样本上进行检验。

而检验假设这一方法就充满着现实数据不满足的前提假设，比如最著名的正态分布。

正态分布是一个很好的假设，因为它能简化计算，而且通过对数据的各种变形，基本上也可以在一定置信区间内勉勉强强算为正态分布。

再次，假设检验的结果只能不否认原假设，并不能得出完全支持的结论。

但大数据的情况就不一样。

对大数据进行分析时，我们并不需要对问题提出假设，而是通过算法找出变量之间的相关度。

以上例子中，如果教育背景和保险购买额这两个变量间相关度高（e.g. 接近1），那么保险公司就应该更主要针对高教育背景的人推销保险。

大数据的应用可以说是在减少人类处理数据时带入的主观假设的影响，而完全依靠数据间的相关性来阐述。

而由于消除人为因素带入的误差，已经分析人员作出假设的限制（如果教育背景和保险购买额是相关的，而分析人员没想到，那这个结论就不会被分析出来，这在实际案例中是很容易发生的），大数据的核心也就在于它能更充分的发掘数据的全部真实含义。

高考选专业填志愿五大误区盘点！热门专业就业前景好？选专业填志愿五大误区误区1：只根据你的分数来选择——重要的是排名，而不是分数查到高考分数后，考生和家长要有针对性地收集数据，可能要参考最近五年的数据，分析和预测分数的大致走向。

误区2：关注热门专业——根据自己的兴趣和能力来选择专业所谓的热门专业并没有一定的标准，而是具有相对性和时代特征。

如果一味盲目追求热门，则很有可能陷入“入学是热门，毕业成冷门”的尴尬局面。

考生和家长填报志愿的时候，应该保持对热门的理性。

误区3：不服从专业调整——避免“高分低分”导致的“下滑”“滑档”，是指考生一心想读好大学，过高地估计或忽视了自己的分数所能报考的大学层次，可能导致所报考的院校和专业分数都不够，出现档案没有投递到所报考的所有志愿的情况。

“退档”是指虽然考生的档案已经被投递到某大学，但是考生没有选择“服从专业调剂”，出现：(1)相对于考生所报考的具体招生专业(类)，考生的分数较低;(2)考生体检不合格，所填报的招生专业(类)体检受限等情况，大学无法录取该考生，导致考生档案被退回的情况。

很多家长往往认为“平行志愿提档不退档”，却忽略了“体检合格且服从专业调剂”这个前提。

误区4：再次进入大学转专业——建议考生慎重选择，合理规划对大部分考生来说，转专业是可行的，但需要花费一定精力和时间成本，希望考生慎重选择，合理规划。

误区5：征集志愿者与“捡漏”——理性看待“复活大赛”想在征集志愿填报中“捡漏”的考生，有不少是出于征集志愿可能会降分的考虑。

有降分的可能吗?的确有。

不过，征集志愿填报是一个重新洗牌的过程，是考生重新排队的过程。

在征集志愿的填报与录取中，专业分数线有可能降，也有可能升。

十大热门专业及就业前景1、人工智能近年来，中国人工智能发展迅速，国家也高度重视人工智能领域的发展。

今年2月，人力资源和社会保障部发布《新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》。

报告中显示我国人工智能人才目前缺口超过500万，国内的供求比例为1：10，供求比例严重失调。