互联网大数据“比你更懂你” 但是,也可能“杀熟”没商量_光环大数据培训

光环大数据培训：大数据已经侵入你生活的方方面面光环大数据培训了解到，大数据这个词，几乎每天都会听到。

不过谈到这个词的，要么是科技公司介绍新技术、要么是专家学者介绍未来发展趋势，对于普通人来说，似乎在我们的印象中只是“很大一堆数据”而已，与我们的生活似乎没有太大的关系，该上班上班、该吃饭吃饭、该逛街逛街、该旅行旅行，似乎这种看不见摸不着的东西，距离我们还很遥远。

其实对我们普通人来说，大数据并不只是简单的“很大一堆数据”，如果这些数据被充分分析、利用，那么就可以通过方方面面来影响我们的生活，不仅更便利，而且直接可以提升幸福感。

出行更顺畅出行可能是我们在每天运用大数据最多的地方。

奥维云网董事长文建平告诉我们，我们只需要输入想去的旅游地点和行程要求，大数据可以帮助我们自动找到最合适的旅游行程，通过与在线旅游服务的对接，提供最优出行交通方案，完成旅游出行的行程安排，帮助我们节约旅游成本、优化出行效率。

除了开车，公共交通也能利用大数据带来的优势。

比如估测下一班公交车离该站台的位置、车上乘客数、拥挤程度、到达时间等信息。

使我们合理安排候车时间、即时调整出行路线、提高出行速率。

有的智能公交站牌到站时间精确到分。

家居生活更智能在智能家居领域，大数据也同样起到了关键性的作用，甚至改变你的生活。

奥维云网首席信息官黄华就告诉我们，家中的智能家居正在与云端相连，通过云计算服务，您可以在任意时间、任意位置，对家中的智能家居进行相应的控制。

我们总是希望家里的湿度、温度能自动设置成最适合您和家人的，智能设备会通过长期采集这个家庭的生活习惯数据，经过大数据计算得出这个家庭的舒适温度和湿度，可以让您远程控制和调节;智能空气管家将结合大数据和互联网应用构想实现远程无人操作智能优化环境的功能。

依靠大数据的未来冰箱里，可以自动识别里面食物的剩余量，自动提示补充食物，还可以设置自动网络下单送货上门。

厨房里的摄像头，可以获取你每天拿取的食物，经过后台大数据分析你每天摄取的能量，为你制定科学、营养的健康食谱。

大数据自学教程_光环大数据培训大数据自学教程，说起大数据，恐怕早已无人不知无人不晓了！大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。

大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。

现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。

“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。

简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。

借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。

这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。

后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。

如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。

职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。

当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。

光环大数据带你了解大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金1. 大数据是新年代的新玩意现实上，数据剖析一点也不新。

早从数百年前的启蒙年代，专家们便已开端遵从科学方法，一步步拆解事物构成背面的因素。

科学家先调查，获得并剖析数据，概括出假说，然后再通过不断实证，逐步构成规律。

因而我们说的大数据，充其量仅仅科学方法的使用。

跟过去的科学家对比，现代大数据更多仰赖机器去做调查与获得数据的作业，以求更全部、更即时的材料搜集。

但后续的推论、概括作业，仍是需求人为的判别。

2. 100TB 以上才叫大数据数据的巨细，现实上没有清晰的界限。

更主要的，数据的巨细，不一定有意义。

数据大，也不代表一定能做出準确的猜测。

假定你拥有地球70亿人员的名字、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网做法等各种数据，假如标题是要猜测他们下一年的收入散布，这个巨大的材料库，恐怕仍是无法帮上你啥。

所以数据在精不在多，要点是要达成的任务，不是贮存的数量。

3. 数据十分客观搜集数据的软硬件，是人为规划的，因而不也许做到肯定的客观。

手机停留在某个画面，就代表你在赏识这个内容吗?很难说，或许你仅仅在跟旁边的兄弟聊天。

对某个发文点赞，就代表你诚心喜爱这则资讯吗?也很难说，说不定仅仅喜爱发文的人，或是手滑不小心按到。

实在国际，永久有测禁绝的环节，因而规划数据搜集软件的人，很难肯定客观的去记录使用者做法，所以发生出来的数据，也很难是彻底客观的。

关于大数据，你该有的认知是它有适当、相对的客观性，但不也许肯定准确。

4. 数据能够通知你不知道的内情就像字面闪现的，数据只能通知你不知道的数据。

但它终究代表啥样的内情，有必要要靠概括者自行去解读。

举例来说，剖析你的App 使用者材料后，发现21-30 岁女人族群占比最大，这也许代表着你的App 对这种人最有吸引力，但也也许代表最初推行团队在发广告时，对比对于这么的族群。

终究现实是啥?通常需求更进一步的归纳对比、试验剖析，才干逼近。

大数据究竟是什么_武汉光环大数据培训在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。

究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。

我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。

如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。

……也许，“解构”是最好的方法。

怎样结构大数据?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，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，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：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。

我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。

我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

大数据时代下，信息安全需自主可控_光环大数据培训机构我们处在移动互联网快速发展的大数据时代下，每个人几乎每时每刻都在产生数据，而当这些数据不再私有、不再神秘，人们不禁要问：当数据形成资源体现价值时，隐私是否无从谈起？而将个人自由上升到国家安全，如何打造相对安全的信息环境，无疑是全球各国、产业界以及各大互联网企业需要深入思考和探索的问题。

“棱镜门”事件已冷却，但因此事件折射出对数据安全隐忧的思考，却不容忽视。

国外品牌产品的“暗藏杀机”凸显出极大的安全隐患，信息安全国产化的自主可控能力变得尤为重要，也使得发展民族自主安全可靠产品成为大势所趋。

信息安全，范围到底有多大？基于传统的信息安全概念，信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，即保证信息的安全性。

信息安全在日常的生产生活中所涉及的范围到底有多广泛？从个人层面上看，一个即便不参与过多社会活动的普通人，也拥有着最基本的个人身份信息、账户信息、通讯信息及隐私信息等；从企业层面上看，大到国有企业、上市公司，小到民营企业、创业公司，在企业的运营运作过程中，会产生不同量级的业务数据、财务数据、人事信息、决策数据等。

上升到国家的层面上看，大到国家军事政治等机密安全，小到防范商业企业机密泄露、个人信息的泄露等。

每年每月，每时每刻产生的涉密信息都是不可估量的，信息安全、如何打开新局面？我们知道，如今大数据时代下，信息化为人类便捷舒适的现代生活架设了一条高速公路，然而由于信息安全方面的问题，信息化有时候也是柄双刃剑。

尤其是在政府行业，其信息安全紧密联系着民生、经济、军事等各个方面的安全。

由于我国在信息行业里起步较晚，IT行业和互联网行业所存在的“先入为主”效应和倍增效应，造成了当前我国在信息化进程中因使用习惯和兼容性等方面的问题，仍大量使用着国外的硬件和软件。

当然，国外的产品固然很好，但是我们对其没有主导权，比如，Google的搜索服务当然也很好，但身处中国的“谷歌”并不能等同于位于美国大本营的Google，它受到的限制很多很多。

光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。

这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。

以终为始，才能保证不会跑偏。

个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。

其中有两个重点词语：量化和业务。

首先讲下量化。

量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。

统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。

路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。

同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。

要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。

1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。

这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。

通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。

1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。

准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。

这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。

举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。

基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。

具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。

蒙面狂奔的中国大数据_光环大数据AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据培训班，是国内知名的培训机构，聘请专业名师面对面授课，学员毕业后举行专场招聘会，与知名企业合作、输送人才！真正的高薪就业培训机构！蒙面狂奔的中国大数据于IT业内，大数据之炽热水平，彷佛无出其右者。

固然，在其真正迸发前夕，也应该合时泼盆冷水。

谁能接触到数据以我来描述中国大数据财产，可称“蒙面疾走”四字。

在没有思虑清楚红利形式之时，已蒙面疾走，绝尘而去。

海内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专一领域，大抵可归属三类：其一，平台型企业，比方华为、星环科技、海潮、新华三等；其二，对象型企业，比方在数据采集、数据分析、数据洗濯、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等；其三，利用型企业，比方百分点，和海内诸多行业计划商多属于此范例。

不需否认，大数据已在海内诸多行业领域展示出其代价，但穷究典型案例，应远未如媒体宣传中明显。

为什么？有资格被称为大数据企业，取决于两个先要前提：其一，控制或接触到用户数据；其二，有才能为用户供给数据办事。

先察看首要前提，大数据企业可否控制，或接触到用户数据。

谜底：很难。

除互联网地下数据以外，第三方能接触到的数据资本实在无限。

以IT计划商为例，此前其认为用户计划、实行行业利用软件为主营营业，理论上间隔数据近来，但就如建筑商，扶植了广厦万万间，扶植了条条大路通罗马，也不能控制居民和车辆信息同样。

计划商实行了行业利用软件，此中也承载了海量代价数据，但这其实不等同于能接触到数据。

退一步说，在企业意想到数据也是资产，数据也能发明代价后，其正急需探求数据办事商，或数据运营商。

而可以或许承当此脚色者，IT计划商应为首选。

缘故原由？计划商为企业用户供给了十余年IT办事，若干会发生些信任度，从IT办事，延伸到数据办事，应为天真烂漫。

而成绩又由此而来，大数据真的有效吗？实行了铁路车辆检验大数据体系，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就可以退休？实行了金融危险管控大数据体系，其论断能否能间接主动导入金融机构营业流程，而无需人工干预？谜底根本否认。

大数据的时代要让APP读懂你_光环大数据培训当城市开始飞速发展，世界变化已经让人应接不暇的时候，唯有跟上才不算掉队。

这是一个信息化的时代，也是一个信息过度膨胀的时代，也许每天打开邮箱接收到的邮件已经足以湮没一个清醒的头脑，而为了把握这个快节奏的城市而在车上或是每个闲暇时间点开一个个新闻APP则是在生存和前进中找到一丝方向。

幸好移动产品飞速发展，所以我们才能避免抱着电脑边走边看的一幕出现。

而信息永远是来如潮水，想要把握似乎总有些难度。

当你想了解当前的时事热点或者行业新闻，也许你可以打开传统的门户新闻客户端看某个新闻板块，或者刷微博看你关注的人众说纷纭，亦或者看你收藏的某个博客的新鲜观点，再或者可以在微信上收听某个知名博主的言论。

但是这一切的过程，你依然觉得繁琐，因为不管是点击开的哪一个产品，都没办法帮你一站式找到你要的那些信息。

信息的检索变成一个困难的过程，零碎的信息让效率变成一个问题，用户需要一个简单的方式来处理这样的信息狂潮。

“信息+大数据处理”就是答案。

这是一个信息化的时代，科技无处不在，信息也是，大数据处理则是解决大量数据的方法之一，而今日头条这一款移动应用就是先行实践者。

大数据产品对泛滥的信息处理，不是此前的诸多模式中的一种。

在传统信息处理时代，有各种通过人工方式对新闻和相关信息分类，甚至在每个网站都会对不同的内容分门别类，或者在值得关注的新闻点上汇总制作主题，这也和现今微信的处理方式如出一辙。

但是优质的数据处理采取的方式没那么简单，因为内容源的提供者单方面制作的信息分类并不能满足用户的个体需求，就好比如今百度会根据用户的搜索推荐不同的产品一样，一个完善的数据处理也会根据用户点击不同的新闻内容分析用户可能感兴趣的新闻，针对性推荐给用户，这就是今日头条这款APP的亮点之处。

APP读懂你的口味，不是单纯的屏蔽关键词或者找到你的需求点，而是最大可能的给你感兴趣的内容。

你的口味，有喜欢，也有不喜欢，它都知道。

大数据所侧重的是混杂性_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金执迷于准确性是信息缺乏期间和模仿期间的产品。

只有5%的数据是有框架且能实用于传统数据库的。

要是不担当稠浊，剩下95%的非框架数据都无法被利用，只有担当禁绝确性，我们才气打开一扇从未涉足的天下的窗户。

在越来越多的环境下，利用全部可获取的数据变得更为大概，但为此也要支付肯定的代价。

数据量的大幅增长会造结果果的不正确，与此同时，一些错误的数据也会混进数据库。

对“小数据”而言，最根本、最紧张的要求便是淘汰错误，包管质量。

由于网络的信息量比力少，以是我们必须确保记载下来的数据只管即便准确。

由于网络信息的有限意味着渺小的错误会被放大，乃至有大概影响整个效果的正确性。

然而，在不停涌现的新环境里，容许禁绝确的出现已经成为一个新的亮点，而非缺点。

由于放松了容错的尺度，人们掌握的数据也多了起来，还可以利用这些数据做更多新的事变。

如许就不是大量数据优于少量数据那么简朴了，而是大量数据创造了更好的效果。

假设你要丈量一个葡萄园的温度，但是整个葡萄园只有一个温度丈量仪，那你就必须确保这个测试仪是准确的并且可以大概不停事情。

反过来，要是每100棵葡萄树就有一个丈量仪，有些测试的数据大概会是错误的，也大概会越发杂乱，但浩繁的读数合起来就可以提供一个越发正确的效果。

由于这内里包罗了更多的数据，而它提供的代价不但能抵消散错误数据造成的影响，还能提供更多的分外代价。

如今想想增长读数频率的这个事变。

要是每隔一分钟就丈量一下温度，我们至少还可以大概包管丈量效果是根据时间有序分列的。

要是酿成每分钟丈量十次乃至百次的话，不但读数大概堕落，连时间先后都大概搞混失。

试想，要是信息在网络中活动，那么一条记载很大概在传输历程中被耽误，在其到达的时间已经没故意义了，乃至爽性在奔涌的信息大水中彻底迷失。

固然我们得到的信息不再那么正确，但网络到的数目巨大的信息让我们放弃严酷准确的选择变得更为划算。

天天在说大数据你真的懂了吗_光环大数据培训关于大数据，依然有很多朋友在不断提问，什么是大数据？其实有时候我也说不清楚所问之题，所以特地整理如下的QA，方便学习：什么是大数据？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。

大数据的单位有哪些？最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据有哪些特征？大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）大数据主要技术是哪些？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。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据的国家政策是什么？2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确到2020年，形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品，培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。

大数据的市场规模有多大？研究机构IDC预测，全球大数据（Big Data）与分析市场规模将由2015年的1220亿美元，在5年间成长超过50%，并在2019年底达到1870亿美元的规模。

中国信息通信研究院日前发布的《中国大数据发展调查报告（2017）》称，2016年中国大数据市场规模达168亿元，预计2017年~2020年仍将保持30%以上的增长。

调查显示，目前近六成企业已成立数据分析相关部门，超过1/3的企业已经应用大数据。

大数据应用为企业带来最明显的效果是实现了智能决策和提升了运营效率。

大数据培训_大数据应用方向思考_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。

关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。

优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。

大数据+时代，就选光环大数据！一、警惕大数据过热1.1 过热产生盲目性国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。

1.2 大数据应用效益存在问题大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。

大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。

1.3 大数据不是包治百病的神药现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。

任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。

二、大数据源自互联网的推动2.1 大数据是如何产生的?大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。

任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。

历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。

10个常见的大数据误解_深圳光环大数据培训机构1. 大数据便是“很多数据”大数据从其核心来说，它描写了结构化或非结构化数据若何联合交际媒体分析，物联网的数据和别的内部起源，来报告一个”更大的故事”。

该故事可以或许是一个构造经营的微观描写，或许是无奈用传统的分析办法捕捉的大局观。

从谍报网络的角度来看，其所触及的数据的巨细是微不足道的。

2. 大数据必需非常干净在贸易分析的天下里，没有“太快”之类的器械。

相同，在IT天下里，没有“进垃圾出金子”如许的器械，你的数据有多干净？一种办法是运转你的分析利用程序，它可以或许辨认数据集中的缺点。

一旦这些缺点获得办理，再次运转分析以凸起“清理过的”地域。

3. 一切人类分析职员会被机械算法代替数据迷信家的倡议其实不老是被火线的营业经理们履行。

行业高管Arijit Sengupta在TechRepublic 的一篇文章中指出，这些倡议每每比迷信名目更难实行。

但是，过火依附机械进修算法也异样具备挑战性。

Sengupta说，机械算法奉告你该怎样做，但它们没有说明你为甚么要这么做。

这使得很难将数据分析与公司战略规划的别的部分联合起来。

4. 数据湖是必不可少的据丰田研讨所数据迷信家Jim Adler说，对付巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大批结构化和非结构化数据，基本就不存在。

企业机构不会不加区分地将一切数据存放到一个同享池中。

Adler说，这些数据是“精心规划”的，存储于自力的部分数据库中，勉励”专一的专业知识”。

这是完成合规和别的管理请求所需的透明度和问责制的独一道路。

5. 算法是十拿九稳的先觉不久前，google流感趋向名目被鼎力大举炒作，宣称比美国疾病控制中间和别的康健信息服务机构更快、更精确地猜测流感疫情的发生地。

正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在2017年6月3日的文章中所写的那样，人们觉得与流感无关词语的搜刮会精确地猜测疫情行将迸发的地域。

大数据也该找个归宿_光环大数据培训男大当婚女大当嫁，数据大了也该找个归宿。

有人说大数据是云计算的掌上明珠，堪称位居公主之位。

虽说皇帝的女儿不愁嫁，但大数据真不如虚拟化萝莉畅销，大家都在热议大数据，一旦要谈婚论嫁，很多人似乎都患上了结婚恐惧症。

别怀疑大数据魅力不足，因为大数据虽然让人浮想联翩，但大家却对大数据的洞房花烛夜充满狐疑。

刚刚过去的2012年真是大数据的花季之年，提亲媒婆似乎踏破了每个数据中心的门槛，大家都对大数据产生了无限的好奇和遐想。

大数据的定义已经不是问题，四个“V”的特征就好比四颗美人痣一样被大家广泛接受，大数据可以产生大价值的论断也逐渐改变着大家的思维，只是这个大价值怎么和自己联系起来呢？很多数据中心还是没有明确的答案，似乎只有互联网、电商等小子正乐享大数据的温柔。

大数据到底怎样才能和企业数据中心创造一段美丽的佳话呢？IDC预测接下去的10年数据量将会成长50倍，而其中非结构化数据将占到90%以上。

不仅仅是数据量的增加让我们面临存储、检索等一系列的挑战，非结构化数据也让传统的RDBMS束手无策。

同时，数据的生命周期也正发生着革命性变化，正在从传统的CRUD （Create-Read-Update-Delete）走向CRAP（Create-Read-Append-Process），大量的数据会从产生就不断积聚、添加到处理，从而大数据在任何一个行业都会急剧扩散、蔓延，不以我们的意志为转移。

当然，对数据的处理速度也提出了更高要求，传统的商务智能（BI）可能只要每周、每月甚至每年出几次报告，而现在日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能随时看到报表和结果数据，这真是一个既要马儿跑得快又要马儿不吃草或少吃草的时代。

这就是快数据（FastData），是大数据的贴身丫鬟，考虑迎娶大数据可不能忘记快数据。

云计算让深藏互联网闺房的大数据第一次走进公众的视野，但很多企业数据中心却被互联网极客的某些论断吓退，比如前些日子微博上有人热炒：一个工厂过去十年的数据可能都比不上淘宝一天的数据量，所以制造业根本没有大数据。

光环大数据培训_对大数据和人工智能的冷思考大数据和人工智能是今年最热门的话题，在司法领域更是如火如荼，司法在大数据时代的范式革命已经到来。

但利之所在弊亦随之，如果对大数据和人工智能的风险缺乏充分认识，不能在热情之余做一番冷思考，则可能会产生许多难以预料的后果。

首先，是大数据和人工智能的安全性问题。

该问题虽属老生常谈，但在互联网犯罪模式从攻击计算机和网络本身转向彻底的虚拟犯罪的时代背景下，可能历久弥新。

当前，在互联网犯罪中，已经大量出现了犯罪人接受他人委托，侵入政府部门与企事业单位的计算机系统修改数据以及拦截修改计算机信息数据的案例。

因此，笔者认为没有理由认为司法大数据能独善其身。

毕竟，在互联网犯罪海洋中，没有哪个地方是绝对的安全岛。

其次，是大数据和人工智能的可靠性问题。

围绕美国威斯康辛州法院采用的COMPAS量刑程序的争议和诉讼就是一例。

有研究者认为，COMPAS倾向于高估某些特定人群的再犯可能性，而这很可能反映了设计者所固有的偏见。

如果数据分析本身就受偏见的左右，那么以此为基础的人工智能所作出的决定还能可靠吗?更令人担忧的是，有相当一部分人工智能系统依靠的是机器学习算法。

这种算法几乎就是“黑盒子”，因为算法的开发者也难以解释算法的真正运行机制和可能造成的后果。

法律乃善良公正之术。

当司法拥抱科技时，如果人类将公平正义的决定权交给算法，那么就会面临正义与科技谁会笑到最后的难题。

但对大数据和人工智能的冷思考并不意味着对它们的拒斥。

大数据和人工智能在司法领域的运用是大势所趋。

如果因为它们现在所存在的缺陷就将其拒之千里之外，无疑是因噎废食。

实际上，在未来，随着可供使用的数据越来越多，更多更好的工具被开发出来，也行大家今天所面临的担忧可能会得到缓解。

但大家必须清醒地认识到，大数据和人工智能是一把双刃剑。

如果不能正确评价和对待它可能带来的风险，那么就可能造成难以预料的后果。

大数据和人工智能并不免除任何人作出判断的责任。

大数据带来的隐患：数据垄断_光环大数据培训在信息爆炸的社会，受众面对海量信息，往往需要花费大量的时间和精力进行筛选。

但借助来自移动互联网和社会化媒体所提供的丰富数据资源（例如用户的地理位置、关系网、兴趣图谱等信息），以及日臻精确的挖掘和分析技术，媒体可以了解受众的心理、需求以及行为习惯等，并以此为基础提供更符合受众需要的、个性化的内容服务与广告营销。

这样的精准传播会加深受众好感，提高用户忠诚度。

以往触不可及的梦想在大数据时代实现了。

而最深刻的革命其实不在外界，而在人类的思维领域。

人类思维的转向：人类的态度、情绪、行为等都可以变为数据进行分析和预测人类内心深处隐秘的欲望、需求、情感是可以洞悉并预测的吗？这是一个长久以来盘亘在心理学家、行为学家、哲学家心中的困惑，而大数据时代的统计学家、数据挖掘专家则做出了肯定而乐观的回答。

现在，“情感分析”、“预测模型”的应用已经渐入佳境，企业和媒体已经可以通过“情感分析”来确定社交媒体上用户群的态度，而推特（Twitter）甚至在2012年美国大选时对用户每天推文和评论的关键词进行量化跟踪，计算出“政治指数”来判断民心所向。

大数据技术使得人类的态度、情绪、行为等以往认为难以测量的方面，都可以变为数据来进行分析和预测。

日常生活里的可量化维度从未得到如此淋漓尽致的挖掘与利用，而数学模型也在更广泛的领域里得到了重视。

以往的统计分析强调的是因果关系，而现在的大数据研究更注重相关关系。

因果关系的讨论时常不够全面，而对相关关系的把握更能够产生效用。

从对“为什么”的疑问到对“是什么”的追寻，这体现了人类对世界的探索和理解有了更丰富的思路。

也许最极端的结论来自全球复杂网络研究权威艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西。

在一书中，他宣称人类行为93%是可以预测的：“当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。

我们都具有爆发式，而且非常规律。

看上去很随意、很偶然，但却极其容易被预测。

光环大数据培训_大数据应用影响推荐系统效果的一些因素在一个网站或者app中，推荐系统通常会和整个大系统的多个方面有交互，推荐系统本身也有很多的组成部分，再加上整个系统所处的大环境，综合起来会有很多因素影响着一个推荐系统最终效果的好坏，这里的效果指的是包括准确率、召回率、多样性等等指标在内的一个整体整体效果，不做具体区分。

在这里我们试对其中一些主要的因素做一讨论。

需要指出的是，这些因素里面并不是所有的我们都可以左右，但是了解它们究竟是什么对我们开发和优化系统还是非常有用的。

用户因素与广告系统需要同时面对用户和广告主不同，推荐系统的服务对象只有一个，那就是用户，所以用户的因素很大程度会影响系统的效果。

具体来讲，系统中新用户和老用户的比例可以说是对效果影响最大的因素之一。

大家知道推荐系统是高度依赖用户行为的，而对于无任何行为或者行为非常少的新用户，效果肯定是不会太好的，所以整个系统中新用户的比例越高，系统的整体表现就会越差。

这就是一个典型的推荐系统本身无法左右的因素，而是需要整个系统共同努力来解决。

对于这个问题，有两种解决思路：一种是努力优化推荐系统的冷启动算法，这种方法肯定会有效，但是其天花板也是非常低的;而另一种方法，是努力将平台上的新用户转化为老用户，也就是说努力让他们与平台多交互，产生行为，从而脱离冷启动的阶段。

这两种方法相比，可能第二种的效果要更好，这主要是因为冷启动算法的优化空间实在有限，而将其转为“热”用户之后，各种优化策略就都可以派上用场了。

这也是一种可以在多种场景下借鉴的思路：将未知问题转化为已知问题，而不是创造新问题。

产品设计因素所谓产品设计因素，指的是推荐出的物品在什么位置、以何种形式展示给用户。

如果说推荐算法是一个人的内在，那么产品设计就是一个人的脸。

在现在这个看脸的时代，长得好不好看会很大程度上影响算法能量的释放程度。

最常见的影响效果的外在因素包括但不限于：图片的质量。

互联网早已进入读图时代，无论任何物品的推荐，例如商品、资讯等，有图片的吸引力一定是大于无图片的。

光环大数据提醒千万别让大数据演变成了大窥探_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据培训班，只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。

保护互联网隐私迫不及待跟着挪动互联网成长，各类数据成井喷状态，本日你在微博上分享诞辰若何若何，来日诰日又誊写在家心境怎样怎样降低……，这些数据实际上都包含了你的各类信息，这让各类隐私无处可藏。

这些隐私数据看似有关紧张，实际上却无价之宝。

是的，洛杉矶警察局和加利福尼亚大学互助利用大数据猜测犯法的产生；google流感趋向(Google Flu Trends)利用搜刮关键词猜测禽流感的分布。

而商家利用这些数据，能够对消费者的爱好停止断定，预估用户的需要，从而供给一些比拟奇特的个性化办事。

这一块的利用，还包含baidu利用搜刮记载停止保举，包含渐渐完美的Google Now。

但事物老是两面性，以上只是好的一壁。

在这些人性化的眼前，是使人颤栗的隐私平安。

你在互联网上分享进去的各类信息，很有可能会在来日诰日成为黑客进击你的最有一根稻草。

著名白帽子“猪猪侠”曾展现过如许一个画面：他将数十亿平安漏洞、十亿多账号和暗码字典、数万万进击剧本、数亿数万种网站设置装备摆设信息输出到一个阐发对象中，对这些大数据停止统计和分类。

而后，只要输出一个网址或一个网友的上彀信息，就能够或者发明其存在的平安漏洞，而后就能够直接停止进击。

假如这些数据都是某小我产生的，而造孽分子的目标也是针对这小我的，那这小我的曩昔和将来，近乎是“全裸”在他人眼前，如许的成果你想要吗？而会有甚么样的成果你能预推测吗？是的，我信任上段光阴好莱坞女显著私密照泄漏变乱，不仅仅是苹果的成绩，也另有那些女明星本身对互联网隐私保护不力的缘故原由。

大数据“杀熟”关乎伦理问题同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多，这在互联网行业被叫作“大数据杀熟”。

前段时间在网上看到一则新闻：机票、酒店、电影、电商、出行等多个价格有波动的平台都存在大数据“杀熟”类似情况，且在线旅游平台较为普遍。

同时，还存在同一位用户在不同网站的数据被共享这一问题，许多用户遇到过在一个网站搜索或浏览的内容立刻被另一网站进行广告推荐的情况。

和任何新事物都会存在不同看法一样。

“大数据杀熟”到底该如何定性，目前也面临着争议。

如上述调查中，59.2%的受访者指出大数据面前信息严重不对称，消费者处于弱势；59.1%的受访者希望价格主管部门进一步立法规范互联网企业歧视性定价行为。

另外，也有专家表示，这一价格机制较为普遍，针对大数据下价格敏感人群，系统会自动提供更加优惠的策略，算是可以接受的动态定价。

在我看来，“大数据杀熟”所表现出来的现象和逻辑，其中是肯定存在相关伦理问题。

首先，“大数据杀熟”，固然可以说是商家的定价策略，但最终形成的所谓“最懂你的人伤你最深”的局面，确实与人们习以为常的生活经验和固有的商业伦理形成了一种可见的冲突。

比如，一些在线商家和网站标明新客户享有专属优惠，这从吸引新客户的角度，完全可以理解。

可在这一优惠政策的另一端，如果老客户普遍要支付高于“正常价格”的金额，甚至越是老客户价格越贵，这显然背离了一种朴素的诚信原则，也是对老客户信赖的一种直接辜负。

由此可能引发的对文明商业伦理的扭曲，应该警惕。

其次，有人将“大数据杀熟”归咎为“大数据精准靶向坑人”，也是找错了“靶子”。

本质上说，大数据技术并无原罪，由此所衍生的“杀熟”，归根结底不过是一种商业套路。

这一定价“潜规则”，正是依据大数据所形成的用户画像和消费习惯进行精准溢价，但反过来说，它也可以对老顾客实行精准优惠。

所以，不必将“大数据杀熟”视为大数据发展的必然现象。

真正要担心的，是这一现象可能给大数据的发展制造污名效应。

光环大数据培训告诉你为何大数据会扼杀企业大数据被很多人吹捧成了大企业的救星：有人说它能预言未来，照亮我们的道路，给古老的商业模式带来新的生机。

但是在现实世界中，数据是会杀人的。

它能杀死项目，杀死金钱，甚至杀死时间。

25年前，数据的增长速度大约只有每天100GB，而现在，数据的增长速率差不多已达到50,000GB每秒。

随着数据量的海量增长，企业也越来越难以凭借自身的能力进行数据分析，从而加大而不是减小了企业战略决策的难度。

时间是我们最宝贵的资源，而数据偷走了我们大量宝贵的时间。

我们的感观早已被各种各样的数据淹没。

每天我们都会收到数不清的电子邮件、手机短信和提醒消息，每一条信息都会让人分心，降低我们的工作效率。

它们将我们抽离了原本该做的事情，迫使我们将注意力放在也许重要、也许不重要的事情上。

同理，企业的业务数据也同样多得令人窒息，牵扯了我们的大量精力，已经成了影响企业高效决策的拦路虎。

不妨想象一下，如果有一天，你只会收到对你来说真正重要的信息，而且这些信息还能在正确的时间、在正确的地点找到你，世界将是什么样子。

那么你每天至少能多做多少事情？我们将大量的时间耗费在被动消化这些海量信息上，真正用来主动谋划企业发展的时间少之又少。

这样既令人心力交瘁，又削弱了企业效能。

更重要的是，数据会令企业丧失精准度。

光靠捕捉更多信息并不会自动使企业产生更多价值。

有人可能会想，我们收集的数据越多，就越能从中获得好的见解。

这种自欺欺人的心态是很危险的。

只有当数据能带来准确而重要的见解时，它才是好的数据。

另外，只有与你息息相关的信息才是有用的信息。

好的信息必须具备时效性和真实性。

然而不幸的是，当企业想从大数据中提取有用的见解时，却经常会起到反效果。

举个真实的例子，美国有一个叫麦克·西伊的人是办公用品超市OfficeMax的常客，他的女儿不幸和男友死于一场车祸。

OfficeMax不知怎么得知了这个消息，在发给麦克·西伊的自动促销邮件中竟然出现了这样的抬头：“麦克·西伊（女儿死于车祸）。

大数据的发展已经不能停下脚步_光环大数据培训机构随着大数据时代的逐步发展，大数据的成果必将使广大用户受惠，使用户的行为或消费更有效率。

大数据概念提出和技术的应用，其实是信息大爆炸必须经历的技术进化，人们为了获取更丰富的数据，促进了计算机、互联网、物联网技术的飞速发展，而获取数据后，人们如何获取数据隐含的各种信息？如何更为深刻、全面的洞察数据隐含的内容？这些都为人类提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空间与潜力，当然，如此庞大的数据意味着更多的机会，提纯后的数据价值更大，意味着更有分析意义。

而这些将成为从业人员的价值宝藏，通俗点说就是数据金矿，意味着财富，人们对海量数据的挖掘和使用，是促使行业增长、促使大众更多消费的手段，从而推动社会的不断前进。

其实这是一种相互推进的关系，深刻、全面的洞察数据隐含内容后，用科技等手段去推动社会的快速发展，同时社会要更进一步发展则需要去更深层次的钻研大数据。

如此一来，大数据的发展已经不能停下脚步，它后面有一股强大的力量。

为什么互联网能够发展的如此迅速？矛盾的斗争性是事物发展的动力，人类社会不断向前发展，若与人类生活密切相关的互联网技术停滞不前，则会阻碍社会的进步与发展，说的通俗点就是时代的要求。

安防行业的大数据时代也同于此理，它的发展速度能不能像互联网那样迅速，小编不敢妄论，但一定会飞一会儿。

面对大数据的存储、管理、分析，出现了一系列问题，那么未来的路又该如何走呢？结合“云”“物联网”等技术传统IT行业大数据技术的发展，对整个IT产业有着重大的促进作用，积极推进IT 技术与安防技术的融合，充分发挥IT行业的技术优势，特别是大数据方面的技术积累，来解决各行业所面临的大数据挑战，推动各行业进入新的大数据时代是重要的一步。

大数据概念提出的时候，从业者有狂欢的、有谨慎的、有反对的。

但同时人类自己造就了数据，造就了数据的飞速发展，那么就需要去驾驭这些数据，用这些数据为人类服务，未来需要和和“云”、互联网等技术相辅相成，共同推动人类技术的发展和进步。