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名家定義大數據:啤酒與尿布

大數據
信息爆炸時代,大數據統計降臨到商業、經濟、政治等領域,成為備受推崇的決策工具。大數據成為一場基于時代發展的IT洞察,是基于人類生產生活所帶來的數據和人機、機器與機器之間更緊密通訊帶來的數據聚合。甚至有人說:得大數據者得天下。

  信息爆炸時代,大數據統計降臨到商業、經濟、政治等領域,成為備受推崇的決策工具。大數據成為一場基于時代發展的IT洞察,是基于人類生產生活所帶來的數據和人機、機器與機器之間更緊密通訊帶來的數據聚合。甚至有人說:得大數據者得天下。

  但是,大數據到底離我們有多遠,是不是只有決策者才需要大數據,或者說大數據只是為決策者服務的?答案顯然是否定的,在這個大數據時代,我們每個人都是大數據的創造者,每個人也都是大數據分析福利的享用者。

  隨著互聯網+,工業4.0等概念的提出,我們更要認清,國家正在加大力度讓傳統政府信息化;大數據使我們的生活更加舒適,也使我們的行為更加透明化。

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  名家定義大數據

  Gartner:"大數據"是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

  大數據科學家John Rauser:大數據就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數據量。

  分析師布賴恩·霍普金斯和鮑里斯·埃韋爾松提出大數據的4項典型特征:海量(Volume)、多樣性(Variety)、高速(Velocity)和易變性(Variability)。(以下圖片來源:互聯網)

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定義大數據

  《互聯網周刊》:"大數據"的概念是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上可以做的事情,而這些事情在小規模數據的基礎上是無法實現的。

  著名咨詢公司麥肯錫:大數據指的是大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。但它同時強調,并不是說一定要超過特定TB值的數據集才能算是大數據。

  如果您聽不慣名家定義的大數據,請隨我來看看,生活中大數據在哪里?它是否真的像傳說中的那么神奇?

  大數據故事:啤酒與尿布

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生活中,處處體現著大數據

  "啤酒與尿布"的故事產生于20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中,沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難于理解的現象:在某些特定的情況下,"啤酒"與"尿布"兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中。

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2紙牌屋:大數據定制;醫療信息化

  "啤酒"和"尿布"兩個看上去沒有關系的商品擺放在一起進行銷售、并獲得了很好的銷售收益,這種現象就是賣場中商品之間的關聯性,研究"啤酒與尿布"關聯的方法就是購物籃分析(market basket analysis)。

  商品相關性分析是購物籃分析中最重要的部分,目前,購物籃分析的計算方法都很成熟,在進入20世紀90年代后,很多分析軟件均將一些成熟的購物籃分析算法打包在自己的軟件產品中,成為了軟件產品的組成部分。由此可見,大數據其實體現在生活的每一個角落。

  啤酒與尿布,看似風馬牛不相及的商品,經過大數據的分析,得出了驚人的結論,通過這個發現,我們可以制定與之對應的策略,提高超市業績,也發現了荒謬背后的邏輯。
 

  大數據故事:紙牌屋

  《紙牌屋》這部火遍了全中國的,講述一名美國白宮內的政客,如何不擇手段的向上攀爬,競選成為美國總統電視劇,究竟是如何取得巨大成功,它又與大數據擦出了什么樣的火花呢?

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紙牌屋

  據外國媒體報道毫無疑問,《紙牌屋》是“大數據”出來的。據稱,該部電視劇,運用所有收集的大數據,制作了一部觀眾最想看的電視劇。“比你自己還要了解你”就是美國視頻公司Netflix做的事。

  用戶只要登錄Netflix,其每一次點擊、播放、暫停、喜歡哪個橋段、哪里用戶喜歡轉發甚至看了幾分鐘就關閉視頻,都會被作為數據進入后臺分析。

  每天用戶在Netflix上產生3000萬多個行為,Netflix的訂閱用戶每天還會給出400萬個評分,還會有300萬次搜索請求,詢問劇集播放時間和設備。這樣一來,就能精確定位觀眾的偏好,利用大數據定制《紙牌屋》。

  大數據故事:保護早產嬰

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醫療信息化 離不開大數據的支持

  有數據顯示,隨著社會不斷的發展,社會結構不斷變化,產婦的產齡呈上升趨勢,導致早產嬰兒數量正在上升。在加拿大多倫多的一家醫院,針對早產嬰兒,每秒鐘有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析,醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題并且有針對性地采取措施,避免早產嬰兒夭折。

  隨著醫療信息化的深入發展,醫院業務數據呈爆炸式增長,幾乎可以納入大數據范疇。醫療信息化必然會擁抱大數據,醫療行業本身就是具有大數據特性的行業。

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3灌籃分析 智貴陽 亞馬遜"預判發貨"

  大數據故事:灌籃分析

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籃球大數據 量化分析

  專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況,然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據,可否找到兩三個制勝法寶,或者至少能保證球隊獲得高分,做到知己知彼?美國的Krossover公司正致力于此。

  教練只需將比賽視頻上傳到網上,在24小時之內,就會有四名Krossover員工組成分析團隊,該團隊將會從運動員每一個動作中作出完整、細致的分析。

  之后,教練只要進入該網站,就可以檢查任何他想要的--數據統計、比賽中的個人表現、比賽反應等等。通過分析比賽視頻,毫不夸張地分析所有的可量化的數據。隊員們則可以在Krossover上把他們的一系列灌籃拼接在一個視頻中,分享給親朋好友。

  智貴陽 大數據
 

  2015年4月14日,全國首個大數據交易所——貴陽大數據交易所正式掛牌運營并完成首批大數據交易。

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貴陽國際大數據產業博覽會

  2015年5月26日,在貴陽國際會議展覽中心,舉辦了2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會。首屆數博會共吸引國內外專業觀眾6萬余人次參觀、參與,相關新聞網絡點擊量超過4.55億人次。

  首屆數博會累計有35家企業與貴陽市達成合作意向,簽約大數據產業相關項目近40個,投資金額超過200億元。預示著,貴州初步形成大數據產業發展的生態環境。

  7月15日,科技部正式批復:同意支持貴陽省開展"貴陽大數據產業技術創新試驗區"建設試點。貴陽試驗區將加強與北京等發達地區的區域合作,探索優勢互補、共同發展的新路徑。

  由此可見,在"互聯網+"背景下,我國的大數據平臺建設正在如火如荼的進行。像上面的例子,數不勝數,大數據不僅融入我們的生活,更在為社會創造利益。

  大數據故事:預測未來

  舉一個簡單的例子,2013年年末,亞馬遜獲得了一項名為“預判發貨”的專利,亞馬遜未來可能會通過對用戶行為數據的分析,預測顧客的購買行為,在顧客尚未下單之前提前發出包裹,從而最大程度地縮短物流時間。同時,亞馬遜還會在運送途中向潛在顧客推薦該商品,從而提升判斷精準度。

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4法律先行 避免信息販賣等犯罪行為

  顯然亞馬遜運用的就是自己獨有的龐大的用戶群,以及用戶此前的訂單、用戶的商品搜索記錄、心愿單、購物車,甚至包括用戶鼠標在某商品頁面的停留時間的數據信息;這些數據信息匯集在一起,就能分析出用戶目前的經濟水平,生活狀態甚至是用戶可能會購買的商品。

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亞馬遜“預判發貨”

  大數據在“有心人”的分析下,成為了預測未來的風向標;也可以成為創業者的好幫手。我們大膽猜測,未來的數據市場有可能會出現數據現貨,期貨交易。到了那個時候,數據進入資產負債表的時間就真的是指日可待了。

  編外話:但究竟該如何利用大數據,避免過度信息化,以至于生活在透明的社會中;避免制度不完善而讓犯罪分子有機可乘,避免無序信息販賣。如何法律先行,讓數據市場建立在完善的法律基礎之上,是我們需要迫切考慮的問題,

責任編輯:李英杰 來源: 中關村在線
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