大数据挖掘与大数据分析一样吗？随着大数据越来越火，与大数据相关的职位也开始粉墨登场，引人关注。作为大数据行业最为重要的两种职位，大数据挖掘和大数据分析更是受到了与众不同的待遇。现在有许多的朋友都会问：大数据挖掘和大数据分析有什么区别，不是都是搞数据的吗？在这里，魔据小编认为：尽管大数据挖掘和大数据分析同属于大户数据行业，但是依然有着很大的区别。

一．什么是数据

不谈数据，就无以谈大数据挖掘和大数据分析，因此，我们先说一下什么是数据。

其实很简单，数据就是观测值。例如测量数据。大家可能有个误区，认为客户填写的表单就是数据，对编程序而言，是的，但是不是常规的数据。当然填写的内容，一旦落入到观测空间，自然就成了数据。

二．什么是大数据挖掘和大数据分析

大数据挖掘指对大数据数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。

大数据分析指对大数据的一种操作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。

三．大数据挖掘和大数据分析有什么区别

大数据挖掘是对信息的价值化的获取。价值化自然不会考虑数据本身，而是考虑数据是否有价值。由此，一批数据，你尝试对它做不同的价值评估，这是大数据挖掘。

大数据分析是以输入的数据为基础，通过先验的约束，对数据进行处理，但是不以结论何如为调整。例如你需要图像识别，这个属于大数据分析。你要分析人脸，数据就是通过先验的 方法，就是出来个猫脸。你的数据分析也没有问题，你需要默默承受结果，并且尊重事实。因此大数据分析的重点在于数据的有效性、真实性和先验约束的正确性。

此时对比大数据分析，最大的特点就是你需要调整你不同的先验约束，再次对数据进行分析。而先验的约束已经不是针对数据来源自身的特点，例如信噪比处理算法。你期望得到的一个有价值的内容，做先验的约束，以观测，数据根据这个约束，是否有正确的反馈。

不管大数据挖掘和大数据分析有什么不同，这两个职位的前景都是十分好的，现在入行，正是最好的时机。

黑发不知勤学早

白首方悔读书迟

在今天的这个社会你一定听过的时髦词语有：人工智能、大数据、互联网思维…，而本书《大数据时代》是2012年出版的，忆往昔，2012的时候小米手机1第一次正式网络售卖，那时的我刚踏入大学的校门，那时的你也绝不可能想象到几年后社会发展的如此之快，各种数据、各种共享经济席卷而来。虽然已经6年多过去了，但今天读这本书会发现，书中的思维依然值得我们学习。

另，这本书不是一本IT行业的技术书，并没有涉及到具体处理大数据的技术，而是一本开拓思维的、帮我们认识和了解大数据的指导性书籍。

本书作者是维克托·迈尔-舍恩伯格，为了说明这个作者牛X，简单贴一些他的成就：

学术成果有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。 世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO，由他的公司开发的病毒通用程序，成为当时奥地利最畅销的软件产品。 众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。他一直专注于信息安全与信息政策与战略的研究，是欧盟专家之一，也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的咨询顾问。

此书目录的结构清晰明了，第一部分主要是讲大数据时代的思维，第二部分讲了很多大数据在商业中的具体应用案例。体现作者水平的是第三部分，作者考虑到了大数据也是有两面性的，数据不可能主宰一切，故在第三部分讨论了大数据发展中带给人们的问题以及人们的应对措施。

了解大数据之前先要明白两个概念——数字化与数据化。

数字化：把模拟数据转换为0,1表示的二进制码。

一个例子就是，电脑、手机处理的数据都是数字化的0,1数据，而现实世界的温度、压力的实际存在形式是连续变化的模拟数据。数模转换是通过传感器、数/模、模/数转换器实现两者之间的相互转化。

数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程。所谓的数据挖掘、数据分析就是对数据化后的数据处理。

其中，数字化是数据化的前提。

对我来说，此书的帮助就是拓展了新的思维方式，认识到大数据时代的3个特点：

1.不是随机样本，而是群体数据

小样本时代： 样本远小于总体

大数据时代： 样本等于总体

正因为，样本数据量的增多，才挖掘到了数据间新的关系。对这么多样本数据的采集得益于今天技术的发展，电子化驱动的世界中，手机的信息、汽车上的传感器、微博空间的消息…都可以被记录并保存下来用于分析。

2.不是精确性，而是混杂性

因为小样本时代，最基本的要求就是保持收集数据的准确性，以利于分析并得出正确结论。而大数据时代，数据量的巨大和数据格式的不统一，必然会夹杂混乱或错误的数据，但为了利用大数据的优点必然要接受错误数据的存在。

这让我想起了一句话“模糊的精确比精确的模糊更好”。大数据让我们不再期待精确性，也无法实现精确性。

3.不是因果关系，而是相关关系

两个不同的逻辑方式对数据处理的过程也不一样：

因果关系： 为什么。

相关关系： 是什么。

例子：沃尔玛是世界上最大的零售商。2004年沃尔玛分析它的商品数据发现，每当季节性飓风来临之前，不仅手电筒销售量增加了，而且蛋挞的销量也增加了。因此当季节性风暴来临时，沃尔玛会把库存的蛋挞放在靠近飓风用品的位置，方便顾客购买。

上面这个例子说明，对于大数据分析得到的结论，我们往往暂时发现不了或者找不到数据间的因果关系。但大数据的现实结论又摆在眼前，所以在大数据的时代，除了我们潜意识里常用的因果关系外，我们要重视相关关系这一逻辑。

大数据的核心是什么？——预测。

我们处理大数据就是为了预测，预测城市里哪条道路现在不堵车、预测汽车零件是否该维修替换了、预测人们网上购物的个性化需求以推荐合适的商品…

虽然大数据的预测通常被视为人工智能的一部分，或一种机器学习，但这种定义有误导性。我们是通过用大量过往数据蕴藏的关系来对未来同类型事情进行预测，并不是教机器像人一样思考，更不是指望大数据像“神”一样预测未来的一切。所以，大数据的预测是一定条件下、有限的预测。

大数据的更好的发展需要三个方面的提升：思维、技术、数据。

数据本身并无价值，只有使用才会体现其价值。对于三者的关系，我认为技术是外在的实现手段，而数据是所有的基础。但在早期阶段，技术和思维是最有提高价值的，也是我们现在可以抓住的机会。

大数据发展的弊端：

1.隐私问题

2.预测判断以及惩罚人类的潜在行为，与伦理相悖

隐私问题随着商业公司和我们对数据的重视必然会有一定冲突。但这个问题远不如第二个问题严重。试想一下，大数据通过收集你以往做的事和说过的话，判断出80%的概率你将会有违法行为，故警察到家里把你逮捕。这是多么可怕！大数据预测和惩罚人们，并不是因为“所作的事情”，而是因为“将要做的事情”，而将要做的事情是机器判断出来的，我们并没有发生的行为。

对于这一个问题，我们必然要思考人与数据的关系。我的思考是，人是高度复杂的，数据是由人产生的，我们可以借助大数据的力量优化我们的社会，提高我们的工作生活效率，但应避免对数据的过度依赖，成为数据的“奴隶”。数据没有思维能力，更没有创新能力，数据造不出改变世界苹果，而人可以。

人的未来必须保留部分空间，否则大数据会扭曲人类最本质的东西——理性思维和自由选择。书中的一句话很好“人类最伟大之处正是算法和硅片没有揭示也无法揭示的东西，因为数据无法捕捉到这些”。

最后问你一个问题，你认为“日久见人心”是一种大数据思维吗？

END

诗词赏析 | 读书感悟 |

—不悔书堂—

对于经常上网的朋友来说，大数据这个词一定并不陌生，上到国家层面，下到一家小型的创业型公司，对于大数据的关注程度都是一样的高。那么，到底什么是大数据呢？大数据具体又 “大”在哪里呢？

一、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。

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样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的 5V 特点： Volume （大量）、 Velocity （高速）、 Variety （多样）、 Value （低价值密度）、 Veracity （真实性）。

简而言之，大数据就是可以通过各个不同端口对数据尽兴收集与交互，从而描绘出用户群体的信息汇总，可以准确的将用户的上网习惯，关注领域精准的描绘出来，从而对其进行有针对性的推广。

二、大数据有什么价值？

首先是对于商家以及企业来说，大数据的价值体现在以下几个方面：

1) 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

而对于消费者而言，大数据对其价值更多的体现在产品的人性化上面，包括硬件以及 APP ，可以根据大数据来对其最感兴趣的以及最需要的内容进行推送，使其更加人性化，也更具有效率。

三、大数据的发展趋势

趋势一：数据的资源化

有别于传统意义上的资源，在大数据的概念中，数据也是重要的战略资源之一，对于企业来说，如何通过大数据来把我最新的市场动态以及用户动态成为最重要的战略决策因素之一。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据与云处理是相辅相成的，云处理为大数据提供了基础，是产生大数据的重要平台。自 2013 年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。

趋势五：数据泄露泛滥

对于企业来说，未来的数据泄露事件的增长率也许会达到 100% ，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个企业都会面临数据方面的攻击，并且都需要重新审视今天的安全定义。

趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据的收集以及分析能力将直接影响一个企业的发展，在未来数据管理能力将成为企业的核心竞争力。

四、大数据，大在哪里？

那么，大数据，到底大在哪里呢？

首先，大数据的大，最主要指的是数据体量的庞大，相较于传统数据来说，大数据所包括的体量是完全不同于以往传统的数据量的。

其次，是指数据的类型，所有用户在使用互联网时留下的数据都可以作为大数据的计算内容，因此，各种类型的数据都可以包含其中

第三，数据计算量庞大，不同于以往传统的数据分析与计算的方式，现在大数据对数据的收集和分析，是配合云计算对所有数据进行的分析与计算，其计算数量也是难以想象的。

五、大数据如何影响生活？

那么，仅仅从一个普通的消费者以及网民的角度来说，大数据到底是通过什么样的方式来影响你的生活呢？

就拿当今的智能手表为例，一个手表如果在加入了大数据这个领域以后，会和以前的传统手表相比产生哪些天翻地覆的变化呢？

首先，大数据在智能可穿戴领域的运用包括三个主要部分，即 “硬件终端”，“人机交互”以及“云数据”，具体来看就是将智能手表本身作为一个人体数据收集的平台，而收集数据的类型也包括我们生活的方方面面，而在通过 APP 将数据上传到后台云数据服务平台，然后对收集到的数据进行海量分析计算，从而得出实用，符合实际，有用的数据分析报告，再反馈给用户，这样就形成了大数据在智能可穿戴领域的完整产业链与价值闭环。

今后的未来，大数据的发展会更进一步，而其又会怎样具体的体现到用户硬件实用领域，我们共同期待。

大数据分析的五个基本方面

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

如何选择适合的数据分析工具

要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1、交易数据（TRANSACTION DATA）

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据（HUMAN-GENERATED DATA）

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据（MOBILE DATA）

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。

4、机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网（IoT）所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为（如当传感器值表示有问题时进行识别），提供规定的指令（如警示技术人员在真正出问题之前检查设备）。

数据分析工具达到哪些要求和目的？

能应用高级的分析算法和模型提供分析以大数据平台为引擎，比如Hadoop或其他高性能分析系统能够适用于多种数据源的结构化和非结构化数据随着用于分析模型的数据的增加，能够实现扩展分析模型可以，或者已经集成到数据可视化工具能够和其他技术集成

另外，工具必须包含必备的一些功能，包括集成算法和支持数据挖掘技术，包括（但不限于）：

集群和细分：把一个大的实体分割拥有共同特征的小团体。比如分析收集来的客户，确定更细分的目标市场。分类：把数据组织进预定类别。比如根据细分模型决定客户改如何进行分类。恢复：用于恢复从属变量和一个及一个以上独立变量之间的关系，帮助决定从属变量如何根据独立变量的变化而变化。比如使用地理数据、净收入、夏日平均温度和占地面积预测财产的未来走向。联合和项目集挖掘：在大数据集中寻找变量之间的相关关系。比如它可以帮助呼叫中心代表提供基于呼叫者客户细分、关系和投诉类型的更精准的信息。相似性和联系：用于非直接的集群算法。相似性积分算法可用于决定备用集群中实体的相似性。神经网络：用于机器学习的非直接分析。

人们通过数据分析工具了解什么？

数据科学家们，他们想使用更复杂的数据类型实现更复杂的分析，熟知如何设计，如何应用基础模型来评估内在倾向性或偏差。业务分析师，他们更像是随性的用户，想要用数据来实现主动数据发现，或者实现现有信息和部分预测分析的可视化。企业经理，他们想要了解模型和结论。IT开发人员，他们为以上所有类用户提供支持。

如何选择最适合的大数据分析软件？

分析师的专业知识和技能。有些工具的目标受众是新手用户，有的是专业数据分析师，有的则是针对这两种受众设计的。

分析多样性。

根据不同的用户案例和应用，企业用户可能需要支持不同类型的分析功能，使用特定类型的建模（例如回归、聚类、分割、行为建模和决策树）。这些功能已经能够广泛支持高水平、不同形式的分析建模，但是还是有一些厂商投入数十年的精力，调整不同版本的算法，增加更加高级的功能。理解哪些模型与企业面临的问题最相关，根据产品如何最好地满足用户的业务需求进行产品评估，这些都非常重要。

数据范围分析。

要分析的数据范围涉及很多方面，如结构化和非结构化信息，传统的本地数据库和数据仓库、基于云端的数据源，大数据平台（如Hadoop）上的数据管理等。但是，不同产品对非传统数据湖（在Hadoop内或其他用于提供横向扩展的NoSQL数据管理系统内）上的数据管理提供的支持程度不一。如何选择产品，企业必须考虑获取和处理数据量及数据种类的特定需求。

协作。

企业规模越大，越有可能需要跨部门、在诸多分析师之间分享分析、模型和应用。企业如果有很多分析师分布在各部门，对结果如何进行解释和分析，可能会需要增加更多的共享模型和协作的方法。

许可证书和维护预算。

几乎所有厂商的产品都分不同的版本，购买费用和整个运营成本各不相同。许可证书费用与特性、功能、对分析数据的量或者产品可使用的节点数的限制成正比。

易用性。

没有统计背景的商业分析师是否也能够轻松地开发分析和应用呢？确定产品是否提供了方便开发和分析的可视化方法。

非结构化数据使用率。

确认产品能够使用不同类型的非结构化数据（文档、电子邮件、图像、视频、演示文稿、社交媒体渠道信息等），并且能够解析和利用收到的信息。

可扩展性和可伸缩性。

随着数据量的不断增长和数据管理平台的不断扩展，要评估不同的分析产品如何跟随处理与存储容量的增长而增长。

三、如何区分三个大数据热门职业——数据科学家、数据工程师、数据分析师

随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。它们是如何定义的？具体是做什么工作的？需要哪些技能？让我们一起来看看吧。

这3个职业是如何定位的？

数据科学家是个什么样的存在数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。数据工程师是如何定义的

数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个商业问题烦恼，那么你需要一个数据工程师。他们的核心价值在 于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。充分了解文件系统，分布式计算与数据库是成为一位优秀数据工程师的必要技能。

数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求。很多时 候，这些需求超过了数据工程师掌握知识范围，这个时候你就需要打电话寻求数据科学家的帮助。

数据分析师该如何理解数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。

这3个职业具体有什么职责？

数据科学家的工作职责数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，还要找出丰富的数据源，整合其他可能不完整的数据源，并清理成结果数据集。新的竞争环境中，挑战不断地变化，新数据不断地流入，数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析。当他们有所发现，便交流他们的发现，建议新的业务方向。他们很有创造力的展示视觉化的信息，也让找到的模式清晰而有说服力。把蕴含在数据中的规律建议给Boss，从而影响产品，流程和决策。数据工程师的工作职责分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（ABTest），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。数据分析师的工作职责互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

想要从事这3个职业需要掌握什么技能？

A. 数据科学家需要掌握的技能

1、计算机科学

一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

2、数学、统计、数据挖掘等

除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN(TheComprehensive R Archive Network)的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。

3、数据可视化(Visualization)

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要...

联网时代的四个特点

现在关于互联网，有互联网思维、互联网技术革命、互联网创新，各种提法很多。但是小编认为互联网不单是一种思维、一种技术，它是一个时代。置身于这个时代，不管你了解不了解，喜欢不喜欢，你都难以回避它的影响：它在改变我们的生活方式，颠覆我们的商业模式，冲击我们固有的思维方式，它迫使我们重新认识外部环境，重新认识他人，重新认识自己； 要求我们自我否定、自我超越！

第一个特点；这是一个“通融互联”时代。

通，就是互联互通。互联互通超越时空差距，使组织与用户、人与人之间的距离零成本趋近，无障碍沟通与交流价值倍增。

融，就是整个世界的多元要素融为一体了。各种要素交织，形成了你中有我，我中有你；不知道敌人是谁，也不知道朋友是谁。人与人之间无距离融合后，界限就模糊了。

第二个特点：是一个“网状价值结构”时代。

即以用户为中心的价值交互网和以人为中心的价值创造网。这里面又有几个关键特点：一个是先有用户价值才有企业价值。第二个就是组织从串联到并联，在内部呈网状结构，在外部也是如此。你中有我，我中有你，由无数个微型组织、自主经营体所编织而成的一个价值创造交互网。

第三个特点：这是一个大数据和高流动时代。

互联网产生大数据，而大数据的特点是不精确和动态的。有人说，这是个“大明星也去吃大排档，小老百姓去买奢侈品”的时代，也就是说，用户的需求是不确定的、很多数据也变为不确定。但同时，大数据实际上也是大样本、全样本，可能比之前的抽样还要精准，从小数据、小样本中可预测到大趋势。因此， 企业不能再单纯依靠精确定量化的数据来做理性分析，还需要基于大数据来分析趋势、捕捉机会。

第四个特点：这是一个“开放的有机生态圈”时代。

从企业的深层环境来讲，在信息对称的条件下，企业必须是开放式的有机生态圈，同时是一个有机生命体。企业必须是个有机生命体，就是一定要具备自我变革、新陈代谢的功能。

盛仕铭以开放共享的姿态建立盛仕铭圈层，借助资本的力量，与优秀企业强强联合，形成强大的资源整合优势，快速拥有互联网基因和DNA。这种资源整合，能够将盛仕铭强大的创新力、研发、专利、供应链、渠道等资源，通过盛仕铭圈层强大的流量、内容及盛仕铭品牌能力的完美融合，打通盛仕铭平台生态圈的各个环节，并将迸发出强大的能量，能够改变当前互联网市场的格局。

伴随互联网技术衍生的平台生态圈，它可以创造出无穷尽的财富，只要你具有无限想象力和创意，那么这一切都成为可能。

优秀的创新能够改变人的认知，甚至改变我们的世界观。在个平台生态圈里的每一个人、企业，都是编织这张巨型网络的节点，也许竞争者之间彼此有厮杀，但更多的是生态圈的共融。因为我们是这个生态圈的一部分，我们在其中共同进化，进化的过程也即学习的过程

耶鲁大学管理学院教授莱维多尔（Ravi Dhar），是品牌营销策略领域的权威专家，他对数字时代消费者的决策行为很有研究。在多尔来中国讲课的时候，FT中文网对他进行了独家专访。在采访中，多尔分享了他对数字营销时代品牌与消费者行为变化的预判。金盛网聚WJFabric将通过两篇文章分别介绍多尔所说的新消费的八大特点，并从多角度进行解读。

第一，多尔认为，在社交媒体时代，人们在网购时会看其他用户的评论，因为用户评论比品牌提供的产品信息更可信，所以用户口碑对于品牌来讲越来越重要。过去，品牌取胜靠规模，但如今，一个客户群小的品牌如果口碑好，客户忠诚度足够高，同样可以在互联网上脱颖而出。

第二，社交媒体对传统的广告投放模式造成了冲击。过去很多大品牌投广告时，都是花重金进行大制作，然后进行大规模的广告投放。但在社交媒体时代，情况不一样了。多尔举例说，百事可乐曾花巨资制作了一条广告，但是这条广告在社交网络上引发了潮水般的批评，百事可乐被迫在广告播出不到一天内就将其紧急下架，并公开道歉，可见社交媒体的负面情绪会给品牌带来极大的影响。所以，当品牌要大规模投广告的时候，要思考一下类似的问题。

第三，线下的“冲动消费”变少了。多尔认为，过去有很多像口香糖这样的产品，靠的是冲动消费。大部分口香糖货架是放在超市收银台旁边的，人们结账时顺手就买了。这样的冲动消费过去在线下还可以，但如今很多消费行为都是在网上发生的，如果某个产品特别依赖这样的消费方式，那该怎么办？多尔说，即使消费渠道增加了，也未必能抵得上冲动消费的减少，而且两三年后这样的冲击就会到来。

第四，无现金支付让人更容易过度消费。很多研究都显示，付现金比刷卡更痛苦。多尔说，你去国外旅行，用外国钞票时，会因为感觉它们不像真的钞票而容易花更多的钱。如今各种移动支付连卡都不需要了，你完全感觉不到钱从你手里花出去，这样就容易花得更多。此外，多尔还提到，无现金支付让交易双方感觉更平等了。他说过去打车的时候，如果出租车司机对他好一些，他不知道司机是真的友好，还是希望他能多给一些小费。现在用打车软件打车，乘客和司机都知道车费是改变不了的，这样就会淡化雇佣和被雇佣的关系。

大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric针对上述四个新特点评述如下：1、移动互联时代口碑的重要性不言而喻，但口碑的形成同样谨防片面与掺假；2、通过大数据技术对舆论的时时把控极其重要。当然前提是品牌的行为不会引起网民舆论“一边倒”的情况发生；3、线下的购物体验是最无法线上化的，所以提升产品力，改变用户传统的消费习惯更加重要；4、无现金消费要求用户注意降低被诈骗风险及减损最大化。

21世纪是世界经济发展的时代，是科学力量加强的时代。在这个科技飞速发展的时代里，几乎每天都会有全新的概念提出。自从2016年底马云提出了新零售这个理念以后，国内的各行各业、特别是电商与实体店主们都绞尽脑汁想将其给研究透彻了，各大网站和媒体也纷纷发布了不同人士对新零售的分析。如何做到新零售的转变，在一段时间便成为了经营者和运营公司们最关心的事情。

当你仔细研究过新零售的概念和特征后不难发现，它其实是对以往零售中不足或鸡肋进行整改并升级的一种“加强版”。对于消费者：提高体验感；对于经营者：提升用户流量、精准营销……这都是关注新零售时最在意的几点要素。

国际商业机器公司（IBM）提出大数据拥有：大量、高速、多样、低价值密度、真实性的特点。而在2012年出版的《大数据时代》中也提出：大数据是指不利用抽样调查这种捷径，而选择使用所有数据分析处理。

大数据的重要意义不在于掌握了多少数量庞大的信息，而在于对这些信息数据的处理。从它的这种特点来分析便不难得知它在新零售中起到了什么关键性的作用。

进行营销的过程中需要调动大数据库内的用户信息，并进行技术分析，得出他们现在需要什么，甚至还可以得出日后可能需要什么样的消费。比如：一个用户购买了大量的婴儿衣物，便可由数据得出他家有新生儿，并且分析接下来还很有可能需要婴儿的奶粉，便可以通过这些数据分析给他推荐相关商品。若要通俗点来说的话便是和“猜你喜欢”非常相似了。

想要真正做到新零售，大数据是不可或缺的一项技术支持。但很多平台不是无法保证数据的数量或精准性就是对这些数据的独享，这导致经营者们无法从根本上解决对大数据的需求，而且在进行针对性宣传的时候无法达到理想的效果。

但团卖物联却将大数据沉淀在商圈，让商圈能够自主调动信息库中所需的信息，让这些信息能够真正的功能最大化。这都是为了让合作店家能够享受在大数据支持下的新零售带来的好处。

当今时代已经进入了移动互联网时代，也就是我们通常所说的大数据。那么大数据时代有什么特点，下面济南优就业IT培训的小编来为大家介绍一下大数据崛起的特征。欢迎大家阅读，供您参考。

1.移动互联时代，数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取和产生新的数据

即便是在“摩尔定律”——每18个月芯片性能将提高1倍——的支撑下，硬件性能进化的速度也早已赶不上数据增长的速度，并且差距越来越巨大。

1分钟之内，新浪微博发送数万条微博，苹果应用商店下载次数以万计，淘宝卖出了几万件商品，百度产生了百万次搜索查询……所有这些行为都由海量的数据来呈现。

在去年12月12日电商的促销期，淘宝网推出“时光机”——一个根据淘宝买家几年来的购买商品记录、浏览点击次数、收货地址等数据编辑制作的“个人网购志”，从而记录和勾勒出让人感怀的生活记忆。背后，是基于对4.7亿淘宝注册用户网购数据的分析处理，这正是大数据的典型应用。

随着传统互联网向移动互联发展，全球范围内，除了个人电脑、平板电脑、智能手机、游戏主机等常见的计算终端之外，更广阔的、泛在互连的智能设备，比如智能汽车、智能电视、工业设备和手持设备等都连接到网络之中。基于社会化网络的平台和应用，让数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取和产生新的数据。

互联网搜索引擎是大数据最为典型的应用之一。百度日处理数据量达到数十PB，并呈现高速增长的态势。如果一张光盘容量为1GB，这相当于垒在一起的几千万张光盘。微软Bing(在中国为必应)搜索引擎，一周需要响应100亿次量级的搜索请求。通过和Facebook的合作，每天有超过10亿次的社交网络搜索请求通过Bing来处理。

短短的18个月，中国移动互联网流量增加了10倍。中国工程院院士邬贺铨说，随着社交网络的逐渐成熟、移动带宽迅速提升，更多的传感设备、移动终端接入网络，产生的数据及其增长速度比历史上任何时期都要多，互联网上的数据流量正在迅猛增长。邬贺铨认为，在云计算、物联网等技术的带动下，中国的移动互联网已经步入“大数据”时代。

而根据市场调研公司IDC的报告，全球信息总量每过两年就会增长一倍，2011年全球产生的数据总量为1.8ZB(1ZB约为百万PB)，相比2010年增长了1ZB，相当于全球历史数据总和。

继云计算后，大数据(big data)成为信息技术领域最为热门的概念之一。

2.大数据有四个特征，最重要的是获得洞察力和价值

在IT业界，有人把大数据产业定义为：“建立在对互联网、物联网等渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业”，或者如IT巨头概括大数据战略为：“致力于让所有用户能够从几乎任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力”。

“总之是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。”微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤博士接受记者采访时说。

虽然有多种解读，但业界一般认为，大数据有四个“V”字开头的特征：Volume(容量), Variety(种类), Velocity(速度)和最重要的Value(价值)。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性。张亚勤说，IT业界所指的数据，诞生不过60多年。而一直到个人电脑普及前，由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制，许多自然界和人类社会值得记录的信号，并未形成数据。几十年前，气象、地质、石油物探、出版业、媒体业和影视业是大量、持续产出信号的行业，但那时90%以上采用的是存储模拟信号，难以通过计算设备和软件进行直接分析。拥有大量资金和人才的政府和企业，也只能把少量最关键的信号，进行抽取、转换、装载到数据库中。

张亚勤认为，尽管业界对达到怎样的数量级才算是大数据并无定论，但在很多行业的应用场景里，数据集本身的大小并不是最重要的，是否完整才最重要。

Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。互联网时代，各种设备通过网络连成了一个整体。进入以互动为特征的Web2.0时代，个人计算机用户不仅可以通过网络获取信息，还成为了信息的制造者和传播者。这个阶段，不仅是数据量开始了爆炸式增长，数据种类也开始变得繁多。

“这必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无关系的那些数据的‘关联性’，把似乎没有用的数据变成有用的信息，以支持我们做出的判断。”张亚勤说。

Velocity可以理解为更快地满足实时性需求。数据的实时化需求正越来越清晰。对普通人而言，开车去吃饭，会先用移动终端中的地图查询餐厅的位置，预计行车路线的拥堵情况，了解停车场信息甚至是其他用户对餐厅的评论。吃饭时，会用手机拍摄食物的照片，编辑简短评论发布到微博或者微信上，还可以用LBS(基于位置的服务)应用查找在同一间餐厅吃饭的人，看有没有好友在附近……

张亚勤说，如今，通过各种有线和无线网络，人和人、人和各种机器、机器和机器之间产生无处不在的连接，这些连接不可避免地带来数据交换。而数据交换的关键是降低延迟，以近乎实时——这意味着小于250毫秒——的方式呈献给用户。

“但比前面3个‘V’更重要的，就是Value，它是大数据的最终意义——获得洞察力和价值。”张亚勤说，大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。

百度相关专家认为，就大数据的价值而言，就像沙子淘金，大数据规模越大，真正有价值的数据相对越少。

“所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越好，其实越少越好。”张亚勤说，开始数据要多，最好还是要少，把ZB、PB最终变成一个比特，也就是最后的决策。这才是最关键的。

3.云计算和大数据是一个硬币的两面,大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革

如同云计算的出现，大数据也不是一个突然而至的新概念。

“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。”张亚勤说。云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。

30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元;但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。

目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。

大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。“在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。”张亚勤说。

在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域。在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。

在商业模式上，张亚勤认为，对商业竞争的参与者来说，大数据意味着激动人心的业务与服务创新机会。零售连锁企业、电商业巨头都已在大数据挖掘与营销创新方面有着很多的成功案例，它们都是商业嗅觉极其敏锐、敢于投资未来的公司，也因此获得了丰厚的回报。

IT产业链分工、主导权也因为大数据产生了巨大影响。以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT产业链中具有举足轻重的地位。而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。

进入2012年以来大数据(Big Data)一词越来越多地被人们提及与使用，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，每个人从互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。各种数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

大数据的四大特点

1、海量性

例如，IDC 最近的报告预测称，到2020 年，全球数据量将扩大50 倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1 PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。

2、多样性

数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。

3、高速性

高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。

4、易变性

大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。

大数据三大特征

第一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。

第二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。

第三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。

大数据是什么？其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。

所谓4V，具体指如下4点：

1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。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、各种智能工具，服务工具等，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。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

4.价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。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。

在大数据时代，每个人都会享受到大数据所带来的便利。买东西可以足不出户；有急事出门可以不用再随缘等出租车；想了解天下事只需要动动手指。虽然大数据会产生个人隐私问题，但总的来说，大数据还是在不断的改善我们的生活，让生活更加方便

若是对大数据是什么仍然还有疑问，可以留言或者关注私信一起交流。