大数据是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

大数据时代的到来，在商业、经济、医学及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

医疗领域的大数据是指因为临床或者可以需要收集起来的有关健康或者诊疗的信息。其产生来源于日常诊疗过程，其中的数据都是未加修饰的纯天然数据，没有任何排除纳入标准，是一种普查数据。能直接反应临床疗效。

医疗大数据包括电子病历系统、慢性病及传染病注册登记系统、医疗保险信息系统、出生死亡登记系统等等。对于临床医生最关键的是电子病历系统，该系统包括了人口学特征（性别、年龄）、实验室检查、微生物检测、医嘱、诊疗操作、手术资料和临床转归等信息。

临床研究大体分为干预性研究和观察性研究。

干预性研究，又称随机对照临床试验（RCT），需要主动的、有目的地对受试者进行试验干预，一般有严格的纳入排除标准，采用随机化的方法来最大程度地消除混杂因素的干扰。

目前临床科研面临的困境：RCT与观察性研究两者差别较大，两者干预效应不一致。RCT得出的是一种生物学疗效，这反应了干预手段在严格的实验条件下的生物学作用。这种作用可能很弱或者实际的临床中无法发挥出来，生物学效应不能转化成临床疗效。

但基于大数据的临床研究（BCT）在未来可能成为一种研究的主流方式与RCT形成互补。

大数据的临床研究（BCT）其实属于观察性研究，因此必然存在观察性的缺陷，例如存在较多偏绮、混杂因素难以控制、基线资料不均衡等。如果分析了存在偏绮的数据，得出的结论有可能被夸大，目前尚不存在一种万能的统计学解决方案，但视乎可以通过采用随机效应模型或者bootstrap抽样法在一定程度上提高预测模型的准确度。

如何利用大数据进行临床研究：以MIMIC-II数据库为例

（1）、MIMIC-II数据库全称为重症监护多参数智能检测数据库II。该数据库是对公众开放的免费数据库，主要用于重症医学的各种临床研究。该数据库包含的信息来自于美国波士顿beth israel deaconess medical center。该数据库是不断更新的，已经收集了3万多ICU患者的住院信息。该数据库信息由人口学特征、实验室检查、液体及药物医嘱、病历信息、心电监护、呼吸波形监护、血压、血氧饱和度和护理记录。

（2）、MIMIC-II数据库使用步骤：访问网站physionte.org/mimic2/MIMIC-II --注册账号--通过伦理考试--提交申请--下载数据库--安装虚拟机（linux系统、sql语言）--进行临床研究--选择统计方法--对研究结论进行解释--发表论文。

运用大数据可以进行以下几种类型的研究。

如何凝练出实际可行的临床研究问题，有两种主要方式：

（1）、从数据中找灵感。

（2）、从要研究的内容去找数据。

数据提取之后，选用你熟悉常用统计软件（SAS,STATA,SPSS,R语言）对数据进行分析，以STATA为例对数据进行调研和分析。

使用STATA进行大数据分析时主要包括两个部分，数据处理和统计分析。

数据处理包括：

（1）、数变量的产生，比如希望把年龄变量转化成二分类变量；

（2）、数据核查，比如采用sum模块查看是否存在一些不合逻辑的错误值；

（3）、变量类型的调整，比如有些字符变量转化成数据变量；

（4）、数据库合并，患者的不同信息往往是存储在不同的关联表格中，需要合并，可以使用stata的merge或append命令执行。统计分析在数据处理的基础上进行，一个完好的数据处理前期准备是进行可靠统计分析的基础。

（5）、采用do-file方式进行数据统计可以完整记录数据分析的全过程，这样文章修回或发现统计结果错误的时候可以随时查看调用的命令。

下图是完整的大数据分析流程图

问答环节

1、目前各种指南以及高级别循证医学证据是怎么来的？

答：参考随机对照临床试验及相关的荟萃分析。

2、目前为什么生物学疗效不能转化为临床疗效？

答：（1）、RCT条件下干预措施执行比较严格，其中包括纳入的人群（没有大量的合并症和并发症，是所谓的单病种，这就剔除了大量的混杂因素）。

（2）、RCT有严格的治疗时机，而现实中繁忙的临床工作可能会延误给药时机。

（3）、RCT一般都在大医院进行，其结果无法推广到中小医院。

（4）、RCT只是对20%的患者进行研究，不能把这样的结论去治疗其余80%的患者。

（5）、观察性研究存在选择偏绮、混杂因素难以控制、基线资料不均衡等各种缺点。

大数据时代，教育的创新环境和理念发生了重要变化。如何适应大数据时代的要求，成为智慧教育面临的难题和重点。近年来，国内外学者对于大数据与教育的融合问题做了很多探讨。

重构教育信息与教育过程

在大数据理念进入教育领域后，海量信息及其分享便促成了智慧教育(smarteducation)的产生，其技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化，基本特征是开放、共享、交互、协作。

有学者表示，智慧教育在观念、理念、模式、内容、方式、方法上都对传统教育产生了重大影响；在数据的存储、调用和处理等环节上都与传统教育有了很大不同，很多方面是在重构教育信息及教育过程，教育大平台与大数据的形成是必然趋势。而当前，大数据已经在教育中拥有了多种多样的应用。

比如，美国哈佛大学教授尼尔·谢珀德(NeilShephard)通过大数据开展了学历学位价值对于不同性别毕业生的溢价影响研究。他带领团队通过对大数据的使用，较轻松地掌握了26万名毕业生在毕业多年后（如10年）的收入水平，并发现“研究生溢价”对于女性的影响普遍高于男性，女性更受益于在学历学位上的投资；且与同性相比，拥有研究生学历的女性收入要高于没有该学历的女性。

英国剑桥大学教育学教授安娜·维尼奥尔斯(AnnaVignoles)对此评价说，总体来看，谢珀德团队对大数据的分析，使人们能够从更广的范围了解研究生毕业后的职业发展与收入情况。这对于指导高校教学非常有必要，可以帮助人们理解不同性别、不同学科研究生的工资溢价程度。

大数据解决高校人才供需问题

新西兰奥塔哥大学教育工程学高级讲师本·丹尼尔(BenDaniel)表示，高等教育机构在日益复杂和竞争激烈的环境下，面临着越来越大的压力，在应对国家及全球经济、政治和社会变革等层面的问题时，高等教育需要作出重大调整。传统高等教育改革已经滞后于现代社会对人才的需求，而大数据可以帮助人们对目前人才市场的供需情况、科研情况等作出及时且重要的参考。

丹尼尔认为，尤其从高校管理层面来看，大数据在分析并解决一些不断变化的趋势上具有重要优势，而这些正是目前高等教育在管理中遇到的机遇，当然也是重要挑战。

丹尼尔尤其提到了“数据仓库”的价值。他认为，数据采集、数据处理、数据传输和数据存储可以将各种数据库集成到数据仓库。高等教育机构可以与政府部门、商业部门甚至金融部门等各行业各领域共享这些丰富的时代数据，掌握最新的社会和经济变化情况，调整自己的招生、管理和教学策略，在全球化风云变幻的当下，承担高等教育应尽的人才培养责任。

丹尼尔认为，合并来自不同数据源的数据，可以为教育机构提供更好的决策依据和更好的技术需求，减少冗余数据和检索不同数据源时浪费的时间。换句话说，“数据仓库”可以成为一个有效的方法，来释放大数据在高等教育领域的价值。

虽然大数据已经成为教育领域不可或缺的工具，然而有关学者表示，大数据在教育领域的应用依然有着大量的不确定性。在探索其应用的过程中，难免会存在绩效指标的确定问题、与相对稳定的传统教育理念和方式的冲突问题等，这些都是未来需要克服的难点和障碍。

文章来源：中国社会科学网

今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据时代是一个时代的象征，也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品，大数据会通过分析你的需求，为您推送更好的产品，让你有更多的选择。体现了一个智能化，便捷性，高效性。

浅谈大数据概念及大数据的运行与解析

大数据运行分析

大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。

大数据在运行过程中首先要进行预处理

主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。

(1)辨析：通过接收输入需求进行辨析产品或数据。

(2)抓取：由于获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

(3)分类：对于大数据接收的数据，并不都是有价值的，有些数据是我们不关心的内容，还有一些数据是完全错误的干扰项，所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。

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，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。

大数据人工智能机器是未来的一个发展趋势，现在跟多互联网企业开展大数据人工智能，联想在举办的第三届全球创新科技大会上，作为主办方的联想集团首度公开了其在在人工智能领域的战略布局。此外，在会上联想高级副总裁兼CTO芮勇表示，联想集团目前正在积极研发人工智能模块CAVA，据悉这个模块可以植入到用户的手机中，并能进行人脸识别。

浅谈大数据概念及大数据的运行与解析

首先，想要系统的了解大数据，我们从最基础的三个方面进行解析。

第一是理论，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。

第三是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

今天人们在谈论数据的时候，经常将大数据与信息混为一谈。甚至将数据处理等同于信息处理。虽然两者是有共同之处，但还是有细微差别。

信息是对世界人和事等描述，它比数据更加抽象。信息是隐藏在数据背后的规律，需要人类的挖掘和探索才能够发现。例如一个物体的重量，体积的大小等，这些都是可以计算。

从数据到信息到所掌握的知识，我们要清楚的知道概念的范围，这样有利于我们今后学习大数据。从数据到信息，涉及到不同的处理方法，这就涉及到机器学习处理技术。不同的技术处理，可能会得到不同的信息。而从信息到知识，更加体现一个人的概括总结能力，它直接导致了后期的数据的应用场景和使用价值。最后才能到达最高层级就是具有智慧。

对大数据感兴趣的小伙伴们欢迎关注小编，我们一起来学习交流进步。本文由大数据创作者（扣3五路451贰6伍）创作。

作者：CDA数据分析师

大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词，很多人都开始纷纷转行到这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆，要说时机，可谓处处都是时机，关键要明了的一点是，大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里，只有真正了解了，才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场，时间就是生活，不容儿戏，更不容怠慢。下面我来好好告诉大家两者的本质区别到底是什么！

大数据分析：指无法在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。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》 中大数据分析指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，因此不用考虑数据的分布状态（抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏，是否与总体一致）也不用考虑假设检验，这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同，由此导致两个方向从业者的技能也是不同的。在CDA人才能力标准中从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析、可视化五个方面对数据分析师与大数据分析师进行了定义。

【数据分析师的要求】

数据分析师的理论要求：统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。

工具要求：必要：Excel、SQL可选：SPSS MODELER、R、Python、SAS等

分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树，聚类分析法，关联规则，时间序列，支持向量机，集成学习等）和可视化技术。

业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标；熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库构架建设；针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息；通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。

结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

【大数据分析师的要求】

理论要求：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。

工具要求：必要： SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等

分析方法要求：熟练掌握hadoop集群搭建；熟悉nosql数据库的原理及特征，并会运用在相关的场景；熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法，包括聚类（kmeans算法、canopy算法）、分类（贝叶斯算法、随机森林算法）、主题推荐（基于物品的推荐、基于用户的推荐）等算法的原理和使用范围。

业务分析能力：熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计，并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景，根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。

结果展现能力：报告能体现大数据分析的优势，能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及最终结果的解读，同时提出模型的优化和改进之处，以利于提升大数据分析的商业价值。

综上大数据分析与数据分析的根本区别就是分析的思维与分析所用的工具不同。大家在求职或转行过程认清自己对两者的偏好和自己的兴趣所在，以及自己的能力更适合在哪个领域发挥，还有自己所在城市对两者的职业需求，综合天时地利人和三个条件，我们才能做出更理智更客观更科学的抉择。

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国家二级教授、学科带头人、入选新世纪百千万人才工程国家级人选，享受国务院特殊津贴，国家邮政局发展研究中心学术委员会委员、公共服务研究首席特邀专家。1967年9月生于河南孟州市，经济学博士、管理学博士后，现任国家行政学院经济学教研部副主任、教授、博士生导师。

在省部级领导干部培训班上主讲《构多元开放平台，催生和提升中小企业产业集群》、《推进供给侧结构性改革》等专题课，在司局级领导干部进修班主讲《多元开放平台与区域产业集群创新》《从国际视野重绘中国城镇化战略路线图》《新疆战略再定位与区域突围》《绩效预算与政府管理创新》等专题课程。

编 者 按

许正中先生是国家邮政局发展研究中心学术委员会委员、公共服务研究首席特邀专家，在财政学与预算管理创新、区域经济与区域发展战略、经济学与宏观经济政策、管理学与管理模式创新等领域有着极高声誉。本文中他提出在面对以大数据为代表的新一代生产要素即将支撑新时代、引领新发展的局面，中国应积极主动应对，并在扩大人才供给、支持企业研发、加快标准建设、开放政府信息资源等方面做出战略选择。

人类社会的每一次进步，都是由新技术引发新一轮产业革命、进而引发政府管理和社会治理模式的重大变革而推动的。科技革命不断推动着产业的发展，只有那些抓住技术革命的战略机遇并迅速作出适应性调整的国家或民族才能不断生存发展，无视变化或拒绝变化的国家或民族将面临停滞和衰落。现在又到了必须选择的时刻。同以往不同，发生在大数据时代的技术革命是基于纳米技术、生物技术、信息技术和认知科学多学科联动的，这必将引发井喷式的产业创新。

大数据支撑新时代

大数据，或称巨量资料，是指所涉及的资料量规模巨大，以致无法通过目前主流软件工具在合理时间内撷取、管理、处理并整理成为帮助企业达致经营决策目的的资讯。大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率，而且能够实现数据的再利用和重复利用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。人们可以低成本或零成本进行事物信息全息式的纵向历史比对和横向现实比对。大数据技术自身不仅能够迅速衍生为新兴信息产业，还可以同云计算、物联网和智慧工程技术联动，支撑一个信息技术的新时代。

云计算、物联网、大数据、智慧工程都是新一代信息技术。云计算技术是一种按使用量付费的模式，这种模式可以提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算技术可以使人们及时利用各类大数据。物联网技术的实质就是物物相连的互联网，物联网的核心和基础仍然是互联网，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网技术可以溯源大数据和保证信息的真实性。智慧工程就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且进行普遍连接，与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。智慧工程可以激活沉寂的大数据。

可见，云计算、物联网、大数据、智慧工程四者之间有着紧密的联系。云计算是互联网的广泛普及和深度应用，实现了从芯片操作系统、应用软件到服务产业链的垂直整合。物联网突破了机器到机器的连接，是感知、传输、处理等技术高速发展的产物。大数据是大量数据的处理技术，实现了从数据到知识的飞跃。智慧工程基于云计算、物联网和大数据技术，实现完美结合，将数据、知识、设备、网络转换成为智慧。

大数据引领新发展

资源配置实现灵动化。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，实现全球资源的网联。在此基础上，云计算使全球资源实现了从“端”到“云”的重新分布，给全球资源配置方式带来全局性的颠覆、整合和创新。随着全球网联水平的不断提高，云计算、物联网、大数据、智慧工程在社会生活和经济各行业中将愈发起到基础性和工具性作用，并将带来全球经济乃至社会的变革，改变人们的生活、工作甚至思考的方式。在新技术支撑下，资源配置不再受制于地理位置、物理状态，而是能按需调配，呈现灵动化趋势。

国际竞争延伸至赛博空间（Cyberspace）。领土、领海、领空这三大领域是传统国际竞争的焦点。随着大数据时代的到来，更重要的竞争领域开始凸显——赛博空间（赛博空间是哲学和计算机领域中的一个抽象概念，指在计算机以及计算机网络里的虚拟现实，有的文献译作网络电磁空间，有的误译为网络空间）。美国2014财年预算提出增加赛博安全防御经费，奥巴马政府希望通过给予研究人员更多资金和资源，使美国能够在当前的全球赛博军备竞赛中开展竞争。

大数据成为关键生产要素。随着大数据时代的到来，数据将如能源、材料一样，成为战略性资源。2012年3月，奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，将其视为“未来的新石油”，提出通过大数据加速在科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式。如何利用数据资源发掘知识、提升效益、促进创新，使其服务于国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据时代的重要战略课题。

中国的战略选择

扩大人才供给。政府应采取多种措施，扩大大数据相关人才供给。实施教育培养计划，在大学相应阶段有针对性地增加相关课程，增加学生在感知技术、数据仓库、数据搜索、数据挖掘与可视化等领域的知识积累，扩大人才储备规模。加大从其他国家、地区引进人才的力度，实施各项优惠政策、营造良好发展环境以吸引国外优秀的技术人员，增强我国相应研发实力。采取相应激励措施，鼓励企业对管理者普及数据分析技术培训，推动企业使用相关技术明确消费需求、创新产品及服务。

支持企业研发。产业安全是国家安全的基石，产业安全依赖企业实力，尤其是企业的研发能力。在明确关键技术的基础上，确定重点支持领域，加大研发支持力度，整合云计算专项、物联网专项等项目，支持大数据技术的开发、研究和应用示范，引导企业加大研发力度，实现关键技术突破。在政府部门和公用事业的信息化应用中采购大数据技术，以政府采购引导国内大数据发展。优先支持大数据技术在诸如疾病防治、灾害预测与控制、食品安全与群体事件等民生领域的应用。

加快标准建设。完善知识产权保护体系，促进数据共享和整合，推动数据价值创造。加快制定相关标准和指南，鼓励存在缺口的重要领域推进关键技术研发，推动行业标准制定机构出台各类型的标准，并给予资金支持、税收减免、费用补贴、金融支持等激励措施。

开放政府信息资源。尽快建设信息资源开放平台，促进信息共享与业务协同，努力为群众提供更方便快捷、更优质高效的公共服务，以满足各级政务部门经济调节、市场监管、社会管理、公共服务等方面的需要。根据跨部门协同办公的需要，以部门业务信息为基础，从标准、流程、数据三个方面来设计，形成“物理分散、逻辑集中”的公共数据中心，通过数据集中挖掘，提高数据利用率，提高各级政府行政管理效率和公共服务水平。出台一些配套制度，例如公开数据集的目录，强制要求进行数据公开和共享；设立奖惩制度，对于公开信息及时、可靠的予以奖励，不符合规定的予以惩处；建立预算制度，从预算角度控制各部门经费使用方向，推动数据共享，防止“信息孤岛”现象的出现。

中心简介

国家邮政局发展研究中心是中央编办批设的国家邮政局正司级直属事业单位，主要开展邮政业发展战略、规划、政策、法规和标准等综合性研究，研究提出邮政信息化中长期规划建议，承担国家邮政局信息系统、电子政务系统的建设和运行维护等。现为万国邮联改革特设工作组主席国支撑单位、中欧班列运邮/快件联合工作组支撑单位、中国快递发展指数编制与发布单位、中国快递示范城市示范园区评定支撑单位、中国快递信用体系建设项目支撑单位、全国邮政业标准化技术委员会秘书处单位、交通运输部专家委员会邮政组秘书处单位、国家邮政局第二届科技专家咨询组秘书处单位、邮政行业技术研发中心认定工作支撑单位，正在向着匹配全球快递第一大国的思想库智慧库信息库奋进。

注：以上仅代表个人观点，不代表研究中心官方观点

中心法律顾问单位：河北时音律师事务所

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大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、 Hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，大数据和Hadoop有什么关系呢？

大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapReduce和 GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。目前定义：大数据(big data)，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获取、管理、处理、并整理为帮助企业经营决策。

大数据目前分为四大块：大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。其中云计算是属于大数据技术的范畴，是一种通过Internet以服务 的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式。那么这种计算模式如何实现呢，Hadoop的来临解决了这个问题，Hadoop是Apache（阿帕切） 的一个开源项目，它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构，在这个架构下组织的成员HDFS（Hadoop分布式文件系统），MapReduce、 Hbase 、Zookeeper（一个针对大型分布式系统的可靠协调系统），hive（基于Hadoop的一个数据仓库工具）等。

1.云计算属于大数据中的大数据技术范畴。

2.云计算包含大数据。

3.云和大数据是两个领域。

云计算是指利用由大量计算节点构成的可动态调整的虚拟化计算资源，通过并行化和分布式计算技术，实现业务质量的可控的大数据处理的计算技术。而作为云计算技术中的佼佼者，Hadoop以其低成本和高效率的特性赢得了市场的认可。Hadoop项目名称来源于创立者Doung Cutting儿子的一个玩具，一头黄色的大象。

Hadoop项目的目标是建立一个可扩展开源软件框架，能够对大数据进行可靠的分布式处理。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性性、高吞吐量的特点。MapReduce是一个变成模型和软件框架。

简单理解，Hadoop是一个开源的大数据分析软件，或者说编程模式。它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题，在数据仓库方面hadoop是非常强大的。但在数据集市以及实时的分析展现层面，hadoop也有着明显的不足，现在一个比较好的解决方案是架设hadoop的数据仓库而数据集市以及实时分析展现层面使用永洪科技的大数据产品，能够很好地解决hadoop的分时间长以及其他的问题。

Hadoop大数据技术案例

让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法，或者帮助确定改善运营效率的方法。不过，也有一些已经明确的大数据用例，无论是互联网巨头如谷歌，Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括：

情感分析： Hadoop与先进的文本分析工具结合，分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本，包括Tweets和Facebook，以确定用户对特定公司，品牌或产品的情绪。分析既可以专注于宏观层面的情绪，也可以细分到个人用户的情绪。

风险建模： 财务公司、银行等公司使用Hadoop和下一代数据仓库分析大量交易数据，以确定金融资产的风险，模拟市场行为为潜在的“假设”方案做准备，并根据风险为潜在客户打分。

欺诈检测： 金融公司、零售商等使用大数据技术将客户行为与历史交易数据结合来检测欺诈行为。例如，信用卡公司使用大数据技术识别可能的被盗卡的交易行为。

客户流失分析： 企业使用Hadoop和大数据技术分析客户行为数据并确定分析模型，该模型指出哪些客户最有可能流向存在竞争关系的供应商或服务商。企业就能采取最有效的措施挽留欲流失客户。

用户体验分析： 面向消费者的企业使用Hadoop和其他大数据技术将之前单一 客户互动渠道（如呼叫中心，网上聊天，微博等）数据整合在一起， 以获得对客户体验的完整视图。这使企业能够了解客户交互渠道之间的相互影响，从而优化整个客户生命周期的用户体验。

当然，上述这些都只是大数据用例的举例。事实上，在所有企业中大数据最引人注目的用例可能尚未被发现。这就是大数据的希望。

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洞察与大数据之间是什么关系？大数据解决不了的问题可以用洞察来解决吗？

大数据与洞察之间不是相互替代关系。前者是后者的原材料，后者是用前者生产出的产品，二者之间并不矛盾。

大约从2012起，中国兴起了一股大数据热潮。在各方的炒作下，大数据被包装得无所不能，成为解决各种问题的万能良药。于是乎，人们都在谈论大数据，仿佛不懂大数据就会被时代抛弃了一样。很多企业盲目上了大数据系统，有的甚至斥巨资来追赶这股热潮，还有的大幅削减在传统洞察方面的投资，转投到大数据上。2016年以来，热潮迅速退去，人们才发现，号称搞大数据的，大部分是在裸泳，不少甚至在以“黑数据”冒充“大数据”在骗钱。于是，交了学费、尝了苦头的企业，产生了另一种认识，即大数据否定不能解决问题，开始对各种大数据持怀疑和态度了。

其实这里存在一个认识误区，就是把知识的各个层次混淆了，把数据与洞察混为一谈。严谨一点说，知识有四个层次，即：数据，即产生洞察的原材料；信息，即经过加工和处理，形成的对事物属性的描述；知识，即经过人类大脑的加工，融入人类的价值判断，对事物的优劣、是非的认识；洞察，则是对知识的升华，具有指向性，可以告诉人们如何选择，或者怎样的选择会导致怎样的结果。由于人们在现实生活中通常并不做这种区分，把大数据与大数据应用、大数据洞察，也就不足为怪了。

无论大数据热潮中炒作者把大数据说得多么神，他们所能做的，基本是停留在数据和信息层的，特别强调数量的大，是对数据的获取、结构化、清洗、描述而已。这样的所谓“大数据”，当然没有多少实际用处，解决不了什么实际决策问题。我们眼里的大数据，则是数量（Volume）、多样性（Variety）、激增性（Velocity）、价值性（Value）的统一，是把各种来源、各种形式的大量且在不断快速增长的数据，经过数据技术的分析挖掘，融入知识、理论模型，从而形成知识和洞察的过程和应用。

不得不说，现存的大数据产品和服务，尽管在实用价值上有了很大进步，但输出结果普遍存在机械性、内部一致性问题或曰逻辑自洽问题。背后的原因，主要是过度依赖数据可供性和技术，缺少了对数据背后商业意义与商业逻辑的理解，机械地把现象间的共发当作因果，甚至不考虑时间先后。这就是我们强调数据、技术、知识三位一体结合的原因，其中的知识，就是指对数据背后商业意义和商业逻辑的理解，包括决策的理论与模型。

张文双参加”第四届‘一带一路’园区建设国际合作峰会暨第十五届中国企业发展论坛营商环境峰会”同向与会代表介绍了动因大数据与传统大数据的本质区别,他说:“我们把消费者通过社交媒体、自媒体平台表达意见、态度、价值取向产生大数据的称作表达大数据,其特点是芜杂、不聚焦;把他们在电商、服务平台通过交易、出行、搜索、浏览等操作形成的大数据称作痕迹大数据,这种大数据具有事后性和碎片性;而动因大数据的价值在探究表达、痕迹背后的态度、心理及场景因素,具有强烈的主动性、目的性、预示性,更好地诠释现象背后的深层关系,解读原因,预测未知。他相信,动因大数据将在表达大数据和痕迹大数据基础上,形成大数据的第三极。这三种大数据相互支撑,相互补充,才是大数据的完整图景。（作者：张文双）

作者简介：

张文双，云图元睿（上海）科技有限公司董事长，主要创始人。经济学专家，营销管理专家，曾任WPP集团旗下国际研究集团中国区副总裁、董事 ，全球研发机构产品评审委员会（PET）成员、营销科学集团（MSG）中国区负责人，战略管理委员会核心成员。美国营销协会（AMA）会员。2017年与合伙人联合创建云图起势（上海）科技有限公司 及云图元睿（上海）科技有限公司。现任云图元睿（上海）科技有限公司董事长、CEO 。

主要研究咨询领域：市场细分战略，新产品研发战略，品类管理战略，品牌资产评估与管理，顾客资产评估与管理，人才资产评估与管理，多源数据整合与挖掘，高级统计分析与建模。（源自：百度百科）

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。

“大数据”时下一个热门的词语，近几年来，关于大数据的著作和文章铺天盖地，似乎也在共同在传递一个信息：越来越多的行业、人士开始关注并实际探索大数据的应用，我们正在一起描绘着大数据巨大效用的蓝图，但在实践的路上，我们都孩子起步阶段小步前行。

大数据根基于互联网，数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据应用奠定基础。对于任何一个大数据的从业者或初接触者，或者都会有个共同的感触：大数据很有用！但大数据是什么呢？

今天就给大家讲解一下：

对于大数据的定义，我们来引用3个比较差用的大数据定义：

1）Gartner：需要信息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、高增长率很多样化的信息资产。

2）IDC：海量的数据规模（Volunme）、快速的数据流转和数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。

3）Wiki：或称巨量数据、海量数据、大资料，指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

其他关于大数据的定义也大抵类型，我们可以用几个关键词对大数据做一个界定。

首先，“大规模”，这种规模可以从两个维度来衡量，一是时间序列累积大量的数据，二是在深度上更加细化的数据。

其次，“多样化”，可以是不同的数据格式，如文字、图片、视频等，可以是不同的数据类别，如入口数据，经济数据等，还可以有不同的数据来源，如互联网、传感器等。

最后，“动态化”，数据是不停变化的，可以随着时间快速增加大量数据，也可以是在空间上不断移动变化的数据。

这三 个关键词对大数据从形象上做了界定。

但是还需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果这么大规模、多样化又动态变化的数据有了，但需要很长的时间去处理分析，那不叫大数据。从另一个角度，要实现这些数据快速处理，靠人工肯定是没办法实现的，因此，需要借助于机器实现。

最终，我们借助机器，通过对这些数据进行快速的处理分析，获取想要的信息或者应用的整套体系，才能称为大数据。

我们可以用下面的图示给大数据定义：

这下，就知道什么是大数据了吧

来源：金融界网站

美国东部时间12月14日，中国领先的互联网消费金融平台360金融于美国纳斯达克交易所正式挂牌上市，股票代码为“QFIN”，IPO发行价定价为16.5美元。招股书显示，此次募集资金主要用于科技研发和人才培养、品牌推广、潜在收购和战略投资等用途，360金融将抢跑互联网巨头系金融科技平台成为赴美IPO第一股。

据了解，360金融徐军在上市当天发布了致全员信，表明公司将跨越里程碑，再创新高。同时，徐军围绕360金融如何抵御寒冬成功上市做出了全面复盘，他指出360金融的核心竞争力在于大数据和人工智能两大方面。

精准定位科技平台 360金融牵手合作伙伴助力普惠金融

业内人士认为，360金融是一家科技公司，延续了360集团互联网和安全科技的基因，创造了卓越的团队和高效的运营架构，是360集团的金融合作伙伴。得益于清晰准确的定位，360金融在三年多的时间里数据证明了自身强大的发展空间。

根据招股书披露，360金融自主研发了基于人工智能的风控全流程技术平台，包括Argus智能风控引擎、宇宙魔方（Cosmic Cube）风险定价引擎，以及Cloud Bank系统。截至2018年9月30日，360金融促成贷款的M3+逾期率为0.6％，由于欺诈造成的亏损率仅为0.2％，充分体现出良好的风控实力。

徐军在致全员信中表示，360金融致力于探索用科技赋能金融行业，从互联网安全延伸探索金融风控反欺诈，从零迈步到先头部队，作为赴美上市的公众公司，更要肩负起更多的责任和挑战，坚守合规经营，携手金融合作伙伴推进金融科技实实在在服务于实体经济。

发力金融科技赛道 赴美上市挑战与机遇并存

在2018中国企业领袖年会上，360创始人周鸿祎曾预判，未来五年万户互联时代将加速发展，核心技术的竞争将会持续发酵，只有在人工智能、大数据领域实现了关键技术突破，才有可能实现降维攻击。

徐军透露，相较于其他拥有互联网背景的金融科技企业，区别在于360金融是一家技术驱动的公司。以长远价值为目标，风物长宜放眼量，相信在资本市场终会体现公司的真实价值。

结合招股书来看，360金融将自身定位成连接借款用户与金融合作伙伴的科技平台，为资金合作方挖掘和推荐优质借款用户，并帮助其为优质借款用户提供定价合理、方便快捷的信贷解决方案。360金融拥有稳健且多元化的资金渠道，主要包括国有银行和区域性银行等传统金融机构。

根据Oliver Wyman公司的分析统计，从2018年Q2促成放款额来看，在有互联网技术巨头支持的线上信贷平台中，360金融的业务规模在中国排名前五，前四名依次是蚂蚁金服、微众银行、京东金融和百度金融。

对此，有行业专家向媒体介绍，360金融成功登陆资本市场，以及上市后的战略部署，对BATJ系金融科技公司的未来上市会产生标杆性示范效应。