公安部数据显示，截至2017年底，中国机动车保有量达3.10亿辆，其中汽车2.17亿辆；机动车驾驶人达3.85亿人，其中汽车驾驶人3.42亿人。

国庆假期前，面对即将到来的“十一”黄金周，交通运输部公路局与交通运输部路网监测与应急处置中心，联合交通运输部规划研究院、千方科技等企事业单位共同发布了《2018年国庆假期全国公路网运行研判分析报告》，全面剖析预测国庆假期公路网运行趋势，确保了节假日期间人民群众出行的安全、舒适、平稳、有序。

其中，千方科技的“交通大数据智慧路网产品平台”为此次国庆出行预测，提供了重要数据支撑。以此为参考，交通运输部结合今年国庆假期公路出行的特点，本着“早准备、早部署、早安排”的原则，进行了精心组织，周密部署。

那么，整体部署的效果如何？与实际情况是否有出入？今天，千方科技《2018年国庆假期全国公路网出行验证报告》通过采集到的相关出行数据，并结合交通运输部有关数据，为您揭晓。

千方智慧路网监测平台 精准预测国庆交通态势

2018年国庆期间，千方科技以丰富的交通大数据、仿真算法技术经验为依托，以智慧路网监测平台为基础，通过提前分析预判、实时监测公路网运行态势、流量高峰时段及拥堵分布情况，为部省级交通管理部门决策及管理等提供了有力依据。报告显示，2018年国庆假期全国公路网运行总体趋势平稳，实际路网运行与前期预测基本吻合。

全国智慧路网监测平台

全国公路网运行趋势分析

全国公路网国庆假期运行平稳有序。相比预测，流量及拥堵指数运行趋势吻合，1日、5日、6日实际的流量和拥堵指数略低于预测。

全国骨干高速路网运行趋势分析

全国骨干高速变化特征与公路网大体相似，相比预测，实际流量及拥堵指数趋势吻合，骨干高速流量实际状况整体偏低，1日的拥堵较去年有一定的减少。

此外，全国省级流量分布、全国省级拥堵分布、全国市级流量分布、全国市级拥堵分布以及包括全国十大高流量路段、十大繁忙收费站、十大繁忙服务区在内的全国公路网流量分布也与研判分析报告基本吻合。

“公路网运行指数”首次在交通运输部得到应用

在此次国庆出行保障工作中，由千方科技支持交通运输部路网监测与应急处置中心打造的“公路网运行指数”系统首次被应用，该指数系统针对公路网的运行情况、路网管理水平建立了量化评价体系。

“公路网运行指数”不但能有效体现路网运行状态，在向交通管理部门和公众出行提供量化评估指标的同时，还可作为路网管理水平和效率的有效评价体系。

智慧路网运行指数

国庆期间，四川省甘孜地区突降暴雪，导致G318康定折多山路段封闭，滞留了大量过往车辆。千方科技智慧路网监测平台第一时间监测路段拥堵及车流量聚集情况，并在后续的周边路网影响分析、拥堵疏散趋势推演，以及车辆绕行路线制定等应急处置工作中起到了关键作用。

交通大数据智慧路网产品平台

近年来，千方科技在智慧路网大数据应用业务中取得显著成效，交通大数据日均覆盖道路里程超过450万公里，以此为基础，结合智慧路网管理及数据分析应用的项目经验，前不久又推出了“交通大数据智慧路网产品平台”，服务于交通管理部门路网运行精细化监测及辅助决策管理等。

结合自身大数据+人工智能的核心优势，千方科技未来将继续在路网运行研判、路网运行精细化监测等方面“精耕细作”，为重要国事、重大活动及节假日出行提供强有力的数据支撑及服务保障。

大数据是实现城市智慧化的关键支撑，为各个领域提供强大的决策支持。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。

在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面，通过网络关键词搜索及语义智能分析，提高舆情分析的及时性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服务能力，应对网络突发的公共事件，打击违法犯罪行为。

在安防与防灾领域，通过大数据挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。总之，大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的布局规划和管理运营，都将在大数据支撑下走向“智慧化”。

大数据被视为驱动经济社会创新发展的新动力，发达国家积极推进大数据技术应用。2012年1月，世界经济论坛达沃斯年会把“大数据、大影响”作为重要议题。英国经济和商业研究中心2012年发布研究报告也认为，英国2012—2017年将从大数据驱动的效率改善和创新中获得2 160亿英镑的收益。

《2013年全球信息技术报告》也明确表示，“大数据是一项具有帮助全球经济复苏的巨大潜力的新资产”，“大数据将在取得包容性增长目标方面扮演重要角色”。与此同时，先进国家纷纷部署大数据战略和发展计划。美国总统奥巴马于2012年3月宣布启动“大数据研究与发展计划”，通过推动国防、科学发现、医疗卫生等方面的应用和基础技术的研究，加快科学与工程发展步伐，加强国家安全，把大数据发展提升到国家战略层面。

日本总务省于2012年9月在其2013年ICT综合战略行动计划中，明确提出“通过大数据和开放数据开创新市场”，重点关注新技术和公共服务领域的应用。澳大利亚政府于2013年3月发布大数据战略咨询文件，广泛征求社会各界意见，并计划在2014年7月正式颁布国家大数据战略。

“本文作者 陈睿 ，优知学院创始人新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，希望这篇文章能让大家完整的理解什么是大数据:该篇包含：大数据、技术、场景应用以及大数据的岗位。

什么是大数据

说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，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》提到了大数据的4个特征：

一个是数量大一个是价值大一个是速度快一个是多样性第一个是数量比较大，只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于1024*1024个G的数据。

第二个是价值大，你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。

第三个就是多样性，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性，当然了如果扩展到全国，那么数据的多样性会更强，每个地区，每个时间段，都会存在各种各样的数据多样性。

第四个是速度快，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

大数据的行业应用

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据使用的技术

说起大数据，大数据有三个层数据采集、存储、计算三层。

第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。

大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoopmapreduce hdfs yarn等。

第二个数据存储层，比如云存储，需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。

比如：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

第三个是数据计算应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育，金融进行服务，涉及到大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等，以及大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

大数据的岗位

1.数据分析师Data analyst

指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。

2.数据架构师Data architect

对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

3.大数据工程师Big DataEngineer

收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。

4.数据仓库管理员

Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。

5.数据库管理员Database manager

提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。

6.商业智能分析员Businessintelligence analyst

就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。

学习评价是课堂教与学活动中的一个重要环节，是学习系统的反馈调节机制。在一定程度上，学习评价的内容以及评价方式影响着教学过程，在学习与教学过程中具有重要作用。长期以来，针对学生的学习评价偏重结果评价，忽略过程评价，偏重群体发展，忽视个体发展。大数据的应用，为学生过程性评价和个性化评价提供了很好的支持。互联网教育公司通过记录学生的线上学习时间、联系轨迹、答题记录、考试成绩、师生互动信息等为学生制定个性化的学习档案，并根据每一阶段的学习状况作出学习分析，实现学生评价的个性化。

我们作出综合评价的数据源来自于：课程数据资源、学习者特征数据、学习行为分析、作业与考试数据、课外资源数据等。

效果：

1、提升学习成效。借助于个体学生特征、学生课堂表现和考试作业完成情况等数据信息的关联分析和演变分析，可以从学生学习行为数据库中探究出有价值的数据，找到真正影响学习成效的因素，进而为改善学生的学习成效提供实证支持。

2、实现多元评价。通过对数据库系统中的学生知识点掌握、学生的个人和小组作业完成情况、学生在讨论区中的互动交流情况等学习过程信息的记录和分析，不仅可以实现学生发展的过程性评价，还能对学习者进行多元深层次评价，发现学生真正的不足和潜能，促进学生的个体的成长。

3、精准推荐学习资源。个性化学习评价中的教育大数据记录了学生的学习行为信息，能够实时跟踪学生的学习轨迹、实时反馈评价。通过对学生学习过程的监控与指导，全方位分析和定义目标人群感兴趣的内容需求，采用不同线上推荐系统，向学习者提供不同类型的学习资源，实现教育产品的精准营销。

图片转自网络

今年6月，甘肃考生魏祥写给清华大学的信《一位甘肃高分考生的请求》引爆网络，清华大学的回应和后续安排获得好评，与此同时也引发了舆论对于扶贫问题的多方讨论。放眼全国，扶贫问题一直是舆论关注的热点，清博大数据系统分析显示，在“扶贫”“脱贫”等问题上，甘肃、四川等省份被提及的次数较多，西北地区的话题热度最高；而以“精准扶贫+大数据”为关键词进行搜索可见，除北京外，四川、湖北、上海、甘肃等地的精准扶贫工作与大数据的结合较为紧密。在各地区案例的梳理中，大数据从多个方面为精准扶贫工作提供了助力。

“扶贫”“脱贫”提及热区

“精准扶贫+大数据”提及热区

贵州：多维度数据精准识别贫困人口

贵州省贵阳市通过上线大数据精准帮扶平台，整合了扶贫、民政、卫计、人社、住建、残联、统计、国土等行业数据，建设了统一的扶贫数据库，实现了全市扶贫信息资源的融合共享。截至今年7月份，该数据库已累计汇总数据691.3万条，其中，低收入困难群体的扶贫数据近52万条，此外，还包括卫计数据近625万条、民政数据近5.7万条、残联数据近7.3万条、住建数据近1.3万条。

贫困人口的识别一直是精准扶贫工作的难点。以往的做法是先由贫困户自行申请，再由村民代表会议或群众民主评议，最终对贫困人口进行识别。这种做法，不仅会导致数据更新滞后，还会出现作假、拼关系等情况。贵阳市的大数据精准扶贫扶贫平台让这些问题迎刃而解，该平台的对象管理系统通过建立“贫困人口识别模型”，把多个相关部门的业务数据和传统贫困人口“两公示一公告”的识别模式相结合，进而达到快速、精准识别低收入困难群体的目的。

甘肃：“大数据+电商”开启扶贫新模式

甘肃地区精准扶贫工作的一大特点，是通过大数据与电商的结合，因地制宜开展工作。以陇南为例，该地区把发展电子商务作为助农增收的重要举措，创造出了特色鲜明的“陇南模式”。在销售花椒、核桃、蜂蜜等当地特色农产品的过程中，当地商户通过数据整合，体现出“精准”二字。商户通过前期预热众筹掌握客商需求后，将需求准确传达给贫困农户，并对后续的生产和加工过程进行引导，最终实现商户、农户经济效益双丰收。陇南市的大数据精准扶贫系统，可以跨界分析各类致贫、返贫因素，并精准识别扶贫对象，制定扶贫措施。数据显示，通过大数据与扶贫和电子商务的深度融合，有130万贫困人口的生活得到了不同程度的改善。

在海量数据支持下，陇南建成了乡镇电商服务站150个，建设各类网店9100多个，形成了“一店带多户”、“一店带一村”和“一店带多村”的电商扶贫模式。阿里巴巴“千县万村农村电商计划”西北第一批项目在陇南的武都和成县先后建成，京东帮服务店、苏宁云商农村电商项目也相继入驻陇南。2016年，陇南市被国务院扶贫办授予“电商扶贫示范市”的称号，国务院督查组也将陇南市“电商扶贫”的做法列为典型案例。

湖北：运用大数据监督检查扶贫情况

在湖北地区的扶贫工作中，大数据技术的引入强化了信息透明度，克服了传统扶贫工作“信息不对称”的问题，对遏制扶贫中的贪腐行为起到了有效作用。

一方面，通过网站、廉洁武汉APP等多种渠道受理群众信访举报。基于扶贫大数据的分析，对精准扶贫政策的落实情况进行监督检查，并开展问题整改以及追责问责等工作。近期，武汉市打出系列“组合拳”，加强扶贫领域监督执纪问责工作。日前，武汉市纪委通报了多起向扶贫领域资金“伸黑手”、“动奶酪”的典型案例，如，武汉市黄陂区某村党支部书记重复申报扶贫项目、武汉市新洲区某福利院在供养户去世后仍然继续申请补助等，对扶贫领域的反复起到了震慑作用。

另一方面，建立大数据扶贫系统丰富扶贫人口数据维度。如，在湖北随州市的扶贫大数据系统中，有异地扶贫搬迁、教育扶贫资助资金、扶贫小额信贷资金等12项受惠人员信息，与房产、工商、税务等数据比对后，可以为扶贫反腐工作提供线索和证据。截至2017年8月，随州市共发现可疑线索13万多条，有38人因扶贫腐败被问责。该系统开通了贫困户掌上反馈渠道，保证了一手扶贫数据的及时更新，从而及时预警群众返贫迹象，支持扶贫措施改进。

重庆：大数据平台提升扶贫数据管理效率

在重庆地区，地方政府的精准扶贫工作得以高效推进，受益于电信企业的信息化助推。依托重庆移动提供的精准扶贫整体解决方案，重庆市贫困地区的经济发展活力和群众生活品质都得到显著提高。

重庆移动打造的精准扶贫系统，由手机客户端和大数据分析管理平台两大部分构成。一方面，手机客户端可以帮助扶贫干部、驻村帮扶干部减少工作量、提升工作效率，提供新闻公告、扶贫政策、到村签到、工作台账、案例分享、贫困户查询等十余项功能；另一方面，手机客户端能为贫困户打开信息化窗口，帮助他们及时了解惠民政策，并增强主动脱贫意识。

通过大数据分析管理平台，既可以对贫困户数据进行管理维护，也可以对扶贫干部个人权限和工作痕迹进行管理，为扶贫工作考评提供依据；通过大数据平台的沉淀数据，还可以对数据分析结果进行可视化展现，全面反映扶贫工作动态，为政府提供决策依据。

湖南：贫困劳动力大数据库解决就业问题

湖南省在利用大数据解决贫困劳动力就业问题方面成效显著。岳阳市人社部门与扶贫部门通力合作，人社部门通过建档立卡的方式对全市贫困劳动力进行了逐一摸查，对有就业意愿的7658名贫困劳动力岗位需求、就业地域需求、工薪意愿等信息进行精准采集，并将能吸纳贫困劳动力就业的396家企业、10090个岗位录入数据库；扶贫部门负责就业信息的精准识别和推送，通过数据库进行人岗匹配，将用工信息发布到贫困劳动力手中，实现“掌上”随时求职，大大提高了贫困人口的求职效率。

此外，岳阳市以产业发展和企业需求为出发点，通过大数据预测市场用工需求并选择培训科目，科学合理地安排农村实用技术和岗位技能培训，不断提高贫困劳动力的就业能力。

在助力区域扶贫工作发展之外，大数据在“隐形资助”高校贫困生方面也体现出独特优势。学生不需要当众“哭穷”，不需要填写家庭情况表，也不需要将个人信息公示，就能享受学校补贴，这种“不作秀”的扶贫方式备受舆论好评。以中科大为例，该校会监测每个学生的一卡通在食堂的消费情况，如果每个月的消费低于200元，就会自动给学生打生活补助。据悉，中科大的“隐形资助”计划始于2004年，在国内高校中系首创。在效法而行的校园中，电子科技大学研发了一套“智慧助困系统”，通过智慧助困系统采集到4大类、40余个小类的上千万条数据，再通过大数据挖掘与分析，自动生成家庭经济困难学生建议名单。因此，大数据成为高校精准扶贫的利器。

在精准扶贫进入攻坚期的今天，大数据成为各行业、各地区创新扶贫工作的抓手。2016年10月，联合国开发计划署发布的《人类发展指数之生活水平维度：应用大数据测量中国贫困》报告指出，使用大数据提供的动态信息来测量贫困，将会发挥日益重要的作用。尽管大数据本身实时、动态的性质无法避免误差的存在，但大数据分析法仍是对传统的访谈调查法、问卷调查法的重要补充，通过大数据对贫困进行多维度的描述，对扶贫决策具有重要参考价值，对推动中国在2020年前实现精准扶贫目标具有重要意义。

数据增值服务涉及到大数据产业链的数据整理与分析环节，主要是指基于数据分析的基础之上，形成企业数据增值服务，服务于内部增效或服务于外部提供新的增值数据产品。这种数据增值服务通常定位在某一具体行业，通过大量数据支持，对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为。其主要涉及到以下三种：

（1）数据提升企业价值链。例如提供基于技术和内容载体提供移动咨询的一些企业，随着智能手机和高速网络的普及，移动资讯阅读领域迎来快速增长期。一些新闻app技术上采用大数据个性化推荐技术，提供新闻内容分发的重要渠道。另外一方面，这些资讯客户端充分发挥大数据技术的优势，广泛搜集移动阅读数据开展精准营销业务。在传统媒体日渐衰落的大背景下，去中心化、全民评论、内容多样化及自媒体成为网民的新需求。大数据能够帮助今日头条实现精准营销，提升市场竞争力。

（2）数据衍生新型业务。随着大数据的广泛应用，数据给很多公司也衍生出来很多新兴的 业务，比如理财公司，理财产品 的推广和发展，凭借庞大的用户基数和积累的用户理财数据，逐渐发展成为互联网金融流量入口业务。

（3）直接进行数据租售。这种方式把原始数据整理后直接出售。比如一些公司直接出售完整的资源数据。这种方式提供方通常在某一领域采集质量高、时效性强的数据，成为各自行业的翘楚，庞大的“数据库”成为它们的“护城河”，是竞争对手难以逾越的门槛。还有一些金融信息服务商，聚焦行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条，成为行业巨擘。

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随着互联网时代的发展。大数据化时代的到来给很多企业带来本质的改变。在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去解决某些问题和积累知识或许是更加高效、便捷的方式。“大数据的目的并不是追求数据量大，而是通过系统式的数据收集和分析手段，实现价值的最大化。所以推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术，”数据本身不会说话，也不会直接创造价值，真正为企业带来价值的是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，或是成为面向客户创造价值服务的内容和依据。大数据技术的快速发展，也将用户的行为追踪变得更为便利。

大大神平台采用大数据庞大的用户基数和强大的数据处理能力，将需求方、供应方、资源方通过大数据技术全线打通。使得用户发布的软件需求平台可通过关键词利用大数据智能匹配出产品经理，让符合用户的产品经理从量级和精准度方面脱颖而出。 通过大数据分析精准了解需求者所想要做的软件一个领域和特点，并以此为依据，通过平台进行资源的精准匹配，并最终通过大数据分析精准细致的给出用户满意的效果。

智能匹配：

每一组数据和一个社会现象之间，都存在千线万缕的联系。比如，如果你所写的需求中多次出现商城类型的文字，大数据就会抓取多次出现的关键词，并通过各种数据模型的设计，去分析用户需求的所需要的是那一方面的产品经理。

抓住这一切入点，以“智能大数据”为核心驱动力，平台建立产品经理的专业领域标签、个人简介、擅长行业记录数据库，通过这些数据库预测需求者的所需。大数据时代让我们更容易获取对用户的洞察，当所有的行为和信息都被记下来以后，可能你所需要的产品经理可以被推荐和推荐平台上面的产品。大数据应用在个性化营销方面也可以让我们生活得更轻松。解决电商营销中“如何将推广信息与目标消费匹配”的行业难题。

大数据不仅可以实现需求和资源最简便的对接，实现丰富的智慧流通方式，还可以用更少的精力和成本，获得更优的闲置资产盘活和消费投资效果。

当下，互联网技术与可再生能源革命正在开启新一轮工业革命的大幕，人类已经站在新时代的门槛上。

随着物联网（IOT）技术的飞速发展，对传统企业，能否抓住这一历史机遇，依靠技术进步，改善和产业素质与提高生产效率，对企业进行智能化、工业化相结合的改进升级，从传统的厂发展为高技术企业。借助互联网+物联网等技术， 坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，实现“中国制造2025”伟大目标。

在工业领域中，以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。其主要来源可分为以下三类：第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备过程数据。第三类是外部数据。

上述三种数据中，最难获取的是第二类数据，是产业升级中实现过程自动化、机械制造自动化、管理自动化的关键数据来源依据。

工业大数据平台由后台服务器、WEB服务器、手机APP、数据库、后台监控软件、前端展示框架、现场采集控制主机、工业微电脑控制器、物联网模块、无线网关、4G传输设备、传感模块等组成。

随着世界变得越来越复杂和相互联系，我们面临的一些最大挑战似乎开始变得棘手。我们应该如何应对金融市场的不确定性？我们如何预测能源供需？气候变化将如何发挥作用？我们如何应对快速城市化？我们对这些问题的传统方法往往是定性的和脱节的，并导致意想不到的后果。为了使科学严谨应对我们时代的挑战，我们需要更深入地了解复杂性本身。

这是什么意思？当许多部分可以以多种不同的方式进行交互时，复杂性就会起作用，这样整体就会有自己的生命：它会随着条件的变化而适应和发展。它可能容易发生突然和看似无法预测的变化 - 市场崩盘是典型的例子。一个或多个趋势可以强化“正反馈循环”中的其他趋势，直到事情迅速失控并跨越临界点，超过这一趋势，行为发生根本变化。

使“复杂系统”如此令人烦恼的原因在于，它的集体特征不能从底层组件中轻易预测：整体大于其各部分的总和，而且往往与其各部分的总和大不相同。一个城市远不止它的建筑和人。我们的身体不仅仅是我们细胞的全部。这种质量称为紧急行为，是经济，金融市场，城市社区，公司，有机体，互联网，星系和医疗保健系统的特征。

数字革命正在推动我们现在看到的日益增加的复杂性和生活节奏，但这项技术也提供了机会。无处不在的手机和电子交易，越来越多地使用个人医疗探针，以及电子连接的“智能城市”的概念已经为我们提供了大量的数据。利用新的计算工具和技术来消化庞大，相互关联的数据库，科学，技术，商业和政府的研究人员和从业人员已经开始将大规模的模拟和模型用于以前无法进行定量分析的问题，例如如何合作在社会中出现，什么条件促进创新，以及冲突如何传播和发展。

问题是，我们没有一个统一的概念框架来解决复杂性问题。我们不知道我们需要什么样的数据，也不知道我们应该询问多少或哪些关键问题。没有“大理论”的“大数据”会失去它的效力和实用性，可能产生新的意外后果。

当工业时代将社会的注意力集中在能量的各种表现形式 - 蒸汽，化学，机械等 - 热力学的普遍规律作为回应。我们现在需要问一下，我们的年龄能否产生将能量与信息结合起来的普遍复杂定律。超越金融市场，人口，生态系统，战争和冲突，流行病和癌症的非凡多样性和历史偶然性和相互联系的基本原则是什么？原则上，复杂系统的总体预测性数学框架将在任何复杂系统的动态和组织中纳入定量的可计算框架。

我们可能永远不会对复杂系统做出详细的预测，但是导致对基本特征进行定量预测的粗粒度描述在我们的掌握之中。我们不会预测下一次金融危机何时会发生，但我们应该能够在未来几年分配一次发生的概率。该领域正处于科学学科的广泛综合之中，有助于扭转分裂和专业化的趋势，并正在摸索一个更加统一的整体框架来解决社会的重大问题。人类企业的未来很可能取决于它。

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。