大数据如何改变了我们与信息的关系

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Irving Wlada wsky-Berger

近的几篇文章透露出一些担忧，认为大数据侣ig Data)在所谓的新兴技术炒作周期中可能已处于期望过高的巅唸期，很快就会开始落入幻火的谷底。这在一种颠覆性技术的早期阶段并不罕见。关键的问题是这种技术会继续跌穿谷底、迅速被人遗忘呢还是最终会继续向前，沿着复苏的斜坡走向生命力长久的成熟期。你怎样才能辨别它会朝哪方面发展？

根据我的经验，一种颠覆性的技术只要能持续吸引严肃研究人员和分析师的眼球就能成功。这些研究人员和分析师经过一段时间会揭穿炒作行为，对技术的开发和营销予以规范，提岀解决诸多技术障碍的办法，淸理不切实际的承诺，重新勾勒这种技术实现目标的范围和时间表。互联网(The Internet)就是从导致dot-com泡沫的一片炒作中重获新生的，继续朝着高度成功的未来在发展。云计算目前正在经历一个类似的严肃评估与发展期，大数据也同样如此。

在《大数据的兴起:它是如何改变我们看待世界的方式的》这篇才发表在《外交》杂志(Foreign Affairs)上的文章里，《经济学家》杂志(Economist)的编辑肯尼思?库克耶(Kenneth Cukier) 和牛津大学教授维克托?迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)很好地阐述了为什么 "大数据标志着信息社会终于迎来了履行其名字中暗含的承诺的时刻”。这篇文章节选自他们2013年3月出版

的著作《大数据:一场行将改变我们生活、工作和思考方式的革命》(Big Data:

A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)

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库克耶和迈尔-舍恩伯格解释说，大数据已经迅速兴起，成为它所占据的舞台的中心，原因就是现在四处飘散的数字信息比以往任何时候都多。2000年的时候，全世界存储的信息中只有四分之一是数字信息，因此必须进行搜索和分析。自那以后，数字数据差不多每三年就会翻一番，因此到目前为止，所有存储的信息中只有2%不是数字信息。

没有数字化革命，大数据就不可能产生，而由于摩尔上律(Moore's Law)的存在，数字化革命使人有可能大大降低存储和分析海量信息的成本。网络就跟移动设备和智能传感器的爆炸性增长一样，也让数据的收集方便得多了。"但是就苴核心而言，”作者写道，“大数据只是人类寻求认识并量化世界的过程中的最新举措而已。嗷据化(Datafication)是他们使用的术语，用来描述当今捕获世界上以前从来没有量化过的很多方而信息并将其作为数据的能力。

我完全赞同他们的观点，认为大数据不仅应该被视为过去几十年里数字和互联网革命的一部分，而且应该视为过去几百年间科技革命的一部分。在今年5月举办的2013年麻省理工学院斯隆商学院首席信息长研讨会(the 2013 MIT Sloan CIO Symposium)±,麻省理工学院教授埃里克?布林约尔夫松(Erik Brynjolfsson)在他主持的“大数据的现实”小组讨论中表达了类似观点，他说纵观历史，新工具都会引发革命。

当新工具让我们有可能开展各种新的测量和观察活动时，科技革命就开始了。早在17世纪，伽利略(Galileo)对发明不久的望远镜进行了重大改进，使他能够作出大大改变我们整个宇宙观的发现。几个世纪以来，我们看到在物理、化学、生物和其它学科实现重大科技突破之前都会有新工具、新测量方式和新发现产生。

我们新的大数据工具有可能会引发一场基于信息的科技革命。就像望远镜、显微镜、光谱分析仪和DNA测序仪导致了新的科学学科产生一样，数据科学现在正迅速成为大数据的学术伴侣。数据科学最让人激动的地方之一是，鉴于我们刚刚获得了收集差不多任何主题(包括医疗保健、金融、管理和社会科学)方面有价值的数据的能力，大数据可以应用于差不多任何知识领域。不过，就像所有的科技革命一样，这需要时间。

按照库克耶和迈尔■舍恩伯格的说法，数据化需要在我们处理数据的方式上发生三个深刻变化。第一个变化他们称Z为n二全部(n=all),也就是说，收集并利用大呈数据，而不是像统计学家至今Z前所做的那样只满足于小样本。“当收集数据的成本太高，处理数据既麻烦又耗时的时候，抽样的样本成为了救星。现代抽样技术是基于这样?个思想的：在-定的误差范围内，个人可以根据小团体的数据推断出整体人口的某种情况，只要抽取的样本是随机的。”

抽样需要预设数据将要被如何使用，因此你可以设计哪些是合适的样本。这样做在论及全体样本的时候是有用的，但当你深入到小一些的团体时，这样做就不是很有用，因为你可能没有足够的数据来有效地做到这一点。还有，如果你对白己想从数据中得到的内情改变了想法, 你通常必须抽取新的样木。当你可以收集并存储所有数据而不是?个样本时，所有这些问题都不复存在了，也就是说，样本呈n=全部的时候。

下一个变化是，要求人们接受零乱的而非纯净、秸心整理过的数据。“在越來越多的悄况下, 稍失准确是可以接受的，因为使用质量参差的海量数据带來的好处超越「使用少量粘准数据的成本……当周邀没有那么多数据的时候,研究人员必须保证他们费劲收集的数字是尽可能准确的。发掘海量数据意味着我们现在可以允许一点不准确的数据无意屮流入(只要数据集不是完完全全不正确的)，换来的是巨大体呈的数据带给我们的视野。”

我发现最后?个重大变化，即从因果关系到相关性关系的变化，这特别让人感兴趣。正如作者所说：“人数据帮助回答是什么而不是为什么的问题，这往往就足够了。”或者说，至少在经验科学的早期阶段这就足够了。在这一阶段，我们寻求的是能够帮助我们预测未來事件和行为的方式，没有必要拥有可以解释事情为何发生的良好模式或理论。那些模式和理论今后会有的，不过有时它们根本不会岀现。

比如，在麻省理工学院首席信息长研讨会上，麻省理工常院教授季米特里斯?波特西吗斯(Dimitris Bertsimas)参加了布林约尔夫松教授主持的“人数据的现实”小组讨论。他谈到了自

己最近的研究：分析数十年的癌症治疗数据，希望能够以合理的成本提高癌症病人的寿命和生活质疑。他和他的三个学生一道开发了模型，利用病人的个人资料数据和他们接受的化疗药物及剂量方面的数据预测生存和死亡的几率。他们的论文《用分析法设计癌症临床试验》(An Analytics Approach to Designing Clinical Trials for Cancer)表明，根据过去的数据预测未来临床

试验的结果是有可能的，哪怕要预测的确切的药物组介以前从来没有在临床试验中测试过，哪怕这个特泄药物组合为何有效的原因不为人所知。

"使用大数据有时意味着放弃追究为什么，以换取弄淸事物是什么……这表示人们开始放弃了解世界如何运作背后的深层原因，转而仅仅去了解现象之间的联系并利用这种联系来完成任务，"库克耶和迈尔-舍恩伯格写逍，"当然，弄涓事物背后的原因是可取的。问题是原因经常很难查明，很多时候我们认为自己找到了原因，其实那不过是一种沾沾自喜的错觉。行为经济学已经证实，人类在原因不存在的地方也习惯于看到原因。因此我们需要特别警惕，防止我们的认知偏见迷惑我们；有时，我们只需要让数据说话。"

"在一个数据越来越多地决左判断的世界里，对于人、直觉和违背事实的行为来讲还会留有什么用途呢？”作者在结尾部分问适，"如果人人都诉诸于数据，利用大数据工具，能够成为区分焦点的就是不可预见的东四：本能的人为因素、冒险、事故、甚至错误。如果真是这样, 那么会有一种特殊的需要人为来开辟一块地方：为直觉、常识、和意外发现的本事留出空间, 确保它们不会被数据和千篇一律的答案挤岀去……不管大数据的威力多么令人眼花缭乱，它诱人的光芒绝对不能让我们对其固有的缺点视而不见。我们必须在既感受到大数据的威力又了解它的局限性之后才去采用这种技术。"

信息管理系统与数据的关系

管理信息系统与数据的关系 管理信息系统（Management Information Systems简称MIS）是一个不断发展的新型学科，MIS的定义随着计算机技术和通讯技术的进步也在不断更新，在现阶段普遍认为管理信息系统MIS是由人和计算机设备或其他信息处理手段组成并用于管理信息的系统。 管理信息由信息的采集、信息的传递、信息的储存、信息的加工、信息的维护和信息的使用六个方面组成。完善的管理信息系统MIS具有以下四个标准：确定的信息需求、信息的可采集与可加工、可以通过程序为管理人员提供信息、可以对信息进行管理。具有统一规划的数据库是MIS成熟的重要标志，它象征着管理信息系统MIS是软件工程的产物. 管理信息系统MIS是一个交叉性综合性学科，组成部分有：计算机学科（网络通讯、数据库、计算机语言等.、数学（统计学、运筹学、线性规划等.、管理学、仿真等多学科。信息是管理上的一项极为重要的资源，管理工作的成败取决于能否做出有效的决策，而决策的正确程度则在很大程度上取决于信息得质量。所以能否有效的管理信息成为企业的首要问题，管理信息系统在强调管理、强调信息的现代社会中越来越得到普及。 管理信息系统包括：信息技术与企业管理、信息系统在组织中的作用、信息系统、信息系统的类型、数据与信息、管理系统与管理决策、管理信息系统及其结构、信息系统的技术基础、Web开发的基本技术。管理信息系统的系统分析包括：系统分析、现行系统的详细调查、组织结构与业务流程分析、用户需求分析、数据流程分析、数据流程图、数据字典、描述处理逻辑的工

具、新系统逻辑模型的建立、系统分析报告。可以看出管理信息系统与数据密不可分。 管理信息是重要的资源，对企业来说，人、物资、能源、资金、信息是大重要资源人、物资、能源、资金这些都是可见的有形资源，而信息是一种无形的资源。以前人们比较看重有形的资源，进入信息社会和知识经济时代以后，信息资源就显得日益重要。因为信息资源决定了如何更有效地利用物资资源。 信息资源是人类与自然的斗争中得出的知识结晶，掌握了信息资源，就可以更好地利用有形资源，使有形资源发挥更好的效益。管理信息是决策的基础，决策是通过对客观情况、对客观外部情况、对企业外部情况、对企业内部情况的了解才能做出正确的判断和决策。所以，决策和信息有着非常密切的联系。过去一些凭经验或者拍脑袋的那种决策经常会造成决策的失误，越来越明确信息是决策性基础。 管理信息是实施管理控制的依据，在管理控制中，以信息来控制整个的生产过程、服务过程的运作，也靠信息的反馈来不断地修正已有的计划，依靠信息来实施管理控制。有很多事情不能很好地控制，其根源是没有很好地掌握全面的信息。 管理信息是联系组织内外的纽带，企业跟外界的联系，企业内部各职能部门之间的联系也是通过信息互相沟通的。因此要沟通各部门的联系，使整个企业能够协调地工作就要依靠信息。所以，它是组织内外沟通的一个纽带，没有信息就不可能很好地沟通内外的联系和步调一致地协同工作。 管理信息系统的基本功能1．数据处理功能2．计划功能

大数据时代的利与弊

虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。

聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。（弊） 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。

大数据时代思维方式对教育的启示

教育发展研究2013．21 决策参考 摘要：随着互联网技术的革新，大数据开始蔓延至各个行业和领域，影响着人们的知识体系和生活方式。在大数据时代，能否激发和利用隐藏于数据内部未被发掘的价值，实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新，取决于人们对于数据及其潜在价值和功能的认识和态度。本文主要阐述大数据时代思维方式的结构及特性，并总结大数据时代思维方式为教育带来的启发。 关键词：大数据；大数据时代；思维方式；个性化教育；教育决策；教育评价 张燕南/华东师范大学课程与教学研究所 博士研究生 赵中建/华东师范大学课程与教学研究所教授（上海 200062） 大数据时代思维方式对教育的启示 笮张燕南赵中建 在大数据时代背景下，数据无所不在，许多过去难以量化的信息都将转化为数据进行存储和处理。通过大数据时代的数据储备和技术理念，以前所未有的方式洞见事物的发展趋势，进而影响人们的价值体系、知识体系和生活方式。在大数据时代开启伊始的今天，能否激发和利用隐藏于数据内部尚未被发掘的价值，实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新，取决于人们对于大数据及其潜在价值功能的认识和态度。也就是说，形成与之相适应的思维方式是驾驭大数据和实现其价值的关键。大数据时代的思维方式离不开大数据的支撑，大数据是大数据时代思维方式出现的源头和赖以生存的基础。从根本上说，大数据时代思维方式是产生于大数据时代、立足于大数据平台之上的新观念体系。 一、大数据及其特性和价值 大数据(big data)概念源于最早经历信息爆炸的学科，用于描述目标数据量的规模远远超出了一般电脑处理能力的情形。在众多领域都面对着爆发式数据增长的今天，数据处理技术和工具随之蓬勃发展，大数据则不仅用于描述需要进行批量处理或分析的大量数据集，同时还涵盖了处理数据的速度。 美国互联网数据中心将大数据定义为：通过高速捕捉、发现/分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。[1]可以概括为四个英文字母V ，即更大的容量(Volume)、更高的多样性(Variety)、更快的生成速度(Velocity)以及由前面三个“V ”的组合推动的第四个因素———价值(Value)。 1.大数据的特性 （1）大数据的海量特性。大数据使得许多过去不可获取、计量、存储和分析的信息都有了数据化的可能。在互联网、电信和卫星通信技术的支持下，迅速普及的PC 、平板电脑、智能手机以及不断涌现的诸多工具设备正在以数据的形式追踪人们的日常生活，并将这些数据存储在相应的数据库中：通过基于位置的服务(Location Based Service ，LBS)，移动通信运营商掌握着个人的行踪，同时实时通信信息也在加上时间标记后进行备份；信用卡提供商和在线支付平台记录个人的购物、旅行习惯以及支付能力；社会性网络服务（Social Networking Services ，SNS ）采集和存储着与用户的社会关系和个人爱好相关的全部言行记录；安装在各大公共机构的摄像头捕捉人们的外形特征、衣着以及出现的时间。大数据的技术手段和理念赋予了人们在更多领域、更多层次获

大数据时代心得

《大数据时代》心得体会 由咸阳市组织、厦门大学承办的为期一个星期的“三五”人才综合素质培训已经结束，这次培训让我感触颇深，受益匪浅。信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。针对这个话题，我从以下几个方便谈一下自己对于大数据的浅薄认识。 一、大数据的概念 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。 在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

信息和数据的含义及其关系

信息和数据的含义及其关系： 信息：事物运动状态变化和特征的反映。 数据：客观事物记录下来可鉴别的符号。 关系：信息采用数据表示、数据是信息的载体。数据可转换为信息。共同点：数据和信息都直接反映客观事物。 区别：数据是放映信息的一种形式，但不是唯一形式，不能把任何情况下的数据等同于信息本身。 财务信息的含义及其生成的过程： 财务信息：可以对财务活动规律进行直接描述，并可在人们之间进行交流、传播和利用知识。 会计核算生成财务信息包括两个过程，既财务信息的日常加工过程——主要是通过填制和审核会计凭证和登记账簿，形成账簿记录；财务信息的再加工过程——主要是以账簿记录为基础，通过进一步分类、汇总、浓缩或扩充，并以财务报表的形式，形成一个比较完备的财务信息体系，达到对外发送的要求。财务信息的日常加工再加工，是一个连续、循环，并不断完善和提高的过程，都是会计核算形成财务信息不可或缺的重要过程。 比较分析法的含义及要注意的问题： 比较分析：将实际达到的数据同特定的各种标准相比较，从数量上确定其差异，并进行差异分析或趋势分析的一种分析方法。 比较分析要注意的问题：指标内容范围和计算的方法要一致。计量标准会计政策和会计处理方法要一致。时间单位和长度要一致。企业类型经营规模和财务规模目标要一致。 比率分析法的含义及作用： 定义：利用财务比率，包括一个单独的比率或者一组比率，以表明某一方面的业绩、状况或能力的分析。 作用：由于比率是由密切联系的两个或两个以上相关数字计算出来的，所以通过比率分析，往往可以利用一个或几个比率就可以独立地揭示和说明企业某一方面的财务状况和经营业绩，或者说明一方面的能力。 因素分析法的含义及特征： 定义：确定影响因素、测量影响程度、查明指标变动原因的分析方法。 特征：要按照影响因素同综合性经济指标之间的因果关系，确定影响因素。计算过程假设性。因素替代顺序性。 财务报表分析要注意的问题： 要弥补财务报表提供信息的局限性。使用比较分析法或比率分析法必须和实际情况相结合。经营业绩的评价要恰当。 收益性分析的含义及意义： 收益性分析：对企业通过资产经营能够取得多大收益的能力进行分析评价和预测。 意义：促进企业提高资产管理水平。促进企业改善资产结构，提高资金运用效果。促进企业扩大经营规模。促进企业增强市场竞争能力。 企业经营与收益的关系： 企业经营活动目标、范围和内容的调整变化会引起收益结构发生变化，反之，通过收益结构的分析，又可以了解企业的市场营销战略、发展战略和技术创新战略等是否合理，有无创新。 共同比损益表含义及作用 定义：也叫总体结构损益表,简称共同比损益表。是用百分比数字编制的,用以提供损益表各项目与主营业务收入之间的对比关系。

举例说明数据与信息之间的关系电子教案

举例说明数据与信息之间的关系

1.举例说明数据与信息之间的关系 数据是信息的载体，而信息是数据的内涵。例如我有一条数据表明一位同学的姓名身高等，而这之间，这个学生的姓名可称为一条信息，这些信息组成起来就是一定数据。区别：数据可表示信息，但不是任何数据都表示信息，同以数据可以有不同的解释。信息是抽象的，同一信息可以有不同的数据表示方式。 2.试述MRP,闭环MRP,MRPII,ERP的原理 MRP：编制零件的生产计划，采购计划。 闭环MRP：根据长期生产计划制定短期主生产计划 MRPII：根据经营目标制定生产计划，实现按需按时进行生产 ERP:供应链管理 3.常见的管理信息系统有哪些，各有什么特点 结构化生命周期法，典型的瀑布模型，具有顺序性和依赖性；运用系统的思想和方法；信息系统有其生命周期及其严格的阶段性； 要求预先严格定义系统的需求；抽象方法；自顶向下，逐步求精；模块化方法 原型法，引入迭代的概念，自始至终强调用户的参与，在用户需求分析，系统功能描述及系统实现等方面具有较大的灵活性；可以用来评价几种不同的设计方案；用来建立系统的某个部分；不排斥传统生命周期法中采用的大量行之有效的方法和工具 面向对象的开发方法，更符合人们认识事物的思维方式；实现软件可重用；实现了数据和过程，数据与算法的融合；容易的用户沟通，从而确定系统需求 4.什么是结构化生命周期法？它对系统开发阶段所划分的每个阶段的任务是什么？ 又称结构化系统开发方法或瀑布模型 B将系统生命周期分解为几个阶段，每个阶段目标明确，任务相对独立，简单，便于不同专业人员分工协作，从而减低软件开发难度 C每个阶段有明确的要求，严格的标准和规范，及与开发的软件系统完全一的高质量致的文档资料

科学技术改变人的思维方式

科学技术改变人的思维方式 现代科学技术的高速发展将人类推向了知识经济时代，人类社会因此进入了一个新的发展历程，大到国家社会，小到企业个人，现代科学技术的重要作用皆体现的淋漓尽致。对于国家而言，科学技术是第一生产力，现代高科技领域的实力已成为国家综合实力的象征，亦成为各国角逐的无烟战场。对于企业而言，谁掌握了新的科学技术谁就赢取了天下，谁掌握了商业领域的核心技术谁就可在激烈的市场竞争中稳操胜券。对于个人来说，现代社会生活的方方面面皆渗入了科学技术的魅影，它改变了几千年以来人类固有的生产、生活方式，极大地提高了人类的物质精神享受。尽管现代科学技术对人类社会发展意义重大，但同时给我们带来了诸多的负面效用，如环境污染、生态危机、核威胁、劳动异化、社会冷漠等，加之从事科学技术活动的当事人对利益的不同考虑与追求，以及科学技术系 统的复杂和人类认识的局限性导致了科学技术应用的两种截然不同的结果: 即 可造福万代，也可能遗患无穷。不论历史的变迁，社会的发展，作为个体的人，科技同样无时无刻又无所不在的影响我们的行为方式，思想观念。随着科学技术的日益发展，互联网应用的加速普及，互联网技术不断取得一次又一次的革命性突破。随之产生的各种网络产品，网络成为了每个人生活的必需品，支撑着网络的“大数据”也更加深入的影响每个人的生活。下面就以大数据为例谈一谈科学技术对人的思维方式的改变。 “大数据”，其是指一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，在实际使用中没有特定的数值定义来严格把控大数据的体量。数据类型多种多样，传统的数据更多的是指纯粹的数学统计。然而随着数据类型的不断增多，大数据又有了新的定义，其指的是无法使用传统手段或工具来进行运算或分析的信息。大数据采用了新的方式来应对数据集，而这些数据集恰恰是用户无法采用传统手段处理的类型多样、体量庞大的数据集合。 大数据技术一经投入市场迅速激起了巨大的波澜，其在多方位多领域的应用前景 广为世人看好.大数据主要通过强大的数据处理分析能力，以决策、模拟、判断 等方面为渠道对各领域产生了深厚的影响。美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行判断分析，打击犯罪。在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。对科研领域而言也是尤为重要的，大数据下的分布式模拟算法使得计算机的深度学习成为可能，这代表着人类在未来的人工智能发展上迈出了坚实的一步。“大数据”已经在多个领域证明了它的重要性和价 值。像美国国家海洋与大气管理局（NOAA）、美国国家航空航天局（NASA） 这样的研究机构、多家医药公司和多家能源公司都积累了大量的数据，现在每天 都在利用“大数据”技术从这些数据中获取价值。NOAA 利用“海量数据”进

大数据时代对市场营销的影响

大数据时代市场营销模式变革思考 在数字时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。 根据相关的调查研究，在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上，有着一成企业的数据量每日达到10T以上，随着数本文由论文联盟收集整理字时代的不断成熟完善，这些数据还在大幅度的提高。由此可见，大数字时代已经成为时代的重点，在某些行业，数据就是业务，它已经成为企业与国家的战略资源。 一、数据的意义 数据对于现代的社会环境而言，已经成为一种新的经济资产，如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体，它被运用到各个方面，像人工智能等技术，利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术，能够使得

计算机更加容易接受，同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。 “大数据”的大字并不仅仅局限于容量，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC 和麦肯锡在对大数据的研究中指出，大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值：其一，对顾客用户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；其二，运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；；其三提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率；其四，实现商业模式以及产品和服务的创新。 二、CMO转型 在数据时代，人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内，由于多种变革的力量作用下，中国经济环境变得日益复杂，同时技术的互联互通，使得环境的变化出现更加复杂。 在今年，IBM组织了首次的全球首席营销官调查，这是一次最大规模的调研，其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈，这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化，其中有着68名来自中国的高级市场主管。 与其它的CMO一样，中国的CMO们同样在应对变革因素

我眼中的大数据

我眼中的大数据 “昨天我用手机浏览了一件衣服，今天手机为我推送了衣服的相关信息”这个不经意的小插曲让我对大数据产生了浓厚的兴趣，在我们的生活中随处可见大数据这一名词，而大数据又无时无刻不在影响着我们的生活，我不禁好奇究竟什么是大数据呢？ “大数据”的英文名Big Data1997年就已经出现在有关储存技术的论文里，2001年出现在计算机人工智能杂志的文章标题中。直至最近几年，由于采集的数据急剧增长，常规储存和处理手段难以应付，大数据被大量用于表示庞大的数据。美国国家科学基金会（NSF）将大数据定义为：“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音频视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集。”著名咨询公司麦肯锡全球研究所在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中提出，“大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、储存、管理和分析能力的数据群”总而言之，大数据是基于科学技术的发展，通过技术手段对数据进行获取、储存，并综合运用自然科学和人文社会科学的研究方法，对海量数据进行分析、应用而形成新概念。 大数据的特征： Volume海量：大数据的特征首先就体现为“数量大”。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、各种智能终端等，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。 Velocity高速：与传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据能实现对数据的实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。 Variety多样：广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。 Value价值：这也是大数据的核心特征。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。 大数据技术就在我们身边，渗透进我们每个人的日常生活之中，今天我们的衣食住行各个方面都存在大数据的身影：它提供了全媒体数据，云计算分析，让我们的生活更便利。大数据通过手机通讯、社交平台、购物聊天、出行导航等每一个生活瞬间中收集数据，并通过大数据分析技术，了解我们需要什么，主动快速的提供我们需要的信息，方便我们的生活。 大数据在交通中的应用 以高德地图为例：高德地图提供免费交通信息服务给用户，用户在使用服务的同时也成为交通信息的贡献者，共享自己所在道路的通行情况，帮助高德获取交通路况信息。大量的数据通过汇总分析，一方面让高德地图能够为我们提供所需的最优路线、通行时间、规避拥堵等信息，另一方面高德地图也通过大量的数据获取出租车、物流车通行数据、道路实时发生的交通事件数据，其中还包括了从交管部门合作获得的数据及高德地图用户上报的数据等，这些数据又为高德地图改善服务，提供准确的信息打下了基础 大数据的购物广告中的应用

《大数据改变未来》考试答案

《大数据改变未来》考试答案? 1.（A）提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复杂程度，每18个月左右可以翻一番。（单选题3分）得分：3分 o A.戈登?摩尔 o B.爱因斯坦 o C.比尔?盖茨 o D.乔布斯 ? 2.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复杂程度，每（A）左右可以翻一番。（单选题3分）得分：3分 o A.18个月 o B.4个月 o C.1个月 o D.6个月 ? 3.在保护个人隐私方面，吴军博士并没有提到以下哪种方法？（A）（单选题3分）得分：3分 o A.文化的方法 o B.技术的方法 o C.法律的方法 o D.双向监督的方法 ? 4.以下说法错误的是哪项？（C）（单选题3分）得分：3分 o A.大数据会带来机器智能

o B.大数据是一种思维方式 o C.大数据的英文名称是large data o D.大数据不仅仅是讲数据的体量大 ? 5.吴军博士认为未来二十年就是（A）为王的时代。（单选题3分）得分：3分 o A.数据 o B.工业 o C.文化 o D.农业 ? 6.以下说法错误的是哪项？（A）（单选题3分）得分：3分 o A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 o B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 o C.ENIAC于1946年诞生 o D.图灵测试是阿兰?图 ?7.以下说法错误的是哪项？（A）（单选题3分）得分：3分 o A.机器的智能方式和人是完全一样的 o B.机器的智能方式和人的智能不同 o C.机器产生智能的方式是通过数据、数学模型 o D.机器的智能方式是结果导向的 ?8.吴军博士认为过去五十年是（B）的时代。（单选题3分）得分：3分 o A.艾尔定律 o B.摩尔定律

大数据与生活

大数据与生活 摘要：人类社会正在以前所未有的速度发展着，有人称之为大数据时代的到来。随着电子产品，网络，各种信息传播媒介的普及，数据已经渗透到我们生活的各个领域，并扮演者日益重要的角色。本文主要论述大数据时代下，人们的生活所受到的影响。 关键字：大数据生活 作者:吕伟强 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。 不言而喻的是，大数据的爆炸式增长与信息技术产业的发展与普及息息相关。谷歌总裁Erick Schmidt估计，人类现在两天之内创造的数据是从文明起源时期到2003年所创造数据的总和。这点可以从我们每个人一天的生活中真切的感受到——每天清晨醒来，还睡意惺忪的你在床上可能会先拿起手机，看看由各种数据综合分析后得出的天气预报，从而决定今天的穿着打扮和行程安排；吃早餐的间隙，你可以看会儿早间新闻，财经频道，或者娱乐八卦，任何口味的信息都可以通过一块薄薄的屏幕呈现在你的眼前；如果你是选择公交上班，车上一定会播放各种广播还有车载电视，如果今天是周末，你想要去郊外的地方来一次短途旅行，那么手机上的驴友推荐资源，还有汽车上的导航系统一定必不可少；晚餐时间，想要和三两朋友，或者另一半去下馆子，却不是很清楚附近有哪些美食，只要点击手机，一切尽在手中……显而易见，手机，电脑的普及，网络的覆盖，信息的数据化，让我们的生活变得更加轻松便捷。不论你喜不喜欢，你必须承认，你已经在不知不觉中成为大数据时代的一份子。“一场非比寻常的、几乎不可见的知识革命正在席卷商界、学术界、政府、医疗保健机构和人们的日常生活。”里克·斯莫兰（Rick Smolan）说，他是《大数据里的人类脸孔》这本新书的合著者。想想云计算，或是小众的医疗服务，甚至是Facebook 和Twitter 这样的社交网站吧，它们让这个有着将近70 亿人口的星球变得更小了。所有这一切得以实现，得益于日益高级和廉价的计算机和遥感技术，以及如人类基因组计划这样的科学突破。终有一天，你将在日常生活中，体验到以前很少意识到的方方面面大数据的巨大威力。比如购物，零售商能够定位你在这个节日季的网上购物诉求点，是因为对你的互联网消费和搜索习惯有一个深度和长期的收集整理。比如生活，你的智能手机的一切功能几乎都离不开大数据。从搜索一个琐碎问题的答案到定位一个最近的餐馆，你的手机使用了仅仅在10 年前还不可能的技术，那就是获取网络空间中不断增长的、大爆炸式的数据。比如体育，对于常年的棒球迷来说，数据已经改变了棒球技术评价和组织球队的方式。一个投手投出的滚地球比飞球多的图表，是对他在全美棒球联赛每一个投球的速度、位置、轨迹和运动进行数据分析的结果。 大数据对生活产生的负面影响 大数据对社会生活产生的重要影响之一就是威胁了国家的信息安全。目前由于大数据时代的发展，世界各国越来越重视国家信息的安全性，将如何避免国家安全信息的泄露作为重要的研究课题。因为借助现有的科技和数据，我们完全有理由相信，一个手无缚鸡之力的黑客可以仅凭几根手指头就足以对国家安全机密造成威胁。据IDC 预测，全球在2020 拥有的数据量将达到35ZB，同时麦肯锡预测大数据在未来的发展过程中，其产品应用在三

大数据的思维方式

大数据的思维方式 大数据的思维方式总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论

在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说，在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。 相关思维 在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，相关关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，

大数据生活方式与社会治理(考题及标准答案)

大数据生活方式与社会治理(考题及答案)

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大数据生活方式与社会治理 100分 ? 1.根据涂子沛先生所讲，社交媒体是在哪一年出现的？（单选题3分）得分：3分 o A.1965年 o B.1988年 o C.1989年 o D.2004年 ? 2.根据涂子沛先生所讲，普适计算是由以下哪位提出的？（单选题3分）得分：3分 o A.马克?维瑟 o B.摩尔 o C.乔布斯 o D.比尔·盖茨 ? 3.根据涂子沛先生所讲，现在非结构化数据已经占人类数据总量的（）。（单选题3分）得分：3分 o A.45% o B.60% o C.75% o D.95% ? 4.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题3分）得分：3分 o A.2006年 o B.2008年

o C.2010年 o D.2012年 ? 5.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题3分）得分：3分 o A.1965年 o B.1988年 o C.1989年 o D.2004年 ? 6.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题3分）得分：3分 o A.计算就是物理计算 o B.数据的内涵发生了改变 o C.计算的内涵发生了改变 o D.搜索就是计算 ?7.根据涂子沛先生所讲，普适计算是在哪一年提出的？（单选题3分）得分：3分 o A.1965年 o B.1988年 o C.1989年 o D.2004年 ?8.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题3分）得分：3分 o A.个人要把数据当做自己的遗产 o B.国家要制定合适的法律来规范数据遗产继承的问题 o C.数据垃圾对商业公司是一个挑战 o D.中国社会不会面临数据遗产问题

浅谈信息数据标准化工作

浅谈信息数据标准化工作 随着信息系统在行业推广实施规模的不断扩大，应用系统之间需要上传下达、信息共享、集成整合、协同工作，信息数据就越来越需要标准化、规范化的管理。现就如何做好信息数据标准化工作做如下探讨。 整合规范业务流程，在各工作岗位制定工作标准，建立完善的标准化体系。 企业的运作需要各个部门的协调来完成，这种协调应该有标准，这就是业务标准化流程。标准化流程的严格执行，必须建立在一个统一的信息化软件中，这个软件就是人们常说的一体化协同办公软件。软件必须把企业的一整套管理思想与管理标准融入其中，能够确保工作不会偏离标准化轨道。任何人在实际工作中，都不能脱离这个软件进行工作，确保了各项工作按设定的流程与标准实施。所以，标准化与信息化是管理思想与实际操作的关系。只有在信息化的平台基础上，标准化才能得到充分与完全的落实。 业务流程的整合只是第一步，第二步就是在各个岗位制定并贯彻工作标准，建立一整套完善的标准化体系，使每一个岗位、每一个部门都有可对照的工作标准，确保工作质量。需要重点说明的是，在岗位职责指定与管理过程中，应清晰描述岗位和岗位之间的关系、业务和业务之间的协作关系、流程和流程之间的互动关系，清晰展现物流、资金流、信息流，为信息系统软件开发提供全面准确的业务支持。 数据编码是建立企业信息系统的基础，应不断完善数据标准化体系 数据编码是建立企业信息系统的基础，也是关系到信息系统整体效果和成败的关键因素。在数据标准化体系建设中，一方面要自上而下分析企业数据类别，另一方面要借助系统规划和业务流程优化思想，梳理各部分的业务流程，自下而上提取基础数据。一般情况下，数据标准化体系建设应采取渐进式的策略，数据标准化进程与信息化项目建设进程同步，在保证速度的同时坚持标准化原则，以支持企业信息资源的充分共享与各子系统的整合，实现速度与标准并重，同时确保数据标准的实用性，防止数据标准化流于形式。 在信息系统项目开发、管理过程中严格落实标准化工作 信息系统集成是一项具有知识密集、资料密集、工作量大等特点的系统工程，信息系统项目中的需求调研、立项、招标、实施、验收、维护等工作必须严格按照国家有关法律法规和烟草行业相关的政策制度进行。此外，企业应在推进信息系统项目时做好以下几方面的标准化工作。 信息指标体系标准化。信息指标体系是指一定范围内所有信息的标准，按其内在联系组成的、科学的有机整体。在管理层次和管理部门众多的情况下，只有统一和规范指标体系，才能使各系统和各个层次开发和实施的信息系统能够实现数据和信息的兼容与共享。 信息系统开发标准化。信息系统开发标准化主要指在系统开发中遵守统一的系统设计规范、程序开发规范和项目管理规范。系统设计规范规定字段、数据库、程序和文档的命名规则及编制方法，以及应用程序界面的标准和风格等。程序开发规范要对应用程序的模块划分、标准程序流程的编写、对象或变量命名、数据校验及出错处理等作出规定。项目管理规范规

大数据改变未来

1.ENIAC诞生于哪一年？（10.0分） A.1938年 B.1940年 C.1942年 D.1946年 我的答案：D√答对 2.在保护个人隐私方面，吴军博士并没有提到以下哪种方法？（10.0分） A.技术的方法 B.文化的方法 C.法律的方法 D.双向监督的方法 我的答案：B√答对 3.以下说法错误的是哪项？（10.0分） A.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 B.图灵测试是阿兰·图 C.ENIAC于1946年诞生 D.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 我的答案：D√答对 4.以下说法错误的是哪项？（10.0分） A.机器的智能方式和人是完全一样的

B.机器产生智能的方式是通过数据、数学模型 C.机器的智能方式和人的智能不同 D.机器的智能方式是结果导向的 我的答案：A√答对

1.根据吴军博士所讲，硅谷创业的趋势和方向大概包括哪些方面？（10.0分）） A.云计算和移动互联网结合 B.大数据和机器智能 C.大数据和IT技术来帮助医疗改善人们的生活 D.所有的智能设备连接在一起 我的答案：ABCD√答对 2.以下说法正确的有哪些？（10.0分）） A.大数据是一种思维方式 B.大数据仅仅是讲数据的体量大 C.大数据会带来机器智能 D.大数据对传统行业有帮助 我的答案：ACD√答对

1.大数据仅仅是指数据的体量大。（10.0分） 我的答案：错误√答对 2.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复杂程度，每18个月左右可以翻一番。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.计算机是根据逻辑推理来回答天为什么是蓝色的。（10.0分） 我的答案：错误√答对 4.大数据实际上是指一种思维方式、一种抽象的概念。（10.0分） 我的答案：正确√答对

大数据对我们生活的影响

形式与政策论文作业 题目：大数据对我们生活的影响 学院：机械工程 专业：工业设计 姓名：慕青燕 学号：20140140213 指导老师：齐建英 2016年5月24日 大数据对生活的影响

摘要 大数据时代的生活令人神往，你对客观世界的认识更进了一步，所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。甚至于你的一个习惯动作、你的一次消费行为、你的一份就诊记录，都正在被巨大的数字网络串联起来。移动互联网风潮汹涌。大数据正悄悄包围着我们。甚至连世界经济格局也在酝酿着巨大变革！本文将着重介绍大数据究竟对生活具体产生了什么影响。 关键字：大数据特点政治医疗电子商务 一：什么是大数据 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡 麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据——挖掘和整合一切有用的信息，为人类社会提供更好的服务。 大数据(big data)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 其具有四大特征：Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。 大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。 二：大数据的影响 多媒体大数据时代已经到来，很多人已经身处其中，最典型的感觉是数据增加速度之快，据估计，从现在到2020年，网上各种各样的大数据总量有40Z，差不多比现在增加了50倍。数据的丰富可以用“泛滥”来形容。当然，数据多了以后，就会导致好和不好两种结果。比如在零售、科学计算、生活方面都有

大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维 2015-02-01 10:31 来源：学习时报 张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面