第一篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代觀后感

淺談《BBC地平線系列——大數(shù)據(jù)時(shí)代》 現(xiàn)今的我們正處于一個(gè)時(shí)代轉(zhuǎn)型中，因?yàn)榭萍嫉陌l(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)的日益強(qiáng)大，數(shù)據(jù)將逐步取代舊事物，創(chuàng)造出新事物。當(dāng)今社會(huì)以一種前所未有的方式，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見。數(shù)據(jù)可以反映出很多項(xiàng)指標(biāo)，特別是海量數(shù)據(jù)的處理下，如何挖掘獲得價(jià)值更是需要一種具有新型的復(fù)合能力人才，而得以用數(shù)據(jù)改變對(duì)世界的認(rèn)知、改變市場(chǎng)、改變關(guān)系。以前單純依靠人類判斷力的領(lǐng)域都會(huì)被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所改變甚至取代，運(yùn)用大數(shù)據(jù)的處理與分析，為我們的生活創(chuàng)造出前所未有的可量化的維度。大數(shù)據(jù)是指不用隨機(jī)分析法這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法?！翱傮w=樣本”以前是做不到的，現(xiàn)在對(duì)于數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、處理能力、統(tǒng)計(jì)技術(shù)與數(shù)據(jù)資源等各方面都有了飛速的發(fā)展，信息總量的變化也導(dǎo)致量變到質(zhì)變的飛躍，并在其中去捕捉隨機(jī)抽樣所無法揭示的細(xì)節(jié)。

片中洛杉磯警方的犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其使用的數(shù)學(xué)模型居然是用來預(yù)測(cè)余震的模型，因?yàn)榉缸锇讣陌l(fā)生規(guī)律與余震的發(fā)生規(guī)律具有同種模式。片中我們可以看到模型根據(jù)過往的犯罪數(shù)據(jù)記錄給出每一天最可能的案件發(fā)生類型和發(fā)生區(qū)域，而警方也確實(shí)通過這套系統(tǒng)抓獲了罪犯，降低了區(qū)域案件發(fā)生率。

另一個(gè)很有趣的地方是對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，片中的那家預(yù)測(cè)分析公司收集的數(shù)據(jù)極其龐大，為了預(yù)測(cè)當(dāng)今人們的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，竟然需要收集從中世紀(jì)至今的商品價(jià)格。但即便如此，他們預(yù)測(cè)的結(jié)果也更多是概率上的差別，比如51%對(duì)49%這樣的比率，但僅僅2%的差別，就能夠產(chǎn)生重大的結(jié)果。

而對(duì)人們的購(gòu)買習(xí)慣進(jìn)行預(yù)測(cè)中，提到了一個(gè)數(shù)學(xué)分支：決策論。如何在紛繁復(fù)雜的各種決定中找到最關(guān)鍵和最重要的，進(jìn)而簡(jiǎn)化整個(gè)決策程序。這種理論的基礎(chǔ)來源于：在超市購(gòu)物。哪種食品我們最需要？哪種買了之后就必須買另一種？等等。從預(yù)測(cè)人們的購(gòu)買習(xí)慣，到載人登陸火星，決策論應(yīng)用的方面相當(dāng)廣闊。

從數(shù)據(jù)中挖掘出各種各樣的模式用于預(yù)測(cè)未來犯罪，個(gè)性化廣告，金融等等，天文觀測(cè)等等，數(shù)據(jù)挖掘的前景很光明，但是人們的干預(yù)對(duì)數(shù)據(jù)也可能產(chǎn)生一定的影響，警察去巡邏了當(dāng)然犯罪率會(huì)下降啊。還是金融預(yù)測(cè)的那個(gè)例子說的在理：算法并不一定要預(yù)測(cè)的100%正確，只需要正確率比錯(cuò)誤率高就有巨大利潤(rùn)的可能

而以上這些，全都屬于大數(shù)據(jù)應(yīng)用。由此看來，大數(shù)據(jù)并不神秘，它遠(yuǎn)不像電視劇里講述的那樣讓人恐慌，它只不過是一種工具，就像我們會(huì)使用物理和化學(xué)知識(shí)一樣。雖然它必定會(huì)對(duì)這個(gè)世界產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，但最終決定如何使用的依然是我們自己。*** 魏子昂

第二篇：讀書報(bào)告——《大數(shù)據(jù)時(shí)代》觀后感

讀書報(bào)告——《大數(shù)據(jù)時(shí)代》觀后感

大數(shù)據(jù)時(shí)代，一個(gè)被嚼爛的詞匯，不知從何時(shí)起，興起了數(shù)據(jù)科學(xué)的狂潮，本書核心論點(diǎn)，第一，要全體不要抽樣，第二，要相關(guān)不要因果，第三，要效率不要精確。弊端：產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境，數(shù)據(jù)安全隱私，信息公正公開。本書實(shí)例眾多，理論殘缺，可以說是舉了一系列的例子要論證觀點(diǎn)的，我們知道這種論證方式邏輯上存在謬誤。故而，本書可以說是一本數(shù)據(jù)科學(xué)的正面的背景教學(xué)，供談資。數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)：云計(jì)算，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，大規(guī)模處理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)算法，日漸增長(zhǎng)的計(jì)算速度和數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)增加。

從硅谷到北京，大數(shù)據(jù)話題正在被傳播。隨著智能手機(jī)以及“可佩帶”計(jì)算設(shè)備的出現(xiàn)，我們的行為，位置甚至身體生理數(shù)據(jù)等每一點(diǎn)變化都成了可以被記錄和分析的數(shù)據(jù)。以此為基礎(chǔ)，反饋經(jīng)濟(jì)等新經(jīng)濟(jì)，新商業(yè)模式也正在開始形成。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以有更全面的數(shù)據(jù)來研究，如樓上所說，甚至可以認(rèn)為是樣本=總體，那么，就不用再做一些統(tǒng)計(jì)上隨機(jī)采樣的工作了，基于大數(shù)據(jù)的研究可以關(guān)注到統(tǒng)計(jì)研究上難以關(guān)注到的一些小的、個(gè)別的情況，這些情況往往會(huì)呈現(xiàn)出更大的價(jià)值。

在數(shù)據(jù)量很小的時(shí)候，研究往往會(huì)對(duì)精確度做很嚴(yán)格的要求，而大數(shù)據(jù)時(shí)代會(huì)把這些條件放的更加寬松，不然大數(shù)據(jù)很難應(yīng)用于研究，這種情況下，盡管數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度降低了，但大量的數(shù)據(jù)會(huì)給我們帶來額外的收益

基于前兩個(gè)轉(zhuǎn)變，我們不再尋找因果關(guān)系，而是去關(guān)注關(guān)聯(lián)關(guān)系，即傾向關(guān)注“是什么”，而不是“為什么”（翻譯此書的周濤不太認(rèn)同這個(gè)觀點(diǎn)，他認(rèn)為是現(xiàn)在一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法得出的結(jié)果驅(qū)使我們?nèi)H僅關(guān)注關(guān)聯(lián)關(guān)系，因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在很難把這些復(fù)雜算法轉(zhuǎn)換成因果關(guān)系了）

現(xiàn)在談?wù)摯髷?shù)據(jù)的人真的很多，但是能全面的講述大數(shù)據(jù)的人我個(gè)人的感覺是不多的。作者從非技術(shù)這個(gè)角度，從思維、價(jià)值、隱私、管理這些角度來細(xì)致的講述大數(shù)據(jù)，這點(diǎn)我覺得是值得我們學(xué)習(xí)的，而且書中例子的結(jié)合，也很能看出作者的功力。

結(jié)合產(chǎn)品來談數(shù)據(jù)的話，我個(gè)人覺得產(chǎn)品的設(shè)計(jì)是可以融入數(shù)據(jù)元素的，從數(shù)據(jù)廢氣到數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性，到挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值完善自身的產(chǎn)品，這些都是可以思考的點(diǎn)。很自然的冒出來的一個(gè)想法，在我們的產(chǎn)品設(shè)計(jì)里面，可以突出用戶留言之類的功能，通過這些功能的設(shè)計(jì)，收集對(duì)產(chǎn)品存在的問題、改進(jìn)建議等等，或者說，這些功能以前也是有的，但是真正利用這些數(shù)據(jù)完善產(chǎn)品的思維卻是丟失的。大數(shù)據(jù)的意義，也就是從這些已存在的數(shù)據(jù)中發(fā)覺價(jià)值，利用這些數(shù)據(jù)完善自身產(chǎn)品、業(yè)務(wù)是數(shù)據(jù)的基本功能，對(duì)數(shù)據(jù)的二次利用，也是我們可以考慮的。結(jié)合《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書，我覺的書中提到的數(shù)據(jù)創(chuàng)新的思路是我們很值得學(xué)習(xí)的。

跟個(gè)人比較緊密相關(guān)的，我比較感興趣大數(shù)據(jù)時(shí)代的角色定位，既有個(gè)人的定位、也有公司的定位，這個(gè)或許也是需要我再好好領(lǐng)悟的點(diǎn)吧。

至于《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提及的風(fēng)險(xiǎn)和掌控，這兩張?zhí)貏e是掌控，我想是大多數(shù)談?wù)摯髷?shù)據(jù)人都很少去思考的，人人都想從大數(shù)據(jù)中分杯羹，但是大數(shù)據(jù)發(fā)展到一定階段，這些問題都會(huì)是比較突出的問題。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的知識(shí)能輕松獲得，也并不意味著就能真正掌握知識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的知識(shí)僅僅是一種資源，好比家中存放成百上千的書籍，如果不去研讀，知識(shí)和人依然無關(guān)。不管處于怎樣的一種時(shí)代，知識(shí)需要人們花苦功夫鉆研，否則再多的知識(shí)也無意義。另外，現(xiàn)在不少人，凡是有不懂的問題，習(xí)慣性地上網(wǎng)搜索，不做任何甄別地將網(wǎng)上的知識(shí)和答案奉為寶典。長(zhǎng)此以往，久而久之會(huì)使大腦變得懶惰，思維變得遲鈍。大數(shù)據(jù)時(shí)代的知識(shí)，究竟是令人變得聰明還是愚笨？

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》作者認(rèn)為：“由大數(shù)據(jù)帶來對(duì)人的重新認(rèn)識(shí)，不是在阿波羅神廟，而是在小世界網(wǎng)絡(luò)中，認(rèn)識(shí)你自己?！蔽覀儚淖蛱斓臄?shù)據(jù)作用中認(rèn)識(shí)自然、認(rèn)識(shí)宇宙到今天通過大數(shù)據(jù)更多地認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)，我們的認(rèn)識(shí)更加全面、更加深刻、也更加廣泛。但是成就大數(shù)據(jù)的是無數(shù)努力造就小數(shù)據(jù)的人，他們探索大數(shù)據(jù)技術(shù)，認(rèn)知大數(shù)據(jù)文化，并懷揣著對(duì)數(shù)據(jù)的敬畏和對(duì)規(guī)律的尊重。

我們本學(xué)期正在學(xué)習(xí)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)這門課，有人總是把大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)擺在兩個(gè)對(duì)立面，認(rèn)為有了大數(shù)據(jù)之后統(tǒng)計(jì)學(xué)就會(huì)逐漸消亡，而我并不這么認(rèn)為。首先，數(shù)據(jù)量的增加，有助于減小數(shù)據(jù)的誤差，如抽樣誤差等，能夠極大地提高各類分析的精準(zhǔn)度，這是大數(shù)據(jù)對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)的直接影響之一。

盡管當(dāng)今的”大數(shù)據(jù)“潮流使得我們獲得了海量的數(shù)據(jù)，但掌握這些海量的數(shù)據(jù)本身并無意義。真正的意義體現(xiàn)在對(duì)于含有信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化的處理。要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，即在樣本幾乎等于總體的情況下，以目前的分析方法以及分析設(shè)備成本較高，耗時(shí)較長(zhǎng)。

相比之下，統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣方法似乎顯得更加”經(jīng)濟(jì)實(shí)惠“。在實(shí)際的運(yùn)用中，統(tǒng)計(jì)學(xué)能夠以較低的成本，較少的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精確度相對(duì)較高的的分析，這是大數(shù)據(jù)分析所無法替代的。

甚至有學(xué)者指出，很多情況下，只要有一定的數(shù)據(jù)，無關(guān)數(shù)據(jù)數(shù)量，分析結(jié)果不會(huì)有太大差別，因此大數(shù)據(jù)也就顯得不重要了。不敢說這話完全正確，但很大程度上說明了統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)于數(shù)據(jù)分析處理的意義。通過一定的數(shù)據(jù)即可滿足人們對(duì)于數(shù)據(jù)處理的需要，統(tǒng)計(jì)學(xué)極大地提高了人們對(duì)于數(shù)據(jù)處理的效率。

大數(shù)據(jù)的來臨會(huì)推動(dòng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展，衍生出更多的發(fā)展方向，但絕不會(huì)替代統(tǒng)計(jì)學(xué)，也不會(huì)減弱統(tǒng)計(jì)學(xué)的效果與意義。

第三篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代

大數(shù)據(jù)時(shí)代

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)及傳感器等的普及，信息流量有了爆發(fā)性的增長(zhǎng)，兩會(huì)以后，互聯(lián)網(wǎng)里最熱的詞匯，就是李克強(qiáng)總理在政府工作在報(bào)告里面提到的“互聯(lián)網(wǎng)+”，大數(shù)據(jù)將會(huì)更廣泛的被運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域，越來越多的業(yè)內(nèi)人士開始談?wù)摗按髷?shù)據(jù)”，如何利用大數(shù)據(jù)，成為政府和眾多企業(yè)關(guān)心的熱點(diǎn)？

互聯(lián)網(wǎng)+《大數(shù)據(jù)》緊緊圍繞這些問題展開，幫您如何利用大數(shù)據(jù)為企業(yè)從戰(zhàn)略上面進(jìn)行指導(dǎo)挖掘和預(yù)測(cè)，從戰(zhàn)術(shù)上進(jìn)行營(yíng)銷服務(wù)和安全措施，精彩我們共同期待。

第一篇大數(shù)據(jù)很熱，大數(shù)據(jù)不神秘（趨勢(shì)）有人說，如果你不知道大數(shù)據(jù)，你就OUT了 －－大數(shù)據(jù)到底有多熱 什么樣的數(shù)據(jù)算是大數(shù)據(jù) －－大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和概念辨析 亂我心者，大數(shù)據(jù)之事多煩憂 －－大數(shù)據(jù)并不象你想象的那樣神秘 身邊的大數(shù)據(jù)

－－大數(shù)據(jù)就在你我身邊

案例分析：淘寶是如何利用大數(shù)據(jù)淘寶的 小結(jié)：不管你愿不愿意，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在那里 電話：010---59002742 010--59004371 第二篇：認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù) 1.什么是大數(shù)據(jù) 2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的意義

3.大數(shù)據(jù)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中應(yīng)用的意義 4.對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)誤區(qū) 案例分析

第三篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代變革 1：大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革 2：大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革 3：大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革

第四篇：大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷中的運(yùn)用 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷 1.什么是精確營(yíng)銷 2.精確營(yíng)銷的方法 實(shí)操教學(xué)+案例分析

第五篇：在技術(shù)中應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值——挖掘 1.什么是數(shù)據(jù)挖掘？ 2.數(shù)據(jù)挖掘的流程 3.數(shù)據(jù)挖掘解決的問題 結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)操教學(xué)+案例分析

第六篇：預(yù)測(cè)

大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值——預(yù)測(cè) 1：如何預(yù)測(cè)？ 案例分析

第七篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算 1：什么是云計(jì)算

2：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系

第八篇：大數(shù)據(jù)的安全問題

大數(shù)據(jù)給信息安全帶來新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全策略 大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全策略 大數(shù)據(jù)管理安全策略

第四篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代

“大”數(shù)據(jù)時(shí)代 眾所周知，數(shù)據(jù)本身就蘊(yùn)藏著價(jià)值，但是將有用的數(shù)據(jù)與沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分看起來可能是一個(gè)棘手的問題。

顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對(duì)于企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要，但是其他數(shù)據(jù)也擁有轉(zhuǎn)化為價(jià)值的力量。一段記錄人們?nèi)绾卧谀纳痰隇g覽購(gòu)物的視頻、人們?cè)谫?gòu)買您的服務(wù)前后的所作所為、如何通過社交網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應(yīng)商喜歡的收款方式……所有這些場(chǎng)景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數(shù)據(jù)集對(duì)照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發(fā)生天翻地覆的轉(zhuǎn)變。

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

“大數(shù)據(jù)”這個(gè)術(shù)語最早期的引用可追溯到apache org的開源項(xiàng)目Nutch。當(dāng)時(shí)，大數(shù)據(jù)用來描述為更新網(wǎng)絡(luò)搜索索引需要同時(shí)進(jìn)行批量處理或分析的大量數(shù)據(jù)集。隨著谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的發(fā)布，大數(shù)據(jù)不再僅用來描述大量的數(shù)據(jù)，還涵蓋了處理數(shù)據(jù)的速度。

早在1980年，著名未來學(xué)家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪 潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“163大數(shù)據(jù)”才成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯。美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心指出，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長(zhǎng)50%，每?jī)赡瓯銓⒎环?，而目前世界?0%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。此外，數(shù)據(jù)又并非單純指人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息，全世界的工業(yè)設(shè)備、汽車、電表上有著無數(shù)的數(shù)碼傳感器，隨時(shí)測(cè)量和傳遞著有關(guān)位置、運(yùn)動(dòng)、震動(dòng)、溫度、濕度乃至空氣中化學(xué)物質(zhì)的變化，也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)信息。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分?，在以云?jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。

第五篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀書筆記

作者：邁爾舍恩伯格

出版發(fā)行：浙江人民出版社

版次：2013年1月第一版

讀者：物流一班、時(shí)菲陽(yáng)

一、作者觀點(diǎn)

谷歌有一個(gè)名為“谷歌流感趨勢(shì)”的工具，它通過跟蹤搜索詞相關(guān)數(shù)據(jù)來判斷全美地區(qū)的流感情況。這就是一個(gè)典型的“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用例子，舍恩伯格的這本《大數(shù)據(jù)時(shí)代》受到了廣泛的贊譽(yù)，他本人也因此書被視為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的領(lǐng)軍人物。

作者提出了三點(diǎn)結(jié)論：第一，要盡可能分析事物相關(guān)的“全部”數(shù)據(jù)，而不是之前的隨機(jī)抽樣，即“樣本=總體”。第二，要樂于接受數(shù)據(jù)的繁雜，而不應(yīng)過分追求其精確性。第三，重視大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的“相關(guān)關(guān)系”，而不要執(zhí)于探索事物間的因果關(guān)系。

二、摘抄：

在甲型H1N1流感爆發(fā)的幾周前，互聯(lián)網(wǎng)巨頭谷歌公司的工程師們?cè)凇蹲匀弧冯s志上發(fā)表了一篇引人注目的論文。它令公共衛(wèi)生官員們和計(jì)算機(jī)科學(xué)家們感到震驚。文中解釋了谷歌為什么能夠預(yù)測(cè)冬季流感的傳播：不僅是全美范圍的傳播，而且可以具體到特定的地區(qū)和州。谷歌通過觀察人們?cè)诰W(wǎng)上的搜索記錄來完成這個(gè)預(yù)測(cè)，而這種方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年來所有的搜索記錄，而且每天都會(huì)收到來自全球超過30億條的搜索指令，如此龐大的數(shù)據(jù)資源足以支撐和幫助它完成這項(xiàng)工作。

發(fā)現(xiàn)能夠通過人們?cè)诰W(wǎng)上檢索的詞條辨別出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千萬條美國(guó)人最頻繁檢索的詞條和美國(guó)疾控中心在03年至08年間季節(jié)性流感傳播時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較。其他公司也曾試圖確定這些相關(guān)的詞條，但是他們?nèi)狈ο窆雀韫疽粯育嫶蟮臄?shù)據(jù)資源、處理能力和統(tǒng)計(jì)技術(shù)。

雖然谷歌公司的員工猜測(cè)，特定的檢索詞條是為了在網(wǎng)絡(luò)上得到關(guān)于流感的信息，如“哪些是治療咳嗽和發(fā)熱的藥物”，但是找出這些詞條并不是重點(diǎn)，他們也不知道哪些詞條更重要，更關(guān)鍵的是，他們建立的系統(tǒng)并不依賴于這樣的語義理解。他們?cè)O(shè)立的這個(gè)系統(tǒng)唯一關(guān)注的就是特定檢索詞條的頻繁使用與流感在時(shí)間和空間上的傳播之間的聯(lián)系。谷歌公司為了測(cè)試這些檢索詞條，總共處理了4.5億個(gè)不同的數(shù)字模型。在將得出的預(yù)測(cè)與07年、08年美國(guó)疾控中心記錄的實(shí)際流感病例進(jìn)行對(duì)比后，谷歌公司發(fā)現(xiàn)，他們的軟件發(fā)現(xiàn)了45條檢索詞條的組合，一旦將它們用于一個(gè)數(shù)學(xué)模型，他們的預(yù)測(cè)與官方數(shù)據(jù)的相關(guān)性高達(dá)97%。和疾控中心一樣，他們也能判斷出流感是從哪里傳播出來的，而且他們的判斷非常及時(shí)，不會(huì)像疾控中心一樣要在流感爆發(fā)一兩周之后才可以做到。

所以，09年甲型H1N1流感爆發(fā)的時(shí)候，與習(xí)慣性滯后的官方數(shù)據(jù)相比，谷歌成為了一個(gè)更有效、更及時(shí)的指示標(biāo)。公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的官員獲得了非常有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。驚人的是，谷歌公司的方法甚

至不需要分發(fā)口腔試紙和聯(lián)系醫(yī)生——它是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上的。這是當(dāng)今社會(huì)所獨(dú)有的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見?；谶@樣的技術(shù)理念和數(shù)據(jù)儲(chǔ)備，下一次流感來襲的時(shí)候，世界將會(huì)擁有一種更好的預(yù)測(cè)工具，以預(yù)防流感的傳播。

三、感想：

看完本書有如下感想：

首先，作者站在理論的制高點(diǎn)上，條理清楚地闡述了大數(shù)據(jù)對(duì)人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數(shù)據(jù)時(shí)代的三種典型的商業(yè)模式，以及大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)、公共安全提出的挑戰(zhàn)。其次，文中的事例貼近現(xiàn)實(shí)生活，貼近時(shí)代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業(yè)術(shù)語，沒有假裝一副專業(yè)的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

其次，作者認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代具有三個(gè)顯著特點(diǎn)。

一、人們研究與分析某個(gè)現(xiàn)象時(shí)，將使用全部數(shù)據(jù)而非抽樣數(shù)據(jù)；

二、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不能一味地追求數(shù)據(jù)的精確性，而要適應(yīng)數(shù)據(jù)的多樣性、豐富性、甚至要接受錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。

三、了解數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，勝于對(duì)因果關(guān)系的探索?！笆鞘裁础北取盀槭裁础敝匾?。

最后，作者指出，隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理成本顯著降低，人們現(xiàn)在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數(shù)據(jù)礦渣中抽煉出真知爍見。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，三類公司將成為時(shí)代的寵兒。一是擁有大數(shù)據(jù)的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯(lián)網(wǎng)公

司（阿里巴巴、淘寶網(wǎng)）。二是擁有數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)的專業(yè)公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創(chuàng)新思維的公司，他們可能既不掌握大數(shù)據(jù)，也沒有專業(yè)技術(shù)，但卻擅長(zhǎng)使用大數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中找到自己的理想天地。