我们都是大数据时代的海狸 1973年，Alex Pentland还只是个大三学生，他到美国国家宇航局环境研究所实习，做一名电脑程序员。 他们有一个庞大的家庭数据库，实时观测30多个行为指标，每6分钟就更新一次数据。 在大数据时代，我们一路走过，留下来很多信息“面包屑”，这些信息“面包屑”暴露了我们的行为，甚至我们的心理活动和潜意识。当掌握了海量信息之后，我们有可能让一个团队或是社会变得更有效率和活力。 我们都是大数据时代的海狸。我们不仅能被观察者观测，被分析师研究，我们也能利用大数据，改变自己所在的团队，甚至社会。我们会建造自己的水坝。规则已经不一样了。 你如何行动，取决于你如何认识未来的规则：在大数据时代，合作比竞争更重要，交流比交易更重要，灵活的同伴关系比冰冷的阶级斗争更重要。
他们有一个庞大的家庭数据库，实时观测30多个行为指标，每6分钟就更新一次数据。 他们还有一个大学宿舍的实时监测系统，这些大学生刚入学，Pentland就送他们每人一部智能手机，这部智能手机中的软件会监测学生们的通话、社交活动等信息，累积连续记录了500,000个小时的数据。 在大数据时代，我们一路走过，留下来很多信息“面包屑”，这些信息“面包屑”暴露了我们的行为，甚至我们的心理活动和潜意识。当掌握了海量信息之后，我们有可能让一个团队或是社会变得更有效率和活力。 我们都是大数据时代的海狸。我们不仅能被观察者观测，被分析师研究，我们也能利用大数据，改变自己所在的团队，甚至社会。我们会建造自己的水坝。规则已经不一样了。 你如何行动，取决于你如何认识未来的规则：在大数据时代，合作比竞争更重要，交流比交易更重要，灵活的同伴关系比冰冷的阶级斗争更重要。
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随着全社会信息需求的多样化、消费化，以及青年一代计算机技能的不断提高，原有的“随时随地”信息获取不断被赋予新的意义——用户已经不再满足于通过他人提供的系统、APP、设备访问信息，很多情况下他们需要随时获得基本的数据信息 在此背景下，一般意义上所说的数据分析师、数据科学家就成了针对特定领域、特定行业的专业性工作，但对于消费市场上大量的非定向信息需求，由他们加工、提供数据就显得有点不经济（起码成本上不划算）。 不过，从我们自己的经验看，进了一家全新的超市，能否快速买齐一周所需的大部分商品并不容易，而且面对众多包装各异、功能类似的商品，以及各种组合促销活动，我们往往需要更长的消费过程，甚至很多时候我们只有一个大概的想法 、数据售货员的帮助，这很大程度上来自于专业分工以及双方信息的不对称，尤其面对庞大且不断快速更新的数据市场，我们自己关于数据的知识可能很快被淘汰，这时专业的数据售货员（数据导购）的作用就更加明显。 随着接受过IT教育新一代劳动者步入社会，如何满足每个个体日常零散的数据需求，同时摆脱传统APP、互联网平台的桎梏，让用户自己获得数据、加工信息，这可能是一个更加回归传统商业习惯的过程，原有的商业岗位也可能会复制到新兴的行业
“林志玲提醒我不要疲劳驾驶”、“我的篮球偶像库里会在虚拟场景告诉我这场NBA比赛的分析”、“告诉机器人关键词，它会为我搜索完整的资料”……在智能化的大潮下，我们看到了很多科技新品，例如无人机、无人驾驶汽车 高德地图上的用户画像是从用户使用高德地图和阿里巴巴的应用数据上挖掘出来的，“我们做了关系挖掘，根据你的定位和轨迹知道你家在哪儿、公司在哪儿、常驻城市在哪儿……甚至，我们还知道你在淘宝上经常买尿布还是买啤酒 腾讯网络媒体事业群总裁认为，如今的NBA更像是一家数据技术公司，他们不再等待或者寻求球星，而是借助用户数据自己制造球星。 NBA亦通过与具备大量用户数据的腾讯合作，为篮球迷做更多定制化的体验。 也就是说，我们在欣赏赛车的过程中，每一个不起眼的微小变化，都有可能帮助赛车在赛道上获得竞争优势。车队可以把所有数据整合到一个模拟器中，以更好地模拟车辆在不同情况下的表现。 目前数据表明，雷诺的这一做法可以帮助车队提高竞技成绩。 思考 “疯狂大数据”背后：我们的隐私安全吗？
大数据时代，数据源就是我们让数据产生价值的最重要的对象，对于一个企业来说，其内部在自身业务经营环节当中包括销售、客服、仓储、财务等等一系列的数据，以及在企业整体运营过程当中所产生的诸如像广告供应商以及广告费用等数据都是现在企业用户关注的大数据焦点问题 综上所述，数据源对于当今大数据时代的很多企业级应用来说是非常重要的，那么我们平时在应用过程当中，我们所了解到的这些大数据究竟从何而来呢? ? 云计算和大数据时代，我们会经常听到开放API接口这么一个词汇，对于API来说其实就是让技术开发者们能够在不需要访问源代码的同时能够理解内部工作机制细节，同时对于云端平台的众多功能和资源能够更加全面的应用 本期我们就来看看我们平时所用的大数据平台，其数据源究竟从何而来的。 百度API Store API Store能够满足大部分个人应用开发者，特别是其最近推出的Android和IOS SDK。 编辑的话 随着当前大数据和云计算技术的快速发展以及应用的不断深入，使得开发者和很多企业用户开始在准求更加丰富的云端应用体验，如此一来，对于数据源API接口平台这类的管理平台来说就获得了很大的关注度，同时在应用方面也能够提供非常强劲的助推力
最近打车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了打车，其他都是扯淡，没啥用。 我相信现实生活中，这样忽视人工智能时代已悄然来临的人不是少数，而且还很多。 不在数学模型这一个维度上死磕，而是通过大量数据这个维度来解决以往解决不了的问题。这种方法最大的好处是，随着数据量的积累，会变得越来越好。 基于多维度思维，我们可以分析数据中多个维度的相关性，往往可以获得意外的收获。 就拿我自己的经历来说，之前我为客户做女性购物数据分析的时候。 而这个思维也成为现在大数据时代的核心： 单维度死磕思维 -> 多维度思维 只有深刻认识到这个时代思维转变的核心，我们才能彻底从大脑认知底层理解：为什么个人在这个新的时代，适应转变成多维度跨界思维变的那么重要 当年的金牌得主们，除了李宁和郎平，剩下的谁记得呢？ 李宁除了金牌这个维度，他还增加了商业这个维度。 3）为何在某个技能上死磕，在大数据时代，不一定是最好的策略选择，那什么才是这个时代好的策略？
房子一直是安全感与归属感的象征，但这届年轻人对于“租房”与“稳定”的观念，已于往届产生了巨大的差异，他们提倡“房子是租来的，但生活不是”。 第一财经商业数据中心（CBNData）联合巴乐兔快乐租房平台发布《2018年轻人租房大数据报告》，基于CBNData消费大数据、巴乐兔平台数据及调研数据，探索以90后95后为代表的年轻租客的租房生活新动态 ，深度洞察年轻人的租房消费趋势。 《报告》指出，在人口流动、居住观念和政策利好等多重因素的促进下，住房租赁市场将持续增长，90后95后年轻人成为租房主力军；租金是年轻人租房首要考虑因素，其次为交通、治安、周边配套和房屋质量等；合租成为年轻人租房的趋势 ，90后和95后租客中超过80%选择合租；从家电、到家居、再到摆设装饰、厨房厨具，年轻人的租房生活讲究样样精致。
乐享电商的便利，憧憬智慧城市的美好，期待“互联网+”的无限可能……大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式。在这个万物互联的时代里，技术的进步让每个人都可能成为受益者。 一边是大数据带来的种种便利，一边是个人信息安全面临的潜在威胁，如何选择？对很多人而言，这的确是个难题。 谁在窥探“我”的隐私？ “大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由，这都是大数据带来的新威胁。” 虽然维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中向世人展示了大数据神奇的变革能量，但他也不曾忘记，大数据对个人隐私可能带来的不良影响，他甚至将大数据的使用方比作“无处不在的第三只眼”。 那么，如何才能在大数据时代下，有效保护每个人的隐私？ 《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格给出的答案或可借鉴：让数据使用者承担责任。 陌生的信息不要轻易打开。 “我国对于隐私权的保护，尚未跟上大数据技术发展的速度。在真正拥抱大数据时代之前，我们还有不少事要做。”一位专家表示。③11 如何保护隐私？
你的手机、信用卡消费记录、电脑，各种各样装置让你爱不释手的同时，也把你所有不想告诉别人的东西都告诉了别人。” 在大数据时代，这些无处不在的数据“脚印”将人们的隐私在不经意中透明化。 “如果信息足够多，我们甚至可以以此来判断人们未来一段时间的生活轨迹。”刘积仁说。如同走路留下的脚印很难抹去一样，在大数据时代，人们留下的“数据”脚印也无法抹去。 消费者“自愿”提供个人信息交换信息只为“索取”服务 “隐私保护问题在大数据时代会成为一个挑战，因为过去我们都是花钱购买信息数据，而今天是大批量的人主动贡献数据。”刘积仁说。 保护我们的“小世界”还需制定“有效”规则 不论消费者是否“自愿”将自己的信息提供出来，由于缺乏有效的监管和规则，一些企业正“贪婪”地搜集客户的个人信息，并进行数据的深度挖掘，以期获得更大的利益。 “我认为这套规则在全球都是共通的，在大数据时代只有通过制定有效的规制才能解决数据方面的隐患。”Ahmed baladi说。
在大数据时代，这些无处不在的数据“脚印”将人们的隐私在不经意中透明化。在这个信息化高速发展的时代，人们该何处安放自己的“小世界”呢? ? “如果信息足够多，我们甚至可以以此来判断人们未来一段时间的生活轨迹。”刘积仁说。如同走路留下的脚印很难抹去一样，在大数据时代，人们留下的“数据”脚印也无法抹去。 消费者“自愿”提供个人信息交换信息只为“索取”服务 “隐私保护问题在大数据时代会成为一个挑战，因为过去我们都是花钱购买信息数据，而今天是大批量的人主动贡献数据。”刘积仁说。 保护我们的“小世界”还需制定“有效”规则 不论消费者是否“自愿”将自己的信息提供出来，由于缺乏有效的监管和规则，一些企业正“贪婪”地搜集客户的个人信息，并进行数据的深度挖掘，以期获得更大的利益 “我认为这套规则在全球都是共通的，在大数据时代只有通过制定有效的规制才能解决数据方面的隐患。”Ahmed baladi说。
我们生活在一个大数据的时代，谁都不曾逃脱！对于我们个人而言，是大数据把我们“照顾”得服服帖帖的，满足我们的需求和好奇心，无须多讲它就能懂我们！甚至比你的男朋友或女朋友更了解你！ 你需要做的就是把你需要关心的事情告诉这些大臣：臣子们！我可能需要买个手机啦！你们帮忙瞅瞅！可能就在不一会的功夫你就会收到各个大臣的奏折等你批阅！大数据时代我们貌似仅仅是一只批阅大臣奏折的皇帝！ 你喜欢看励志的作品，就会给你推很多鸡汤文 你喜欢看娱乐八卦，就会给你推很多娱乐大爆料 你关注家国民生，就会给你推各种国富民强、社会安康的大事 你喜欢手机数码，就会给你推送很手机电脑产品…… 我们生活在大数据时代中 可以说，我们已经被各种各样的大数据包围了！“十面埋伏”！但是，我们不可否定的是大数据时代给我们带来了很多便利和实惠，也给企业带来了很多机遇与挑战！ 写在最后 大数据时代，已成不可逆的大潮流！ 对于企业若仍停滞迟迟未转型去把握甚至是迎合大数据时代，终将被时代淘汰！对于程序员的我们，如果也停滞不前，也终将被一批批新人所取代！作为站在互联网浪尖上的弄潮儿，我们不得不跟紧时代的步伐！
中国工程程院院士、北京大学教授高文应邀做会议演讲，演讲主题为“探索大数据，迎接人工智能时代”。 后来他说没关系，你就说说比较宏观的东西好了，我说这个好办，北京大学的特点就是都在天上，天马行空随便讲，今天我们就随便讲讲。 ? 我们现在这个时代确实是已经从大数据时代，移到人工智能时代。 实际上这和大数据本身的内涵关联性比较强，为什么说关联性比较强呢？我们知道大数据本身的规模特别地大，越来越大，从原来的EB级现在正在往ZB级发展，数据本身在不停地增加，我们叫数据泛滥。 所以我们说年轻人还是非常厉害的，特别同意刚才强东老总说的，对新事物、对年轻人要充分认可，那时候三四十岁的年轻人，那时候计算机刚刚兴起，人工智能概念没有，他们就提出来我们要怎么做这个东西，这是非常了不起的一件事 这个文章出来了以后，当时大家并不知道这个东西要怎么用，这个东西被谁给激活了，李凯和李飞飞做的ImageNet，主要操刀是李飞飞做的。
亚马逊线下无人零售门店Amazon Go 从互联网时代到智能时代，电商巨头们早已不满足于自己在线上的“一亩三分地”。除了亚马逊，中国的电商巨头阿里巴巴和京东也在布局线下门店。 大数据依然重要，但是，缺少了用户行为和场景的数据，在这个时代，已经远不足以满足分析需求，或者说，太“薄”了。 数据的“厚度”很贴切的描述了数据时代信息的承载力。 而厚数据恰恰能防止大数据在被解读的过程中丢失这些背景元素。企业要纵观全局，就必须同时运用大数据和厚数据，从中获得不同类型的洞察，获得丰富的广度和深度。 ? 未来，最有创新力的公司往往就是那些懂得如何综合运用大数据与同理心的公司，他们能够闪电般地迅速掌握实际用户所处的情境，以此来驱动他们的技术革新。 “到店之后，顾客的停留时间，在不同的车、不同的区域的停留时间，这些其实都可以自动抓取，因为上面是有智能摄像头的；另外我们的客户和我们的营销人员去互动的时候，我们营销的话术的合规性规范性都可以被收集起来，
我们不是试图深入理解句子结构和内部意义，而是创建大型模式数据库并将查询内容与这些模式进行匹配。 创建模式要便宜得多，因为我们有一个漂亮的新界面。 为公司创建模式比为世界创建模式要便宜。 仅通过几种模式即可获得优势 我们可以使用大数据来创建模式！ 有人可能会认为所有这些处理异常的方法都与大数据相矛盾。毕竟，大数据都是通过汇总大量数据并对此数据量进行广泛的统计分析，以获得洞察力和算法来预测未来的行为。 这将启用以前不实用的各种功能： 问答系统 业务系统的接口 有针对性的电子商务搜索（详细了解优化电子商务搜索功能） 智能数字助理 让用户轻松搜索：编码您的世界语言 最后，我们正在创建一个对你的世界的数字理解 可以掌握语音到文本系统，并拥有自己定制的个人数字助理。这真是太棒了。 我们相信这里讨论的只是依据搜索和大数据分析可能实现的 数字助理的表面。 想象一下这个这个系统的可行性！
以前还没有进入大数据时，社会发展相对比较慢，比如工作生活，交通出行，互联网并没有那么的便利，大家都是各顾各的，进入了大数据时代，大家开始相互分享资源，抱团取暖。 下面来说说大数据时代的到来，为我们提供了哪些便利之处？ 120961862.jpg 1、在大数据时代，商业生态环境不断得发生着巨大变化。 大数据逐渐在不经意间改变着时代，大数据带来的便利大家有目共睹，大数据的应用已成为核心，为企业探寻新的战略机遇带来了契机，利用存储和传输过滤到数据，为企业带来了直观的盈利，帮助企业整合，挖掘，分析出所掌握的数据信息 同时也改变了人们的生活方式。随着行业用户对大数据价值认可程度的增加， 大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。 同时，墨者安全提醒大家要对数据安全做到相当的严谨重视，也不可以忽略了网络安全。因为现在我们的所有信息都会被大数据抓取分析到的
具体说就是，在手机应用里面嵌入代码，通过技术手段替代人工访问，从而获得APP使用数据。 目前，易观已经获取了10亿用户数据，开始从小数据抽样调查转变成大数据统计分析。 郭炜强调，将来大数据企业做云化或混合云时一定会面临同样的困难，中间会遇到很多坑，希望大家不要再踩了。 “另外，我们做大数据计算时，很多客户非常希望能够实时查询大数据的统计结果。 在大数据时代，易观是首家将大数据与分析完美结合，并实现商业价值的公司。 而对于闯入分析领域的新玩家，郭炜显得更为自信。 易观比他们发展早，且有16年的第三方品牌沉淀，所以不是一时半会儿就能够被超越的，我们并不担心沿着易观原有路线发展的企业。” “我们要改变世界，而不是被世界改变”——郭炜。 创新与未来 目前，在大数据产业链中，各种大数据公司风起云涌。
利用信息“面包屑”分析人类社会 我们都是大数据时代的“海狸” “在大数据时代，合作比竞争重要，交流比交易重要，灵活的同伴关系比冰冷的阶级斗争重要。” ? 他们还有一个大学宿舍的实时监测系统，这些大学生刚入学，Pentland就送他们每人一部智能手机，这部智能手机中的软件会监测学生们的通话、社交活动等信息，累积连续记录了500,000个小时的数据。 在大数据时代，我们一路走过，留下来很多信息“面包屑”，这些信息“面包屑”暴露了我们的行为，甚至我们的心理活动和潜意识。当掌握了海量信息之后，我们有可能让一个团队或是社会变得更有效率和活力。 我们都是大数据时代的海狸。我们不仅能被观察者观测，被分析师研究，我们也能利用大数据，改变自己所在的团队，甚至社会。我们会建造自己的水坝。规则已经不一样了。 你如何行动，取决于你如何认识未来的规则：在大数据时代，合作比竞争更重要，交流比交易更重要，灵活的同伴关系比冰冷的阶级斗争更重要。
这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 ? 轻松看懂机器学习十大常用算法 2. 随机森林 在源数据中随机选取数据，组成几个子集。 轻松看懂机器学习十大常用算法 3. 逻辑回归 当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。 轻松看懂机器学习十大常用算法 再做一下变形，就得到了 logistic regression 模型。 ? 轻松看懂机器学习十大常用算法 通过源数据计算可以得到相应的系数了。 ? 轻松看懂机器学习十大常用算法 为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词。 ? 轻松看懂机器学习十大常用算法 这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表。 ? 轻松看懂机器学习十大常用算法 input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后 output 层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为 class 1
它的优势是我们可以快速测试代码，轻松导入和测试库代码，并且能够修改界面、主题和字体以适应我们的偏好。 它建立在 D3.js 之上，用于可视化我们的数据。在我看来，它在使用相应的模式划分地图中的区域时使用得相当多。 它使我们可以灵活地计算和处理许多不同的数据类型，例如数字、大数、复数、分数、单位和矩阵。 如果我们需要创建活动计时器、促销活动或筹款活动，我认为这是最适合的库。 它将帮助我们通过 CSS 轻松设置图标样式，而不必担心损坏的图像。
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