作者:徐丽莉 10月份以来,北京已经发出三次空气重污染黄色预警,一次蓝色预警。说好的秋高气爽、说好的北京最美季节,为何如此短暂? 雾霾的背后,重污染天气的预警预测工作显得尤为重要,不仅可以让公众提前合
世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果,再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。从夜观天象到气象预报,从童话里的水晶球到今日 的科技预言家,从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测
世界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果,再现“章鱼保罗”雄风。世界杯结束了但大数据预测还会继续。从夜观天象到气象预报,从童话里的水晶球到今日的科技预言家,从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测,人类一直希望能够更早突破局限看穿未来。随着信息革命的深入,大数据时代的预测更加容易,人类的生活正在被大数据预测深刻改变。大数据预测的逻辑基础是,每一种非常规的变化事前一定有征兆,每一件事情都有迹可循,如果找到了征兆与变化之间的规律,就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生,它更多是给出一个概率。
从天气预报看大数据预测的四个条件 在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了:天气预报。因为互联网,天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从
来源:中国环境报、腾讯科技 近段时间,全国范围内尤其是京津冀地区接连陷入雾霾之困,北京更是频频发布空气重污染红色预警,中小学连续停课,机动车单双号限行。雾霾的背后,重污染天气的预警预测工作显得尤为重要
2016年,美国总统选举,英国脱欧投票,巴西总统弹劾……这些不可思议的“黑天鹅”事件,让大数据的模型预测变得更加艰难。2017年大数据在预测能力上会做得更好吗?
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来,大数据价值发现可以划分为三大类:数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户,提供高性能的数据查询、检索、预测等服务,通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验,通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算,从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合,通过不断揭示数据的规律和数据间的关联,引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律,其
在世界杯预测时准确率超高的百度大数据预测在稳步推进时遇到了一个小障碍,尚处于内测的票房预测对《黄金时代》的预测与实际结果出现了偏差,被媒体长篇报道引发业内高度关注,笔者一直在观察大数据预测业务,对于百度预测《黄金时代》失利一事有自己的一些观点,不吐不快。 一、看待大数据预测失准要冷静客观 近年来,“大数据”一词频繁出现在各类媒体上,与大数据相关的各种产业、产品也在蓬勃发展。今年2月,中关村管委会在《加快培育大数据产业集群推动产业转型升级的意见》发布会上表示,到2016年,中关村大数据带动的产业规模将超过
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期(拓扑社旗下的线上活动)采访嘉宾,以下正文为线上分享实录,由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文,博士,达观数据CEO;中国知名大数据技术专家,国际计算机学会(ACM)会员,中国计算机学会(CCF)高级会员,复旦大学计算机博士和杰出毕业生;在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文,多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉;曾担任盛大文学首席数据官(CDO),腾讯文学高级总监、数据中心负责人,百度核心技术研发工程师,在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
先讲两个小故事—— 工科生小A君毕业后赋闲在家,平时酷爱编程的他经常泡专业论坛。一天,他突然收到一家大型互联网公司的面试通知。原来,算法帮企业找到了他,它不管小A君是不是重点院校出身、也不在乎他是否有牛掰的实习经历,只计算他编的程序获得了多少同行好评、是否被业内人士重视。 剁手党小B君在淘宝上买了一个锤子,真的那种。之后一个礼拜,无论他逛哪个网站都会看到铺天盖地的锤子广告。不过,短时间内他不大可能再买一个,于是他心想,连快消品和耐用品都傻傻分不清楚,真是要被大数据蠢哭了。 这不过是大数据印象两个窄小
拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估用户当前的信用状态,给每个借款人打出当前状态的信用分,在此基础上,再结合新发标的信息,打出对于每个标的6个月内逾期率的预测,为投资人提供了关键的决策依据,促进健康高效的互联网金融。拍拍贷首次开放丰富而真实的历史数据,通过机器学习技术,你能设计出更具预测准确率和计算性能的违约预测算法吗? 简介 同样作为数据的学习者,这个作品尝试为数据预测提供一条通用的入门路径。面对大量的数据科学需求,达到较高精度的数据预测方法并非为高大上的专业人士所垄断,所以这里尝试为类
最近有不少质疑大数据的声音,这些质疑有一定的道理,但结论有些以偏概全,应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解,需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念,它包含大数据存储和大数据计算,其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计,以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下:第一,大数据存储解决了大数据技术中的首要问题,即海量数据首先要能保存下来,才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二,大数据统计是对海量
光明科技讯2014年全国高考语文科目刚刚落幕,作文考题便引起网友极大的关注和热议,有网友惊奇地发现,多省高考作文题被百度大数据预测命中。这在中国传统教育行业中极为罕见,首次采用百度大数据预测高考作文题,也被一些媒体评价成为中国高考史上“首届大数据时代的高考”。 据悉,在高考之前,为了帮助考生更好地复习准备,百度大数据部为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向,包括“时间的馈赠”、“生命的多彩”、“民族的变迁”、“教育的思辨”、“心灵的坚守”和“发展的困惑”等,其中每个作文主题又划定多个作文关键词。 从刚
<数据猿导读> 在《魔方大数据(10):大数据预测技术的应用与发展》活动上,数据猿记者零距离对话Dell中国解决方案事业部高级顾问忽林安,他告诉数据猿记者,数据能够支撑企业发展的作用是毋庸置疑的,而数
如今,我们每个人都在谈论“数据科学”,《哈佛商业评论》甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代,究竟什么是数据科学?数据科学家又究竟是怎样的一群人?他们在创造着什么令人着迷的东西?DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学家,希望能让你们了解这些神奇的人和他们神秘事儿,为你们一窥数据科学的未来与未知。
多年来,企业都一直无法充分利用大数据进行预测分析。由于社交媒体的普及带来了消费者日常生活习惯、活动和兴趣方面的数据信息量的巨大增长。这些新的外部数据资源将与企业所收集的数据相结合,以增加预测分析模型的精度。 随着海量信息被分析和编译,对于企业而言,现在比以往任何时候都更容易的充分利用这些数据来解决他们的具体业务需求。而且,通过利用大数据预测分析说带来的好处远远超出了传统营销的应用程序。 据路透社新闻报道,大数据的价值量将保持45%的年增长速度,到明年将达到250亿美元。这也就意味着,今年我们将看到数据预测分
今年有一 流行语“在大数据面前,你连底裤都不剩”。而足球绝对是世界上运用大数据最领先、最成功的领域。就在刚刚结束的巴西世界杯,包括百度、微软等互联网巨头纷纷透过大数据业务,预测出了相当部分球赛结果。有人甚至大胆评价:在大数据面前,互联网公司完胜高盛、德银为代表的华尔街。2014年世界杯将成为一个新起点:大数据业务正式从单纯的技术走入日常生活的实际应用。 用什么模型很关键 今年世界杯没有“章鱼帝”,但有央视美女主持“乌贼刘”和大数据公司的“对赌”。最终理工男设计的数学模型打败了央视美女的好运气
我觉得维克多的“相关关系比因果关系更重要”指的应该是以数据预测为目的的时候,不应该过于看重去通过找寻数据产生的关联性的原因然后去推测规律,而是直接把相关性作为原材料去进行数据推测。译者的评论有点过于形
《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作,本书作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”,拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历,早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。 【小编注】《大数据时代》电子版可在本公众号回复“大数据”获取下载链接。 我觉得维克多的“相关关系比因果关系更重要”指的应该是以数据预测为目的的时候,不应该过于看重去通过找寻数据产生的关联性的原因然后去推测规律,而是直接把相关性
腾讯云和腾讯地图合力将云计算、位置大数据服务能力与广东省交通运输厅的现有数据深度结合,让春运的组织协调更高效、应急预警更智能。 1月11日,广东省春运工作领导小组暨广东省交通运输厅春运办公室昨天正式挂
经过算法比较,发现这里我们选择使用sklearn简单的多元回归进行拟合数据可以达到比较好的效果。
有个朋友跟我说,现在看到大公司说大数据、云计算、物联网这些概念都犯晕,都被说得云里雾里,这位朋友总结说现在大公司搞这些玩意儿都是噱头,与这位朋友心态相似的人应该不少。不过,如果你看到阿里云与浙江省交通运输厅关于大数据预测交通的合作,应该会更加认可大数据的价值。 浙江交通运输厅基于其拥有的高速历史数据、实时数据与路网状况,与阿里云大数据计算能力相结合,来预测未来1小时内的路况,预测准确率稳定在91%以上,成全球已公开的最好成绩,阿里云还在联合广州做公交车拥挤情况的预测。 大数据最核心的利用价值之一便是预测,
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权。 编译|丁雪 校对|姚佳灵 席雄芬 尽管本文中提到了在研究中使用的不同方法,许多方法得出了相同的结论。更为深入地洞察顾客及其需求是优先考虑的事,在如何优化销售周期及精简客户服务上获得更精确的信息也是经常要考虑的。最成功的大数据应用案例为我们展示了企业是如何突破限制变得更加关注和响应顾客的需求。 以下给出的是最近的展望与预测综述: wikibon预计大数据市场从2011年到2026年将获得17%年复合增长率,将在2026年达到8
昨日,美国总统选举落下帷幕,共和党总统候选人唐纳德·特朗普在这场权利的游戏中获得胜利,成功当选美国第58届总统。这次美国总统竞选被德国《商报》称作“第一次数字化竞选”,而特朗普的这次逆袭,让之前支持希
在2017中国大数据技术大会(BDTC)上,CCF大数据专家委员会副秘书长、北京永信至诚科技股份有限公司高级副总裁潘柱廷发表了《2018年大数据发展趋势预测》的主题报告, 主要内容 ✦报告对2018年大数据发展趋势进行了十大预测,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;基于
中国唐宋时期的思维方法毫不过时,如今中国在“大数据时代”寻求一种全新的“大数据思维”时不妨回溯历史,重新发现自己独有的处理复杂社会问题的方法。
新浪科技讯 北京时间3月25日下午消息,百度旗下的一个部门开发了一种新算法,可以预测人群聚集状况,从而向主管部门和个人用户发出预警,避免异常人群聚集可能引发的公共安全威胁。 本周二,百度大数据实验室发
数据观速递 数据观导读 数据观获悉,12月8日,在2017中国大数据技术大会(BDTC)上,CCF大数据专家委员会副秘书长、北京永信至诚科技股份有限公司高级副总裁潘柱廷发表了《2018年大数据发展趋势预测》的主题报告,以下附PPT全文。 BIG DATA 报告对2018年大数据发展趋势进行了十大预测,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策
○ 报告对2018年大数据发展趋势进行了十大预测,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;基于海量知识的智能是主流智能模式;大数据的安全持续令人担忧;基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景等。
在我国,政府部门掌握着全社会量最大、最核心的数据。以往地方政府提振经济一般是招房地产、工厂等,随着土地及人口红利殆尽,大数据成为与水电煤等一样重要的生产资料,成为继土地之后政府最重要的资产。了解政府大
1、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术 2、人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点 3、数据科学带动多学科融合 4、数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢 5、推动数据立法,重视个人数据隐私 6、大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 7、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题 8、基于海量知识的智能是主流智能模式 9、大数据的安全持续令人担忧 10、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景 END. 来
钱塘号期待您的入驻和来稿 热门推荐:【干货】45G微信小程序开发合集 主要内容 报告对2018年大数据发展趋势进行了十大预测,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;基于海量知识的智能是主流智能模式;大数据的安全持续令人担忧;基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景等。 报
近日,印度初创公司 Genic.ai 开发的 MogIA 人工智能系统一时间火遍了社交媒体,也登上了各大媒体的标题栏,如果你还不知道那真的是 out 了。 怎么回事呢?原来是在美国总统大选进入最后白热化竞争的冲刺阶段,MogIA 预测共和党候选人特朗普将击败民主党候选人希拉里,赢得最后的总统宝座。这套系统从谷歌、Facebook、Twitter 和 YouTube 上收集了 2000 万个数据点,随后利用人工智能技术对这些数据进行分析,得到预测结果。 预测归预测,究竟准不准呢?据国外媒体报道,这套早在 20
被玩儿坏的概念——微信朋友圈广告真的用上了大数据? 微信朋友圈广告的事儿过去几天了,眼看各路大神一波一波的评述事件,在揣摩数篇大作后,有两个问题值得探讨一下。 第一个疑问:拥有了很多的数据
大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。
自2011年以来,大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。毋庸置疑,大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮,不仅是信息领域,经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据,准备在其中逐得一席之地。 中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略的高度,他表示,数据是与物质、能源一样重要的战略资源。从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术,在数据技术与产业上的落后,将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。 在这样的认知下,“大数据”日趋变成大家“耳熟能详”的热词。图1所示的是谷歌趋势
<数据猿导读> 当前网络与信息安全领域,正在面临着多种挑战。传统的分析方法存在诸多缺陷,越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战 大数据安全分析应运
本文主要介绍了大数据技术的基本知识和应用,包括数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等方面,并探讨了大数据的发展趋势和面临的挑战。
有一部影片叫《预见未来》,影片中尼古拉斯·凯奇饰演的男主角能够预测未来2分钟内的人和事,从而根据预测做出最优决策。这种神奇的超能力对于当时的人们来说是不可能完成的任务。然而当我们跨进大数据时代时,幻想竟能变成现实。我们甚至能预测两小时、两天,甚至两年后的未来。
文 / 吴晓波,本文来源于吴晓波频道 预测未来最好的方法,就是去创造未来。 ——亚伯拉罕·林肯 有一部影片叫《预见未来》,影片中尼古拉斯·凯奇饰演的男主角能够预测未来2分钟内的人和事,从而根据预测做出最优决策。这种神奇的超能力对于当时的人们来说是不可能完成的任务。然而当我们跨进大数据时代时,幻想竟能变成现实。我们甚至能预测两小时、两天,甚至两年后的未来。 你也许听说过“不是随机样本,而是所有数据”“不是因果联系,而是相关关系”;你也许听说过,大数据可以发现甚至预防大规模的瘟疫,大数据可以发现并改良事故多发道
政府拥有或控制,能够给政府组织带来社会或经济利益的数据资源,就是政府数据资产。这主要包括两个方面:
原创2015-03-23罗超 李克强总理在两会上明确表态:政府应该尽量的公开非涉密的数据,以便利用这些数据更好的服务社会,也为政府决策和监管服务。这已不是政府第一次关注并支持大数据。早在2012年,国务院副总理,时任广东省委书记的汪洋,便向广东省财政厅官员推荐了《大数据》一书,并详细阐述了自己对大数据的理解。2013年底,“七常委”第九次集体学习之时,听取了百度CEO李彦宏关于大数据发展的汇报讲解。政府对大数据一直积极关注,这一次李克强总理在两会上明确表态,大数据正在上升到国家级战略层面,政府开放大数据已是
数字时代最先进的技术之一就是大数据技术。大数据不仅仅是个术语。它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。
金融服务业务采用区块链技术势在必行。想象一下这个数量级的区块链。其庞大的数据湖包含了所有金融交易的全部历史记录,并且全部可供分析。区块链提供了分类账的完整性,但不能用于分析。这就是大数据和相关分析工具
近日,滴滴研究院副院长叶杰平在上海一场内部分享会上详细解读了滴滴大脑,这是外部首次窥探到较为完整的滴滴算法世界,并且一直潜水的产品“九霄”也首次露出真容。
涉及关键字:一体化运维、平台化运维、数智化运维、AIOps、运维PaaS、运维工具系统、蓝鲸等。
近日,滴滴研究院副院长叶杰平在上海一场内部分享会上详细解读了滴滴大脑,这是外部首次窥探到较为完整的滴滴算法世界,并且一直潜水的产品“九霄”也首次露出真容。 滴滴大脑由三部分组成 叶杰平将滴滴大脑这个智能系统分为三部分,分别是大数据、机器学习和云计算。 其中大数据就像工业革命时代的煤一样举足轻重,人工智能需要数据进行训练,纵观应用级深度学习的成功案例,他们都获得了海量数据,像谷歌和Facebook这样的公司都可以获取大量数据,这种优势让他们可以创造更有效的新工具。 而机器学习是人工智能的核心,一
导读:人类已迈进“大数据”时代,当前学术界对“大数据”的研究较多,但从易学角度进行研究的却很少。该文从易学视角,以独特的《易经》数相思维,论述和研究了“大数据”与《易经》“数相”之间的联系,易经“数相”对“大数据”建设的重要性,以及易经“数相”与“大数据”融合建设的路径与模式。该文的主要研究成果:1、“大数据”与易经“数相”有着密切的联系,二者的研究对象均是数和数据;2、《易经》是宇宙全息数据和“大数据”信息包,“大数据”是宇宙全息数据的一部分;3、“大数据”是显性数据,易经数据既包括显性数据,也包括隐性
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