在学习英语的过程中，我们需要不断总结和反思自己的学习方法和学习效果。以下是一些常用的英语表达方式，供大家在英语交流中参考和使用。
大数据读后感
数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和大价值（value）。这四个v就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。
对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。
二、如何高效有序地收集数据？
收集数据的目的是为分析利用数据。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。
此外我们还可以看到不少政府机构或者其他一些组织也在开始大数据解决他们遇到的一些问题。在本书的最后一章，作者告诉了我们大数据可能带来的坏处。如：通过大数据可能我们的个人各种信息、隐私会很容易地被大数据的拥有者找到，这些信息，可能被政府用来监管我们等；通过大数据可以预测可能发生的事，或者预测我们人个人本书即将做的行为，书中有个例子：警察通过大数据分析得出一个人即将可能犯罪，并把它逮捕了，但事实上这个人现在并没有犯罪。也许这就限制、约束了我们个人的自由。
看完这本书，颠覆了自己之前的一些想法：以前我们认为错误的数据是没有用，我们需要保证统计的数据的准确性，但是在大数据中，错误的数据也是有用的，它和其他所有相对正确的数据一起构成了整体，也就算不了什么了。我们同样可以从这些数据中得出比较正确的预测和分析。google利用人们搜索的关键字来预测和判断某个地区是否发生流感，google通过分析这个地区的人们搜索和流感有关的词的数量等来分析得出。google从互联网抓取数以亿记的各种语言、各种翻译水平的翻译结果，使用其翻译出来的准确率比那些微软使用正确的词库翻译出来的句子准备率更高。我自己的感想是，其实大数据无处不在，只要我们细心，我们就可以挖掘出身边的那些大数据，并做一些有意义的是，就像书中说的那样，我们不需要强求每条数据都那么真实准确，但是从大量的数据中我们就可以得出相对准备的结果。未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
大数据读后感
（赵元）。
最近闲暇之余我读了徐子沛先生的《大数据》一书，真是让我受益匪浅。《大数据》又叫做《大数据：正在到来的数据革命》。全书通过讲述美国在过去的半个世纪里所发生的关于信息、技术方面的典型案例，来为读者剖析出一个浅显易懂的“大数据”。
《大数据》一书，之所以珍贵、便于阅读，在于徐子沛先生在写作过程之中，将原本高、精、尖的数据专业的专业术语，转而用浅显易懂的话语来表现，使得本书成为了一本平易近人的科普读物。使得阅读此书的读者无论年龄、专业、学识，都能最大限度的接触到书中所阐释的基本知识。而我作为一个农行从业四年的员工，当然也有属于我自己的一些感想：
《大数据》一书之中，所提出的一个关键性的问题就是为什么在近几年出现了“大数据”这一词语？作者举出了美国在2009年的相关数据，我从中发现了对该问题给出的一些答案。书中举例，麦肯锡《大数据：下一代创新，竞争和生产率的前沿》报告中进行估算，政府848pb，传媒行业715pb，离散制造业966pb。正是针对相关数据指标的增长，以及当前以全球化为背景的数据信息开放化，各类信息的自由化等原因，导致了面对数据的分析，以及数据的处理，数据的预测和数据的决策都有了更高的要求。这些要求导致我们在针对经济全球化，交流多元扩大化，各个专业管理与发展的精细化必须有一个相对宏观的经济分析头脑。书中使我感触最深的是，针对美国目前发展中的大事件以及现象，例如，美国矿难的悲情历史，街头警察的创新创奇，美国最热的交友信息平台facebook与推特，以及美国纠结百年的统一身份证的问题等，都一一分析了其背后所蕴含的经济学、金融学道理，以及这些时间的背后数据对于美国政府，公民以及社会的种种挑战。书中针对美国半个世纪的发展历程，逐一的分析其内涵，并将美国的发展与进步的基本原因归结为开放和创新。正是因为在这个时代美国强调对于互联网的最大利用化，才有了即使面对压力和强大的经济困难还在稳步前进的现代美国。
这本书给了我最大的启迪，说实话不是那些经济学案例，也不是那些几年前的数据信息。而是一种如何发展的理念。美国正是有了开放和创新才有了如今不断发展中的世界第一强国。而我们中国对于开放和创新却还没有做出最好的诠释。虽然我国的改革开放，技术创新已经取得了一定的成绩，但是面对发达国家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一个国家，小到一个集体，都离不开开放和创新。读了徐子沛先生的《大数据》，我思考最深的不是国家的改革与创新，而是我身处的农行的发展与创新。
作为一个在农行工作了四年的员工，我热爱的着我的岗位，也热爱着我为之努力奋斗的中国农业银行。面对农行未来的创新与发展，在对了这本书以后我针对自身的岗位得出了一些不尽成熟的想法：一方面，我们农行有自己的理财产品，而我行主要的营销方法还是有些被动，我的一点想法是可以多做集中性质的营销，例如在浦口区农行网点附近繁华地段发放宣传单，或者针对有需要的企业可以进行集体宣传，使我行的优质产品深入人心，从而也可以提升我行的基本效益。例如去年举行了几场“新老客户答谢会”，如果举办的次数再多一点，我觉得效果会更好。
另一方面，对于我行的创新产品我也有一些想法。创新是任何个人，企业，乃至国家的发展原动力。那么，我行也应该响应时代的召唤。近日，正值旅游的黄金时期，很多人选择出境旅游，但是有很多国家不支持银联卡，所以很多人想办理visa或mc的信用卡，但是信用卡办起来需要至少半个月的时间，且要求比较高。所以现在有的银行正在发行visa或mc的借记卡，且申领条件比较简单、速度快。我行可以参照并大力开发这一领域。
以上两点只是我个人的一点想法，虽然还有些稚嫩，有些不成熟，但是这两点是我看了徐子沛先生的《大数据》一书以后，基于我对农行的热爱，有感而发，由心而生的。
2013年09月。
大数据读后感
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据？以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据？
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据？
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
2015年11月23日。
大数据分析
数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。
(二)数据2.0时代。
2.0时代开始于20xx年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。
(三)数据3.0时代。
又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。
随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。
(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者。
传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。
(二)大数据时代企业精准营销成为可能。
在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。
(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”
传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。
京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的'规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的jdphone的计划。
jdphone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。
(一)数据分析要树立以人为本的思维。
“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。
(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾。
大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。
(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造。
单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求，大数据的共享已经迫在眉睫。首先，可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系，那么数据就没有发挥其应有的价值。最后，虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。
[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[j].it经理世界，20xx，17.
[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[j].青年记者，20xx，26.
[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.
英语大数据教学方法
大数据技术是由数据采集、数据分析、数据挖掘、数据管理、数据共享、数据可视化等一系列技术的集合。数据的基本流程。1.数据采集技术英语教育中所形成的大数据，一个重要特点就来源广泛、类型多样，这就需要利用数据采集技术对数据进行有效的抽取与集成，并通过关联存储于数据库中，以方便对数据随时的提取与分析。目前，用于英语教育数据的采集技术，主要包括了:基于搜索引擎采集技术、基于数据流引擎采集技术、基于数据库采集技术、基于etl引擎采集技术等类型。2.数据分析技术数据分析技术也是英语教育数据处理流程的核心，其主要目的是根据教学的需求，对这些数据进行深入的挖掘、整理与分析。数据分析技术主要包括了数据挖掘技术、机器学习技术、统计分析技术等类型。其中，统计分析技术主要为云计算技术、分布式处理技术等。3.数据可视化技术数据可视化技术也被称为数据解释技术，它能通过对数据分析结果的可视化形象，向用户展示具体、形象的结果。在英语教育中，数据可视化技术不仅可全面、直观的呈现各类英语教育统计数据，而且也可通过可视化操作界面，远程操控英语教学设备。
1.在英语远程教育中的应用随着全球一体化时代的到来，熟练掌握英语已成为新时期、高素质人才日常生活、工作所需。为了更加便捷的学习英语，大量网络在线课堂、网络英语学习资源也应运而生，英语教学也逐渐由传统的课堂教学模式向着更加个性化、便捷化、网络化的教学方向转变，英语教育的远程化、网络化时代已然到来。近年来，由于新兴的远程化网络英语课程大量出现，随着而来也出现了大量的英语教育数据，再加上学生利用这些课程在网络中学习、互动、互助，也相应产生海量数据。因此，大数据技术在英语网络远程教育中也有了相应的用武之地。例如，通过数据采集技术，能统计学生在网络中对英语知识提问的次数、参与讨论的多少等等，然后在这些基础上，通过数据分析技术，能详细掌握学生的学习状态和英语水平，进而对学生的英语学习行为进行正确的诱导与评价。随着大数据技术在英语远程网络教育的应用，教师不再基于自己教学经验来分析学生在学习中的偏好、难点以及共同点，而只要通过分析与整合学生英语学习的状态与行为记录，就可轻易地掌握学生的英语学习规律与学习水平，然后再有的放矢，对不同的学生采用更加有针对性的帮助和辅导，这都有助于明显提升远程英语教育的效率与效果。
2.在英语课堂教育中的运用大数据技术除可应用于远程英语教育以外，在课堂教学中也有着广阔的应用空间。大数据技术在英语教育中的应用，最重要的目的就是提高学生英语学习的效果与效率，而通过大数据分析技术、采集技术的应用，对英语课堂的教学模式、教学方法以及学习行为都能形成有利的改变。通常而言，学生在课堂学习中作业信息、日常学习信息等重要信息，往往容易被忽视。而通过大数据采集技术与分析技术，则能及时发现与整理这些重要信息，不仅能为提高学生的英语成绩提供更加个性化的服务，也有助于提高学生英语考试的成绩、平时的出勤率、四六级通过率等。例如，通过大数据技术，能及时分析出某位学生英语成绩不佳的原因，是由于周围环境影响因素?是由于学习内容没掌握因素?或者是因生病缘故?等等，从而为教师提供有用的数据信息，以实现更加针对性的英语课堂教学。
3.在英语考试中的应用大数据技术还有助于让英语考试更加科学与合理，由于英语考题的设置，需要考虑到学生的英语学习水平、答题效率多种因素。在考试过程中，试卷的答题结果、班级成绩情况，也能为教师提供大量的数据信息。而通过数据采集技术、数据分析技术，则有助于详细了解学生的英语学习情况与记忆情况，在下一次出题时就能更加贴近于学习实际，并设置出更加适合学生的个性化问题，设计出能够促进英语记忆力的考题线索。
大数据英语作文范文
盛总：
您好！
市场渠道部已经组建完成，目前需要购买真实、细致的湖南省内的企业数据做以下用途：
第一：以真实、具体的市场数据做支撑，来做出符合我们实际的渠道市场计划书。
第二：用最精准的数据来更好更准确的帮助我们市级代理做好市场分析和市场拓展。
第三：方便我们大客户组定位、寻找目标广告客户。
第四：方便招商会的目标广告客户拜访、邀请。
购买费用：__100__元/月。
恳请领导批准。
申请部门：市场渠道部申请人：黄龙泉日期：.05.15
大数据读后感
短短几天把涂子沛先生的《大数据》这本书浏览一遍，结合去年北大继续教育学院进行现代管理学科学习时，老师介绍这本书时的精髓、内涵时的情景，写这篇。
心得体会。
现将浅薄体会与老师同学们一起交流，部分内容参考了书内容和涂子沛先生的观点，希望老师同学给予批评指正。
“一个真正的信息社会，首先是一个公民社会”，这是全书的一个出发点，这个出发点就是说，“信息社会最大的特点就是，信息的自由流动。”涂子沛在书中的观点是：如果没有人的平等，没有人的自由，信息能够自由流动吗？如果没有人的平等，我们这个社会彼此另外压抑另外一个人，我们的创造力怎么迸发出来？我们每个人都面临大数据时代思维变革的挑战。
涂先生在书中说出“大数据时代的公民生活”，题目他在书中来演绎公民生活的时候，它的背景是“大数据”时代。首先他讲了“什么是大数据时代”，在研究一个现象的时候，首先要研究它的定义，研究它的内涵，咱们就先把数据给它抽走，看看代表是什么。数据不是数字，数据是有跟列的数字，当他在书中谈到数据的时候，我们想到的是它代表计算，代表精确，代表理性，代表科学，代表事实。大家说姚明很高，到底有多高，你最后说两米多左右，这就是一个精确的事实。数据的出现也是人类认识这个世界，不断地向前推进的需要，人类发现需要精确的数字，就好像回到刚才的例子，你说很高很高，到底有多高，我们看，人类历史上很多重大的文明推进和演进都跟数据离不开，比如说度量衡的发明，货币的发明，再比如二进制的发明最后导致计算机的发明，最背后就是数据。
他在书中有一个新的词叫database--数据库。这个词完全是一个外来的词，1。
计算机最早是计算数字和处理数字，那时候就存在database，后来随着计算机能力的不断增强，它可以处理文字、图片、视频、声音等等，但所有这些都放在database，所以他在书中把这所有的一切都称为数据，这时候数据的内涵扩大了。其实大家要知道数据的内涵在扩大，还有一些其他的事情也在发生变化，就是说数据的容量在增大。八十年代的时候就有人提出bigdata这个概念，那时候的“大数据”的还不是现在“大数据”的概念。“大数据”这个概念不断的演变，最早有人就预见到说有一天数据会比程序更加重要，比软件更加重要，它是指重要性。所以我们往大了说，可以说这是一个大的机器，一个大的房子，也可以说是一个大容物。书中说的：到2000年的时候，宾夕法尼亚大学有一个教授出来定义，那时候企业的数据已经到泰了，他说200泰的数据就是大数据了，那泰到底是什么样的单位呢？比如全世界最大的图书馆是美国国会图书馆，美国国会图书印刷品的含量，不包括电子图书加起来是15泰，北师大应该是2个泰或者更少，这个数据就叫“泰”。
2代公民的生活。data在五年的时候，应该有一个创始人，他发现一个东西：同一个计算机芯片，同一个面积上晶体管的数量每一到两年就要增加一倍，这意味着什么？意味着计算机处理的能力越来越强，存储的能力也越来越强，同一个面积上东西越来越多，越来越密，一到两年就增加一倍，物力存在器的性能不断上升，价值不断的下降。有一个考证说，从五十年代起最早的存储器发明到现在，存储器的价格下降了300万倍，大家可以想想，历史上还有什么商品它的价格能在半个世纪下降300万倍？而摩尔定律也成为了一个代名词，呈指数形发展的变化，急剧变化的状态，剧变的变化。我们可以看看，这个图代表摩尔定律，是条直线，为什么是直线呢？因为没办法画，如果严格按刻度来画的话应该是一条横轴的曲线。涂先生在书中分析了：“1988年一个科学家提出了普适计算，普适计算提的不多，大家都提物联网。物联网是普适计算一个子概念，人家计算机的浪潮是分阶段的：第一个阶段是主机阶段，到80年代由于微软、苹果一直到个人电脑的阶段，88年互联网之后，科学家说这不是结果”。
“一个主动你就能改变的时代，因为资源就在那里，你不能去等其他的人”这是涂先生的观点。他说说影响公民的第一点：公民最主要的精神是什么？是积极地介入，积极地改变。影响我们公民的第二点，书里面有很多关于“大数据”时代的隐私文化，有的专家说87%都不能定位，只要通过“大数据”挖掘就会定位，这是影响我们公民生活的一个巨大的挑战，就是隐私权的挑战，而隐私权是一个非常重要的问题，是对个人自由的凭照。他为什么用这么大的篇幅来写隐私权利呢？也是因为我觉得，我们中国社会特别需要隐私权利，不仅是政府在侵犯公民的隐私权利，我们公民彼此之间也在不停地侵犯隐私权，而且大家习以为常。但是隐私权是一个文明社会的标志，越文明的社会，越注重隐私权，个人才越有自由，隐私权是把自己跟公共生活划分开的一条界线，保障个人的自由。社交媒体让我们进入一个前所未有人文相连的时代，这影不影响我们的公民生活？这是最大的隐患，为什么？它把我们人跟人连接起来，我们知道人跟人一旦连接起来，1+1大于2的作用。
总之，使我感受到当前我们正生活在，每天都不同、都高速度发展、激烈竞。
4争和大数据时代。我们每个人都必须面对大数据时代、结合实际面对挑战，要相信“想不到事情会发生，想不到的速度会发生”。要及时更新知识、广纳信息、梳理思维及时做出正确判断、做好工作学习生活中的精准决策。
百度大数据交响乐揭秘百度大数据的来历百度大数据引擎
【百度大数据交响乐揭秘百度大数据的来历】近日，百度推出大数据奏鸣曲，运用百度指数平台分析热搜事件的涨跌态势，科学绘制大数据生成一条年度热搜事件曲线，并由专业音乐家整理、谱写成曲。据了解，在过去的一年里，百度平均每天接收到超过50亿次搜索需求，用户的每一次搜索点击都成为这首奏鸣曲的音符，13亿人共同奏响了2015时代之音。
这首宏大的年度交响乐曲特别邀请国家著名作曲人张朝谱曲，中国国家交响乐乐团担纲演奏。据了解，这个乐团与新中国共同成长，曾演绎过《梁祝》、《黄河钢琴协奏曲》等经典作品，代表着中国交响乐的最高水平，这也是中国交响乐团首次与百度跨界合作。
这部奏鸣曲信息量庞大，通过艺术的形式把原本冰冷的搜索数据多元化地展现出来。整部乐曲共分为五大部分，第一乐章，2015，从回家开始;第二乐章，重新出发;第三乐章，离别和考验;第四乐章，跋涉中的荣耀;以及第五乐章，永不止步。
乐曲根据搜索指数的曲线抑扬顿挫、婉转起伏，让我们随着音乐不自觉回想起2015共同经历的时代记忆。过去的2015，我们在行走中探索，在探索中改变，在改变中创新。科技的发展，让原本的绝无仅有逐渐变为生活中的习以为常。
百度大数据交响乐揭秘百度大数据的来历百度大数据引擎
每年的年终盘点往往让营销人头疼，需旁征博引、海纳百川，还要有“亮点”，从创意到制作都颇费心力，但最终效果往往却差强人意。
那么究竟如何做，才能让年终盘点营销玩出新意?让我们通过一个鲜活的例子来分解看看怎么玩转年终盘点吧。
创意是灵魂，眼球只为新鲜事停留。
20岁末，百度再次秀了一把“高难度动作”。百度汇总全年天文数字般的用户搜索数据，由搜索指数的高低起伏联想到五线谱的律动，将全年搜索热词“连接”，形成旋律。此外，百度邀请著名作曲家张朝进行谱曲、中国国家交响乐团演奏，共同创作了一支只属于2015的交响乐。
冬奥会、屠呦呦获诺奖、习马会谈、天津港爆炸、火星液态水……旋律响起，一幕幕重回眼前，每天50亿次搜索，带来全网最真实的2015记忆。那么，就让我们来感受下这首回响2015的时代之音：
让品牌占据消费者的心，最容易的方法无疑是打“情感”牌。而打好“情感”牌，却没那么容易。百度以“音乐”为情感表达载体，通过“回忆”激发情感，为看似平凡无奇的搜索指数的高低起伏注入情怀，把冷冰冰的搜索数字变成悠扬动人的交响乐曲。
想与做，艺术与大数据的有机结合。
对于营销人而言，执行力体现的是一种全面的策划和落地能力。这个项目对其创作者考验极大。百度平均每天接收50亿次的搜索请求，创造者要从这些庞大的数据中诞生搜索曲线;再以曲线为基础谱曲一首由五大部分组成、抑扬顿挫、婉转起伏的宏大乐章，大数据与艺术的跨界执行难度不可小觑。(据了解，该交响乐的五大乐章分别为：第一乐章，2015，从回家开始;第二乐章，重新出发;第三乐章，离别和考验;第四乐章，跋涉中的荣耀;以及第五乐章，永不止步。)。
我们听到的是华彩乐章，感受到的是创意之美，而其背后的协调、组织、制作这些创意所需的跨界执行难度可见一斑。优秀创意的实现，必须有强大的执行力来落实。
触摸科技品牌的体温。
大数据对于大多数网民而言，始终带有冷冰冰的距离感。百度这部大数据奏鸣曲的出现打破了科技的冰冷感，赋予了时代温度和律动。数据不再是冰冷庞大的数字，而是以音乐的形式与用户亲密互动的艺术，看似科技文艺跨界，实则也是融合。
而这些事件触动用户的内心情感，百度从情感上与用户产生联结，以此拉近品牌与用户之间的距离，借时代情怀为用户心中的品牌温度升温。
这首奏鸣曲来源于其中全网13亿网民的搜索行为。科技和艺术的跨界，让交响乐不再是音乐家曲高和寡的狂欢，13亿网民，每一个人都可以说是这首乐曲的作曲家，每一个音符都是凝聚了用户每一次参与搜索与点击的力量。这样一首用户全情参与、有温度的时代乐章，那么用户会自发去传播，营销自然事半功倍。
“结合自身具备的能力和特点，将科技温度化，同时以创意吸引网民，引发广泛传播”，或许这就是百度大数据奏鸣曲将品牌温度化想要达到的效果。
《大数据》读后感
最近看了《大数据》一书，有一点感想，在这里和大家分享。
作者在后序中写 道，这不是一本纯粹谈技术的书，而是以技术背景探讨人和社会关系的书。今天的中国，是一个人口大国、互联网大国、手机大国，却不是一个数据大国。书中有这 样一组调查数据——“麦肯锡公司以20xx年度各国新增的存储器为基准，对全世界大数据的分布做了一个研究和统计，中国20xx年新增的数据量为250 拍，不及日本的400拍、欧洲的2000拍，和美国的3500拍相比更是连十分之一都没有达到。国内的大数据步伐急需加快。
《大数据》一书对美国大数据的应用进行了十分详细的介绍与分析，我印象最深的为两点。
第一，以海量数据的处理作为政策制定的依据。看这本书的时候，我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。在其曝光的“棱镜”计划中美政府直接从包括微软、谷歌、雅虎、facebook、aol、skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。美国政府从这些海量数据中寻找自己需要的数据，并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险，仅从政策制定方面来说，依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。
20xx年，雅虎 首席执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到，得益于计算机技术和海量数据库的发展，我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录， 这种记录也更为细致，为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。打个比方，从你的qq空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事 情、现在的状态是什么，而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。我想到最近比较火爆的穿戴设备，如果 该技术得到普及过后，拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到，相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供 科学依据。
第二，万事万物， 凡存在，皆联网，凡联网，皆计算。20xx年起，美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备rfid做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无 线传感器。通过这个移动传感器，对食品进行连续跟踪，一旦相应的安全事故爆发，就能通过数据库追踪溯源，快速确定传染源与影响范围。这一技术相对于国内尚 在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的rfid。
20xx年的时 候，美国国家气象局在全国2000两客运大巴上装备了传感器，随着大巴的移动，沿途手机所有地点的温度、湿度、露水、光照度等数据，并立即传给国家气象局 数据中心。数据的采集是每10秒中一次，每天采集10万次以上的数据，这些实时的、高精度的数据意味着天气预报将不再仅仅是”预“，将逐渐走向“实”报、 “精”报。
作者涂子沛在书里 引用胡适与黄仁宇的话。胡适说中国人习惯于当“差不多先生”，凡是马马虎虎、不求精确。黄仁宇认为，中国不懂得用数字来管理国家。作者引用这两位先生的名 言，当然是要彰显传统中国和今天美国之间的差异。但是我们也必须认识到:这两位先生身经当时中国的混乱，激愤而出此言。在大数据浪潮迅猛而来的时候，中国 与100年前已经完全不一样了，我们已经有足够的能力与自信来面对各项挑战。20xx年中国开始着手制定医疗系统的最小数据集，3年之后卫生部出台了第一 版中国医院最小数据集的标准。也是在20xx年，中国创立了第一个全国性的大型社会调查项目，开始对社会的发展和变迁进行全方位、综合性、纵贯性的问卷访 谈调查，即“杨文昊在kod里面穿的裤子”。可以看到，中国政府和企业已经投入到了大数据时代的浪潮之中了。我个人也有几点应对的想法。
一是鼓励、扶持基 于数据的创新创业。书中提到，政策扶持的传统方法，可能是以政府主导建立大数据产业园，对新兴企业提供办公场所等便利条件或者现金支持，这固然有效，但更 为有效的是调动全社会的力量。调动全社会的力量来支持可以包括扶植民间团体，快速推进新技术、新理念在全社会的传播。现在云技术大众基本上都耳熟能详了， 而这主要是各大互联网服务上都相继推出了相应的云服务以及各大媒体对这项技术的关注，促进了大众对新技术的了解与支持。
二是政府机构要建 立专门机构来统筹管理数据工作。在大数据时代不同的数据需要整合，公安、消防、民政、社保等等数据都需要进行联动，将沉睡在数据库内的数据唤醒，为政府制 定政策所用，避免各自为政、多头管理的情况发生。数据的联通也能在一定程度上减少群众的“办证”问题，相信在大数据时代，大家可能只需要一张身份卡就能满 足绝大部分的数据需要。
三是围绕个人数据安全，加强管理。任何技术都是双刃剑，耍得好可以披荆斩棘，耍得不好则会害人伤己，大数据也不列外。如何保障个人隐私也成为了大数据时代面临的一个重大挑战。
大数据报告
4月6日，联合交通部科学研究院对外发布《第一季度中国主要城市骑行报告》。该报告以ofo出行大数据为参考，首次采用城市骑行指数作为评估指标，对北京、上海、广州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座国内一二线城市的共享单车发展水平进行评估排名。
可以发现，在单车使用水平、节能减排水平、健康贡献水平、停车设施水平、服务环境水平和社会文明水平六个方面，每个城市的表现各有不同。行业专家分析称，该报告对透视我国城市慢行交通发展现状、追踪共享单车行业发展、推动智能绿色城市建设事业起到参考作用。
18~45岁人群成共享单车主要用户西安广州最男人、天津昆明最均衡。
报告显示，18~45岁人群成共享单车骑行的主力用户，占比接近90%，其中30岁及以下群体占比达到55%，30~45岁占比约35%。由此可见，共享单车的用户不仅覆盖年轻群体，也受到了中年群体的广泛认可和使用。
同时，在用户男女比例分布中，不同的城市区分为了两大派系。一个是以西安、广州为代表的五座城市成为了“最男人”的共享单车骑行城市，男性用户占比达到55.90%~59.70%，较高于女性用户。而以天津、昆明为代表的五座城市则成了“最均衡”的共享单车骑行城市，男女比例在48%~52%之间，可以说基本相差无几。但综合来看，女性用户占比能达到45%左右。
中国城市整体骑行水平53.6分空间巨大综合指数六大榜单昆明东莞上榜。
报告显示，20第一季度中国城市整体骑行水平为53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分别以79.3分和65.1分紧随其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、广州、南京、厦门、福州、武汉等八座城市也高于平均分，城市骑行水平较为领先。
而53.6的整体骑行水平虽然较满分100分来看属于偏低水平，但考虑到年初共享单车才迎来一波的快速发展，诸多方面尚不完善，例如城市停车设施的建设，北京、上海、杭州三城虽然达到13分以上，但其他20座城市停车设施平均得分仅为7.55分，远低于满分20分。未来，随着共享单车的健康发展、城市停车设施的建设、服务环境的提升等因素逐步完善，分数还将进一步上升。
报告同时给出“2017年第一季度主要城市六大榜单”，北京位列“停车设施相对完善”、“节能减排贡献最大”、“政府服务环境最好”三个榜单之首。昆明则成为“最爱骑共享单车的城市”，东莞成为“我骑行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累计骑行5.93亿公里。
报告针对社会文明程度，对各城市对共享单车的友好度进行了评分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分别以12.75和12.22排名第二第三，北京仅以9.94分排名第九。在服务环境水平评估中，北京以满分15分位列第一。近期，全国各地陆续出台了针对共享单车的管理办法，如上海出台了《共享自行车服务规范》，成都推出了《成都市关于鼓励共享单车发展的试行意见》。
报告显示，我国20座城市第一季度累计骑行5.93亿公里，相当于绕地球14794圈，日均累计骑行距离为659万公里，相当于地球赤道的164倍。不仅如此，20个城市第一季度人均累计骑行消耗热量6840千卡路里，相当于燃烧掉1.8斤脂肪。
共享单车缓解城市交通出行难问题。
数据统计，从1995年至，随着民用汽车保有量从1040万辆攀升至1.9亿辆，自行车的.保有量却从6.7亿辆，急剧下降至3.3亿辆。汽车成为代步工具的同时，给城市交通和生态环境也带来了极大压力，城市居民的出行成本急剧上升。
专家认为，共享单车+公共交通的出行模式，正逐渐替代家用汽车+步行+公共交通的出行模式，快速发展中的共享单车正改善着我国城市居民的出行模式，也对我国交通新体系建设产生深远影响。
大数据报告
有些人感觉身体不舒服，但到医院进行西医体检，各项指标都是正常。为此，很多人开始接受中医体检。昨天，南京市中西医结合医院在膏方文化节启动仪式上，发布南京首个中医体质检测大数据报告：在该院对1000名参与中医体检的市民中，比较健康的人群只占33%，其余67%市民都处于亚健康状态。据介绍，通俗来说，亚健康状态，就是身体出现了不适，但还未到某些诊断的标准，因此体检指标是正常的。
中医将身体状态分为9种体质。根据这份大数据报告，平和体质排在第一位，占比33%。平和体质也就是常说的健康状态。其余8种体质人群，按照从高到低的顺序排序依次为气虚体质(约占12.7%)、阴虚体质(约占10.8%)、气郁体质(约占9.3%)、阳虚体质(约占8.3%)、痰湿体质(约占8.1%)、湿热体质(约占7.6%)、血瘀体质(约占6%)和特禀体质(约占4.2%)。
从主要人群分布分析，没有明显的职业和学历差异，但是与测试者的生活习惯密切相关。比如，喜欢高热量高脂肪饮食的人群，在痰湿体质的人群占比中最高;喜欢熬夜的人群，在阴虚体质的人群中占比最高;不爱户外活动的人群，在气郁体质的人群中占比较高。
南京市中西医结合医院治未病中心夏公旭副主任中医师说，平和体质人群的总体特征是阴阳气血调和，体态适中、面色红润、精力充沛，这个样本的.数据主要以体检中心和治未病中心的数据为主，大部分参与测试的人群都不是患者，而是以体检为主的人群。但大部分没有因为疾病到医院就诊的人群中，接近七成的人都是亚健康人群。
在亚健康的8种体质中，气虚高居榜首。夏公旭说，气虚常常是身体出现问题的最开始预警信号，不良生活习惯易致亚健康。针对亚健康状态，选择膏方调理身体，越来越受到人们的欢迎。但是，膏方进补不能盲目，否则不仅不能达到调理身体的目标，甚至事与愿违。今年，针对开具膏方的人群，南京市中西医结合医院均免费提供价值120元一次的中医体质辨识检测，让市民根据不同体质有针对性地选择相应的膏方。
对照一下，你可能属于哪种体质?
为了让市民了解亚健康状态的8种体质，南京中西医结合医院进行了一些临床特征的总结，市民不妨自我对照一下。
气虚质。
性格内向，不喜冒险。不耐受风、寒、暑、湿邪。
阳虚质。
阳气不足，以畏寒怕冷、手足不温等虚寒表现为主要特征。耐夏不耐冬;易感风、寒、湿邪。
阴虚质。
阴液亏少，以口燥咽干、手足心热等虚热表现为主要特征。手足心热，口燥咽干，鼻微干，喜冷饮，大便干燥，舌红少津，脉细数。
痰湿质。
痰湿凝聚，以形体肥胖、腹部肥满、口黏苔腻等痰湿表现为主要特征。面部皮肤油脂较多，多汗且黏，胸闷，痰多，口黏腻或甜，喜食肥甘甜黏,苔腻，脉滑。
湿热质。
湿热内蕴，以面垢油光、口苦、苔黄腻等湿热表现为主要特征。面垢油光，易生痤疮，口苦口干，身重困倦，大便黏滞不畅或燥结，小便短黄，男性易阴囊潮湿，女性易带下增多，舌质偏红，苔黄腻，脉滑数。
血瘀质。
血行不畅，以肤色晦黯、舌质紫黯等血瘀表现为主要特征。肤色晦黯，色素沉着，容易出现瘀斑，口唇黯淡，舌黯或有瘀点，舌下络脉紫黯或增粗，脉涩。
气郁质。
气机郁滞，以神情抑郁、忧虑脆弱等气郁表现为主要特征。神情抑郁，情感脆弱，烦闷不乐，舌淡红，苔薄白，脉弦。
特禀质。
以过敏反应等为主要特征。常见哮喘、风疹、咽痒、鼻塞、喷嚏等。
大数据的冷知识大数据冷知识
但没人做过。
每个人都以为其他人做过，
因为每个人都声称自己做过。
这个比喻为尚处在萌芽幼齿阶段的大数据蒙上了一层有趣且暧昧的意味。
在本次sdcc(中国软件开发者大会)上，一些真枪实弹地做过大数据的高中生行业精英，向小伙伴们普及了一些有趣的冷知识。
大数据的隐秘魅力就在于，他比你都了解你。你以为你每次按下手机按键的动作都是一样的吗?哈哈图样图森破。
来自今日头条的技术副总裁杨震原告诉童鞋们，他们正在测试的“黑科技”，恰恰能从你点击按键的时间和手指面积，推测出你当时的情绪。你的漫不经心、愤怒或者感动，都能够成为后台为你推送何种消息的依据。未来，如下场景可期：
那么这种“恰到好处“的情绪拿捏和大数据有什么关系呢?实际上对你情绪的推测是建立在对你多次正常点击的记录之上的。这种行为数据甚至在你还未意识到的时候，就“出卖”了你的情绪。
今日头条技术副总裁杨震原在分析一个按钮的平均触摸时间。
银行每天的交易账目流水的统计数据，并不是大数据，而每个用户在拿号之后等待了多久才排到，有多少用户骂娘，有多少用户过于焦急愤而离去，这些真正的行为才是大数据。
杨震原又举了今日头条在应用中的另一个例子。
实际上，你在一篇文章的什么位置停留多久，然后划动了多远，在新的位置停留了多久，是否看了评论，看了几条评论，都可以按顺序被记录下来。接下来就是通过算法评估读者的兴趣所在。
csdn创始人蒋涛也特别提到，美国电商平台wish正是用大数据的方法，根据每个人的数据不同，“看人下菜碟”地推荐你可能喜欢的货品，三年时间已经发展成北美最大的电商之一。
所以，一个悲伤的消息是：未来如果你要隐藏自己的身份，不仅仅要变装易容伪造指纹，甚至连点击手机，查看文章的习惯都要改变了。
如果要想知道有多大比例的人喜欢gv，那么只需要做好抽样调查就可以了，没有必要对所有人进行调查。但是如果你想要推销宅腐的周边智能硬件产品，则需要逐个排查每个人“独特”的兴趣爱好。
所有数据一个都不能少，这就是所谓的“全量加工”，这些数据的制造者正是各大厂商利润的源泉。
360商业产品首席架构师刘鹏是一名网红，他在很多场合都强调：全量加工才是大数据。他说，涉及到个性化推荐、计算广告、个人征信这些场景，大规模的计算就是无法避免的。
从技术角度来说，之所以大数据可以做到这么精准，也主要得益于技术的进步。感知设备被丰富地用在五花八门的硬件上，使得以前无法记录的数据，现在都可以被记录了。
大数据应该交给机器做决策，而不是交给人做决策。
这种洋溢着对人类深深不信任感的论断同样来自于刘鹏。在他眼中，大数据是为机器提供的食粮。而能够驾驭大数据的人类基本只有两种：数据科学家和统计工作者。
it企业中养一群科学家的可能性为零。而人类的判断往往基于宏观、战略，不可能有精力做到“因事而异”。相比之下机器的判断比人类更加细致。比如为每个用户比如画像、贴标签。所以，要想把大数据利用透彻，愚蠢的人类还是暂时靠边站吧。
“数据”这两个字，天然给人一种完美而且精准的感觉。在这方面，大数据要挑战你的底线。作为数字广告领域的大牛，刘鹏强调，大数据可以存在半一致性这样模棱两可的属性。换句话说，允许数据错误和丢失。
纳尼?错误的数据也是好数据吗?没错。由于数据量巨大，而且分析半天往往没什么有用的收获(价值密度低)，分析者往往需要选取一些特征数据做加工，而对于这些特征数据，也许还要简化之后再加工。所以最终大数据要达到的结果是难得糊涂，却一针见血。
所以，如果有人向喜爱人民网的你推荐草榴的时候，先不要发火，你可能只是大数据的一个错误罢了。
如果你是一个鲁莽的人，最想知道这个情况的无疑是你的汽车保险公司，想必你的保费会居高不下;如果你是一个谨小慎微的人，最想知道的也是保险公司，因为它可以用打折的保费吸引你投保。
在你身上，甚至存在一个精确的“岀险率”数字。这个听上去很惊悚的数字恰恰是保险公司利润的来源。因为不掌握这样大数据的个人，是无法计算自己的岀险率的。保险公司恰恰利用这种信息不对称，给一个岀险率是万分之一的人开出了千分之一的保价，相当于赚了十倍的利润。
数据比它看上去的样子更险恶，这是大数据业内人士的普遍共识。即使隐去了你的姓名电话等等敏感信息，只保留你和其他人联系的记录，熟悉你的人完全可以猜到你的身份。目前大数据的安全性，在他人的恶意之下，显得力不从心。
隐私问题，制度只能解决20分，剩下的80分要靠技术进步来解决。
刘鹏如是说。期待市场倒退到前大数据时代，似乎没有希望了。
如何精确统计出有多少人喜爱苍井空，有多少人喜欢武藤兰，但是又不泄露到底是谁喜欢苍老师，谁喜欢武老师，这是目前大数据的最前沿研究。
有关大数据的政策再严格，没有一套可靠的保密技术，数据的安全都是无从谈起的。隐私算法、数据脱敏、数据隔离。都是研究的方向。在此之前，各位的大数据还都在相对危险的状态。这也是为什么目前法律没有禁止数据买卖，而各大巨头却不敢将数据出售的原因。当然，大数据库市场价目前比较低也是一个重要的原因。
大数据报告
12月8日消息，第一财经商业数据中心发布的《中国互联网消费生态大数据报告》显示，中国7.1亿网民将成为潜在的互联网消费者。
80后、90后消费观念大不同。
报告显示，80后与90后作为互联网消费领域的核心消费人群，90后在线上拥有鲜明消费特征，主要的标签是娱乐至上、爱新鲜和个性化。90后在玩乐方面的兴趣广泛，既表现出对桌游、美食、夜生活的喜爱，也对二次元、游戏等虚拟领域有着更高的付费意愿。
相比较下，80后则更顾家，在互联网理财、互联网地产、电商等消费领域有显著的消费特征，是互联网消费的主力人群。从阅读内容方面看，80后更加偏爱看健身、旅游、时尚、房产等话题的资讯;购物方面看，80后也更偏爱大家电、汽车用品、童装等居家物品，由此可以看出，80后互联网消费者特征的关键词是家庭化、品质和资讯控。
网红借力电商成“吸金王”
今年电商和社交的融合成为一个典型现象。数据显示，红人经济的发展使得红人店铺的浏览成交高于一般女装店铺，近50%的粉丝有重复购买的行为，并且规模大的红人店铺比一般红人店铺转化率高出57%。可以看出电商红人的店铺具有粉丝粘性高、高浏览高转化以及销售爆发力强的优势。
便捷和品质成互联网消费核心诉求。
移动互联网的渗透和众多新应用的兴起使得我国互联网消费生态不断孕育繁衍，消费者的需求也因此更加清晰细分，便捷与品质的诉求是两大明显特征。
报告提出，消费趋势的便捷主要体现在降低门槛、资源优化、服务整合和随时随地四个特性。以滴滴出行为例，滴滴优化夜间运力资源极大满足了人们夜间个性化出行的需求。数据显示，机场、火车站、餐饮等夜间交通资源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈现上升趋势，体现出网约车满足了消费者的`交通需求。
需求“品质化”则大大促进了商家运营发展轨迹的高端化、定制化、专业化和服务化。报告数据显示，从趋势上看，飞猪三年跟团游的增幅高于自由行的增幅，且跟团游中有近8成的订单数是当地游，可以看出组件式的“diy自由行”已成为了消费者旅游出行的新风尚，同时也反映了多元化的自由行产品为消费者提供了更丰富的定制体验。
《大数据》读后感
有人说生活像一团乱麻，剪不断理还乱；我说生活像一团乱码，尽管云山雾罩惝恍迷离，最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据，在他的这本书里，试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。
这玄机说来也简单，就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单，其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者，在美帝国主义万恶的压迫下，始终追逐性价比和利益最大化，居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求！不像我们在天朝光芒的笼罩下，从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦！这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候，我就想过这个问题，相信所有的人都问过类似的问题，例如现在仍然很多人在问，妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱，你们他妈的那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表，因为中国人最喜欢用代表来表现整体，最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期，你完全不清楚他是怎么来的，一直到最后汇总成三个代表，真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青，其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天，在世界的不同角落，还是会体现出不同的价值，受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下，我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。
大数据的出现，必然对诸多领域产生极大的冲击，某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展，而其他一些行业则可能会消失。这是废话，典型的三十年河东三十年河西的道理，就像三十年前的数理化王子们，现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器；就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行，如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了；当然也不乏像生物这种专业，三十年前人们不知道是干啥的，三十年后人们都知道没事别去干，唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业，这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目，我首先想到的是精益生产的过程控制，比如六西格玛，这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化，就已经是大数据的具体应用了。而任何事物都会有偏差，会有错误，也就是说，这全部的数据中，肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体，但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式，要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说，也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样，这些数怎么这么低啊，这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么，删掉删掉；这些数怎么这么高啊，这还不引起社会不满国家动荡啊，删掉删掉。所以说，大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机，既在如何利用数据上，又在如何取得数据上。
先说数据的利用，这里面表达的就是作者在通书中强调的对“相关关系”的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述，而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多，因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样，必将因为对利益的追逐成为稀缺资源，而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候，都有人已经提前知道并且为你做好了计划，还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而对于数据的获取，我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势，鉴于这三个维度事实上都无法做到极致，那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。
现在回头从说说作者书中的观点中想到的，p87中关于巴斯德的疫苗的事件，描述了一个被疯狗咬伤的小孩，在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例，因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一，也就是说，本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而这疫苗到底是有效没效，通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划，但实际上国际经济形势就是好转，哪怕你只推出个二百五计划，gdp都会蹭蹭的往上涨，而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国？回到我自己的工作领域上来，安全工作，我们一直遵循的方向都是寻找因果关系，典型的从工作前的`风险评估，到调查事故的taproot或者五个为什么，无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上，如果能做到信息的丰富采集和汇总的话，找出事物之间的相关性，对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着，看看可不可以在未来继续做进一步研究。
p89说了常用的两种因果推理方式，分别是凭直觉的快速推理和经过分析的慢速推理。有意思的是很多时候直觉反而比分析来得成功率要更高。作者是想利用这个例子来说明因果关系是多么的不可靠，也想表达出靠分析试验得到结果的过程成本有多高。其实我是想说，因果关系更多面向的是未来，是没有对新鲜事物发展做出的预测，而相关关系更多的是对已经存在的事物未来发展的预测，侧重点不同而已。
p135里面关于山上小球的描述，它的能量是隐藏的、潜在的。这个观点我很喜欢，也很悲观。这正说明了社会上的一种现象。很多人，虽然没有站在巨人的肩膀上，但是当他们站在亲爹干爹的路虎上保险箱上高背椅上时，就是拥有别人无法企及的力量。最近一直在背马丁老兄的i have a dream，真真切切体会到自由、公正、平等对一个社会，一个国家繁荣发展的重要性。实干兴邦、空谈误国，那就先从建立一个公平的社会秩序开始吧！
p163里面大概讲述了商家是怎么通过大数据获得的信息来进行商业推广的。这里我只想用我的三张信用卡发卡银行做一下比较。首先是交通银行，这张卡最近半年几乎没怎么用，交行也从来都无声无息，我考虑已经可以把这张卡扔掉了；去年因为国航里程申请了一张中信的信用卡，但是今年开始也已基本停用，因为之前一段时间一直使用，中信银行这几个月频繁与我联系，推荐各种业务，多次要给我提供贷款或者提高透支额度，我几次都想要不然就换回来继续用它好了；招商银行的卡也是我用得比较久的一张，近期每月的消费基本都稳定在几千，偶尔也有一万多快两万的时候，当然这不是因为我消费，只是因为出差比较多自己垫钱多而已，但是招商银行从未与我联系给我提升额度，尽管我的月消费额度都已经基本达到信用卡的上限了，有时候甚至不得不使用别家的信用卡。最差的自然是中行，首先是预约了国航金卡的信用卡，结果联系了两次我都在出差，就再也不与我联系了，半年多了我还没有拿到我的卡，而作为工资卡的借记卡，多年来仍然是每天网上付款最多2000，我的使用记录明明经常一个月有好几天都达到2000的顶值，甚至我都主动打过电话要求更改，都给我答复是必须到柜台办理。说完这几个例子，我想中国的银行业与欧美发达国家银行的差距就已经是显而易见了。真的很难以想象这种企业能在世界500强中排名那么靠前，是因为黑了中国人民多少钱。而通过对visa和mastercard的案例描述，则清晰的说明了一个成功的银行是怎么通过对数据收集进行行为预测，最终改变消费者消费习惯的。
然后想说说关于免费导航等应用的使用。天下没有免费的午餐，这是亘古不变的真理。你以为你可以只花点流量费就能舒服方便的使用卫星导航了么，你去过的每一个地方，时间，逗留市场都已经被人家记录下来卖给商家啦，哪天你打车找到一家麦当劳，刚停下车服务员就送上一套板烧鸡腿汉堡套餐可乐换阳光橙不加冰的时候你可千万不要惊讶，因为你已经无时无刻不暴露在别人的监视之下了。
最后想用文中引用的莎士比亚的一句话作为结尾，凡是过去，皆为序曲。
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近年来，“大数据”这个概念突然火爆起来，成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”，是指数据规模巨大，大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版，主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。
我们一直有这样的成见：信息是个好东西。对于人类社会而言，信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头，于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大数据’时代，信息不再稀缺，这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时，就会成为一种负担，我们会不堪重负。
信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子，数字化的信息失速狂奔，使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每两年翻一番，目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。，数字存储信息占全球数据量的四分之一，另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。，只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据，其余都是数字数据。到，世界上存储的数据中，数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容，我们只能望洋兴叹。
“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竟有多大，我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化，认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”：它改变的不仅仅是信息生产力，更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容，更是其生产与传播方式。
我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”，它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断，开启了知识传播的大众时代，同时，也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比，互联网新媒体开启的“大数据”时代，则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代，信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花，打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局，改变了自上而下的知识传播模式，将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代，我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念，沿袭此前的知识生产方式，就会被远远地甩在时代后面。
(节选自2013.2.22《文汇读书周报》，有删改)。
大数据报告
众所周知，铁路向来是春运客运量最高的交通工具。相比去年，由于春运火车票只能提前30天购买，火车票抢票形势更加严峻。
如图所示，2016年春节提前一个月，旅客进入购票高峰。去哪儿网大数据预测，春节将至，2016年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。
2016年春运，互联网售票量占总售票量的64.6%，占比超过一半，其中手机app发售车票1.5亿张，售票总量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪儿网预测，生长在互联网时代的90后将是20春运的主力军。
在火车用户画像中，选择乘坐火车回家的男女比例分别为52.5%、47.5%，其中90后人群占比高达43%，80后人群为27.8%，两者占比超过70%，成为绝对的中坚力量。
近年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。
一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%，选择乘坐城际铁路的'人群比例也达到了10.3%，整体超过了总数的一半。
去哪儿网大数据预测显示，乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。
与热门出发地相对应的，重庆、上海、杭州、成都、郑州是往年国内最热门的目的地。这些城市周边铁路、公路、航空线路密集，以此作为中转目的地的旅客也不在少数，抢票难度成几何倍数增加。
非高铁、城际等高速列车的出发地，北京最为热门。不过与高速列车热门出发地不同，紧随其后的重庆、昆明、西安、郑州出发的票量与北京之间相差并不多。
二、最难买航线已经进入抢票模式多数航班恢复全价。
从2016年春运的大数据看，预定高峰期出现在距离春节20天，这一天的预订量创出近期以来的新高，与上个月同期环比增长100%。
大数据显示，2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态。返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。
三、85后成机票预订主力军天秤座成“空中飞人。
移动互联网时代来临，网上购票已经成为消费者最便捷的预订方式。来自去哪儿网大数据显示，选择乘坐飞机回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例为9.8%，力压群雄。
家乡越北，越会提前购买回家的机票。去哪儿网机票专家分析，排名前十名的航线，以大机场往小机场飞为主，每天的航班数多在30班以内，是北京至广州这种热门航线航班数的三分之一。
根据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早得多，堪称最难买航线。在去哪儿网平台预订过年前三天回家的机票中，北京至佳木斯这条航线，用户平均会提前36天。从深圳回海口更早，一般提前43天。
四、十条热门空中回家路出炉平均飞行1416公里。
从热门航线看，北京-成都、深圳-重庆、上海-哈尔滨、北京-三亚、广州-重庆、深圳-成都、成都-北京、重庆-广州、北京-哈尔滨、上海-成都，这十条是往年最热门的空中回家路。
去哪儿网统计了往年春运返乡票量最高的50条航线，发现追逐梦想的人们，选择求业、求学城市距离家乡的平均飞行距离是1416.2公里，这几乎是从深圳到西安的里程。
通过去哪儿网平台订票的用户，大多选择在早上7点就坐上飞机，按照平均离家距离1416公里来计算，飞行时间近3个小时，98.8%的用户选择乘坐经济舱。
五、行李多礼物重专车成热门接送工具。
春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包以及各种礼品出行，为了能够快速到达机场、火车站，专车接送机/站成为热门出行工具。
去哪儿大数据显示，北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。
其中，在预约时间上看，男性一般提前在出发前3.5天-4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在4.1天-5.6天。
从出行时段上看，4点-11点为旅客乘车去机场、火车站高峰。其中5-6点出发人群最高，高达6.9%;10-11点又会出现小的高峰，出行占比为5.1%。数据显示，使用接送机/站的用户平均行驶27.2公里，平均时长为36分钟。
大数据时代的大数据管理研究论文
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈。
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究。
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层。
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈。
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语。
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献。
百度大数据交响乐揭秘百度大数据的来历百度大数据引擎
1月6日讯，近日，百度推出大数据奏鸣曲，运用百度指数平台分析热搜事件的涨跌态势，科学绘制大数据生成一条年度热搜事件曲线，并由专业音乐家整理、谱写成曲。据了解，在过去的一年里，百度平均每天接收到超过50亿次搜索需求，用户的每一次搜索点击都成为这首奏鸣曲的音符，13亿人共同奏响了2015时代之音。
这首宏大的年度交响乐曲特别邀请国家著名作曲人张朝谱曲，中国国家交响乐乐团担纲演奏。据了解，这个乐团与新中国共同成长，曾演绎过《梁祝》、《黄河钢琴协奏曲》等经典作品，代表着中国交响乐的最高水平，这也是中国交响乐团首次与百度跨界合作。
这部奏鸣曲信息量庞大，通过艺术的形式把原本冰冷的搜索数据多元化地展现出来。整部乐曲共分为五大部分，第一乐章，2015，从回家开始;第二乐章，重新出发;第三乐章，离别和考验;第四乐章，跋涉中的荣耀;以及第五乐章，永不止步。乐曲根据搜索指数的曲线抑扬顿挫、婉转起伏，让我们随着音乐不自觉回想起2015共同经历的时代记忆。
过去的2015，我们在行走中探索，在探索中改变，在改变中创新。科技的发展，让原本的绝无仅有逐渐变为生活中的习以为常。百度用科技与情怀带我们回响2015，也将继续陪伴我们搜索、探索2016，以及更远的未来。