心情大數據
A. 余額寶情緒指數是什麼有什麼用處
余額寶入市意願情緒指數，簡稱「余額寶情緒指數」，是天弘基金通過對余額寶資金流入股市的數據進行挖掘，用來刻畫散戶入市意願的指數。
天弘基金每天更新和發布余額寶情緒指數的數值，每天的值/點位反映了散戶入市意願情緒的程度。如果指數點位高，就代表著散戶入市意願比較強；如果低就反映了散戶入市意願弱。如果指數上漲，意味著散戶入市意願增強，下跌則代表著入市意願降低。
通過對余額寶用戶行為習慣的大數據分析，挖掘余額寶用戶中個人投資者的情緒變化，編制該情緒指數，以反映股市與散戶情緒兩者的交映關系。
B. 大數據帶來的大影響
大數據帶來的大影響_數據分析師考試
如果把「數據化」視為信息社會的初級階段，則名不見經傳的英國科學家維克托·邁爾-舍恩伯格，用他別具洞見的天才新著《大數據時代》首次告訴我們：人類正在進入「數據顛覆傳統」的信息社會中級階段。
在此階段，信息無所不在無所不包，其無限膨脹的天文海量催生了「統計+分類-推理分析=決策」的計算機處理程序(有點像刷卡消費一步到位，節省了算賬找補等繁瑣環節)，悄然挑戰「去粗取精、去偽存真、由表及裡、由此及彼」的傳統認識論模式，冥冥之中潛移默化，對我們的生活、工作與思維，對人類「階級斗爭、生產斗爭、科學試驗」三大實踐活動產生著重大而深刻的影響。
大數據點燃
美國政府曾為定期公布消費物價指數CPI以監控通脹率，僱用了大量人員向全美90個城市的商店、辦公室進行電話、傳真拜訪，耗資2.5億美元搜集反饋8萬種商品價格的延時信息。然而麻省理工學院兩位經濟學家採取「大數據」方案，通過一個軟體在互聯網上每天搜集50萬種商品價格即時信息。2008年9月雷曼兄弟公司破產後，該軟體馬上發現了通脹轉為通縮的趨勢，而官方數據直到11月才發現。之後該軟體被暢銷到70多個國家。這一案例充分體現出「大數據」顛覆傳統的力量和變革思維的智慧。
「小數據」時代追求精準，竭力避免不精準信息誤導誤判。然而95%被傳統資料庫拒絕接受的非結構化(非標准)數據，在「大數據」時代的模糊化資料庫中發揮了重要的作用，因為數據越模糊越全面，才能有效避免誤導誤判。
從因果關繫到相關關系的思維變革，是「大數據」顛覆傳統認識論模式的關鍵。電腦畢竟不是人腦，電腦永遠搞不懂氣候與機票價格之間有什麼因果關系。公雞打鳴和天亮之間雖無因果關系，但古人通過公雞打鳴來預報天亮卻很少失敗。「如果數百萬條醫療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合對癌症治療有效果，那就用不著通過一次次實驗來探索其具體的葯理機制了」。「蘋果之父」喬布斯就主動試用過一些醫療記錄有效但未經臨床驗證的療法同癌症抗爭。你可以嘲笑喬布斯「不講科學」，但他卻因此多活了好幾年。
從根本上說，所謂「大數據挑戰傳統認識論」，其實是人類把復雜的認識過程「全部打包」給了電腦，而電腦懶得分析推理驗證，只通過統計分類對比，交出「最終答案」就OK了。大數據的精髓在於變「少而精」為「多而全」，變「因果」為「相關」。當實地調研開始被數據採集所替代，當嚴密的實驗開始被非線性邏輯所替代，當「唯一真理」開始被多項選擇所替代，「大數據」就用事實向人類宣告：「知其然不知其所以然」，既是電腦望塵人腦的劣勢，也是電腦超越人腦的優勢！
大數據滲透大世界
不要以為「大數據」只是科幻故事或政府與科學家的「專利」。環顧四周，「大數據」早已滲透我們生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的數據超市、數據易趣、數據交友、數據聯誼、數據作坊、數據課堂、數據IB等傳奇版本。從治安管理、交通運輸、醫療衛生、商業貿易、批發零售、公益救援直到政治、軍事、經濟、金融、社會、環境、文藝、體育。
UPS國際快運公司從2000年開始通過「大數據」檢測其遍布全美的6萬輛貨車車隊，統計出各損耗零部件的生命周期，改「備份攜帶」為提前更換，有效預防了半路拋錨造成的嚴重麻煩和巨大損失，每年節省數百萬美元。UPS還依靠「大數據」優化行車路線(例如盡量右轉彎，避免左轉彎)，2011年全公司車輛少跑4828萬公里，節省燃料300萬加侖，減少碳排放3萬公噸。
為紐約提供電力支持的愛迪生電力公司，針對每年多起電纜沙井蓋爆炸造成嚴重事故，採取「大數據」手段統計出106種預警先兆，預測2009年可能出事的沙井蓋並嚴加監控。結果位列前十分之一的高危井蓋中，預測准確率達44%。
美國里士滿市警察當局憑經驗認定槍擊事件往往導致犯罪高峰期，「大數據」證明這種高峰期往往出現在槍擊事件後2周左右。孟菲斯市2006年啟動「大數據」系統鎖定了更容易發生犯罪的地點和更容易抓捕罪犯的時間，使重大犯罪發生率下降26%。
沃爾瑪2004年依靠「大數據」發現了颶風前夕銷量增加的各類商品，進而每逢預報便及時設立颶風用品專區，並將手電筒、早餐零食蛋撻等擺放於專區附近，明顯增加了「順便購買」的銷量。
至於「大數據」的經濟價值，僅需略舉數例：2006年微軟以1.1億美元購買了埃齊奧尼的Farecast公司，2008年穀歌以7億美元購買了為Farecast提供數據的ITA Software公司。同年在冰島成立的DataMarket網站乾脆專靠搜集提供聯合國、世界銀行、歐盟統計局等權威機構的免費信息來獲利生存，包括倒賣各類研究機構公開發布的研究數據——只要找到買主，往往願出高價！
大數據創造大金融
金融領域當然是「大數據」的主戰場之一。程序化交易也許是現今最主要的「大數據」新式武器。美國股市每天成交量高達70億股，但其中三分之二的交易量並非由人操作，而是由建立在數學模型和演算法之上的計算機程序自動完成。日新月異的程序化交易只能運用海量數據來預測收益、降低風險。幾乎所有銀行、券商、保險、期貨、QFII和投資公司都開發了自己的程序化交易工具。誰的武器更先進？競爭到最後恐怕還是比誰搜集處理的數據更海量。
一家投資基金通過統計大商場周邊停車場及路口交通擁擠狀況，來預測商場經營及當地經濟狀況，進而預測相關股價走勢，最後居然拿數據統計資料換得了該商場的部分股權。
不少對沖基金通過搜集統計社交網站推特上的市場心情等信息來預測股市的表現。倫敦和加利福尼亞的兩家對沖基金，利用「大數據」形成119份表情圖和18864項獨立的指數，向許多客戶推銷股市每分鍾的「動態表情」：樂觀、憂郁、鎮靜、驚恐、呆滯、害怕、生氣、激憤等，以幫助和帶動投資決策。
在金融機構競相拉客理財的今天，如果能及時搜集處理海量的微博、微信、簡訊，自然也能從茫茫人海中及時發現怦然心動打算開戶的，或一氣之下打算「跳槽」的投資者。
當然，如果投資者都能通過「大數據」直接決策，將「刷卡消費」拓展成「刷卡投資」，那藏龍卧虎的分析師群體和爭雄斗妍的研究報告未來還有市場嗎？
大數據暗藏大隱患
像所有新生事物一樣，大數據也是一把雙刃劍。宏觀上看，「大數據」在各個不同的領域將人類虛擬分割為「數據化」與「被數據化」兩大陣營。持續發酵的「棱鏡門」事件披露了美國政府長期監控全世界的「最高機密」，但美國總統、國會和政府都認定這種監控「天經地義」，是「維護國家核心利益」。雖然社會早已建立起龐大的法律法規體系來保障個人信息安全，但在「大數據」時代，這些體系正蛻變為固若金湯但可以隨意繞過的「馬其諾防線」。
「大數據」導致個人信息被交易、個人隱私被外泄還不算，更大的危險在於「個人行為被預測」。正如作者預言——「這些能預測我們可能生病、拖欠還款甚至犯罪的演算法程序，會讓我們無法購買保險、無法貸款，甚至在犯罪實施前就預先被逮捕」——也許你認為這對全社會來說無疑是好事。可是如果預測系統不完善、軟硬體出差錯、數據搜集處理不當、臨時數據未經檢驗、黑客攻擊、有人惡意或善意開玩笑製造假信息……導致你、你的家庭、你的親朋好友、你的所在單位甚至你的祖國被冤枉被制裁，你還能無動於衷嗎？
微觀上看，即使是出於正當目的採集的「大數據」，仍可能在「擴展開發」過程中產生無法想像的副作用。例如谷歌的街景拍攝和GPS數據為衛星定位和自動駕駛儀提供了關鍵的支持，但同時因其有助於黑幫盜賊便捷挑選有利目標而引發了多國民眾的強烈抗議。當谷歌對圖像背景上的業主房屋、花園等目標進行模糊化處理後，反而引起盜賊更加註意。
無論你驚奇還是恐懼，歡迎還是躲避，關注還是漠視，理解還是拒絕，「大數據」都在加快步伐向我們走來。我們只有順勢而為，趨利避害，才不至於被這個充滿機遇和挑戰的新時代提前淘汰。
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C. 是怎麼從大數據上對人們的情緒進行分析的
是怎麼從大數據上對人們的情緒進行分析的，這個的話就是通過數據的顯示，逐步的進行分析。
D. 抖音是個好東西,什麼心情刷到什麼
你想多了，這只是大數據分析而已
現在幾乎所有的APP都自帶這種功能
你會發現淘寶京東這種購物網站特別懂你的心思，其實不過是分析了你的購物篇和消費能力而已
抖音這種短視頻網站，不過是分析了你近期的瀏覽類型，針對你個人分了類而已
E. 大數據是什麼鬼真的像我們想像的那麼神秘
要想回答這個問題，我們首先要明白什麼是大數據！這里我不給具體的定義，我只反問和舉例！大數據一定是數字形式呈現嗎？是不是全球的所有電話號碼的集合才叫大數據？全球所有公司的經營財報的數據集合才叫大數據？所有的經濟數據集合才叫大數據？如果你要這么理解大數據的話就有點片面了，其實大數據包含了一切要素的集合，具體我們後面再舉例子說明。
我們還可以通過假設或者想像的方式進行舉例，比如，如果能夠把氣候數據和人的工作效率大數據化，找出兩者之間的相關關系，那麼是否就可以准確判斷一個人在什麼時間點什麼氣候條件（溫度、風力、空氣濕度和負氧離子含量等）工作效率能夠達到什麼樣的水平。這樣的話未來可能我們不需要一天進行固定的8個小時的工作制度，甚至可以認為的對氣候數據的干預來和人的心情和工作狀態做最佳匹配，這樣是不是就能夠將每個人的工作效率提升十幾倍甚至上百倍呢？
當然再大膽一點我們同樣可以根據人的行為特徵的所有數據來預測他下一步的行為，當然這是後話。
我們再回到剛開始的問題，什麼是大數據？大數據可以產生哪些商業模式？前面的這個問題上面已經做了回答，我們來繼續思考後一個問題：大數據可以產生哪些商業模式？
我們來做一步步的思路推演！
我們前面講到的大數據一定是海量的、多樣的、種類繁多的，所以我們可以想到大數據一定不是每個人或者每個機構都能獲取到的，也就是說大數據的沉澱和產出一定是具備稀缺性的。那麼具備大數據沉澱的公司或者機構就具備了稀缺優勢，首先大數據的是有用的這個毋庸置疑，其實大數據的沉澱和產出只有少部分機構才能夠實現，大數據是具備稀缺性的，有用的、具備稀缺性的東西就一定能夠產生商業價值。所以大數據的第一種商業模式就出現了：出售大數據資源。
我們接著思考，有些機構雖然擁有大數據資源但是他們不具備大數據的分析能力或者運用能力，比如政府，它可能缺乏這種思想或者我們說的大數據思維，也不具備這樣的專業性或者專業人才。大數據不能分析那就無法產生價值呀，所以大數據的第二種商業模式就出現了：提供專業的數據分析或者數據解決方案，收取服務費。
別停，我們繼續！專業的數據分析和解決方案也都有了，這些方案該如何落地實施呢？就比如我們通過分析發現人的生理特徵，高矮胖叔，體重的大小，屁股的接觸面積跟汽車座椅承受的力度和被擠壓的形狀其實是有相關關系的，那麼我們通過數據解決方案可以得出，我們可以做出一套智能的汽車座椅防盜系統啊！那麼這個防盜系統專業的數據分析和數據解決方案公司肯定做不了，無法落地呀！所以大數據的第三種商業模式就出現了：就是把大數據的解決方案進行落地做成商業化的產品，通過產品銷售或者服務來賺錢。
我們可以匯總一下，大數據的主流商業模式有以下是三個：
1、出售大數據資源
2、提供大數據分析和解決方案
3、大數據解決方案進行落地實施，形成商業化的產品
當然圍繞這三個主流的大數據商業模式還可以衍生出很多商業模式來，通過大數據思維可以掀起一次商業模式的變革浪潮。
當然也有公司或者機構也有能力做到上面提到的大數據的三個主流商業模式的應用的，比如谷歌、阿里、Facebook、網路等
上面的這些觀點並不具備新意，也不一定準確，重要是看具體的展現思路，在大數據的商業化運作過程中肯定會出現任何時代都不可避免的問題，那就是造假和忽悠，其實這個我們很容易理解。因為在商業模式的實踐過程中必然會出現以最小的成本來實現利益上的最大化產出，也就是追求利益的最大化，這是商業化經營的本質，但這知識市場中的一種現象，必定會在市場發展過程中被優化掉！真正滿足用戶需求的商業化行為才能夠堅持到最後。
F. 抖音為什麼什麼心情就給你看什麼視頻,這些數據怎麼來的
你之前心情不好看的視頻 大數據會記錄 給你看的視頻分類 等你下次看 也是這些類別的
G. 大數據是什麼有什麼價值作用
「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。
一、技術價值
大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。
App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。
大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。
大數據中客戶與企業進行交易的數據，是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。
交易數據是推進企業數據驅動業務，與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。
淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。
由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。
只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。
目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。
這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。
無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現，至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。
二、商業價值
在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？
而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。
單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。
H. 社交大數據如何對人們的情緒就行分析
這個就是我們常說的技術優勢，人家可以通過很多次的預算，知道你的行為大致軌跡，這樣就可以勾畫出一個人的基本情況了
I. 如何用大數據展示情緒
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
未至科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規劃和面向對象的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。
J. 根據連信科技的心理大數據顯示：壓力情緒困擾是大家面臨的最主要問題，那為什麼都不願意去看心理醫生
所謂＂心病還需心葯醫＂。在情緒面前，大部分人都還是有信心，等壓力扛過去了，情緒會好轉。只是持續的壓力，往往造成抑鬱，困在裡面，走不出來。有時傷痛、苦難總得自己熬過去。因為對不了解也不懂自己的人包括心理醫生，我們是缺乏這個信任的。