❶ 情人节消费大数据

调查显示，情人节所有花销中，买礼物是最大的一笔情人节开支，占比过半，为此花去500-1000元的最多，有28.57%。但花千元以上买礼物的，总计超过三成。

对比已婚夫妻和未婚情侣，融360《维度》栏目发现，已婚人士选择200元以下情人节礼物的比例高于后者，但同时选择超过5000元以上礼品的比例也远高于他们。

比起约会吃喝玩乐，95后花钱最多的项目还是买礼物，在全年龄段中比重最大（67.69%）。此外，以95后为代表的学生党，在开房住宿上花销最多的比例达到9.52%，远超上班族。
而已婚族比未婚族更青睐直接发红包，调查显示，直接发红包的，前者是后者的两倍还多。若按年龄段区分，也能发现，年纪越长，在发红包上花钱最多的比重越大，以50后为例，其数据占比超过四成；而在95后中，这个数据仅1.54%。

爱≠消费：八成男性为情人节“买单” 别让节日沦为朋友圈竞演

礼物or红包，究竟哪个是对方的最爱呢？

根据融360《维度》栏目的调查，在女性眼里，直接发红包最得欢心，占比接近三成，其次是包包、首饰等大牌礼物颇受喜爱。而一半的男性则慷慨地表示：不用送礼，爱我就好，但这么想的女性仅占14.19%。

当面对以下提问：您是否认可“礼物越贵重越有心意，给你花钱越多代表越爱你”时，在女性受访者当中，认可与否几乎平分秋色；但对此表示不认可的男性超过了八成。

在分析人士看来，这与当今社会中男性仍然更多地承担经济责任有关，在目前的社会形态下，男性和女性短期内无法实现真正的经济平等和观念平等。

这在融360《维度》栏目调查中得到印证，在情人节分文未花的女性几乎是男性三倍，高达33.76%。而当问及情人节花销由谁买单时，超过八成都是男方，有不到一成表示各自都会花点，全部由女方买单的仅占1.49%。执行严格AA制的也只有0.47%，而他们全部来自于一线城市。即便将为另一半的花销平均到每个月，男性也比女性花出更多钱，其中，为另一半花费过千的男性超过半数，但女性只有22.59%。

❷ 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。战略：国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战：BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起：深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存：Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆：DBaaS随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

❸ 大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

❹ 关于高冷大数据和人工智能带来了什么

全球首个以大数据为主题的博览会——2018中国国际大数据产业博览会正在贵阳举行，本届数博会为期四天，主题为“数化万物·智在融合”。

轻点鼠标，购买一台汽车的指令通过平台直接发至汽车厂家，厂家根据指令，开始生产下单的汽车。整个生产、搬运甚至配送过程都实现了机器作业、无人驾驶。甲骨文公司展台工作人员介绍，这个应用省去了4S店这个中间环节，对消费者来说价格肯定便宜一些；对厂家来说，根据客户需求生产，减少了库存和资金压力。

来源：央视新闻移动网

❺ 大数据分析专业什么时候开始有的

以下是计量数据量的历史过程中一些具有里程碑意义的事件，以及属于“大数据”概念进化历程中的一些“第一次”或者是新发现。

1944年
卫斯理大学图书馆员弗莱蒙特·雷德出版了《学者与研究型图书馆的未来》一书。他估计美国高校图书馆的规模每16年就翻一番。按照这一增长速度，雷德推测2040年耶鲁大学图书馆将拥有“约2亿册藏书，将占据6,000余英里书架…[需要的]编目人员超过6,000人。”
1961年
德里克·普赖斯出版了《巴比伦以来的科学》，在这本书中，普赖斯通过观察科学期刊和论文的增长规律来研究科学知识的增长。他得出以下结论：新期刊的数量以指数方式增长而不是以线性方式增长，每15年翻一番，每50年以10为指数倍进行增长。普赖斯将其称之为“指数增长规律”，并解释道，“科学每前进一步就以一个相当恒定的出现率产生一系列新的进步。因此在任何时候，新科学的产生数量永远严格地与科学发现总量成正比。”
1964年4月
哈里·J·格雷和亨利·拉斯顿在美国电气与电子工程师协会（IEEE）的《电子计算机学报》上发表了《应对信息爆炸的技巧》一文，在文中，他们提出了以下建议：
1）任何人都不应该发表新论文。2）如果1）不可行，仅短小的论文可以被发表。“短小”的意思是文章不超过2,500字符，空格、标点符号都计算在内。3）如果2）被点赞，则应该实行下述限制：“只有将现存总长度为2501或更多字符的文章删除一篇或多篇，短小的文章才可以被发表。”
上述建议的实行将产生一个重要的副产品，即减轻人才选拔委员会的负担。因为一个人的出版物列表将仅被一个负数所代替，这个负数指代了他从现有信息存储中删除论文的净数目。
1967年11月
B·A·马里恩和P·A·D·德·梅恩在《美国计算机协会通讯》上发表了《自动数据压缩》一文，文章指出，“近年来被人们所关注的‘信息爆炸’使得对所有信息的存储需求保持在最低限度是非常必要的。”文章描写道：“全自动压缩机由三部分组成，能够快速处理信息，它可以被应用于‘任何’信息主体，大大降低了缓慢的外部存储要求，并可以通过计算机提高信息传输速度。”
1971年
亚瑟·米勒在《侵犯隐私》中写道：“太多的信息处理者看似是以个人档案存储容量的比特数目来衡量一个人。”
1975年
日本邮电部开始实施了“信息流普查”计划，以调查日本的信息总量（这一思想首次是在1969年的一篇文章中提出的）。普查以“字数总量”作为所有媒体的统一衡量单位。1975年的普查已经发现信息供给要比信息消费发展得快得多。1978年的普查报告指出“人们对单向传播的大众传媒所提供信息的需求停滞不前，对以双向传播为特征的个人通信媒体所提供信息的需求大规模增长…我们的社会正在进入一个新阶段…在这一阶段中，处于优势地位的是那些能够满足个人需求的碎片性的、更为详细的信息，而不再是那些传统的被大量复制的、一致性的信息。[阿利斯泰尔·D·达夫，2000；参见马丁·希尔伯特，2012]
1980年4月
I·A· 特詹姆斯兰德在第四届美国电气和电子工程师协会（IEEE）“大规模存储系统专题研讨会”上做了一个报告，题为《我们该何去何从？》。在报告中，他指出 “那些很早以前就熟悉存储装置的人们发现，‘帕金森第一法则’可以被用来解释我们的现状——‘数据扩展至任何可用空间’…我相信大量数据正在被保留，因为用户无法识别无用的数据；相较于丢弃潜在有用数据的不利后果，存储无用数据的损失不那么明显。”
1981年
匈牙利中央统计办公室开始实施了一项调查国家信息产业的研究项目，包括以比特为单位计量信息量。这项研究一直持续至今。1993年，匈牙利中央统计办公室首席科学家伊斯特万·迪恩斯编制了一本国家信息账户的标准体系手册。[见伊斯特万·迪恩斯，1994；马丁·希尔伯特，2012]
1983年8月
伊契尔·索勒·普尔在《科学》杂志上发表了《追踪信息流》一文，通过对1960年到1977年17种主流通讯媒体发展趋势的观察，他得出如下结论“这些媒体为10岁以上的美国人创造的可用词汇以每年8.9%的速度增长…事实上这些媒体创造的、真正参与流通的单词仅以每年2.9%的速度增长…在上述期间，信息流的增长在很大程度上是由于广播的发展…但是在那段时期末 [1977年]情况发生了变化：点对点的媒体比广播发展得快。”普尔、伊诺兹、高崎、赫维茨在《通信流：一项美国与日本的信息普查》中做了后续研究，这本书对美国和日本所产生的信息量进行了比较。
1986年7月
哈尔·B·贝克尔在《数据通信》上发表了《用户真的能够以今天或者明天的速度吸收数据吗？》一文。贝克尔预计“古滕堡所实现的记录密度大约是每立方英尺500个符号（字符），是公元前 4,000年苏美尔人泥土片记录密度的500倍。到2000年，半导体随机存取存储器将能够在每立方英尺存储1.25×1011个字节。”
对于数据存储而言，1996年数字存储就比纸张存储更能节约成本，这是R·J·T·莫里斯和B·J·特拉斯克渥奇在2003年7月1日《IBM系统期刊》上所发表的《存储系统的演进》一文中指出的。
1997年10月
迈克尔·考克斯和大卫·埃尔斯沃思在第八届美国电气和电子工程师协会（IEEE）关于可视化的会议论文集中发表了《为外存模型可视化而应用控制程序请求页面调度》的文章。文章以下述内容开头：“可视化对计算机系统提出了一个有趣的挑战：通常情况下数据集相当大，耗尽了主存储器、本地磁盘、甚至是远程磁盘的存储容量。我们将这个问题称为大数据。当主存储器（内核）无法容纳数据集，或者当本地磁盘都无法容纳数据集的时候，最常用的解决办法就是获取更多的资源。”这是在美国计算机学会的数字图书馆中第一篇使用“大数据”这一术语的文章。
1997年
迈克尔·莱斯克发表了《世界上究竟有多少信息？》一文，莱斯克得出以下结论“世界上的信息总量近乎几千PB；到2000年，磁带和磁盘的生产将达到上述水平。因此，在短短几年内，（a）我们可以存储任何信息——没有信息不得不被放弃，（b）人们再也不会看到典型的信息片段。”
1998年10月
K·G· 科夫曼和安德鲁·奥德里科发表了《互联网的规模与增长速度》一文。他们认为“公共互联网流量的增长速度，虽然比通常认为的要低，却仍然以每年100%的速度增长，要比其他网络流量的增长快很多。然而，如果以当前的趋势继续发展，在2002年左右，美国的数据流量就要赶超声音流量，且将由互联网主宰。”奥德里科随后建立了明尼苏达互联网流量研究所（MINTS），跟踪2002年到2009年互联网流量的增长情况。
1999年8月
史蒂夫·布赖森、大卫·肯怀特、迈克尔·考克斯、大卫·埃尔斯沃思以及罗伯特·海门斯在《美国计算机协会通讯》上发表了《千兆字节数据集的实时性可视化探索》一文。这是《美国计算机协会通讯》上第一篇使用“大数据”这一术语的文章（这篇文章有一个部分的标题为“大数据的科学可视化”）。文章开篇指出：“功能强大的计算机是许多查询领域的福音。它们也是祸害；高速运转的计算产生了规模庞大的数据。曾几何时我们认为兆字节（MB）的数据集就很大了，现在我们在单个模拟计算中就发现了300GB范围的数据集。但是研究高端计算产生的数据是一个很有意义的尝试。不止一位科学家曾经指出，审视所有的数字是极其困难的。正如数学家、计算机科学家先驱理查德·W·海明指出的，计算的目的是获得规律性的认识，而不是简单地获得数字。”10月份，在美国电气和电子工程师协会（IEEE）1999年关于可视化的年会上，布赖森、肯怀特、海门斯与大卫·班克斯、罗伯特·范·里拉和山姆·思尔顿在名为“自动化或者交互：什么更适合大数据？”的专题讨论小组中共同探讨大数据的问题。
2000年10月
彼得·莱曼与哈尔·R·瓦里安在加州大学伯克利分校网站上发布了一项研究成果：《信息知多少？》。这是在计算机存储方面第一个综合性地量化研究世界上每年产生并存储在四种物理媒体：纸张、胶卷、光盘（CD与DVD）和磁盘中新的以及原始信息（不包括备份）总量的成果。研究发现，1999年，世界上产生了 1.5EB独一无二的信息，或者说是为地球上每个男人、每个女人以及每个孩子产生了250MB信息。研究同时发现，“大量唯一的信息是由个人创造和存储的”（被称为“数字民主化”），“数字信息产品不仅数量庞大，而且以最快的速度增长”。作者将这项发现称为“数字统治”。莱曼和瓦里安指出，“即使在今天，大多数文本信息都是以数字形式产生的，在几年之内，图像也将如此。”2003年，莱曼与瓦里安发布了最新研究成果：2002年世界上大约产生了5EB 新信息，92%的新信息存储在磁性介质上，其中大多数存储在磁盘中。
2001年2月
梅塔集团分析师道格·莱尼发布了一份研究报告，题为《3D数据管理：控制数据容量、处理速度及数据种类》。十年后，3V作为定义大数据的三个维度而被广泛接受。
2005年9月
蒂姆·奥莱利发表了《什么是Web2.0》一文，在文中，他断言“数据将是下一项技术核心”。奥莱利指出：“正如哈尔·瓦里安在去年的一次私人谈话中所说的，‘结构化查询语言是一种新的超文本链接标示语言’。数据库管理是Web2.0公司的核心竞争力，以至于我们有些时候将这些应用称为‘讯件’，而不仅仅是软件。”
2007年3月
约翰·F·甘茨，大卫·莱茵泽尔及互联网数据中心（IDC）其他研究人员出版了一个白皮书，题为《膨胀的数字宇宙：2010年世界信息增长预测》。这是第一份评估与预测每年世界所产生与复制的数字化数据总量的研究。互联网数据中心估计，2006年世界产生了161EB数据，并预测在2006年至2010年间，每年为数字宇宙所增加的信息将是以上数字的六倍多，达到988EB，或者说每18个月就翻一番。据2010年和2011年同项研究所发布的信息，每年所创造的数字化数据总量超过了这个预测，2010年达到了1,200EB，2011年增长到了1,800EB。
2008年1月
布雷特·斯旺森和乔治·吉尔德发表了《评估数字洪流》一文，在文中他们提出到2015年美国IP流量将达到1ZB，2015年美国的互联网规模将至少是2006年的50倍。
2008年6月
思科发布了一份报告，题为《思科视觉网络指数——预测与方法，2007-2012》，作为“持续跟踪和预测视觉网络应用影响的行动”的一部分。这份报告预言，“从现在到2012年，IP流量将每两年翻一番”，2012年IP流量将达到0.5ZB。这份预测比较准确，正如思科最近一份报告（2012年5月 30日）指出的，2012年IP流量刚刚超过0.5ZB，“在过去的5年中增长了8倍”。
2009年12月
罗杰·E·博恩和詹姆斯·E·少特发表了《信息知多少？2009年美国消费者报告》。研究发现，2008年“美国人消费了约1.3万亿小时信息，几乎平均每天消费12小时。总计3.6泽字节（ZB），10,845万亿单词，相当于平均每人每天消费100,500单词及34GB信息。博恩、少特和沙坦亚·巴鲁在2011年1月发表了《信息知多少？2010年企业服务器信息报告》，继续上述研究。在文中他们估计，2008年“世界上的服务器处理了9.57ZB信息，几乎是95,700,000,000,000,000,000,000字节信息，或者是10万亿GB。也就是平均每天每个工作者产生12GB信息，或者每年每个工作者产生3TB 信息。世界上所有的公司平均每年处理63TB信息。”
2010年2月
肯尼斯·库克尔在《经济学人》上发表了一份关于管理信息的特别报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在文中写道：“…世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长…从经济界到科学界，从政府部门到艺术领域，很多地方都已感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：‘大数据’。”
2011年2月
马丁·希尔伯特和普里西拉·洛佩兹在《科学》杂志上发表了《世界存储、传输与计算信息的技术能力》一文。他们估计1986至2007年间，世界的信息存储能力以每年25%的速度增长。同时指出，1986年99.2%的存储容量都是模拟性的，但是到了2007年，94%的存储容量都是数字化的，两种存储方式发生了角色的根本性逆转（2002 年，数字化信息存储第一次超过非数字化信息存储）。
2011年5月
麦肯锡全球研究院的詹姆斯•马尼卡、迈克尔·崔、布雷德·布朗、杰克斯·卜黑、理查德·多布斯、查尔斯·罗克斯伯勒以及安杰拉·孔·拜尔斯发布了《大数据：下一个具有创新力、竞争力与生产力的前沿领域》。他们指出：“到2009年，对于美国所有的经济部门而言，平均每个有1，000名以上员工的公司所存储的数据至少有200TB（是美国零售商沃尔玛在1999年数据仓储的两倍）”证券和投资服务部门所存储的数据处于领先地位。总的来讲，这项研究估计2010 年所有的公司存储了7.4EB新产生的数据，消费者存储了6.8EB新数据。
2012年4月
《国际通信学报》出版了“信息计量”专题，这是多种测量信息量的研究方法与研究结果的专题。在《追踪家庭信息流》一文中，诺伊曼、帕克和潘尼克（运用前文提到的日本邮电部和普尔的研究方法）估计，为美国家庭所提供的所有媒体信息从1960年的每天50,000分钟增长到2005年的900,000分钟。根据2005年的供需比例，他们估计美国人“1分钟所需消费的信息有1,000分钟的媒体内容可供选择。”在《信息的国际化生产与传播》一文中，邦妮和吉尔（运用上文中莱曼和瓦里安的研究方法）估计2008年世界产生了14.7EB新信息，接近2003年信息总量的三倍。
注释：我有意没有考虑对信息价值（和成本）的讨论，及用金融术语和/或信息/知识工作者的数量来衡量信息经济（例如马克卢普、波拉特、谢曼特）的尝试。同样没有考虑的还有很多有意思的关于“信息超载”的参考文献，或者是相似的术语，詹姆斯·格雷克在最近出版的《信息》（详见第15章）一书中对这些术语进行了调查。格雷克在克劳德·申农的注释中发现了申农（1949年）试图判定具有“比特存储容量”的各种事物，如穿孔卡片、 “人类遗传学构造”（格雷克指出，申农是提出“基因组是一个信息库，并以比特为单位进行衡量”的第一人）、唱片。在申农的列表里，最大条目是拥有100万亿兆比特的美国国会图书馆。


—— 大数据发展简史

❻ 有什么大数据分析工具可以帮助优化广告投放

相信很多网站的站长每天工作时都要看网站数据统计(cnzz统计、网络统计、51拉),而且其中大部分人应该也只看网站的“浏览次数(PV)”,“独立访客(UV)”,“来路域名”,“搜索词”等这些大概的数据。但是,这些数据都只是一个表面的概览,而数据统计所包含的东西远远不止这些。作为一个出色的站长还需要做一些深层次的数据挖掘才能有助于进行网站推广、SEO等运营工作。接下来我们将以cnzz作为案例来分析下通过统计工具我们能挖掘到的以及我们能利用的东西。 网站搜索词数据来做搜索引擎优化seo 我个人是反感为了做搜索引擎优化而去写大量的无意义文章的,如果为了优化而优化,我们可能获得了流量,丢掉了用户。而根据搜索引擎的特点做一些顺理成章的优化则是必要的。通过数据统计工具,我们可以查看到最近一个月各大搜索引擎给我们带来的流量以及每天搜索词的变化。如果发现某一个关键词带来的流量突然下降,我们有必要查询下这个关键词排名情况,并且多增加一些链接指向包含该关键词的文章 。如果我们能写出有价值的文章,还可以围绕该关键词写一个专题。 网站用户体验 我们有多少老访客?网站吸引力,用户只来网站逛一次吗?读者能在我们网站待多久?这些数据都能从侧面反映读者对我们网站的关注程度和忠诚度。如果网站经常出现平均访问时间不超过一分钟的情况,那么站长真该反思了。一般来说,上面三个问题都是正相关的,老访客少也就意味着很多人只逛一次再也不回来,也意味着读者在网站看不了多久。对于采集站或者专做seo的网站,这些数据无关紧要,对于个人博客网站,这些数据基本上决定了网站的前途。 “人群价值”数据所带来的价值 “人群价值”是新推出不久的一个栏目。笔者无法判断这个数据是否准确,也不知道统计统计是怎么统计这么详细的数据的。从另外一个角度来说,我们既然看统计数据,肯定是要相信数据真实性的。这个数据和一般的原始数据不同,应该是使用大数据进行云计算最后挖掘出来的深层次数据。假设这个cnzz云计算已经进化的相当强大,那么”人群价值”这个数据是很多站长的福音。通过分析网站用户群体,站长们可以开展各项营销活动,如果流量做的不错,甚至可以结合“淘宝客”来创造收入。这项数据也可以用来吸引广告商,让他们更加明确他们投放广告的作用。举例来说,如果网站用户中“数码达人”占据的比例非常高,站长们可以吸引数码相机商家来投放广告。 我们网站跟上了移动互联网的节奏吗? 根据下图,我们可以清楚的看到网站在移动端的访问情况。88.09的手机流量来源于移动浏览器直接访问,这里的直接访问有两种情况,1)直接输入网址 2)收藏网址到收藏夹。8.84%的流量来源收移动到网络搜索,其他分别是QQ 1.26%,微信1.26%,搜狗搜索0.18%. QQ流量一般来源于qq空间,如果我们qq拥有大量的单向好友,使用qq空间做网站推广是一个很好的方式。还有一些知名的自媒体人直接在qq空间开展推广,比如董董和木春。微信是现在自媒体的主要阵营,这一点上笔者做的并不好,来自微信的流量比较少。在微信上做网站推广多数情况是在文章中的”阅读原文”上做流量导入,很少直接在正文中推介网站,这也和微信粉丝的忠诚度有关联。 从用户手机型号挖掘到什么? 用户”移动设备”这个数据我估计绝大多数站长没有关注过。笔者觉得这个数据是一块隐藏在角落里的瑰宝。我们站长一般情况下很难得知我们网站用户群的人群消费能力,用户阶层,用户价值等数据。如果说对于”人群价值”这个非原始且经过云计算生成的数据我们还抱有怀疑态度的话,那么“用户手机型号”这个基础原始数据是毋容置疑的。通过移动设备这项数据我们基本上能判断出用户价值。比如移动用户中合计有17%的用户在使用苹果,2.63%使用小米,1.97%使用vivo,1.32使用oppo。使用苹果的用户用户排名第一,在一定程度上能说明用户消费能力比较强。使用小米排第二位,能告诉我们网站年轻访客比较多,其中很多可能是学生群体。vivo和oppo则一定程度上反映了女性用户的数量。用户阶层的分布情况反过来能让我们更加明确网站的受众,反应了我们网站比较受到哪些用户群体欢迎。从而能让站长投其所好,更加专注到我们的目标人群活着是想办法扩展一些我们还没有触及到的用户群体。 如果你还在天天盯着统计数据看甚至几个小时就要刷一次的,如果你从来只看大概数据而从来不仔细看看深层次数据的话,那么尝试着改变下你的习惯。尤其是当网站的流量越来越多的时候,我相信挖掘下统计数据会让我们有意想不到的收获。

❼ 大数据的边界和大数据生存法则

大数据的边界和大数据生存法则

“大数据”的汹涌澎湃，让人们逐渐意识到，由此带来的，极有可能是一场发生在几乎所有领域的颠覆性革命。只是，虽然坊间有关大数据的论著很多，但敢于将这种趋势上升到“主义”高度的，恐怕非史蒂夫·洛尔莫属。身为在《纽约时报》撰稿长达二十余年的非虚构写作者和资深记者、编辑，因为长期从事数据科学报道，洛尔早在十多年前就敏锐地感受到“大数据”即将给人类带来的变化。而眼前的这本《大数据主义》，不同于此前的大多数同类论著的动人之处在于，它以一个在数据分析行业找到人生价值的年轻人、曾为脸谱网建立了最初的数据科学家团队的哈佛毕业生杰夫·哈梅巴赫的经历，以及人类数据时代的标杆——IBM公司的大数据生存法则为主线，在叙事中又穿插了大量相关人物的故事和观点，勾勒出了近几年大数据浪潮对人类生活诸多方面的深刻影响。

早在2012年初，史蒂夫·洛尔便先知先觉地以“大数据主义”为题，在《纽约时报》“周日评论”板块发表了一篇社论，网站点击量激增，很多读者还写了关于这篇文章的评论。《大数据主义》便是对上述主题进一步挖掘的成果。

杰夫·哈梅巴赫，这位曾在华尔街这个聪明人汇集的行业做金融数据分析，之后又加盟脸谱网，在从事数据科学研究的同时也为自己的人生赢得了财务自由。离开脸谱网后，他自己创办了一家名为Cloudera的公司，自任首席科学家，编写用于数据科学研究的软件。2012年夏天，年仅28岁的哈梅巴赫又转战医疗业，加入纽约西奈山伊坎医学院，领导一个数据小组，从事遗传信息的研究，为探索疾病模型的建立方法和治疗手段寻找突破口，这是他认为的目前能将数据科学研究投入应用的最佳途径。而作为一家有着上百年历史的科技巨头，IBM对数据技术的进展同样甚为关注，他们在较早时候就组建了研究团队，制定了战略方针，投入了大量资金，招募大批该领域的专家，团队人数至今已达2000人。其首席执行官甚至告诉洛尔：“我们把整个公司的前途都押在了大数据技术的应用上。”

大数据生存法则

自1946年计算机问世以来，便不可逆转地加速改变着人类的生活方式和进程。时至今日，海量存在于互联网及其他各处、能被人们获取的信息，早已由千字节（KB）、兆（MB）、千兆（GB）、太字节（TB），跃升为拍字节（PB）、艾字节（EB）、泽字节（ZB），乃至尧字节（YB）。据测算，如果将人类现存的信息全部汇集并存贮起来，需要用到的ipad，叠加起来的厚度可绕地球三分之二圈。正是这惊人的数据总量，使人类在处理信息时能经历从量变到质变的过程，就如同物质到了纳米级别，各种原有的特性都会发生惊人的突变，“大数据”概念的诞生，正是数据存量不断累积的必然结果。

面对不断生成的各种数据，尤其同一个系统或平台上生成的数据，尽管以人类的大脑很难理清它们相互之间的关系，对这些数据得以如此产生的前因后果更无法给出合乎逻辑的解释，但它们之间确实存在着一定的相关性。尽管以人类现有的理解能力看来，这种相关性并不十分清晰，甚至有几分神秘，但通过总结这一系列数据之间的生成规律，人们仍然可以比过去更为有效地决策，而不是像过去通常所做的那样，依靠个人直觉或是一些只可意会不可言传的经验来做出某个重要决定。因此，许多在过去看来无用的数据，今日都“变废为宝”了。举例来说，世界最大零售商沃尔玛通过对大数据统计和研究发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便买上几瓶啤酒。尽管商家不知其中缘由，但还是果断推出了啤酒与尿布捆绑销售的促销方式，提升了啤酒销量。由此看来，正是大数据带来的定量分析方法，为人们的决策带来了新的参考依据。作为一种创新工具，它还催生了大量相关技术，如社交媒体、传感器信号、基因组信息等，不仅有利于经济增长，还可以帮助我们重塑构建世界的方式，甚至在一定程度上改变我们世界观。

尽管大数据技术刚刚起步，但如今可涵盖的应用领域已十分广泛：从挖掘数据帮助企业经营决策，到对社交媒体用户展开细致入微的数据分析，提高网站的广告点击率；从利用大数据培育性能前所未有的智能机器人，到推动一些传统产业的升级换代。此外，还有更为性命攸关的医疗行业的“大数据革命”。例如有人提出，许多慢性疾病并非个体基因引起，而是一种复杂的网络性紊乱，涉及从分子、细胞、组织、器官到人类社群的各个环节。因此他们将一组涉及年龄、病史、生活方式和环境等可能影响疾病的发生发展因素，通过复杂的数学模型，全部转化为数字，以便试验性地检测一个人三年内患上某种疾病的可能性。尽管从定量分析角度看，精密科学，如物理学、化学等学科更为成熟，预测结果也更准确，但人们仍在努力引导医疗行业向定量分析的方向发展，而非仅仅依靠经验对人的健康状况定性。

在美国某些研究机构中，大数据应用几乎可协助建立人类行为模型，帮助人们了解自身各种行为之间的关联关系，那些不曾为人所知的人类行为的奥秘也将慢慢得到破解。

另一个很有意思的例子，发生在IBM公司研制的智能机器人沃森身上。这个“人”在《危险边缘》节目中高超的信息处理速度，战胜了面对人类对手战无不胜的超级挑战者，令人想起当年深蓝战胜棋王卡斯帕罗夫的故事。似乎显得巧合的是，深蓝的发明者，同样是IBM公司，如今它又一次以辉煌战绩证明了在人工智能领域的领先地位，所不同的是，这次的胜利，离不开大数据技术的鼎力相助。

在IBM沃森实验室召开的一次学术会议上，人工智能专家希利斯更提出了一个极具前瞻性的观点：“机器人必须学会讲故事。”在希利斯看来，如果一个计算机系统只会提供答案，而不会“思考”和“解释”问题，那么无论运算速度多快，都不会有突破性的前景。这里所说的“讲故事”，其实就是在软件糅合数据、想法、推断，并形成决策时，对整个过程实施跟踪，让人们在使用过程中和过后都能知道计算机是如何一步一步完成其工作的。给出这样的解释，就能让人们知道机器人与我们之间的关系，也就是弄清楚，在整个决策过程中，有哪些部分工作是机器人完成的，有哪些是由人类所做的。

大数据真果真无懈可击？

既然如此神奇，大数据技术及其应用岂不是理应被当代渴望进步、增长的人们顶礼膜拜·史蒂夫·洛尔并不这样认为。大数据技术的应用，仅从其可靠性而言，就亟待改进。在近年来一些大公司的错误经营行为中，常常可找到大数据应用的影子。此外，伴随大数据技术渗透进人们生活的，还有个人隐私被泄露的风险。无论社交网络的使用，还是各种随身软件中内置的定位装置，甚至连个人的基因信息，都会在人们并不知情的情况下，被大数据拥有者有意或无意地获取，从而令个人信息的保护程序受到严重威胁。

这方面最典型的例子还要数安客诚公司。这家全美最大的数据代理商，在全球范围内收集了数亿名消费者的相关数据。这些公开或推断所得的信息包括年龄、种族、性别，党派，以及诸如对度假的期待、对健康的关注程度等非客观信息。在将这些数据归纳之后，这家网站就可轻易推断出大多数美国成年人在这些项目上的相关数据，其深入细致的程度无人可及。《纽约时报》的一位评论员甚至写道：“访问者登录之后就会发现，该网站不仅有大量与自己有关的信息，甚至还有描述详细的私生活，面对这种情况，他们可能会大吃一惊。”面对这种对个人隐私的严重侵犯，除了少数民间的隐私权倡导者提出抗议之外，无论从法律或技术层面，至今仍没能设计出有效的预防措施加以制止。

更为本质的问题还在于：尽管很多大型现代企业早已进入了“无法计量就无法管理”的时代，但在人类生活的其他方面，仍有许许多多重要的东西无法只用数据就可以说明或解决的。事实上，至少迄今为止，几乎所有能赋予我们的生活以终极意义的东西，如情感、信仰、人与人之间的爱，还有个体自身庄严阔大的精神世界，都绝不可能以数据来涵盖或表达。因此单纯的数据崇拜并非福音，面对人类生活的无数复杂微妙之处，任何形式的“大数据决策”，都有必要用谦卑来调和，以免误入歧途。

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