心情大数据
A. 余额宝情绪指数是什么有什么用处
余额宝入市意愿情绪指数，简称“余额宝情绪指数”，是天弘基金通过对余额宝资金流入股市的数据进行挖掘，用来刻画散户入市意愿的指数。
天弘基金每天更新和发布余额宝情绪指数的数值，每天的值/点位反映了散户入市意愿情绪的程度。如果指数点位高，就代表着散户入市意愿比较强；如果低就反映了散户入市意愿弱。如果指数上涨，意味着散户入市意愿增强，下跌则代表着入市意愿降低。
通过对余额宝用户行为习惯的大数据分析，挖掘余额宝用户中个人投资者的情绪变化，编制该情绪指数，以反映股市与散户情绪两者的交映关系。
B. 大数据带来的大影响
大数据带来的大影响_数据分析师考试
如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。
在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。
大数据点燃
美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。
“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。
从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。
从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！
大数据渗透大世界
不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。
UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。
为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。
美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。
沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。
至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！
大数据创造大金融
金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。
一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。
不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。
在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。
当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？
大数据暗藏大隐患
像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”，但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。
“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？
微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。
无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。
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C. 是怎么从大数据上对人们的情绪进行分析的
是怎么从大数据上对人们的情绪进行分析的，这个的话就是通过数据的显示，逐步的进行分析。
D. 抖音是个好东西,什么心情刷到什么
你想多了，这只是大数据分析而已
现在几乎所有的APP都自带这种功能
你会发现淘宝京东这种购物网站特别懂你的心思，其实不过是分析了你的购物篇和消费能力而已
抖音这种短视频网站，不过是分析了你近期的浏览类型，针对你个人分了类而已
E. 大数据是什么鬼真的像我们想象的那么神秘
要想回答这个问题，我们首先要明白什么是大数据！这里我不给具体的定义，我只反问和举例！大数据一定是数字形式呈现吗？是不是全球的所有电话号码的集合才叫大数据？全球所有公司的经营财报的数据集合才叫大数据？所有的经济数据集合才叫大数据？如果你要这么理解大数据的话就有点片面了，其实大数据包含了一切要素的集合，具体我们后面再举例子说明。
我们还可以通过假设或者想象的方式进行举例，比如，如果能够把气候数据和人的工作效率大数据化，找出两者之间的相关关系，那么是否就可以准确判断一个人在什么时间点什么气候条件（温度、风力、空气湿度和负氧离子含量等）工作效率能够达到什么样的水平。这样的话未来可能我们不需要一天进行固定的8个小时的工作制度，甚至可以认为的对气候数据的干预来和人的心情和工作状态做最佳匹配，这样是不是就能够将每个人的工作效率提升十几倍甚至上百倍呢？
当然再大胆一点我们同样可以根据人的行为特征的所有数据来预测他下一步的行为，当然这是后话。
我们再回到刚开始的问题，什么是大数据？大数据可以产生哪些商业模式？前面的这个问题上面已经做了回答，我们来继续思考后一个问题：大数据可以产生哪些商业模式？
我们来做一步步的思路推演！
我们前面讲到的大数据一定是海量的、多样的、种类繁多的，所以我们可以想到大数据一定不是每个人或者每个机构都能获取到的，也就是说大数据的沉淀和产出一定是具备稀缺性的。那么具备大数据沉淀的公司或者机构就具备了稀缺优势，首先大数据的是有用的这个毋庸置疑，其实大数据的沉淀和产出只有少部分机构才能够实现，大数据是具备稀缺性的，有用的、具备稀缺性的东西就一定能够产生商业价值。所以大数据的第一种商业模式就出现了：出售大数据资源。
我们接着思考，有些机构虽然拥有大数据资源但是他们不具备大数据的分析能力或者运用能力，比如政府，它可能缺乏这种思想或者我们说的大数据思维，也不具备这样的专业性或者专业人才。大数据不能分析那就无法产生价值呀，所以大数据的第二种商业模式就出现了：提供专业的数据分析或者数据解决方案，收取服务费。
别停，我们继续！专业的数据分析和解决方案也都有了，这些方案该如何落地实施呢？就比如我们通过分析发现人的生理特征，高矮胖叔，体重的大小，屁股的接触面积跟汽车座椅承受的力度和被挤压的形状其实是有相关关系的，那么我们通过数据解决方案可以得出，我们可以做出一套智能的汽车座椅防盗系统啊！那么这个防盗系统专业的数据分析和数据解决方案公司肯定做不了，无法落地呀！所以大数据的第三种商业模式就出现了：就是把大数据的解决方案进行落地做成商业化的产品，通过产品销售或者服务来赚钱。
我们可以汇总一下，大数据的主流商业模式有以下是三个：
1、出售大数据资源
2、提供大数据分析和解决方案
3、大数据解决方案进行落地实施，形成商业化的产品
当然围绕这三个主流的大数据商业模式还可以衍生出很多商业模式来，通过大数据思维可以掀起一次商业模式的变革浪潮。
当然也有公司或者机构也有能力做到上面提到的大数据的三个主流商业模式的应用的，比如谷歌、阿里、Facebook、网络等
上面的这些观点并不具备新意，也不一定准确，重要是看具体的展现思路，在大数据的商业化运作过程中肯定会出现任何时代都不可避免的问题，那就是造假和忽悠，其实这个我们很容易理解。因为在商业模式的实践过程中必然会出现以最小的成本来实现利益上的最大化产出，也就是追求利益的最大化，这是商业化经营的本质，但这知识市场中的一种现象，必定会在市场发展过程中被优化掉！真正满足用户需求的商业化行为才能够坚持到最后。
F. 抖音为什么什么心情就给你看什么视频,这些数据怎么来的
你之前心情不好看的视频 大数据会记录 给你看的视频分类 等你下次看 也是这些类别的
G. 大数据是什么有什么价值作用
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。
一、技术价值
大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。
App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。
大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。
大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。
交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。
淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。
由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。
只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。
目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。
这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。
无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。
二、商业价值
在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？
而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。
单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。
H. 社交大数据如何对人们的情绪就行分析
这个就是我们常说的技术优势，人家可以通过很多次的预算，知道你的行为大致轨迹，这样就可以勾画出一个人的基本情况了
I. 如何用大数据展示情绪
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。
J. 根据连信科技的心理大数据显示：压力情绪困扰是大家面临的最主要问题，那为什么都不愿意去看心理医生
所谓＂心病还需心药医＂。在情绪面前，大部分人都还是有信心，等压力扛过去了，情绪会好转。只是持续的压力，往往造成抑郁，困在里面，走不出来。有时伤痛、苦难总得自己熬过去。因为对不了解也不懂自己的人包括心理医生，我们是缺乏这个信任的。