A. 说说大数据对我们学习生活的影响

有了大数据，我们可以轻松查阅学习中我们需要的知识，指导我们生活中的困惑。

B. 大数据时代对教育技术学的影响有哪些

回答这个抄问题，
首先得清楚什么是大数袭据。所谓大数据就是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超过了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型、价值密度低等特征。
其次、大数据的作用或者价值，大数据能帮助提供产品或服务的企业进行精准的营销；大数据能发现市场的特征，从而发现未发现的商机；传统企业可以根据大数据做互联网的转型等。
根据这些大数据的特征，我们不难发现大数据对教育技术学的影响：
1、大数据的预测性，可以发现学习者的特征，以便开发出更符合学习者的学习模式或者学习软件；
2、大数据的速度性，可以发现教育技术方案实施过程中的问题和特点，以便做出调整；
3、大数据的多样性，可以更全面的了解教育技术的优点与问题，是教育技术变得更加具有智能性，我把它称之为自适应技术。
总之，大数据时代的到来，使得教育技术多方面的进一步发展成为可能。

C. 大数据对未来教育的影响包括哪些

作为社会子系统重要的组成部分，教育也深受大数据来临的深刻影响。国外高校教学管理中，教育数据的挖掘也成为提高教学管理水平和教学质量的重要方式。美国的学校能够通过对学生数据的分析，以85%的精确度预测学生的升学率。[4]中国教育在当前社会转型影响下存在不少问题，通过正在形成的大数据技术，教育政策的制定、学习方案与评价方式的确立等，都将发生革命性变化。
1.渗透到教育的核心环节
教育和社会之间是哲学上的辩证关系，一方面，通过教育培养出能改变世界、创造世界的人才；另一方面，教育又深受当前社会氛围、国家体制、经济状况、文化传统等的影响。从当前来看，教育深受工业社会的影响。从18世纪中叶开始，整个世界开始受到工业革命的影响，市场的扩大和劳动时经验与技术的要求，对劳动力的素质提出了新的要求，实际的动手能力代替了过去注重个体层面的文化修养学习，能不能解决问题，成为衡量人才的标志。这种人才观对教育的影响是巨大的，这从美国实用主义哲学家杜威教育思想的流行可见一斑。
大数据时代的来临将会革新这种延续了近三个世纪的教育理念。美国著名的未来学家，当今最具影响力的社会思想家之一的阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的著作《未来的冲击》中提出逗未来的教育地，他预测未来的教育要面对服务、面对创新，因此在家上学、教育空间设计、面向未来的学校界限的消失将成为趋势。[5]解决实际问题的能力作为大数据时代人才的能力之一，将渐渐淡出教育的逻辑起点位置，发掘知识、寻找联系、总结规律将成为大数据时代人才的重要要求。大数据时代教师将集中在挖掘学生与学习有关的表现，最适宜学生学习的方法，而不是依赖于定期的能力测试。教师分析学生知道什么，什么是最有效的学习路径。通过对在线学习工具等的分析，可以评估学生在线学习行为的长度，以及学生们如何获得电子资源，如何迅速地掌握概念。[6]
从我国实际情况来看，教育政策的制定与执行都是自上而下的，这种情况有利于政策的权威性与执行的效率，但是忽视教学与学生实际的弊端也客观存在。大数据时代将可以通过对教育数据的分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际与教学实际的情况，这样就可以有的放矢地制定、执行教育政策，从而为学生制定出更符合实际的教育策略。
2.重新构建教学评价方式
长期以来，教学评价活动主要是学校以及上级主管部门在听课和学生考试成绩的基础上对任课教师进行评价，或者教师根据学生考试成绩和作业成绩以及课堂表现等对学生进行评价。[7]教学评价活动促进了教师的教学和学生的学习，但是在细节方面还有待提高，比如教师在教学活动中，哪些教学方式是最为擅长也最容易为学生接受看学生在学习过程中，个体的学习习惯是什么，什么样的学习方式最容易掌握知识看这些细节可能需要大量的实践经验总结出来，短期的教学评价是难以实现的。
大数据技术通过对教师与学生长期行为进行分析，得出具有个性化的教学行为、习惯、方式。逗不得不承认，对于学生，我们知道的太少地。同样，我们也可能对教师知道的太少。大数据的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。首先，教学评价的方式不再是经验式的，而是可以通过大量数据的逗归纳地，找出教学活动的规律。比如新一代的在线学习平台，就多出了行为和学习诱导的部分。通过记录学习者鼠标的点击，可以研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同知识点有何不同反应，用了多长时间，以及哪些知识点需要重复或强调。[8]对于学习活动来说，学习的效果体现在日常行为中，哪些知识没有掌握，哪类问题最易犯错等成为分析每个学生个体行为的直接结果。其次，可以对学生进行多元评价，而不仅仅是知识掌握的单一维度。对学生的评价应该是多元的，特别是通过数据分析，可以发现学生思想、心态与行为的变化情况。比如，同一寝室，互相删除了联系方式，或者两者之间没有任何数据产生，同学之间的关系肯定出现了问题，通过数据分析，就应在学生心理与行为方面进行关照。如果通过文本分析、信息抓取分析出学生的近期情绪状态，很多悲剧可能就能避免。即使是掌握知识的单一维度，其因素也是多方面的，有的是记忆好，有的则是逻辑思维能力强，通过大数据技术，可以分析出每个学生的特点，从而发现优点，规避缺点，矫正不良思想行为。第三，教学评价跳出了结果评价的圈子，实现过程性评价。传统教学评价多是教的好不好，学的好不好，注重的是结果。而大数据时代可以通过技术手段，记录教育的过程。现在一些学校实行了电子课本，如果能记录下作业情况，课堂言行，师生互动，同学交往，并将这些数据汇集起来，不仅可以发现学生的特点，更不用为如何写期末评价费力了。
3.革新教育者教学思维
传统的教育大多是教育主管部门和教育者通过教学经验的学习与自己的总结，认为某些因素对教学活动很重要，从而一而再、再而三地强调。但是有些经验是不具有科学性的，常识有时会影响人们的判断。比如苹果公司就发现，笔记本电脑销售额的提升，常识认为的比如提高库存管理能力、提供员工更多的专业培训、做更为时尚的广告、促销等等，只能提升2%～9%的销售额，而把电脑屏幕和桌子呈70度角左右放置，却能高出其他电脑销售额的15%。70度角放置的电脑，因为反光会让人不舒服，从而诱使客户去搬动屏幕，一旦潜在客户与货物发生了肢体接触，他购买这个商品的可能性就上升了15%。[9]
大数据时代教师的教学思维需要从群体教育的方式转向个体教育，在教学过程中，可以真正做到因材施教，因人而异。传统教育也提倡因材施教，但是由于学生数量、教师精力、教育任务等制约，因材施教总是有些缺憾。大数据技术将给教师提供最为真实、最为个性化的学生特点，教师在教学过程中可以有针对性地进行因材施教。比如，在课堂学习过程中，哪些（或哪个）同学注意基础部分，哪些同学注意实践内容，哪些同学完成某一练习，哪些同学可以阅读推荐书目等等。这和网络购物相似，通过你过去的购买痕迹，网站就会分析出你的购物兴趣，从而有针对性地给你推送广告信息。
不仅如此，当学生在完成教师布置的作业时，也能通过数据分析强化学习。比如通过电子设备做作业时，某一类型的题目有几次全对，就可以把类似的题目跳过；如果某个类型的题目犯错，系统则可进行多次强化，这样不仅提高了学习效率，也减轻了学生的学习负担。
4.影响学校教育模式
学校教育是当前教育的绝对模式，适龄儿童、青少年都需要进入学校，通过教师的讲授进行学习。但是随着大数据时代的来临，这一教学模式可能会得以改变。2004年，澳大利亚人马丁开发了一个开源课程平台moodle，解决了来回奔波上课的问题。教师通过这个平台与学生互动，学习、考试、资料分发与上传等，都通过网站完成。2010年，这个平台数量已经达到了100万门户。2006年，孟加拉裔金融白领萨尔曼·可汗将自己的10分钟教学视频传到网上，几年后，这个网站注册用户达到了1000万。[10]
教育平台的开发，使网络课程得以飞速发展，2012年美国在线课程投资达到10亿美元以上。网络课程的发展给传统教学带来了巨大冲击，一方面，教育的方式将不再仅仅局限于学校教育；另一方面，教师的课堂教学出现新的替代模式。这种教育模式的革新，在大数据时代更有了存在的价值与意义。
传统教学模式有教师的督促、随时沟通、情感交流，是按照教学大纲按部就班地完成教学活动。这种教学模式有计划、有步骤，体现秩序性，但是在一定程度上也框定了学生的思维框架，学生的创新能力没有得到最大发挥。美国不少商业巨鳄都有辍学经历，甚至有的创业基金要求学生辍学才能发放。这当然不值提倡，但是，从一个侧面也反应出非学校教育，也同样具有创造能力的事实。大数据时代的来临，可以通过学生学习兴趣、在某一在线课程停留的时间、点击率、情绪反应等，推送更具有个性化的学习内容。这在知识爆炸的时代，显得尤为重要。此外，随着媒介社会化时代的来临，学生学习生活网络化已成事实，学生可以通过在线学习目前正在开设的课程，这对正在授课的教师是一种挑战。美国有个Udemy网站，老师根据自己上传视频的点击率获得报酬，2012年5月份，该网站上有的老师收入已经超过20万美元。随着技术的发展，以后教育网站将在大数据的支撑下，根据知识传播的形式、受众的兴趣不断优化教学内容、教学方式，为学生提供更高质量的学习内容。

D. “大数据”处理技术给人类带来了哪些好处在线等。急。

近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。
大数据的研究和分析应用具有十分重大的意义和价值。被誉为“大数据时代预言家”的维克托·迈尔-舍恩伯格在其《大数据时代》一书中列举了大量详实的大数据应用案例，并分析预测了大数据的发展现状和未来趋势，提出了很多重要的观点和发展思路。他认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，指出大数据将带来巨大的变革，改变我们的生活、工作和思维方式，改变我们的商业模式，影响我们的经济、政治、科技和社会等各个层面。
由于大数据行业应用需求日益增长，未来越来越多的研究和应用领域将需要使用大数据并行计算技术，大数据技术将渗透到每个涉及到大规模数据和复杂计算的应用领域。不仅如此，以大数据处理为中心的计算技术将对传统计算技术产生革命性的影响，广泛影响计算机体系结构、操作系统、数据库、编译技术、程序设计技术和方法、软件工程技术、多媒体信息处理技术、人工智能以及其他计算机应用技术，并与传统计算技术相互结合产生很多新的研究热点和课题。
大数据给传统的计算技术带来了很多新的挑战。大数据使得很多在小数据集上有效的传统的串行化算法在面对大数据处理时难以在可接受的时间内完成计算;同时大数据含有较多噪音、样本稀疏、样本不平衡等特点使得现有的很多机器学习算法有效性降低。因此，微软全球副总裁陆奇博士在2012年全国第一届“中国云/移动互联网创新大奖赛”颁奖大会主题报告中指出：“大数据使得绝大多数现有的串行化机器学习算法都需要重写”。
大数据技术的发展将给我们研究计算机技术的专业人员带来新的挑战和机遇。目前，国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长，未来5～10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。IDC研究报告指出，“下一个10年里，世界范围的服务器数量将增长10倍，而企业数据中心管理的数据信息将增长50倍，企业数据中心需要处理的数据文件数量将至少增长75倍，而世界范围内IT专业技术人才的数量仅能增长1.5倍。”因此，未来十年里大数据处理和应用需求与能提供的技术人才数量之间将存在一个巨大的差距。目前，由于国内外高校开展大数据技术人才培养的时间不长，技术市场上掌握大数据处理和应用开发技术的人才十分短缺，因而这方面的技术人才十分抢手，供不应求。国内几乎所有著名的IT企业，如网络、腾讯、阿里巴巴和淘宝、奇虎360等，都大量需要大数据技术人才。

E. 大数据对于零技术的学生来说，学习难度大吗

IT行业薪资高，发展前景大，激励着一批又一批的从业者进入IT开发领域。而今，随着大数据在IT领域的崛起和快速的发展，其逐渐的成为了众多从业者转型的一个新方向。
零基础学习大数据首要分下面四个模块：
一、核算机编程言语的学习
关于零基础的朋友，首要需求把握一门核算机的编程言语，咱们都知道核算机编程言语有许多，比方：R，C++，java等等。Java是现在运用最为广泛的网络编程言语之一。它容易学并且很好用，在大数据练习学习Java部分的时分，咱们一般需求学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的根底，JDBC与数据库，JSP java web技能， jQuery与AJAX技能，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。
二、了解大数据理论
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么范畴。对大数据根底有一个大约的了解，比方Linux体系管理、Shell编程设计、Maven布置/装备/库房、Maven POM等等。
三、大数据相关课程的学习
学完了编程言语之后，一般就可以进行大数据部分课程学习了。市面上许多练习组织关于大数据课程的学习要比Java要少，咱们请留心这样的组织，咱们是学习大数据的，不是学习Java的。而大数据课程要远远大于Java的学习时刻，包括HDFS分布式文件体系、MapRece分布式核算模型、Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式和谐效劳、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据库房、FlumeNG分布式数据采集体系+Sqoop大数据搬迁体系、Scala大数据黄金言语+kafka分布式总线体系、SparkCore大数据核算柱石+SparkSQL数据发掘利器+SparkStreaming流式核算渠道、SparkMllib机器学习渠道+SparkGraphx图核算渠道等等，要完好的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。
四、大数据项目实战
项目实战是同等重要的，实践项目的操作练手，可以协助咱们更好的了解所学的内容，同时关于相关常识也能加强回忆，大数据作为专业的大数据练习组织，在学员学习期间会有电商数据离线剖析渠道、移动基站信号监测大数据、运维大数据渠道、舆情大数据渠道等实践项目供大家挑选练习。

F. 大数据时代对英语学习有何影响

(一)大数据的概念及内涵
大数据作为一个抽象的概念，不仅是指数据在数量上的庞大，也是指是数据在规模及形式上的庞大与不可预估的定量信息。大数据区别于传统的规模化数据信息，在最新的维基网络中认为，“大数据”是指无法在一定时间内用通常的软件工具进行捕获、管理的数据集合。对于英语教育而言，“大数据”的数据主要来自于两个部分。其中，一部分主要来源于各学校及施教单位内部自身信息系统所生成的运行数据，这类数据多数是标准化和结构性数据;而另一部分则来源于校园外部，也是现代英语教学中所需要的大量文本信息、图像信息、音频信息、视频信息以及微信、微博等多种类的非结构化数据。如何在规模庞大、类型复杂的英语数据源中，采集与挖掘出对英语教育有用的信息，并在最短内做出有效分析，将是大数据时代中英语教学所需进行的一项核心工作。
(二)大数据的特征
大数据的数据特征，主要是指数量上的规模性(Volume)，结构形式的多样性(Variety)以及速度传播上的高速性(Veloci-ty)这三个特征，即平常所说的3V。其中，规模性是指大数据的信息规模很大，一般的可以达到TB级及PB级;形式上的多样性则是指数据类型上，大数据包含着结构化数据和非结构化数据这两类;传播速度的高速性是指在数据的构建、数据采集、数据分析、数据挖掘等一系列过程非常迅速。
二、大数据对英语教育的影响
(一)对英语教学模式的影响
传统的英语教学主要是以课堂教学为主，而通过将大数据技术与英语教育深度融合，英语教学将成为一种更加开放性、互动性的教学模式。在大数据时代，学生的平板电脑、笔记本、智能手机等移动终端，都将成为英语教学的常规载体，英语学习不再仅局限于校内和课堂中，在一切场所中都不受时间、地点的限制进行自主学习。同时，伴随着信息技术的迅速发展，全球教育资源正在逐步实现无缝整合与共享，近年来所开放的优秀教育资源如OER、MOOCS等，正逐步向全球各角落的学习者所同步共享。这些优秀的英语学习资源的利用，能明显缩小我国各地域间英语教育水平的落差，从而为学生真正提供一个优质、自由的英语学习环境。
(二)对英语教学方式的影响
大数据时代下的英语教育，一是能提供信息的无缝链接，它能实时获取各种英语资源与网络服务的多终端访问，能实现数据同步与英语知识的无缝迁移;二是能实现信息的全面交互，英语学习需要学生通过良好的人际交互以更好的理解与掌握语言能力，而利用大数据技术能实现师生之间、学生之间随时随地的互动交流;三是能对学习情况进行积累监测，利用大数据分析技术、挖掘技术，能通过移动终端随时获取学生课外学习情况、记录成绩，并能通过区域性的数据统计，得到具有研究价值的数据报告，以详细掌握学生课内外的学习轨迹;四是能提高教学管理效率，大数据采集技术中的二维码技术、红外感应技术、全球定位等技术，都可以使各种英语教育装备与互联网连接，从而实现对英语教育内容、教育过程的智能化识别、定位、监控与管理，以明显提高英语教学的管理效率。总而言之，通过数据采集技术以全面收集各种英语教育数据，再利用数据分析与数据挖掘技术对这些数据进行深度处理，不仅能够英语教学与管理提供更加科学化的决策支持，而且能明显提升英语教育的实用性，有助于推动现代英语教育的可持续化发展。
(三)对英语教学评价的影响
大数据与英语教育的深度融合，还可以实现对学生英语学习过程的有效评估。一方面，通过大数据采集技术，可以监控学生的英语学习流程，发现学生的日常学习状态，并通过对数据的变动分析，教师也能观察到教学方式、教学流程改变的效果，促进教师在课后反思自己需要进一步改进的地方;另一方面，通过对学生英语学习行为的数据分析，也有助于掌握学生的知识掌握程度与兴趣点，以促进教学效果的反思。由此可见，“依靠数据说话”已成为了现代英语教学评价的基本立足点。通过对教学过程、学习行为以及各种教学管理数据的全面采集、集中存储、深入挖掘与分析，不仅能学生的英语学习具有重要的指导意义，也为教师的教学质量评估提供了全面、准确的分析结果。
三、大数据的关键技术及在英语教学中的运用
(一)大数据的关键技术
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。
(二)大数据在英语教学中的运用
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。
四、总结
本文主要就大数据对现代英语教育的影响及运用进行了探索与研究。随着大数据技术在英语教育中深度融合与运用，不仅使教师能够详细掌握学生在课外与课内的英语学习轨迹与学习情况，而且能够为每一名学生创设出更加个性化与自由化的学习环境，从而真正构建起了以学校、家庭、社会、个人为一体的交互式人才培养体系，为学生养成终身英语学习的习惯打下了良好的基础。

G. 大数据给人生活带来什么好处

大数据对我们的普通人的意义到底是什么呢?最近一两年，“大数据时代”、“互联网思维”在微博和微信上非常火爆，有一股“分享不谈大数据，读尽诗书也枉然”的势头。对于企业公关，广告行业来说，大数据和互联网思维确实是一种全新的理念，对于个人而言，大数据时代究竟意味着什么呢?下面就从身边的案例着手，用逆向思维的来分析下大数据对我们有什么样的改变和意义。
第一，广告主用媒体资源价值制定广告投放策略，普通人可以通过广告投放来判断媒体资源价值。我们大多数人都有这样的情况，某某电视台新出了一档火爆的电视栏目，朋友推荐了一本自己不怎么清楚的专业杂志，我们到底怎么样判断这个栏目或者杂志的专业度呢?很多朋友是通过网络，通过网络、相关宣传介绍了解该栏目或者杂志的专业度、人群。
这有没有错?没有错。毕竟很多基本信息都可以通过网络、官网了解，但是你有没有发现这种情况，比如重庆的三家报纸，《重庆晨报》、《重庆晚报》、《重庆时报》、《重庆商报》，每一家都宣传自己是重庆最好的报纸，无论是发行还是广告收入都是第一，这种情况下，我们应该如何判断呢?
媒体自己宣传可能会夸大，但是在媒体上的广告投放都是真金白银。企业选择在一个电视栏目投放广告，一定是认真了解了受众学历、年龄、收入、爱好、收视率的基础上，所以，你通过一个电视节目中植入广告的水平，就可以判断该节目的水平，以此类推。
笔者非常喜欢杨澜访谈录，它的冠名单位基本上都是奥迪、招商银行、华晨汽车等，中国好声音的冠名商加多宝就是看中了该节目在年轻人群体中的影响，香飘飘、步步高、韩束冠名非诚勿扰，说明该节目的收视人群偏年轻、偏女性化，等等。
第二，企业通过大数据分析了解消费者行为进行相关产品和服务的推荐，普通人可以通过推送和推荐信息来判断自身行为。现代生活中，社交活动越来越多，认识的朋友也越来越多，但是对于自己的认识却越来越觉得不够，很多人反映，经常莫名的郁闷和苦恼，不知道自己最近学习和工作思路对不对，那么，大数据时代的逆向思维或许可以给你一些启发。

H. 大数据对于零基础者是否适合学习

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、管理和处理的数版据集合，是需要新处理模式才权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。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的四大特征。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析；大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、网络的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。