Big Data
據說，詞源出自Alvin Toffler，上世紀70年代的作品《第三次浪潮》。
雖然大數據是一個泛泛的概念詞，但是關於大數據，關於大數據處理分析的話題近來持續升溫，現在基本成了新一輪工業革命級別的話題。
大數據是什麼，作為數據採集團隊 ，我們很長的時間裡一直也在思考，什麼是大數據，大數據的前景和價值在哪裡。這篇文章裡，我會跟大家一起分享我的看法以及各種有趣的內容和資源，它們關於:
什麼是大數據
大數據的實踐
大數據的應用場景
最近都在說裁員，如果想知道互聯網裁員潮對就業薪資是不是真的產生了持久的負面影響，可以用我們的工具，幫你定時每天採集幾次生成列表看一看。
（一）什麼是大數據
先聽聽行家的說法：大數據就是多，就是多。原來的設備存不下、算不動。
————啪菠蘿·畢加索
大數據，不是隨機樣本，而是所有數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關係，而是相關關係。 —————Schönberger
曾經人們以為最愛吃的派都是蘋果派，不過當你有了更細緻的數據，你會發現，蘋果派受歡迎其實是一種妥協的結果：蘋果派是每個人第二喜歡的口味。
拿到小尺寸派的數據以後你更發現，其實蘋果派只能排到第四,第五位的樣子了。
你有了更多數據，你就能看到之前你看不到的信息。
大數據最核心的價值是什麼？
大數據聽著很牛，實際上也很牛嗎？
大數據最根本之處在於信息收集方式出現了重大變化與革新。大數據的出現與大量信息直接在網絡呈現關係非常緊密。
微博、天貓、淘寶、微信等等都直接產生了大量包括定位、消息記錄、消費記錄、評價、閱讀等等殊為龐大的信息，可以說互聯網企業都自然的帶有數據企業的標籤。不過如果我們從數據的源頭看的更仔細一些，還是會發現，其實很多數據依然是有巨大的採集與歸類的需求。
現在人人都說大數據，但其實大家說的是 facebook，twitter，streaming 等等站點上每天產生的信息，做大數據的人呢，會覺得我們有的數據量實在太大了。
（組織信息仍然是最難的問題）
許多有效的數據還完全不在網絡上，要依靠原始的方法來收集。數據方面還有很多基本層面的問題在非常多的領域非常明顯。
想學習交流大數據，關注小編，私信發 “大數據 ”獲取交流圈。
（二）大數據的實踐
最近看到個例子，說pokemon go 帶給玩家運動量上的變化：
1、應用中的數據分析示例：
六個月以後，大部分pokemon go 的玩家的運動量逐漸和 non-player基本一致了。看來確實是一個能用相當效果的遊戲。
2、交通狀況大數據分析示例：
這裡非常有趣
（三）大數據的應用場景
如今，在政策上，國家戰略層面上，大數據受到的重視程度都越來越高。
應用場景上，現在分佈在：
供應鏈和渠道分析&優化
定價分析與優化
欺詐行為分析&檢測
設備管理
社交媒體分析&客戶分析
《大數據時代》一書作者維克托認為大數據時代有三大轉變：
“第一，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不是依賴於隨機採樣。更高的精確性可使我們發現更多的細節。
第二，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。適當忽略微觀層面的精確度，將帶來更好的洞察力和更大的商業利益。
第三，不再熱衷於尋找因果關係，而是事物之間的相關關係。例如，不去探究機票價格變動的原因，但是關注買機票的最佳時機。”大數據打破了企業傳統數據的邊界，改變了過去商業智能僅僅依靠企業內部業務數據的局面，而大數據則使數據來源更加多樣化，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數據，尤其是和消費者相關的數據
據野史記載，中亞古國花剌子模有一古怪的風俗，凡是給君王帶來好消息的信使，就會得到提升，給君王帶來壞消息的人則會被送去喂老虎。從前的人喜歡批評這位君王的天真品性，以為獎勵帶來好消息的人，就能鼓勵好消息的到來，處死帶來壞消息的人，就能根絕壞消息。
在今天這個信息爆炸的時代，我們不一定能讓信使一定送來好消息，但你可以讓我們的爬蟲定時給你送來最有用最合你需求的信息。造數 - 新一代智能雲爬蟲
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