举例说明如何运用大数据思维

1. 举例说明如何运用大数据思维

 在电商平台上购物，系统会给你推荐一些“猜你喜欢”的商品，依据就是用户数据分析。 今日头条之类的应用，推送的内容就是利用大数据和人工智能技术实现。
一信息技术的重要性
   （1）管理信息化是指企业广泛利用现代信息技术，开发信息资源，把先进技术、管理理念引入到管理流程中，实现管理自动化，提高企业管理效率和水平，从而促进管理现代化，转换经营机制，建立现代化企业制度，实现有效降低成本，加快技术进步，增强核心竞争力。
   （2）信息化的实现，会使企业的生产经营模式发生深刻的变化。对信息的快速反应能力是检验工作效率和竞争力的重要标志，建立企业和部门信息网络，实现信息化既是社会需求，也是企业适应市场，促进自身发展的需要。


二科技的重要性
    （1）科学技术的认识功能。凭借着迅速发展的科学技术，人们不仅能认识自然状态下显露的事实，也能认识超出感官功能的微生物、基本粒子、红外。不仅能捕捉、搜寻到现象，也能揭示出现象背后的本质和规律；不仅认识当下的现有事物，也能追溯过去和预测未来。
   （2）科学技术的生产力功能。科学技术一方面渗透到生产力的实体要素中，通过物化为新的劳动资料，特别是其中的生产工具；通过提高劳动者的素质和生产技能，通过扩大劳动对象；开辟新的产业部门来实现其生产力功能。

2. 大数据所带来的四种思维方式的转变

 随着近年来大数据技术的快速发展，大数据所创造的价值深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：
   事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。
                                           以下将介绍大数据技术所带来的四种思维方式的转变。
   社会科学研究社会现象的总体特征，以往的采样方法一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。
   在大数据时代，随着数据收集、处理、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从之前的样本思维转向总体性思维，从而能够更加直观、全面、立体、系统地认识总体状况。
   在大数据时代之前，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”的现象，导致数据的准确性大大降低，从而造成分析的结论与实际情况背道而驰，因此，就必须十分注重数据样本的精确思维。
   然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的结构化、非结构化、异构化的数据能够得到储存、处理、计算和分析，这一方面提升了我们从海量数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。
   在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错性思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
   在大数据世界未出现时，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在关联关系。数据量小的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的关联关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据挖掘技术挖掘与分析出事物之间隐蔽的关联关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在关联关系分析基础上的预测分析正是大数据的核心议题之一。通过关注线性的关联关系及复杂的非线性关联关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的数据之间存在的某些联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，关联性关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。
    在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。 
   不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“智能机器人”技术研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能化水平仍不尽如人意。但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，通过机器学习可以从数据中获取有价值的学习数据，大数据将有效的推进机器思维方式由自然思维转向智能化思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。
   众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。
   大数据开启了一个重大的时代转型。大数据技术正在改变我们传统的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。

3. 大数据思维是企业互联网化的思维内核

大数据思维是企业互联网化的思维内核
“互联网+”给传统产业带来的变革将是一个持续升且不可逆的过程。随着“互联网+”的深入，诸多的新技术、新业态将会显现，同时技术路线、商业模式的迭代速度会明显加快，一些产业的格局会发生剧烈动荡，产业与产业之间的界面也会更加模糊。
　　在“互联网+”大行其道的如今，越来越多的互联网企业正试图或已经颠覆了传统企业，越来越多的传统企业正在或者预备转型互联网。然而，更多的传统企业，仍旧处于互联网转型的彷徨路口，面临着诸多矛盾和困惑——传统企业互联网化，到底该如何推进？
　　用户导向是企业互联网化的思想基础
　　2013年11月3日，中央电视台《新闻联播》头条播出了《互联网思维带来了什么》，以海尔空调和小米手机为例，展示了信息交互、知识分享的互联网新思维给中国制造业带来的深度变革，掀起了全民学习“互联网思维”的浪潮。提到企业互联网化，首先应理解互联网思维。
　　到底什么是互联网思维？简而言之，就是把传统商业的本质做到极致的思维。那么，传统商业的本质是什么？传统商业的本质就是为用户供给产品，企业获取盈利的系统化过程。在该过程中，商业本质有且仅有两个核心要素，即用户与产品。而互联网思维，就是基于互联网环境和技术，对用户和产品进行深度理解并至极致的思考方式。从表象上看，围绕用户，互联网思维可以衍生出诸如“免费思维”、“社会化思维”、“平台思维”等基于用户获取和服务的思维模式；围绕产品，互联网思维可以衍生出诸如“迭代思维”、“简约思维”、“极致思维”等基于产品设计、开发的思维模式。
　　但从本质上看，由上图比较传统时代和互联网时代的不同，我们发现，正是由于互联网空间，企业及品牌有了更多的直面用户的机会，前者与后者可以直接交互、沟通和交易。而在这个虚拟空间下，用户的行为轨迹、消费习惯、选择偏好等一切数据都会被电子记录并保存下来。借助于互联网技术，我们可以以前所未有的深度，来理解我们的用户。从某种意义上来说，互联网思维就是借助于技术和数据的“用户导向”，取代传统的借助于惯性、经验和个人的“产品中心”。
　　用户导向——关注用户注意力是前提
　　在互联网高速信息化的时代，用户自主选择、掌控信息的能力空前加强，部分用户甚至成为信息主体、大众焦点。例如，新浪微博的24小时热点话题榜，每天有一大部分排行靠前的话题是由普通网民制造的。明星吸毒的新闻近日频频爆出，网民竟能把这些新闻“改编”成一部“监狱大片”。在互联网时代下，“羊群效应”无限放大，企业应从传统时代的“制造注意力”转变为“追随注意力”。
　　如今借助于大数据收集和挖掘技术的发展，“追随注意力”已经成为现实。例如，泰一指尚旗下互联网注意力捕捉系统——AdMonitor就可以依托搜索引擎技术和文本挖掘技术，对BBS论坛、博客、新闻跟贴、转贴、微博、微信等进行7X24小时跟踪监测，从而可以深度了解到用户对现实生活中某些热点、焦点问题所持的有较强影响力、倾向性的言论和观点。在用户注意力碎片化的时代，企业需要实时关注互联网上大众的注意力和评论导向，挖掘出大众追随的焦点与热点，从而制定针对性的市场和产品策略。
　　用户导向——了解用户偏好是基础
　　郭敬明在接受采访时曾提到：前两部《小时代》上映时，他们每去一个城市宣传，他都会戴着口罩、帽子买票去电影院看，他想听听观众在哪里会笑，哪里会哭，对哪个镜头的反应最快、最直接。但他发现原本以为观众会笑的情节，结果全场鸦雀无声，他觉得观众一定会哭的场景，大家反而在笑。后来他总结了问题发生的原因：中国观众对长句子的解析能力有限，假如笑点在长句子里，观众很难会笑。所以在《小时代Ⅲ》里他不仅把笑点设置在简短、易懂的台词中，还会增加一些肢体上的笑点，用视觉上的笑料取代听觉上的笑点。他甚至剪掉很多带有顾里特点的尖酸刻薄的台词，因为那往往不是观众的笑点，也不会给观众留下特别深刻的印象。
　　《小时代》的成功离不开郭敬明对用户偏好的高度重视。如今，我们运用大数据技术可以对用户偏好进行更好的把握。例如，泰一指尚自有大数据平台Atlas云图对5.6亿接入用户行为数据进行细分,7000个维度标签交叉分析，还原用户真实偏好并将他们的偏好把握精准，从而提升用户粘性和忠诚度。泰一指尚目前，正为国内多家电视台及影视公司提供数据咨询服务。
　　用户导向——优化用户体验是核心
　　泰一指尚将用户体验定义为——有意识地、仔细地经营企业与用户之间的高频互动点。在供应链全球化和信息扁平化的今天，产品同质化和价格无差异化将不可避免，企业与竞争对手之间唯一的区分便是用户体验。当用户愿意花费更多来获取更好的体验，并与企业产生高频互动，而且觉得物有所值时，企业与竞争对手的差别才会显现。
　　苹果公司的前首席设计师罗伯特?布伦纳在《至关重要的设计》一书中强调——“从客户体验整体出发，产业链的逻辑贯穿了设计、制造、市场、销售，全公司的上上下下都围绕客户体验服务。”苹果公司以用户体验为导向的循环过程可以概括为：1、客户需求；2、能够通过情感来回应需求的产品；3、设计、制造、以及向客户推广产品之间的协调；4、保持警惕，能够预见客户的进一步需求。这一循环体验过程必须仰赖数据的支持，苹果很早就收购了Twitter数据专业化公司Topsy，希望通过Topsy的数据了解到人们当前最关注的趋势及其意义，以助于苹果改善其推荐算法、强化或预测热门媒体以及进一步完善Siri服务，从而为用户提供更好的体验。不仅如此，苹果还收购了地理位置数据公司Locationary、数据提供商FoundationDB以及大数据分析公司Acunu等一系列数据公司。
　　用户导向——增强用户付费意愿是落脚点
　　增强用户付费的关键是挖掘用户需求，巧妙设置付费点。泰一指尚将其总结为付费场景的个性化构建。首先是付费点和付费方式的设置，这就要求企业充分了解用户想法及需求，引导用户进行付费；其次，当用户有消费需求的情况下，购买入口要够清晰且及时，购买过程要尽可能的简单易达。
　　例如，我们通过LBS数据自动判别其“逛街购物”场景，根据地理位置推荐就近的商家提供免费流量包，但用户需接收商家广告或者额外付费增值服务。又例如，我们通过搜索数据自动判别其“出国场景”，为其推荐去往相应国家的产品。泰一指尚认为，通过场景数据化可建立企业与消费者之间的实时关联，进而满足个性化的供需关系，进而显着增强用户付费意愿。
　　大数据定义用户导向，大数据思维是企业互联网化的思维内核
　　由以上我们注意到，无论是用户注意力，还是用户偏好、用户体验，亦或是用户付费，我们可以不再依赖过去的经验和惯性，而是转而寻求大数据的分析框架。泰一指尚认为，大数据是通往用户本质的规律最具象表现，遇到问题，首先依托的不是经验，而是数据。大数据思维，或者说大数据下的用户思维是更符合传统企业互联网化需求的一种“互联网”思维方式和实际体验。
　　我们知道，互联网的优势在于，可以对每一次的用户行为进行追踪与保存，从而形成海量的大数据。通过大数据分析，可以让用户更加完整鲜活地展现在企业面前，该用户是谁?他在哪里?怎么联系到她?她需要什么产品?她通过哪些渠道购买?她得购买习惯是怎样的……在完整的“用户画像”面前，企业面对“裸泳”的用户，用户需要什么，怎么获取，怎么营销一目了然。大数据时代的来临，让我们可以对用户进行深度理解并至极致。同时，用户画像的完善更让企业打通线上和线下成为可能，让互联网化的商业运营成为可能。泰一指尚相信，大数据思维是企业互联网化的思维内核，大数据的合理化应用是企业互联网化的前提和保障。以大数据思维开拓互联网化的传统企业，将在激烈的产业转型升级的竞争中占取先机，并持续领先。
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4. 什么叫大数据思维大数据思维解释

大数据思维是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。
大数据与“小数据”的根本区别在于大数据采用全样思维方式，小数据强调抽样。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现技术达不到实际要求，或成本远超过预期的情况下的权宜之计。随着技术的发展，在过去不可能获取全样数据，不可能存储和分析全样数据的情况都将一去不复返。大数据年代是全样的年代，抽样的场景将有利于小，最终消失在历史长河中。

5. 如何运用大数据思维

应该这样运用大数据思维：
1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，而是全体数据。
2、多角度考虑，多角度猜想。利用大数据多样性，发散思维。
3、并非所有的事情都必须知道现象背后的原因，即因果关系，而应注重相关关系。
4、确定其真实性，虚假的数据固不可取，不说会让你犯下大错误，至少会让你的工作白费时间。
5、及时抓取信息，现今数据更替过快，需要跟上最新数据才能保证其数据质量。

6、学会挖掘大数据的核心价值。对于数据的筛选也不是盲目的，而是有目的、有重点的。你要详细了解的是商品目前的市场占有率以及未来3~5年的市场占有率。
只有做到这些，才能剖析出市场热点、商品市场的趋势以及客户分布，最终挖掘出数据的核心价值，为我们的销售服务。
7、注意发挥大数据的引领作用。只是了解数据，而并没有把数据应用到实践中来，那么也只是纸上谈兵。销售人员要做到的是运用数据说话，运用大数据办事，使自己的工作效率更高。

6. 如何运用大数据思维

您好!很高兴为您解答！这样运用大数据思维：第一，把“更多——不是随机样本，而是全体数据”凝练为“辩证思维”。一切皆可量化，是大数据时代的zui根本特征，大数据的规模化应用，必然以“万物数字化”为依托。在全社会的海量数据中，政府数据占了80％以上，而这些数据大多处于“沉睡”状态，唯有开放才可能被“唤醒”。到底要不要开放？应该如何开放？这就需要运用“辩证思维”处理好“数据开放”和“数据安全”之间的复杂关系。“辩证思维”的关键就是分析矛盾、抓住重点，在权衡利弊中洞察事物发展规律。政府是zui大的数据生产者和拥有者，其公共数据应当率先纳入数据要素的市场化配置当中。只要这些数据在脱敏处理后不危害国家安全、不侵犯个人隐私、不涉及权属纠纷，就应该分类分级地有序开放，其重点就是要把“数据治理”作为“牛鼻子”来抓，着力打造公共数据体系，协同推进公共数据开发利用的体制机制和数据安全的法律法规及标准体系建设。第二，把“更好——不是因果关系，而是相关关系”凝练为“创新思维”。大数据分析技术为获取事物之间的相关关系提供了极大的便利，有效克服了现代科学探寻因果关系的现实困境，使人类得以更全面、更快速地把握事物的本质。这是一种颠覆式的思维方式变革，通过数据驱动的相关xing分析方法，使“预测”成为大数据zui核心的价值，也使“数据驱动决策”成为大数据时代的zui佳实践，这体现的就是一种开拓创新的科学思维。大数据的特征不只是数据规模大，更重要的是其蕴含价值大，因此，数字政府的建设不能只停留在数据的汇聚层面，关键是要对数据进行分析挖掘，使数据价值化。【摘要】
如何运用大数据思维【提问】
您好!很高兴为您解答！这样运用大数据思维：第一，把“更多——不是随机样本，而是全体数据”凝练为“辩证思维”。一切皆可量化，是大数据时代的zui根本特征，大数据的规模化应用，必然以“万物数字化”为依托。在全社会的海量数据中，政府数据占了80％以上，而这些数据大多处于“沉睡”状态，唯有开放才可能被“唤醒”。到底要不要开放？应该如何开放？这就需要运用“辩证思维”处理好“数据开放”和“数据安全”之间的复杂关系。“辩证思维”的关键就是分析矛盾、抓住重点，在权衡利弊中洞察事物发展规律。政府是zui大的数据生产者和拥有者，其公共数据应当率先纳入数据要素的市场化配置当中。只要这些数据在脱敏处理后不危害国家安全、不侵犯个人隐私、不涉及权属纠纷，就应该分类分级地有序开放，其重点就是要把“数据治理”作为“牛鼻子”来抓，着力打造公共数据体系，协同推进公共数据开发利用的体制机制和数据安全的法律法规及标准体系建设。第二，把“更好——不是因果关系，而是相关关系”凝练为“创新思维”。大数据分析技术为获取事物之间的相关关系提供了极大的便利，有效克服了现代科学探寻因果关系的现实困境，使人类得以更全面、更快速地把握事物的本质。这是一种颠覆式的思维方式变革，通过数据驱动的相关xing分析方法，使“预测”成为大数据zui核心的价值，也使“数据驱动决策”成为大数据时代的zui佳实践，这体现的就是一种开拓创新的科学思维。大数据的特征不只是数据规模大，更重要的是其蕴含价值大，因此，数字政府的建设不能只停留在数据的汇聚层面，关键是要对数据进行分析挖掘，使数据价值化。【回答】
亲，在这个过程中，算法固然重要，它起到点石成金的作用，但算法世界就像浩瀚的星空，没有一种放之四海而皆准的算法可以适用于任何业务场景，这就需要政府部门担起业务专家的角se，运用“创新思维”启发创意，突破思维定势做好业务洞察和业务解释。当前的数字政府建设更多强调自上而下的统筹推进，自下而上的反馈机制还不够健全，而创新的过程应该是上下相互交织的，尤其不能忽视根植于基层实践的业务诉求。所以，处理好“上和下”的关系，其本质就是运用“创新思维”启发多元化的创意、激发全方位的活力，“用数据创新”才能真正落到实处。第三，把“更杂——不是精确xing，而是混杂xing”凝练为“zhan略思维”。精确xing是信息匮乏时代的产物，在全球数据出现爆炸式增长的今天，数据多样xing、复杂xing和不确定xing的特征愈发凸显。如果不能接受这些混杂xing，大量的数据都无法被充分利用。因此，在大数据时代，我们追求的是一个大的框架，一种对模糊的准确度趋势的判断，这就要求我们高瞻远瞩、统揽全局，善于把握事物发展总体趋势和方向，其核心要义就是运用“zhan略思维”去拥抱和谋划大数据。要不断提高对大数据发展规律的把握能力，使大数据在各项工作中发挥更大作用。具体到数字政府建设实践中，就要从全局角度，深入践行“整体政府”理念。围绕公共数据体系的标准化建设，着力打破跨部门、跨层级、跨领域之间的数据壁垒，打通数据主体之间数据流转的关键节点，通过培育健康安全、持续创新的数据开放环境，促进政府数据开放生态链的良xing循环，以期构筑一个“融合共建、协同共治、安全共享、创新共赢”的数字生态，这也正是高水平建设数字政府的题中之义。【回答】

7. 关于大数据架构的相关知识

随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。
1.大数据架构的特点
一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。所以我们必须开发一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。
2.大数据在工作的应用
大数据在工作中的应用有三种，第一种就是与业务相关，比如用户画像、风险控制等。第二种就是与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴。第三种就是与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。由此可见大数据是一门高深的学问。
3.对数据源的分类
根据数据源的特点，我们可以把数据源分为四大类。第一类就是从来源来看分为内部数据和外部数据，第二类就是从结构来看分为非结构化数据和结构化数据，第三类就是从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据，第四类就是从规模来看分为大量数据和小量数据。这四类将大数据的数据源表达的淋漓尽致。完善了大数据的数据源。
4.为什么重视数据源？
为什么大数据平台十分重视数据源呢？这是因为大数据平台第一个要素就是数据源，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处理。所以大数据平台十分重视数据源。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据架构的具体知识，大体包括大数据架构的特点、大数据在工作的应用、对数据源的分类、为什么重视数据源，希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据。