从谷歌流感趋势谈大数据分析的光荣与陷阱 本文从谷歌流感趋势2009年前后表现差异谈起，讨论了大数据分析容易面临的大数据自大、算法演化、看不见的动机导致数据生成机制变化等陷阱，以及对我国大数据产业发展的借鉴。
一项发表在《科学》杂志政策论坛上的新研究利用 谷歌流感趋势 （GoogleFluTrends，GFT）作为范例，解释了大数据分析为何会背离事实，并提出了大数据时代背景下一些值得思考的事。谷歌发现某些搜索关键词可以很好地标示流感疫情的现状。
果忽略了一些我们以前所熟知的统计学中的教训，大数据可能注定会 让我们失望。Spiegelhalter 教授曾说到：“大数据中有大量的小数据问题 这些问题不会随着数据量的增大而消失，它们只会更加突出。
换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。大数据的及时性 谷歌流感趋势 谷歌有一个名为谷歌流感趋势的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况（比如患者会搜索流感两个字）。
事实上，大数据分析应用于防范非传统安全威胁在欧美国家早有例证。比如，美国国家海洋和大气管理局利用大数据方法协助进行气候、生态系统、天气的研究；“谷歌流感趋势”工具使用经过汇总的谷歌搜索数据来估测流感疫情，有效实施对疾病爆发的跟踪和处理。
谷歌的流感预测算法陷入了一个常见的大数据陷阱——它产生了无意义的相关性，比如将高中篮球比赛和流感爆发联系起来，因为两者都发生在冬季。当数据挖掘在一组海量数据上运行时，它更可能发现具有统计意义而非实际意义的信息之间的关系。
分布式处理技术 分布式处理技术使得多台计算机通过网络连接，共同完成信息处理任务。这种技术能够将数据和计算任务分散到不同的地点和设备上，提高处理效率。例如，Hadoop就是一个流行的分布式处理框架。云技术 云技术为大数据分析提供了强大的计算能力。
Java编程技术 Java是一种广泛应用于大数据解决方案的编程语言。它具备跨平台的特性，能够支持从桌面应用程序到Web应用、分布式系统以及嵌入式系统应用程序的开发。作为大数据工程师，掌握Java是关键。 Linux命令 由于大数据开发通常在Linux环境中进行，熟悉Linux操作系统对大数据开发者来说至关重要。
数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。这些技术可以帮助分析人员识别出数据中的模式、趋势和异常，以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析。可视化技术：大数据分析结果需要进行可视化展示，以便决策者能够更直观地了解数据的含义和趋势。
存储技术/： 分布式系统（HDFS、键值系统）、NoSQL数据库及云存储，支持大规模存储。大数据存储技术路径多元，如分布式架构的Hadoop和MPP混合架构，前者强调稳定性和扩展性，后者追求高性能和灵活性。数据分析挖掘集统计、AI与数据库技术于一体，计算框架涵盖批处理、流处理、交互式等多元形态。
1、预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
2、用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
3、可视化分析，大数据分析的使用者不仅有大数据分析专家，也有普通用户，但大数据可视化是最基本的需求，可视化分析可以让使用者直观的感受到数据的变化。
4、- 数据预处理：收集到的数据需要经过清洗、转换和集成的预处理步骤。数据清洗旨在去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和可靠性。数据转换则涉及将数据转换成适于分析和处理的形式。
1、因而大数据带来的最大伦理危机即为个人隐私权问题，该问题无时无刻不在我们身边发生。首先是数据采集过程中的伦理问题：如大数据时代人工数据采集被智能设备替代，很多个人相关的记录都在我们不知情的情况下被记录和存储下来；其次是数据使用过程中的隐私问题。
2、一部分人能够较好占有并利用大数据资源，而另一部分人则难以占有和利用大数据资源，造成数据鸿沟。数据鸿沟会产生信息红利分配不公问题，加剧群体差异和社会矛盾。学术界普遍认为，应针对大数据技术引发的伦理问题，确立相应的伦理原则。
3、大数据伦理：“大数据伦理问题”，属于科技伦理的范畴，指的是由于大数据技术的产生和使用而引发的社会问题，是集体和人与人之间关系的行为准则问题。伦理：是指一系列指导行为的观念，是从概念角度上对道德现象的哲学思考。
4、大数据伦理问题的根源可以归结为两个方面，一是技术本身的限制，二是使用数据所涉及的道德、法律、政治和社会问题。从技术角度来说，大数据的规模和复杂性导致数据的收集、存储、处理和分析变得更加困难，并且容易导致数据丢失和泄露。
5、针对人工智能可能带来的伦理挑战，专家们提出了应对策略。北京大学哲学系教授何怀宏指出，应进一步思考人工智能与人类的关系，推动人工智能的发展，赋能人类，并将人工智能应用到各个领域。暨南大学教授陈认为，当前社会的主要问题是伦理规范的冲突，应建立普遍的、全面的人工智能伦理规范。
1、掌握数据分析技能：数据分析是大数据时代必不可少的技能。学习数据分析工具和技术，如Excel、Python、R等，可以帮助大学生更好地处理和解读数据，为未来的职业发展打下基础。
2、挑战五：大数据人才缺口 如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。
3、在大数据时代，企业需要提前做好准备，以应对汹涌的数据洪流。首先，企业应明确自身数据收集的需求，IT人员需了解企业运营过程中产生的各类数据，如社交网络和传感器设备数据，以此为基础确定数据范围。其次，IT人员需要重新评估数据的价值，确定哪些数据对企业业务至关重要。
4、面对大数据时代在现如今面临的挑战，个人提出几点应对策略：合理获取数据 在大数据时代，数据的产生速度飞快而且体量庞大，往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。
5、大数据时代面临挑战的应对策略：合理获取数据 在大数据时代，数据的产生速度飞快而且体量庞大，往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。各种机构、个人都在不断地向外产生和发布结构化与非结构化的复杂数据，并进行数据交换，如人们当前最常用的数据来源渠道——互联网，每天的数据交换量已极为惊人。
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