挖掘大数据蕴含的大价值 近日通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》，标志着大数据在我国的发展与应用已经上升到国家战略层面。笔者认为，要使《行动纲要》中的内容尽快成为促进大数据发展和推进大数据应用的实际行动，需要从以下3个方面入手。
内部业务大数据（而非外部大数据）具有最高的应用价值 企业的大数据，从来源讲可分为内部（自身业务生产经营环节产生的所有数据）和外部（来自外部，如第三方/互联网）。
大数据可以提供给我们丰富的数据源，让我们能够更全面地了解一个现象或问题。比如，在分析一个地区的交通状况时，我们可以利用交通流量数据、道路状况数据、天气数据等，来全面地了解该地区的交通状况，并预测未来的交通趋势。大数据可以提供给我们深入的数据分析能力。
在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。
“另外，大数据是流动的，一定有时间轴的概念，即数据增长速度快，处理速度快，时效性高，肯定不是静态数据；还有一个就是价值，如何在海量的数据中结合业务形态去挖掘数据价值，这是大数据的关键。”唐青接着对《世界经理人》说到。
还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。提升科学研究 大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。
案例分析：电力行业如何拥抱大数据以电力大数据的先行者——AutoGrid为例正确姿势AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform（EDP），创造了电力系统全面的、动态的图景。
1、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。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。数据质量和数据管理。
2、聚类分析：将工业大数据中的样本按照某种相似性度量进行分组，以发现其中的内在结构和规律。分类与识别：利用机器学习算法，基于已有的样本标签来对新的数据进行分类或识别，以实现自动化的判断和决策。
3、列出所有规则。计算这些规则的支持度和置信度。留下满足支持度置信度国值的关联规则。给定一个交易数据集T， 找出其中所有支持度support=min_ support. 置信度confidence=min_ confidence的关联规则。
4、Apriori算法是一种数据挖掘技术，常用于关联规则分析。它能够识别商品间的关联性，例如衣服和裤子常常一起购买。通过这种分析，商家可以优化商品陈列和促销策略，同时也可以推荐商品组合，提高销售额。 SPSS分析工具在营销活动中扮演了精细化分析的角色。
1、方法Analytic Visualizations（可视化分析）无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。方法Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。
2、大数据挖掘主要涉及以下四种： 关联规则关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。 分类我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。
3、遗传算法 遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。
4、关联分析（又称关系模式）：反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。用来发现描述数据中强关联特征的模式。异常检测：识别其特征显著不同于其他数据的观测值。有时也把数据挖掘分为：分类，回归，聚类，关联分析。
5、大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。 Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。
6、遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。决策树方法 决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。
挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求 很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。
人口发展面临的挑战有：人口持续保持低速增长，人口老龄化程度不断加深。预测表明，中国劳动年龄人口及比例将不断下降，人口老龄化将以世界上少有的速度快速提高，总人口将在2026年左右达到高峰后开始下降。
一是分析市场需求。他们尝试通过分析一个区域成千上万的网页数据，了解这个地区人们关注的热点关键词，进而分析出人们对各方面的需求，分析对人才的需求，可以开设有针对性的课程。二是分析教育过程。
教育信息化0工作总结教育信息化0是教育信息化发展的新阶段，是基于互联网、大数据、等新技术的教育信息化服务模式。在过去几年，我们积极推进教育信息化0工作，取得了一系列的成绩。我们建立了全国性的教育信息化平台，使得学校能够轻松在线上进行教学、管理和评价等工作。
要点1：数据的组织，要从功能为中心转向以客户为中心（按生命期阶段组织）。企业内部业务数据，当前大多是以业务功能（系统）为中心组织，相互间未充分打通。用于价值挖掘的业务数据，要以每个客户为中心，以用户生命期为线，将其所有业务功能阶段的数据串起来。
一直以来，甲骨文公司在传统的关系型数据库领域占有绝对优势，但并未因此固步自封。面对大数据热潮，甲骨文公司根据用户的需求不断推陈出新，将在数据领域的优势从传统的关系型数据库扩展到全面的大数据解决方案，成为业界首个通过全面的、软硬件集成的产品来满足企业关键大数据需求的公司。
首先，企业管理者和员工需要培养大数据思维，将其融入企业决策、管理理念、工作方式以及企业文化中。这包括信任数据，以数据为依据来发现问题和解决问题，并以用户为导向，充分利用大数据不断完善产品功能和用户体验，满足用户的多样化需求。其次，企业应挖掘大数据的价值。
对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据营销要落地，还缺一个与消费者有效互动的渠道。太多的企业通过积分方式发展了大量的会员，收集了海量的数据，但是却无法有效利用，无法激活会员，充分挖掘会员价值。就是因为缺乏与消费者有效的互动渠道，当然，很多企业都开发了自己的APP，也开通了自己的微信，但是效果依然很差。
挖掘大数据价值。大数据专家舍恩伯格说：“ 数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，企业需要做的是了解并挖掘这些‘ 金山’ ，最后成为大数据的赢家。”目前我国大数据应用还主要局限于互联网企业，传统企业则缺乏数据深度挖掘所需要的人员和技术支撑。
评论