大数据将给百姓生活带来什么 科技日报
大数据将给百姓生活带来什么
汽车无人驾驶、挑选演员和剧本、计算机编辑新闻……大数据将无孔不入，改变生活的方方面面。
请关注—— 无人驾驶的汽车，提供符合学生个性化的教学辅导材料，计算机来编辑新闻……日前，在北京召开的“首届大数据时代创新与媒介变革研讨会”上，专家们提出，大数据将给我们生活带来颠覆性的影响。
从“无人驾驶”到“移动办公” 近日，一辆自动驾驶汽车刚刚完成横跨美国之旅。
这辆蓝色的汽车从旧金山出发，花了9天时间，途经15个州，驶过3400英里，最终顺利抵达纽约。
一路上，99%的驾驶都是由汽车自己完成，只有在城区道路上，才有人工干预。
保时捷汽车控股集团大众品牌总经理张久鹏对此并不感到惊讶。
他在大数据时代研讨会上透露，保时捷在去年就成功实现了长距离的无人驾驶。
现在汽车里装载了电脑、各种通讯设备，与联通合作，从“无人驾驶”到试验“移动办公”。
“未来办公不再局限于一地，而是移动一族了。
”张久鹏说，从家出发到公司可能会堵车1小时或更久，很多司机因此非常烦躁。
现在可设置预期目的地，然后让车无人驾驶。
车里面放置各种可折叠的办公用品，人们就能在车里完成视频会议、文件审阅和会签等在办公室里做的事。
张久鹏表示，除“无人驾驶”和“移动办公”外，大数据还给汽车用户带来了其他便利。
如给汽车做保养维修，需要把车开到4S店或维修场所，现在该方式已发生了质的改变。
人们可在家里通过手机APP或电话，找人上门来给车做保养；还可通过APP，查看爱车行驶轨迹，包括驾驶员的相貌特征、车内使用环境以及汽车行驶过程中的耗时、油耗、功率、行驶时间、里程等相关数据。
从用户数据匹配到精准营销 “大数据正在成为未来媒体的最核心、最有价值的内容本身，它能帮助用户实现私人定制。
”北京邮电大学教授王立新说，通过IT技术进步，使供需双方信息实现成本接近于零的精准智能化匹配，从而把人类带入“自经济”时代。
王立新举例说，“一台冰箱生产成本约1200元人民币，最后利润仅38元。
如果用大数据赚钱，我的口号是‘冰箱不要钱白送’。
然后在冰箱里加两个功能。
一是增加信息扫描系统，二是把路由器装在冰箱里，将所有消费数据都发送到企业云数据库里。
”消费者买东西不用去商场，直接给企业打电话，有人给消费者送货上门，而且其商品价钱会更便宜。
关于冰箱里食品的保质期，还能提供免费预报。
“比如你在这里开会，手机响了，信息提示‘主人，别讲了，我是你家冰箱里第四号酸奶，再过两小时你不喝掉就过保质期了。
’”王立新说，通过采集到的大数据，家里买了什么食品、冰箱里牛奶等消耗掉多少都清清楚楚，然后可根据这个需求来通知饮料、乳品等生产企业，并通过协商来降低从这些企业进货的价格。
“这样的话，假设一个家庭一个月放在冰箱里的食品等花费两千元，通过大数据只赚其10%就是200元，6个月就可收回冰箱的制造成本。
你想赚卖冰箱的38元纯利润，还是在未来十年赚到一到两万元的纯利润呢
关键就是采集数据、精准匹配、拼公司、平台化反向收费，永远代表用户的利益，让他们免费
”王立新说。
个性化教学、“机器人新闻”等 中文在线副总经理李林认为，大数据有利于个性化的教学支持。
“通过数据分析、积累、挖掘，有利于教学和学习个性化、精准化。
另外，可根据学生学习过程中出现的问题，随时诊断反馈，给学生提供符合其个性的教学辅导材料。
” 中国青年政治学院新闻传播学院执行院长罗自文提出了“机器人新闻”，即随着大数据的普及，新闻产业已变成由机器来完成大部分工作，机器甚至可担任编辑工作。
“数据新闻和传统新闻生产方式不一样。
传统新闻生产通过记者、编辑进行报道整合。
而现在我们很多新闻线索的获取、数据的挖掘、整合都是由计算机来做。
有的计算机里有记者写好的模板，只要放进相应关键字词，就能产生不同的新闻。
” 大数据还可帮助预测电影票房，以此为据来挑选剧本、演员等。
清华大学媒介调查实验室研究员李兆鹏说，“去年年终我们成立了一个新媒体事业部，主要针对即将上映或正在上映电影进行票房预测，帮助片方进行电影口碑和观众心理的细分。
我们通过搜集数据进行分析对比，对电影制片方、发行方提供数据支持。
” 小马奔腾董事、君舍文化总裁钟丽芳说，以前选一个电影题材的方式“特别简单粗暴”，就是导演、制片公司老板喜欢什么就拍什么。
现在随着大数据时代的到来，更多是根据受众的偏好和需求，再结合创作者擅长，找出一平衡点来选出题材。
“以前在组合影视作品时，包括创意团队、演员，是凭经验来判断选择，所有影视公司抢的都是几个一线大腕。
但真正抢到的不一定是市场效果最好的，只有对观众偏好更清楚才行。
通过大数据分析，我们现在演员搭配会比以前更科学。
”
大数据对品牌营销究竟有什么用
大数据营销的主要价值源于以下几个方面：第一，用户行为与特征分析显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。
有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。
无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗
或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。
究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。
相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。
例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。
又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。
品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。
例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。
在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。
大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户
有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。
从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。
例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。
只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。
事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
第八，SCRM中的客户分级管理支持面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。
大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。
例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。
又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。
之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。
沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。
只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。
更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。
要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
大数据在企业运营当中有什么作用
请详细说明
想必大家会经常看到一些IT培训机构打着“Java大数据、PHP大数据“的口号，来招生大数据学习的学生。
殊不知，真正大数据其实都会用到一些其他编程语言，但90%的大数据课程是Hadoop、spark及storm三大生态体系。
我知道的光环国际是业内唯一引进cloudera大数据教学体系。
他们教授的是真实最前沿技术知识，你要是想学的话可以去看看。
大数据怎么发挥大价值
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。
比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。
数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。
而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。
在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。
简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
在过去，我们曾有“人多力量大”、“人定胜天”等口号，这些口号是不科学的，特别是进入工业文明以后，随
（1）有资料知：人口过度增长，引起城市规模扩大，造成环境的破坏，导致生态平衡失调；人口过度增长，生活生产污水及工业生产的废物增多，造成环境的污染，使环境质量下降；人口过度增长，对环境中的资源的需求量增加，造成资源的过度利用，造成资源危机．由此可见：人口激增会给环境带来巨大的压力．（2）人类有漫长的发展历史．公元1800年以前，世界人口增长得相当缓慢，此后世界人口进入迅速增长的时期．到1999年10月12日，世界人口总数已突破了60亿大关．目前，世界人口仍以较快的速度在持续增长．搜集如下证据：“世界人口增长表”．由表中的数据可见：世界人口在快速增长，一方面倍增期越来越短；另一方面每增加10亿人口的时间也越来越短．（3）我国在1953-1964年、1964-1982、1982-1990、1990-2000年四个时间段内的年平均增长率分别为1.83%；2.57%；1.55%；1.16%；由此看出，我国的年平均增长率是越来越低，按国际通用标准，我国已属于低生育率低的国家，而这都是与我国坚决执行计划生育政策有关．故答案为：（1）人口激增会给环境带来巨大的压力；（2）世界人口在快速增长，一方面倍增期越来越短；另一方面每增加10亿人口的时间也越来越短；（3）我国在1953-1964年、1964-1982、1982-1990、1990-2000年四个时间段内的年平均增长率分别为1.83%；2.57%；1.55%；1.16%；由此看出，我国的年平均增长率是越来越低，按国际通用标准，我国已属于低生育率低的国家，而这都是与我国坚决执行计划生育政策有关．
