大資料思維

標籤：雲端運算   成功率   而且   朋友   最大的   

      本周也沒有學習到什麼內容。跟自己相關的雲端運算的課還排在周日。就俗一點，也來談談什麼是大資料思維。

      籠統地來說，是一種思維方式。也是一種考慮問題的邏輯結構。簡單一點來說，就是根據已知推斷未來的過程。複雜一點就是，根據大量的已知條件，通過相應的祛偽存真，然後根據這些條件去判斷我們所要知道的答案。

       舉一個簡單的例子，也不知道是不是大資料思維，還望各位大牛們評判一下。中午跟兩朋友一起去吃飯，A君說他下午要見一個9年未見的同學，而且是女同學。我就讓B君，準備一下，下午可以去試試，說不定能成就一段姻緣。判斷的依據是：A,B君都是IT碼農出身，A君已婚，而且已育。他的9年未見的女同學來找他，一定是有相關的事情請他幫忙。而對於我們這個年齡的人來說，最大的需要協助的就是婚姻問題。再者說現在很多同學之間介紹對象也是比較靠譜的。而B君在一家世界500強上班，雖說經常以“吊絲”自居。但他對婚姻的渴望也在我們幾個朋友這間是眾所周知的。所以第一推測就是A君9年未見的女同學肯定是未婚。第二推斷是A君的女同學肯定與A君曾經關係甚密，由A君做為橋樑互相介紹成功率也會較高。第三，對於青春求偶期的B君來說，整天面對太多的代碼與太少女性的工作環境，他也需要有相應的機會來接觸女孩兒。所以，他們倆成功的可能性大一些。

       以上所說的不知道屬不屬於大資料的思維範疇，實際上，有的時候，我們如何來訓練我們的大資料思維。多去讀一些書，瞭解一些演算法，但不要拘泥於演算法。任何公式都是用來協助我們提高分析結果的。就像有的時候說的一樣，真正有1PB以上資料量的公司現在還是很少，真正用到SAS與SPSS來分析資料的公司也還是很少。而我們要用來資料分析及資料採礦的地方還有很多，而分析工具裡，對於1GB以下的資料量，也許EXCEL會是更好的選擇，就如我在上一篇部落格裡說的一樣，資料分析及挖掘要先試著在TXT文檔裡做，然後再用U1來做看是否能找到自己所需的內容， 隨道資料量的遞增，再用EXCEL，再用ORACLE或者ACCESS資料庫，再來用SAS與SPSS,現來使用NOSQL。

      說到底，大資料思維能夠給我們帶來什麼。覺得主要有以下幾點：

1，判斷問題的準確性，記得世界盃***期間，有這樣一句話：凡是懂球的人都輸了，凡是不懂球，懂資料分析的大部分不一定會輸。好像看過一篇報道，懂球的人都是買自己喜愛的球隊贏球，而懂資料分析人一邊買自己喜歡的球隊贏，一邊又買球隊輸。依據的不是曆史兩支球隊的比賽次數，而是通過百度，GOOGLE來看雙方***的多少及賠率的大小。

2，對營銷活動及商業模式有一個全新的理解。就舉一朋友的例子，他準備將他前幾年所有的相關技術開發的執行個體及在國外看到的一些好的部落格準備在國內翻譯後來進行營銷。他通過的方式，當天註冊及購買人數超過了預期值。而且現在的營銷都已經轉向了，微博這一類的即時互動類應用。通過每天所採集到的大量資料，我們可以輕易地將原先的一些商業模式所達到的效果完全顛覆。

3，對自身的定位，大資料時代，是以移動互連網催生出來的。再具體一點來說，就是以手機互連網催生了大資料的產生。我們學習的速度已經遠遠跟不上資訊更新的速度。我們是以有限的時間去完全的學會一門技術再去工作。還是一邊工作一邊發覺技術的實用效果。

       好吧，本周部落格就先寫到這吧！歡迎大家一起討論

本文出自 “資料採礦與可視化” 部落格，轉載請與作者聯絡！

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