“大数据”与生活的联系

“大数据”与生活的联系“大数据”与生活的联系

人类世界，有许多个“时代”。如原始社会时代、奴隶主时代、封建帝国时代、资本主义、社会主义时代。信息时代是我们目前所处的时代。在这个时代，信息（也是数据）极大膨胀和爆炸，因此诞生了“大数据时代”。在这个时代，数据的处理、加工、生产、流通、管理成为了数据人必不行少的一部分。是生活，也是工作，更是消遣。数据是人的一部分，人也是数据的一部分。可以说，人类在这个“数据大时代”，任何行为、任何事物、任何人类信息都被数据化、电子化了。云计算、云存储是应对数据大膨胀而提出的数据存储、管理、计算所提出的优化的解决方案。而物联网则是将人类行为、物品德为信息收集起来，存放在网络中的一种终端解决方案。不管是哪一个解决方案，都是将人类世界信息化、数据化、电子化进行究竟的解决方案。

我们生活在一个布满“数据”的时代，这里的“数据”，并不仅仅指数字，理论上讲，一切可以以文件形式储存于计算机硬盘的东西，包括数字、文字、图像、声音、视频等，均可称为“数据”。我们打电话，使用微博、、博客等社交工具，都是在不断增加着社会总体数据量。

据权威猜测，将来每隔18个月，整个世界的数据总量就会翻倍。IBM的讨论称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。

数据，除了它第一次被使用时供应的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的熟悉。事实上，大数据已经开头并将连续影响我们的生活，下面我们不妨试举几例。

精准广告投放已很普遍

许多女性可能有这样的经受，使用某扫瞄器在淘宝、京东等购物网站上购买过一本关于怀孕的书籍后，在之后十个月左右的时间里，你的扫瞄器两侧的广告栏里不断消失怀孕所需要的东西，如养分食品、对胎儿无影响的孕妇用药、胎心监测仪、体温计、血压计等产品广告，登录原来的购物网站，也会在首页向你推举这类产品。而且，在十个月之后，你会发觉，以上这些广告开头变成婴儿用品了。

你以前可能对扫瞄器广告特别厌烦，但对这类广告，你却欣然接受，由于它推举的产品正是你所需要的。这实际上就是大数据应用的一个简洁案例。你的扫瞄经受已经被扫瞄器和电商所记录，通过对用户扫瞄记录进行大数据分析，就可以推想出你目前是一种什么状态，今后又将经受哪些状态，于是，专为你定制的广告就在你需要的时候消失在你的眼前。

大数据最本质的应用就在于猜测，即从海量数据中分析出肯定的特征，进而猜测将来可能会发生什么。实际上，上述例子仅仅是大数据应用的最初级阶段。由于它所涉及的数据的范围并不广泛，其分析原理也特别简洁。而如前言所述，大数据有数据量大、数据多样性等特征,实际

是将各个维度的数据进行综合分析进而进行肯定的猜测。当不同的数据流被整合到大型数据库中后，猜测的广度和精度都会大规模的提高。例如，当一个数据库从不同的数据来源获得了你使用手机的时间和地点、信用卡购物、银行卡电子收费系统、使用等谈天工具的对象、你的好友关系图、你在新浪微博、腾讯微博的收听及被收听关系图谱、你交纳的水、电、燃气费等各方面的数据，数据分析师就能通过匹配获得你生活的不同侧面。通过大数据，数据分析可以发觉各种各样的关联。通过分析，可以发觉你多方面的需求，并不仅仅是诸如怀孕书籍和尿不湿之间的简洁关联了。在数据足够“大”的状况下，你生活中几乎全部的需求都可能会被猜测出来。例如，从数据分析出你可能会约会，于是会向你推举衣服；从数据推想出你会出去旅游，于是向你推举相关装备及旅行方式等。

医疗卫生体系会更加精密

通过分析大量用户的搜寻记录，比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条，谷歌公司能精确     猜测美国冬季流感传播趋势。和官方机构相比，谷歌能提前一两周猜测流感爆发，猜测结果与官方数据的相关性高达97%。2024年，在甲型H1N1流感爆发的几周前，谷歌的工程师们公开发表了一篇论文，不仅猜测流感即将爆发，并且其猜测还精确到美国特定的地区和州。这让人们感到非常震动。精确     猜测流感疫情，说起来并不简单，谷歌始终致力于对用户检索数据的分析。用户求医问药等搜寻数据可谓海量，把这些数据再拿来与美国疾控中心往年记录的实际流感病例信息相比对，就关心谷歌作出了精确     猜测。

在日本也有相像的应用，日本国内有一个网站，你只要打开这个网站用自己的社交网站账号登录，就可以在短时间内通过数万条社交网站记录找出可能感冒的人，并通过过去的感冒状况和今日的感冒状况进行分析，另外该程序还会结合气温柔湿度的变化来猜测将来感冒的流行状况，并制作一个“易感冒日历”。目前，此类服务正在日本间续绽开。

对个体而言，大数据可以为个人供应共性化的医疗服务。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体状况做出推断，而在大数据的关心下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特别药物的反应等关系，实现共性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，供应早期的检测和诊断。早期发觉和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，由于早期的手术费用是后期治疗费用的一半。

共性化训练可能真正实现

在传统训练模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，同学是千差万别的，在这个模式下，不行能真正做到“因材施教”。

举例来说，一个同学考试得了88分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？88分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水公平，把它们和88分联系在一起，这就成了“数据”。大数据因其数据来源的广度，有力量去关注每一个个体同学的微观表现——他在什么时候

开头看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。这些数据对其他个体都没有意义，是高度共性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的过程，师生或同学的互动过程……而最有价值的是，这些数据完全是在同学不自知的状况下被观看、收集的，只需要肯定的观测技术与设备的帮助，