作者文章归档：闫英飞
虽说大数据很火，但很多人不理解大数据火在哪？有什么作用？是干什么的？为什么大数据行业那么赚钱？为什么越来越多的人开始踏入大数据行业？今天就带你领略一下大数据的风骚。
从大家熟知的领域开始说起吧！
摩拜单车：就是通过物联网终端，时时刻刻传数据，传数据上去再卖钱，存的押金做金融，不是说只靠你那五毛钱产生效益。
物品推荐：电影网站、音乐网站、电影网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析，根据你的兴趣推荐给你相应的物品，比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。
金融：银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力，用来降低提...
以“创新发展数说未来”为主题的2019贵阳数博会将于5月26日至29日在贵州贵阳举行。2019数博会的一大特点，即是更加突出展会融合，创新“展会”“展销”“展赛”结合方式，推进展览跨界多元融合，通过全面展示大数据各细分领域的新技术、新产品、新应用，完整呈现全新的展览生态。
近年来，贵州加快大数据与实体经济融合，加快大数据与乡村振兴融合，加快大数据与服务民生融合，加快大数据与社会治理融合，强化对大数据相关企业、高科技领域和各类人才的引进支持力...
马云说：互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。下面我们通过几个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
数据新闻让英国撤军
2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉...
对于企业而言，了解工业大数据产生的背景，归纳工业企业大数据的分类和特点，从数据流推动工业价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有很强的现实意义。文章最后，笔者分享几个在工业领域数据驱动价值创造的案例，希望起到抛砖引玉的作用。
1、工业大数据产生的背景
在工业生产中，无时不刻都在产生数据。生产机床的转速、能耗，食品加工的温湿度，火力发电机组的燃烧和燃煤消耗，汽车的装备数据，物流车队的位置和速度等，都是在生产过程中的数据。
自从工业从社会生产中独立成为一个门类以来，工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人的用铁锹...
什么是大数据挖掘？
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘对象
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
数据挖掘流程
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数...
必贝yo带你了解一些有关大数据案例
大数据应用案例之汽车制造
当问起汽车的制造过程，大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特，在产品的研发设计阶段，大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。
比如，福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。
大数据应用案例之零售业
“我们的某个客户，是一家领...
大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。
大数据应用案例之电视媒体
对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上开发了一个...
必贝yo告诉你数据对产业竞合关系
在大数据时代，企业之间的竞合关系发生了变化，原本相互竞争，甚至不愿合作的企业，不得不开始合作，形成新的业态和产业链。
所谓竞合关系，即在竞争中合作，在合作中竞争。它的核心思想主要体现在两个方面：创造价值与争夺价值。创造价值是个体之间相互合作、共创价值的过程；争夺价值则是个体之间相互竞争、分享价值的过程。
竞合的思想就是要求所有参与者共同把蛋糕做大，每个参与者最终分得的部分都会相应增加。
传统的竞合关系以战略为中心，德国宝马汽车公司和戴姆勒公司旗下的奔驰品牌在整车制造领域存在着品牌竞争，但双方不仅共同开发、生产及采购汽车零部件，而且在混...
必贝yo告诉你对数据分析的新认识
在传统科学中，数据分析主要以数学和统计学为直接理论工具。但是，云计算等计算模式的出现及大数据时代的到来，提升了我们对数据的获取、存储、计算与管理能力，进而对统计学理论与方法产生了深远影响。大数据带给我们 4 个颠覆性的观念转变。
不是随机样本，而是全体数据#
在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。
以前我们通常把随机采样看成是理所应当的限制，但是真正的大数据时代是指不用随机分析法这样的捷径，而采用对所有数据进行分析的方法，通过观察所有数据，来寻找异常值进行分析。
必贝yo告诉你大数据时代的10个重大变化
对研究范式的新认识：从第三范式到第四范式
2007 年 1 月，图灵奖得主、关系型数据库鼻祖 JimGray 发表演讲，他凭着自己对于人类科学发展特征的深刻洞察，敏锐地指出科学的发展正在进入“数据密集型科学发现范式”——科学史上的“第四范式”。
在他看来，人类科学研究活动已经历过三种不同范式的演变过程。
“第一范式”是指原始社会的“实验科学范式”。18 世纪以前的科学进步均属于此列，其核心特征是对有限的客观对...