再讀大數據時代

在寫論文的時候，選擇了寫與大數據統計分析有關的方向，可是在討論的時候，發現其實本身並不知道什麼，大數據的統計分析和上課學的統計學有什麼不一樣。在網上翻看了一些介紹大數據的文章，什麼大數據的4個V，什麼的，更模糊了，因而回過頭來，看這本經典的書，對於技術出身的我，也戲稱這本書爲一本故事書。

根據一些讀書法則，首先提綱挈領。

大數據分析與如今的統計分析的區別

• 大數據分析統計的是事物的相關關係，如今通常都是尋找因果關係。

• 大數據是全量分析，統計分析是一種樣本分析

  大數據的核心是預測
  根據相關關係進行預測

思想的變革

大數據分析的原理有的比較早，不過是由於計算和統計比較困難，因此纔在這個基礎上發展出了樣本統計，以及如今統計學中所學習的各類分佈。隨着計算機技術的發展，計算和存儲的成本愈來愈低，分析全量數據的可能性更高了。

大數據不等於數據量很是大，大數據的意思是全量數據。

大數據分析的是事物的相關關係，是一種「是什麼」的分析，而不是爲何的分析，爲何？這個留給專家學者去解釋吧。
因此谷歌的程序員能夠根據人們的搜索記錄來預報流感的範圍。對機票的統計和分析能夠預測機票的價格。
當看到能夠預測機票的價格時，我留心了，我想是否能夠根據某些數據的相關關係和預計股票的上漲和下跌的趨勢，正確率只要大概50%就能夠盈利，後來發現已經有很多這樣推測的論文了，粗看論文的樣子，貌似不很成功，由於若是成功了，他們的論文就不會發表了，有錢本身賺呀，發表出來你們都用統一的算法，會增長算法的變數。
因而，我結合本身的工做，試着想分析一下旅遊項目中的酒店價格。

商業的變革

大數據發展的核心動力來源於人類的測量、記錄和分析世界的渴望。信息技術-IT，目前重點已經能夠從T轉向I
其實一切均可以進行數據化（不是數據化）。數據就像一座礦山，你能夠從裏面提煉黃金，我可從裏面開採鑽石。經過不一樣的角度能夠獲得不一樣的結果，因此至關於一座取之不竭的礦山。

在未來，大數據能夠從幾種角度來產生商機。

• 掌握大數據的公司，據小道消息，雷布斯也知道大數據的做用，可是目前沒有好的利用方式，糧食公司每一年都會花大價錢來把這些數據存起來，之後知道如何使用了再用。
• 掌握大數據技術的公司，相似於如今作管理諮詢的吧。

• 有大數據思惟的公司和我的。

  管理的變革

  對於大數據應用其實如今尚未合適的立法。人們都生活在監控下，各類購物習慣都在電商哪裏，他們知道你的偏好，選擇，能夠說比你本身更瞭解你本身。

這樣想一下，其實他們想誘導你作什麼，你就會去作什麼。就像二級市場上的散戶，被機構作出來的k線所誘導。

如何去保護我的的隱私也是一項未來必不可少的話題。