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总之核心技术有三个:取数据，算数据，卖数据。首先，作为一个大数据，得到很多数据，都是没有用的。现在由于机器学习的兴起，万金油算法的兴起，算法的地位有所下降，数据有所提升。举个通俗的例子，就像教育的发展，导致个人智力的重要性降低，学历的重要性降低，因为大部分人按照标准流程看一本书就能比牛顿理解的更多。谷歌说:很多情况下，把牛逼的数据喂给通用算法，不如把傻的数据喂给牛逼的算法。

一般人连这个难点都不知道怎么处理数据很重要，巧妇难为无米之炊！那么为什么很多公司烧钱抢入口和用户，为了争夺数据 source！但是，运营和产品更注重这一点。我是程序员，不在乎第二种。如果数据直接有价值，那么公司就没有存在的必要，政府直接赚外快就可以了。苹果落地的时候可以看到。牛顿可以拉动整个重力，所以我要把它们捡起来吃掉。有差距。所以数据它就在那里，能挖出什么就看我的能力了。

这部美剧的字幕组简直良心。当时看的时候，一个字就能表现出这么漂亮的中文，一下子就惊呆了！当然，我会永远和她住在一起，只是远隔千山万水，但天各一方，太美了。去年夏天看完，字幕组比哈特毅然跳进小根坑，断定这辈子不会再有小根这么纯粹的感情了。“总有人不能和亲人白头偕老。

不管他们变成什么样，不管他们藏在哪里，总会有太多的相遇，人们会相爱，人们会犯错。不管他们变成谁，藏在哪里，他们总会认识一个人，一个他们爱的人，一个他们失败的人。

Da 数据如何理解“Da 数据”最早提出“Da 数据”概念的学科是“天文学”和“遗传学”。这两个学科从诞生之日起就依赖于“基于大众”。大数据可以说是“计算机”与“互联网”结合的产物，计算机实现了数据的“数字化”；互联网实现了数据“联网”；两者结合赋予了“Da 数据”生命力！随着互联网像空气、水、电一样无处不在地渗透到我们的工作和生活中，以及移动互联网、物联网和可穿戴网络设备的普及，新的“数据”正在以指数级的加速度产生。

但是，除了数据的表面现象，我们更应该关注数据所带来的质变，具体表现在以下三个方面:1) 数据大思维-。综合分析数据不随机抽样；注意数据的复杂性，弱化准确性；注意数据的相关性，而不是因果关系。