大数据时代的几点思考

Big 数据众所周知，从2009年到2012年，电子商务开始在全球遍地开花。无独有偶，2009年“Da 数据”一词开始流行于互联网圈。2012年，美国奥巴马政府高调公布了其“Da 数据研发计划”，希望用Da 数据来解决一些政府部门面临的问题。

优胜劣汰决定了政府在招商引资上要寻求新的突破。本文将探讨“大-3”形势下招商引资的途径。目前政府招商引资最大的问题之一就是信息不对称。经济学认为，信息对称可以实现资源的最优配置，最终实现帕累托最优状态。在现实生活中，这种状态往往很难达到，尤其是在招商引资方面。传统招商过于依赖“人脉”和地方招商等狭隘方式。大大小小的公园成千上万，投资项目数不胜数。

一点关于银行大学的申请-3思考我是在那本书广为流传的时候看的。当时第一感觉就是“大数据 时代”对传统统计学是一个很大的挑战，因为“大数据”的分析不需要抽样，直接避开了传统统计学的一个大前提，也避免了样本抽样本身带来的误差。得益于目前先进的网络技术和计算机性能，数据时代数据分析是完整的数据分析。我想这也是这本书一经出版就如此火爆并迅速传播到各行各业的原因。

一、银行有得天独厚的优势数据看了很久的书，我在思考如何把数据的思维和方法运用到工作中。因为每天都要和大量的数据、各种报表、不同系统打交道，所以深感银行数据的全面、多样、深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统的客户交易数据，以及核心系统、信用系统、客户关系维护系统、定价系统等客户基础信息，是很多外部咨询公司无法企及的数据。

Big数据时代在背景下的航空领域思考据《航空周刊》网站报道，飞机的联机可能成为航空工业史上的一次重大变革。飞机提供的大量数据对航班运行、飞机可靠性、飞机维护和安全都有很大的好处。但是，我们面临的问题是如何利用技术来分析海量的数据。我们才刚刚开始明白飞机上的“Da 数据”能做什么。就像我们有一片花的海洋，却不知道选哪一朵花去参加宴会。

当然，大数据能给我们带来的好处是非常诱人的。我们必须防止现行的法规和传统阻碍Da 数据的发展。然而，在我们开始享受大数据带来的好处之前，我们必须回答以下几个关键问题。l .我们应该连接什么？这是第一个问题。我们可以想到很多可以联系的东西，但是我们联系的目的是什么呢？“下载所有飞机操作数据”看似说起来容易，但这些海量的数据，只有少数是有用的。

我举个例子。1.数据 Core原理:核心从“进程”变成了“数据”，计算模式也从“进程”变成了“/2/”，Hadoop系统的分布式计算框架已经是以“数据”为核心的范式。非结构化数据和分析需求将改变IT系统的升级模式:从简单的增量到架构的改变。big 数据下新思维计算模式的转变。2.数据价值原理:功能就是价值，变成了数据伟大的价值数据真正有意思的是数据变成了线上，这恰恰是互联网的特点。

三、全抽样原则:从抽样到需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的比你知道的更重要，但是如果现在有足够的数据就会让人看到，感受到规律。数据这么大这么多，让人觉得自己有足够的能力去把握未来，对不确定的状态做出判断，做出自己的决定。这些东西在我们听来都很原始，但其实背后的思维方式和我们今天说的大数据很像。

Introduction Space数据spatial data mining(SDM)是找出最初不为人知但隐藏在空间中的潜在的、有价值的规则的过程数据。具体来说，对空间数据的挖掘就是在海量的空间数据集合中提取可信的、潜在有用的知识，结合定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术发现空间数据集合的背后。

(2) Space 数据预处理和特征提取:数据预处理的目的是去除数据中的噪声，包括数据的清洗和数据的转换。特征提取是去除冗余或不相关的特征，将其转化为适合数据挖掘的新特征，(3) Spatial 数据挖掘与知识评价:Spatial 数据挖掘技术用于分析、处理和预测Spatial 数据以便发现数据背后的某种联系。然后结合具体领域知识进行评估，看是否达到预期效果。