挖礦與大數據

❶ 挖礦違法嗎有多嚴重

1.挖礦不違法：首先要明確挖礦並不違法，刑法並沒有明確規定挖礦是違法行為！但是由於高能耗，不提倡！

2.行業不是一刀切：文件點名的是比特幣，並非整個加密幣行業。文件用詞是嚴打，並非禁止。說明並非一刀切，而是要針對有金融風險、高能耗的礦池、洗錢等行為。

3.鼓勵綠色環保的技術：文件明確指出比特幣是高能耗資源浪費，但是同時鼓勵遵循綠色理念開展投融資行為。fil、chia、bzz提供綠色環保解決方案的不影響，這就是為什麼點名道姓比特幣挖礦，為什麼不寫打擊一切數字貨幣挖礦。所以接下來中國的比特幣挖礦的人，要麼去國外，要麼轉fil這類的硬碟挖礦！

4.不準搶數字人民幣地位：比特幣是點對點的現金支付系統，他的作用是支付，是數字貨幣，和數字人名幣沖突，肯定要打擊。而儲存類、真正有區塊鏈落地技術的會得到逆勢發展。

5.關閉礦場：比特幣挖礦耗能巨大，無實際產出，背離碳中和目標，所有境內打著高科技幌子的礦場可能會行政強制關閉，但對於個人和工作室不受影響。

6.凍結交易：法幣交易比特幣等數字貨幣危害金融安全，銀行會全面排查可疑賬戶，發現金額或筆數較大的"C2C"交易商，立刻採取管制措施並每日上報，以後USDT商家可能隨時面臨凍結，個人玩家金額較大後也可能面臨凍結！

7.關閉交易所：給境內用戶提供合約、期貨交易服務的比特幣交易平台，涉嫌非法經營期貨罪，將聯合公安部門、國際刑警嚴厲打擊。比如抹茶、火幣等交易所合約可能會停止向境內用戶提供了

8.嚴查洗錢通道：嚴肅查處為境外虛擬貨幣交易平台提供所謂"回國線路"等服務的IDC服務商。

關於挖礦最後：對自有資金買礦機低調挖礦，不集資、不炒作、不搞類金融產品的不影響；對雲計算中心、大數據中心、合規礦場，如果用電、用能、核准備案、環保消防等手續齊全的，只要合法經營不偷稅漏稅，是否接納或允許由地方政府根據能耗指標、國土指標等自行決定；火電礦場懸了，主要是能耗和碳排放問題。

❷ 大數據背後的技術、商業和社會維度

大數據背後的技術、商業和社會維度

要想考察大數據最好同時考察大數據背後的技術、商業和社會維度。從發展成熟度來看，技術維度走的最遠、商業維度有所發展但不算全面成熟，社會維度發展最差。所以雖然已經談了很久大數據，但除了孕育出大數據自身的幾個領域比如搜索等，其它領域卻並沒有從大數據中獲得可見的收益。大多時候人們還是處在覺得這里肯定有金子，但需要更多的耐心的狀態。這篇文章則嘗試對大數據本身的特徵做點挖掘，對未來的發展趨勢做點預測。

大數據上的深度和廣度

如果把大數據對應到海量的數據，那它就是非常含糊的概念，相當於變成信息的同義詞，顯然也就很難回答信息到底能幹什麼這樣的問題。

這時候為了推進思考通常需要先分類。如果把時間空間作為最基本的視角，那首先要區分的就是大數據的深度和廣度。從時間的角度看大數據是完整的歷史，從空間的角度看大數據是全球活動的痕跡。前者可以看成一種深度，後者可以看成一種廣度，不同的場景對深度和廣度的側重有所不同。

對於有些垂直的行業，比如醫療，大數據的深度更重要，所有的歷史都可以在數據上得到找到之後，人們就可以更好的認知並優化相應的行業。

對社會而言，很多時候廣度則更重要，具體到某個場景我們只有一鱗半爪的消息，但當這種信息足夠多，范圍足夠廣，就有可能描述出相對及時的全貌。經常舉的Google預測傳染病的例子依賴的就是這種廣度。

這點決定了大數據的應用發展趨勢，在深度重要的地方，公司這類組織需要成為主體，困難是如何跨越數據所有權的邊界。對於醫院而言，顯然把所有治療案例數據化並共享是有好處的，但如果只有一個醫院這么做，那對這一家醫院而言更多的可能是隱私上反彈所帶來的壞處。

在廣度重要的地方，雖然在搜索這樣的領域里公司也可以受益，但真正可以從大數據全面受益的機構其實是政府。數據越廣，其所描述的主體就越大，而如果描述的是整個社會，那顯然應該是社會的主要責任人會從中受益。這是個常識問題，就和看病的時候不會吃了醫生給別人開的葯自己反倒好了差不多。有的時候央視會播放網路做的春節期間人員流動圖，這件事情也正好可以從側面說明這問題。這種人員流動地圖對能做出地圖的人公司幫助遠沒有對政府的幫助大。

深度和廣度兩個方向對數據的要求不同，前者需要更為詳盡、有質量的數據源後者則對此要求不高，但兩者在應用的時候都會面臨付出回報不對等問題。大數據傾向於描述整體，而有能力收集或處理大數據的往往是個體，個體的回報在整體的提升中並不容易獲得清晰體現。

現在大數據發展的瓶頸不是技術，而是背後所需要的分配關系的建立。這種關系理不順，數據就會停留在孤島層面，每個組織都有自己的東西，並把它命名為「大數據」。而為了理順這種關系則要回到一個非常經典的問題，「公地」到底可不可以建立。

數據公地的設想

大數據其實有點像公地，在經濟學里非常出名的一個論點是公地悲劇。《美國經濟史》舉了一個非常易懂的例子來說什麼是公地悲劇：

這些經濟推理命題有利於解釋集體所有制和產出的共享(平分或固定份額)如何導致「免費搭車者」問題。為了說明這一點，考慮共享土地所有權，且共同生產了100蒲式耳玉米的10個工人，平均每人消費10蒲式耳玉米。假設一個工人開始偷懶並將其勞動努力減半，從而導致產出減少5蒲式耳。由於產出共享制度的安排，偷懶者的消費量和其它工人一樣，現在都是9.5蒲式耳。盡管他的努力已經下降了50%，但他的消費量只下降了5%。偷懶者是在搭他人勞動的便車。…

這背後有非常深刻的人性問題，即使我們可以通過努力協作創造更多的財富，個人也可以從中分享更多，但在群體里明顯的個人傾向則是自己工作更少但分享更多。這與囚徒困境其實是相通的。

基於實物的世界裡眼下看不到徹底解決這問題的方法，只能依賴於某種被大家基本認可的分配秩序，比如：以前的血統現在的物競天擇，但基於比特的數字財富眼下看卻有解決這問題的可能。

基於比特的數據與實物最大的區別是數據並非是你拿走我就沒有的東西，並且硬體的價格在飛速下降，開源又使數據的訪問工具基本免費。這幾者疊加在一起，使數據公地成為可能。

如果大家更在意我拿到的東西是不是絕對值變大了那數據公地的形成可能性就大些，因為如果存在數據公地，那每個人(企業)一定收獲更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那數據公地的建設就會多很多障礙，因為公地其實是讓相關人員站到同樣的競爭起點上。

大數據整合營銷專家羅百輝認為，大數據的問題，在數據的使用上是技術問題，但在數據源上其實是社會經濟問題，後者更難，所以大數據應用的發展不取決於技術的發展而取決於社會經濟方式的變革速度。在有限的領域里，比如搜索、電商、雲計算，技術已經得到比較充分的發展，眼下來看誰付出誰受益的問題是把小數據變成大數據過程中最主要的問題。

大數據的路往那裡走?

數據的內在發展動力是數據越全價值越大，其實這也是一種網路效應，這種內在動力導致宏觀來看數據所有權的發展只有兩種趨勢：

一種是像現在移動端一樣，每個人都有自己的私有數據源，接下來開始你死我活的競爭，最終有一家活下來，這也可以達成數據統一的終極目標。

另一種則是在競爭中開始聯合，建設上面所說的數據公地。

如前所述行業數據和全社會的數據性質上差別很大所以要分開來探討。

對於行業數據而言，競爭對手間彼此的坦誠合作除非有極為特別的人物出現，否則是不太可能的。這種情況下最簡單的辦法是引入第三方。

比如說每家運營商都握有幾乎所有網民的行動數據，但要想讓運營商彼此間開誠布公的合作把這些數據整合在一起創造某種價值，這就很難。這時候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。

如果這點可以達成，那唯一的關鍵點就是相應的商業模式是不是可以超越數據處理的成本。這點必須強調下的是，大數據的價值密度是很稀疏的，很多東西有價值但並不一定值得做，視頻網站之所以賺不到錢一個關鍵原因就是帶寬和存儲的成本比較高，而對大數據而言商業模式找不好，情形可能比視頻網站還差。挖礦的成本怎麼也要小於挖礦所得挖礦才有價值。

上述問題在行業數據里可能問題還不是太大，一般來講行業數據的價值密度終究會大一些，並且因為相對比較垂直，總量終究有限制。所以大數據的行業應用比較容易發展。

但對社會性的數據，這在很多時候就是個問題。我們都知道樣本的全面性比數據的多少更有價值，但是如果多是確保樣本全面性的唯一手段的話，那就意味必須有全的數據做一件事情才有意義。

社會化的數據有兩種應用方向，一種就是企業可以搞定的比如Google，一種則是屬於社會層面，很難單獨屬於某個企業的比如智慧城市相關的人的活動數據。後者則需要上面所說的數據公地來做支撐。

從數據的視角來看，現在有兩種數據存放形式：一種是Google這樣的企業擁有整個社會某個橫截面上的全部數據，這應該是種特例，並且數據會局限在公開信息;一種則是被割裂的各種與人行為相關的數據，比如購物相關的在電商，與人相關的在社交網路和IM，線下服務相關的則在O2O企業，鐵路相關的在12306等。Google這種擁有全的數據，但並不擁有人的行為，所以說Google這種企業相當於擁有整個社會的一個橫截面的數據。而所有其它企業則只擁有某個垂直領域的數據。

如果依賴於企業做這種數據統一的嘗試，在前者就會有投資200億做O2O類的舉動，因為這會補全數據，在後者就會有做電商的想做社交，做社交的想做電商這類事發生。類似的故事還可以在終端上發生，所有這些行為的終極目標都是一家企業搞定所有這些事情，但這是不可能的，這種不可能還不單是經濟原因。而數據不能打通，那就只能在割裂的數據上做自以為是大數據的大數據。

所以說這骨子裡是數據公地究竟能不能建立的問題，而要想建立數據公地，那至少要解決誰來做的問題，對此開源給出的啟示有兩點非常關鍵：第一這不能是個盈利組織;第二這要能獲得眾多企業的支持。因為數據會牽涉隱私，所以同開源相比那就一定還要有比較清晰的界定數據使用的規則。

在有一種切實的辦法解決數據所有和使用權之前，大數據的應用應該還都是局部的。因為它的深度應用牽涉社會很多部分的彼此協調，所以這個過程可能是非常漫長的。這裡面有意思的事情是，大數據的出現直接推動了機器智能的發展，而機器智能產生影響的速度可能會遠快於大數據本身。

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❸ 要求各地關停比特幣挖礦項目，這是一種怎樣的項目呢

現在全國各地要求關停比特幣挖礦的相關項目，因為全球比特幣挖礦這方面能源的消耗比瑞士一年的能源消耗還要多，挖礦是個非常費電的活動，如果通過大數據去監控的話是能監測出來的，某一個居民小區或者說某一個公司，它用電量瘋狂上揚，正常一個公司或者一個家庭，它一天用200度電，那這個挖礦他可能要用2000度電。

顯卡如果按照現在市面上3060的顯卡市場的官網價格應該是在6000多這個顯卡它具備50左右的算力，這個算力如果正常運行的話，差不多半年左右能夠把這個顯卡的價格收回來，剩下的就是賺的了，但是現在這些顯卡的製造商為了限制挖礦的這種情況出現了一些鎖算力的顯卡，你如果一直保持著那種巔峰算力，那它通過大數據就可以檢測出來，你在挖礦你這個顯卡就不能用了，現在已經有第1批了。

❹ 大數據挖礦是個什麼組織

❺ 大數據時代 如何成為「煤老闆」

大數據時代 如何成為「煤老闆」_數據分析師考試

在大數據時代下，數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

數據挖掘

大數據是最近兩年提出來，也是媒體忽悠的一個概念。有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰(一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算)。Google提出了分布式存儲文件系統，發展出後來的雲存儲和雲計算的概念。

大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。

此外，大數據處理能力的提升也對統計學提出了新的挑戰。統計學理論往往建立在樣本上，而在大數據時代，可能得到的是總體，而不再是總體的不放回抽樣。

以山西開礦的煤老闆為例：

開礦的前提是有礦，包括煤礦的儲藏量，儲藏深度，煤的成色。

之後是挖礦，要把這些埋在地下的礦挖出來，需要挖礦工，挖礦機，運輸機。

之後是加工，洗煤，煉丹，等等。

最後才是轉化為銀子。

數據行業十分類似：

挖掘數據的前提是有數據，包括數據的儲藏量，儲藏深度，數據的成色。

之後是數據挖掘，要把這些埋藏的數據挖掘出來。

之後是數據分析輸出，要把這些數據可視化輸出，指導分析、商業實踐。

直到這一步，才創造了價值。

所謂的大數據，大約就是說現在有座正在形成的巨型礦山，快去搶占成為煤老闆吧，下一個蓋茨興許將在這里誕生。

接下來好好說。如果說硬要說相似度的話，那麼重合度的確是有很高。因為大數據乾的事情其實就是數據挖掘做的事情。

數據挖掘之前叫 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining, 或者也可以是 Knowledge Discovery in Database)，這樣說就很好解釋了。數據挖掘就是從海量的數據中發現隱含的知識和規律。那麼說，這個東西是啥時候提出來的?上個世紀。大數據啥時候提出來的?也就這幾年的事情吧。所以說，大數據很大程度上是數據挖掘的一個好聽的名字。

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❻ 撬動大數據的公信寶GXS是什麼 公信寶挖礦原理詳解

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

❼ 內蒙古發布打擊虛擬貨幣挖礦措施，國內礦業的未來將何去何從

國內礦業或將面臨「大撤退」。

近日，國務院金融委發聲打擊比特幣挖礦和交易後，記者發現，距離金融委發聲僅4天，已經有不少礦商有所反饋。

部分平台暫停了相關服務。5月23日，萊比特礦池創始人江卓爾宣布停止中國大陸境內客戶礦機代購服務；24日，火幣發布英文版公告，稱目前將暫停為中國大陸的新用戶提供相比特幣礦機的商城服務；25日，算力蜂平台宣布將暫停比特幣、以太坊系列相關挖礦產品的銷售。

也有部分平台選擇屏蔽大陸境內IP訪問。當前，已有名為火星雲礦、比特富富、BitDeer比特小鹿等礦商衍生服務提供平台宣布擇時屏蔽所有中國大陸地區IP。

不過，國內礦業向海外轉移，仍然成為業內預測其長遠趨勢的共識。此前，在金融委宣布打擊挖礦的政策新聞發出後，就已有不少礦場主陸續在朋友圈發布海外礦場招商信息，地點包括加拿大、非洲、伊朗、美國等，並因此誕生了新的生意。

有投資機構運營人員對記者表示，之前雖有海外資源但並無海外礦場招商計劃，嗅到商機之後已經開始分發招商信息，目前也的確收到不少問詢。

不過也有業內人士認為，國內礦場轉移至海外難度不小，不僅需要重新找地、建廠、招人，還需要面臨礦機轉移的高昂費用，「小礦場也折騰不起，猜測會有一波拋售潮。」

內蒙古《八項措施》加大挖礦打擊面

5月25日，內蒙古發改委官方發布公告，對《內蒙古自治區發展和改革委員會關於堅決打擊懲戒虛擬貨幣「挖礦」行為八項措施（徵求意見稿）》（下稱《八項措施》）公開徵求意見。

據了解，該規定不僅劃定了比特幣挖礦的非法主體范圍：對「挖礦」提供場地的工業園區、數據中心、自備電廠、存在「挖礦」行為的主體包括大數據中心、雲計算企業、通訊企業、互聯網企業、網吧等，且明確了各個主體的追責形式。

如對於提供虛擬貨幣挖礦的工業園區，將採取核減能耗預算、退出內蒙古電力多邊交易市場的追責形式；對於通訊企業、互聯網企業等主體，則採取依法吊銷增值電信業務許可證的追責形式。

同時，《八項措施》還將對存在「挖礦」企業、人員納入失信黑名單，對公職人員參與虛擬貨幣「挖礦」或為其提供方便與保護的，一律移送紀檢監察機關處理。

以上內容參考界面新聞-第一槍！內蒙古八大舉措嚴打虛擬貨幣挖礦，國內礦業面臨大撤退

❽ 四川開始清退加密貨幣挖礦，可能會帶來哪些影響

在這種情況下，礦工都是覺得還有一個豐水期的時間可以慢慢准備，一些人甚至是就打算挖完豐水就不做了。但是沒想到這波監管執行力之強，力度之大遠超想像，即使是已經正規化的消納園，也被一刀切，不少今年剛投產的礦場主甚至可能血本無歸。

他們其實不知道，中國的特高壓輸電技術已經非常成熟，將能源過剩西部地區的電能傳輸到能源緊缺的東部地區，傳輸中的損耗率非常低，所以已經不需要用「廢能再利用」的理由來為挖礦辯解了。