很多大数据用来挖矿

❶ 撬动大数据的公信宝GXS是什么 公信宝挖矿原理详解

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

❷ 大数据时代 如何成为“煤老板”

大数据时代 如何成为“煤老板”_数据分析师考试

在大数据时代下，数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

数据挖掘

大数据是最近两年提出来，也是媒体忽悠的一个概念。有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战(一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算)。Google提出了分布式存储文件系统，发展出后来的云存储和云计算的概念。

大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-rece算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些算法需要调整。

此外，大数据处理能力的提升也对统计学提出了新的挑战。统计学理论往往建立在样本上，而在大数据时代，可能得到的是总体，而不再是总体的不放回抽样。

以山西开矿的煤老板为例：

开矿的前提是有矿，包括煤矿的储藏量，储藏深度，煤的成色。

之后是挖矿，要把这些埋在地下的矿挖出来，需要挖矿工，挖矿机，运输机。

之后是加工，洗煤，炼丹，等等。

最后才是转化为银子。

数据行业十分类似：

挖掘数据的前提是有数据，包括数据的储藏量，储藏深度，数据的成色。

之后是数据挖掘，要把这些埋藏的数据挖掘出来。

之后是数据分析输出，要把这些数据可视化输出，指导分析、商业实践。

直到这一步，才创造了价值。

所谓的大数据，大约就是说现在有座正在形成的巨型矿山，快去抢占成为煤老板吧，下一个盖茨兴许将在这里诞生。

接下来好好说。如果说硬要说相似度的话，那么重合度的确是有很高。因为大数据干的事情其实就是数据挖掘做的事情。

数据挖掘之前叫 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining, 或者也可以是 Knowledge Discovery in Database)，这样说就很好解释了。数据挖掘就是从海量的数据中发现隐含的知识和规律。那么说，这个东西是啥时候提出来的?上个世纪。大数据啥时候提出来的?也就这几年的事情吧。所以说，大数据很大程度上是数据挖掘的一个好听的名字。

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❸ 大数据都能应用在哪些方面

1、政务治理方面；
包含舆情监测、风险发现，风险防范、风险判断、应急指挥、精准调研、议题引导、引导效果评估、决策辅助等。
2、企业品牌管理方面；
包含品牌口碑管理、品牌传播管理、品牌战略管理（竞争力评估、行业环境评估等）
3、媒体传播方面；
包含追踪热点、编辑选题、数据新闻等
4、科研教学方面；
包含学校师生研究课题、教学案例等
新媒体大数据已运用到工作生活的方方面面，政企单位如有新媒体大数据需求，可免费咨询新浪舆情通，新媒体大数据服务平台，打造场景化大数据应用。

❹ 大数据挖矿是个什么组织

❺ 大数据分析,大数据开发,数据挖掘 所用到技术和工具

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了"重大挑战项目：高性能计算与通信"的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public -大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。Tableau Public的百万行限制。因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。共享的内容可以进行有效硫的下载。这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine - 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。因为它可以帮助您清理数据以进行分析。它对一行数据进行操作。此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME - 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。这也是最好的大数据分析工具之一，大数据分析十八般工具。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起；您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。NodeXL提供精确的计算。它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。其中包括高级网络指标。此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。这种邻接矩阵，Pajek .net，UCINet .dl，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。它是excel中的线性编程和优化工具。这允许您设置约束。它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。此外，它还有助于团队构建，原型和探索。虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS - 数据分析工具提供交互式可视化界面。因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

当然学大数据分析也有很多坑：

《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训好就业吗》、《转行大数据分析必知技能》

❻ 大数据背后的技术、商业和社会维度

大数据背后的技术、商业和社会维度

要想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点预测。

大数据上的深度和广度

如果把大数据对应到海量的数据，那它就是非常含糊的概念，相当于变成信息的同义词，显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。

这时候为了推进思考通常需要先分类。如果把时间空间作为最基本的视角，那首先要区分的就是大数据的深度和广度。从时间的角度看大数据是完整的历史，从空间的角度看大数据是全球活动的痕迹。前者可以看成一种深度，后者可以看成一种广度，不同的场景对深度和广度的侧重有所不同。

对于有些垂直的行业，比如医疗，大数据的深度更重要，所有的历史都可以在数据上得到找到之后，人们就可以更好的认知并优化相应的行业。

对社会而言，很多时候广度则更重要，具体到某个场景我们只有一鳞半爪的消息，但当这种信息足够多，范围足够广，就有可能描述出相对及时的全貌。经常举的Google预测传染病的例子依赖的就是这种广度。

这点决定了大数据的应用发展趋势，在深度重要的地方，公司这类组织需要成为主体，困难是如何跨越数据所有权的边界。对于医院而言，显然把所有治疗案例数据化并共享是有好处的，但如果只有一个医院这么做，那对这一家医院而言更多的可能是隐私上反弹所带来的坏处。

在广度重要的地方，虽然在搜索这样的领域里公司也可以受益，但真正可以从大数据全面受益的机构其实是政府。数据越广，其所描述的主体就越大，而如果描述的是整个社会，那显然应该是社会的主要责任人会从中受益。这是个常识问题，就和看病的时候不会吃了医生给别人开的药自己反倒好了差不多。有的时候央视会播放网络做的春节期间人员流动图，这件事情也正好可以从侧面说明这问题。这种人员流动地图对能做出地图的人公司帮助远没有对政府的帮助大。

深度和广度两个方向对数据的要求不同，前者需要更为详尽、有质量的数据源后者则对此要求不高，但两者在应用的时候都会面临付出回报不对等问题。大数据倾向于描述整体，而有能力收集或处理大数据的往往是个体，个体的回报在整体的提升中并不容易获得清晰体现。

现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。而为了理顺这种关系则要回到一个非常经典的问题，“公地”到底可不可以建立。

数据公地的设想

大数据其实有点像公地，在经济学里非常出名的一个论点是公地悲剧。《美国经济史》举了一个非常易懂的例子来说什么是公地悲剧：

这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享(平分或固定份额)如何导致“免费搭车者”问题。为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳玉米。假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其它工人一样，现在都是9.5蒲式耳。尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。偷懒者是在搭他人劳动的便车。…

这背后有非常深刻的人性问题，即使我们可以通过努力协作创造更多的财富，个人也可以从中分享更多，但在群体里明显的个人倾向则是自己工作更少但分享更多。这与囚徒困境其实是相通的。

基于实物的世界里眼下看不到彻底解决这问题的方法，只能依赖于某种被大家基本认可的分配秩序，比如：以前的血统现在的物竞天择，但基于比特的数字财富眼下看却有解决这问题的可能。

基于比特的数据与实物最大的区别是数据并非是你拿走我就没有的东西，并且硬件的价格在飞速下降，开源又使数据的访问工具基本免费。这几者叠加在一起，使数据公地成为可能。

如果大家更在意我拿到的东西是不是绝对值变大了那数据公地的形成可能性就大些，因为如果存在数据公地，那每个人(企业)一定收获更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那数据公地的建设就会多很多障碍，因为公地其实是让相关人员站到同样的竞争起点上。

大数据整合营销专家罗百辉认为，大数据的问题，在数据的使用上是技术问题，但在数据源上其实是社会经济问题，后者更难，所以大数据应用的发展不取决于技术的发展而取决于社会经济方式的变革速度。在有限的领域里，比如搜索、电商、云计算，技术已经得到比较充分的发展，眼下来看谁付出谁受益的问题是把小数据变成大数据过程中最主要的问题。

大数据的路往那里走?

数据的内在发展动力是数据越全价值越大，其实这也是一种网络效应，这种内在动力导致宏观来看数据所有权的发展只有两种趋势：

一种是像现在移动端一样，每个人都有自己的私有数据源，接下来开始你死我活的竞争，最终有一家活下来，这也可以达成数据统一的终极目标。

另一种则是在竞争中开始联合，建设上面所说的数据公地。

如前所述行业数据和全社会的数据性质上差别很大所以要分开来探讨。

对于行业数据而言，竞争对手间彼此的坦诚合作除非有极为特别的人物出现，否则是不太可能的。这种情况下最简单的办法是引入第三方。

比如说每家运营商都握有几乎所有网民的行动数据，但要想让运营商彼此间开诚布公的合作把这些数据整合在一起创造某种价值，这就很难。这时候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。

如果这点可以达成，那唯一的关键点就是相应的商业模式是不是可以超越数据处理的成本。这点必须强调下的是，大数据的价值密度是很稀疏的，很多东西有价值但并不一定值得做，视频网站之所以赚不到钱一个关键原因就是带宽和存储的成本比较高，而对大数据而言商业模式找不好，情形可能比视频网站还差。挖矿的成本怎么也要小于挖矿所得挖矿才有价值。

上述问题在行业数据里可能问题还不是太大，一般来讲行业数据的价值密度终究会大一些，并且因为相对比较垂直，总量终究有限制。所以大数据的行业应用比较容易发展。

但对社会性的数据，这在很多时候就是个问题。我们都知道样本的全面性比数据的多少更有价值，但是如果多是确保样本全面性的唯一手段的话，那就意味必须有全的数据做一件事情才有意义。

社会化的数据有两种应用方向，一种就是企业可以搞定的比如Google，一种则是属于社会层面，很难单独属于某个企业的比如智慧城市相关的人的活动数据。后者则需要上面所说的数据公地来做支撑。

从数据的视角来看，现在有两种数据存放形式：一种是Google这样的企业拥有整个社会某个横截面上的全部数据，这应该是种特例，并且数据会局限在公开信息;一种则是被割裂的各种与人行为相关的数据，比如购物相关的在电商，与人相关的在社交网络和IM，线下服务相关的则在O2O企业，铁路相关的在12306等。Google这种拥有全的数据，但并不拥有人的行为，所以说Google这种企业相当于拥有整个社会的一个横截面的数据。而所有其它企业则只拥有某个垂直领域的数据。

如果依赖于企业做这种数据统一的尝试，在前者就会有投资200亿做O2O类的举动，因为这会补全数据，在后者就会有做电商的想做社交，做社交的想做电商这类事发生。类似的故事还可以在终端上发生，所有这些行为的终极目标都是一家企业搞定所有这些事情，但这是不可能的，这种不可能还不单是经济原因。而数据不能打通，那就只能在割裂的数据上做自以为是大数据的大数据。

所以说这骨子里是数据公地究竟能不能建立的问题，而要想建立数据公地，那至少要解决谁来做的问题，对此开源给出的启示有两点非常关键：第一这不能是个盈利组织;第二这要能获得众多企业的支持。因为数据会牵涉隐私，所以同开源相比那就一定还要有比较清晰的界定数据使用的规则。

在有一种切实的办法解决数据所有和使用权之前，大数据的应用应该还都是局部的。因为它的深度应用牵涉社会很多部分的彼此协调，所以这个过程可能是非常漫长的。这里面有意思的事情是，大数据的出现直接推动了机器智能的发展，而机器智能产生影响的速度可能会远快于大数据本身。

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❼ 本讲认为,"大数据"并不意味着数据越多越好,数据要以是否什么为标准.

数据的“大”或“小”并不是关键，重要的是从数据中挖掘价值，创造价值。
举例而言，医学应用上研究心脏疾病，想知道病人怎么做才能更加健康，于是搜集大数据。但一个人每天产生的各类数据是海量的，大量的数据跟病理反应本质上毫无关系，你去搜集、去分析，不但做了无用功，还可能得出错误的分析结论。一个反面案例是，在美国拉斯维加斯的赌场，红黑转盘边都用一个大屏幕显示之前的开奖信息。很多人看着前面出现“红色”次数较多就下注“黑色”，这就是典型的“数据噪声”——搞统计的都知道，这完全是随机的，这些所谓的“大数据”是无效的甚至干扰的。
“开展大数据分析一定要有‘应用场景’，讲求数据的精准性和关联度，数据本身的‘大’或‘小’并不是关键。” 凌晓峰说，盲目追求数据之大，产生不了“有用的结果”，反而容易“自我迷惑”，这也是当下大数据产业存在的普遍误区。
这一观点有极强的现实针对性。当下，不少制造企业言必称“大数据”，无论搞什么产品，都接入光纤，加上传感器，每时每刻产生一大堆“数据”。问题在于，数据有了，但哪些有效哪些无效，无从辨别。不但造成硬件设备和统计计算资源的浪费，还可能因“数据噪音”的干扰得出错误结论，反而削弱市场竞争力。
“我们把大而无当的数据称作‘低价值密度’的数据。”中国工程院院士谭建荣告诉记者，以前专业术语就叫“数据挖掘”“数据分析”，现在为何要给数据加上“大”的前缀?在他看来，所谓的大，一是强调数据的时效性，以前数据报表都是延时的，新的物联传感技术手段提供的数据更实时，也更有价值。二是强调关联化。他调研发现，长三角企业推进信息化，普遍采用生产管理软件。但这些通用软件数量多达几十上百种，不同软件产生的数据是不共享的。如果产生不了关联效应，再多的数据都只能算是“小数据”。三是要强调“个性化”。数据模型越大，越能得到个性化的特征，如何将客户模糊的个性化需求数据转化为设计技术指标，将是工业大数据应用的下一个“风口”。
“大数据真正要义不在于大，而在于多元。”大数据产业大咖、零点研究咨询集团董事袁岳说，如何使多元数据在汇聚的过程中，通过软件处理最终得到科学的分析结果，变成有用的数据源，这才是生产制造和社会管理领域建立大数据决策系统的意义。“就像挖矿过程中，大数据是其中的原油，只有经过精细的提炼变成精数据才有价值。”
一场“头脑风暴”，历时三四个小时。唇枪舌剑中，一项项共识逐渐成型——大数据≠“大”的数据;大数据产业发展要“应用导向”;数据将是未来发展最重要的资源，甚至“驱动未来”……