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物聯(lián)網(wǎng)卡如何用作流量卡。

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如何用物聯(lián)網(wǎng)卡做流量卡,我們在進(jìn)行科學(xué)分析時采用抽樣方法,追求分析方法的可用性,因為,抽樣分析只是對部分樣本進(jìn)行分析,其分析結(jié)果應(yīng)用于全集數(shù)據(jù)后,誤差就會增大,這就意味著,抽樣分析中出現(xiàn)的微小誤差,在被擴(kuò)大到全集數(shù)據(jù)后,可能成為一個很大的誤差。所以,要保證在將誤差放大到全集數(shù)據(jù)時,誤差仍在可接受的范圍內(nèi),必須確保抽樣分析結(jié)果的可用性。正因為如此,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往側(cè)重于改進(jìn)算法,其次才是改進(jìn)算法的效率。在大數(shù)據(jù)時代,全樣分析取代抽樣分析,全樣分析的結(jié)果不存在誤差放大的問題,追求高精度已不是它的首要目標(biāo);相反,大數(shù)據(jù)時代具有“秒級響應(yīng)”的特點,它要求在數(shù)秒內(nèi)對大量數(shù)據(jù)快捷給出實時的分析結(jié)果,否則它將失去數(shù)據(jù)的價值,因而數(shù)據(jù)分析的效率成為關(guān)注的核心。

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以往,數(shù)據(jù)分析的目的,一方面是解釋事物背后的發(fā)展機制,例如,某一地區(qū)的大型超市連鎖店的凈利潤在某一時期下降了很多,這要求IT部門對相關(guān)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析,以找出出現(xiàn)問題的原因;另一方面是為了預(yù)測未來可能發(fā)生的事件,例如,通過實時分析微博數(shù)據(jù),當(dāng)發(fā)現(xiàn)人們對霧霾的討論明顯增多時,可以建議銷售部門提高口罩的出貨量,因為,人們對霧霾的關(guān)注,直接導(dǎo)致了人們想買口罩來保護(hù)自己的健康。無論是哪一個目的,實際上都反映了一種“因果關(guān)系”。但在大數(shù)據(jù)時代,因果關(guān)系變得不那么重要了,人們開始更多地追求“相關(guān)性”。例如,我們?nèi)ヌ詫毦W(wǎng)購物,在我們買了防盜鎖之后,淘寶網(wǎng)也會自動提示你,你買了同樣的東西的其他顧客也會買汽車座墊,也就是說,淘寶網(wǎng)只會告訴你,“買汽車防盜鎖”和“買汽車座墊”之間是有關(guān)聯(lián)的,但卻不會告訴你為什么其他顧客買了防盜鎖之后也會買汽車座墊。

以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策制定并不是大數(shù)據(jù)時代特有的。自上世紀(jì)90年代以來,數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能工具在企業(yè)決策中得到了廣泛應(yīng)用。如今,數(shù)據(jù)倉庫已成為一個綜合的信息存儲倉庫,既有批量定期數(shù)據(jù)裝載能力,又有實時探測、分發(fā)和裝載數(shù)據(jù)變化的能力,并能結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù),實現(xiàn)查詢分析和自動規(guī)則觸發(fā),從而為戰(zhàn)略決策(例如宏觀決策和長期規(guī)劃等)和戰(zhàn)術(shù)決策(實時營銷和個性化服務(wù)等)提供雙重支持。但數(shù)據(jù)倉庫是建立在關(guān)系數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的,在數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量方面都有很大的局限性。如今,大數(shù)據(jù)決策能夠面向大量類型多樣、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行決策分析,已成為人們追求的一種全新的決策方式。例如,政府部門可以將大數(shù)據(jù)技術(shù)與“輿情分析”相結(jié)合,通過對論壇、微博、社區(qū)等多種渠道獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,找出或檢驗信息中的本質(zhì)性事實與趨勢,揭示信息中隱含的情報內(nèi)容,對事物發(fā)展作出情報預(yù)測,協(xié)助實現(xiàn)政府決策,有效應(yīng)對各種突發(fā)事件。

有專家指出,未來十年,大數(shù)據(jù)將改變幾乎每個行業(yè)的業(yè)務(wù)功能。因特網(wǎng),銀行,保險,運輸,材料,能源,服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域,不斷積累的大數(shù)據(jù)將加快這些領(lǐng)域與信息技術(shù)的深度融合,開拓新的行業(yè)發(fā)展方向。例如,大數(shù)據(jù)可以幫助快遞公司選擇運輸成本低的最佳路線,幫助投資者選擇收益型投資組合,幫助零售商有效地定位目標(biāo)客戶群,幫助互聯(lián)網(wǎng)公司實現(xiàn)廣告的準(zhǔn)確投放,也可以讓電力公司做好配電網(wǎng)規(guī)劃以確保電網(wǎng)安全等等??偠灾?,大數(shù)據(jù)觸及的每一個角落,都將使我們的社會生產(chǎn)和生活發(fā)生巨大而深刻的變化。

海量數(shù)據(jù)應(yīng)用需求,是新技術(shù)發(fā)展的源泉。隨著應(yīng)用需求的不斷增加,各種突破性的大數(shù)據(jù)技術(shù)將不斷涌現(xiàn)并得到廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)的能量也將不斷釋放。不久的將來,原本依賴于人類自身判斷的領(lǐng)域應(yīng)用將逐漸被各種基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用所取代。例如,今天的汽車保險公司,只能憑少量的車主信息,對客戶進(jìn)行簡單的分類,并根據(jù)客戶的車輛出險次數(shù),給予相應(yīng)的保費優(yōu)惠方案,客戶選擇哪家保險公司,差別不大。汽車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn),將使汽車保險行業(yè)的商業(yè)模式發(fā)生深刻的變化,如果某一家商業(yè)保險公司能夠獲得客戶車輛的相關(guān)詳細(xì)信息,并利用事先構(gòu)造好的數(shù)學(xué)模型,對客戶等級進(jìn)行更為細(xì)致的判斷,給予更為個性化的“一對一”優(yōu)惠,那么,該保險公司無疑將具有明顯的市場競爭優(yōu)勢,得到更多客戶的青睞。

海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)科學(xué)家成為熱門職業(yè)。到了2010年,高科技勞動力市場上很難看到數(shù)據(jù)科學(xué)家這個稱號,但是從那以后,數(shù)據(jù)科學(xué)家逐漸發(fā)展成為市場上的熱門職位,有著廣闊的發(fā)展前景,并且代表了未來的發(fā)展方向。

因特網(wǎng)公司和零售類企業(yè)都在積極爭奪大數(shù)據(jù)人才,數(shù)據(jù)科學(xué)家成了大數(shù)據(jù)時代的稀缺人才。根據(jù)McKenzie的預(yù)測,在未來的幾年里,單是美國本土,就可能會缺少具備數(shù)據(jù)深度分析能力的14萬到19萬的專業(yè)人員,那些能夠通過大數(shù)據(jù)分析來支持企業(yè)做出有效決策的數(shù)據(jù)人員和分析師,也可能有150萬左右的缺口。

今后5~10年,市場對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求將不斷增長,不僅僅是因特網(wǎng)公司需要數(shù)據(jù)科學(xué)家,像電信這樣的傳統(tǒng)企業(yè)也需要數(shù)據(jù)科學(xué)家參與大數(shù)據(jù)項目。大學(xué)目前還沒有足夠的基礎(chǔ)和能力培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家,傳統(tǒng)企業(yè)很可能會從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)“挖墻角”,以滿足企業(yè)發(fā)展對數(shù)據(jù)分析人才的需求,進(jìn)而造成高成本的使用,限制了企業(yè)的成長。高校應(yīng)堅持“以人為本,服務(wù)社會”的辦學(xué)理念,充分發(fā)揮科研與教學(xué)的綜合優(yōu)勢,培養(yǎng)大批具有數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力的數(shù)據(jù)科學(xué)家,有效緩解數(shù)據(jù)科學(xué)家的市場缺口,為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展作出更大貢獻(xiàn)。

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大學(xué)里培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家需要采取“雙腿走路”的策略,即“引進(jìn)來”、“走出去”。;引進(jìn)來;是指高校加強與企業(yè)的密切合作,從企業(yè)引進(jìn)相關(guān)數(shù)據(jù),為學(xué)生搭建一個貼近企業(yè)應(yīng)用實際、仿真的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)環(huán)境,使學(xué)生有機會了解企業(yè)的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)形式,為開展數(shù)據(jù)分析奠定基礎(chǔ);;引進(jìn)來;是指高校從企業(yè)引進(jìn)有豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗的高級人才,承擔(dān)數(shù)據(jù)科學(xué)家相關(guān)課程的教學(xué)任務(wù),切實提高教學(xué)質(zhì)量、水平和實用性。我們所說的“走出去”,就是要積極鼓勵和引導(dǎo)學(xué)生走出校園,進(jìn)入具備大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境的互聯(lián)網(wǎng)、電信等企業(yè)進(jìn)行實踐活動,同時,要努力加強產(chǎn)、學(xué)、研合作,創(chuàng)造條件讓高校教師參與到企業(yè)大數(shù)據(jù)工程中來,實現(xiàn)理論知識與實際應(yīng)用的深度融合,鍛煉高校教師的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)能力,為更好地培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家奠定基礎(chǔ)。

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