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从Google预测流感引发的大数据反思
当我们提及大数据，Google预测流感无疑是一个极具代表性的案例。然而，这个案例在引发广泛关注的同时，也带来了诸多关于大数据应用的深刻反思。Google预测流感的原理与目的 Google预测流感主要是基于其搜索引擎中的关键词检索日志数据，包括搜索关键词、用户搜索频率以及用户IP地址等信息。
流感预测模型的失效：谷歌模型在连续准确预测后失效，暴露相关关系的不稳定性。质疑者指出，若不知相关性背后的机制，则无法预测其何时消失。例如，搜索关键词与流感的关联可能受媒体报道、公众恐慌等外部因素干扰，导致模型脆弱性。
谷歌流感趋势：未卜先知？ “谷歌流感趋势”(Google Flu Trends，GFT)未卜先知的故事，常被看做大数据分析优势的明证。2008年11月谷歌公司启动的GFT项目，目标是预测美国疾控中心(CDC)报告的流感发病率。甫一登场，GFT就亮出十分惊艳的成绩单。
对数据过于相信2008年，Google第一次开始预测流感就取得了很好的效果，比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是，几年之后，Google的预测比实际情况(由防控中心根据全美就诊数据推算得出)高出了50%。
Google主要通过分析用户搜索关键词及相关数据来预测流感，具体方式如下：关键词选取与跟踪Google的设计人员会精心挑选与流感相关的关键词，例如“温度计”“流感症状”“肌肉疼痛”“胸闷”等。这些关键词能够直接反映用户对流感相关信息的即时需求或当前健康状况。
Google流感趋势是Google于2008年推出的一款预测流感的产品。Google认为，某些搜索字词有助于了解流感疫情。Google流感趋势会根据汇总的Google搜索数据，近乎实时地对全球当前的流感疫情进行估测。Google在网站中解释称，搜索流感相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存在着密切的关系。
大数据的“坑”
大数据的误解与滥用 单纯追求数据量：大数据很容易被单纯理解为大量数据，但这仅仅是大数据特征之一。大数据的核心在于其四个V的特征：volume（数量）、velocity（速度）、variety（多样）和veracity（真实）。
第一，女生学完后悔是因为大数据专业课程多，难度也不低。数学、统计学、计算机科学与技术都这个专业需要掌握的内容。第二，女生学完后悔是因为大数据行业更新迭代快，要有不断自学的意识。再加上大数据跨越的领域较多，只满足于课堂教学是远远不够的，还要紧跟行业发展，不断汲取新的行业知识。
大数据管理与应用专业并非所谓的“坑”专业，但确实存在一些挑战。首先，从专业定位和发展前景来看：大数据管理与应用专业融合了管理学、统计学和计算机技术，符合当前数字经济时代对复合型人才的需求。该专业旨在培养既掌握商业决策模型，又能运用数据分析工具的复合型人才，具有广阔的就业前景。
大数据专业未来出路是什么 (1)大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。
大数据:一些看法
1、正如比喻所言，大数据是摩天大楼，但需科学规划与严谨施工，方能避免坍塌。
2、大数据是信息时代的核心资源，具有巨大的经济和社会价值，但也面临隐私、安全等挑战，未来将通过技术创新和治理完善持续推动社会发展。
3、零基础入行大数据的可行性 首先，要明确的是，零基础并不意味着无法进入大数据行业。大数据领域虽然涉及众多技术和工具，但只要你愿意付出努力和时间，通过系统的学习和实践，完全可以掌握这些技能并成为一名合格的大数据从业者。重要技能与基础知识 SQL：SQL是大数据处理中不可或缺的技能之一。
4、大数据是公共资源：马云将大数据比作水、电、石油等公共资源，认为它在未来社会中的地位将越来越重要。计算能力将成为一种生产力，而数据将成为最大的生产资料。这种变化将使得小企业获得与大企业一样的机会，创新和创造将成为企业成功的决定性因素。
5、大数据杀熟是指电商平台根据用户的历史行为和偏好，向不同用户展示不同的商品价格。常见的情况是，老用户看到的价格往往比新用户高，甚至不同品牌的手机用户搜索到的价格也会有所差异。这种价格歧视现象引发了消费者的不满，并曾导致淘宝等平台因大数据杀熟问题而登上新闻头条。
如何看待疫情下的“逆向牛鞭效应”
1、疫情下的“逆向牛鞭效应”反映了供应链在特殊环境下的脆弱性，其本质是上游供给波动通过物流等瓶颈被放大，导致下游生产计划与定价剧烈波动，这一现象对供应链韧性提出了更高要求，需通过风险管理、协同机制与科技赋能来应对。
大数据分析主要从哪些方面分析呀?
大数据分析主要从以下五个方面进行：可视化分析可视化是大数据分析的基础需求，其核心价值在于将复杂数据转化为直观的图形或图表（如折线图、热力图、散点图等），使用户无需专业背景即可快速理解数据特征。例如，通过地理信息可视化可直观展示区域销售分布，通过动态时间轴可观察用户行为变化趋势。
可视化分析 可视化分析是大数据分析的重要方面之一。它能够将大数据的特点以直观的方式呈现出来，使得无论是大数据分析专家还是普通用户都能轻松理解。可视化分析如同看图说话，通过图表、图像等形式，将复杂的数据关系和信息简洁明了地展示出来，极大地提高了数据的可读性和易用性。
大数据分析的主要工作内容涵盖需求调研、数据处理、模型构建、报告编写及多部门协作分析等多个环节，具体如下：需求调研与分析 负责项目的需求调研，明确业务部门的数据分析目标，例如通过用户行为分析挖掘潜在需求。参与临时数据分析需求的调研，快速响应业务部门提出的紧急分析任务，如市场活动效果评估。
数据收集、存储与管理 大数据分析首先需要对海量数据进行收集、存储和管理。这一过程涉及数据的获取、清洗、整合和存储，确保数据的准确性和完整性，为后续的分析和挖掘工作奠定基础。数据分析与挖掘 通过先进的数据处理技术，大数据分析对存储的数据进行深入的分析和挖掘。
大数据分析方法主要包括描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。描述型分析 定义：描述型分析是最基础的数据分析方法，它主要关注数据的基本情况，即“发生了什么”。应用：通过描述型分析，可以获取大量的客户数据，了解客户的地理信息、消费习惯等。
浅谈大数据
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具捕捉、管理和处理的数据集合，需通过新处理模式实现更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，本质是让海量、高增长率和多样化的数据产生价值。大数据的产生背景三次信息化浪潮推动：第一次（1980年前后）：个人计算机普及，数据开始以电子形式存储。
大数据是信息化社会发展的重要阶段，通过海量数据收集、存储、分析和应用，深刻改变了经济、社会和生活的运行方式，既带来效率提升与便利，也引发隐私、公平性等挑战。大数据的起源与发展概念起源：大数据概念最早由美国科技企业（如思科、IBM等）提出，2009年后成为互联网行业热词。
大数据是指因信息交换、存储、处理能力大幅提升而产生的，具有多维度、实时性、高价值且可通过分析实现智能决策的数据集合，其核心在于通过技术手段挖掘数据潜在价值，而非单纯追求数据规模。大数据的本质：超越“大规模数据”的认知传统观念常将大数据简单等同于“大规模数据”，但这一理解存在局限性。
浅谈关于大数据技术的理解 大数据技术，作为当今信息时代的重要支撑，正深刻地改变着我们的生活和工作方式。它涉及的数据量巨大，已经超出了传统主流工具在合理时间内进行采集、管理、处理和整理成有用信息的范畴。
浅谈大数据对现代社会日常生活的影响 大数据，这一在合理时间范围内传统数据库管理工具及软件难以撷取、管理和处理的大型且复杂的数据组，正深刻地影响着现代社会的日常生活。其特征的海量性、真实性、高速性和多样性，为我们的生活带来了前所未有的变革。
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