【文章內(nèi)容簡介】 值：丹麥癌癥協(xié)會(huì)與手機(jī)致癌調(diào)查：使用所有的手機(jī)用戶信息和所有的中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤信息。隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的總和比部分更有價(jià)值，當(dāng)我們將多個(gè)數(shù)據(jù)集的總和重組在一起，重組總和本身的價(jià)值也比單個(gè)總和更大，不僅將其用于基本用途，而且進(jìn)行了大量的二次利用。例如，對Google自動(dòng)駕駛汽車的運(yùn)作10．?dāng)?shù)據(jù)的折舊值，大多數(shù)數(shù)據(jù)都會(huì)失去一部分基礎(chǔ)用途，不應(yīng)用此破壞新數(shù)據(jù)：如何得知某些數(shù)據(jù)不再有價(jià)值。例子：Google希望得到每年的同比數(shù)據(jù)結(jié)論：組織機(jī)構(gòu)應(yīng)收集盡可能多的使用數(shù)據(jù)并保存盡可能長的時(shí)間。同時(shí)也應(yīng)該與第三方分享數(shù)據(jù)：用戶在線交互的副產(chǎn)品，包括瀏覽哪些頁面，停留多久，輸入信息等：Google的拼寫檢查：搜集每天處理的查詢中數(shù)據(jù)搜索框的錯(cuò)誤拼寫：Google的過濾噪音技術(shù)：如果用戶點(diǎn)擊搜索結(jié)果靠后的鏈接，說明這個(gè)結(jié)果更加有相關(guān)性，Google會(huì)把這個(gè)頁面的排名相應(yīng)提升。，實(shí)際上是訓(xùn)練了系統(tǒng)：巴諾與數(shù)據(jù)快照，電子書閱讀器捕捉人們閱讀書籍的習(xí)慣：Coursera通過捕捉學(xué)生犯的錯(cuò)誤來提示未來犯錯(cuò)誤者結(jié)論：數(shù)據(jù)廢氣可以成為公司的巨大競爭優(yōu)勢，和對手的強(qiáng)大進(jìn)入堡壘：政府，可以強(qiáng)迫人們提供信息，但是信息利用效率低下。最好允許私人運(yùn)營部門和社會(huì)大眾訪問：FlyOnTime網(wǎng)站，通過開放的數(shù)據(jù)分析航班延誤可能性。：從數(shù)據(jù)持有人在價(jià)值提取上所采取的不同策略入手，將數(shù)據(jù)授權(quán)給第三方三、角色定位：數(shù)據(jù)，技術(shù)與思維：，用來發(fā)現(xiàn)不正常，不合理的價(jià)格高峰。：twitter大數(shù)據(jù)最值錢的是他本身，所以應(yīng)該優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)擁有者例子：機(jī)票預(yù)訂系統(tǒng)ITA不直接使用數(shù)據(jù)：擔(dān)心暴露利潤例子：MasterCard通過大數(shù)據(jù)預(yù)測客戶的消費(fèi)習(xí)慣：咨詢公司，技術(shù)供應(yīng)商或者分析公司：Teradata例子：埃森哲公司利用大數(shù)據(jù)檢測汽車零件并節(jié)省費(fèi)用例子：微軟分析公司利用大數(shù)據(jù)降低病人的再入院率：創(chuàng)新思維例子：FlightCaster飛機(jī)晚點(diǎn)預(yù)測例子：prismatic分析新聞并排序：google和amazon三者兼?zhèn)洌簭母鱾€(gè)地方搜集數(shù)據(jù)，提取有用的信息進(jìn)行利用，并不威脅數(shù)據(jù)擁有者的利益例子：Inrix：分析各種汽車制造者的數(shù)據(jù)和用戶的數(shù)據(jù)，提供衛(wèi)星導(dǎo)航服務(wù)汽車制造商們本身數(shù)據(jù)量不夠，自身也沒有技術(shù)利用大數(shù)據(jù)，也并不介意數(shù)據(jù)會(huì)被中間商利用。同時(shí)可以提供失業(yè)率等相關(guān)數(shù)據(jù)例子：Quantcast：收集用戶訪問信息來測評用戶年齡等，之后發(fā)定向廣告例子：HCCI收集醫(yī)療保單，分析美國醫(yī)療費(fèi)用上漲是否合理結(jié)論：：從技術(shù)到數(shù)據(jù)本身和大數(shù)據(jù)思維：交易數(shù)據(jù)而不是交易技術(shù)，因?yàn)楹笳咧魂P(guān)心數(shù)據(jù)：谷歌翻譯團(tuán)隊(duì)的工程師都不會(huì)說出翻譯的語言，但是主導(dǎo)地位會(huì)改變，因?yàn)槟鞘切枰揽恐庇X和經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)，但是遭遇海量數(shù)據(jù)時(shí)，可以通過數(shù)據(jù)挖掘得到更多，人類的價(jià)值體現(xiàn)在交流上，以進(jìn)行廣泛而深刻的傳播：交互式游戲，會(huì)根據(jù)用戶來改良，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)運(yùn)作：：勞斯萊斯通過大數(shù)據(jù)監(jiān)測引擎，預(yù)測可能出問題的引擎：蘋果進(jìn)軍手機(jī)：能享受非固有資產(chǎn)規(guī)模的好處，低成本傳播創(chuàng)新結(jié)果，只需要?jiǎng)?chuàng)新思維：既沒有靈活性也沒有規(guī)模效應(yīng)：西方世界優(yōu)勢減少四、大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理，因?yàn)槠浜诵乃枷胧怯靡?guī)模劇增來改變現(xiàn)狀。：無法征得個(gè)人同意，有意識(shí)地避免就是此地?zé)o銀三百兩：交叉檢驗(yàn)會(huì)檢驗(yàn)出來：罪責(zé)判定基于對個(gè)人未來行為的預(yù)測。大數(shù)據(jù)可能會(huì)否定人的自由意志，數(shù)據(jù)的質(zhì)量可能會(huì)很差，有誤導(dǎo)性。：Apple喬布斯的才能五、掌握大數(shù)據(jù)：從個(gè)人許可到讓數(shù)據(jù)使用者承擔(dān)責(zé)任，因?yàn)閷⒇?zé)任從民眾轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)使用者很有意義因?yàn)閿?shù)據(jù)使用者比其他人更明白他們想怎么樣使用數(shù)據(jù)，也因?yàn)樗麄兪亲畲罄娅@得者：監(jiān)管機(jī)制可以決定不同種類的個(gè)人數(shù)據(jù)必須刪除的時(shí)間：大數(shù)據(jù)算法師：評估數(shù)據(jù)源，分析數(shù)據(jù)工具，解讀運(yùn)算結(jié)果：審計(jì)大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度和有效性：監(jiān)督大數(shù)據(jù)的運(yùn)轉(zhuǎn)六、結(jié)語沒有什么是上天注定的，因?yàn)槲覀兛偰芫褪种械男畔⒅贫ǔ鱿鄳?yīng)的對策。大數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果也并非鐵定而只是一種可能性，也就是說，只要我們愿意，結(jié)果可以改寫，我們可以判定出迎接未來的最佳方式，也無需理解宇宙的奧秘或者神的存在，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)幫我們做好了。更大的數(shù)據(jù)來源于人本身，大數(shù)據(jù)所不能預(yù)測的，正是人類的直覺，勇氣，探索精神和獨(dú)創(chuàng)性。使用大數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們應(yīng)該懷有謙卑之心，銘記人性之本第三篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書筆記大數(shù)據(jù)時(shí)代讀書筆記采樣分析的精確性隨隨機(jī)性的增加而大幅提高，但與樣本數(shù)量增加關(guān)系不大； 隨機(jī)采樣適合于宏觀而不適用于微觀，當(dāng)針對子類別細(xì)分時(shí)則有很大缺陷； 為了擴(kuò)大數(shù)據(jù)規(guī)模，我們可以適量接受錯(cuò)誤的存在*不同的算法適用于不同的數(shù)據(jù)量（大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的簡單算法比小數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的復(fù)雜算法更有效）分析因果關(guān)系到分析