当下中国，大数据是个热词。
大数据是怎样发挥价值的?
关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》，记者走进位于深圳的腾讯总部，走进那些让数据“活”起来的人。
大数据给不出解释
搞大数据研发，不就是坐在实验室、电脑前，整天对着数字噼里啪啦地运算?
可腾讯公司用户与市场研究中心调研员韩娜，更多地是奔波在见调研对象的路上。
韩娜讲了一个对于她来说“家常”的故事。
一年冬天，她从南方的深圳赶到北方的沈阳，约了一个孩子做用户调研。本来知情的父母临时有事不在，孩子的姑姑不让韩娜进门。韩娜拿出身份证、工作证、介绍信，反复解释，但所有证明一概无用，对方就是不肯相信。
最终，韩娜被“砰”的一声拒之门外。
类似的经历，韩娜所在的团队几乎人人都遇到过。
很多人不理解，一个互联网公司怎么还用上门调研这种“老土”的方式?
的确，拥有7.62亿月活跃微信账户、8.77亿月活跃QQ账户的腾讯，并不缺乏用户社交的大数据，但光有数字就行了吗?
“大数据给出了结论，但给不了解释。”用户与市场研究中心总监谭池举了一个他自己的亲身经历。
多年前，他曾经参与过早期苹果手机一代的调研。当时，老外们通过大数据惊讶地发现一个现象：苹果的几种输入法中，中国人特别偏爱某一种。可是老外想不通，这是为什么?
谭池说，“为什么”往往是大数据的盲点，想要找到答案，目前，还只能依靠传统的人对人询问。
当时，经过传统调研，谭池找到了原因：
中国抽烟人口比西方国家多，许多公共场合更是想抽就能抽，人们一只手拿烟时，只好单手握着手机打字，因此中国的苹果一代用户，特别偏爱单手型、单指型的输入法。
知道这个“为什么”以后，相关产品的开发，开始更多考虑单手模式了。
人与人交流的传统模式，不仅没有被掩埋，反而在大数据时代，被一个个数据又激发出来。
大数据读不出场景
“滴”“滴”———访谈室里充满此起彼伏的电子音。研究员们有些震惊。
事情缘起于产品经理想做一个无障碍功能的设计。研究员朱丹招募了6位盲人进行访谈。起初，大家做好充分准备，以为盲人们可能不会使用智能手机，不会用APP，需要先教一下。
但没想到，这群盲人使用互联网产品相当熟练。
他们利用智能手机的读屏功能，并且每个人都把声音调到最快档，只听见手机发出“滴”“滴”这样短促的电子音，常人的耳朵根本听不懂是什么，但6位盲人却在怪诞的声音中，熟练地使用互联网，让在场的“小伙伴都惊呆了”。
“原来网络对他们的帮助比我想象中大很多。”朱丹感慨。有位盲人告诉她，比如移动支付，对正常人来说只是多了一种支付手段，但对他们而言是一种颠覆式的设计，大大方便了盲人消费。
大数据提供了一个结果，但它并不知道用户在使用产品时，身处什么样的场景，怀揣怎样的心情，有着怎样的需求。这一切，唯有人与人面对面，才能知晓。
还有一次，谭池找到了成都的一名用户，兴高采烈跑到对方家里。目的是为了知道，用户使用产品时，真实的生活场景什么样。一番交流和观察后，他忽然觉得不太对劲：
这户人家冰箱里只有6罐可乐，没有多余的食物，房间里也找不到水壶或饮水机。谭池发短信给同行的同事：留意一下，这是不是他真的家。
等到双方聊得很开心以后，对方果然露出了口风，原来他确实不住在这儿，这间屋子的主人是他父母，目前租给别人，这次为了接受调研，临时借用了一下。
“这样一来，我观察他的生活场景，有一半信息就没用了，比如小区、邻里关系等。”谭池遗憾地说。
用户真正的使用情景，他们的担忧、开心、困惑与不爽，目前的大数据读不出来。数据再大也是死的，只有人能激活它。
大数据不知道怎么做
多年前，有一位调研员曾经接过一个项目，对方要求调研某产品在用户心中是多少分，如果得分在80分以下，整个相关团队就要被撤销。
“其实，给79分还是80分，有很大区别吗?”谭池反问，“不谈评分机制，就算根据数据得分，判了一个团队的生死又怎样?问题还是在那儿，依然没有得到解决。”
大数据本身，并不能给出一个既定做法。面对数据运算的结果，之后的步骤可能更加重要。
每一年，研究中心负责调研的项目数以百计，这些课题并非调研员自己“拍脑袋”想的，大部分来自产品策划的需求方。
韩娜说，刚入这一行，自己与产品经理交流时，经常需要磨合。比如一位产品经理很纠结，关于“签到”有两种改进方案，究竟95后用户更喜欢哪一种呢?他不知道。
他可能先去找数据师，去调相关的大数据。大数据显示，95后更热衷于每天上网“签到”。但是他们“签到”究竟是出于什么心理，获得了什么满足，数据并不懂。
于是，产品经理接着找韩娜，请她进行用户研究。结果显示，95后乐意“签到”，更多是为了满足自己的情感需求，尤其是“刷存在感”。可是知道了这一点后，产品经理依然无法抉择，究竟哪个方案更好。
时间久了，韩娜渐渐明白，自己做完调研，不能仅仅解答“为什么”，“用户怎么想”，还要给出“怎么做”的建议。
当然，再细致的调研，最终也不一定能找到产品经理想要的答案。有时候，答案是有了，但考虑到成本营收、缺乏供应商、缺乏可操作性等因素，改进方案依然不了了之。大数据和访谈就都白做了。
另一位调研员马建说，自己工作最开心的那刻，就是调研的建议被采纳，最终体现到产品中。
今天的企业、政府，乃至整个社会，很容易通过大数据对市场一目了然，但一目了然之后怎么做?漠视它、改正它、还是适应它?
大数据未必懂得价值
罗英、何文是“数据挖掘师”。但这份工作想做得好，单纯依靠算数据并不够，其实还要动用“情商”。
比如，QQ音乐有一个功能叫“猜你喜欢”。根据用户的数据，软件会自动推荐一些陌生歌曲。这种推荐，显然是基于大数据平台。一般我们以为，只要提供一些算法，大数据平台照此运算就成，但事实没那么简单。
首当其冲的是准确率。“猜你喜欢”究竟能猜对多少首歌?不同的数据师，可能会设计不同的算法，有的人效果明显比较好，他把“年龄”的数据用起来，而另外一个人没用，就会导致两者准确率差很大。
究竟需要考虑哪些数据维度，荐歌才会最符合心意呢?没有标准答案，不同数据师有自己的判断。同样的大数据库，一个运算下来比较准确，一个不准，其中唯一的变化就是人。
第二个问题是，为什么有人能想到“年龄”，而有人却想不到?凭借的也是个人经验。或者说，凭借的是人对事物的理解，考验的正是数据师的“情商”。
“在我们行内有一个不等式：业务知识&数据&算法。”罗英解释，“而业务知识就是你的理解能力。”用同行的话来说，就是“你的架构是否合理。”
最近，产品经理提出：能不能根据大数据，观察每座城市的人口迁移，随后做一份《城市年轻指数》报告?
数据师们给出了这样一些数据：用户的登录地，再比对他们的年龄信息等。最后给出来的数据，大家一看都觉得有价值，《城市年轻指数》报告就这样出炉了。
当然，更多时候，理想很完美，但运算出来的数据却没什么变化，被判定“数据价值不大”，议题便会不了了之。
“大数据就好像是一杯水，我们需要去厨房煮菜，水只是材料之一。”罗英形容。
何文则说，他工作的成就感，不在于运算大数据，而在于最终“能给出有价值的数据”。
大数据还能做什么
第一张与家人的合影、第一张旅行的照片、第一张宝宝的笑容……
最近，腾讯运用QQ空间的数据，为个人生成一份“社交回顾互动”H5，比如显现出你第一次注册空间的时间，跳出第一张上传的家人合照。
“其实也捏了一把汗。”从事QQ空间运营的琪琪说，“试想，第一张与家人的合影，万一大数据判断错误，跳出来的照片是与男同事的合影，岂不是很尴尬?”怎么抽取数据，让数据判断准确很重要。
小迪做调研时遇到一名初中男孩，对方很有倾诉欲。男孩告诉他，自己有5个QQ号，4个已经被妈妈“破解”了，可能是因为密码太简单，都是生日之类，妈妈太容易猜到。于是他想出了第5个QQ密码，复杂到连自己也记不住。
他把密码放在带锁的储钱罐里，再把储钱罐藏在床底下，每次用这个账号登录QQ时，他都要先从床底下把密码翻出来才行。
这个故事，后来被小迪写进了《95后迷之隐私观大揭秘》报告中。该报告揭示，95后是一群非常注重隐私的群体，近4成95后认为，自己的隐私遭到过侵犯，他们为了保护隐私采取过各种小手段。他们渴望有自己的空间，活跃于QQ空间其中一个原因，就是可以不和父母在同一个社交圈。
隐私报告诞生后，也让一些媒体和学者产生了危机感。长此以往，是不是一家互联网公司就能自己完成科研报告了?大数据会不会让一些科研机构被取代呢?
除了活动、推荐、科研，最让人期待的是，大数据在某个领域正发挥着超乎想象的作用———城市公共空间的实时数据检测。
类似功能，其实微信上已经有了。打开微信个人钱包，选择城市服务，右下方有一条“城市热力图”。点击进入，热力图能实时显现你所在的位置附近，有多少人流，它意味着交通是否拥挤。
当然，扩大使用的话，它还能实时监测某块区域，是否短时间内人流密度过高，及时提出预警。
也是基于相同的原理，近几年腾讯发布了春运迁徙报告，实时监测每年春运的迁徙情况。
而未来，当每个人的身体信息都能被实时收集，形成个人的大数据时，人会怎样?当整个社会被大数据连接起来，整座城市管理，都可以用大数据运算出一个“最佳方案”时，城市又会怎样?
我们已经迈入一个大数据的时代。
有人说，终究有一天，数据的价值将超过土地的价值。
但是也有人说，世界就是一个“黑盒子”，永远无法窥探内部的秘密。
远古时代，宇宙对于人类就是一个巨大的黑盒子。如今，科学技术正在解开一个又一个黑盒子，可是大数据的终解会通往哪里?目前依然没人说得清楚。
“技术是有局限性的。”当我们一直在展望科技的无限可能时，反倒是这些一直与大数据打交道的人，不断强调着这一点。
(文中的人名均为化名)
人始终无法被替代
上海观察：企业对大数据的估值一直都很高，不会轻易公开。你们怎么会想到免费对公众发布一些大数据的社会报告?
李航(腾讯集团市场与公关部总经理)：这几年，社会上的大数据报告很多，每家互联网公司各有偏重。
社交平台本身就是一个浓缩的小社会，社会的新变化、新趋势，都会在这个平台有所反应。比如，大家越来越觉得，当代年轻人变得无法定义了，他们似乎喜欢追星、喜欢消费，他们究竟是怎样一群人呢?能否做出一些描述?
那么，在我们的社交数据平台上，是否可以观察到年轻人的一些变化?意识到这是一个社会共同关注的话题，我们就基于大数据发布了相关的报告。
另一方面，大数据是个很大的盘。但是这个大盘上也可以有许多小的切面和故事。大数据未必一定要生成一个宏观的大报告，从特别的角度切入，以小见大，也是一种尝试。
这次我们推出95后的隐私观，那么下次可以继续推出当代年轻人的审美观、择业观等，持续聚焦一些可长期跟踪的社会话题。
上海观察：这份报告既有宏观数据，又有微观故事，看起来似乎“抢”了高校和媒体的活。
李航：我们是一个平台，也许从能力上，我们可以做到像高校那样，或者像媒体那样，但从自身的定位来说，我们尽量只做平台该做的，那就是客观陈述。
有些洞见，不轻易进行价值判断。这些大数据发布出去以后，如果高校、媒体引用，进一步就这个社会现象深入分析下去，我们也很高兴。
上海观察：是不是因为互联网行业变化太快，所以你们对社会的细微变化很敏感，也因此对调研投入了很大精力?
李航：Pony(指马化腾)曾经说：巨人倒下的时候，身体还是温的。互联网这个行业，分分秒秒都在变化，所以我们始终有一种危机意识。
今天，我们愿意开放一部分资源和数据，也是希望能与全社会一起去解读互联网的动向，可以说是为了社会，同时也是为了我们自己的生存前景。
上海观察：那么您对大数据的未来怎么看?有了人工智能、深度学习，未来人还有用武之地吗?
李航：目前看待和处理大数据有几种方式。
一类是对年龄、性别、星座等基础结构型数据进行呈现和总结。
第二类是视频数据、语音数据、图像数据。我们有像优图这样世界领先的技术团队，他们在音频、人脸、图片识别等领域都有深入研究。现在我们正在研究，如何让语音数据与图像数据结合进行分析。
第三类就是人工智能，它的想象空间非常大，或许通过深度学习，未来人工智能自己会对数据产生洞察力，理解数据背后的意义、原因、提供建议，一切皆有可能。
我相信人无法被替代。人性很复杂，即使人与人的当面交流，所知也是有限的。人的情感、动机、心理，这些都是目前机器解读不了的。
越是与大数据打交道，我越是对人性保有敬畏之心。
via:上海观察
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节能环保大数据四大关键点是什么？文章来源：中国环境报 作者：【未知】 点击：次 时间： 16:49:33
　　近些年，各行各业都在热情拥抱互联网+、大数据，各种信息化项目也被冠以“大数据”的名头，那么，大数据时代尤其是政府大数据时代真的来了吗？环保大数据时代来了吗？
　　笔者认为，目前政府大数据时代还没有真正到来，这是一个循序渐进的过程。对于大数据来说，现代的数字技术、计算技术、存储技术、传输技术、网络技术等确实为大数据时代的来临奠定了基础，但相比于技术问题，更重要的是与大数据时代相应的机制体制问题。
　　国家层面上虽然已经印发《促进大数据发展行动纲要》，但这并不意味着政府大数据时代来了，而是旨在提升政府数据意识，构建数据文化，迎接和拥抱大数据的来临。政府的大数据目前来源于各部门数据整合，要整合数据就要触及系统，也要触及业务及其业务部门，由于触及相关部门的利益以及话语权等，客观上就需要进行机制体制的改革，建立新的利益共同体。
　　正如 “十三五”规划所提出的“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，要治理环境污染，基于大数据思维的创新必不可少，而在环境管理创新方面，笔者认为应该注意以下关键点，即“开放、共享、标准、融合”。
　　——开放的态度实现创新思维
　　大数据是一种技术，更是一种思想上的革命。要充分发挥大数据的作用和价值，就必须要用更开放的思维来拥抱大数据。在大气污染防治方面，一方面加大监测力度，把监测的数据开放给社会，增加公众知情权，同时也要海纳百川，可以考虑把更多的数据引入环保。
　　政府投入的力度再大，人力、物力和财力都是有限的。因此，除政府部门搭建公共空气质量监测平台外，可以通过建立适当的机制，引导和鼓励企业或个人监测的设备加入环保监测网络，作为官方监测的有力补充，在符合一定条件下，向公众发布。可以想象，未来如果有大量的可穿戴式装备和车载空气监测设备接入到“泛空气质量监测网络”中，可以大大缓解现在空气质量监测点密度不够的问题，也能解决如移动源难以监测的问题。
　　当然，这些监测数据在准确度上可能有较大的差距，这可以通过大数据的手段进行处理、提升或校正。问题的关键在于如何在大数据时代，用更加开放的态度来实现创新思维。& 1
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大数据最重要的一个“V”是什么？
大数据最重要的一个“V”是什么？
09:31:17&&来源：亿欧网
09:31:17&&来源：亿欧网
摘要：在全民谈论大数据的当下，不少人只是在盲目地跟风，他们并不了解大数据：大数据是什么？谁在使用大数据？我们为什么要关注大数据？
　　以前，处理&大数据&仅限于那些本身具备昂贵的高性能计算集群的用户，现在，硬件发展日新月异，可以胜任大量实时分析计算的消费级硬件比比皆是，并且有大量的开放数据库供公众使用，因此&数据分析&以前所未有的速度进步着。但大数据的快速发展也带来一个全民思考的问题：如何理解大数据？如何将大数据用于解决现实世界的问题？
　　IBM提出的大数据的&4V&特征得到了业界的广泛认可。
　　第一，数量（Volume），即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别；
　　第二，多样性（Variety），即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置信息等；
　　第三，速度（Velocity），即处理速度快；
　　第四，真实性（Veracity），即追求高质量的数据。
　　除了上述4个&V&，还有另外一个&V&更重要：
　　可视化（Visualization）
　　即使我们能获取的数据量以爆炸式的速度增长，即使我们在计算能力方面有着令人难以置信的指数级增长，但我们想从大数据中获取的东西远远超过如今我们从数据中挖掘的东西。对技术的追求永无止境，但将当前的技术转化成最大的价值才是最重要的。此外，数据科学并不只是一门技术，它更多地是一种实践的艺术。
　　可视化在数据科学中发挥着至关重要的作用，它能帮助数据工作者更好地理解数据中可能存在的结构和规律。以下是为什么说可视化是大数据最重要的一个&V&的3个原因：
　　可视化让大数据成为决策利器
　　诚然，大数据背后的真正功劳可能是那些需要花费大量时间和精力的挖掘、建模、算法、分析等工作创造的，但实际情况是：当管理者需要基于数据做出决策时，让数据以对的形式，在对的时间出现在对的地方才是重点，这样数据分析的结果才能最终起到作用。在大多数情况下，决策者根本没有时间去组织会议，看着表格分析数据然后做决定，可视化是让管理者对海量数据有感觉的唯一方法。随着企业的数据量和业务需求不断增加，可视化将变得越来越重要。
　　可视化是让大数据接地气的唯一方法
　　数据能够&触动&的人越多，其所产生的真正的价值越大。因此，通过讲述&数字故事&来表达数据反映的内容成为一种新兴的流行趋势。这一现象表明数据科学不仅仅在于&数值&和&变量&的分析，它本质上是一门将违反直觉的内容转化为直观内容的科学。
　　可视化能最大化大数据的价值
　　即使在传统的数据分析中，人们也在不断尝试和探索数据的视觉表现形式，以便能更好地了解数据中的真理：这是什么数据？这些数据能说明什么？如今数据的量越来越大，数据的复杂性也越来越强，但追求视觉表达形式的趋势不会变，即使数据科学和大数据分析技术不断发展，新的分析方法和分析应用不断涌现，也都始终无法撼动可视化的重要地位。
　　可视化作品是耗时费力的数据工作的结晶，因此，它在数据科学中的重要性不言而喻。
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【FIFA Online3】哪些才是关键数据？各位置球员关键属性一览
来源：游民星空&|& 11:39&编辑：陈东祺
FIFA Online3如何挑选球员?不同位置队员对于属性要求各不相同，那么我们怎样才能从众多球星中选出最适合自己的球员?下面请看FIFA Online3各位置球员关键属性一览。
边后卫(Full-backs)
Should have good scores for Stamina and Marking. It&s also one of two positions in which Acceleration and Sprint Speed are effective without high scores for Balance, Agility or Reactions,as you&ll purely use their pace to recover ground. Dribbling and Crossing are a bonus, but not essential.
边后卫跑动距离大首先需要较大的体力;为阻挡边锋内切和起脚传中，还需要较好的人盯人属性。双速也很重要，接下来考虑灵活、反应。如果需要用来进攻，最好还有盘带和传球的好属性，平衡无需考虑。
中后卫(Centre-backs)
Can also get away with being quick but not necessarily agile. Primarily though,you want good scores for Strength, Jumping, Heading Accuracy, Marking,Standing Tackle and Sliding Tackle.
其实中后卫的速度和灵活没有那么重要。强壮、弹跳、头球、人盯人、抢断和铲球都是必须的。
防守型中场CDM(Defensive midfielders)
Need Stamina. After that you&re looking for Strength, Marking,Standing Tackle, Interceptions and Short Passing. Aggression may also be useful here, but & since these players are always in the thick of it &you don&t need to worry too much about speed.
体力首先考虑。其次考虑强壮、人盯人、抢断、战术意识和短传。当然侵略性也很重要。考虑到这类球员是幕后工作者，速度其实没有那么重要(看拜仁马丁内斯和皇马的赫迪拉就知道了)。
进攻性中场CM和CAM(Attacking midfielders)
Benefit from good scores in the Long Shots, Vision and Short and Long Passing departments. I like to have a player here that can run with the ball too, as he plays so central, so I search for Dribbling as well as Balance,Ball Control, Agility and Reactions.
这样的球员要有很好的远射、视野、短传、长传属性。既然是中场球员，要能带球、能控球，还需要平衡好、灵活、反应快。
边锋(Wingers)
Need to be able to beat their markers, accelerate into space and get the ball into the box, so you want Dribbling, Ball Control, Balance, Agility,Reactions, Acceleration, Sprint Speed and Crossing. Stamina and Strength are a huge bonus here.
要能突破对方球员的盯防，突然启动，拉出空档，传到/内切到禁区。盘带、控球、平衡、灵活、反应、加速、速度、传球这些属性都很重要。当然有好的体力和强壮更好。
前锋(Strikers)
It&s the very fist thing you want to score with it. I also like them to feel responsive, so I like them to have Acceleration,Sprint Speed, Balance, Agility, Reactions and Ball Control. Attack Positioning, Strength and Stamina really help too.
射术第一，加速、速度、平衡、灵活、反应、控球都很重要。站位、强壮、体力也很有必要。
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窗花有话说
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