纪录片 (Documentary Film) 是指描写、记录或者研究实际世界的电影。阅读全文关注话题分享阅读全文31K880 条评论分享收藏感谢阅读全文29K1,834 条评论分享收藏感谢阅读全文28K1,353 条评论分享收藏感谢阅读全文26K3,261 条评论分享收藏阅读全文25K1,452 条评论分享收藏感谢181,863苏醒传授独家秘笈 唱歌如何转音 太深奥了！他的最新文章
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(最多只允许输入30个字)我和很多人一样，不太喜欢快速这个词，急于求成的结果是得不偿失。&br&在这里，我将题主的“快速”理解为如何&b&&u&在最短的时间内高效率&/u&&/b&的成为数据分析师。我想这才是题主的初衷吧！ &br&首先，成为任何一个技术型工作的从业者最需要的就是掌握相关的专业技能，因此也可以这么理解题主的话：&b&&u&如何在最短的时间内高效率的掌握数据分析知识从而达到找一份相关工作的资格！&/u&&/b&&br&&br&在长篇大论之前，我先给题主来一粒定心丸：&b&3个月零基础入门数据分析师是一件完全可能的事！&/b&&br&看清楚哦，我说的是入门。入门基本上就是懂得了常规的数据分析知识并且据此找到一份简单的工作！&br&知乎里面有很多关于学习数据分析的帖子，写的都很好。但是它们和快速没有任何关系，你要完成那些大神们的书单贴，至少需要3、5年才行。因为那是一个perfect 的数据分析师，而不是入门级别的！&br&&br&我简单的将学习数据分析的同学分为三种：&br&1.学过计算机但不会统计学（新手）&br&2.学过统计学但不会计算机（小白）&br&3.统计学和计算机都不会（菜鸟）&br&&br&他们的排名是： 菜鸟 & 小白 &= 新手。
无需置疑，菜鸟是最弱的级别，学习起来也是困难重重。小白和新手算是有一定的基础，学习起来会比较轻松一点。 从我个人角度来看，我觉得计算机技术要重于统计学知识，因此我认为学计算机的同学更容易入门。&br&&br&当然，无论处于哪一个级别你都需要做两件事：&br&&ol&&li&一份正确的学习计划&br&&/li&&li&一套正确的书籍&br&&/li&&/ol&废话不多说，先上书单：&br&&figure&&img data-rawheight=&497& src=&https://pic2.zhimg.com/5dde6b0d235c448fff2fd29_b.jpg& data-rawwidth=&831& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&831& data-original=&https://pic2.zhimg.com/5dde6b0d235c448fff2fd29_r.jpg&&&/figure&&br&上面这十本书，每一本都是经典。 &br&它完美的解决了一个初级数据分析师应该掌握的技能：&br&&ol&&li&统计学基础&br&&/li&&li&常用模型理论&br&&/li&&li&R和PYTHON&br&&/li&&li&网页分析&br&&/li&&li&数据库技术&br&&/li&&li&实战应用&/li&&/ol&简单的描述下：&br&&br&统计学无需置疑是一个数据分析师的核心功底，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。&br&但是统计学又常常是不够用的，我们还需要一些高级的模型来解决我们实际业务中的问题，比如：银行需要判断是否给某个客户发放信用卡
这就需要一个高级的二分类模型。这里我们的数据挖掘理论就派上用场了。&br&有了理论知识，我们需要用工具去实现我们的理论并加以应用。这个年代，已经没有人会去手工计算某个问题了，R和PYTHON就是最负盛名的数据分析工具。 关于R和PYTHON的地位，题主可以百度，谷歌，知乎等搜索一遍。
至于如何学习，请看上面的书单！&br&如果致力于在互联网领域发展，那么网页分析是你必看的一本书籍。这本是是大名鼎鼎的GA创始人著作，看一遍，做一遍会有一个不错的收获。&br&数据分析师是跟数据打交道的，我们的数据都是存储在数据库里面的，因此掌握必备的数据库技术是肯定要的！&br&以上就是对入门级别的数据分析师做的一个简单的描述！
&br&&br&那么，在对书籍有了一定的了解之后，具体的该怎么学习呢？&br&首先，我给大家推荐一个我们自己录制的视频《零基础指导学习数据分析》。下载地址如下：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//pan.baidu.com/s/1eQzWzsu& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SOTON第一课1.zip_免费高速下载&/a&&br&内有讲义以及高清无码的视频。&br&&br&我们将三个月分为三个学习阶段，每个阶段请务必保持每天3个小时以上的学习时间。这个时间要求不过分，不管是对学生党还是上班族，三个小时总是抽的出来的。&br&&br&&b&第一阶段：初识数据分析&/b&&br&这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。&br&第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。&br&&br&第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。
学完后你会对统计学有一个更深的认识～&br&&br&第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。&br&&br&第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～&br&&br&对了，再送你一个视频呗。讲的是如何利用EXCEL进行完整的数据分析流程：&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//pan.baidu.com/s/1kTnAYoB& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&初识数据分析-720P.zip_免费高速下载&/a&&br&&br&&b&第二阶段：升级你的技能&/b&&br&&b&第一&/b&个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的）&br&这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。&br&&br&第一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！&br&&br&第二个星期：来来来，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。
等你都学了，你就再也不会问这个问题了。 《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！ 对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！&br&&br&第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！
没事，这是正常的，难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗？
在此，你已经有了一定的Python,统计学，数据挖掘基础知识，那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢？
scikit-learn，你值得拥有。 看不懂没关系，先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。&br&&br&第四个星期：重复第三个星期的内容。对了，你是不是应该对R再做点事情呢？&br&&br&&b&第三阶段：准备一个小小的毕业吧&/b&&br&前两个月会过的很痛苦，很累，很烦躁！不用担心，你终于来到了第三个月，这个月与前两个月完全不一样，因为这个月会更加更加的痛苦！！&br&在这个月，我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能，没有之一。作为这个星球上一个通用的语言，它的存在使得我们进行数据处理时大大的提高了效率。既然SQL学了，那也就学学mysql吧，这是一个存储数据的东西，你说它重不重要呢？
这两个并不难学，稍微花点功夫就能入门了。&br&本月重点是重复第二个月的工作啊，继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。怎么研究？ 这个还要来问我吗？ 书单都在上面了～ 看着书复习就行。 不要忘了那个神技：scikit-learn&br&&br&对了，如果你想去互联网公司投份简历，记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍，相信我，你只要看一遍，就能打败百分之80 的面试官。因为他们压根看不起GA。&br&&br&你看，三个月入门数据分析师，并不是不可能嘛～～ 我敢说，你这三个月学到的知识已经可以击败一大半的所谓的数据分析师们了～～ Do not ask why, Just do it !!&br&&br&我和我的一群英国小伙伴创建了一个微信公众号：&b&soton2014sky&/b&&br&就是和你们一起探索数据分析哇，现在好像已经有好几千人了，你难道不要来逛一圈么？&br&&br&扫一扫，即刻添加：&br&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//weixin.qq.com/r/t0xgeH-EQiI9rTsb9xml& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&weixin.qq.com/r/t0xgeH-&/span&&span class=&invisible&&EQiI9rTsb9xml&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& (二维码自动识别)&/p&
我和很多人一样，不太喜欢快速这个词，急于求成的结果是得不偿失。 在这里，我将题主的“快速”理解为如何在最短的时间内高效率的成为数据分析师。我想这才是题主的初衷吧！ 首先，成为任何一个技术型工作的从业者最需要的就是掌握相关的专业技能，因此也可…
首先&strong&Hadoop，没错就是这只小象。&/strong&&br&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，因为它假设计算元素和存储会失败，因此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，因为它以并行的方式工作，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。（版权不归我，免费交流学习之用，加我微信回复hadoop即可）&br&&strong&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/2b0af9cd585f56beefef71b_b.jpg& data-rawwidth=&1323& data-rawheight=&537& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1323& data-original=&https://pic4.zhimg.com/2b0af9cd585f56beefef71b_r.jpg&&&/figure&其次，&/strong&&strong&HPCC&/strong&&br&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。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/7b3eac9fc303f4932ba51e_b.jpg& data-rawwidth=&661& data-rawheight=&255& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&661& data-original=&https://pic3.zhimg.com/7b3eac9fc303f4932ba51e_r.jpg&&&/figure&&b&再次，&/b&&b&Storm&/b&&br&Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等。&br&&br&具体可以参考：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzAwNTA4OTc3OQ%3D%3D%26mid%3Didx%3D1%26sn%3D4de2a455fa%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&六大工具帮你做好大数据分析&/a&&br&&br&此外，也可以看看这篇文章：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzAwNTA4OTc3OQ%3D%3D%26mid%3Didx%3D3%26sn%3Df30fd4ccd8db64cfdf758%23rd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据分析到底需要多少种工具&/a&&br&&br&关注大数据，欢迎加我微信：idacker 各种资源、资讯、行业动态应有尽有。
首先Hadoop，没错就是这只小象。 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，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节…
大家都回答的是工具产品，似乎都没有人讲讲R语言和Python，怒答。&br&-------------------------------------------多图预警！&br&&b&R-ggplot2&/b&&br&&p&ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。&/p&&p&&b&技术相关&/b&&br&&/p&&br&&strong&核心理念&/strong&&br&&p&&strong&1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离&/strong&&/p&&p&这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。&/p&&p&ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。&br&&/p&&p&&strong&2. 图层式的开发逻辑&/strong&&/p&&p&在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。&br&&/p&&p&&strong&3. 各种图形要素的自由组合&/strong&&/p&&p&由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力&/p&&p&&b&基本开发步骤&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-abbb3fa8519_b.jpg& data-rawwidth=&366& data-rawheight=&714& class=&content_image& width=&366&&&/figure&&p&&strong&1. 初始化 – ggplot()&/strong&&/p&&p&这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：&/p&&p&p &- ggplot(data = , aes(x = , y = ))&/p&&p&这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？&/p&&p&举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-d40e15a68acb65e9ce6aa0dc_b.jpg& data-rawwidth=&494& data-rawheight=&398& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&494& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-d40e15a68acb65e9ce6aa0dc_r.jpg&&&/figure&&p&但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。&/p&&p&来看看R语言绘制代码：&/p&&p&ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()&/p&&p&其中的colour参数就是该图的”美学特征”。&/p&&p&再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-6bb7c340f1dc641d71ff49_b.jpg& data-rawwidth=&494& data-rawheight=&398& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&494& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-6bb7c340f1dc641d71ff49_r.jpg&&&/figure&&p&但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。&/p&&p&再看看绘制代码：&/p&&p&ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position=&dodge&, stat=&identity&)&/p&&p&其中的fill参数就是该图的”美学特征”。&/p&&p&综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。&/p&&p&“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。&/p&&p&&strong&2.
绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等&/strong&&/p&&p&上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。&/p&&p&&strong&3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数&/strong&&/p&&p&在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。&/p&&p&举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：&/p&&p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-3d6b5bc83f9f9e56598a6f_b.jpg& data-rawwidth=&849& data-rawheight=&264& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&849& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-3d6b5bc83f9f9e56598a6f_r.jpg&&&/figure&而scale函数完成的是这个映射：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-f37ed6f1f37bc89e1f7ddc_b.jpg& data-rawwidth=&866& data-rawheight=&274& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&866& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-f37ed6f1f37bc89e1f7ddc_r.jpg&&&/figure&&p&显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。&/p&&p&也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。&/p&&p&&strong&4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数&/strong&&/p&&p&这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。&/p&&p&一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。&/p&&p&&b&R语言可视化成品图&/b&&/p&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/bfdadbc2d8f9101292be_b.jpg& data-rawwidth=&567& data-rawheight=&1304& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&567& data-original=&https://pic3.zhimg.com/bfdadbc2d8f9101292be_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&br&Python不是很在行，先放一放&br&------------------------------------------------------------------------------------------&br&&b&补充：&/b&&br&说到工具，顺带提一下&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.finebi.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&FineBI商业智能解决方案|BI工具&/a&&br&FineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。&br&&b&优势是：&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-996f4c8f565d39e8c2a59deaf6d49970_b.png& data-rawwidth=&1535& data-rawheight=&745& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1535& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-996f4c8f565d39e8c2a59deaf6d49970_r.png&&&/figure&&br&&br&前端可视化&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-cdceee4263c_b.png& data-rawwidth=&1630& data-rawheight=&834& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1630& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-cdceee4263c_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-ecebfbe8ca353e837e8b15bd718d6377_b.png& data-rawwidth=&1614& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1614& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-ecebfbe8ca353e837e8b15bd718d6377_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-fa5e3fd2b3c0df3e212d283b46b0e5a2_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&449& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-fa5e3fd2b3c0df3e212d283b46b0e5a2_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-26b0e8adebad8d9cab1a35c709b9e58c_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&499& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-26b0e8adebad8d9cab1a35c709b9e58c_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-1012eca5d95b21b6cbacffc09ef6d31d_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&449& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-1012eca5d95b21b6cbacffc09ef6d31d_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-d0fbf2b4aae28d8b8241d3_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&399& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-d0fbf2b4aae28d8b8241d3_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-84f6fcca1ca3f2e6da4f5dc_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&339& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-84f6fcca1ca3f2e6da4f5dc_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-eb106f6fe71c91baf46fa6_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&449& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-eb106f6fe71c91baf46fa6_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-806f18bd9caa4e58b8e6d64ade87a581_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-806f18bd9caa4e58b8e6d64ade87a581_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-cbe8dfa4_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&449& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-cbe8dfa4_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-af617833ddd6_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&449& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-af617833ddd6_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-9ea9e5471ffbede14cf2b2_b.jpg& data-rawwidth=&950& data-rawheight=&549& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&950& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-9ea9e5471ffbede14cf2b2_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-f131fd88b18a6ed7eb34_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&449& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-f131fd88b18a6ed7eb34_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-fb040cc46af36b_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&449& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-fb040cc46af36b_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-774c424af5f2ebcf151fa0a9d18a5fd6_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&499& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-774c424af5f2ebcf151fa0a9d18a5fd6_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-10bdfc38cb8838d3bdd45e0_b.jpg& data-rawwidth=&910& data-rawheight=&499& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&910& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-10bdfc38cb8838d3bdd45e0_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-cc6b92ab_b.jpg& data-rawwidth=&862& data-rawheight=&508& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&862& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-cc6b92ab_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-d3e6857e93efa0aeca2b2bf05a352c8a_b.jpg& data-rawwidth=&1092& data-rawheight=&599& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1092& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-d3e6857e93efa0aeca2b2bf05a352c8a_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fcfc66cc5e8b_b.png& data-rawwidth=&1641& data-rawheight=&736& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1641& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fcfc66cc5e8b_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-793b464f43ad7a_b.png& data-rawwidth=&2555& data-rawheight=&1180& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2555& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-793b464f43ad7a_r.png&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-bafe63f9fc0e_b.png& data-rawwidth=&1062& data-rawheight=&683& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1062& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-bafe63f9fc0e_r.png&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-793b464f43ad7a_b.png& data-rawwidth=&2555& data-rawheight=&1180& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2555& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-793b464f43ad7a_r.png&&&/figure&&br&&br&&b&简单操作（小试牛刀）：&/b&&br&&b&1.新建分析&/b&&br&新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。&br&&b&普通即时分析：&/b&是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；&br&&b&实时报表：&/b&是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-59a1f76aefe0798_b.jpg& data-rawwidth=&1548& data-rawheight=&853& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1548& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-59a1f76aefe0798_r.jpg&&&/figure&报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-8b125eaada_b.png& data-rawwidth=&1675& data-rawheight=&623& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1675& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-8b125eaada_r.png&&&/figure&&b&添加组件&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-14e88d7d1410bcd5c7d7_b.png& data-rawwidth=&1661& data-rawheight=&798& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1661& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-14e88d7d1410bcd5c7d7_r.png&&&/figure&&b&制作汇总表&/b&&br&&b&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-bf1df03a7de1c1a0485e7ad_b.png& data-rawwidth=&1633& data-rawheight=&793& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1633& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-bf1df03a7de1c1a0485e7ad_r.png&&&/figure&制作图表&/b&&br&&b&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-b8fee4d694ecd8a66a5c2_b.png& data-rawwidth=&1639& data-rawheight=&783& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1639& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-b8fee4d694ecd8a66a5c2_r.png&&&/figure&组件布局：自适应布局&自由布局&/b&&br&自适应布局，自动调节布局&br&&b&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-fe58c99b851b34f277dc1_b.png& data-rawwidth=&1245& data-rawheight=&749& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1245& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-fe58c99b851b34f277dc1_r.png&&&/figure&自由布局，自由选择布局&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-ed562d228e02f_b.png& data-rawwidth=&1242& data-rawheight=&785& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1242& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-ed562d228e02f_r.png&&&/figure&&/b&
大家都回答的是工具产品，似乎都没有人讲讲R语言和Python，怒答。 -------------------------------------------多图预警！ R-ggplot2 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作…
&p&日更新了两张图，修改一些拼写错误。&/p&&p&-&/p&&p&下面是一些长篇的讨论，这里我把大数据的核心价值理解为&b&核心商业价值。&/b&&/p&&br&&blockquote&&b&“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲&/b&&/blockquote&&br&&p&本文尝试从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。&/p&&p&首先例举一些大数据的典型应用，然后解释大数据的定义，最后总结大数据的价值。&br&&/p&&br&&p&我们知道：&/p&&ol&&li&第一次工业革命以煤炭为基础，蒸汽机和印刷术为标志，&br&&/li&&li&第二次工业革命以石油为基础，内燃机和电信技术为标志，&br&&/li&&li&第三次工业革命以核能基础，互联网技术为标志，&br&&/li&&li&第四次工业革命以可再生能源为基础，&u&_________&/u&为标志。&br&&/li&&/ol&&p&空白处你会填上什么？欢迎大家讨论。但是目前可以预测的是，&u&&b&数据和内容作为互联网的核心&/b&&/u&，不论是传统行业还是新型行业，谁率先与互联网融合成功，能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。&/p&&br&&br&&p&&b&一、大数据的应用&/b&&/p&&p&&b&大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：&/b&&/p&&ol&&li&客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。&br&&/li&&li&模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。&br&&/li&&li&加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。&br&&/li&&li&降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。&/li&&/ol&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/071eb45b3fcd9fb49b26f523_b.jpg& data-rawwidth=&613& data-rawheight=&552& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&613& data-original=&https://pic4.zhimg.com/071eb45b3fcd9fb49b26f523_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&Mckinsey列出了各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力。《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》&br&&/li&&/ul&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/a766c1075de3_b.jpg& data-rawwidth=&613& data-rawheight=&532& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&613& data-original=&https://pic4.zhimg.com/a766c1075de3_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&各种Data之间的关系图，注意&b&Open Data&/b&是完全包含了&b&Open government data（政府开放数据）&/b&&/li&&/ul&&br&&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/82d8a3d8b702c34fced0d2c8e9921049_b.jpg& data-rawwidth=&727& data-rawheight=&586& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&727& data-original=&https://pic2.zhimg.com/82d8a3d8b702c34fced0d2c8e9921049_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&Mckinsey也列出了&b&Open Data&/b&时代里七大行业潜在的经济价值，自上而下分别是&b&教育，运输，消费品、电力、石油与天然气、医疗护理、&b&消费&/b&金融&/b&。（感谢知友&b&安阳&/b&提供的补充链接资料）&br&&/li&&/ul&&br&&br&&b&大数据的类型大致可分为三类：&/b&&br&&ol&&li&传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。&/li&&li&机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。&/li&&li&社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。&/li&&/ol&&br&&p&从理论上来看：&u&所有产业都会从大数据的发展中受益&/u&。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。&/p&&br&&p&1985年，我国国家统计局明确地把我国产业划分为三大产业：&/p&&ol&&li&农业（包括林业、牧业、渔业等）定为第一产业。&br&&/li&&li&工业（包括采掘业、制造业、自来水、电力、蒸汽、煤气）和建筑业定为第二产业。&br&&/li&&li&把第一、二产业以外的各行业定为第三产业。&br&&/li&&/ol&&br&&b&第三产业&/b&即除第一、第二产业以外的向全社会提供各种各样劳务的服务性行业，&b&主要是服务业&/b&。其中第三产业可具体分为两大部门：一是流通部门；二是服务部门。再细分又可分为四个层次：&br&&ol&&li&第一层次，流通部门。包括交通运输行业、邮电通讯行业、物资供销和仓储行业。&br&&/li&&li&第二层次，为生产和生活服务的部门。包括金融业、商业饮食业、保险业、地质普查业、房地产业、公用事业、技术服务业和生活服务修理业务；&br&&/li&&li&第三层次，为提高科学文化水平和居民素质服务的部门。包括教育文化、广播电视事业、科学研究事业、卫生、体育和社会福利事业；&br&&/li&&li&第四层次，为社会公共需要服务的部门。包括国家机关、党政机关、社会团体、以及军队和警察公安司法机关等。&br&&/li&&/ol&&br&&p&我们可以看出，由于某些客观原因，相对于第一产业和第二产业来说，第三产业凭借自身的优势，大多汇聚了当前最海量的数据以及大批的科研中坚力量。接下来让我们看一些典型例子，当前新形势下与三大产业密切相关的大数据应用。&/p&&br&&p&&b&(1).第一产业&/b&&/p&&ul&&li&&b&孟山都（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.monsanto.com/pages/default.aspx& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Monsanto | A Sustainable Agriculture Company&/a&），农业&/b&&br&&/li&&/ul&孟山都是一家美国的跨国农业生物技术公司，其生产的旗舰产品抗农达，即年年春（Roundup）是全球知名的嘉磷塞除草剂，长期占据市场第一个位置。该公司目前也是基因改造（GE）种子的领先生产商，占据了多种农作物种子70%–100%的市场份额，而在美国本土，更占有整个市场的90%。已经统治了生物工程种子业务超过十年。&br&&br&孟山都首先发起“Green Data Revolution”运动，建立农业数据联盟(Open Ag Data Alliance)来统一数据标准，让农民不用懂“高科技”也能享受大数据的成果。典型的应用如农场设备制造商John Deere与DuPont Pioneer当前联合提供“决策服务(Decision Services)”，农民只需在驾驶室里拿出平板电脑，收集种子监视器传来的数据，然后将其上传给服务器，最终服务器返回化肥的配方到农场拖拉机上。&br&&br&&ul&&li&&b&天气意外保险公司（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.climate.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Climate Corporation&/a&），农业&/b&&/li&&/ul&The Climate Corporation为农民提供Total Weather Insurance (TWI)——涵盖全年各季节的天气保险项目。利用公司特有的数据采集与分析平台，每天从250万个采集点获取天气数据，并结合大量的天气模拟、海量的植物根部构造和土质分析等信息对意外天气风险做出综合判断，然后向农民提供农作物保险。前不久从Google Ventures、Founders Fund等多家公司获得超过5000万美元的风险投资。 2013年被孟山都收购。&br&&br&&ul&&li&&b&土壤抽样分析服务商（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//solum.ag/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Solum, Inc&/a&）&/b&&b&，农业&/b&&br&&/li&&/ul&Solum目标是实现高效、精准的土壤抽样分析，以帮助种植者在正确的时间、正确的地点进行精确施肥。农户既可以通过公司开发的No Wait Nitrate系统在田间进行分析即时获取数据；也可以把土壤样本寄给该公司的实验室进行分析。2012年获得Andreessen Horowitz 领投的1700万美元投资后，已累计融资近2000万美元。&br&&br&了解更多：&br&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&大数据对于农业的发展会带来什么影响？或具体到对农场经营会有什么启示或者带来什么样的变化?&/a&&br&&br&&b&(2).第二产业&/b&&br&2013年9月，工业和信息化部发布了《关于印发信息化和工业化深度融合专项行动计划（年）》的通知。明确提出推动&b&物联网&/b&在工业领域的集成创新和应用：&br&&blockquote&实施物联网发展专项，在重点行业组织开展试点示范，以传感器和传感器网络、RFID、&b&工业大数据&/b&的应用为切入点，重点支持生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、远程诊断管理等物联网应用，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。&/blockquote&&br&大数据的业务多是数据驱动型，具有&b&数据量大、种类多、实时性高&/b&的特点。工业企业对数据的记录以往看来主要分为两种方法：传统的纸笔和Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患，也让数据挖掘无从谈起。&br&&br&随着信息化与工业化的融合发展，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节。例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。企业中生产线高速运转时机器所产生的数据量不亚于计算机数据，而且数据类型多是非结构化数据，对数据的实时性要求也更高。因此工业大数据所面临的问题和挑战很多，所以通用电气公司（General Electric）的副总裁兼全球技术总监William Ruh认为相对于工业大数据来说，工业互联网（Industrial Internet）才是当前急需的，因为大数据本身并没有让信息的提取更加智能，业务比数据本身更加重要。他举了一个核磁共振成像扫描的例子：&br&&blockquote&&p&Here’s an example. An MRI scan is the best way to see inside the human body. While effective in helping to diagnose multiple sclerosis, brain tumors, torn ligaments and strokes, the data produced by an MRI machine is disconnected from the person that needs it the most.&/p&&p&At a very simplistic level, there are many individuals working as a team to make the scan happen. A nurse administers medications or contrast agents that may be an MRI technologist
and a radiologist identifies the imaging sequences to be used and interprets the images. This information is then given to the nurse, who then passes it to the primary doctor to review and take action accordingly. This is Big Data, but it is not making information more intelligent.&/p&&/blockquote&&br&又如在工业中，压力、温度等数据的特点是需要语境才能理解的。燃气轮机排气装置上的温度读数与一台机车的内部温度是完全不同的。燃气轮机改善热敷需要使用非常复杂的算法运行模型。在笔记本电脑上，一个典型的查询要获得答案一般需要三个星期。在基于大数据的分布式系统上发布同样的查询执行一种计算只需要不到一秒钟。&br&&br&&ul&&li&&b&第三方认证机构（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.tuev-nord-group.com/en& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&T?V NORD GROUP&/a&），工业&/b&&br&&/li&&/ul&德国汉德技术监督服务有限公司的前身是德国锅炉检验协会（简称T?V）早在1869年，德国锅炉检验协会就承担了德国国内所有锅炉运行安全的检验工作，保证了锅炉生产的安全。渐渐的，德国锅炉检验协会取得了德国政府的授权，开展对其他产品的检验工作，从采矿，电力系统开始，到压力容器，机动车辆，医疗设备，环境保护，宇航工业，医疗产品等等，现在的德国汉德技术监督服务有限公司已经成为了许许多多产品的安全代号。主要体系认证包括企业质量管理体系，生产环境体系，生产碳排放方案等。T?V当前从建筑绿色标准体系方面提出了对于大数据能源管理的探索，以微软新总部，蒂森克虏伯电梯总部为例，在整个项目实施中引入大数据能源管理，在建筑的设计规划阶段、施工阶段、运营阶段等多个阶段通过数据化的能源管理系统，实现建筑的低碳、绿色、智能。&br&&br&&ul&&li&&b&工业自动化软件商（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//software.invensys.com/wonderware/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Wonderware &/a&），工业&/b&&br&&/li&&/ul&Wonderware作为系统软件涉及的专业企业，对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本，工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。&br&&br&了解更多：&br&&a href=&http://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&大数据在电力行业的应用前景有哪些？&/a&&br&&br&&p&&b&(3).第三产业&/b&&/p&&p&这一个部分的内容比较多。这里只提出一些典型的应用例子，欢迎补充。&/p&&ul&&li&&b&健康与医疗：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.fitbit.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Fitbit(R) Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers&/a&的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况；&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.earlysense.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Early Detection of Patient Deterioration&/a&等公司正在开发床垫监测传感器，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析；美国公共卫生协会（&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.apha.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&APHA: American Public Health Association&/a&）开发&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//flunearyou.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Flu Near You&/a&用来的症状，通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&b&视频：&/b&互联网电视能够追踪你正在看的内容，看了多长时间，甚至能够识别多少人坐在电视机前，来确定这个频道的流行度。&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.netflix.com/global& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Netflix &/a&美国国内规模最大的商业视频流供应商，收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》，而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性，确定新剧拍摄的最佳人选。&/li&&/ul&&blockquote&When the program, a remake of a BBC miniseries, was up for purchase in 2011 with David Fincher and Kevin Spacey attached, the folks at Netflix simply looked at their massive stash of data. Subscribers who watched the original series, they found, were also likely to watch movies directed by David Fincher and enjoy ones that starred Kevin Spacey. Considering the material and the players involved, the company was sure that an audience was out there.&br&&/blockquote&&br&&ul&&li&&b&交通：&/b&《&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//baike.baidu.com/link%3Furl%3DfdEi893ipQGIeDH6VLVuCWW6jTCe5CTDbPiUFjT2BQ_Ti8LacAgNY_qAahU9zcgTrHpYbrumJw1lLSuoyEuBVq& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&车来了&/a&》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间；WNYC开发的&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//project.wnyc.org/transit-time/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Transit Time NYC&/a&通过开源行程平台（Github：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/opentripplanner/OpenTripPlanner/wiki& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenTripPlanner&/a&和&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mta.info/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MTA &/a&）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间；实时交通数据采集商&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.inrixtraffic.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&INRIX-Traffic&/a&的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/6adbebaa3fdcf3668abb7_b.jpg& data-rawwidth=&841& data-rawheight=&529& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&841& data-original=&https://pic4.zhimg.com/6adbebaa3fdcf3668abb7_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&&b&电子商务：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.decide.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Decide&/a& 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。已经于2013年被 eBay收购。&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&b&政治：&/b&奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长Eric Schmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.civisanalytics.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Civis Analytics&/a&咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。（了解更多可以看看MIT technology的文章&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.technologyreview.com/featuredstory/509026/how-obamas-team-used-big-data-to-rally-voters/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Definitive Story of How President Obama Mined Voter Data to Win A Second Term&/a&）&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&b&金融：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.zestfinance.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ZestFinance | Big Data Underwriting&/a& 是由是Google的前任 CIO，Douglas Merrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。目前违约率比行业平均水平低 60%左右。另外一个不得不提到的是风险管理先驱者&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.fico.com/en/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&FICO | Predictive Analytics, Big Data Analytics and FICO Credit Scores&/a&，通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO 信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。想了解更多的企业可以看看附录中《经济学人》的文章《&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.economist.com/node/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Big data: Crunching the numbers&/a&》。&/li&&/ul&&br&&ul&&li&&b&电信：&/b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.t-mobile.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& 美国T-mobiles&/a&采用&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.informatica.com/cn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Informatica - The Data Integration Company&/a&平台开展大数据工作，通过集成数据综合分析客户流失的原因，根据分析结果优化网络布局为客户提供了更好的体验，在一个季度内将流失率减半；韩国&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.sktelecom.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&& SK telecom&/a&新成立一家公司&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skplanet.com/eng/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SK Planet&/a&，通过大数据分析用户的使用行为，在用户做出决定之前推出符合用户兴趣的业务防止用户流失。美国&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.att.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&AT&T
&/a&公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。英国&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.bt.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&BT - Broadband&/a&公司发布了新的安全数据分析服务Assure Analytics—&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.btplc.com/news/Articles/Showarticle.cfm%3FArticleID%3DB91E1CD4-DF52-4B65-AA5DA& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&BT news releases&/a&，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策。 &/li&&/ul&&br&一般来说盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，所以还有很多大家不知道的神秘应用潜伏在黑暗里，如同《三体》中的”黑暗森林法则“。&br&&blockquote&宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝，竭力不让脚步发出一点儿声音，连呼吸都必须小心翼翼：他必须小心，因为林中到处都有与他一样潜行的猎人，如果他发现了别的生命，能做的只有一件事：开枪消灭之。在这片森林中，他人就是地狱，就是永恒的威胁，任何暴露自己存在的生命都将很快被消灭，这就是宇宙文明的图景，这就是对费米悖论的解释。&/blockquote&&br&&p&&b&二、大数据的定义&/b&&/p&&p&大数据(Big Data)是指“&b&无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合&/b&。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。&/p&&br&&ol&&li&&b&数据体量巨大(Volume)。&/b&截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。&br&&/li&&li&&b&数据类型繁多(Variety)。&/b&相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。&br&&/li&&li&&b&价值密度低(Value)。&/b&价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。&br&&/li&&li&&b&处理速度快(Velocity)。&/b&大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。&br&&/li&&/ol&&br&&p&看看专家们怎么说。&/p&&br&&ul&&li&&b&舍恩伯格，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//book.douban.com/subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据时代 (豆瓣)&/a&&/b&&br&&/li&&/ul&不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。 &br&&br&&ul&&li&&b&埃里克·西格尔，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//book.douban.com/subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据预测 (豆瓣)&/a&&/b&&/li&&/ul&大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。&br&&br&&ul&&li&&b&城田真琴，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//book.douban.com/subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据的冲击 (豆瓣)&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。 它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。&/p&&br&&br&&p&&b&三&/b&&b&、大数据的价值&/b&&/p&了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。&br&&br&&p&2010年《Science》上刊登了一篇文章指出，虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性，即93%的人类行为可预测。&/p&&blockquote&&p&&strong&Limits of Predictability in Human Mobility&/strong&&/p&&p&A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of individuals, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each individual’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.&/p&&/blockquote&&br&而&b&大数定理&/b&告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。&br&&blockquote&举个例子，我们向上抛一枚硬币，硬币落下后哪一面朝上本来是偶然的，但当我们上抛硬币的次数足够多后，达到上万次甚至几十万几百万次以后，我们就会发现，硬币每一面向上的次数约占总次数的二分之一。偶然中包含着某种必然。&br&&/blockquote&&br&随着计算机的处理能力的日益强大，&b&你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。&/b&&br&&br&&br&实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。&br&&br&&ul&&li&如果银行能及时地了解风险，我们的经济将更加强大。&br&&/li&&li&如果政府能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理。&br&&/li&&li&如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加健康。&br&&/li&&li&如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜。&/li&&li&如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便。&/li&&li&如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。&/li&&/ul&&br&最终，我们都将从大数据分析中获益。&br&&br&&b&四、结束语。&/b&&br&&br&Here's the thing about the future.关于未来有一个重要的特征 &br&Every time you look at it,每一次你看到了未来 &br&it changes because you looked at it.它会跟着发生改变 因为你看到了它 &br&And that changes everything else.然后其它事也跟着一起改变了 &br&&br&&b&数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。&/b&&br&&br&&b&祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）&/b&&br&&br&&br&&b&参考文献：&/b&&br&&i&[1].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.forbeschina.com/review/9336_all.shtml& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&什么是大数据时代的思维？&/a&《大数据时代》作者维克托迈尔舍恩伯格的演讲&/i&&br&&i&[2].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.greenpeace.org/international/en/news/features/monsanto_movie080307/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&New movie damns Monsanto's deadly sins&/a&&/i&&br&&i&[3].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.foxnews.com/us//american-farmers-confront-big-data-revolution/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&American farmers confront 'big data' revolution&/a&&/i&&br&&i&[4].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.forbes.com/sites/ciocentral//the-industrial-internet-even-bigger-than-big-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Industrial Internet: Even Bigger Than Big Data&/a&&/i&&br&&i&[5].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.miit.gov.cn/n11783.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《信息化和工业化深度融合专项行动计划（年）》印发&/a&&/i&&br&&i&[6].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity&/a&&/i&&br&&i&[7].&/i&&i&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.economist.com/node/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Big data: Crunching the numbers&/a&&/i&&br&&i&[8].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.audit.gov.cn/n96/3272591.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&audit.gov.cn &/a&&/i&&br&&i&[9].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.intel.cn/content/www/cn/zh/big-data/china-financial-industry-bigdata-application-market-research-wp.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&中国金融行业大数据应用市场研究白皮书&/a&&/i&&br&&i&[10].&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.fastcodesign.com/1671893/the-secret-sauce-behind-netflixs-hit-house-of-cards-big-data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Secret Sauce Behind Netflix's Hit, &House Of Cards&: Big Data&/a&&/i&&br&&i&[11]. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.mckinsey.com/insights/business_technology/open_data_unlocking_innovation_and_performance_with_liquid_information& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Open data: Unlocking innovation and performance with liquid information&/a&&br&-&/i&&br&&br&-----------2017年1月更新-----&br&&br&&b&欢迎关注我存储知识的地方：&/b&&b&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/foresee& class=&internal&&预见未来——Han Hsiao的知乎专栏Foresee&/a&&/b&&br&&br&-
日更新了两张图，修改一些拼写错误。-下面是一些长篇的讨论，这里我把大数据的核心价值理解为核心商业价值。 “很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”——马云卸任演讲 本文尝试…
凡士林+维生素C+维生素E&br&&br&&br&在医院工作很多年，每天给患者做完护理都要洗手，一天洗几十次，手的皮肤就很不好，工作中的前辈教的超实用护肤品，自己制作大概10元以内，可以用一个月。&br&&br&&br&&br&凡士林是从石油中提取出来的一种润肤剂，涂抹在皮肤上能在其表面形成一层膜，使水分不易蒸发散失，可以保持皮肤为湿润状态。具有保湿、滋润皮肤，缓解皮肤干燥的作用。主要用于皮肤干裂、皮肤干燥瘙痒等肌肤问题。对凡士林过敏者应禁用。&figure&&img data-rawheight=&500& src=&https://pic2.zhimg.com/v2-11db8bf3fccc355c3c8a45_b.jpg& data-rawwidth=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-11db8bf3fccc355c3c8a45_r.jpg&&&/figure&大概5块钱一瓶，各药店有售。&br&&br&&br&&br&&figure&&img data-rawheight=&300& src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b59453dbb23abb365d08d047e10404b7_b.jpg& data-rawwidth=&400& class=&content_image& width=&400&&&/figure&&br&维生素C注射液，一些地方药店有售，没有的话医院也有。几毛钱一支。&br&&br&制作方法：把凡士林倒入可微波的容器里，加热融化，倒两只维生素C注射液进去，最好再加一支维生素E注射液促进吸收。搅拌均匀，倒回盒子里，等待凉了就会成膏状，可以擦脸、擦手、擦身体、也可以润唇。凡士林润肤，Vc美白，Ve促进吸收，完美。
凡士林+维生素C+维生素E 在医院工作很多年，每天给患者做完护理都要洗手，一天洗几十次，手的皮肤就很不好，工作中的前辈教的超实用护肤品，自己制作大概10元以内，可以用一个月。 凡士林是从石油中提取出来的一种润肤剂，涂抹在皮肤上能在其表面形成一层膜…
作为一个《FIGHT CLUB》的忠实粉丝，怒答一记吧。&br&&br&在现代社会中。一切都被流水线化了。你以为光是流水线的工人被流水线化了吗？其实只要工作过的人，都明白，现在基本上所有的岗位都是偌大的流水线中的一环。&br&&br&不光如此，现代社会把所有人都无性化了。&br&&br&在原始的古代，男权社会的产生，是因为自然选择的规律，男性更强壮，更擅长打猎、打仗等需要体力输出的关乎生存的活动。所以古代一直以强壮、健壮为美。其实在欧美，一直到第二次工业革命以前，一直是这样的审美观。健硕的身材、浓密的胡子等等。&br&&br&直到电力出现了，机器可以靠电力自己运转了，原来所倡导的力量，不再重要了。&br&&br&然后呢，整个社会无性化了。原来男人的象征就是强壮、力量等等。现代社会有机器了，有电力了，有流水线了，男女的区别显得不那么重要了，慢慢的女权主义也兴起了。性别的区别被极大的淡化了。&br&&br&所以诺顿就是这个无性化的社会的一员，每天浑浑噩噩，活着像死了一样。&br&&br&但是男权衰落了，不代表男权文化没有了啊。有无数的男人渴望男权主义，重新让男性的力量有用武之地。&br&&br&然后皮特出现了。皮特代表的是无政府主义，是反现代社会。&br&&br&为什么这么说？政府最需要的是什么？是稳定。是每个人都去成为那个螺丝钉，严丝合缝一丝不差的在社会的流水线上日复一日的运转。运转。运转。&br&&br&政府给你建立了一套游戏规则。也可以说是一套楚门的世界。&br&&br&你要工作，你要赚钱。然后你赚了钱，买买买，买房，买车，买精致的家具，买手机，买电脑，买超大的液晶电视，买名牌，买烟，无限的买。&br&&br&然后你的钱花完了，怎么办？继续赚啊。&br&&br&人类的真实需求，只有生存。除了生存以外的需求，都是伪需求。所以说除了吃饭睡觉上厕所以外，所有的需求都是人创造的需求。&br&&br&于是你就被套住了。你日复一日的工作，赚钱，花钱，赚钱，花钱，赚钱，花钱。成为了一个合格的螺丝钉。&br&&br&但是皮特打破了这一切，他告诉诺顿，我们不需要一份体面的工作，不需要那些流水线的产品，我们可以做我们自己，活的无与伦比。&br&&br&FIGHT CLUB，这里不问你是谁，你挣多少钱，你做什么工作，你买多大房子，你开什么牌子的车，你有什么学历，你父母是干什么的。&br&&br&这里只有拳头，最原始的较量，最血性的男子。&br&&br&事实上FIGHT CLUB的大多数成员，都是底层人民。所以说这是一部反社会的影片。他们活的艰难，找不到拐点，没有出路，没有未来，拿着微薄的薪水，一直在问为什么自己活的这么惨？是因为自己吗？谁会承认这一点。当然是因为这个社会。&br&&br&谁又真正满意过自己现在的生活？你吗？还是他？没有。&br&&br&海伦娜出现了，虽然她先认识的诺顿，但是最后还是被皮特的放荡不羁所俘虏。诺顿只能看着。是的，只能看着。什么时候诺顿成为了真正的男子汉，皮特那样的人物，他才能成为所有人的焦点，不再是螺丝钉，不再是流水线，不再是无性社会。&br&&br&当然本片的伟大之处在于结尾，人格分裂。其实皮特就是诺顿的另一面，他内心想成为的那个人，海伦娜喜欢的就是诺顿，或者说无论诺顿还是皮特，她只是喜欢这个人而已。&br&&br&然而最后诺顿醒悟了，炸了信用卡公司又如何？这个世界还不是因为他，又建立了新的秩序？FIGHT CLUB还不是从无阶级变成了有阶级？原本只想要自由，只想做自己，最后才发现哪有什么真正的自由？就像The Doors 的主唱 Jim Morrison说的，他发现台下的观众根本不关心他在唱什么，观众只是想发泄，想狂欢，想呐喊。&br&&br&其实没有人关心诺顿真正想要的是什么，FIGHT CLUB的成员只是想被重视，想变的重要，想造个大新闻，为此，他们牺牲自己也在所不惜。&br&&br&《狂热份子》一书中写道：近代的所有的成功运动，都是靠吸引那些底层人民，给他们希望、信仰。让他们变得重要，不再是无人问津的蝼蚁，让他们有个高尚或者伟大的目标。他们根本不关心目标是什么，只要有就行了。&br&&br&影片的最后诺顿最后醒悟过来，抱着海伦娜，说出那段台词：“Every goona be fine.You met me at a very strange time in my life.”&br&&br&最后回答你的问题，为什么这么高分？因为以大卫芬奇一贯的特质，他善于描写一个极度疯狂离谱的故事，但是那个故事却让你觉得如此现实。&br&&br&本片有一段致敬《阿甘正传》的地方，皮特收了那个亚洲人的身份证，让他在三个月内考上兽医。要不就杀了他。然后对这个亚洲人说：Run Forrest ,run!&br&&br&诺顿本以为做自己很酷，他想让所有人都做自己，最后才发现这个世界里你根本做不了自己，当你不做自己的时候，你委屈，你浑浑噩噩。当你做了自己，你发现最后根本就不是你想要的自己，你根本不能主导自己，你注定是在波涛汹涌的大海中随波逐流的那一艘小船。&br&&br&你无法摆脱这样的命运。曾经的疯狂，只当是一场梦而已。&br&&br&当然本片除了内涵出类拔萃之外，台词之经典，演员的演技之出色，各种桥段的应用，出色的编剧，拍摄手法，以及最后的反转，都共同造就了一部经典。&br&&br&我不敢确定现在的人还会非常喜欢这部电影。因为，这是一部非常直男癌的电影。&br&&br&在GAY，伪娘，TFBOY，韩国欧巴横行的年代，还会有人喜欢这样的直男癌电影吗？&br&&br&在我们那个时代，还是听摇滚的，打架的，叛逆的，喜欢孙红雷这样的硬汉的。
作为一个《FIGHT CLUB》的忠实粉丝，怒答一记吧。 在现代社会中。一切都被流水线化了。你以为光是流水线的工人被流水线化了吗？其实只要工作过的人，都明白，现在基本上所有的岗位都是偌大的流水线中的一环。 不光如此，现代社会把所有人都无性化了。 在原…
&p&谢邀。「节日大餐」我也做过不少，双人的情人节晚餐，一家人吃的「清汤牛肉火锅」，不过最贴切的应该还是我一般在过年前会出的「年夜饭」特辑~所以这里就放一下我2017年年夜饭的视频八。&/p&&p&以及，2017年马上就结束了。我2018年的年夜饭特辑已经在筹备中啦。如果有小伙伴有什么想要我在今年年夜饭做的，也欢迎在评论里告诉我哦，说不定你喜欢的菜就会进入我这次2018年夜饭的菜谱啦！&/p&&p&————视频太长！分成4段啦————&/p&&p&对中国人来说，一年中最重要的一顿「节日大餐」就是年三十晚上的年夜饭。这一年不论经历多少辛劳，到这天都一定会一家人围在桌边，其乐融融地吃饭聊天，是所有中国人对过年最深刻的记忆。&/p&&p&小时候很喜欢过年，年三十那天一整天都会空着肚子等，就盼着晚上那顿丰盛的年夜饭。天擦黑的时候肚子已经饿得咕咕叫了，忍不住就会跑到厨房去偷吃一些半成品。那时候爸妈肯定都在厨房里忙得热火朝天，家里所有的炉灶都开着火，蒸锅，油锅，炒锅，炖锅全部出动。厨房里缭绕着油烟蒸汽和菜香，那满满的烟火气就是我永远不会忘记的幸福的味道。 &/p&&p&其实现在想想，不下厨的人是幸福的，而下厨的人无疑是辛苦的。常常饭桌上已经酒过三巡了，做菜的人还要在厨房忙碌，没办法好好坐下来一起吃饭。我在做的时候也很用心地研究了一下厨房里的统筹和时间安排，优化整个流程，让做菜的准备过程能尽量节省时间，让所有的菜尽量在短时间内一起出锅上桌。让掌厨的人能从容不迫地做出一桌好吃的菜，享受为家人准备大餐的乐趣，同时也能和大家一同落座，一起享用大餐。 &/p&&p&2017的菜谱中包括有：&/p&&figure&&img data-rawheight=&1403& src=&https://pic2.zhimg.com/v2-259a356a8a1bbdea8b4c9_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-259a356a8a1bbdea8b4c9_r.jpg&&&/figure&&p&▼年夜饭准备到完成共计2天2夜，视频共计时长1小时&/p&&p&找个闲适的时间享受amanda的年夜饭盛宴哦！&/p&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/585472& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic3.zhimg.com/v2-43dbba08c346c.jpg& data-lens-id=&585472&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic3.zhimg.com/v2-43dbba08c346c.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
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&/a&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/371136& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/v2-aafdc2fe7f3557815beb81f.jpg& data-lens-id=&371136&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/v2-aafdc2fe7f3557815beb81f.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
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&/a&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/469184& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic3.zhimg.com/v2-5d06d77cd574b88b550519.jpg& data-lens-id=&469184&&
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&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
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&/a&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/333376& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/v2-69aa6bcaeaa2.jpg& data-lens-id=&333376&&
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&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://www.zhihu.com/video/333376&/span&
&/a&&p&—————动手做，看图文菜谱—————&/p&&h2&&b&- 凉 菜 -&/b&&/h2&&p&&b&▋ 梅 酒 小 番 茄&/b&&/p&&p&食材：小番茄300g，梅酒150ml，蜂蜜1大勺，话梅2颗&/p&&p&1.煮一壶开水，水开后浇到小番茄上&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic2.zhimg.com/v2-bd578cdd94f949fe38df0d_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-bd578cdd94f949fe38df0d_r.jpg&&&/figure&&p&2.小番茄烫十几秒后捞出，放入有冰块的冰水中&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic4.zhimg.com/v2-886fa659c71e650d263f_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-886fa659c71e650d263f_r.jpg&&&/figure&&p&3.小番茄去皮，装进保鲜袋&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic1.zhimg.com/v2-4bce555ab70a_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-4bce555ab70a_r.jpg&&&/figure&&p&4.小番茄中加入梅酒、蜂蜜、话梅和一颗梅子&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fe_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fe_r.jpg&&&/figure&&p&5.保鲜袋尽量挤压出所有空气，密封，放进冰箱冷藏&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic1.zhimg.com/v2-cf22b1bdbbffc69f89e0f688_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-cf22b1bdbbffc69f89e0f688_r.jpg&&&/figure&&p&6.泡过隔夜的小番茄转移到碗中，倒一些汁在碗里&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic1.zhimg.com/v2-6a65b015fb632d67ad5c98_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-6a65b015fb632d67ad5c98_r.jpg&&&/figure&&p&7.完成&/p&&figure&&img data-rawheight=&562& src=&https://pic4.zhimg.com/v2-923cf9dd2bc79e2a574d4b_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-923cf9dd2bc79e2a574d4b_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&Tips&/li&&/ul&&p&1、小番茄烫过之后很容易剥皮，但不要烫太久，以免过熟；&/p&&p&2、放进冰箱冷藏过程中可以偶尔给它翻一下，让小番茄入味更均匀。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&▋ 心 太 软&/b&&/p&&p&食材：大枣150g，糯米粉50g，清水50g，蜂蜜2大勺&/p&&p&1.红枣浸泡十分钟&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic1.zhimg.com/v2-73ba13d5b9b0dc8bd254cc445f7a9cc4_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-73ba13d5b9b0dc8bd254cc445f7a9cc4_r.jpg&&&/figure&&p&2.糯米粉加入清水，混合成一个柔软光滑的面团，盖上保鲜膜静置&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic3.zhimg.com/v2-e8eb47b7bad6_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-e8eb47b7bad6_r.jpg&&&/figure&&p&3.泡好的红枣纵向切一刀；沿着切口轻轻掰开一点，用刀尖绕着枣核的一端刮一圈&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic3.zhimg.com/v2-f0c54fa8c8b9e8e36dcc2aa_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-f0c54fa8c8b9e8e36dcc2aa_r.jpg&&&/figure&&p&4.用手把枣核抠出来，红枣就处理好了&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic2.zhimg.com/v2-947ed4dc1_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-947ed4dc1_r.jpg&&&/figure&&p&5.揪一小块糯米面团，捏成比枣核稍大但形状类似的小团&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic4.zhimg.com/v2-8dc86e9efd65c3c479df_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-8dc86e9efd65c3c479df_r.jpg&&&/figure&&p&6.捏好的面团塞进处理好的红枣&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic4.zhimg.com/v2-907bebf01f_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-907bebf01f_r.jpg&&&/figure&&p&7.放入蒸箱蒸15分钟&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fd8e8cb6aa358ea4b9960b_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-fd8e8cb6aa358ea4b9960b_r.jpg&&&/figure&&p&8.蜂蜜在微波炉中转30秒，加一点点水稀释一下，淋在蒸好的心太软上&/p&&figure&&img data-rawheight=&563& src=&https://pic4.zhimg.com