
改变世界的第四种力量—大数据
世界著名未来学家托夫勒曾说改变这个世界的力量有三种暴力、知识、金钱,而如今我们的世界正在被第四种力量改变,那就是大数据!
—— 题记
也许你不知道什么是大数据,但是你一定发现了当你打开常用的浏览器之后网页上的推荐内容很多都是你曾经浏览过的,或者是你比较感兴趣的,这就是大数据。前几天某报纸有一篇文章说我们网购的假货跟大数据有关,所有的茅头都指向了大数据,觉得是大数据“出卖”了自己,据说我们的消费记录,购买记录,单价记录,将作为发货参考数据被系统识别,如果你一直都买低价位或者高仿的东西,发货系统就会给你发假货或者高仿。然而,真的是大数据的错么?大数据莫名其妙就成了“背锅侠”,或许你还没有弄懂大数据的核心是什么。
大数据不管应用在哪个行业它的核心都是通过技术来获知事情发展的真相,最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。具体来说,要实现大数据的核心价值,还需要前两个重要的步骤,第一步是通过“众包”的形式收集海量数据,第二步是通过大数据的技术途径进行“全量数据挖掘”,最后利用分析结果进行“资源优化配置”。说白了,大数据最终的落地就是资源优化配置。所以诸位剁手党们此刻还飞奔在路上的假货和大数据无关!大数据只是客观的还原“真相”,帮用户准确进行数据分析和消费定位而已,你买的假货还真赖不到大数据头上。
俗话说无风不起浪,大家之所以觉得是被大数据“坑”了,很大程度上是不了解大数据造成的“误解”。接下来我们从实际案例出发给大家介绍一下大数据的应用。比如天机APP,它就是一款纯粹的大数据理念下的追踪软件。我们来看看天机是怎么利用大数据进行资源的优化配置的,它跟传统资讯软件又有哪些不同之处呢?
首先,在海量的资讯中通过众多的渠道进行数据收集,在收集数据完成之后通过语义分析、数据整合、碎片加工等自主研发的核心技术对所有抓取的数据进行分门别类。接着,利用大数据特有的途径对已经筛选过的资讯进行更深层次的数据挖掘,探索数据传播轨迹的发展方向,以及各类媒体对事件的态度。最后,根据不同的用户需求,对资讯进行合理的配置,准确的把资讯及时推送到不同的客户端。在完成初次资源配置以后,时刻关注这些信息的发展状况,不间断的进行更新,直到用户自己选择终止对这类信息的需求。那么应用了大数据的天机和别的资讯软件比较有什么不同点呢?
对于用户来说,普通的资讯软件就是新闻的搬运工,它的主要作用就是把新闻从网页上搬运到一个APP客户端集中起来,方便用户的阅读。在天机的客户端,用户不需要搬运过来的新闻,只要输入关键词,瞬间就能获取全网所有的相关资讯,因为有大数据为依托,完全摆脱了“搬运工”的称号,它的唯一理念就是追踪,最大的功能按钮也是追踪,未来的资讯趋势是让所有的用户参与到资讯的传播过程中来,而天机做到了,它也慢慢的改变了人们的生活方式。
毫无疑问在互联网大数据时代,周围无时无刻不在充斥着各种各样的信息。比如,微信上分享的干货软文、某电商的年度大促信息、某旅行社的国外团购报名打折事宜.......
时间太紧,杂事太多,都会让你无法专注去阅读一条完整的信息,导致效率低下。
▲半分钟原则
以每天早上要阅读的新闻为例:
作为一个上班族你每天早上起来的第一件事就是用尽量少的时间浏览睡着的八小时发生了什么事情,如果你不想上班迟到的话,你的阅读时间只有几分钟而已。
所以你在打开手机上的资讯软件的时候,需要考虑“是否能在五分钟之内读完新闻?”
▪若能,打开你手机上的资讯APP,快速阅读
在打开了手中的资讯软件的情况下,你可以很自信的对碎片化的资讯进行有目的的阅读和吸收,然后决定在接下来的这一天你需要持续关注的新闻有哪些,在头脑中做个简单的过滤就好!在天机的客户端,甚至不需要五分钟就能完成对信息的筛选和接收,从清单到资讯圈只需要半分钟就能够了解所有资讯!
▪若不能,你只能错过你在睡着的八个小时这个世界发生的一切
但是,对天机的用户来说,不会发生早上起来错过新闻这样的事!
▲追踪清单
当你在打开天机的一瞬间,相当于开启了一个大型数据库级别的资讯源,追踪清单会温和的提醒你上一次你关注的话题有哪些新的动态,你可以选择打开也可以选择忽略。
▲追踪按钮
低调的主题追踪功能,在瞬间为你准备好了大家都在看的新闻,源源不断的新鲜新闻通过大数据输送到了不同的用户客户端,绝对不会让用户错过什么。
▲资讯圈
想要最快的浏览新闻,打开天机的资讯圈,里面已经追踪好了所有前一秒发生的新闻,让用户体验最好的是当打开资讯圈的时候,并没有被各大门户网站的新闻刷屏,而是各种渠道的高质量有效资讯(因为天机获取新闻的原则是以资讯本身的价值为标准的,而不是按门户网站的排名来抓取)。对百分之九十的用户来说,打开资讯圈一分钟之内阅读到的新闻就能满足他们对信息的需求。
▲天眼以报道统计为基础精确的计算出所有媒体最近七天对该话题的报道量,报道比例按照按照媒体性质划分出报道的比例,以报道数量排行为结果导向展示了排名前五的媒体,从不同的角度体现了一篇新闻的阅读价值、重视程度、以及报道热度。
▲传播轨迹以时间为顺序,以媒体为核心,用轨迹的形式在现了一条新闻的全部生命过程。突破了新闻的局限性和告别的笼统概念的传播。
这就是天机,在把大数据追踪运用到极致以后,又很自然的回归到了资讯软件的本质使命。毫不夸张的说在北上广深这些经济和互联网技术最发达的地区,百分之八十的人都在使用天机APP。与此同时,天机的4.2版本一上线就被赋予了很多的赞誉和期望,它的具体使用方法也因为人群的不同而千人千样。在业界人士看来,这款APP最大的价值在于:让大数据的梦想不止于空想,让大数据在资讯界的应用有了落地点,澄清了人们对大数据的“误会”让更多人在了解什么是大数据的同时也享受到了追踪带来的愉快阅读体验!
现在大家应该明白了网购买到的假货真的跟大数据无关,那些觉得是大数据出卖自己的,大概是本末倒置了!大数据只是一个忠实的记录着,它会客观的分析所有的真相。你之所以会在网购时买到假货,是因为那些货本身就是假的,毕竟给你发货的是人而不是大数据!而被我们“误会”的大数据正在被应用到越来越多的行业,它的力量正在改变我们的世界!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17