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大数据:人工智能的基石

2017-06-09 10:02
九一隐士
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从应用角度来说,今天的大数据越来越多地呈现出以下一种或几种特性:

大数据越来越多地来源于生产或服务过程的副产品,但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据。例如,谷歌曾利用全球用户查询中,涉及流行性感冒的关键词的出现频率变化情况,对2003年到2008年全球季节性流感的分布和传播进行跟踪与预测。这一预测的覆盖规模和价值甚至超出了各国卫生部门专门收集相关数据所做的预测。

大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。例如,按照传统方式,电视台某个节目的收视率往往要由专业调查公司通过抽样调查的方式获得数据后估算出来。现在,有了微博或类似的社交网络,我们可以直接利用微博上每时每刻产生的大数据对节目热度进行分析,其准确性往往超过传统的抽样调查方式。

许多大数据都可以实时获取。例如,每年双十一,在各类电子商务平台上,每时每刻都有成千上万笔交易正在进行,所有这些交易数据在阿里交易平台的内部,都可以实时汇总,供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择,为大数据更快产生应用价值提供了基础。

大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。假如能利用用户ID,将用户在微博上的社交行为,和用户在电子商务平台的购买行为关联起来,就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。聚合更多数据源,增加数据维度,这是提高大数据价值的好办法。

大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具,才能充分发挥大数据的价值。例如利用谷歌趋势对过去5年全球地震分布进行分析汇总。根据用户查询地震相关关键词的频率,看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里,谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。

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