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智能生鲜柜系统大数据商业的共同点尽在数据流中​

来源:本站 浏览: 发布日期:2018-04-25

智能生鲜柜系统大数据商业的共同点尽在数据流中

在上述大数据应用的案例中,存在着一些普遍的规律,这些规律可以通过数据流(Data Flow )的一致性体现出来。我们不妨分析一下在上面的几个案例中数据是如何流动的。首先,大量看似杂乱无章的数据点,从很多不同的地方(可以是不同的人、不同的公司,甚至是不同的采样点)收集上来,这些数据在生成时常常是彼此独立的,而且在收集上来之前是原始的、未加工的、无目的的。无论是亚马逊上顾客的购买行为,Netfix 上用户收看电影的行为,还是Google用户上网搜索或者做的事情的行为,事先与这些服务的提供商都是没有沟通和商量5日彼此是独立的。这些大量独立的数据聚合在一起,才能的,观而准确的统计结论,比如网页搜索和结果之间的相关性,得到客太同商品之间的相关性,或者不同电影之间的联系等。在这个过程中,各种数据如同百川入海一般汇聚到一起。

其次,  由于这些数据在产生和收集时是没有特定目的的,因业怎样使用它们需要视特定的应用而定,比如Google在网页搜索排序中使用的数据,与它在给用户搜索提示时使用的数据不同,虽然它们都是从同一个来源收集到的。由于大数据的多维度特征,使用者可以根据自己的需求进行筛选、过滤和处理。同时,由于在收集数据时事先没有太多的目的性,从这些数据中能够得到什么结果事先也无从知晓,最终从数据中得出什么结论就是什么结论。
在上述过程中,数据的流向是从枝末的局部到整体。而当我们利用从大数据得到的规律指导商业行为和其他行为时,数据的流向则是从整体到局部,前面的几个例子无一不是先从大数据找到普遍规律,然后再应用于每一个具体的用户,并且影响到每一个具体的操作。以抓毒品种植和偷漏税为例,警察局或者税务局首先需要根据大数据「解用电或者纳税普遍的模式,然后要准确地估算出每一个地址止常的模式,这样就能够发现每一个异常的情况。


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