大數據籌

1. 什麼叫眾籌什麼叫大數據

• 眾籌翻譯自國外crowdfunding一詞，即大眾籌資或群眾籌資，是指用團購+預購的形式，向網友版募集項目資金的模式。權相對於傳統的融資方式，眾籌更為開放，為更多小本經營或創作的人提供了無限的可能，通過車博所眾籌一筆資金，用於購買相應的二手車，二手車屬於全體投資人，然後銷售二手車賺取價差進行分紅。這種盈利模式背後的資產不再是債權，而是車輛物權收益，收益的來源也不再是利息，而是生意分紅。用戶也不再僅僅是投資者，而是成為了合夥人。

• 數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]

• 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2]中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

2. 大數據是幹嘛的

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據采內集、整理、傳輸、存儲、容安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。

大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。

(2)大數據籌擴展閱讀：

大數據應用舉例

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

3. 什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據

「大數據」簡單理解為：

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。大數據是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的數據無法存儲、無法計算的狀態。大數據，在於海量，單機無法快速處理，需要通過垂直擴展，即大內存高效能，水平擴展，即大磁碟大集群等來進行處理。

大數據為什麼重要：

獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化

大數據技術對這些含有意義的數據進行專業化處理，對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。

如何應用大數據：

大數據的應用對象可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。

大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

4. 大數據時代的金融眾籌為什麼這樣紅

作為互聯網金融的重要組成部分，眾籌金融正成為互聯網大數據移動金融時代金融創新的重要模式。今年1月發布的《中國互聯網眾籌2014年度報告》顯示，2014年中國眾籌募資總額累計達到9億多元，其中四季度超過4.5億元，眾籌機構如雨後春筍般出現，截至2014年底，中國獎勵類和股權類眾籌平台總數已達116家，一年新增平台78家。

眾籌為何這樣紅？中國人民銀行金融研究所所長姚余棟、中國人民大學法學院副院長楊東、貴陽眾籌金融交易所董事長劉文獻等專家學者，共同解讀大數據時代的金融眾籌。
眾籌金融是信息時代的金融生態

姚余棟：後全球金融危機時代，尋找復甦和經濟增長的新亮點成為各國關注的焦點。同時，新技術的飛速發展也使得信息收集、處理、傳遞的機制發生了根本性改變，帶來了「互聯網+」時代的經濟與金融變革。

傳統金融發展與實體產業的脫離，金融部門對實業部門的優勢等，都使得金融業陷入「自我游戲」中。而「共享金融」能夠有助於緩解甚至根除現有金融體系的主要弊端。一則重點解決主流金融體系的服務「短板」，服務居民金融（消費金融和財富管理）和小企業金融（融資加信用）；二則促使金融擺脫「高大上」，走下「神壇」，推動分布式、規範式、自律性、公開透明的金融「軟規則」建設，謀求低成本、高效率的新型金融交易市場；三則鞏固P2P時代的共享金融模式，且逐漸向B2B、B2P、P2B等領域拓展。

楊東：互聯網的技術、信息技術或者是IT、DT技術的革命，肯定會形成新的金融制度的變革，甚至是一種新的社會關系的變革。我個人認為眾籌制度是這個社會生產關系變革，或是金融變革的核心。

今年7月18日，中國人民銀行等多部委聯合發布了《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》，真正吹響了互聯網時代金融服務於小微企業、服務於普通民眾、服務於實體經濟、實現普惠金融的號角。因為當前的中國不缺少大企業大金融大機構，缺少的不是GDP的總量，而是小微企業的發展、創新創業，是大眾創業、萬眾創新的基礎保障，同時也是真正服務普通老百姓的理財需求、金融服務需求的根本。這些底層的，包括小微企業、創新創業、老百姓的底層需求，實際上只有靠大力發展互聯網金融、「互聯網+金融」，才能滿足。

眾籌金融創新激活新常態下中國經濟

姚余棟：從2016年起的下一個五年，我國已然站在了一個新高點、新起點。當前，中國經濟更注重創新驅動，更加倚重消費拉動。而適應經濟新常態，金融的創新發展是重要的支撐和支持。「十三五」期間，互聯網和金融將呈現出深度融合態勢。

股權眾籌是多層次資本市場的重要補充和金融創新的重要領域，同時對服務實體經濟和控制宏觀杠桿水平有至關重要的作用。創業浪潮之後如果配之以股權眾籌可能會給我們造就一大批發展前景很好的企業。在這里引用一句話，前期是鋪天蓋地，通過股權眾籌以後可能就是頂天立地。

劉文獻：眾籌在我國經濟發展中的影響越來越大，成為實業界、產業界、百姓投資理財、金融界創新的交叉點、交匯點、熱點，成為民間資本市場最好的路徑、小企業發展的好模式。
眾籌金融依靠移動互聯網、大數據、雲計算，實現支付清算、資金融通、風險防範等金融本質功能，並具有快速、便捷、高效、低成本的優勢，以及場外、涉眾、混同的特徵。同時，眾籌金融平台依靠互聯網與線上線下共同推進發展的模式向群眾募資，支持項目發起的個人或企業融資，又具有低門檻、多樣性、依靠大眾力量、注重創意的特徵。

貴陽發展眾籌金融注重頂層設計風險防範

楊東：防範互聯網金融風險，從政府角度來講，還需解決好以下幾個問題：一是什麼樣的平台是合格的，要設定一個門檻，出台監管政策明確對平台進入的要求。二是對投資者、消費者各種保護措施必須到位，對金融消費者的各種隱私信息、數據給予有力的保障。三是對於平台上上線的項目信息披露必須更加高效、更加及時。四是轉變監管思維，在互聯網時代的金融監管建立有效的大數據監控體系，以應對互聯網金融的高傳導性風險。五是應該加大對投資者的教育。

姚余棟：在大眾創業萬眾創新的浪潮下，股權眾籌對服務實體經濟和控制宏觀杠桿水平非常重要。應該通過金融創新，豐富資本市場的層次，走向大私募，為未來的小公募發展預留空間，嚴守底線，不碰紅線，適度監管，為股權眾籌未來持續健康發展護航。

人民銀行金融研究所的互聯網金融研究小組提出了一套「五四三二一」方案。「五」是對股權眾籌的定義——新五板，如果按照幫助企業成長的階段來講，股權眾籌就是幼兒園或是小學階段，讓企業在進入新三板這個中學階段前有一個培育過程。「四」是傳統金融領域主要分成公募、私募，但是中間還有很多空檔。「三」就是要對眾籌劃分大中小三個檔次。「二」是眾籌平台不要碰錢，不搞資金池；平台不進行擔保或隱性擔保。「一」是一條紅線不能碰。

劉文獻：貴陽從確立大數據、互聯網金融為發展方向伊始，就注重頂層設計，從機制、體制上防範眾籌金融風險，確保眾籌金融依法依規進行。貴陽眾籌金融交易所制定了投資者適當性管理條例，對眾籌投資人的要求，類比於私募資金對投資者的要求制定，同時根據投資者年收入情況，指導投資資金不超過年收入相應比例。

交易所目前在風控上嚴格操作。籌前，嚴格項目審核，領籌人與第三方專業顧問服務機構承擔保薦職能。籌中,使用「領投+跟投」機制，由機構投資人對某個項目進行領投，再由個人投資者進行跟投，減少信息不對稱的風險。投後管理和退出制度，則包括要求企業定期披露財務數據，交易所對籌後管理實施監管職責和信息披露；制定客戶回訪制度，定期對創始團隊進行回訪，持續進行評估等等。

5. 大數據技術的發展趨勢有哪些

大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域回，有著旺盛的答應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

6. 什麼是大數據大數據具體有什麼用大數據到底能幹什麼

什麼是大數據？

一句話快答：一是大數據是一個很大的海量的數據集；二是指版的新型處理權海量數據的技術體系。

大數據是一個抽象的概念，可以簡單理解為"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

大數據有什麼價值？

一句話快答：將海量數據價值化。

大數據的核心作用是數據價值化，簡單地說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個將數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

大數據有哪些作用？

一句話快答：給人類提供輔助服務，為智能體提供決策服務。

大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。

對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。

對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。

對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。加米穀大數據培訓。

7. 什麼是大數據 大數據是什麼意思

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(7)大數據籌擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

8. 什麼叫眾籌什麼叫大數據什麼叫互聯網思維

眾籌翻譯自國外crowdfunding一詞，即大眾籌資或群眾籌資，香港譯作內「群眾集資」容，台灣譯作「群眾募資」。由發起人、跟投人、平台構成。具有低門檻、多樣性、依靠大眾力量、注重創意的特徵，是指一種向群眾募資，以支持發起的個人或組織的行為。一般而言是透過網路上的平台連結起贊助者與提案者。群眾募資被用來支持各種活動，包含災害重建、民間集資、競選活動、創業募資、藝術創作、自由軟體、設計發明、科學研究以及公共專案等。
大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
互聯網思維，就是在（移動）互聯網+、大數據、雲計算等科技不斷發展的背景下，對市場、用戶、產品、企業價值鏈乃至對整個商業生態進行重新審視的思考方式。

9. 大數據如何入門

聽說你想要學大數據？你確定你搞清楚概念了嗎？我們來做個小測驗吧：
數據分析師在公司是干什麼的？
大數據和普通數據最大的區別是什麼？
你的日常工作中根本接觸不到大數據，你真正想學的是大數據嗎？
有點蒙圈了吧。魚君正是要幫你在最短的時間內理清這些概念，找准自己前進的方向。
大數據之「大」數據，大家會陌生嗎？不會。我們每天的日常生活都會接觸到數據。淘寶購物時貨比三家的價格，年終考核之後發給我們的獎金，發表在知乎上的文章的評論數量，這些都是數據。
從人們會計數開始，數據就有了，數據分析也是。那麼大數據呢？
說到大數據，你就繞不開互聯網。在互聯網出現之前，雖然政府部門和一些公共事業單位通過日積月累獲得了較大量的數據，但並沒有形成足夠的影響力。直到互聯網產品的出現，由於它收集用戶數據的便利性，通常在一天之內就能夠累計其他行業可能一年才能獲取的數據量。
數據量的升級造成演算法和硬體都必須要升級，操作起來的技術難度也就會提高很多。這個時候，就需要專業的技術和平台來完成存儲，處理和分析大數據的工作。比如說，大家都聽過的Hadoop平台，MapRece演算法。都是大數據時代的產物。
因此，我認為，大數據的核心，就在於大。
有一定規模的互聯網公司都會成立專門的大數據部門來管理自己產品所收集到的大數據。數據量越大，處理難度就越高，相應的，可能挖掘到的內涵也會更多。於是，大數據就成了一個產業，一個火熱的產業。
大數據圈子裡的人在大數據行業這個圈子裡，公司提供的職位大致分為三類：數據分析師，數據產品經理，數據工程師。他們緊密合作，共同驅動公司的數據決策文化。
那麼，著三種職位都是做什麼的？又該怎麼入行呢？
數據分析師
數據分析師，是使用大數據的人。核心是掌握各種數據分析工具和數據分析技能，目標是為公司管理層和產品團隊提供分析報告，幫助他們做決策。
實際工作中，數據會被處理成各種不同的類型提供給數據分析師使用，有比較原始的，有比較簡單好用的。因此，數據分析師需要掌握R, SQL，Excel, Python基礎編程等多種技能，以及熟練掌握常用的數據分析方法。
如果你立志於成為一個數據分析師甚至數據科學家，那麼我強烈建議你進行系統的學習。
數據產品經理
數據產品經理是設計數據產品的人。核心技能是數據需求分析和數據產品的設計，和其他的互聯網產品經理並沒有本質的不同。實際工作中，數據產品經理需要收集不同用戶的數據需求並且設計出好用的數據產品提供給大家，幫助他們「用數據做決定」。
怎麼入門呢？關於具體的進階流程，我希望你聽一下我在一塊聽聽上做的講座《4步讓你成為大數據產品經理》，會為你提供非常全面的介紹。
常見的推薦入門書籍有《人人都是產品經理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
數據工程師
數據工程師，簡單分兩種，一類是數據挖掘工程師，另外一類是大數據平台工程師。工程師的基本技能當然是寫代碼，寫高質量的代碼。
數據挖掘工程師主要工作是開發大數據流水線以及和數據分析師一起完成數據挖掘項目，而數據平台工程師主要工作是維護大數據平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等編程/腳本語言，熟悉各種基礎演算法即可以勝任。
如何用數據做決策
對於那些並不想轉行進入大數據圈子的人，我們要學的究竟是什麼？
我相信，在我們的日常工作中，特別是業績不佳，找不到突破口的時候，都曾想過能否用數據來幫助自己。因為我們都曾或多或少聽過一些牛逼的數據案例，比如紙尿布與啤酒之類。
舉一個簡單的例子，你經營的餐館現在狀況不佳。你可以自己拍腦袋想一堆的新點子來嘗試改善現狀。你也可以，收集整理數據，通過分析找出根本原因，並提出對應解決方案，從而扭轉局面。後者聽起來似乎更加靠譜一些。
那麼，你該收集什麼數據，做什麼分析，這就是你需要學習的：「如何用數據做決策」。從這個角度講，我認為：
人人都應該是數據分析師
學習系統的數據決策和數據分析思維，我們可以從這篇文章開始：從0到1搭建數據分析知識體系。我自己工作中常用的數據分析方法都被囊括在裡面，如果趨勢分析，多維分解，用戶分群，漏斗分析等等。請不要小看一篇文章，知識在精不在多。
你還可以從一本簡單好讀的《誰說菜鳥不會數據分析》開始搭建你的數據分析思維。
關於數據分析的書籍太多了，眾口難調，隨便一搜就有一大堆推薦。而其中所講的知識和理論其實都是類似的。最終要讓他們發揮作用，還是要和實踐結合起來。
因此，我認為，在自己的生意和工作中多實踐數據分析，多思考，遇到問題多在社群中提問和大家探討，是最好的學習辦法。我自己也一直是這樣踐行的。
帶著問題去學習，是最好的方式。
在這個過程中，隨著你對數據的深入了解，掌握更多的數據分析語言和工具。從Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的數據量也會越來越大。但你大可不必一開始就扎入這些工具的學習中，那樣會收效甚微。