大數據分析合法么

Ⅰ 貴陽大數據是一個什麼樣子的工程合法嗎

合法的。

貴陽大數據主要通過自主開發的大數據交易電子系統，線上與線下相互結合，撮合客戶進行大數據交易，促進數據流通，同時，定期對數據供需雙方進行評估，規范數據交易行為，維護數據交易市場秩序，保護數據交易各方合法權益。

面向社會提供完整的數據交易、結算、交付、安全保障、數據資產管理和融資等綜合配套服務，以及大數據清洗建模分析服務、大數據定向采購服務、大數據平台技術開發等增值服務。

交易數據是基於底層數據，通過數據的清洗、分析、建模、可視化出來的結果，徹底解決了數據交易如何保護隱私及數據所有權的問題。

交易數據主要是清洗建模後的政府數據、金融數據、互聯網數據。 目前，已有濟寧、寧夏、武漢、蘇州、貴陽等地政府相繼開通了政府數據公開賬戶。

(1)大數據分析合法么擴展閱讀：

貴州省近日發布了2017年大數據十大工程，其中擬定了貴陽大數據交易所年度發展目標：交易會員達到2000家，交易規模累計3億元(人民幣，下同)以上。

當前，大數據正在成為「新經濟」的新引擎，提供強而有力的經濟新動能，已上升為國家戰略。作為中國首個國家級大數據綜合試驗區，貴州大數據產業發展上已實現了一系列首創之舉。

於2015年4月正式掛牌運營的貴陽大數據交易所，是全球第一家大數據交易所，總部位於貴陽，目前已建成北京、上海、深圳和成都四大運營中心。交易所旨在推動政府數據公開、行業數據價值發現，通過大數據交易，驅動貴州乃至全球大數據產業發展。

據《2016年中國大數據交易產業白皮書》預計，中國大數據產業市場規模2020年將達13626億元，其中大數據交易545億元。對此有業內人士分析認為，在合法的數據隱私保護條例下，未來大數據會作為國家與社會的重要資產，將誕生一個萬億級別的交易市場。

同時貴陽大數據交易所在國家大數據政策的推動下以市場化方式運作，在中國大數據交易領域已是領軍者，未來有望成為中國上市的「交易所第一股」。

Ⅱ 同盾科技大數據檢測一個人的信用，算是合法么

同盾科技大數據檢測一個人的信用，不能說違法。
個人信用就是道德。
對於道德，人人有自持的義務。

Ⅲ 大數據殺熟違法嗎

據報道，這兩天互聯網廠商「大數據殺熟」的新聞，卻引來網友的一片熱議，專家表版示，所謂「大數據殺熟」權，有人將其定義為互聯網廠商利用自己所擁有的用戶數據，對老用戶實行價格歧視的行為。

也有媒體指出，商家的溢價行為本身並沒有問題，問題在於這種溢價是否透明。如果老客戶普遍要支付高於「正常價格」的金額，甚至越是老客戶價格越貴，這顯然背離了一種樸素的誠信原則，也是對老客戶信賴的一種直接辜負。

根據國家發改委《禁止價格欺詐行為的規定》第三條，價格欺詐行為是指經營者利用虛假的或者使人誤解的標價形式或者價格手段，欺騙、誘導消費者或者其他經營者與其進行交易的行為。按照這一定義，「大數據殺熟」顯然違反了《規定》，是一種典型的價格欺詐。

希望大數據帶來的危害可以被得到有效的監管！

Ⅳ 大數據合法嗎

大數據檢測出來的也只是一個參照，一個比例，可以根據這個來實施一些事情來證明或者反駁，合不合法還要根據結果，法律道德來判斷，並不僅僅因為大數據所說的是否守信來決定一個人或一個事

Ⅳ 大數據的分析方法究竟是不是"科學

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

Ⅵ 利用所謂大數據分析幫助報考高校進行收費是否合法

看是否涉及到隱私

Ⅶ 大數據合法么

是犯法的，嚴重侵犯個人隱私，但是資本控制的社會，法律對資本沒有效力，資本需要海量的個人隱私謀取利益。

Ⅷ 政府利用大數據分析可以怎麼樣

大數據時代的到來為政府治理理念的轉型帶來了新機遇。對於政府而言，要提升自身的治理能力，必須要在其中融入新的思維和新的文化，在這一方面，大數據中的數據思維與文化模式可以為政府治理工作的轉型提供思路，如果將大數據充分地利用起來，政府治理工作便可以實現多層次、多元化、多角度發展，最終實現政府管理工作以公共服務為主、協同共治為輔的目的。如今，政府開展治理工作時，不能僅僅依靠傳統的經驗了，任何工作都必須要基於數據的基礎上開展，這就要求政府工作人員深入到群眾之中，採集客觀資料，並進行科學的實證分析，以此作為開展工作的基礎。也就是說，任何一項工作的開展都必須要用數據來說話，這對於促進政府工作的轉型有著非常積極的效果。
大數據為政府治理模式的創新帶來了新的發展機遇。大數據是對海量數據的科學運算，人們可以找尋到不同數據之間的密切聯系，這也是大數據方法論的思想。此外，在大數據技術平台的支持下，人們可以採用眾包、外包等一系列的組織模式來革新政府治理的組織架構，將傳統的組織架構向合作、協同方面進行轉型，從這一層面而言，將大數據理論引入到政府治理工作中，可以為政府治理模式的開展提供創新的模式。種種實踐證實，大數據給政府治理模式的創新主要帶來了幾個方面的發展機遇：一是促進了政府治理模式從粗放式到精細化的轉型；二是促進了政府治理模式從單一性到協同共享性的轉型；三是促進了政府治理模式從被動性到主動性的轉型。
大數據時代的到來提升了政府決策工作的科學性。近年來，政府各項公共事務變得越來越復雜，僅僅依靠工作人員的個人感知是無法對所有事務做出科學、准確的判斷的，要想從根本上提升政府決策工作的科學性，就需要合理應用大數據思維模式，收集數據，分析現階段經濟社會運行過程中的規律，採取合理的數據挖掘來開展決策工作。從本質上而言，大數據給政府決策部門帶來了如下的改變：首先，在制定決策時，政府的決定已經不是個別領導的決策，而是必須要使用數據說話，根據數據來制定出決策，與傳統的決策模式相比，該種決策模式更加的科學、精準；其次，在決策實施跟蹤階段，政府可以充分利用社交網路與物聯網來分析決策的實施情況，利用數據對實施成果進行監控，這可以幫助政府及時地調整決策方向和決策模式。
大數據為政府服務效能的提升帶來新的機遇。要提升政府的綜合治理能力，必須採取科學有效的措施提升政府的服務效能，這也是大數據背景下建設服務型政府的關鍵性因素。在政府治理的背景下，要提升政府的服務效能，不僅需要提升政府行政部門的審批效率，還要採取相應的措施提升政府公共服務產品的質量。一是在提升行政審批效率方面，憑借大數據能夠幫助政府打破不同部門之間的信息孤島，構建出完善的行政審批服務雲平台，利用大數據能真正的為老百姓辦實事，為老百姓節約時間，這既有效提升了政府開展行政工作的效率，還可以大范圍的節約政府開支。二是在提升公共產品的服務質量方面，政府工作人員可以利用大數據對公共服務產品的數據進行深入的分析與挖掘，讓公共服務產品供給走向個性化、分層化以及精準化發展道路。還可以利用大數據的兼容性和開放性，鼓勵越來越多的社會大眾參與到政府決策活動中，讓他們對政府決策工作進行科學的監督，不斷提升公共服務產品的綜合質量。

Ⅸ 大數據現狀，風險是什麼是否侵犯網民權益

大數據分析處理解決方案
方案闡述
每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。
數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。
原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助政府在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。
所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。
大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。
用大數據引領創新管理。無論是政府的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。政府部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。政府和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。
解決關鍵
如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。
解決方案
多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐政府、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。
實施收益
多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。