大数据筹

1. 什么叫众筹什么叫大数据

• 众筹翻译自国外crowdfunding一词，即大众筹资或群众筹资，是指用团购+预购的形式，向网友版募集项目资金的模式。权相对于传统的融资方式，众筹更为开放，为更多小本经营或创作的人提供了无限的可能，通过车博所众筹一笔资金，用于购买相应的二手车，二手车属于全体投资人，然后销售二手车赚取价差进行分红。这种盈利模式背后的资产不再是债权，而是车辆物权收益，收益的来源也不再是利息，而是生意分红。用户也不再仅仅是投资者，而是成为了合伙人。

• 数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]

• 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

2. 大数据是干嘛的

大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采内集、整理、传输、存储、容安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。

大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。

(2)大数据筹扩展阅读：

大数据应用举例

洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

3. 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据

“大数据”简单理解为：

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。大数据，在于海量，单机无法快速处理，需要通过垂直扩展，即大内存高效能，水平扩展，即大磁盘大集群等来进行处理。

大数据为什么重要：

获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化

大数据技术对这些含有意义的数据进行专业化处理，对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。

如何应用大数据：

大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

4. 大数据时代的金融众筹为什么这样红

作为互联网金融的重要组成部分，众筹金融正成为互联网大数据移动金融时代金融创新的重要模式。今年1月发布的《中国互联网众筹2014年度报告》显示，2014年中国众筹募资总额累计达到9亿多元，其中四季度超过4.5亿元，众筹机构如雨后春笋般出现，截至2014年底，中国奖励类和股权类众筹平台总数已达116家，一年新增平台78家。

众筹为何这样红？中国人民银行金融研究所所长姚余栋、中国人民大学法学院副院长杨东、贵阳众筹金融交易所董事长刘文献等专家学者，共同解读大数据时代的金融众筹。
众筹金融是信息时代的金融生态

姚余栋：后全球金融危机时代，寻找复苏和经济增长的新亮点成为各国关注的焦点。同时，新技术的飞速发展也使得信息收集、处理、传递的机制发生了根本性改变，带来了“互联网+”时代的经济与金融变革。

传统金融发展与实体产业的脱离，金融部门对实业部门的优势等，都使得金融业陷入“自我游戏”中。而“共享金融”能够有助于缓解甚至根除现有金融体系的主要弊端。一则重点解决主流金融体系的服务“短板”，服务居民金融（消费金融和财富管理）和小企业金融（融资加信用）；二则促使金融摆脱“高大上”，走下“神坛”，推动分布式、规范式、自律性、公开透明的金融“软规则”建设，谋求低成本、高效率的新型金融交易市场；三则巩固P2P时代的共享金融模式，且逐渐向B2B、B2P、P2B等领域拓展。

杨东：互联网的技术、信息技术或者是IT、DT技术的革命，肯定会形成新的金融制度的变革，甚至是一种新的社会关系的变革。我个人认为众筹制度是这个社会生产关系变革，或是金融变革的核心。

今年7月18日，中国人民银行等多部委联合发布了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，真正吹响了互联网时代金融服务于小微企业、服务于普通民众、服务于实体经济、实现普惠金融的号角。因为当前的中国不缺少大企业大金融大机构，缺少的不是GDP的总量，而是小微企业的发展、创新创业，是大众创业、万众创新的基础保障，同时也是真正服务普通老百姓的理财需求、金融服务需求的根本。这些底层的，包括小微企业、创新创业、老百姓的底层需求，实际上只有靠大力发展互联网金融、“互联网+金融”，才能满足。

众筹金融创新激活新常态下中国经济

姚余栋：从2016年起的下一个五年，我国已然站在了一个新高点、新起点。当前，中国经济更注重创新驱动，更加倚重消费拉动。而适应经济新常态，金融的创新发展是重要的支撑和支持。“十三五”期间，互联网和金融将呈现出深度融合态势。

股权众筹是多层次资本市场的重要补充和金融创新的重要领域，同时对服务实体经济和控制宏观杠杆水平有至关重要的作用。创业浪潮之后如果配之以股权众筹可能会给我们造就一大批发展前景很好的企业。在这里引用一句话，前期是铺天盖地，通过股权众筹以后可能就是顶天立地。

刘文献：众筹在我国经济发展中的影响越来越大，成为实业界、产业界、百姓投资理财、金融界创新的交叉点、交汇点、热点，成为民间资本市场最好的路径、小企业发展的好模式。
众筹金融依靠移动互联网、大数据、云计算，实现支付清算、资金融通、风险防范等金融本质功能，并具有快速、便捷、高效、低成本的优势，以及场外、涉众、混同的特征。同时，众筹金融平台依靠互联网与线上线下共同推进发展的模式向群众募资，支持项目发起的个人或企业融资，又具有低门槛、多样性、依靠大众力量、注重创意的特征。

贵阳发展众筹金融注重顶层设计风险防范

杨东：防范互联网金融风险，从政府角度来讲，还需解决好以下几个问题：一是什么样的平台是合格的，要设定一个门槛，出台监管政策明确对平台进入的要求。二是对投资者、消费者各种保护措施必须到位，对金融消费者的各种隐私信息、数据给予有力的保障。三是对于平台上上线的项目信息披露必须更加高效、更加及时。四是转变监管思维，在互联网时代的金融监管建立有效的大数据监控体系，以应对互联网金融的高传导性风险。五是应该加大对投资者的教育。

姚余栋：在大众创业万众创新的浪潮下，股权众筹对服务实体经济和控制宏观杠杆水平非常重要。应该通过金融创新，丰富资本市场的层次，走向大私募，为未来的小公募发展预留空间，严守底线，不碰红线，适度监管，为股权众筹未来持续健康发展护航。

人民银行金融研究所的互联网金融研究小组提出了一套“五四三二一”方案。“五”是对股权众筹的定义——新五板，如果按照帮助企业成长的阶段来讲，股权众筹就是幼儿园或是小学阶段，让企业在进入新三板这个中学阶段前有一个培育过程。“四”是传统金融领域主要分成公募、私募，但是中间还有很多空档。“三”就是要对众筹划分大中小三个档次。“二”是众筹平台不要碰钱，不搞资金池；平台不进行担保或隐性担保。“一”是一条红线不能碰。

刘文献：贵阳从确立大数据、互联网金融为发展方向伊始，就注重顶层设计，从机制、体制上防范众筹金融风险，确保众筹金融依法依规进行。贵阳众筹金融交易所制定了投资者适当性管理条例，对众筹投资人的要求，类比于私募资金对投资者的要求制定，同时根据投资者年收入情况，指导投资资金不超过年收入相应比例。

交易所目前在风控上严格操作。筹前，严格项目审核，领筹人与第三方专业顾问服务机构承担保荐职能。筹中,使用“领投+跟投”机制，由机构投资人对某个项目进行领投，再由个人投资者进行跟投，减少信息不对称的风险。投后管理和退出制度，则包括要求企业定期披露财务数据，交易所对筹后管理实施监管职责和信息披露；制定客户回访制度，定期对创始团队进行回访，持续进行评估等等。

5. 大数据技术的发展趋势有哪些

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域回，有着旺盛的答应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

6. 什么是大数据大数据具体有什么用大数据到底能干什么

什么是大数据？

一句话快答：一是大数据是一个很大的海量的数据集；二是指版的新型处理权海量数据的技术体系。

大数据是一个抽象的概念，可以简单理解为"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据有什么价值？

一句话快答：将海量数据价值化。

大数据的核心作用是数据价值化，简单地说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个将数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

大数据有哪些作用？

一句话快答：给人类提供辅助服务，为智能体提供决策服务。

大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+，可以应用在各行各业"，如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。

对企业而言，大数据可提高工作效率，降低企业成本，精准营销带来更多客户。

对政府而言，可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。

对个人而言，可以利用大数据更了解自己等。加米谷大数据培训。

7. 什么是大数据 大数据是什么意思

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(7)大数据筹扩展阅读

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

8. 什么叫众筹什么叫大数据什么叫互联网思维

众筹翻译自国外crowdfunding一词，即大众筹资或群众筹资，香港译作内「群众集资」容，台湾译作「群众募资」。由发起人、跟投人、平台构成。具有低门槛、多样性、依靠大众力量、注重创意的特征，是指一种向群众募资，以支持发起的个人或组织的行为。一般而言是透过网络上的平台连结起赞助者与提案者。群众募资被用来支持各种活动，包含灾害重建、民间集资、竞选活动、创业募资、艺术创作、自由软件、设计发明、科学研究以及公共专案等。
大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
互联网思维，就是在（移动）互联网+、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、用户、产品、企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式。

9. 大数据如何入门

听说你想要学大数据？你确定你搞清楚概念了吗？我们来做个小测验吧：
数据分析师在公司是干什么的？
大数据和普通数据最大的区别是什么？
你的日常工作中根本接触不到大数据，你真正想学的是大数据吗？
有点蒙圈了吧。鱼君正是要帮你在最短的时间内理清这些概念，找准自己前进的方向。
大数据之“大”数据，大家会陌生吗？不会。我们每天的日常生活都会接触到数据。淘宝购物时货比三家的价格，年终考核之后发给我们的奖金，发表在知乎上的文章的评论数量，这些都是数据。
从人们会计数开始，数据就有了，数据分析也是。那么大数据呢？
说到大数据，你就绕不开互联网。在互联网出现之前，虽然政府部门和一些公共事业单位通过日积月累获得了较大量的数据，但并没有形成足够的影响力。直到互联网产品的出现，由于它收集用户数据的便利性，通常在一天之内就能够累计其他行业可能一年才能获取的数据量。
数据量的升级造成算法和硬件都必须要升级，操作起来的技术难度也就会提高很多。这个时候，就需要专业的技术和平台来完成存储，处理和分析大数据的工作。比如说，大家都听过的Hadoop平台，MapRece算法。都是大数据时代的产物。
因此，我认为，大数据的核心，就在于大。
有一定规模的互联网公司都会成立专门的大数据部门来管理自己产品所收集到的大数据。数据量越大，处理难度就越高，相应的，可能挖掘到的内涵也会更多。于是，大数据就成了一个产业，一个火热的产业。
大数据圈子里的人在大数据行业这个圈子里，公司提供的职位大致分为三类：数据分析师，数据产品经理，数据工程师。他们紧密合作，共同驱动公司的数据决策文化。
那么，着三种职位都是做什么的？又该怎么入行呢？
数据分析师
数据分析师，是使用大数据的人。核心是掌握各种数据分析工具和数据分析技能，目标是为公司管理层和产品团队提供分析报告，帮助他们做决策。
实际工作中，数据会被处理成各种不同的类型提供给数据分析师使用，有比较原始的，有比较简单好用的。因此，数据分析师需要掌握R, SQL，Excel, Python基础编程等多种技能，以及熟练掌握常用的数据分析方法。
如果你立志于成为一个数据分析师甚至数据科学家，那么我强烈建议你进行系统的学习。
数据产品经理
数据产品经理是设计数据产品的人。核心技能是数据需求分析和数据产品的设计，和其他的互联网产品经理并没有本质的不同。实际工作中，数据产品经理需要收集不同用户的数据需求并且设计出好用的数据产品提供给大家，帮助他们“用数据做决定”。
怎么入门呢？关于具体的进阶流程，我希望你听一下我在一块听听上做的讲座《4步让你成为大数据产品经理》，会为你提供非常全面的介绍。
常见的推荐入门书籍有《人人都是产品经理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
数据工程师
数据工程师，简单分两种，一类是数据挖掘工程师，另外一类是大数据平台工程师。工程师的基本技能当然是写代码，写高质量的代码。
数据挖掘工程师主要工作是开发大数据流水线以及和数据分析师一起完成数据挖掘项目，而数据平台工程师主要工作是维护大数据平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等编程/脚本语言，熟悉各种基础算法即可以胜任。
如何用数据做决策
对于那些并不想转行进入大数据圈子的人，我们要学的究竟是什么？
我相信，在我们的日常工作中，特别是业绩不佳，找不到突破口的时候，都曾想过能否用数据来帮助自己。因为我们都曾或多或少听过一些牛逼的数据案例，比如纸尿布与啤酒之类。
举一个简单的例子，你经营的餐馆现在状况不佳。你可以自己拍脑袋想一堆的新点子来尝试改善现状。你也可以，收集整理数据，通过分析找出根本原因，并提出对应解决方案，从而扭转局面。后者听起来似乎更加靠谱一些。
那么，你该收集什么数据，做什么分析，这就是你需要学习的：“如何用数据做决策”。从这个角度讲，我认为：
人人都应该是数据分析师
学习系统的数据决策和数据分析思维，我们可以从这篇文章开始：从0到1搭建数据分析知识体系。我自己工作中常用的数据分析方法都被囊括在里面，如果趋势分析，多维分解，用户分群，漏斗分析等等。请不要小看一篇文章，知识在精不在多。
你还可以从一本简单好读的《谁说菜鸟不会数据分析》开始搭建你的数据分析思维。
关于数据分析的书籍太多了，众口难调，随便一搜就有一大堆推荐。而其中所讲的知识和理论其实都是类似的。最终要让他们发挥作用，还是要和实践结合起来。
因此，我认为，在自己的生意和工作中多实践数据分析，多思考，遇到问题多在社群中提问和大家探讨，是最好的学习办法。我自己也一直是这样践行的。
带着问题去学习，是最好的方式。
在这个过程中，随着你对数据的深入了解，掌握更多的数据分析语言和工具。从Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的数据量也会越来越大。但你大可不必一开始就扎入这些工具的学习中，那样会收效甚微。