大数据分析合法么

Ⅰ 贵阳大数据是一个什么样子的工程合法吗

合法的。

贵阳大数据主要通过自主开发的大数据交易电子系统，线上与线下相互结合，撮合客户进行大数据交易，促进数据流通，同时，定期对数据供需双方进行评估，规范数据交易行为，维护数据交易市场秩序，保护数据交易各方合法权益。

面向社会提供完整的数据交易、结算、交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务，以及大数据清洗建模分析服务、大数据定向采购服务、大数据平台技术开发等增值服务。

交易数据是基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的结果，彻底解决了数据交易如何保护隐私及数据所有权的问题。

交易数据主要是清洗建模后的政府数据、金融数据、互联网数据。 目前，已有济宁、宁夏、武汉、苏州、贵阳等地政府相继开通了政府数据公开账户。

(1)大数据分析合法么扩展阅读：

贵州省近日发布了2017年大数据十大工程，其中拟定了贵阳大数据交易所年度发展目标：交易会员达到2000家，交易规模累计3亿元(人民币，下同)以上。

当前，大数据正在成为“新经济”的新引擎，提供强而有力的经济新动能，已上升为国家战略。作为中国首个国家级大数据综合试验区，贵州大数据产业发展上已实现了一系列首创之举。

于2015年4月正式挂牌运营的贵阳大数据交易所，是全球第一家大数据交易所，总部位于贵阳，目前已建成北京、上海、深圳和成都四大运营中心。交易所旨在推动政府数据公开、行业数据价值发现，通过大数据交易，驱动贵州乃至全球大数据产业发展。

据《2016年中国大数据交易产业白皮书》预计，中国大数据产业市场规模2020年将达13626亿元，其中大数据交易545亿元。对此有业内人士分析认为，在合法的数据隐私保护条例下，未来大数据会作为国家与社会的重要资产，将诞生一个万亿级别的交易市场。

同时贵阳大数据交易所在国家大数据政策的推动下以市场化方式运作，在中国大数据交易领域已是领军者，未来有望成为中国上市的“交易所第一股”。

Ⅱ 同盾科技大数据检测一个人的信用，算是合法么

同盾科技大数据检测一个人的信用，不能说违法。
个人信用就是道德。
对于道德，人人有自持的义务。

Ⅲ 大数据杀熟违法吗

据报道，这两天互联网厂商“大数据杀熟”的新闻，却引来网友的一片热议，专家表版示，所谓“大数据杀熟”权，有人将其定义为互联网厂商利用自己所拥有的用户数据，对老用户实行价格歧视的行为。

也有媒体指出，商家的溢价行为本身并没有问题，问题在于这种溢价是否透明。如果老客户普遍要支付高于“正常价格”的金额，甚至越是老客户价格越贵，这显然背离了一种朴素的诚信原则，也是对老客户信赖的一种直接辜负。

根据国家发改委《禁止价格欺诈行为的规定》第三条，价格欺诈行为是指经营者利用虚假的或者使人误解的标价形式或者价格手段，欺骗、诱导消费者或者其他经营者与其进行交易的行为。按照这一定义，“大数据杀熟”显然违反了《规定》，是一种典型的价格欺诈。

希望大数据带来的危害可以被得到有效的监管！

Ⅳ 大数据合法吗

大数据检测出来的也只是一个参照，一个比例，可以根据这个来实施一些事情来证明或者反驳，合不合法还要根据结果，法律道德来判断，并不仅仅因为大数据所说的是否守信来决定一个人或一个事

Ⅳ 大数据的分析方法究竟是不是"科学

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

Ⅵ 利用所谓大数据分析帮助报考高校进行收费是否合法

看是否涉及到隐私

Ⅶ 大数据合法么

是犯法的，严重侵犯个人隐私，但是资本控制的社会，法律对资本没有效力，资本需要海量的个人隐私谋取利益。

Ⅷ 政府利用大数据分析可以怎么样

大数据时代的到来为政府治理理念的转型带来了新机遇。对于政府而言，要提升自身的治理能力，必须要在其中融入新的思维和新的文化，在这一方面，大数据中的数据思维与文化模式可以为政府治理工作的转型提供思路，如果将大数据充分地利用起来，政府治理工作便可以实现多层次、多元化、多角度发展，最终实现政府管理工作以公共服务为主、协同共治为辅的目的。如今，政府开展治理工作时，不能仅仅依靠传统的经验了，任何工作都必须要基于数据的基础上开展，这就要求政府工作人员深入到群众之中，采集客观资料，并进行科学的实证分析，以此作为开展工作的基础。也就是说，任何一项工作的开展都必须要用数据来说话，这对于促进政府工作的转型有着非常积极的效果。
大数据为政府治理模式的创新带来了新的发展机遇。大数据是对海量数据的科学运算，人们可以找寻到不同数据之间的密切联系，这也是大数据方法论的思想。此外，在大数据技术平台的支持下，人们可以采用众包、外包等一系列的组织模式来革新政府治理的组织架构，将传统的组织架构向合作、协同方面进行转型，从这一层面而言，将大数据理论引入到政府治理工作中，可以为政府治理模式的开展提供创新的模式。种种实践证实，大数据给政府治理模式的创新主要带来了几个方面的发展机遇：一是促进了政府治理模式从粗放式到精细化的转型；二是促进了政府治理模式从单一性到协同共享性的转型；三是促进了政府治理模式从被动性到主动性的转型。
大数据时代的到来提升了政府决策工作的科学性。近年来，政府各项公共事务变得越来越复杂，仅仅依靠工作人员的个人感知是无法对所有事务做出科学、准确的判断的，要想从根本上提升政府决策工作的科学性，就需要合理应用大数据思维模式，收集数据，分析现阶段经济社会运行过程中的规律，采取合理的数据挖掘来开展决策工作。从本质上而言，大数据给政府决策部门带来了如下的改变：首先，在制定决策时，政府的决定已经不是个别领导的决策，而是必须要使用数据说话，根据数据来制定出决策，与传统的决策模式相比，该种决策模式更加的科学、精准；其次，在决策实施跟踪阶段，政府可以充分利用社交网络与物联网来分析决策的实施情况，利用数据对实施成果进行监控，这可以帮助政府及时地调整决策方向和决策模式。
大数据为政府服务效能的提升带来新的机遇。要提升政府的综合治理能力，必须采取科学有效的措施提升政府的服务效能，这也是大数据背景下建设服务型政府的关键性因素。在政府治理的背景下，要提升政府的服务效能，不仅需要提升政府行政部门的审批效率，还要采取相应的措施提升政府公共服务产品的质量。一是在提升行政审批效率方面，凭借大数据能够帮助政府打破不同部门之间的信息孤岛，构建出完善的行政审批服务云平台，利用大数据能真正的为老百姓办实事，为老百姓节约时间，这既有效提升了政府开展行政工作的效率，还可以大范围的节约政府开支。二是在提升公共产品的服务质量方面，政府工作人员可以利用大数据对公共服务产品的数据进行深入的分析与挖掘，让公共服务产品供给走向个性化、分层化以及精准化发展道路。还可以利用大数据的兼容性和开放性，鼓励越来越多的社会大众参与到政府决策活动中，让他们对政府决策工作进行科学的监督，不断提升公共服务产品的综合质量。

Ⅸ 大数据现状，风险是什么是否侵犯网民权益

大数据分析处理解决方案
方案阐述
每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。
数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。
原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。
所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
解决关键
如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类： 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类： 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。
实施收益
多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。