㈠ 采集分析数据 大数据如何助力社会治理
采集分析数据 大数据如何助力社会治理
“大数据”曾经是个大众眼中颇有距离感的专业词汇，可是这几年“大数据”成了人们身边的高频词汇：当你上网购物时，平台总能准确推荐你想要的商品；当你下载某款APP或者打开某个程序，总要你点击同意那些冗长的隐私条款；甚至当你使用不同账号享用同样服务时，居然发现可能遭遇了“大数据杀熟”……
信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会治理方式产生重要影响。大数据既为我们的生活带来了巨大便利，打开了未来的无限可能，同时也提出了全新的挑战。毫无疑问，大数据正在塑造未来的样貌，那么大数据将可能在哪些方面深刻改变我们的生活？
采集分析数据：提前化解风险
贵州黔东南苗族侗族自治州有很多苗寨，这里仅50户以上的木质连片村寨就达3922个，木质农房达88万栋。不过，随着当地农村经济条件的不断改善，电气火灾也迅猛抬头，而为了有效预防火灾，当地把眼光投向了“大数据”。
记者在黔东南州的西江千户苗寨看到，这里家家户户都在总进线处安装了一个灭弧型电器保护装置。“这些保护装置同时也是农村电气火灾监控大数据平台的感知模块。”当地工作人员打开其手机上一款名为“电丁丁”的APP介绍，大数据中心全天候采集农户用电数据，一旦发现其家中用电数据异常，系统会自动通过手机APP发出预警，通知工作人员上门检查处理。不仅如此，大数据中心针对区域用电数据会生成日报、周报和月报表，分析用电规律，评估安全系数，为预判电器火灾风险、精准指导农村电改提供大数据支撑。
“通过数据采集和大数据分析技术，可以把事后解决改成事先预测，将有可能发生的问题预先监测到并且预解决。”清华大学政治学系副教授孟天广表示，大数据将给社会治理方式带来提升与改变。
这样的例子，记者在深圳南山区也见到一例。2017年清明假期的一天下午，深圳市公安局南山分局人流监测预警系统突然发出预警，原来地形狭长的深圳湾公园短时间内因超量共享单车涌入挤占路面，造成了“毛细栓塞”，很可能发生踩踏。根据大数据提供的实时动态监测、人流趋势分析、人群画像分析等信息，当地公安立即启动应急预案，很快就缓解了现场人流压力，避免了一场可能发生的事故。
“大数据不仅仅为政府的治理贡献数据上的理念、资源、技术、对策，还解决了以前政府在传统治理当中不能解决的问题。”孟天广认为，目前大数据在社会治理的应用方面已经有了一些初步的探索，未来通过大数据来努力推动社会治理的网络化、智能化和系统化，最终可以有效解决政府治理精准化的问题。
政府数据共享：打破孤岛效应
这几年，通过简政放权治理诸如“证明我妈是我妈”一类的奇葩证明取得实质性成效。之所以“奇葩证明”会有生存空间，一个根本的原因在于此前各部门因政务信息之间壁垒森严造成了“数据烟囱”和“信息孤岛”。为此，广东梅州公安打造了一个“证明云”，通过与20多个政府部门实现数据共享，使互联网提供的电子证明与传统证明具有同样效力，成为了专门对付“奇葩证明”的利器。
通过政务信息资源共享来解决“奇葩证明”的难题还只是小试牛刀，而将沉淀在政府手中的数据面向社会开放共享，将深刻引领带动大数据创新应用和产业融合发展。专家介绍，例如空间地理数据的开放，可用于指导采矿、林业、农业、渔业、能源、航海、交通运输等；气象数据的开放，则可以加工用于指导农业生产、旅游业、灾难管理、保险业预测、环境评估等。
对此，早在2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中，就将“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”与“稳步推动公共数据资源开放”纳入到主要任务之中。其中，《纲要》还特别提到，优先推动信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。
“政府数据开放到什么地步，哪些数据集的数据应予开放，对不同数据集下的数据应如何归类，目前多由相关政府部门和政府官员决定，欠缺整齐划一的标准。”南开大学法学院教授宋华琳表示，需要明确政府数据开放的范围，健全完善政府数据开放的程序机制，界定政府数据开放的标准，“信息公开以公开为原则，以不公开为例外。开放政府数据还有不少具体工作有待推进。”
大数据营销：提升效率防止滥用
今年以来“大数据杀熟”成了网络上的一个热门词汇，其意为，在互联网上购买同样的商品或服务时，向老客户显示的价格反而比新客户要高出不少。事件起因于一名网友在微博上晒出自己的亲身经历，表示其长期在某网站预订价格在380—400元之间的酒店房间，可实际价格只有300元上下，而且一旦使用朋友账号查询就会发现同一房间也显示为300元左右。这条微博在网上发酵之后，许多人都纷纷晒出类似经历的证据。
中国电子商务协会网规研究中心主任阿拉木斯认为，在线下大家都认可诸如“砍价”这样的议价行为，因而同样的商品或服务以不同的交易价格成交也是商业惯例。然而，“大数据杀熟”的问题在于卖方可以通过掌握大数据做到对用户更全面精细地了解和预测，但买方却因为线上交易与日俱增的用户黏性而导致很难真正“用脚投票”。“久而久之，自然会有自律不够的商家，利用用户的这种心理做些手脚。”阿拉木斯分析说。
如今，从网约车、共享单车，到电商购物、社交媒体，平台经济已经成为社会治理中绕不开的话题。与此同时，众多平台对海量用户数据的收集、占有，也引发了社会公众对大数据是否会被滥用的关注。
“仅仅是从经济上判断，数据被企业或者被平台所拥有可能是最有效率的。”中国社会科学院工业经济研究所李晓华研究员认为，零散的数据是没有价值的，只有当这些数据汇聚起来，通过大数据的技术进行分析时才会产生价值。但与此同时，这些平台对数据的占用还可能涉及个人信息泄露、数据权属、数据交易、数据滥用等一系列问题，当数字经济的发展中涉及诸如道德伦理、公平正义等价值判断时，市场可能无法自发加以调整解决，这时候就需要尽快完善数据保护方面的立法。
㈡ 大数据下每个人都没有秘密
大数据让我们有了更为便捷的生活，同时也让我们暴露于网络之下，在这里每个人都没有绝对的隐私。
你在网络上的每次点击都会留下蛛丝马迹，你在朋友圈里的每次晒照更是会将你的真实身份暴露无遗。细思极恐，如果有人针对性的把你所有的信息整合起来，恐怕他会比你自己更了解你。
通过搜集你的购物习惯，他甚至能够知道你更喜欢哪个牌子的牙膏，通过外卖软件，他可以清楚的知道你家或单位的具体地址，详细到几号楼几单元几零几号房，通过你经常点餐的种类，可以知道你喜欢的口味和你爱吃的菜。通过你经常浏览的网站，可以推测你的兴趣爱好......
把这些点点滴滴的信息，汇聚到一起经过整理后，一个真实的你就会慢慢浮现出来，他可以根据你的喜好去推荐符合你的商品，从而大大提高了交易的成功率，这便是大数据的真实意义。
只是如果这些信息一旦外泄，被一些别有用心的人掌握，那我们的处境将会非常危险。事实上这样的情况已经或者说正在发生，我们自以为在网络上隐藏的很好，可是，对于网络来说我们近乎于透明，在这里每个人都没有秘密可言。
㈢ 现在大数据前景怎么样，在校大三学生，想了解学习一下。
所谓大数据，就是量大且复杂到人工无法轻易获取、整合的数据。
这个“大”的量是个天文数字，而机器可以 获取、整合、处理，甚至比较精确地分析，能极大效率地提高信息处理速度，让信息更直观地呈现在人们眼前，极大地便利了人们进行进一步的分析。
三个特征：
①整体性。即其大，大数据并不是片面的或者局部的数据，而是全面的数据。这里的全面不是说在后期具体分析运用的时候要用到每一个数据，但是在技术层面我们要尽可能抓取全面的数据供人工选择。
②数据的混杂性和结果的精确性。
数据的混杂性源于其“大”，覆盖面广，涵盖量大，所以得到的数据并不单纯是针对某一个小点的。当然也可以针对某一具体的小点发起探索，但是得到的数据就不能称其为“大”了，而且也并不属于大数据的优势。
结果的精确性指的是得出来的结果会更精准，因为更全面，也便于人工进行筛选和二次分析利用。
③相关性。大数据的各项数据并不是独立的，也不是平行的，而是交织的，相互联系的，是关于一个点的线性数据交织成的全面数据，甚至立体化数据。
大数据必然是有其发展前景的，随着科技的发展和技术的支撑，我们已经进入信息化时代，信息即数据，如果更好地抓取数据、分析数据、利用数据都是大数据领域要解决的关键问题。
如果说要投身到大数据领域工作，那你的兴趣点和爱好在哪里也很关键。大数据公司并不是只有技术研发人员，人力资源、产品运营、渠道和销售等等岗位都有。
如果是技术研发，那门槛其实是在不断提高的，尤其是较大的公司，更希望非常优质的毕业生或者有研发经验的人员，而这里的优质毕业生并不是说必须名校（当然名校更好），不过你在学校里在这相关领域的实践活动也一定是加分项。
㈣ 大数据时代如何保护个人隐私
大数据时代，如果是想要保护个人隐私，首先不要把自己的隐私说轻易的说出去，有可能你在平台上说的一句就已经泄露了。
㈤ 标题大学生如何对待大数据伦理问题
运用大数据技术，能够发现新知识、创造新价值、提升新能力。大数据具有的强大张力，给我们的生产生活和思维方式带来革命性改变。但在大数据热中也需要冷思考，特别是正确认识和应对大数据技术带来的伦理问题，以更好地趋利避害。
大数据技术带来的伦理问题主要包括以下几方面：一是隐私泄露问题。大数据技术具有随时随地保真性记录、永久性保存、还原性画像等强大功能。个人的身份信息、行为信息、位置信息甚至信仰、观念、情感与社交关系等隐私信息，都可能被记录、保存、呈现。在现代社会，人们几乎无时无刻不暴露在智能设备面前，时时刻刻在产生数据并被记录。如果任由网络平台运营商收集、存储、兜售用户数据，个人隐私将无从谈起。二是信息安全问题。个人所产生的数据包括主动产生的数据和被动留下的数据，其删除权、存储权、使用权、知情权等本属于个人可以自主的权利，但在很多情况下难以保障安全。一些信息技术本身就存在安全漏洞，可能导致数据泄露、伪造、失真等问题，影响信息安全。此外，大数据使用的失范与误导，如大数据使用的权责问题、相关信息产品的社会责任问题以及高科技犯罪活动等，也是信息安全问题衍生的伦理问题。三是数据鸿沟问题。一部分人能够较好占有并利用大数据资源，而另一部分人则难以占有和利用大数据资源，造成数据鸿沟。数据鸿沟会产生信息红利分配不公问题，加剧群体差异和社会矛盾。
学术界普遍认为，应针对大数据技术引发的伦理问题，确立相应的伦理原则。一是无害性原则，即大数据技术发展应坚持以人为本，服务于人类社会健康发展和人民生活质量提高。二是权责统一原则，即谁搜集谁负责、谁使用谁负责。三是尊重自主原则，即数据的存储、删除、使用、知情等权利应充分赋予数据产生者。现实生活中，除了遵循这些伦理原则，还应采取必要措施，消除大数据异化引起的伦理风险。
加强技术创新和技术控制。解铃还须系铃人。对于大数据技术带来的伦理问题，最有效的解决之道就是推动技术进步。解决隐私保护和信息安全问题，需要加强事中、事后监管，但从根本上看要靠技术事前保护。应鼓励以技术进步消除大数据技术的负面效应，从技术层面提高数据安全管理水平。例如，对个人身份信息、敏感信息等采取数据加密升级和认证保护技术；将隐私保护和信息安全纳入技术开发程序，作为技术原则和标准。
建立健全监管机制。加强顶层设计，进一步完善大数据发展战略，明确规定大数据产业生态环境建设、大数据技术发展目标以及大数据核心技术突破等内容。同时，逐步完善数据信息分类保护的法律规范，明确数据挖掘、存储、传输、发布以及二次利用等环节的权责关系，特别是强化个人隐私保护。加强行业自律，注重对从业人员数据伦理准则和道德责任的教育培训，规范大数据技术应用的标准、流程和方法。
培育开放共享理念。进入大数据时代，人们的隐私观念正悄然发生变化，如通过各种“晒”将自己的数据信息置于公共空间，一些方面的隐私意识逐渐淡化。这种淡化就是基于对大数据开放共享价值的认同。应适时调整传统隐私观念和隐私领域认知，培育开放共享的大数据时代精神，使人们的价值理念更契合大数据技术发展的文化环境，实现更加有效的隐私保护。在此过程中，不断提高广大人民群众的网络素养，逐步消弭数据鸿沟。
供参考。
㈥ 大数据晒出的次密接会不会有误
一般不会。
比如感染者14天内到过某地，而你这14天的轨迹与他有过交集，无论是身体上擦肩而过，还是通信信号上的漂移，都可能被认定为时空伴随。专家表示，筛查“时空伴随者”可以最大程度发现潜在风险人群，将更多存在“时空重合”而有可能感染的人群纳入到重点排查中，真正做到早期发现和防控关口前移。
㈦ 大数据之道与术
记得曾听人说过，最重要的构建起自己的思维体系。现在隐隐约约能够有些理解，成长就是建立并不断完善自己思维体系的过程。
很久没写东西，但是对于最近的这几本书我觉得带给我蛮多惊喜，给了我不同的视角去看事情，需要将自己的一点点想法化成文字记录下来。仅对于大数据这块，浅谈一下自己想法。
作为一只小码农，兵来将挡水来码掩，一心扑在实现具体需求上，只注重技术实现，而没有从整体，站在更高的视角去看待数据问题。大数据不在于数据量大小，不在于使用什么具体的技术实现，而在于分析，在于解决问题，助力业务。
大数据时代，企业应该开启数据化运营来保证业务发展和用户增长。《增长黑客》一书中始终围绕着， 数据分析->提出想法->排定优先级->快速验证， 这四点在进行。用户在哪里高流失，热点功能，留存率，激活率等，只有数据才能实实在在反映公司的运营情况和产品的使用情况，用数据来作为产品的领航标。对于整体的数据分析来讲，如下四步：
数据分析 ：如《决战大数据》中很令我豁然开朗的观点， 大数据就是尽可能还原用户当时的场景 。从用户当时的场景出发，去分析为什么用户会在这个点流失？为什么这个点转化率低?具体的术，不限于页面埋点，或者问卷调查等。用数据找出产品中体验不佳的问题点。
提出想法： 对于解决产品中分析出的问题，或者一些好的idea，可以拉上研发、产品、市场同事一起做头脑风暴，不同职责的人看问题的角度不一样，更可能会出现一些好的idea。必要时候，甚至可以请完全不同项目的人进来头脑风暴，激发灵感。
排定优先级: 对于上述的很多想法，肯定不可能在一个迭代里全部实现。可以从主方向相关度、实现成本、时间周期、带来效果等方面打分，评定需求优先级，来确定当前这个迭代周期该实现哪些。
快速验证: 互联网行业的快速迭代，对于确定好的需求就需要快速推出进行验证，是否有效，是否确实提升了用户留存等。当然对于改变来讲，都可能会带来未知的风险，不能保证效果是正还是负，所以可以使用A/B测试，确定部分效果后再推广。对于新的改变，一定要跟踪用户数据，对前后数据进行分析，产生了多大效果，一切应该以数据说话。
最后循环不断上面流程，坚持用数据去领航产品。
以上是从产品迭代去讲数据分析，但是回归到大数据技术呢?数据湖，数据平台，整合了整个公司的海量数据，这些在于公司的意义又该怎样。现在数据处理大致下面几步:
数据采集：
1. 从大数据浪潮之后，现在几乎每家公司都在疯狂收集数据，每个角落数据都不放过。但是用起来的却少之又少，最后发现数据指数级上升，成本高昂，却没产生该有的价值。在这里，我并不是反对数据收集，但是收集前需要对问题和数据做一些界定，这些数据对我业务真的有影响么?
2. 不要太过相信数据准确。特别是作为数据平台，你需要对接上游无数个数据源，同时需要将数据服务下游诸多系统。数据的准确性越来越重要，你并不能保证上游系统百分百的数据准确，所以请做好“脏”数据打算，不要过于乐观。
数据存储：
数据进来以后就需要存储。可能很多业务部门会各自都有一套数据处理框架，优点在于更加灵活，缺点在于大量的数据冗余，成本飞升和数据不一致等。所以稍大型公司内部基本会将基础数据统一，这也是数据湖的初衷。关于数据存储一块，可以考虑三层结构： 基础层，中间层，应用层 。其中基础层数据，统一维护一份，保证数据一致，并尽量保持数据的原始状态，防止数据失真。中间层，可以按照业务模块，数据再生状态，时间等维度生成多张大宽表，或者使用雪花模型等，对一模块提供服务，允许各个模块之间一定的数据冗余，提供适度灵活性。
当然我们收集数据，最终是为了分析和使用。对于当下趋势，越来越实时化。我们还需要放很大部分精力在存储的同时，考虑如何 快速索引 ，怎么保证我们能尽快的按照某些标签就能从海量数据中提取出我们需要的数据。一大团杂乱无序的数据，除了占服务器资源，没有任何意义。
数据应用：
如同前边产品中的数据分析一样，大公司和具体的数据建模的目的也是为了指导业务和商业。如果数据没有应用，没有去结合业务，那么数据本身也就没有什么意义。一个好的数据流程，应该如前所讲一样，是一个闭环。用数据应用指导产品，再通过产品收集自己需要的数据，丰富我们的数据。正如《刻意练习》中最重要的观点，反馈才是进步的动力，才能让自己看到哪里做得不够，哪里需要改进，而做数据也是一样。
对于数据开发人员，《决战大数据》里的 “混”，“通”，“晒” 还是很有思考的价值。“混”，与业务混在一起，了解业务，才能真正理解数据，提升数据敏感。“通”，数据之间需要连通才有价值，而在纷乱的数据中做到不同部门，甚至不同行业之间的数据串联在一起本身不管技术和沟通上都是一个大挑战，只有“通”，才能更好的还原用户当时的场景，甚至精确的预测下一步。“晒”需要把数据指标都晒出来，老板关心的不是指标，而是指标背后的why和how。计算出指标，还要更多的去想想能发现什么问题。
世间一切都是相同的，这也是为什么要构建自己的思维体系，以一应万。大数据分析这条道，同样也适用于个人，将个人看作一个产品，或者公司去做数据分析。那怎么用数据思维做个人管理?
数据收集： 知乎上有个问题，给我留下了很深的印象。看了那么多书，真的有用吗？我不敢说自己看过很多的书，但是仔细回想，曾经看过的书中内容确实大多都已记不住了。所以我慢慢在强迫自己去做一些读书笔记这样的事情。但是我所做的还远远不够，读书时，遇到喜欢的句子，醍醐灌顶的一段话，其实都可以加上备注和所思所想，记录下来。这就是一个最基本的数据收集阶段。
数据存储： 数据最终的目的是使用，并不是把数据收集回来就算完成目标。存储所对应的就是检索，能够在我们需要某个知识的时候，很快的从库里边调出这部分相关知识。所以对上一步收集回来的数据，可以通过 标签、知识范畴、场景、时间 等组合归类，便于我们快速的检索。（当然归纳碎片知识的时候，很多人会和我一样不知道该把这个知识归类到哪个标签上，其实是我们缺少对这个标签的具体和边界定义。正如一个思想所说，一个好的问题，就是具体完成后，答案就出来了）
数据应用: 对于生活中遇到的问题，我们求助于我们的知识库。但是这些知识都是没有经过检验的，而且整个社会一直处于动态变化中，所以我们应用这部分知识以后，还需要给给到反馈和反思。它是否适用，给我带来了什么样的影响，这个知识是不是需要怎么调整能更好适合我自己，再修改回自己的知识库。
命运二字，命中注定的某些东西无法更改，但是运这一项，财富，人际关系，知识和思考模式都是可以靠自己积累的。
建立完善自己的思维体系，会发现万物皆通。
㈧ 你每一次晒娃，都在一步步把孩子推向被大数据操控的深渊
晒娃，多么美好而温馨的事情，背后却暗藏杀机！
来自长沙的袁妈妈前段时间意外收到一封勒索信，信中列举了她的孩子2岁以来的所有信息和经历，比如上了什么兴趣班、兴趣班的老师是谁，平时谁几点去接孩子，接完孩子后会去哪，字里行间透露的是一个完全不认识的陌生人对自己孩子的了如指掌。后来案件经过调查发现，嫌疑人来自袁妈妈的朋友圈，因为她经常发布孩子的信息，出国 旅游 、兴趣班、高档餐厅的氛围营造出他们家的经济实力，且不顾一切舍得为孩子的花钱，于是缤纷多彩的朋友圈被坏人“盯上了”。
晒娃，成了一种刚需
仔细观察便会发现，只要是有了孩子的家庭，朋友圈、抖音90%以上的内容都是自己孩子。根据某亲子平台2016年发布的《中国家庭晒娃报告》，每100位妈妈中，有82位在各类社交软件上晒出自己的孩子，分享内容会随着孩子的年龄发生变化。而像出生、生日、 旅游 这样的重要日子，是必嗮的。
当然，不乏老师的要求。幼儿园举办活动时经常进行打卡活动，老师会要求家长把孩子履行活动的过程通过图片、视频等方式在朋友圈进行打卡，一方面方便老师知道进展，另一方面可扩大活动影响力。
每一次晒娃，都是为大数据做贡献
在中国，网上分享孩子大致经历了三种形式、四个阶段：
2007年至2009年，主要是新闻官网、校园网和贴吧，以文字形式出现孩子的获奖信息、校园活动；2010年至2013年，人人网、QQ空间盛行，学生在网上上传照片，线上校园社交成为 时尚 ；2014年起，微信、微博开始风行，家长纷纷上传孩子萌照，晒娃风潮初见规模；2019年前后，抖音、快手等短视频平台风靡，则进一步推动了家庭短视频在线上的大量累积。
而所有的这些行为，都一步步沦为大数据的信息来源。据IDC发布的《数据时代2025》，每个联网的人每天平均有1426次数据互动。80后、90后成为了“数字移民”，而00后乃至10后打从出生就生活在了线上，被称为“数字原住民”。可怕的是，大多数人并没有意识到这些数据随之而来的隐患。
“最熟悉的陌生人”，将孩子一步步推向深渊
很多妈妈在朋友圈做微商，经常用自家的宝宝做模特。来自厦门的卷卷妈妈，从怀孕开始就兼职做微商，卖米菲纸尿裤。她经常拍自己孩子穿纸尿裤的照片做宣传，因为自己也是宝妈，自家的孩子一直在用，所以顾客更容易信任她。有一天，她突然看到“儿童模特照打包淘宝20元销售”的新闻，才知道原来犯罪分子会在社交平台上蹲点，下载孩子的照片，再通过后期的PS等技术在非法色情网站上打包销售。卷卷妈妈吓出一身冷汗，仔细回想，自己曾毫不忌讳地在各大平台都上传过卷卷比较隐私的照片，实在不应该。
或许上述案例只是特例，但“手机监听”已经是公开的秘密。在孩子成长的每一阶段，我们不停地接收各类相关推送，就像有一股无形的力量，时刻在监测你的轨迹。在你无法想象和控制的大数据世界里，我们还能为孩子做的，便是提高安全防范意识，在每一次分享孩子前，多给自己15秒的思考时间。
㈨ 大数据培训班都是怎么收费的
你好，脱产全日制学习6个月。大数据培训学费一般在2-3万左右。