课程: AI 时代的大数据

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将大数据用于各种应用程序

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将大数据用于各种应用程序

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关于大数据有一个悖论： 有时在这一领域投入的所有科技力量， 物力和巨大精力，不过是兴师动众 来解决一些理论上很简单的问题， 比如在岔路口是选择向左走还是向右走。 这其实是在说， 大数据经常被用来创建小数据。 也就是少量的信息、路线、 最终用户想要的餐馆推荐等等。 这其实又印证了“所有数据分析 都是一种简化”这个一般原则。 你使用非常复杂、数量多到难以应付的数据， 并希望浓缩它，同时保持数据的形式和特点， 让它能够发挥更大的作用， 也更适合用作行动依据。 在基于大数据的应用中，有一些很常用， 比如确定两点间的路线、 在线求职或获取健康反馈等。 我特意使用手机来展示这三类应用， 因为移动设备 将成为人们与大数据交互的最佳途径之一。 你这端有庞大的服务器群。 用户在另一端拿着手机， 你就是这样与最终用户交流。 先看看查找路线的例子。 对于大数据，我们需要引入 GPS 坐标， 显示用户所在位置和目标位置。 我们需要地图数据，也就是有关道路的信息 和显示地图的形状文件。 我们还需要知道交通状况， 包括历史模式和实时估计。 你需要了解用户偏好。 他们喜欢走高速公路吗？ 他们想选风景优美的路线吗？ 他们想免交过路费吗？ 你还可以从其他出行者那里获取数据， 从而找出路上可能存在的减速或绕行点。 这是一组非常复杂的数据， 这就是我们叫它大数据的原因。 因为它种类繁多，数量很多， 而且传入速度很快。 但你需要把它归结为 “直走，左转，在这里右转”。 这就是在以消费者为导向的应用中 得到了充分利用的大数据。 再看看求职的例子。 求职的过程可能非常耗时、 压力很大、不愉快。 但在大数据应用中，你可以获取用户的位置、 当前工作地点和有意向的工作地点。 你可以匹配他们的技能， 甚至可以直接评估这些技能。 你可以查看别人对他们的评价， 并将这些技能和评价 与招聘岗位的要求匹配起来。 还有最重要的一点， 你可以通过职业社交网 把这个人与其他从事类似工作， 甚至可能在同一家企业的人关联起来。 这极大地加快了求职过程。 同样，这些是很多不同类型的数据。 这就是大数据的用途。你要将它提炼， 向最终用户提供精选的岗位和建议。 最后一个例子是健康应用。 你可以在应用里进行操作，比如关联病史。 这通常由用户自行报告， 也就是手机主人要将信息输入自己的帐户， 可能需要从医疗服务提供商的记录中 收集数据。…

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