大数据时代_个人大数据的时代来了——听剑飞大神《个人大数据》分享有感-疾风资料库
大数据时代_个人大数据的时代来了——听剑飞大神《个人大数据》分享有感
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个人大数据的时代来了——听剑飞大神《个人大数据》分享有感
这篇文章之前有转载到博客，但是博客打不开，这里再转载一下，后面有时间会系统梳理一下个人大数据的一些关键点和应用。原文链接：个人大数据的时代来了——听剑飞大神《个人大数据》分享有感日有幸参加了由新生代DGS深圳总舵组织的《个人大数据》的分享。分享嘉宾是在个人成长方面卓有成效的剑飞大神，从去年开始他坚持记录自己的时间记录开销，结合一些软件APP的使用，综合考量自己各方面的维度，他用自己的个人大数据向大家展示了一个牛人的成长经历，剑飞大神是如此珍惜时间的利用而致力于效率提高，让我们在这的很多听者都望尘莫及。一.活动流程欧阳的别样开场白这是我第二次遇上欧阳主持，主持风格依然是温暖，幽默的风格。在正式进入分享主题之前，小伙伴应该互相认识一下，欧阳不是以所有参与者简单的自我介绍开场，而是通过游戏的方式不仅介绍了自己还有自己身边的小伙伴。五个小伙伴为一组，以“我是喜欢XX的某某旁边的某某，我喜欢XX……”的句式开头，从第一个开始介绍自己的名字，顺便介绍爱好，而第二个小伙伴则要说出前面一个小伙伴的名字和爱好，然后再说出自己的名字爱好，第三个小伙伴需要讲出前面两个伙伴的名字和爱好接着介绍自己，以此类推，最后一个小伙伴的挑战最大，需要把全组的名字和爱好记住。所以一轮下来基本上知道了大家的名字和兴趣，这是很考验大家记忆力的活，难免会遇到不记得的情况，旁边的朋友也会善意提醒，很快的就有种团队的感觉。游戏化的体验很适合这种小团体的活动，通过游戏大家彼此认识，甚至通过游戏大家能够体会到事物很多更深层次的意义。2.剑飞的主题分享今天分享的主题是“个人大数据”，大数据的概念在这个互联网的时候我们很熟悉，但个人大数据相信不是很多朋友有这个概念，这是剑飞大神自己创造的关键词。“个人大数据”，顾名思义，就是以我们个人为主体，通过对我们所做事情的记录有数据痕迹产生，研究分析这些数据会有一些很有意思的发现。也许不做之前我们根本就不知道我们原来是这样的生活轨迹。在开始按照PPT分享课件之前，剑飞大神首先希望我们有几个概念：个人大数据是用来改变的，通过观察数据发现存在的问题进而发生改变。个人数据立即可用，下载的开机时光即可记录你手机的使用情况，你即刻就知道自己时间花在哪里了。尽可能降低维护成本人的行为是随机的自由才能创造实践证明存在这些概念我会在下面的体会中说说自己是如何理解的。接着剑飞大神开始分享个人大数据究竟是哪些数据，顺便分享了一些好玩的软件和APP:timemeter：时间开销记录软件，剑飞大神主要是用这个APP来记录生活中工作事业、学习成长、社会交际、健康休闲、交通时间、睡眠时间时间开销情况，然后通过后台的数据分析各个维度的具体情况。这个需要维护成本，因为你需要分类和记录。Manictime:这是Windows使用的一个软件，下载后即能使用，主要是记录你电脑各种软件的使用情况。他记录的是显示窗口的网页使用时间，如果你打开了没有使用是不会计时的，通过对这个软件的数据进行分析，可以知道哪些网站是自己经常去的，一天打开的频率有多少次，通过数据可以了解自己的上网行为，发现问题再进行改变。这个不需要维护成本。应用时光（开机时光）**：**和Manictime的功能类似，但是是记录手机中各种APP的使用情况。也不需要维护成本。Whatpulse:则是键盘和鼠标使用情况的数据收集。真是只有我们想不到，没有我们做不到，各个维度方面的数据收集工具层出不穷。以及还有好玩的关于健身，睡眠方面的APP，如乐动力，SleepBot, GPS工具箱等。3.中场休息终于在我们的不断赞叹和感慨声中主题分享接近尾声，我们中场休息，很多小伙伴对分享内容充满了好奇，都纷纷围着剑飞大神提出自己的问题。休息是放松的时间，特别是经过大量的信息刺激后，所以当然不能错过好好玩一个游戏啦。Paste_Image.png这个游戏叫幸福传真，是一个猜成语的游戏，考验了大家的想象力和肢体表达能力，于是大家被分成五人一组，排成一排，第一个人看到成语卡片后给第二个人用肢体展示他/她的理解，第二个领会后再给第三位伙伴展示，没有领会也要展示，因为有时间限制，最后第四个伙伴展示给要说出展示成果的第五位伙伴。相信大家对这个游戏不会陌生，现场非常搞笑，小伙伴们笑得前仰马翻。获胜小组每人有一瓶饮料作为奖励，而失败的小组则要接受惩罚表演节目。好在万能的剑飞大神救场了，表演了吹口哨，而且吹得很好听，一看就是练习了很久的，很多类型的歌都敢挑战。4.Q & A答疑环节听完分享，小伙伴们有很多问题等待被解决，很多都是第一次接触时间记录开销的概念，对于为知笔记和印象笔记也用得不多。答疑前剑飞大神还给大家演示了如何进行数据统计的演示，从而呈现出PPT中各领域的时间开销情况，然后他再为大家进行了大概半小时的答疑。
有的小伙伴很有商业头脑，问这个是非常有用的东西，如果开发成APP或者运用程序，卖给公司或者个人，效率可以大大提高，是否有想过做成自己的品牌，剑飞大神说有这个想法，但现在还没有。有的小伙伴问，坚持了这么久的个人数据记录和统计，最大的改变是什么，剑飞大神回答的很干脆：看见未来，很多以前认为不能做的，其实现在就可以做。随后主持了选取了五个小伙伴发言对于下午分享的感受来结束这次的分享，大家纷纷发表了这次分享对自己的震撼以及未来会采取的行动。最后大家留影告别。二.我的个人体会我和剑飞大神去年11月份在网络上认识，也是通过DGS深圳总舵负责人也是一位大牛唐舟认识的。那时和他聊天，感觉剑飞大神是一个非常喜欢阅读思考的人，介绍了很多哲学方面的书籍给我阅读。今年七月份他又以自己使用timemeter的分享和语音写作，乱序双拼输入法的分享而在另一个线上组织幸福进化俱乐部引起了很大反响，使我了解了他更多，他是一个一直致力于个人成长，很多方面都有突出成果的有为青年，说是青年，因为他也只是比我早毕业几年，但在成长方面远远把我抛在了后面。包括我的很多mentor药山哥，秀艳姐，铁哥都纷纷“拜师”向他学习。这次有幸和剑飞大神线下接触，又一次能了解更多，非常开心。这次接触下来感觉他是一个“安静的美男子”，话不多，稍稍腼腆，但只要一说话总能直指要害说到问题的本质，我想这就是坚持一直在思考所带来的丰富的沉淀的结果。总是希望大家能因为这次分享给未来的行动带来哪怕一个改变，他都觉得这次分享是很值得的。他希望大家学习的是这次分享所体现的思维，而不只是关注用了什么工具，怎么操作，这样就不容易被工具所奴役。剑飞大神这次的分享有三个概念他很重视也一直在强调，吃饭的时候都不忘问大家对于他们的理解，现在我说说我的理解。人的行为是随机的：剑飞大神通过对自己数据的分析，最后发现人的行为是随机的，除了每天在特定的时间段做特定的事情，不然其他的事情的发生都是随机的，感性的。人的行为是随机的，这个是事实，我相信我们大部分的事情都是随机的，我们不能改变，但通过观察我们可以知道在某些时段自己一般喜欢做什么，某个时段精力比较好，那下次安排的时候可以特意在某个时间段做自己想做的事情，特别是在自己高效的时间段安排重要的事物，效率就会提高。这样就验证了个人数据是立即可用，也是可以用来改变的，而且是人性化地安排，符合自己的天性。自由才能创造。每个人都应该有自己的自由的，不被打扰的时间，在这个自由的时间里我们能做富有创造力的工作。很多人发现时间很不自由总是被他人占据，没有自己的自由时间，所以这才是时间管理和时间记录的意义。“对时间的控制和管理不能一劳永逸，卓有成效的管理者持续不断地做时间记录，定期地对时间记录进行分析，确定自己可以支配的‘自由时间’。”这是剑飞大神一次关于timemeter分享的一段话。通过记录和分析，找到自己的自由时间，充分发挥整块时间做对自己有意义的事情，比如思考，写作，阅读。一般人的自由时间都是早上，那段时间是不易被干扰的，当然前提是能够早起。实践证明存在。我想到了剑飞大神说的“看见未来”，有的事情之前我们认为不可能做到，那是()因为我们没有短期和长期的规划，如果自己要实现一个看似不能实现的目标，明确的计划很重要。然后就是实践，每天投入时间和精力，刻意练习，积累到了一定时间，不经意就发现自己差不多已经达到了当初自己设定的那个目标，我相信剑飞大神的语音写作，蓝牙写作也是这样炼成的。但如果缺乏实践这一环，再好的规划和目标，你还是不能知道这个目标真的可以存在，真的可以实现。只有实践了达到了，才能证明有的事情是可以做到的。总结上次听完timemeter的线上分享，震撼过后并没有落实到行动，因为觉得时间记录很难坚持，麻烦。状态有的时候转化比较快，就会忘记。我知道自己有点完美主义了，刚开始就想像剑飞大神一样完美记录，而没有分析自己的处境做出合理的标签分类。这次《个人大数据》的分享，再次意识到时间记录的意义，所以想做出些改变，重新拾起timemeter，手机下载开机时光，电脑下载manictime,了解自己手机和电脑使用情况。未来想更多地能将大数据和自己的工作结合，提高效率，目前可能用于心智成长板块更多。同时2015年学会乱序双拼输入法，提高输字效率。永远要记得思维大于工具，先掌握背后的理念，再辅之于高效的工具，这样才是理论和实践完美结合。最后谢谢DGS这个组织，谢谢唐舟，欧阳，姝芸，车洋洋以及背后的团队组织的这场活动，你们是一个充满正能量而有意义的组织，很多年轻人因为你们的活动，对未来有了更多的想法，少了些浑浑噩噩。每次的活动总是能让人涨见识的同时，增加思考。祝愿这个组织茁壮成长，越来越棒。期待未来更精彩更有内涵的活动。
大数据时代来了
目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，而在未来一段时期内，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番2013年被认为是中国“大数据元年”，大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉。2013年注定将成为中国的“大数据元年”，年初，不管是信息领域的专家学者还是一些嗅觉敏锐的媒体，都将焦点放到了大数据领域。在很多普通人还不知道大数据究竟为何物的时候，它就猛然蹿到了我们的面前。“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……　”2012年末刚刚出版的新书《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说。而在太平洋的另一边，目前美国政府已将大数据视为“未来的新石油”，并将对大数据的研究上升为国家意志。在美国的推动下，未来大数据之战的脚步声也似乎越来越近。数据驱动分析帮奥巴马竞选获胜其实，很多人关注到大数据与奥巴马赢得美国第二任总统大选有关。日，就在美国总统奥巴马成功击败对手罗姆尼、再次赢得美国总统选举的当天，《时代》杂志撰文描述了奥巴马总统获胜背后的秘密——通过大数据系统进行数据挖掘。“数据是能够击败罗姆尼的最根本优势。”奥巴马竞选工作组发言人本·拉波特说。在大选结果揭晓前夕，奥巴马的局势并不乐观。在大选前一周的一项民调中显示，55%　的被调查选民都认为罗姆尼比奥巴马更具有未来视野。但结果出乎意料，奥巴马笑到了最后。美国不少分析人士认为，奥巴马团队能取得颠覆性的胜利，是因为他们做到了三个最根本的目标：让更多的人掏更多的钱，让更多的选民投票给奥巴马，让更多的人参与进来。而这些都缘于他们对选民的认知达到了“微观”层面，并赢得了大量草根阶层选民的支持和捐赠。而基于大数据分析的数据挖掘在背后起到了决定性的作用。2008年，奥巴马就曾被誉为首位“网络总统”。而此次，奥巴马又借助超强的“大数据”能力成功连任，其背后几十人的数据分析与挖掘团队也浮出水面。这支团队在2008年就已存在并发挥作用。但是这次，他们更动用了5倍于上届的人员规模，且进行了更大规模与深入的数据挖掘，这种方式帮助奥巴马在获取有效选民、投放广告、募集资金方面起到了不可忽视的作用。据了解，奥巴马的数据分析与挖掘团队在本次总统竞选的头18个月里建立了一个统一的、规模庞大的数据库，该数据库不仅会告诉竞选团队如何发现选民、得到他们的关注，它还允许数据分析人员进行实验，以预测何种类型的选民能够被某种呼吁手段所说服。为了筹到　10　亿美元的竞选款，奥巴马的数据挖掘团队在过去两年搜集、存储和分析了大量数据。2012年春，通过数据挖掘奥巴马竞选团队注意到，影星乔治·克鲁尼对美国西海岸　40　岁至　49　岁的女性具有非常大的吸引力：她们无疑是最有可能为了在好莱坞与克鲁尼和奥巴马共进晚餐而不惜自掏腰包的一个群体。此后克鲁尼在自家豪宅举办的筹款宴会上，果然为奥巴马筹集到数百万美元的竞选资金。之后，当奥巴马团队决定在东海岸物色一位对于这个女性群体具有相同号召力的影星时，数据团队发现《欲望都市》的女主角莎拉·杰西卡·帕克的粉丝们非常喜欢竞赛、小型宴会和名人，于是，一个与奥巴马共进晚餐的“竞争”便诞生了，那就是争夺在杰西卡·帕克的纽约西部乡村豪宅与杰西卡·帕克、奥巴马共进美餐的机会。“克鲁尼效应”被成功地复制到了东海岸。通过对粉丝们的信息分析，奥巴马团队成功地满足了她们与钟爱的明星共进晚餐的愿望，也成功地让她们争先恐后打开钱包。美国《时代》周刊报道称，数据驱动的竞选决策是奥巴马竞选获胜的关键。《时代》最后断言，政治活动的大数据时代已经到来。通过数据分析解析人的行为北京集奥聚合公司首席技术官刘国清这些年来一直在进行大数据分析和应用的研究，他对记者表示，大数据是指大量、高速、复杂、变化不定的数据，需要用先进的方法和技术实现信息的收集、存储、分配、管理和分析，而体量大、类型多和速度快是大数据的显著特征。尽管从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇，但是刘国清表示，大数据并不是当下才出现的时髦概念，它几乎与计算机技术的诞生与崛起相伴而行。早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。“上个世纪80年代，我国在探讨计算机技术的发展和应用时，就已经谈到海量数据的管理、加工和应用问题，并且当时业界已经认识到，未来随着数据的规模越来越大，海量数据的加工和应用在信息技术中所占的权重将会越来越大。”　中国人民大学信息学院教授、经济信息管理系主任陈禹表示。然而，当时由于计算机技术及网络技术的限制，大数据并没有向人们展现出它巨大的能量。这些年，随着海量数据的不断攀升，大数据分析有了丰富的信息资源。美国互联网数据中心指出，目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。如今，每秒钟地球上的人们要发送290万封邮件；每天每个家庭要使用375MB数据；每分钟人们在　Youtube　上传　20　小时的视频；每天Google处理24PB（1PB　=1024TB）数据；每天Twitter上发布5000万条消息；每月人们在　Facebook　上浏览　7000　亿分钟；每秒Amazon要产生72.9笔订单……在未来一段时期内，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番。这些庞大的、看似平常而又琐碎的数据已经形成了一种宝贵的资源，其中人的网络行为数据就是一个典型的例子。美国东北大学教授艾伯特·巴拉巴西经过十余年的数据分析发现，人类行为不是随机的，而是聚集之后的爆发。他认为，电子邮件、电子银行的支付记录、购物网站的消费记录、个人网页等互联网数据对于研究人类及人类社会具有重要价值。通过对这些数据进行计算和分析，原本不可捉摸的人类行为变得可被解析、描述和量化，甚至能够对其进行预测和控制。大数据诞生巨大的价值在现实中，我们有时会在短时间内发送大量邮件，而在接下来的很长一段时间无所作为，然后又在一个短时间内再次发出大量邮件。巴拉巴西认为这种“爆发”不是随机的，很多人类行为都遵循这一模式。他提出，从几毫秒到几小时的细胞活动，从几分钟到几周的人类活动，从几周到几年的疾病来袭等等，这些都不是随机的，而是具有在一定时间尺度内聚集爆发的特点。“如果你知道一个人过去的所有社会数据，那么，预测其未来行为的准确性将达到93%。”巴拉巴西说。“这些年计算机硬、软件技术的发展，网络功能的增强，也为大数据的分析和应用提供了现实的可能。”陈禹表示。不久以前，美国权威研究机构——透明度市场研究最新发布报告《大数据市场：年全球形势、发展趋势、产业分析、规模、份额和预测》显示，去年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿美元，将增长近7倍。中国工程院院士、西安交通大学教授汪应洛表示，大数据产业能改善已有组织的绩效，包括促进构建高效型政府、提供经济发展新动力、提高文化教育质量；大数据产业还可促进相关产业的发展与革新，比如促进软件和硬件的革新、推动科学技术创新、催生数据服务性企业；此外，大数据产业在社会管理、智慧城市、金融服务、医疗卫生、生产制造、商业零售、个人数字生活等方面都有巨大价值。国际权威调查咨询机构麦肯锡2012年大数据报告中的一组数据也验证了汪应洛的观点。数据显示，大数据产业每年为美国医疗系统带来3000亿美元的收益；为欧洲公共管理部门带来2500亿欧元的收益；为零售业增加60%的净利润；为制造业减少50%的产品研发等成本；个人地理位置信息的利用，为服务商带来超过1000亿美元的收益，为用户带来超过7000亿美元的价值。大数据的兴起也将让一种新型的职业全面崛起。麦肯锡全球研究所的一份报告说，美国需要150万精通数据的经理人员，以及14万至19万深度数据分析方面的专家。目前，已有美国大学专门开设了研究大数据技术的课程，培养下一代的“数据科学家”。美国将大数据上升为国家战略由于大数据可以带来惊人的财富及其他价值，因此它也成为了人们争相抢夺的目标。不少国外信息专家认为，若想把握未来，就一定不能放弃这个没有硝烟的新战场。2011年，美国总统科技顾问委员会提出政策建议，指出大数据技术蕴含着重要的战略意义，联邦政府应当加大投资研发力度。作为对这一建议的回应，白宫科技政策办公室在日发布了《大数据研究和发展计划》，同时组建“大数据高级指导小组”，以协调政府在大数据领域的2亿多美元的投资。这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技战略部署。美国媒体称，美国政府已将大数据视为“未来的新石油”。根据这一计划，美国希望利用大数据技术在多个领域实现突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等，具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。这些动举标志着，美国把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战，提高到国家战略层面，并将对大数据的研究上升为国家意志，形成了全体动员的格局。《大数据：正在到来的数据革命》一书作者徐子沛在不久前的一次沙龙上透露，目前美国许多政界人士都十分重视社交网络，并希冀通过数据挖掘和数据分析从中获益，而数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革，已经深入人心。跨国巨头布局大数据麦肯锡在研究报告中指出，如今数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。目前，一些跨国巨头都已意识到了“大数据”时代数据的重要意义。北京集奥聚合公司首席技术官刘国清表示，谷歌、微软之类的公司之所以强大，正是因为庞大用户数量带来的用户大数据让他们占尽了优势，其中谷歌尤为典型。对于个人用户而言，谷歌的所有应用几乎都是免费的。而用户在免费使用这些应用的同时，也把个人的行为轨迹告诉了谷歌。心理学认为，人类的细微行为，可以暴露人类的内心想法，从用户的行为轨迹中，可以判断出用户的性格、兴趣、偏好等。用户和互联网之间的联系日益紧密，通过行为分析甚至能推断出用户的下一步计划。谷歌就是利用这一原理，对用户进行匿名的深度分析，然后以精准广告的方式作为主要收入。逾14亿人口的庞大数据2011年11月工信部发布的物联网“十二五”规划上，信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。《大数据时代》的译者之一，电子科技大学教授周涛表示，2012年5月我国召开了第424次香山科学会议，这是我国第一个以大数据为主题的重大科学工作会议。中国计算机学会、通信学会也随即分别成立了“大数据专家委员会”。不少专家认为，在未来的大数据时代，我国逾14亿的庞大的人口规模已经成为一种巨大的信息优势。比如，在医疗行业中，我们国家是一个人口基数庞大的国家，因此病患也非常多，从医疗卫生的角度考虑，医疗、养老都是巨大的负担。但是，如果我们从医药、治疗的角度来讲，这些病患则是一笔巨大的财富，患者生病、治疗及用药产生的大量数据为我们进行医疗研究、药品研发提供了大量鲜活的样本。同理，大数据也为我国社会科学领域的迅速崛起提供了前所未有的机遇。但是记者在采访中了解到，目前我国的绝大多数社会学者都还没有意识到大数据分析及应用对他们的意义，由于很少关注信息科技，部分专家学者甚至不知道大数据究竟是怎么一回事，认为和自己的工作并没有多大的关系。有专家认为，大数据在社会科学中的应用是我国社会科学在世界上崛起的一次前所未有的重要机遇，如果在社会科学领域不被予以足够的重视，我国的社会科学发展不仅会丧失这次良好的机遇，甚至还会被世界其他发达国家甩得更远。大数据改变我们的生活随着计算机和互联网技术的迅速崛起与普及，我们已经离不开手机、电脑、智能电视等智能终端设备，日常生活基本上都可以数字化地表示。几点几分从家出门，坐什么车花了多长时间到了工作地点。这期间，无论是谁，每发一次微博和打一次电话，包括经纬度在内的精确地理位置信息都被记录在案，而通话记录在许多年之后仍可以被调阅查询。总之，在互联网无孔不入的时代，我们的一举一动都产生了大量的数据。而在很多时候，这些原始数据就会成为大数据分析的材料。“要不和大数据沾上边，除非你把自己完全绝缘起来。比如，不上网、不使用手机、不看电视等，总之不和任何信息设备发生关联，这样大数据使用者在进行数据挖掘时就找不到你的个人信息了。但是在如今这个信息时代，这已经是几乎不可能的了，况且国家对公民实施信息化管理及服务也已经成为一种潮流和趋势。”北京集奥聚合公司首席技术官刘国清说，现在我们千万不要以为自己和大数据没有任何关系，实际上如今我们很多人已经成了大数据关注和分析的对象。虽然大数据分析基于各人习惯进行预测的准确度确实会因人而异，但总体上其准确度比我们想象的要高。由于人类从来没有像今天这样如此依赖网络和电子设备，因此，大数据时代产生如此多的电子踪迹让研究每个人、每个群体，甚至整个人类的习惯成为了可能。利用大数据买到便宜机票在大数据的应用中，尽管很多时候我们个人成了大数据分析和应用的对象，但是在将来，我们也可以利用大数据来为自己服务，其中利用大数据购买飞机票就是一个典型的例子。目前在美国，很多人都知道利用大数据分析的结果购买飞机票可以给自己省钱，而这要归功于美国著名计算机专家奥伦·埃齐奥尼的贡献。2003　年，奥伦·埃齐奥尼准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼，他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。对大多数人来说，这种被敲竹杠的感觉也许会随着时间的流逝而消失。但是奥伦·　埃齐奥尼则在这次事件以后开始捉摸如何以合理的价格购买飞机票。他下定决心要帮助人们开发一个系统，用来推测当前网页上的机票价格是否合理。埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是分析从一个旅游网站上搜集来的所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系，而后建立一个系统，预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。不久，他就完成了这样一个预测系统，如果一张机票的平均价格呈下降趋势，系统就会帮助用户做出稍后再购票的明智选择。反过来，如果一张机票的平均价格呈上涨趋势，系统就会提醒用户立刻购买该机票。而后，埃齐奥尼的这个项目逐渐发展成为一家得到了风险投资基金支持的科技创业公司，名为Farecast。通过预测机票价格的走势以及增降幅度，Farecast　票价预测工具能帮助消费者抓住最佳购买时机，而在此之前还没有其他网站能让消费者获得这些信息。如今，Farecast　已经拥有惊人的约2000　亿条飞行数据记录。利用这种方法，Farecast　为消费者节省了一大笔钱。2008　年，埃齐奥尼计划将这项技术应用到其他领域，比如宾馆预订、二手车购买等。只要这些领域内的产品差异不大，同时存在大幅度的价格差和大量可运用的数据，就都可以应用这项技术。但是在他实现计划之前，微软公司找上了他并以1.1　亿美元的价格收购了Farecast　公司。而后，这个系统被并入必应搜索引擎。到2012　年为止，Farecast　系统用了将近十万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价。据了解，Farecast　票价预测的准确度已经高达75％，使用Farecast　票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票可节省50　美元。未来，在国内从事航空、宾馆预订等行业分析的大数据公司成熟以后，个人也可以购买他们的数据服务从而减轻自己的负担。而在另外一个方面，为我们进行服务的单位则可以基于对你位置的实时定位和数据分享，在你进地库时就开始着车，进门前就亮灯，坐在位置前电脑就开启，咖啡就上桌，这些在技术上并不难实现。“可以设想，在大数据时代，计算将像电力一样成为自由流动并被销售的能源，今天我们为5度电付费，明天我们会为来自云基地的‘10度’计算付费。”电子科技大学教授周涛表示。我们已经在不知不觉中享受大数据服务实际上，我们已经在不知不觉中享受大数据分析和应用提供的服务。互联网上流传着这样一个例子：2012年初，美国的一名男子闯入了他家附近的　Target　店铺（Target：美国零售连锁超市）。“你们怎么能这样！”男人向店铺经理大吼道，“你们竟然给我　17　岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才　17　岁啊！”店铺经理不知道发生了什么，立刻向来者道歉，表明那肯定是个误会。然而，经理并没有意识到，他们公司正在运行一套数据挖掘系统。一个月后，这个愤怒的父亲打来电话道歉，因为　Target　发来的婴儿用品促销广告并不是误发，他的女儿的确怀孕了。事实上，Target　创建了一套女性购买行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，Target　在接下来的几年中会根据婴儿的生长情况定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的购买习惯。刘国清说，利润仅次于沃尔玛的全球第二大零售商Tesco，从用户行为分析中获得了巨大的利益。据悉，从其会员卡的用户购买记录中，Tesco　可以了解一个用户是什么“类别”的客人，如速食者、单身、有上学孩子的家庭等等，这样的分类可以帮助　Tesco　设计个性化的服务，比如，通过邮件或信件寄给用户的促销广告可以变得十分个性化，店内的上架商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费的时段变得更有针对性，从而提高货品的流通。这样的做法为　Tesco　获得了丰厚的回报，仅在市场宣传一项，就能帮助　Tesco　每年节省　3.5　亿英镑的费用。沃尔玛也同样重视与它的顾客进行个性化互动。2011年底，沃尔玛在Facebook上发布了一个名叫　ShoppyCat　的应用，这个应用的功能是帮助顾客解除为朋友挑选生日礼物的烦恼。当顾客将　ShoppyCat　加入她　/　他的　Facebook　中时，应用程序将访问这个顾客所有朋友的信息，如登记信息、行为、状态、Likes、关系圈等等，通过对这些信息的分析挖掘，为每一个朋友的生日都推荐相应的礼物。而当你进入亚马逊的网站时，它会“猜测”你可能会喜欢什么样的产品，并在首页给你推荐。当你浏览京东或者淘宝网页上的某一产品时，类似的产品链接就在旁边方便你点击、比对。北京邮电大学信息与通信工程学院副教授郝建军表示，这是因为平时，电商都在不知不觉中对消费者的消费行为和习惯有了记录。在电脑上，你什么时间浏览了什么网站，点击了哪些链接，网上购物时买了什么样的东西，花了多少钱，你中间点击了哪些、什么样、什么价格的产品，最后做出了什么样的选择都有迹可循。大型电商网站会基于这些数据，分析顾客习惯并优化自己的产品结构，变更网页，以达到促进、方便消费的目的。集奥聚合首席营销官段培力对记者透露，现在百度和新浪微博也在进行基于大数据的分析和应用，比如百度了解你的信息查询需求，新浪微博了解你的朋友圈和你的爱好等等。现在在美国，社交网站“脸谱”和视频网站“网飞”也是通过搜集、整理用户在网络上留下的“足迹”，分析用户偏好、兴趣和需求，然后向用户推荐联系人信息或者感兴趣的视频内容。大数据应用可以保障我们的人身和财产安全另外，大数据分析已经被用在刑事侦破领域，这为破获一些疑难杂案、保障老百姓的人身和财产安全提供了一种新的技术支持。其中，人脸识别技术的应用就是大数据挖掘的一个典型例子。1989年，清华大学电子工程系教授苏光大课题组就承担了公安部“GA计算机人像组合系统”研究项目。这套人像组合系统的基本要件就是利用计算机进行画像，只要在计算机中建立储存有各种眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、脸型等信息的信息库，在受害人凭记忆描述犯罪嫌疑人的各种相貌特征时，操作人员在信息库调取与之相应的眼睛、鼻子、嘴巴……直到组合成一个与犯罪嫌疑人特征相像的人像。近些年，通过计算机画像自动在目标人员数据库中搜索犯罪嫌疑人也成为公安机关在侦破案件时常常采用的手段。不过苏光大表示，人脸识别技术要高效发挥破案的作用，前提就是要建立有大级别的人像数据库系统。根据公安部门提供的身份信息，2008年1月，苏光大课题组建立了国内首套千万级数据库的人脸识别系统，这也是目前中国最大的人脸识别系统。在进行一些案件侦破时，通过电脑画像，而后经识别系统和数据库的人像资料进行对比，就可以迅速查找犯罪嫌疑人的真实身份。苏光大告诉记者，在未来随着大数据应用的深入，人脸识别所能够得到的原始人脸数据将会越来越丰富。另外，各个省、市、自治区也可以建立本地区的人脸识别系统，在遇到一些疑难案件时，该系统的数据挖掘和分析将会提供极大的帮助。而目前，美国中央情报局甚至已经开始利用大数据技术追踪恐怖分子和监控社会情绪。就像可口可乐等消费公司借助数据分析掌握消费者习惯一样，中情局也通过大数据技术来寻找恐怖分子的踪迹。此外，大数据分析可以了解多少人和哪些人正在从温和立场变得更为激进，并“算出”谁可能会采取对某些人有害的行动。大数据引发的安全问题但是大数据分析也是一把双刃剑，如果应用不当就有可能给个人带来伤害。《大数据时代》作者维克托·尔耶·舍恩伯格在书中表示，在大数据时代，我们时刻都暴露在“第三只眼”之下：亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌监视着我们的网页浏览习惯，而微博似乎什么都知道，不仅窃听到了我们心中的“TA”，还有我们的社交关系网。“对我们而言，危险不再是隐私的泄露，而是被预知的可能性——这些能预测我们可能生病、拖欠还款和犯罪的算法会让我们无法购买保险、无法贷款、甚至在实施犯罪前就被预先逮捕。”　维克托·尔耶·舍恩伯格说。大数据着眼于大规模研究另外，一些基于个人踪迹的预测，可以让你每走一步之前都被设计好一个陷阱等着你，你这一步踩不到，下一步也总能踩到。以前的“飞天大盗”要实地勘察几个月甚至数年来分析某人或某机构的习惯规律以实施犯罪行为。以后，只需要一台电脑和简单的黑客手段就可以做到了。时时刻刻都被数据的大网监视和洞察，将会让人变得无所适从。但是专家表示，如同所有科技一样，数字都是死的，关键在于运用它的人，大数据带来的是天堂还是地狱也取决于掌握它的人。中国科学院心理研究所研究员尹文刚表示，未来个人也没有必要对大数据过于担忧。他表示，大数据主要关注的是群体性的研究，它着眼于大规模研究，其研究出来的也都是很宏观的数据和结论。在通常情况下，这种研究和开发的主旨都是从杂乱无章的海量数据中找出规律性的东西来。“在我看来，大数据研究和开发，是可以过滤掉一些属于个人隐私的信息的。”尹文刚说。当然，保护个人隐私，大数据行业的自律也十分重要。曾经在华为工作9年并有4年海外管理经验的集奥聚合首席运营官林佳婕表示，大数据行业必须要安全先行。因为在大数据时代会有越来越多的数据被开放，被交叉使用，在这个过程中，最需要考虑的问题是对于用户隐私的保护。“尤其涉及公民个人自然信息和个人隐私的信息。这部分信息必须被每个从业人员认真对待：应该被存储在独立的数据库内，严格保护，只有被用户许可，用户隐私信息才能在有限范围内被使用。大数据的短板和挑战大数据拥有巨大的应用价值，但是专家表示，我国占有并用好这些重要资产也将面临诸多方面的挑战和困难。1月19日，在由中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心主办的“大数据背景下的计算机和经济发展高层论坛”上，该中心常务副主任石勇表示，战略观念上的缺失、政府机构协调困难、企业对数据共享的认识不足及投入不够、科学家对大数据的渴望无法满足等都是大数据在我国发展应用中不得不面对的困难。尽管当前我国已经拥有异常丰富的大数据资源，但是石勇表示，我们所面临的一个现实是拥有数据的部门没有能力去分析，有分析能力的部门没有数据，各部门之间缺少协调合作，这在很大程度上影响了大数据的分析和应用。而中国工程院院士、西安交通大学教授汪应洛认为，在大数据的发展中，数据质量也是一大障碍，大数据系统要产生出实际的价值，其必须要采集到真实可靠的原始数据，如果信息来源鱼目混珠，其数据分析的价值就要打上很大的折扣，在应用时就会出现很大的问题。汪应洛表示，2011年，国际标准组织（ISO）专门制定了ISO8000数据质量标准。目前，已经有超过20个发达国家参与了ISO8000标准。但是我国在数据质量领域起步较晚，与发达国家的差距还很大，在ISO8000数据质量标准的制定等方面尚无话语权。此外，尽管大数据意味着大机遇，但同时也意味着工程技术、管理政策、人才培养等方面的大挑战。只有解决了这些基础性的挑战问题，才能发掘出大数据的价值。“如果从海量数据中不能开发出大数据价值，这些海量数据中有很多就只能是一大堆垃圾。”　北京邮电大学信息与通信工程学院副教授郝建军表示。在另外一个方面，如何保障个人隐私也是进行大数据开发不得不面临的问题。据了解，美国国家安全局自2001年，也就是9·11事件发生前7个月起，就一直在不分类别地搜集和保存所有美国公民的详细电话通讯记录，5年内这一数量就多达1.9万亿条。由于涉嫌侵犯公民的隐私，这一情况直到2006年被《今日美国》披露后受到了广泛的质疑。专家表示，在未来，大数据的分析和应用中，如何避免侵犯个人隐私将是一个国家、企业或者其他研究机构不得不考虑的问题。
大数据时代的车联网
随着互联网的不断发展，大数据正在成为一股热潮，且业界对大数据的讨论已达到一个前所未有的高峰。车联网作为移动互联网大背景下诞生的一个产物，不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性，都离不开大数据。车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。一方面，如果说大数据的特征是完整和混杂，而车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID，根据这个ID可以关联到相应的车主信息，并且这些信息还是精准的。另一方面，我们可以看到车联网与驾驶人的消费习惯、兴趣爱好等大数据特征是完整和部分精确。因此，研究车联网的大数据更有意义。大数据的定义和特征大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。我们从权威的定义可以看到，大数据的特征有四点，分别为：数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；数据类型繁多。提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。处理速度快。1秒定律。车联网的大数据在预测方面可以发挥到极致。如，预测交通堵塞的地段，实时交通信息，主动安全，公交的排班。驾驶者驾驶行为分析。大数据的核心在于预测，这在车联网行业非常有用，例如，对于交通流量的预测，就非常需要大数据。对于交通流量，目前我们的仿真系统更加重视交通流量大，拥堵的原因，而大数据时代，不再在乎因果关系，而重视相关性，也就是不去分析产生拥堵的原因，但确实某个时段某个路段会发生拥堵。也可以根据车联网的大数据对车友的兴趣进行分析。大数据在商用车领域的应用大数据在商用车领域已经有相当多的应用，如公交领域的运营排班管理、出租车领域的浮动车数据，物流行业的大物流。如何解决公交企业面临的三大问题：运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少？如何分析各时间段、各站点的客流分布情况呢？如何实现运营的安全智能化、运营排班的智能化？在公交行业，以上问题普遍存在，通过车联网的大数据，可以解决公交行业所面临的这些问题。根据各个时间段，各站点的客流量大小，线路配备的运营车辆数、线路配备驾驶人员、线路长度、车辆运行速度等大数据，可确定一条线路各个时间段的配车数及发车间隔，从而解决运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少三大问题。根据客流量、节假日、气候、节气、自然灾害、道路、车况事故、历史同期数据、售票方式、居民小区建设等条件建立计划模型，从而用最快的速度对这些影响运营计划的因素做出反映。比如增加线路，增加车辆，增加司机，有效地制定公交运营计划。同时可对于运营排班精准管理，可通过大数据可以自动排班，对行车作业计划进行优化，并快速地对运行线路进行调整和优化。自从菜鸟网络公司出现以后，大物流的概念终于被业界提及。什么叫大物流呢？是指企业的自有物流系统（由车队、仓库、人员等组成），和第三方物流企业的配送信息与资源进行共享，从而能充分地利用各方面资源，减少物流总支出、降低运营成本。目前物流行业随着业务的扩大，车辆数日益增多，而且型号众多。很多企业还是采用手工方式进行车辆管理，工作量大，对车辆运营数据统计分析比较困难，统计结果相当滞后，不利于公司的决策管理；同时在车辆行驶过程中没有进行全程的监控，对司乘人员的违法违规行为无法进行及时预警，也无法对司乘人员的求助及时进行反应。另一方面，在我国现行的物流运输方式中无论是自营物流，合营物流还是第三方物流，隐性成本占据了很重要的地位，这些隐性成本在物流运输过程中主要包括以下几个方面：返程或起程空驶：空车无货载行驶，这些都是不合理运输的方式。如何改善物流企业在管理上较为落后的现状，达到货主“高服务质量、严格的准时率、极小的货损率、较低的物流成本”的要求？如何解决物流行业运行信息反馈滞后、运营高成本、货运车辆的高空驶率、司机作弊给货物和车辆的安全带来的极大隐患？如何快速、高效的为用户提供可靠的物流服务？如何最大程度的利用运力资源提高整体业务运营效率？这些是目前物流行业迫在眉睫的问题。对以上问题，车联网技术正好可以解决车主迫在眉睫的问题，通过透明化的运输过程管理，合理调度车辆，根据车辆行驶的大数据，对车辆行驶的线路畅通情况进行预测，规划出一条安全畅通的行驶路线，减少由于交通原因而引发的在途等待时间。通过车辆运行的大数据，可以快速地分析出相同路线的油耗情况，事故多发路段的提前预警，精确分析计算车辆的行程，提高了企业的信息化水平，随时了解到货物的运行状态信息及货物运达目的地的整个过程，确保了运输过程的透明化管理，使企业的运行管理智能化、服务准时性，提高可预见性。同时，通过车辆运行的大数据，可获取高速、国道、省道的实时路况，同时对司机的驾车规律的分析，为加油站、维修站、服务站的选址提供了参考数据。另一方面，物流的成本有很大一部分属于仓储成本。通过车联网技术，对海量的数据进行分析计算，经过合理地调度，降低车辆的空驶率，把移动中的每辆货车可以作为一个流动的仓储空间，提高了仓储空间的周转率，从而帮助企业降低仓储成本。大数据在乘用车领域的应用大数据在乘用车领域目前比较成熟的应用有保险和主动安全，未来必将有大量的企业会在CRM和呼叫中心领域寻求更多的业务增长点。
2011年8月， 北美最大的汽车保险公司StateFarm与车联网服务提供商Hughes结为连理，由此第一个由保险公司主导的车联网商业模式走上了世界舞台。由此，关于保险模式的车联网被业界所热议。State Farm主导的车联网商业模式有如下几个特点：与保险公司的业务捆绑；提供与驾驶安全度结合的保险费率；与车联网服务提供商（TSP）Hughes 合作；服务差异化，避免与OnStar 等前装车厂主导的车联网产品和导航产品竞争等。大数据时代，通过对驾驶者总行驶里程、日行驶时间等数据，以及急刹车次数、急加速次数等驾驶行为在云端的分析，有效地帮助保险公司全面了解驾驶者的驾驶习惯和驾驶行为，有利于保险公司发展优质客户，提供不同类型的保险产品。目前车联网所提供的主动安全方面的措施大致有胎压监测、故障预警、碰撞报警、安全气囊弹出报警、紧急救援等。但目前在主动安全方面的设备更多是车辆上的一个节点，并没有真正的和大数据关联起来。在大数据时代，当汽车在行驶过程中，平台可对轮胎气压进行实时自动监测，并对轮胎漏气和低气压进行报警，以确保行车安全。胎压监测有直接和间接两种，直接的通过传感器来监测，而间接的监测是当某轮胎的气压降低时，车辆的重量会使该轮的滚动半径将变小，导致其转速比其他车轮快。通过比较轮胎之间的转速差别，以达到监视胎压的目的。间接式轮胎报警系统实际上是依靠计算轮胎滚动半径来对气压进行监测。间接方式的胎压监测需要通过上传OBD的信息至云端，由云端通过大数据来分析出轮胎是否漏气，并实时提醒司机，确保安全行驶。对于呼叫中心，很多企业只是简单的定义为简单的服务部门，其实，TSP的呼叫中心，不仅承担客服角色，还承担售前角色。呼叫中心可以帮助企业快速寻找、锁定有潜在消费能力的最终用户。用对的人、合适的时间、适宜的话术换来的就是成功的营销。在大数据时代，TSP、汽车经销商或4S店的业务结构会发生一定的转移，原有的客服部门从以往的成本中心逐步转变为利润中心。呼叫中心的大数据包括，使用情况，客户兴趣及生活习惯三个方面。通过呼叫中心，我们可以获取车辆的使用情况、车联网系统的客户体验效果以及与车辆本身的相关咨询，这对于主机厂市场跟踪反馈，促进相关部门对质量问题进行快速改进有重要的意义。通过呼叫中心，可掌握车主的消费习惯，车主的活动范围、车主的生活习惯及车主商旅情况（订票、订酒店、订餐、订鲜花），车主的消费心理。如车主在生活消费过程中,在日常购买行为中的心理活动规律及个性心理。消费需要问题，消费时间与消费习惯问题，物质［)消费与精神消费问题，通过大数据的分析，从而有效地制定相应的营销策略及营销话术。关于大数据的思考大数据时代，影响着我们的思维。以前我们对于出行过程的理解，传统的观念只注重为客户提供导航和娱乐这一功能，并没有对这一过程进行深度的分析。这个过程中，分别为去之前，在路上，停车后。对于这个过程，我们可以延伸出很多车联网的服务内容，并且每个阶段都离不开熟人社会，每个阶段都会产生大数据，大数据可延伸很多增值服务。服务内容的精准性如果单纯靠服务提供商的力量，那服务商将要投入巨大的人力或资本并且要经历很长的时间，显然这种方式不可行。解决这种问题，理想的方法就是通过车主的与社区网站的互动，只有通过这种方式，才能快速地采集到相应的兴趣点。这必须要进行大数据分析。对于客户信息，无论是车厂还是汽车销售商，都视为命根子，可事实是什么？事实是现阶段这些客户信息一点用都没有，能从这些客户信息中延伸出一些增值服务吗？很难。说白了，这些信息无法带来“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)，顾客终生价值指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。显然，现阶段的产品形态或者企业的信息化水平有限，一方面无法完成大数据的挖掘，另一方面，缺少专业化的分析工具，而车联网时代，给了我们无限的想象空间，让一切皆有可能！
颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命
作者：（美）埃里克·托普出版社：电子工业出版社译者：张南/魏薇/何雨师“医疗”与其他任何行业的一个重要区别在于，它研究的对象是“人”本身。作为一名传统医学院校的学生，他们首先需要经历解剖学、生理学、药理学等基础学科的培养，还要经过几年的临床实践，成为真正医生后，一生都要接受继续医学教育。随着人类在分子、基因、蛋白质等各组学上基础研究的突破，通过系统生物学、转化医学的衔接，从“微观”到“宏观”的贯通正在影响整个医学范式，医学知识也呈现爆照式的增长。1998年底前，一名全科医生收到的各种指南合计重达22公斤。如今，一个内科医生如果想跟踪更新知识，每天需要读19篇文章。以前，一个医学大师，可以掌握80%以上的医学知识，医生具有绝对权威；如今，医学知识分散在不同专家头脑中，尤其一些生物学数据库（如基因组库）已经放在云端遵循开放原则供全球调阅。因此，作为现代病人，他面对的是一个网络化的信息库和知识库，而不仅仅面对单个医生。现代医学越来越依赖于具体数据的采集和判断。随着传感技术、纳米技术等科技的发展，对“人”的信息感知，已经打破了空间（从宏观影像到分子基因，从医院到家庭到随身）和时间（从离散监测到连续监测）的限制。医学诊断正在演化为全人全程的信息跟踪、预测预防和个性化治疗。病人的“参与性”和“选择权”的重要性会愈加显现。互联网运动的本质是“开放”和“分享”，基础是“信息”的标准化传递。如今，各个行业都因为互联网获得了“颠覆性”的发展。而医疗领域的改变是最慢也是最艰难的。这里有体制、固有观念、医学知识的复杂性等多种因素的作用。但作者坚信，随着医疗信息技术不断演进，以及网络医疗服务行业的不断创新，开放、开源与分享的精神终将推动医疗往深层次变革，其最终的价值在于让个人获得更大的主动权。本书很好地诠释了“聪明的病人”所面对的行业及其背后的技术背景。包括医疗体系结构、医药关系、药品从审批到临床的过程、现代医疗传感器技术、基因检测的来龙去脉以及与治疗用药的关系、个人健康档案PHR与医疗信息技术HIT等多个视角。最终，如作者所说，疾病的分类都将被改写，互联网时代的“个性化”也将在医疗领域变成现实。
大数据时代的基金产品创新
互联网金融的浪潮将基金业推上风口浪尖。在大数据时代，怎样更深度地将互联网行业信息优势与传统金融机构的研发优势相结合成为新的课题。记者注意到，近期，以南方基金为代表的公募基金行业正在将触角伸向互联网企业最核心的大数据领域。南方基金与新浪财经合作推出国内首只财经大数据策略指数标志着基金业在大数据应用层面，已经从单纯的产品销售拓展至投资领域，其对机构投资者的理念与策略的影响或许将会是颠覆性的。行为金融理论与大数据的结合世界首家基于社交媒体Twitter的对冲基金Derwent Capital Markets创始人保罗·赫汀（Paul Hawtin）曾说：“长期以来，投资者已经广泛地认可金融市场由恐惧和贪婪驱使，但我们从未有一种技术或数据来量化人们的情感。”一直被金融市场非理性举动所困惑的投资者，现在终于有了一扇可以了解心灵世界的门户——“南方新浪财经大数据策略指数”，在大数据时代，行为金融理论终于可以在投资领域有了更具操作性的应用。据了解，2013年底，南方基金即与新浪财经讨论双方在上述领域合作的可能性并达成合作意向，拟充分挖掘双方在各自领域的专业优势，在股票量化研究及合作开发指数方面展开方向性合作。新浪财经作为国内领先的财经数据平台，其股票频道、财经新闻、股吧论坛、尤其是新浪微博相关财经账号，对上市公司有着更及时全面的资讯覆盖、其财经数据的互动信息来自专业的投资者，较普通的互联网媒体有着更具有价值的信息。其体现的市场情绪变化涵盖了宏观经济、行业动向、个股关注、财经新闻报道曝光度、股票论坛用户参与度，全方位地展现了投资者与股票间的互动情况，隐含了海量的投资辅助信息。“互联网经济造就了大数据时代，唯有那些在数据获取、形成洞察力和将洞察力转化为行动方面表现优秀的企业才能有持续的绩效表现，基于此，我们选择了在此领域积累了资深经验的南方基金合作。”新浪网副总编辑、财经中心总监邓庆旭表示。南方基金数量化投资部总监刘治平介绍道，从目前国内量化投资现状来看，传统的基于财务数据、估值成长因子、技术指标因子的多因子模型研究框架已经非常成熟，越来越难以获得超额收益，因此近几年新闻事件、公司事件对于股价的影响成为量化投资者研究热点，但传统的量化投资者由于数据获取局限，研究更多的止于事件本身对于股价的影响，数据量极其有限，对于新闻事件所带来的互动信息数据研究更是严重缺位。南方基金数量化投资部资深研究员雷俊表示，前期南方数量化投资部通过对财经大数据的分析，发现追踪市场热点变化，结合南方量化研究成果，挑选出更具有投资价值股票作为投资组合，日前已经完成了综合宽基指数、主题行业指数的历史模拟业绩测算。内部测算结果显示，该指数具有较好的市场代表性、收益性和流动性。打造互联网金融版图新坐标互联网金融创新浪潮来袭，其对基金业的影响最初体现在销售层面。余额宝的成功让基金公司开始跟风，热衷于包装各类“宝宝”。事实上，互联网的价值并非仅仅体现在用户的购买行为上，南方基金以敏锐的视角将眼光投向了互联网平台之下的宝藏——大数据应用。南方基金新闻发言人、董秘常克川表示，公司自去年便组织相关部门研讨，如何更深度地将互联网行业信息优势与传统金融机构的研发优势相结合这一新的课题，南方新浪财经大数据策略指数的推出将填补国内在互联网大数据投资应用领域的空白。“公司未来或将开发跟踪该类指数的系列基金产品，为基金投资者提供多元化、专业化的投资工具，不遗余力地为客户捕捉市场机会，创造价值。”通过对不同方案的可行性分析和筛选，南方基金与新浪财经双方敲定拟先期充分利用新浪在财经领域的大数据，结合南方基金数量化投资领域专业分析，深度研究挖掘网民关注度、新闻点击率等数据与证券市场潜在的趋势性联动信息，为指数编制提供决策参考依据，从而确定了“财经大数据策略指数”的合作方向。南方基金ETF指数基金经理柯晓表示，南方基金作为国内首家定制指数的基金公司，在定制指数的编制、推广以及运行维护上具有丰富的经验。国内首只基金公司定制的指数中证南方小康指数于2006年成功发布，于2010年以跟踪该指数标的的ETF及联接基金成功募集上市，募集上市以来投资运作良好。“南方基金在指数方面的深厚经验将有助于南方新浪策略指数在互联网大数据创新中更上一层楼。”“互联网金融是行业发展的大趋势，也是拉动南方基金飞跃发展的‘三驾马车’之一，互联网具有平台优势、数据优势；南方基金则具有投研优势、产品开发优势，优势互补才能合作共赢，最大的赢家未来既不是互联网，也不是基金公司，而是我们广大的投资者，这才是互联网金融的生命力所在，因为只有投资者从中受益，我们才有市场。”对此此次合作，南方基金总裁杨小松如此总结道。
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