实施方案是指为了实现特定目标而采取的一系列有组织、有计划的行动步骤。以下是一些实施方案的实际操作案例，希望对大家的工作有所启示。
大数据数据预处理心得体会
随着大数据时代的到来，数据成为企业和个人获取信息和分析趋势的主要手段。然而，数据的数量和质量对数据分析的影响不能忽视。因此，在数据分析之前，数据预处理是必须的。数据预处理的目的是为了清理，转换，集成和规范数据，以便数据分析师可以准确地分析和解释数据并做出有效的决策。
二、数据清理。
数据清理是数据预处理的第一个步骤，它主要是为了去除数据中的异常，重复，缺失或错误的数据。一方面，这可以帮助分析师得到更干净和准确的数据，另一方面，也可以提高数据分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用数据可视化工具和数据分析软件帮助我清理数据。这些工具非常强大，可以自动检测错误和异常数据，同时还提供了人工干预的选项。
三、数据转换。
数据转换是数据预处理的第二个步骤，其主要目的是将不规则或不兼容的数据转换为标准的格式。例如，数据集中的日期格式可能不同，需要将它们转换为统一的日期格式。这里，我使用了Python的pandas库来处理更复杂的数据集。此外，我还经常使用Excel公式和宏来转换数据，这些工具非常灵活，可以快速有效地完成工作。
四、数据集成和规范化。
数据集成是将多个不同来源的数据集合并成一个整体，以便进行更全面的数据分析。但要注意，数据的集成需要保证数据的一致性和完整性。因此，数据集成时需要规范化数据，消除数据之间的差异。在工作中，我通常使用SQL来集成和规范化数据，这使得数据处理更加高效和精确。
五、总结。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步。只有经过数据预处理的数据才能够为我们提供准确和可靠的分析结果。数据预处理需要细心和耐心，同时，数据分析师也需要具备丰富的经验和技能。在我的实践中，我发现，学习数据预处理的过程是很有趣和有价值的，我相信随着数据分析的不断发展和应用，数据预处理的作用将越来越受到重视。
大数据时代的大数据管理研究论文
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
大数据分析
美国国家标准和技术研究院对大数据做出了定义：“大数据是指其数据量、采集速度，或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力，或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。”我们认为大数据价值链可分为：数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。
虽然这些传统的分析方法已经被应用于大数据领域，但是它们在处理规模较大的数据集合时，效率无法达到用户预期，且难以处理复杂的数据，如非结构化数据。因此，出现了许多专门针对大数据的集成、管理及分析的技术和方法。
布隆过滤器：其实质是一个位数组和一系列hash函数。布隆过滤器的原理是利用位数组存储数据的hash值而不是数据本身，其本质是利用hash函数对数据进行有损压缩存储的位图索引。其优点是具有较高的空间效率和查询速率，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器适用于允许低误识别率的大数据场合。
hash法，其本质是将数据转化为长度更短的定长的数值或索引值的方法。这种方法的优点是具有快速的读写和查询速度，缺点是难以找到一个良好的hash函数。
索引：无论是在管理结构化数据的传统关系数据库，还是管理半结构化和非结构化数据的技术中，索引都是一个减少磁盘读写开销、提高增删改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要额外的开销存储索引文件，且需要根据数据的更新而动态维护。
trie树：又称为字典树，是hash树的变种形式，多被用于快速检索，和词频统计。trie树的思想是利用字符串的公共前缀，最大限度地减少字符串的比较，提高查询效率。
并行计算：相对于传统的串行计算，并行计算是指同时使用多个计算资源完成运算。其基本思想是将问题进行分解，由若干个独立的处理器完成各自的任务，以达到协同处理的目的。
传统数据分析方法，大多数都是通过对原始数据集进行抽样或者过滤，然后对数据样本进行分析，寻找特征和规律，其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和存储能力的提升，大数据分析方法与传统分析方法的最大区别在于分析的对象是全体数据，而不是数据样本，其最大的`特点在于不追求算法的复杂性和精确性，而追求可以高效地对整个数据集的分析。总之，传统数据方法力求通过复杂算法从有限的数据集中获取信息，其更加追求准确性；大数据分析方法则是通过高效的算法、模式，对全体数据进行分析。
[2]黄晓斌，钟辉新.基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[j].情报杂志，20xx（03）.
大数据时代的大数据管理研究论文
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈。
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究。
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层。
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈。
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语。
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献。
数据质量考核实施方案
按照《国务院办公厅关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》(国办发〔20xx〕4号，以下简称《意见》)明确的工作原则和要求，请各地根据本省实施方案，抓紧启动三级公立中医医院绩效考核工作。同时，为确保绩效考核数据客观真实可比，各地要对辖区内三级公立中医医院报送国家三级公立中医医院绩效考核管理平台(以下简称管理平台)的数据进行质控，具体要求如下：
我局将于8月15日开放管理平台，供三级公立中医医院自查填报的数据及佐证材料，同时供省级中医药主管部门开展数据质控工作。
(一)三级公立中医医院自查要求。各三级公立中医医院要根据《三级公立中医医院绩效考核操作手册》以及本地三级公立中医医院绩效考核实施方案的要求，对医院上报的数据和佐证材料进行认真核查和质量控制。
1.第一阶段：国家监测指标4、6、7、11、12、16、27、52、54、57、64、65、66的质控工作由我局负责，非国家监测指标63的质控工作由国家发展改革委公共信用信息中心负责，上述数据质控完成后将嵌入管理平台，供各地参考使用。指标52、53、54，请各三级公立中医医院根据实际情况，于8月23日前在国家医疗机构、医师、护士电子化注册系统(机构端)内对人员信息进行维护，麻醉和病理在岗医师信息应当维护到具体科室。医院应当于8月23日前完成除我局负责的其他国家监测指标的质控工作，形成第一阶段分析报告(模板在管理平台上下载)，报属地省级中医药主管部门，并上传至管理平台。
2.第二阶段：各三级公立中医医院应当在9月3日前完成非国家监测指标的质控工作(除指标63外)，形成第二阶段分析报告(模板在管理平台上下载)，报属地省级中医药主管部门，并上传至管理平台。
(二)省级中医药主管部门数据质控要求。
1.核查医疗机构基本信息。8月28日前，按照《医疗机构管理条例实施细则》《国务院关于批转发展改革委等部门法人和其他组织统一社会信用代码制度建设总体方案的通知》《医疗机构基本标准(试行)》《20xx国家卫生健康统计调查制度》的要求，核查并规范三级公立中医医院的第一名称、法人和其他组织统一社会信用代码、医疗机构执业许可证登记号、医疗机构等级、医疗机构类别等，确保医疗机构信息真实准确。
2.核查病案首页数据。10月1日前，各省级中医药主管部门依托本省份中医病案质控中心，在国家病案管理质控中心及中国中医科学院中医药数据中心的支持下，核查病案首页相关数据。
3.核查绩效考核相关指标数据。对辖区内三级公立中医医院上报的数据进行核查和质量控制，形成本地三级公立中医医院第一阶段、第二阶段绩效考核整体数据质控分析报告(模板在管理平台上下载)，分别于8月28日前、10月1日前上传至管理平台。
(一)补充指标59每百名卫生技术人员科研项目经费及指标61每百名卫生技术人员重点学科、重点专科经费投入佐证材料。各三级公立中医医院要于8月23日前将20xx年科研经费立项相关佐证材料及20xx年拥有的省级以上重点专科和重点学科项目经费投入佐证材料上传至管理平台(模板在管理平台下载)。
(二)补充指标34重点监控化学药品和生物制品收入占比指标数据。各三级公立中医医院要于8月23日前按照《关于印发第一批国家重点监控合理用药药品目录(化药及生物制品)的通知》(国卫办医函〔20xx〕558号)要求，对20xx—20xx年重点监控化学药品和生物制品收入占比进行数据测算，并在管理平台补充填报相关数据。
(一)根据操作手册要求，数据来源标注为财务年报表的指标，各三级公立中医医院应当与本医院财务年报数据进行比对，并按照财务年报表数据进行填报。如医院与卫生健康行政部门(含中医药主管部门)没有预算管理关系，或虽有预算管理关系但执行的是非医院会计制度的，医院应当认真核实数据，按照两个阶段的时间节点要求完成质控工作，并由省级中医药主管部门复核确认。
(二)各三级公立中医医院数据质控发现问题时，应当向属地省级中医药主管部门报送书面报告，经同意后在管理平台进行数据更正，填写详细的情况说明，并由省级中医药主管部门复核确认。省级中医药主管部门数据质控中发现的问题，要及时通知并督促辖区内相关医院进行数据更正，并填写情况说明。质控后的数据用于各地绩效考核使用。
(三)各地要认真落实《意见》要求，搭建绩效考核信息系统平台，组建绩效考核专家委员会，建立绩效考核数据质量控制体系。对质控过程中发现的编造、谎报、瞒报等情况，我局将予以通报批评并取消医院当年绩效考核资格。
大数据数据预处理心得体会
随着云计算和物联网的日渐普及，大数据逐渐成为各行各业的核心资源。然而，海量的数据需要采取一些有效措施来处理和分析，以便提高数据质量和精度。由此，数据预处理成为数据挖掘中必不可少的环节。在这篇文章中，我将分享一些在大数据预处理方面的心得体会，希望能够帮助读者更好地应对这一挑战。
作为数据挖掘的第一步，预处理的作用不能被忽视。一方面，在真实世界中采集的数据往往不够完整和准确，需要通过数据预处理来清理和过滤；另一方面，数据预处理还可以通过特征选取、数据变换和数据采样等方式，将原始数据转化为更符合建模需求的格式，从而提高建模的精度和效率。
数据预处理的方法有很多，要根据不同的数据情况和建模目的来选择适当的方法。在我实际工作中，用到比较多的包括数据清理、数据变换和离散化等方法。其中，数据清理主要包括异常值处理、缺失值填充和重复值删除等；数据变换主要包括归一化、标准化和主成分分析等；而离散化则可以将连续值离散化为有限个数的区间值，方便后续分类和聚类等操作。
第四段：实践中的应用。
虽然看起来理论很简单，但在实践中往往遇到各种各样的问题。比如，有时候需要自己编写一些脚本来自动化数据预处理的过程。而这需要我们对数据的文件格式、数据类型和编程技巧都非常熟悉。此外，在实际数据处理中，还需要经常性地检查和验证处理结果，确保数据质量达到预期。
第五段：总结。
综上所述，数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，它可以提高数据质量、加快建模速度和提升建模效果。在实际应用中，我们需要结合具体业务情况和数据特征来选择适当的预处理方法，同时也需要不断总结经验，提高处理效率和精度。总之，数据预处理是数据挖掘中的一道不可或缺的工序，只有通过正确的方式和方法，才能获得可靠和准确的数据信息。
大数据数据预处理心得体会
随着信息技术的飞速发展，现代社会中产生了大量的数据，而这些数据需要被正确的收集、处理以及存储。这就是大数据数据预处理的主要任务。数据预处理是数据分析、数据挖掘以及机器学习的第一步，这也就意味着它对于最终的数据分析结果至关重要。
第二段：数据质量问题。
在进行数据预处理的过程中，数据质量问题是非常常见的。比如说，可能会存在数据重复、格式不统一、空值、异常值等等问题。这些问题将极大影响到数据的可靠性、准确性以及可用性。因此，在进行数据预处理时，我们必须对这些问题进行全面的识别、分析及处理。
第三段：数据筛选。
在进行数据预处理时，数据筛选是必不可少的一步。这一步的目的是选择出有价值的数据，并剔除无用的数据。这样可以减小数据集的大小，并且提高数据分析的效率。在进行数据筛选时，需要充分考虑到维度、时间和规模等方面因素，以确保所选的数据具有合适的代表性。
第四段：数据清洗。
数据清洗是数据预处理的核心环节之一，它可以帮助我们发现和排除未知数据，从而让数据集变得更加干净、可靠和可用。其中，数据清洗涉及到很多的技巧和方法，比如数据标准化、数据归一化、数据变换等等。在进行数据清洗时，需要根据具体情况采取不同的方法，以确保数据质量的稳定和准确性。
第五段：数据集成和变换。
数据预处理的最后一步是数据集成和变换。数据集成是为了将不同来源的数据融合为一个更综合、完整的数据集合。数据变换，则是为了更好的展示、分析和挖掘数据的潜在价值。这些数据变换需要根据具体的研究目标进行设计和执行，以达到更好的结果。
总结：
数据预处理是数据分析、数据挖掘和机器学习的基础。在进行预处理时，需要充分考虑到数据质量问题、数据筛选、数据清洗以及数据集成和变换等方面。只有通过这些环节的处理，才能得到满足精度、可靠性、准确性和可用性等要求的数据集合。
大数据分析
数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。
(二)数据2.0时代。
2.0时代开始于20xx年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。
(三)数据3.0时代。
又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。
随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。
(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者。
传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。
(二)大数据时代企业精准营销成为可能。
在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。
(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”
传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。
京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的'规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的jdphone的计划。
jdphone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。
(一)数据分析要树立以人为本的思维。
“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。
(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾。
大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。
(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造。
单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求，大数据的共享已经迫在眉睫。首先，可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系，那么数据就没有发挥其应有的价值。最后，虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。
[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[j].it经理世界，20xx，17.
[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[j].青年记者，20xx，26.
[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.
大数据分析
各位小伙伴们:。
大家好！
我是负责编写政治押题部分的清华学长，在整理资料的过程中有一些心得，在此分享给大家。首先要和大家说明的是，通过大量的数据分析和整理，师兄可以得出这样的结论，即考研政治押题的套路无非两种：
我们判断一个机构是否押题成功，往往有两个标准：一是材料是否命中；二是知识点是否命中。可以说，只命中其中之一就算押中题目的话，其实是非常简单的。因为每一年的热点很有限，很多机构出的最后4套题常常题量不止四套，或者每个问题之间都没什么关系，一个问都赶上一道大题了，完全是为了押题而出题，题目本身不具备质量。
一般来说，小伙伴们真正需要的是两个标准都达到，但考研机构只要达到了其中之一，即算是押中了。这样看来，我们就不难理解一些小伙伴们常常听到某些机构年年都押到了百分之六七十，但真正考试的时候问题与材料都对上的却很少，或者即便对上了也是小伙伴们自己都能想到的简单考法一类的情况也就不足为奇。因此，大家在最后复习的这几天时间里，切勿盲目背诵押题卷纸。我们购买押题卷子的目的是通过押题卷纸把握今年的热点和重点，并进行模拟训练。此外，大家也可以通过答案来熟悉知识点如何与材料结合，要如何套话，保证我们书写量的足够。而最后对知识点的把握，还是要回归书本才行。
相信很多小伙伴们都应该看过我们为大家推出的政治押题板块，其中的内容师兄在这里就不再赘述了。依法治国、抗日战争、apec、小平同志诞辰110周年等等，几乎都是必考的内容。这些内容很有可能以大题的形式出现，而且形式也非常多样：例如谈谈小平的改革开放和今天的'“顶层设计”；谈谈apec蓝与人与自然；依法治国和道德与法律；抗日战争胜利和甲午海战失败，等等等等。以此，涉及的知识点真的非常多，不仅需要大家熟悉地把握这些热点本身，还要对一些关联到的知识点也要有清楚的认识。可以说，这些内容占大纲的比例已经非常大了，要背诵的内容很多，大家一定要好好加油才是。
除此之外，还有很多内容虽然不在热点之中，但同样非常容易出题。特别是马原和思修两大部分，特别是单多选，常常就知识点直接命题。例如马原直接考一道计算题，算一下有机构成或者是剩余价值率；或者出一个古诗词或者小故事或名人警句，谈一下涉及到哪些原理。大题上，思修也可以谈一谈理想，谈一谈大学生就业与创业之类。这些内容，各个机构押得也非常分散，带有很强的运气成分。这就要求大家对马原的基本原理一定要熟练把握，思修也要会套话，能讲出东西来。
特别是考取名校和跨考的同学，更是要努力在初试中取得靠前一些的成绩，才能在复试中保持优势。离考试只剩下几天，现阶段最好提分的就是政治和英语的写作部分。师兄的一位好友考前一周临时突击政治，也考了57的成绩，最后压线进了清华。但这位同学本来是知名985理工类热门专业前百分之十的成绩，又非常有天赋，学神级别，才最终被录取。大家既应该学习他突击时的劲头，也不能像之前他那样太过轻视政治。政治是一门短时高效的学科，虽然背诵很辛苦，但是在这最后几天的时间中，它最能给人回报。特别是对于不像师兄这样考取京畿之地的小伙伴们，政治上七十也是不难的。最后师兄给大家一点小建议，我们背诵的时候不能只是对着背，还要多多动笔，写的时候也要尽量工整。政治是一门也得多也会有辛苦分的学科，常年使用电脑和手机的大家，在这最后几天里多多动笔，顺便练练字，在考试的时候就会有下笔如飞的感觉。
大数据毕业论文：大数据时代
伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府。
工作报告。
全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆也在会议上呼吁“政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化”大数据时代下维护个人安全成为重中之重。
(一)数据采集过程中对隐私的侵犯。
大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止。因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。
(二)数据存储过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全。
(三)数据使用过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益，因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来，由于网购在我国的迅速崛起，用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息，比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话，甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中，因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好，或者你下次准备购买的物品，从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买，难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己，而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处，但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私，行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。
(四)数据销毁过程中对隐私的侵犯。
由于数字化信息低成本易复制的特点，导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁，它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父维克托・迈尔-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完美的记忆”[1]。当用户的行为被数字化并被存储，即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁，但实际是这种销毁是不彻底的，而且为满足协助执法等要求，各国法律通常会规定大数据保存的期限，并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据，公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。
(一)将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规范范畴。
大数据时代个人信息是构成现代商业服务以及网络社会管理的基础，对任何国家而言由众多个人信息组成的大数据都是研究社会，了解民情的重要战略资源。近年来大数据运用已经不再局限于商业领域而逐步扩展到政治生活等方方面面。国家也越来越重视通过对大数据的分析运用从而了解这个社会的变化以及人民的想法，甚至从中能够发现很多社会发展过程中的问题和现象，这比过去仅仅依靠国家统计部门的数据来的更真实全面，成本也相对较小，比如淘宝公布的收货地址变更数据在一定程度上揭示了我国人口的迁移，这些信息对于我国的发展都是至关重要的。
因此将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴具有重要的意义。2017年政府工作报告首次提出了“维护网络安全”这一表述意味着网络安全已上升国家战略。这是我国在大数据时代下对个人信息保护的重要事件，也具有里程碑的意义。
(二)加强个人信息安全的立法工作。
大数据时代对个人信息安全保护仅仅依靠技术是远远不够的，关键在于建立维护个人信息安全的法律法规和基本原则。这方面立法的缺失目前在我国是非常严重，需要积极推动关于个人信息安全的法律法规的建立，加大打击侵犯个人信息安全的行为。2017年两会期间全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆呼吁政府加强对个人信息安全的立法和监督，引起了社会各界广泛关注和重视，这充分说明这个问题已经成为一个重要的社会问题。我本人对个人信息安全立法工作有以下几点建议：第一，必须在立法上明确个人信息安全的法律地位。个人信息安全与隐私权“考虑到法律在一般隐私权上的缺乏，要对网络隐私权加以规范就有必要先完善一般隐私权的规定，因此首先应通过宪法明确规定公民享有隐私权。[2]”第二，必须从法律上明确采集数据的权利依据。由于在数据采集过程中经常发生对个人信息的侵害，因此无论是政府还是互联网运营服务商都必须遵循一定的原则和依据。政府采集数据的行为应该符合宪法的要求，而互联网运营服务商采集数据必须要经过当事人同意。第三，制定关于个人信息安全的专门法律。2017年国务院信息办就委托中国社科院法学所个人数据保护法研究课题组承担《个人数据保护法》比较研究课题及草拟一份专家建议稿。2017年，最终形成了近8万字的《中华人民共和国个人信息保护法(专家建议稿)及立法研究报告》。但到目前为止我国的个人信息保护法仍没有立法，因此加快这个立法过程是当务之急。
百度大数据交响乐揭秘百度大数据的来历百度大数据引擎
每年的年终盘点往往让营销人头疼，需旁征博引、海纳百川，还要有“亮点”，从创意到制作都颇费心力，但最终效果往往却差强人意。
那么究竟如何做，才能让年终盘点营销玩出新意?让我们通过一个鲜活的例子来分解看看怎么玩转年终盘点吧。
创意是灵魂，眼球只为新鲜事停留。
20岁末，百度再次秀了一把“高难度动作”。百度汇总全年天文数字般的用户搜索数据，由搜索指数的高低起伏联想到五线谱的律动，将全年搜索热词“连接”，形成旋律。此外，百度邀请著名作曲家张朝进行谱曲、中国国家交响乐团演奏，共同创作了一支只属于2015的交响乐。
冬奥会、屠呦呦获诺奖、习马会谈、天津港爆炸、火星液态水……旋律响起，一幕幕重回眼前，每天50亿次搜索，带来全网最真实的2015记忆。那么，就让我们来感受下这首回响2015的时代之音：
让品牌占据消费者的心，最容易的方法无疑是打“情感”牌。而打好“情感”牌，却没那么容易。百度以“音乐”为情感表达载体，通过“回忆”激发情感，为看似平凡无奇的搜索指数的高低起伏注入情怀，把冷冰冰的搜索数字变成悠扬动人的交响乐曲。
想与做，艺术与大数据的有机结合。
对于营销人而言，执行力体现的是一种全面的策划和落地能力。这个项目对其创作者考验极大。百度平均每天接收50亿次的搜索请求，创造者要从这些庞大的数据中诞生搜索曲线;再以曲线为基础谱曲一首由五大部分组成、抑扬顿挫、婉转起伏的宏大乐章，大数据与艺术的跨界执行难度不可小觑。(据了解，该交响乐的五大乐章分别为：第一乐章，2015，从回家开始;第二乐章，重新出发;第三乐章，离别和考验;第四乐章，跋涉中的荣耀;以及第五乐章，永不止步。)。
我们听到的是华彩乐章，感受到的是创意之美，而其背后的协调、组织、制作这些创意所需的跨界执行难度可见一斑。优秀创意的实现，必须有强大的执行力来落实。
触摸科技品牌的体温。
大数据对于大多数网民而言，始终带有冷冰冰的距离感。百度这部大数据奏鸣曲的出现打破了科技的冰冷感，赋予了时代温度和律动。数据不再是冰冷庞大的数字，而是以音乐的形式与用户亲密互动的艺术，看似科技文艺跨界，实则也是融合。
而这些事件触动用户的内心情感，百度从情感上与用户产生联结，以此拉近品牌与用户之间的距离，借时代情怀为用户心中的品牌温度升温。
这首奏鸣曲来源于其中全网13亿网民的搜索行为。科技和艺术的跨界，让交响乐不再是音乐家曲高和寡的狂欢，13亿网民，每一个人都可以说是这首乐曲的作曲家，每一个音符都是凝聚了用户每一次参与搜索与点击的力量。这样一首用户全情参与、有温度的时代乐章，那么用户会自发去传播，营销自然事半功倍。
“结合自身具备的能力和特点，将科技温度化，同时以创意吸引网民，引发广泛传播”，或许这就是百度大数据奏鸣曲将品牌温度化想要达到的效果。
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7月26日晚间，百度统计重磅升级，独家发布百度收录量精准数据，助力站长网站优化，这就去看看！
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其他详情请参考功能界面说明。
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大数据读后感
数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和大价值（value）。这四个v就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。
对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。
二、如何高效有序地收集数据？
收集数据的目的是为分析利用数据。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。
此外我们还可以看到不少政府机构或者其他一些组织也在开始大数据解决他们遇到的一些问题。在本书的最后一章，作者告诉了我们大数据可能带来的坏处。如：通过大数据可能我们的个人各种信息、隐私会很容易地被大数据的拥有者找到，这些信息，可能被政府用来监管我们等；通过大数据可以预测可能发生的事，或者预测我们人个人本书即将做的行为，书中有个例子：警察通过大数据分析得出一个人即将可能犯罪，并把它逮捕了，但事实上这个人现在并没有犯罪。也许这就限制、约束了我们个人的自由。
看完这本书，颠覆了自己之前的一些想法：以前我们认为错误的数据是没有用，我们需要保证统计的数据的准确性，但是在大数据中，错误的数据也是有用的，它和其他所有相对正确的数据一起构成了整体，也就算不了什么了。我们同样可以从这些数据中得出比较正确的预测和分析。google利用人们搜索的关键字来预测和判断某个地区是否发生流感，google通过分析这个地区的人们搜索和流感有关的词的数量等来分析得出。google从互联网抓取数以亿记的各种语言、各种翻译水平的翻译结果，使用其翻译出来的准确率比那些微软使用正确的词库翻译出来的句子准备率更高。我自己的感想是，其实大数据无处不在，只要我们细心，我们就可以挖掘出身边的那些大数据，并做一些有意义的是，就像书中说的那样，我们不需要强求每条数据都那么真实准确，但是从大量的数据中我们就可以得出相对准备的结果。未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
大数据的冷知识大数据冷知识
但没人做过。
每个人都以为其他人做过，
因为每个人都声称自己做过。
这个比喻为尚处在萌芽幼齿阶段的大数据蒙上了一层有趣且暧昧的意味。
在本次sdcc(中国软件开发者大会)上，一些真枪实弹地做过大数据的高中生行业精英，向小伙伴们普及了一些有趣的冷知识。
大数据的隐秘魅力就在于，他比你都了解你。你以为你每次按下手机按键的动作都是一样的吗?哈哈图样图森破。
来自今日头条的技术副总裁杨震原告诉童鞋们，他们正在测试的“黑科技”，恰恰能从你点击按键的时间和手指面积，推测出你当时的情绪。你的漫不经心、愤怒或者感动，都能够成为后台为你推送何种消息的依据。未来，如下场景可期：
那么这种“恰到好处“的情绪拿捏和大数据有什么关系呢?实际上对你情绪的推测是建立在对你多次正常点击的记录之上的。这种行为数据甚至在你还未意识到的时候，就“出卖”了你的情绪。
今日头条技术副总裁杨震原在分析一个按钮的平均触摸时间。
银行每天的交易账目流水的统计数据，并不是大数据，而每个用户在拿号之后等待了多久才排到，有多少用户骂娘，有多少用户过于焦急愤而离去，这些真正的行为才是大数据。
杨震原又举了今日头条在应用中的另一个例子。
实际上，你在一篇文章的什么位置停留多久，然后划动了多远，在新的位置停留了多久，是否看了评论，看了几条评论，都可以按顺序被记录下来。接下来就是通过算法评估读者的兴趣所在。
csdn创始人蒋涛也特别提到，美国电商平台wish正是用大数据的方法，根据每个人的数据不同，“看人下菜碟”地推荐你可能喜欢的货品，三年时间已经发展成北美最大的电商之一。
所以，一个悲伤的消息是：未来如果你要隐藏自己的身份，不仅仅要变装易容伪造指纹，甚至连点击手机，查看文章的习惯都要改变了。
如果要想知道有多大比例的人喜欢gv，那么只需要做好抽样调查就可以了，没有必要对所有人进行调查。但是如果你想要推销宅腐的周边智能硬件产品，则需要逐个排查每个人“独特”的兴趣爱好。
所有数据一个都不能少，这就是所谓的“全量加工”，这些数据的制造者正是各大厂商利润的源泉。
360商业产品首席架构师刘鹏是一名网红，他在很多场合都强调：全量加工才是大数据。他说，涉及到个性化推荐、计算广告、个人征信这些场景，大规模的计算就是无法避免的。
从技术角度来说，之所以大数据可以做到这么精准，也主要得益于技术的进步。感知设备被丰富地用在五花八门的硬件上，使得以前无法记录的数据，现在都可以被记录了。
大数据应该交给机器做决策，而不是交给人做决策。
这种洋溢着对人类深深不信任感的论断同样来自于刘鹏。在他眼中，大数据是为机器提供的食粮。而能够驾驭大数据的人类基本只有两种：数据科学家和统计工作者。
it企业中养一群科学家的可能性为零。而人类的判断往往基于宏观、战略，不可能有精力做到“因事而异”。相比之下机器的判断比人类更加细致。比如为每个用户比如画像、贴标签。所以，要想把大数据利用透彻，愚蠢的人类还是暂时靠边站吧。
“数据”这两个字，天然给人一种完美而且精准的感觉。在这方面，大数据要挑战你的底线。作为数字广告领域的大牛，刘鹏强调，大数据可以存在半一致性这样模棱两可的属性。换句话说，允许数据错误和丢失。
纳尼?错误的数据也是好数据吗?没错。由于数据量巨大，而且分析半天往往没什么有用的收获(价值密度低)，分析者往往需要选取一些特征数据做加工，而对于这些特征数据，也许还要简化之后再加工。所以最终大数据要达到的结果是难得糊涂，却一针见血。
所以，如果有人向喜爱人民网的你推荐草榴的时候，先不要发火，你可能只是大数据的一个错误罢了。
如果你是一个鲁莽的人，最想知道这个情况的无疑是你的汽车保险公司，想必你的保费会居高不下;如果你是一个谨小慎微的人，最想知道的也是保险公司，因为它可以用打折的保费吸引你投保。
在你身上，甚至存在一个精确的“岀险率”数字。这个听上去很惊悚的数字恰恰是保险公司利润的来源。因为不掌握这样大数据的个人，是无法计算自己的岀险率的。保险公司恰恰利用这种信息不对称，给一个岀险率是万分之一的人开出了千分之一的保价，相当于赚了十倍的利润。
数据比它看上去的样子更险恶，这是大数据业内人士的普遍共识。即使隐去了你的姓名电话等等敏感信息，只保留你和其他人联系的记录，熟悉你的人完全可以猜到你的身份。目前大数据的安全性，在他人的恶意之下，显得力不从心。
隐私问题，制度只能解决20分，剩下的80分要靠技术进步来解决。
刘鹏如是说。期待市场倒退到前大数据时代，似乎没有希望了。
如何精确统计出有多少人喜爱苍井空，有多少人喜欢武藤兰，但是又不泄露到底是谁喜欢苍老师，谁喜欢武老师，这是目前大数据的最前沿研究。
有关大数据的政策再严格，没有一套可靠的保密技术，数据的安全都是无从谈起的。隐私算法、数据脱敏、数据隔离。都是研究的方向。在此之前，各位的大数据还都在相对危险的状态。这也是为什么目前法律没有禁止数据买卖，而各大巨头却不敢将数据出售的原因。当然，大数据库市场价目前比较低也是一个重要的原因。
大数据报告
有些人感觉身体不舒服，但到医院进行西医体检，各项指标都是正常。为此，很多人开始接受中医体检。昨天，南京市中西医结合医院在膏方文化节启动仪式上，发布南京首个中医体质检测大数据报告：在该院对1000名参与中医体检的市民中，比较健康的人群只占33%，其余67%市民都处于亚健康状态。据介绍，通俗来说，亚健康状态，就是身体出现了不适，但还未到某些诊断的标准，因此体检指标是正常的。
中医将身体状态分为9种体质。根据这份大数据报告，平和体质排在第一位，占比33%。平和体质也就是常说的健康状态。其余8种体质人群，按照从高到低的顺序排序依次为气虚体质(约占12.7%)、阴虚体质(约占10.8%)、气郁体质(约占9.3%)、阳虚体质(约占8.3%)、痰湿体质(约占8.1%)、湿热体质(约占7.6%)、血瘀体质(约占6%)和特禀体质(约占4.2%)。
从主要人群分布分析，没有明显的职业和学历差异，但是与测试者的生活习惯密切相关。比如，喜欢高热量高脂肪饮食的人群，在痰湿体质的人群占比中最高;喜欢熬夜的人群，在阴虚体质的人群中占比最高;不爱户外活动的人群，在气郁体质的人群中占比较高。
南京市中西医结合医院治未病中心夏公旭副主任中医师说，平和体质人群的总体特征是阴阳气血调和，体态适中、面色红润、精力充沛，这个样本的.数据主要以体检中心和治未病中心的数据为主，大部分参与测试的人群都不是患者，而是以体检为主的人群。但大部分没有因为疾病到医院就诊的人群中，接近七成的人都是亚健康人群。
在亚健康的8种体质中，气虚高居榜首。夏公旭说，气虚常常是身体出现问题的最开始预警信号，不良生活习惯易致亚健康。针对亚健康状态，选择膏方调理身体，越来越受到人们的欢迎。但是，膏方进补不能盲目，否则不仅不能达到调理身体的目标，甚至事与愿违。今年，针对开具膏方的人群，南京市中西医结合医院均免费提供价值120元一次的中医体质辨识检测，让市民根据不同体质有针对性地选择相应的膏方。
对照一下，你可能属于哪种体质?
为了让市民了解亚健康状态的8种体质，南京中西医结合医院进行了一些临床特征的总结，市民不妨自我对照一下。
气虚质。
性格内向，不喜冒险。不耐受风、寒、暑、湿邪。
阳虚质。
阳气不足，以畏寒怕冷、手足不温等虚寒表现为主要特征。耐夏不耐冬;易感风、寒、湿邪。
阴虚质。
阴液亏少，以口燥咽干、手足心热等虚热表现为主要特征。手足心热，口燥咽干，鼻微干，喜冷饮，大便干燥，舌红少津，脉细数。
痰湿质。
痰湿凝聚，以形体肥胖、腹部肥满、口黏苔腻等痰湿表现为主要特征。面部皮肤油脂较多，多汗且黏，胸闷，痰多，口黏腻或甜，喜食肥甘甜黏,苔腻，脉滑。
湿热质。
湿热内蕴，以面垢油光、口苦、苔黄腻等湿热表现为主要特征。面垢油光，易生痤疮，口苦口干，身重困倦，大便黏滞不畅或燥结，小便短黄，男性易阴囊潮湿，女性易带下增多，舌质偏红，苔黄腻，脉滑数。
血瘀质。
血行不畅，以肤色晦黯、舌质紫黯等血瘀表现为主要特征。肤色晦黯，色素沉着，容易出现瘀斑，口唇黯淡，舌黯或有瘀点，舌下络脉紫黯或增粗，脉涩。
气郁质。
气机郁滞，以神情抑郁、忧虑脆弱等气郁表现为主要特征。神情抑郁，情感脆弱，烦闷不乐，舌淡红，苔薄白，脉弦。
特禀质。
以过敏反应等为主要特征。常见哮喘、风疹、咽痒、鼻塞、喷嚏等。
《大数据》读后感
有人说生活像一团乱麻，剪不断理还乱；我说生活像一团乱码，尽管云山雾罩惝恍迷离，最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据，在他的这本书里，试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。
这玄机说来也简单，就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单，其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者，在美帝国主义万恶的压迫下，始终追逐性价比和利益最大化，居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求！不像我们在天朝光芒的笼罩下，从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦！这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候，我就想过这个问题，相信所有的人都问过类似的问题，例如现在仍然很多人在问，妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱，你们他妈的那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表，因为中国人最喜欢用代表来表现整体，最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期，你完全不清楚他是怎么来的，一直到最后汇总成三个代表，真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青，其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天，在世界的不同角落，还是会体现出不同的价值，受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下，我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。
大数据的出现，必然对诸多领域产生极大的冲击，某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展，而其他一些行业则可能会消失。这是废话，典型的三十年河东三十年河西的道理，就像三十年前的数理化王子们，现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器；就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行，如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了；当然也不乏像生物这种专业，三十年前人们不知道是干啥的，三十年后人们都知道没事别去干，唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业，这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目，我首先想到的是精益生产的过程控制，比如六西格玛，这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化，就已经是大数据的具体应用了。而任何事物都会有偏差，会有错误，也就是说，这全部的数据中，肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体，但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式，要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说，也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样，这些数怎么这么低啊，这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么，删掉删掉；这些数怎么这么高啊，这还不引起社会不满国家动荡啊，删掉删掉。所以说，大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机，既在如何利用数据上，又在如何取得数据上。
先说数据的利用，这里面表达的就是作者在通书中强调的对“相关关系”的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述，而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多，因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样，必将因为对利益的追逐成为稀缺资源，而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候，都有人已经提前知道并且为你做好了计划，还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而对于数据的获取，我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势，鉴于这三个维度事实上都无法做到极致，那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。
现在回头从说说作者书中的观点中想到的，p87中关于巴斯德的疫苗的事件，描述了一个被疯狗咬伤的小孩，在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例，因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一，也就是说，本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而这疫苗到底是有效没效，通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划，但实际上国际经济形势就是好转，哪怕你只推出个二百五计划，gdp都会蹭蹭的往上涨，而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国？回到我自己的工作领域上来，安全工作，我们一直遵循的方向都是寻找因果关系，典型的从工作前的`风险评估，到调查事故的taproot或者五个为什么，无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上，如果能做到信息的丰富采集和汇总的话，找出事物之间的相关性，对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着，看看可不可以在未来继续做进一步研究。
p89说了常用的两种因果推理方式，分别是凭直觉的快速推理和经过分析的慢速推理。有意思的是很多时候直觉反而比分析来得成功率要更高。作者是想利用这个例子来说明因果关系是多么的不可靠，也想表达出靠分析试验得到结果的过程成本有多高。其实我是想说，因果关系更多面向的是未来，是没有对新鲜事物发展做出的预测，而相关关系更多的是对已经存在的事物未来发展的预测，侧重点不同而已。
p135里面关于山上小球的描述，它的能量是隐藏的、潜在的。这个观点我很喜欢，也很悲观。这正说明了社会上的一种现象。很多人，虽然没有站在巨人的肩膀上，但是当他们站在亲爹干爹的路虎上保险箱上高背椅上时，就是拥有别人无法企及的力量。最近一直在背马丁老兄的i have a dream，真真切切体会到自由、公正、平等对一个社会，一个国家繁荣发展的重要性。实干兴邦、空谈误国，那就先从建立一个公平的社会秩序开始吧！
p163里面大概讲述了商家是怎么通过大数据获得的信息来进行商业推广的。这里我只想用我的三张信用卡发卡银行做一下比较。首先是交通银行，这张卡最近半年几乎没怎么用，交行也从来都无声无息，我考虑已经可以把这张卡扔掉了；去年因为国航里程申请了一张中信的信用卡，但是今年开始也已基本停用，因为之前一段时间一直使用，中信银行这几个月频繁与我联系，推荐各种业务，多次要给我提供贷款或者提高透支额度，我几次都想要不然就换回来继续用它好了；招商银行的卡也是我用得比较久的一张，近期每月的消费基本都稳定在几千，偶尔也有一万多快两万的时候，当然这不是因为我消费，只是因为出差比较多自己垫钱多而已，但是招商银行从未与我联系给我提升额度，尽管我的月消费额度都已经基本达到信用卡的上限了，有时候甚至不得不使用别家的信用卡。最差的自然是中行，首先是预约了国航金卡的信用卡，结果联系了两次我都在出差，就再也不与我联系了，半年多了我还没有拿到我的卡，而作为工资卡的借记卡，多年来仍然是每天网上付款最多2000，我的使用记录明明经常一个月有好几天都达到2000的顶值，甚至我都主动打过电话要求更改，都给我答复是必须到柜台办理。说完这几个例子，我想中国的银行业与欧美发达国家银行的差距就已经是显而易见了。真的很难以想象这种企业能在世界500强中排名那么靠前，是因为黑了中国人民多少钱。而通过对visa和mastercard的案例描述，则清晰的说明了一个成功的银行是怎么通过对数据收集进行行为预测，最终改变消费者消费习惯的。
然后想说说关于免费导航等应用的使用。天下没有免费的午餐，这是亘古不变的真理。你以为你可以只花点流量费就能舒服方便的使用卫星导航了么，你去过的每一个地方，时间，逗留市场都已经被人家记录下来卖给商家啦，哪天你打车找到一家麦当劳，刚停下车服务员就送上一套板烧鸡腿汉堡套餐可乐换阳光橙不加冰的时候你可千万不要惊讶，因为你已经无时无刻不暴露在别人的监视之下了。
最后想用文中引用的莎士比亚的一句话作为结尾，凡是过去，皆为序曲。
百度大数据交响乐揭秘百度大数据的来历百度大数据引擎
1月6日讯，近日，百度推出大数据奏鸣曲，运用百度指数平台分析热搜事件的涨跌态势，科学绘制大数据生成一条年度热搜事件曲线，并由专业音乐家整理、谱写成曲。据了解，在过去的一年里，百度平均每天接收到超过50亿次搜索需求，用户的每一次搜索点击都成为这首奏鸣曲的音符，13亿人共同奏响了2015时代之音。
这首宏大的年度交响乐曲特别邀请国家著名作曲人张朝谱曲，中国国家交响乐乐团担纲演奏。据了解，这个乐团与新中国共同成长，曾演绎过《梁祝》、《黄河钢琴协奏曲》等经典作品，代表着中国交响乐的最高水平，这也是中国交响乐团首次与百度跨界合作。
这部奏鸣曲信息量庞大，通过艺术的形式把原本冰冷的搜索数据多元化地展现出来。整部乐曲共分为五大部分，第一乐章，2015，从回家开始;第二乐章，重新出发;第三乐章，离别和考验;第四乐章，跋涉中的荣耀;以及第五乐章，永不止步。乐曲根据搜索指数的曲线抑扬顿挫、婉转起伏，让我们随着音乐不自觉回想起2015共同经历的时代记忆。
过去的2015，我们在行走中探索，在探索中改变，在改变中创新。科技的发展，让原本的绝无仅有逐渐变为生活中的习以为常。百度用科技与情怀带我们回响2015，也将继续陪伴我们搜索、探索2016，以及更远的未来。
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【百度大数据交响乐揭秘百度大数据的来历】近日，百度推出大数据奏鸣曲，运用百度指数平台分析热搜事件的涨跌态势，科学绘制大数据生成一条年度热搜事件曲线，并由专业音乐家整理、谱写成曲。据了解，在过去的一年里，百度平均每天接收到超过50亿次搜索需求，用户的每一次搜索点击都成为这首奏鸣曲的音符，13亿人共同奏响了2015时代之音。
这首宏大的年度交响乐曲特别邀请国家著名作曲人张朝谱曲，中国国家交响乐乐团担纲演奏。据了解，这个乐团与新中国共同成长，曾演绎过《梁祝》、《黄河钢琴协奏曲》等经典作品，代表着中国交响乐的最高水平，这也是中国交响乐团首次与百度跨界合作。
这部奏鸣曲信息量庞大，通过艺术的形式把原本冰冷的搜索数据多元化地展现出来。整部乐曲共分为五大部分，第一乐章，2015，从回家开始;第二乐章，重新出发;第三乐章，离别和考验;第四乐章，跋涉中的荣耀;以及第五乐章，永不止步。
乐曲根据搜索指数的曲线抑扬顿挫、婉转起伏，让我们随着音乐不自觉回想起2015共同经历的时代记忆。过去的2015，我们在行走中探索，在探索中改变，在改变中创新。科技的发展，让原本的绝无仅有逐渐变为生活中的习以为常。
大数据报告
4月6日，联合交通部科学研究院对外发布《第一季度中国主要城市骑行报告》。该报告以ofo出行大数据为参考，首次采用城市骑行指数作为评估指标，对北京、上海、广州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座国内一二线城市的共享单车发展水平进行评估排名。
可以发现，在单车使用水平、节能减排水平、健康贡献水平、停车设施水平、服务环境水平和社会文明水平六个方面，每个城市的表现各有不同。行业专家分析称，该报告对透视我国城市慢行交通发展现状、追踪共享单车行业发展、推动智能绿色城市建设事业起到参考作用。
18~45岁人群成共享单车主要用户西安广州最男人、天津昆明最均衡。
报告显示，18~45岁人群成共享单车骑行的主力用户，占比接近90%，其中30岁及以下群体占比达到55%，30~45岁占比约35%。由此可见，共享单车的用户不仅覆盖年轻群体，也受到了中年群体的广泛认可和使用。
同时，在用户男女比例分布中，不同的城市区分为了两大派系。一个是以西安、广州为代表的五座城市成为了“最男人”的共享单车骑行城市，男性用户占比达到55.90%~59.70%，较高于女性用户。而以天津、昆明为代表的五座城市则成了“最均衡”的共享单车骑行城市，男女比例在48%~52%之间，可以说基本相差无几。但综合来看，女性用户占比能达到45%左右。
中国城市整体骑行水平53.6分空间巨大综合指数六大榜单昆明东莞上榜。
报告显示，20第一季度中国城市整体骑行水平为53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分别以79.3分和65.1分紧随其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、广州、南京、厦门、福州、武汉等八座城市也高于平均分，城市骑行水平较为领先。
而53.6的整体骑行水平虽然较满分100分来看属于偏低水平，但考虑到年初共享单车才迎来一波的快速发展，诸多方面尚不完善，例如城市停车设施的建设，北京、上海、杭州三城虽然达到13分以上，但其他20座城市停车设施平均得分仅为7.55分，远低于满分20分。未来，随着共享单车的健康发展、城市停车设施的建设、服务环境的提升等因素逐步完善，分数还将进一步上升。
报告同时给出“2017年第一季度主要城市六大榜单”，北京位列“停车设施相对完善”、“节能减排贡献最大”、“政府服务环境最好”三个榜单之首。昆明则成为“最爱骑共享单车的城市”，东莞成为“我骑行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累计骑行5.93亿公里。
报告针对社会文明程度，对各城市对共享单车的友好度进行了评分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分别以12.75和12.22排名第二第三，北京仅以9.94分排名第九。在服务环境水平评估中，北京以满分15分位列第一。近期，全国各地陆续出台了针对共享单车的管理办法，如上海出台了《共享自行车服务规范》，成都推出了《成都市关于鼓励共享单车发展的试行意见》。
报告显示，我国20座城市第一季度累计骑行5.93亿公里，相当于绕地球14794圈，日均累计骑行距离为659万公里，相当于地球赤道的164倍。不仅如此，20个城市第一季度人均累计骑行消耗热量6840千卡路里，相当于燃烧掉1.8斤脂肪。
共享单车缓解城市交通出行难问题。
数据统计，从1995年至，随着民用汽车保有量从1040万辆攀升至1.9亿辆，自行车的.保有量却从6.7亿辆，急剧下降至3.3亿辆。汽车成为代步工具的同时，给城市交通和生态环境也带来了极大压力，城市居民的出行成本急剧上升。
专家认为，共享单车+公共交通的出行模式，正逐渐替代家用汽车+步行+公共交通的出行模式，快速发展中的共享单车正改善着我国城市居民的出行模式，也对我国交通新体系建设产生深远影响。
大数据报告
众所周知，铁路向来是春运客运量最高的交通工具。相比去年，由于春运火车票只能提前30天购买，火车票抢票形势更加严峻。
如图所示，2016年春节提前一个月，旅客进入购票高峰。去哪儿网大数据预测，春节将至，2016年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。
2016年春运，互联网售票量占总售票量的64.6%，占比超过一半，其中手机app发售车票1.5亿张，售票总量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪儿网预测，生长在互联网时代的90后将是20春运的主力军。
在火车用户画像中，选择乘坐火车回家的男女比例分别为52.5%、47.5%，其中90后人群占比高达43%，80后人群为27.8%，两者占比超过70%，成为绝对的中坚力量。
近年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。
一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%，选择乘坐城际铁路的'人群比例也达到了10.3%，整体超过了总数的一半。
去哪儿网大数据预测显示，乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。
与热门出发地相对应的，重庆、上海、杭州、成都、郑州是往年国内最热门的目的地。这些城市周边铁路、公路、航空线路密集，以此作为中转目的地的旅客也不在少数，抢票难度成几何倍数增加。
非高铁、城际等高速列车的出发地，北京最为热门。不过与高速列车热门出发地不同，紧随其后的重庆、昆明、西安、郑州出发的票量与北京之间相差并不多。
二、最难买航线已经进入抢票模式多数航班恢复全价。
从2016年春运的大数据看，预定高峰期出现在距离春节20天，这一天的预订量创出近期以来的新高，与上个月同期环比增长100%。
大数据显示，2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态。返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。
三、85后成机票预订主力军天秤座成“空中飞人。
移动互联网时代来临，网上购票已经成为消费者最便捷的预订方式。来自去哪儿网大数据显示，选择乘坐飞机回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例为9.8%，力压群雄。
家乡越北，越会提前购买回家的机票。去哪儿网机票专家分析，排名前十名的航线，以大机场往小机场飞为主，每天的航班数多在30班以内，是北京至广州这种热门航线航班数的三分之一。
根据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早得多，堪称最难买航线。在去哪儿网平台预订过年前三天回家的机票中，北京至佳木斯这条航线，用户平均会提前36天。从深圳回海口更早，一般提前43天。
四、十条热门空中回家路出炉平均飞行1416公里。
从热门航线看，北京-成都、深圳-重庆、上海-哈尔滨、北京-三亚、广州-重庆、深圳-成都、成都-北京、重庆-广州、北京-哈尔滨、上海-成都，这十条是往年最热门的空中回家路。
去哪儿网统计了往年春运返乡票量最高的50条航线，发现追逐梦想的人们，选择求业、求学城市距离家乡的平均飞行距离是1416.2公里，这几乎是从深圳到西安的里程。
通过去哪儿网平台订票的用户，大多选择在早上7点就坐上飞机，按照平均离家距离1416公里来计算，飞行时间近3个小时，98.8%的用户选择乘坐经济舱。
五、行李多礼物重专车成热门接送工具。
春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包以及各种礼品出行，为了能够快速到达机场、火车站，专车接送机/站成为热门出行工具。
去哪儿大数据显示，北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。
其中，在预约时间上看，男性一般提前在出发前3.5天-4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在4.1天-5.6天。
从出行时段上看，4点-11点为旅客乘车去机场、火车站高峰。其中5-6点出发人群最高，高达6.9%;10-11点又会出现小的高峰，出行占比为5.1%。数据显示，使用接送机/站的用户平均行驶27.2公里，平均时长为36分钟。
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于是电脑、电视、洗衣机、电冰箱甚至电吹风等每日与人接触的电器，因为被称为“隐形杀手”的电磁辐射而显得可怕起来。
那么到底这些家用电器是否存在电磁辐射，辐射有多大？专家表示，其实日常生活中，电磁辐射无处不在，要学会主动防护，但也不必过于紧张，草木皆兵。
收音机测出安全距离。
专家表示，任何电器只要通上电流就有电磁辐射，大到空调、电视机、电脑、微波炉、加湿器，小到吹风机、手机、充电器甚至接线板都会产生电磁辐射，但各种电器产生的辐射量不尽相同。
关于具体的辐射量，记者在努力搜寻一番之后，并未发现国内有不同电器辐射量的标准表格出台。不过，日本出版的sapio杂志就公布了一组家庭常用电器电磁辐射检测数据。
家庭常用电器电磁辐射检测数据参考表(mg：毫高斯)。
电器电磁辐射量电器电磁辐射量。
咖啡炉1mg电饭锅40mg。
传真机2mg复印机40mg。
电熨斗3mg吹风机70mg。
录像机6mg手机100mg。
vcd10mg电脑100mg。
音响20mg电须刀100mg。
电冰箱20mg电热毯100mg。
空调20mg吸尘器200mg。
电视机20mg无绳电话200mg。
洗衣机30mg微波炉200mg。
虽然辐射无处不在，但是中国室内环境监测工作委员会专家委员会主任赵玉峰指出，并非所有的电磁辐射都会对人体产生危害，如果磁场强度控制在规定范围内对人体的作用是积极和有益的，比如市场出售的理疗机就是利用电磁辐射的温热作用达到消除炎症和治疗目的，因此关键问题是要把电磁辐射控制在安全范围内。
如果消费者想了解自己所处环境的辐射量，可以采取仪器检测方法。但目前国产售价为几百元的测试仪在测量数据上可能出现偏差，而一些国外进口的测试仪需几十万元，普通百姓很难接受。
赵玉峰表示，可以用一个简单的监测方法让人们了解电器使用的安全距离：利用可接收am(调幅)频道的收音机，打开后将频道调在没有广播的地方，并且靠近所要测量的电视、冰箱、微波炉或电脑等家电用品，就会发现收音机所传出的噪音突然变大。走出一段距离后，才会恢复原来较小的噪音量；这样就可以测出安全距离，平常生活中与这个电器保持测量出的安全距离即可。
教您7招防电磁辐射。
1.别让电器扎堆。不要把家用电器摆放得过于集中或经常一起使用，特别是电视、电脑、电冰箱不宜集中摆放在卧室里，以免使自己暴露在超剂量辐射的危险中。
2.勿在电脑身后逗留。电脑的摆放位置很重要。尽量别让屏幕的背面朝着有人的地方，因为电脑辐射最强的是背面，其次为左右两侧，屏幕的正面反而辐射最弱。
4.减少待机。当电器暂停使用时，最好不让它们长时间处于待机状态，因为此时可产生较微弱的电磁场，长时间也会产生辐射积累。
5.及时洗脸洗手。电脑荧光屏表面存在着大量静电，其聚集的灰尘可转射到脸部和手部皮肤裸露处，时间久了，易发生斑疹、色素沉着，严重者甚至会引起皮肤病变等，因此在使用后应及时洗脸洗手。
6.补充营养。电脑操作者应多吃些胡萝卜、白菜、豆芽、豆腐、红枣、橘子以及牛奶、鸡蛋、动物肝脏、瘦肉等食物，以补充人体内维生素a和蛋白质。还可多饮茶水，茶叶中的茶多酚等活性物质有利于吸收与抵抗放射性物质。
7.接手机别性急。手机在接通瞬间及充电时通话，释放的电磁辐射最大，因此最好在手机响过一两秒后接听电话。充电时则不要接听电话。
辐射危害男性健康尤甚。
很多从事it行业的女性一旦出现流产、不孕等情况，首先会把原因归结为电脑。专家指出，这很可能是过分“抬高”了电磁辐射的威力，忽略了其他各类原因。
电磁辐射确实可能影响人的生殖系统，但主要表现为男子精子质量降低，因为男性生殖细胞和精子对电磁辐射更为敏感。因此，男性应尽量减少与电磁波太频繁密集的接触，而且接触时也要保持安全距离，一般是半米以上。
另外，赵玉峰指出，大家一定要分清，电磁辐射和电磁污染其实是两个概念。虽然电磁辐射无处不在，但电磁污染只有在电磁辐射超过一定强度后，才会对人体产生负面效应，导致头疼、失眠、记忆衰退、血压升高或下降、心脏出现界限性异常等症状。如在电磁辐射超强度的环境下长期作业，严重的可能引起部分人员流产、白内障，甚至诱发癌症。
中国疾控中心辐射防护与核安全医学所的曹先生6日也告诉记者，目前还未有流行病学调查可以证明电磁辐射对人体的影响。他说，现在每个人都生活在电磁环境里，但由于每个人的个体差异及对电磁波的敏感度不同，因此造成的影响也是不同程度的。除了怀孕前三个月的孕妇、装有心脏起搏器等特殊人群需要特别采取一些特殊防护措施外，一般人群不用过于担心，只要注意一般的防护即可。
防辐射品效果难评判。
随着人们谈论电磁辐射越来越多，一个新兴行业也日渐进入视野：电磁辐射防护品：孕妇防辐射服，防辐射马甲、防辐射衬衫、防辐射围裙、防辐射屏、防辐射眼镜等。
记者发现，带了“防辐射”三个字的用品价格飙升好几倍。在管庄的一家妇幼用品专卖店里，一件标有防辐射功能的孕妇装其售价比普通孕妇服贵几倍，价格从百元到近千元不等。据该店促销员介绍，防辐射服的原理是将金属丝织入面料中，通过金属反射将电磁辐射挡开，效果非常好。她告诉记者，现在准妈妈们越来越重视防辐射，因而这种防辐射服卖得非常好。为了证明其防辐射功能，促销员还给记者做了一个试验，将一部手机放进防辐射孕妇装里面，当此时拨打电话时，电话传来“无法接通”的提示。
这样的防护服是否能够有效抵挡电磁辐射？中国疾控中心辐射防护与核安全医学所的曹先生告诉记者，现在市面上防辐射用品很多，但目前我国还没有针对防辐射孕妇服的国家标准和行业标准，因此很难判断具体的防护效果。
专家告诉记者，其实最简单的防辐射方法就是与家用电器、办公设备、移动电话等放射源保持适当距离，不要把家用电器集中摆放形成“大辐射磁场”，同时减少与这些放射源的接触频率。各种家用电器、办公设备、移动电话等都应尽量避免长时间操作，同时尽量避免多种办公和家用电器同时使用。
手机接通瞬间释放的电磁辐射最大，在使用时应尽量使头部与手机天线的距离远一些，最好使用分离耳机和话筒接听电话。
来自：/34876/2008/06/10/3122@。
大数据读后感
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据？以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据？
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据？
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
2015年11月23日。