物聯(lián)網(wǎng)卡如何用作流量卡。
如何用物聯(lián)網(wǎng)卡做流量卡，我們在進行科學分析時采用抽樣方法，追求分析方法的可用性，因為，抽樣分析只是對部分樣本進行分析，其分析結果應用于全集數(shù)據(jù)后，誤差就會增大，這就意味著，抽樣分析中出現(xiàn)的微小誤差，在被擴大到全集數(shù)據(jù)后，可能成為一個很大的誤差。所以，要保證在將誤差放大到全集數(shù)據(jù)時，誤差仍在可接受的范圍內，必須確保抽樣分析結果的可用性。正因為如此，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往側重于改進算法，其次才是改進算法的效率。在大數(shù)據(jù)時代，全樣分析取代抽樣分析，全樣分析的結果不存在誤差放大的問題，追求高精度已不是它的首要目標；相反，大數(shù)據(jù)時代具有“秒級響應”的特點，它要求在數(shù)秒內對大量數(shù)據(jù)快速給出實時的分析結果，否則它將失去數(shù)據(jù)的價值，因而數(shù)據(jù)分析的效率成為關注的核心。
如何使用物聯(lián)網(wǎng)卡做流量卡？
以往，數(shù)據(jù)分析的目的，一方面是解釋事物背后的發(fā)展機制，例如，某一地區(qū)的大型超市連鎖店的凈利潤在某一時期下降了很多，這要求IT部門對相關銷售數(shù)據(jù)進行詳細的分析，以找出出現(xiàn)問題的原因；另一方面是為了預測未來可能發(fā)生的事件，例如，通過實時分析微博數(shù)據(jù)，當發(fā)現(xiàn)人們對霧霾的討論明顯增多時，可以建議銷售部門提高口罩的出貨量，因為，人們對霧霾的關注，直接導致了人們想買口罩來保護自己的健康。無論是哪一個目的，實際上都反映了一種“因果關系”。但在大數(shù)據(jù)時代，因果關系變得不那么重要了，人們開始更多地追求“相關性”。例如，我們去淘寶網(wǎng)購物，在我們買了防盜鎖之后，淘寶網(wǎng)也會自動提示你，你買了同樣的東西的其他顧客也會買汽車座墊，也就是說，淘寶網(wǎng)只會告訴你，“買汽車防盜鎖”和“買汽車座墊”之間是有關聯(lián)的，但卻不會告訴你為什么其他顧客買了防盜鎖之后也會買汽車座墊。
以數(shù)據(jù)為基礎的決策制定并不是大數(shù)據(jù)時代特有的。自上世紀90年代以來，數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能工具在企業(yè)決策中得到了廣泛應用。如今，數(shù)據(jù)倉庫已成為一個綜合的信息存儲倉庫，既有批量定期數(shù)據(jù)裝載能力，又有實時探測、分發(fā)和裝載數(shù)據(jù)變化的能力，并能結合歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)查詢分析和自動規(guī)則觸發(fā)，從而為戰(zhàn)略決策(例如宏觀決策和長期規(guī)劃等)和戰(zhàn)術決策(實時營銷和個性化服務等)提供雙重支持。但數(shù)據(jù)倉庫是建立在關系數(shù)據(jù)庫基礎上的，在數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量方面都有很大的局限性。如今，大數(shù)據(jù)決策能夠面向大量類型多樣、非結構化的海量數(shù)據(jù)進行決策分析，已成為人們追求的一種全新的決策方式。例如，政府部門可以將大數(shù)據(jù)技術與“輿情分析”相結合，通過對論壇、微博、社區(qū)等多種渠道獲得的數(shù)據(jù)進行綜合分析，找出或檢驗信息中的本質性事實與趨勢，揭示信息中隱含的情報內容，對事物發(fā)展作出情報預測，協(xié)助實現(xiàn)政府決策，有效應對各種突發(fā)事件。
有專家指出，未來十年，大數(shù)據(jù)將改變幾乎每個行業(yè)的業(yè)務功能。因特網(wǎng)，銀行，保險，運輸，材料，能源，服務業(yè)等領域，不斷積累的大數(shù)據(jù)將加快這些領域與信息技術的深度融合，開拓新的行業(yè)發(fā)展方向。例如，大數(shù)據(jù)可以幫助快遞公司選擇運輸成本低的最佳路線，幫助投資者選擇收益型投資組合，幫助零售商有效地定位目標客戶群，幫助互聯(lián)網(wǎng)公司實現(xiàn)廣告的精準投放，也可以讓電力公司做好配電網(wǎng)規(guī)劃以確保電網(wǎng)安全等等?？偠灾髷?shù)據(jù)觸及的每一個角落，都將使我們的社會生產和生活發(fā)生巨大而深刻的變化。
海量數(shù)據(jù)應用需求，是新技術發(fā)展的源泉。隨著應用需求的不斷增加，各種突破性的大數(shù)據(jù)技術將不斷涌現(xiàn)并得到廣泛應用，數(shù)據(jù)的能量也將不斷釋放。不久的將來，原本依賴于人類自身判斷的領域應用將逐漸被各種基于大數(shù)據(jù)的應用所取代。例如，今天的汽車保險公司，只能憑少量的車主信息，對客戶進行簡單的分類，并根據(jù)客戶的車輛出險次數(shù)，給予相應的保費優(yōu)惠方案，客戶選擇哪家保險公司，差別不大。汽車聯(lián)網(wǎng)技術的出現(xiàn)，將使汽車保險行業(yè)的商業(yè)模式發(fā)生深刻的變化，如果某一家商業(yè)保險公司能夠獲得客戶車輛的相關詳細信息，并利用事先構造好的數(shù)學模型，對客戶等級進行更為細致的判斷，給予更為個性化的“一對一”優(yōu)惠，那么，該保險公司無疑將具有明顯的市場競爭優(yōu)勢，得到更多客戶的青睞。
海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)科學家成為熱門職業(yè)。到了2010年，高科技勞動力市場上很難看到數(shù)據(jù)科學家這個稱號，但是從那以后，數(shù)據(jù)科學家逐漸發(fā)展成為市場上的熱門職位，有著廣闊的發(fā)展前景，并且代表了未來的發(fā)展方向。
因特網(wǎng)公司和零售類企業(yè)都在積極爭奪大數(shù)據(jù)人才，數(shù)據(jù)科學家成了大數(shù)據(jù)時代的稀缺人才。根據(jù)McKenzie的預測，在未來的幾年里，單是美國本土，就可能會缺少具備數(shù)據(jù)深度分析能力的14萬到19萬的專業(yè)人員，那些能夠通過大數(shù)據(jù)分析來支持企業(yè)做出有效決策的數(shù)據(jù)人員和分析師，也可能有150萬左右的缺口。
今后5~10年，市場對數(shù)據(jù)科學家的需求將不斷增長，不僅僅是因特網(wǎng)公司需要數(shù)據(jù)科學家，像電信這樣的傳統(tǒng)企業(yè)也需要數(shù)據(jù)科學家參與大數(shù)據(jù)項目。大學目前還沒有足夠的基礎和能力培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學家，傳統(tǒng)企業(yè)很可能會從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)“挖墻角”，以滿足企業(yè)發(fā)展對數(shù)據(jù)分析人才的需求，進而造成高成本的使用，限制了企業(yè)的成長。高校應堅持“以人為本，服務社會”的辦學理念，充分發(fā)揮科研與教學的綜合優(yōu)勢，培養(yǎng)大批具有數(shù)據(jù)分析基礎能力的數(shù)據(jù)科學家，有效緩解數(shù)據(jù)科學家的市場缺口，為促進經(jīng)濟社會發(fā)展作出更大貢獻。
如何使用物聯(lián)網(wǎng)卡做流量卡？
大學里培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學家需要采取“雙腿走路”的策略，即“引進來”、“走出去”。"引進來"是指高校加強與企業(yè)的密切合作，從企業(yè)引進相關數(shù)據(jù)，為學生搭建一個貼近企業(yè)應用實際、仿真的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)環(huán)境，使學生有機會了解企業(yè)的業(yè)務需求和數(shù)據(jù)形式，為開展數(shù)據(jù)分析奠定基礎；"引進來"是指高校從企業(yè)引進有豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗的高級人才，承擔數(shù)據(jù)科學家相關課程的教學任務，切實提高教學質量、水平和實用性。我們所說的“走出去”，就是要積極鼓勵和引導學生走出校園，進入具備大數(shù)據(jù)應用環(huán)境的互聯(lián)網(wǎng)、電信等企業(yè)進行實踐活動，同時，要努力加強產、學、研合作，創(chuàng)造條件讓高校教師參與到企業(yè)大數(shù)據(jù)工程中來，實現(xiàn)理論知識與實際應用的深度融合，鍛煉高校教師的大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)能力，為更好地培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學家奠定基礎。
