说起大数据似乎谁都懂，但真正能应用的有几个？

[核心提示]数据不等于信息，数据是全局。大数据应用了多少？自大数据兴起以来，它一直很受欢迎，关于大数据的前景、应用程序和利弊的讨论一直持续到今天。唯一不变的真理是：只有人才是核心，数据只是我们获得真理的方式。在大数据时代，舍恩伯格强调，数据不等于信息，数据是全局的。利用信息理论中熵的概念，信息是对事件不确定性的衡量。如果我们认为整体数据是完全知道的，那么它的不确定性是零，即不包含信息。只有挖掘出具有适用价值的数据，才能获得有效的信息。另一种观点是，信息不等于智慧。如何将信息转化为智慧需要三个标准：可破译性、相关性和新颖性。有趣的是，著名信息技术研究分析公司Gartner对企业使用大数据进行了调查。调查显示，56%的公司不知道如何从大数据中获得价值，41%的公司不知道如何将大数据与公司战略相结合，34%的公司缺乏获取和处理数据的能力，甚至23%的公司不知道大数据是什么。。。什么是大数据，如何与我们的生活有关？接下来，作者将用两种自然语言处理它们（NLP）该项目为您揭开冰山一角的大数据。1、探索新浪微博是我们目前主要使用的社交网站。它的混合程度令人惊叹，充满了各种各样的大V、水军、僵尸粉丝和我们宝贵的真实个人用户，也许你的日常生活就是刷微博，看看女神悄悄关注微博和异性回复，听意见领袖发表的最新观点，然后默默地竖起大拇指。但你有没有想过，国外是如何利用数亿tweet内容成功预测股市的？但是你有没有想过，国外是如何利用上亿量级的tweet内容成功预测股市的？因此，笔者默默地利用了去年8月和9月10万量级的微博内容，试图分析一些潜在或已经发生的热点话题。可以看出，效果仍然存在。去年9月10日，日本单方面无条件购买岛屿引起了爱国者的激烈讨论。图中的主题7反映了10万个微博主题权重较高的关键词；主题8的出现完全令人惊讶。原来小米去年8月16日发布了新手机，雷军让小米也在互联网上流行起来。更多的可能是话题9这个毫无意义的类别。如何更有效地过滤噪音，提前突出真正有价值的热点，是作者计划实现的下一个目标。2、情感分析会有这样的一天吗？当你面试时，HR只问你：你的新浪微博账号是多少？一分钟后，他平静地告诉你，对不起，经过测试，你的微博整体负面情绪太多，不符合我们企业阳光乐观积极的主题，左转有地铁站，慢慢走。我们不具体分析这类事情的合理性。我们只看大数据带来的可能性。当你的喜怒哀乐都能被一个百分比准确定义时，数据时代可能真的到来了。作者收集了除转发外的所有原创微博，分为三个极性：快乐、悲伤和愤怒。下图显示了情感极性的比例。从图中可以看出，超过50%的微博表现出快乐的情感趋势。大约30%的微博有悲伤的负面情绪，大约10%的微博表现出愤怒。据估计，他们担心国家和人民。。。上面的例子只是一些小实验。从长远来看，仍然有很多用途，例如，对品牌产品的售后评价进行分析和监控，找到负面评价，然后解决产品中可能存在的缺陷。事实上，许多新闻媒体已经渗透到我们的生活中，包括对一些报道的分析、舆论分析、金融机构的预测趋势等。新闻媒体分析了一些报道、舆论分析、金融机构预测趋势等，事实上，其中许多已经渗透到我们的生活中。数据网站和应用程序的渗透必须熟悉以下超高假装能力的图片。这是由清华大学自然语言处理和社会人文计算实验室开发的微博应用程序生成的图片。它对用户的所有微博进行了分词、停止用词、计算关键词权重等步骤，从而生成了个性化的用户标签集合。也许从个人的角度来看，这只是一个非常有趣的小应用程序，但如果企业获得了用户标签，未来的广告推荐可能会更有针对性；企业也可以将这些标签作为面试官个性分析的一部分；更深入的将为特定的组织和群体产生更好的行为分析。现在每个人都可以谈论一两点大数据，但我们需要真正解决如何将其应用到现实中，以及如何提供更好的服务，否则将是空的「大」字，只是没有灵魂的空壳。

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