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  • 1 # 魏國現代

    大資料是人類發展的必然滻物。人類進化經歷了石器時代、農耕時代、機械化、資訊化再進化到人工智慧。大資料是資訊化的必然,是人工智慧的基礎。大資料是全方位的,一定會包含個人資訊,也會有個人隱私。個人隱私會受到國家及國家授權管理個人資訊單位的保護。個人資訊管理是分級別的,按照國家法律法規和個人意願對外公佈。普通人能夠透過各管理機構的對外視窗獲取,特殊需求可向國家管理部門申請,也可向涉事個人申請,提取資料。

  • 2 # 數字化電商模式

    1、我們先來說一下什麼是大資料?第一,大資料不是資料量大而是資料有價值,只有可預測、可決策、可執行的資料才能稱之為大資料,不然即使擁有天量資料也沒有任何意義!第二,資料結構穩定、資料邏輯性和資料關聯性要強,這樣的資料才可計算形成大資料!

    2、至於個人隱私問題,在移動網際網路時代,人都是透明的!你的所有資訊都是可以被記錄、追蹤、分享、交流和計算的,人和人之間的交流更簡單直接,社會管理能力大大增強,將更加公平和有效率!

    3、普通人如何獲取大資料?我們首先要清楚獲取大資料幹什麼用?因為以後大資料除了隱私資料幾乎是公共資料!如果我們是把大資料作為商業用途,那麼就應該從資訊資料化入手,建立資料庫把有價值資訊記錄、追蹤、交流、分享和計算,形成可決策、可預測、可執行的大資料,這就是人工智慧時代最重要的資產。

  • 3 # 浩蕩揚子江

    大資料的確不好取得,即使是大的諮詢公司,也要花好多的人力物力,花費一定時間去收集和整理。取得大資料後,大公司會擇機發布一些經濟價值不很大的資料,你如果想要價值高的資料,就得花大價錢去買。作為個人一般不必要收集大資料,除非你作為學者研究某個領域,如果你不是要即時性的大資料,只是要前一年的,你就可以查詢政府出每一年的統計年鑑,當地的圖書館一般都有,另外你也可以查專業的學術期刊,年底都會出當年的統計資料。

    如果你有商業的目的,你又不願意花大價錢去買大資料,你完全可以採用專家諮詢法。找20位本領域的專家,收集上年度的資料,發給他們,讓他們預測下一月或新一年的資料,注意要他們分開單獨預測,不要互相影響,回收後平均一下再次發給專家修正他們的預測,這樣反覆三次,一直到專家再不願修改他們的資料,最後平均一下,這樣就能取得下一個時間段的大資料,這樣的資料最後與真實的資料誤差不會超過10%,準確率也是蠻高的。

  • 4 # 易康醫療大資料

    不知道你聽沒聽過“資料開放與共享”。未來掌握大資料的主要還是國家和大資料相關的企業手裡。目前較多的政府部門已經搭建了政府資料開放平臺,普通人可以在平臺上下載許可權內的資料。不過就發揮大資料的價值而言,掌握著更多技術、資金、資料量的國家和企業能做的遠遠大於個人,所以如果不是有什麼特殊情況的話,普通人獲取大資料的意義並不大。

  • 5 # 論智

    現在網上公開的資料集很多。

    政府

    很多政府都在網上公開了公共資料。

    Data.govUS. Census Bureau(美國)Data.gov.uk (英國)European Union Open Data Portal (歐盟)Canada Open Data (加拿大)U.S. Bureau of Economic Analysis (美國GDP、自然人和法人收入、政府支出)U.S. Securities and Exchange Commission (美國證券交易委員會的財報資料集)U.S. National Center for Education Statistics (美國國家教育統計中心,美國和其他國家的教育資料)Uniform Crime Reporting (美國FBI犯罪資料)Bureau of Justice Statistics (美國司法系統的公開資料)Healthdata.gov (美國的醫療資料,包括醫保、人口、流行病學)Socrata (為美國政府一些機構提供資料視覺化服務的公司,開放了許多資料)UK Data Service (英國政府資助的一些調查專案)Datacatalogs.org (美國、加拿大、歐盟等政府資料彙總)

    (上圖為Datacatalogs.org網站)

    國際組織

    除了各國政府之外,國際組織也有很多開放資料。

    UN Comtrade Database (聯合國開放的貿易資料)UNICEF(聯合國兒童基金會,兒童狀況的資料)World Health Organisation (世界衛生組織,營養、疾病、健康狀況統計)IMF Economic Data (IMF,主要關於金融和貿易)World Bank Open Data (世界銀行,不僅有金融、貿易、區域合作等方面的資料,還包括LGBT的資料)

    大公司

    很多大公司也釋出了開發資料。

    Google Books Ngram Viewer (過去500年內書籍的詞頻變化趨勢)Google Finance (股票、外匯、財經新聞)Google Public Data Explorer (整合了世界銀行、亞太經合組織、歐盟統計局等的開放資料)Google Scholar (學術論文資訊)Google Trends (搜尋趨勢)Facebook APITwitter APIInstagram APIFoursquare APIThe New York Times Developer Network (1851年至今的紐約時報文章)

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