[1] 大数据实习日记
在这个大数据时代，我们能做什么？我想，如何在教育领域使用大数据来分析学生的个性和爱好，真正做到因材施教，提高教学质量；如何在中小企业管理领域应用大数据分析，真正将粗放型管理变为精细型管理，提高效率，节省开支，并应对公司在发展进程中带来的管理问题；如何改变中国千百年来“轻数”的烙印，学会开始用“数据”说话？这本书给了我们一个全新的看待事情的角度。
当然，书中更多的例子是生活化和商业化的。作为一名教育工作者，我当然更关心大数据时代对教育的影响。我们的教育是一个不太喜欢实用主义的体系，但现实中大多数人抱着功利的心态，用非实践的教育去追求现实世界中的美好生活。这是我们教育的根本问题。
那么大数据概念会给教育带来什么实用价值呢？长期以来，我国教育界一直在研究教育的数字化，如数字化校园。这一理念是将我们的教育内容数字化，其结果指向电子教材的研发或教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。
看过《大数据时代》之后，我才发现问题出在**了。教育领域，数据化比数字化的意义要大得多，与其轰轰烈烈研究数字化校园，不如认认真真研究数据化校园。这么多年了，我们真正掌握的教育规律究竟有多少啊？
单个个体的数据看似杂乱无章，但当数据积累到一定程度后，群体的行为就会在数据中呈现出一种秩序和规律。通过收集、分析大量的数据，就能总结出这种秩序和规律，然后有的放矢，对不同的学***供有针对性的帮助。哈佛大学和麻省理工学院之所以向全世界免费开放其学***，目的也是想让更多的学***上面学习，以收集更多的数据，有了数据，它们才能研究世界各国学***行为模式，进而打造更好的智能学***。
长期以来，我们不知道教育对一个人的影响会如何表达。我们所拥有的只是一个轮廓，我们不确定老师的行为对学生有什么影响。所以，人们对教育总是有很深的怀疑。科学吗？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。
而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
2014年9月
[2] 大数据实习日记
你在电脑上买了一回牛奶，于是你的电脑上会有数不清的牛奶、奶制品弹窗。这是大数据在起作用了。不光是卖商品，还包括新闻。你点开过某个新闻，类似的新闻会成群飞来。
如果你不曾注册，那还好，你可以清除浏览痕迹，暂时获得安静，如果你在网站上登录过，那么你所有的浏览行为已经存在了云端，删不删得了就不是由你说了算。大数据在远方建立了一个数字化的你，而且可以是永不磨灭的。
面对这个大数据时代，已经有太多乐观的声音，它是计算的飞跃，全面数字化的开端，精微行为预测的起点，智能革命的真正来临，如此等等。你的每一个微小行为都被作为数据收集了，你的每一个在线动作都既在取用此前的存贮，同时又被存贮进去，你一点也没有费力，网络构建了数字化的你。那些被你遗忘的，它不会遗忘；那些你不在意的，它没有不在意；久而久之，它成了一个可能比你自己还要了解你的你。烦恼也许只有一点，就像欧洲人讨要的“被遗忘权”、美国加州通过的“橡皮擦法律”，你总有些东西是不想“不可磨灭”，而希望人们都忘记掉的，那么应该有办法让科技公司彻底销毁。
但其实，大数据可能带来的问题，不只是“被遗忘”的权利受到损失，行为不能被擦掉，如上所述，它可能还建构了一个被歪曲的你。如前所述，当你购买过一个东西，当你读过某类文章，就会有成堆的同类东西向你涌来，网络并不会考虑你的需求是一次性的还是反复性的，也不会考虑你看那篇文章是随便看看、批判地看还是学习性地看、关注性地看。一个喜欢高热量食品的人，将被推荐更多的高热量食品。一个看过极端观点文章的人，网络会让你以为到处都是极端观点的人在说话。
有一个地方要开办新闻网站，决定要依靠大数据进行“抓取”，什么是点击的热点，就抓来什么，而自己去生产内容，则被认为是过时的。大概，也只有在“大数据时代”，这样的网站才好意思叫“新闻网站”。一个不生产新闻的新闻网站，最多算是二道贩子，而且比手工的二道贩子远远不如。手工的二道贩子，毕竟也还有个“编辑思想”，知道要选取哪一类的新闻、哪一种倾向的信息，而机器“抓取”出来的新闻，则只有点击数打底。
现在，网络上可以看到太多的穿越小说、玄怪小说，不穿越、不玄怪，似乎都不好叫网络文学似的。想必这也是有“大数据”支持的，因为这样的小说点击量、下载量、收到的钱都多。大数据放大了病态，并将病态极致化。
不时读到新闻，某人网上购物给了个差评，于是麻烦接踵而至，骚扰电话、骚扰短信没完没了，有的还收到了寿衣，有的波及到了同事。这足以形成吓阻效应，购物者不敢给予差评，卖家那里显示的就全是赞扬，赞扬又带来更多的销售，大数据则将显示那商家信誉很好。网上还常有投票活动，投票的都有谁呢，不知道，反正有人喜欢在网上投票，有大量的人不喜欢在网上投票，这里面可能有年龄、职业之类的差异，但其结果往往被视为“代表网民”，而代表网民又近乎代表整个社会。于是一种局部人群的意思，甚至局部人群被扭曲的意思，一旦被视为“大数据的结果”，就被看成了全局的意见和选择。
有一段时间，媒体和大V都讨伐高铁，好像高铁真的是十恶不赦的坏东西，而现在，大家知道高铁不仅提高了国人出行的效率，而且开始作为核心技术而迈向世界。大数据有时是暂时的，靠它去作决策，高铁是不是要依“民意”灭掉？
过去人们迷信GDP，现在，大家都在谈论大数据，好像有了挖掘大数据就有了一切，但我想，至少大数据挖掘不出本来没有的创意，挖掘不出一个社会应当具有的价值。这不是泼冷水，而是希望不要把大数据当成了神。
[3] 大数据实习日记
今天，我们即将毕业，即将离开友爱的校园，我的心中充满了留恋。弹指一挥间，六年已经过去，春夏秋冬循环更替，我们也在悄悄成长着。时间一点一滴地流逝，磨去了许多记忆，但同学之间的友情，师生之间的深情，大家对母校的留恋将终生难忘。那操场上欢快的笑声，教室里朗朗的读书声，老师的谆谆教导，将永久珍藏在我们心底。
感谢母校。是您给我们提供了一个良好的学习环境——宽敞明亮的教室，整齐的课桌椅，现代化的白板，让我们能更好的学习。兴趣小组丰富了我们的学习生活，提升了同学们的各种能力。另外，读书演讲竞赛，歌咏竞赛等各种活动给我们的课余生活再添一抹亮丽的色彩。
感谢老师。记得我们刚上小学的时候，什么都不懂，是老师，告诉我们上课时最基本的坐姿，一笔一划地教我们写字。在老师的.教导下，我们不再任性，不再吵闹，而是遨游在知识的海洋。我还记得那一次，数学老师感冒了，上课时，讲一会就咳嗽一阵，可老师依旧坚持把课讲完。当下课的铃声打响，同学们纷纷给老师倒热水，有的同学还递上了含片。后来，我们得知，老师每天白天给我们上课，放学后还要去挂点滴，但老师无怨无悔，用所有的心血来培育我们——老师几十年教学生涯中的最后一届学生。
感谢同学们，是你们和我一起走过了六年的岁月。还记得，在运动会上，全班同学团结一致，一起给运动员打气，加油，再大的矛盾也在这一瞬间化为乌有。虽然最后没有得到第一名，但我们奋斗了，超越了自己，这还不够吗？至少，我们不再让自己留有遗憾。
我相信，暂时的离别是新的开始，也是为了重逢的喜悦。再见了，友爱的母校！再见了，友爱的老师！我们会努力提升自己，让母校，让老师，因我们而自豪。
[4] 大数据实习日记
第一天
今天我正式开始了我的大数据实习日记。作为一名大数据专业的学生，我希望通过这次实习能够更深入地了解大数据行业，并应用所学知识于实践中。早上八点，我准时来到了实习公司的办公室，迎接我的是一个充满活力的团队。
经过一番简单的介绍后，我被安排在了数据分析小组。我的导师是一位经验丰富的数据分析师，她告诉我，的团队负责从海量数据中提取有用的信息，并为公司的决策提供支持。我感到既激动又紧张，因为这对于一个刚刚踏入职场的我来说是一个巨大的挑战。
我的第一个任务是分析公司最近几个月的销售数据，并找出销售额降低的原因。我开始从公司的数据库中提取数据，并使用数据分析工具进行处理和统计。虽然我之前在学校里已经学过数据分析的理论知识，但是这是我第一次亲自进行实际操作。在整个过程中，我严格按照导师的指导进行，将数据进行清洗、整理和分析。经过一番努力，我终于得到了一些初步的分析结果。
下午，我将我的分析结果和发现与导师进行了讨论。她给了我一些很有建设性的反馈，并提醒我在分析中要考虑到更多的因素。虽然我的分析结果并不完美，但我对我的付出感到满意。我决定继续努力，完善我的分析并找出销售额降低的根本原因。
第二天
今天是我实习的第二天，我继续进行销售数据的分析。在导师的建议下，我又添加了一些额外的变量来更全面地考虑销售额降低的原因。我发现，除了客户购买量的减少之外，还有一些其他的因素可能影响到销售额，比如产品价格的变化、市场竞争的加剧等等。
在整理和分析数据的过程中，我发现了一些有趣的现象。例如，销售额的下降与某个特定地区的增长率有关。通过对这个地区的销售策略进行分析，我发现他们采用了一些不同于其他地区的销售手段，比如强调产品的高质量和独特性。
下午，我将我的进展与导师分享，并向她请教一些新的分析方法。她非常认可我的工作，并鼓励我继续深入挖掘数据中的潜在信息。她还给了我一些关于数据可视化的建议，希望我能够将分析结果以更直观的方式展示出来。
第三天
今天是我实习的第三天，我将我的分析结果制作成了一个简洁明了的报告。通过数据可视化的方式，我清晰地展示了销售额降低的原因以及每个因素对销售额的影响程度。我感到非常自豪，因为这是我第一次将数据分析结果以报告的形式呈现出来。
在白板上，我向整个小组介绍了我的报告和分析结果。团队里的成员们都对我的工作表示了肯定，并提出了一些建议和改进意见。通过和他们的讨论，我对我的分析结果有了更深入的理解，并且发现了一些之前没有考虑到的因素。
在导师的鼓励下，我决定将我的分析结果提交给公司的决策层。尽管我有些紧张，但我相信这将是一个很好的机会来展示我在实习期间所取得的成绩，并为公司的发展提供一些建议。
结语
通过这几天的实习，我深刻地体会到了大数据分析的重要性和挑战。数据不仅是公司决策的基础，也是了解客户需求和市场趋势的重要工具。在未来的实习日记中，我将继续分享我的学习和成长，以及大数据对于企业和社会的影响。希望我的实习经历能够给其他对大数据感兴趣的人提供一些参考和启发。
[5] 大数据实习日记
这次实习主要是xx工作，但我受益匪浅，感慨万千。我感受到最深的东西，有以下几点。第一，实习是对个人综合能力的考验。要想出色地完成工作，办公室的基础知识要深厚，需要必要的实际操作技能，操作技能，应对突发故障的能力，熟练使用办公室常用的软件。作为职员，要求很强的表达能力，同时引导自我思考，调节与人相处的氛围也要做好。(威廉莎士比亚、斯图尔特、实实在在)此外，还要有较强的应变能力、组织管理能力和坚强的毅力。第二，这次实习深刻意识到了积累知识的重要性。俗话说，要给学生一碗水，自己就要有一桶水。这句话给我留下了深刻的印象。以前觉得操作容易的office，但是当我的师父要求我完成某个产品统计的数据和记录时，我却一头雾水，感觉和平时电脑教室中学完全不一样。这也让我感到非常羞愧。NorthernExposure(美国电视)，电脑名言)以前的自我一直认为这些东西学得不好与专业没有太大关系，所以知道工作不是专攻一个方面，而是考察我们的综合知识水平。这次实习增强了我对毕业就业的自信和勇气。这次实习我觉得做得很好，很多同学认为自己以后进入企业都是可以胜任的。从这一点来看，我们在大学学到了很多东西，只是感受不到而已。因此，我们感到就业危机感是理所当然的，但不能过度自卑和担心。否则会妨碍自我学习。现在我们能做的就是多吸收知识，提高自己的综合素质这次训练可以说使我不仅学到了知识，还丰富了经验。也帮助缩小了练习和理论的差距。这次训练将有助于我更好地适应今后的工作。我会抓住实勋的机会，珍惜它。在今后的工作中，我们将不断把学到的理论知识和实践经验应用到失业中，努力实现梦想。最后，我感谢学院组织的这次非常有意义的训练，让我们学到了很多，也意识到了很多。
[6] 大数据实习日记
齿轮连杆机构由定传动比的齿轮机构与变传动比的连杆机构组合而成，其可根据工艺过程的不同需要复演各种特殊形状的轨迹。齿轮连杆机构因其结构简单、紧凑，且组成这种机构的齿轮和连杆易于加工，精度易于保证，运动较可靠等特点，在工程实践中得到了广泛应用。其中齿轮五杆机构是最常用的一种齿轮连杆机构，它可以实现多种复杂的运动轨迹，具有很高的工程实用价值。该文以轧辊机为例，研究了齿轮五杆机构实现预定轨迹的方法。
五杆机构是自由度为2的机构，在其上必须装载一对齿轮才能使齿轮—五杆机构成为自由度为1的机构。齿轮五杆机构简图如图1所示。
[7] 大数据实习日记
第一天：
今天是我大数据实习的第一天，我充满期待和好奇心来到了公司。刚进入办公室，就被眼前的景象深深震撼了一番。整个办公室充斥着先进的计算机设备和高科技的仪器，数据室里熙熙攘攘，同事们忙碌地穿梭于各个工作站之间。我感到自己犹如一个小小的蚁族，置身于一个巨大的数据世界中。
我被分配到一个小组，和几位资深的数据分析师一起工作。他们非常热心地向我介绍了公司的业务和实习任务。我的主要工作是分析公司销售数据，提供经营决策的支持。我感到既期待又有些不知所措，毕竟这是我第一次接触真正的商业数据。
为了更好地了解公司业务及需求，我决定首先深入学习相关的行业知识。我在公司的资料库中找到了大量的行业报告和市场研究数据，这些数据在我今后的工作中将会变得非常有用。我还和同事们交流，了解他们过去所做的项目和经验，这让我对大数据分析有了更深入的认识。
第二天：
今天，我接触了公司的主要数据分析工具和软件。我发现这些工具非常强大，可以对大量的数据进行处理、分析和可视化。尽管我还不太熟悉这些工具的使用方法，但我的同事们都非常耐心地教我怎样操作。通过一天的学习和实践，我渐渐掌握了这些工具的基本功能和操作技巧。
下午，我开始着手解决一个我分配的任务，即分析公司某产品在不同地区的销售情况。我首先从数据库中提取了相关的销售数据，然后使用工具进行数据清洗和整理。在清洗数据的过程中，我发现了一些异常值和错误数据，这可能会对分析结果产生不良影响。于是，我和同事们商讨如何处理这些问题，并采取了相应的纠正措施。
第三天：
今天，我继续深入分析销售数据。我首先对销售地区进行了聚类分析，发现了一些销售较好的地区，这有助于我们在接下来的销售策划中加大投入。然后，我对销售额和利润进行了对比分析，发现了一些潜在的问题和机会。通过这些分析，我向团队提出了一些建议和改进建议，他们对我的提议表示了肯定，并给予了我鼓励。
下午，我参与了一个团队会议，与其他小组成员一起讨论了如何有效利用大数据技术改进公司的营销策略。我听到了许多有关大数据分析和人工智能的新技术和应用案例，这让我对大数据的未来发展有了更加深刻的认识。我对未来的大数据产业充满了信心，并下定决心在这个领域不断学习和成长。
第四天：
今天，我得到了一个新的任务，即针对公司的客户数据进行建模和预测。我收集了大量的客户信息和购买记录，并对数据进行了探索性分析。通过对数据分布、变量相关性和异常值的分析，我发现了一些有价值的信息，例如不同类型的客户群体的特征和购买倾向。然后，我使用机器学习算法来构建一个客户购买的预测模型，这个模型可以帮助公司预测客户的购买行为和需求。
下午，我和同事们一起验证了模型的准确性和可靠性。通过对实际数据的测试，我们发现模型的预测结果与实际情况非常吻合，这让我们对模型的有效性非常满意。我分享了这个好消息，得到了同事们的认可和赞赏。
第五天：
今天是我实习的最后一天，我感到有些惋惜。回顾过去的几天，我收获了很多宝贵的经验和技能。通过这次实习，我不仅对大数据分析有了更深入的了解，也对商业运作有了更全面的认识。我很庆幸能够有机会参与这个行业的发展，我相信这将会是一个充满机遇和挑战的领域。
在这几天的实习中，我发现大数据分析是一个既复杂又有趣的过程。需要不断学习和掌握新的技能和工具，同时也需要不断更新自己对行业和市场的了解。我决心在未来的职业生涯中继续深耕大数据领域，为公司和社会创造更大的价值。我相信，通过不断努力和学习，我一定能够成为一名出色的大数据分析师。
[8] 大数据实习日记
数据不代表信息，更不代表智慧
我时常听创业者说自己的公司每天会生产/记录很多的数据，虽然他们暂时还没想明白怎么用这些数据，但把这些数据都先存起来了。他们经常还说，通过这些数据他们的产品/服务将得到很大的提升，仿佛这些数据就是公司的救世主一样。我不想讨论这种观点正确与否，但想在这里解释两个关于大数据的常见误解：
一、数据不等于信息
经常有人把数据和信息当作同义词来用。其实不然，数据指的是一个原始的数据点(无论是通过数字，文字，图片还是视频等等)，信息则直接与内容挂钩，需要有资讯性(informative)。数据越多，不一定就能代表信息越多，更能不能代表信息就会成比例增多。我们来看两个简单的例子：
备份。很多人如今已经会定期的对自己的硬盘进行备份。这个没什么好多解释的，每次备份都会创造出一组新的数据，但信息并没有增多。
多个社交网站上的'信息。我们当中的很多人在多个社交网站上活跃，随着我们上的社交网站越多，我们获得的数据就会成比例的增多，我们获得的信息虽然也会增多，但却不会成比例的增多。不单单因为我们会互相转发好友的微博(或者其他社交网站上的内容)，更因为很多内容会十分类似，有些微博虽然具体文字不同，但表达的内容十分相似。
二、信息不等于智慧(Insight)
好吧，现在我们去除了数据中所有重复的部分，也整合了内容类似的数据，现在我们剩下的全是信息了，这对我们就一定有用吗?不一定，信息要能转化成智慧，至少要满足一下三个标准：
可破译性。这可能是个大数据时代特有的问题，越来越多的企业每天都会生产出大量的数据，却还没想好怎么用，因此，他们就将这些数据暂时非结构化(unstructured)的存储起来。这些非结构化的数据却不一定可破译。比如说，你记录了某客户在你网站上三次翻页的时间间隔：3秒，2秒，17秒，却忘记标注这三个时间到底代表了什么，这些数据是信息(非重复性)，却不可破译，因此不可能成为智慧。
关联性。我们曾经对关联性的重要性进行过解释。这里不再赘述了，无关的信息，至多只是噪音。
新颖性。这个和我前文举的那个社交网站的例子类似，不同的是，这里的新颖性很多时候无法仅仅根据我们手上的数据和信息进行判断。举个例子，某电子商务公司通过一组数据/信息，分析出了客户愿意为当天送货的产品多支付10块钱，然后又通过另一组完全独立的数据/信息得到了同样的内容，这样的情况下，后者就不具备新颖性。不幸的是，很多时候，我们只有在处理了大量的数据和信息以后，才能判断它们的新颖性。
说了这么多，是想表达，其实我们手上有用的数据并没有我们想象的那么多大数据本身就是个耍噱头的词。在如今这个年代，一个普通的创业公司每天就能生产1GB以上的数据，稍微大一点的公司每天生产的数据都以TB来技术。但在花钱进行大数据分析之前，我们要意识到，数据不代表信息，更不代表智慧。
[9] 大数据实习日记
职责描述：
1.协助构建云数字营销系统，针对外部市场及竞品数据加以整理建模，得出市场分析报告及洞察
2.针对内部数据，定期的端到端分析建模，形成业务洞察，平台洞察，产品洞察和用户洞察，内容洞察。指导各部门优化数字营销推广计划。
3.管理整体云数字体系包含数字营销体系平台建立，管理第三方供应商及对接内部各个数据生产出口。
任职要求：
数据挖掘、bi等相关经验。
python等。
聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验
4. 精通使用sql访问和处理数据系统中的数据。
5. 了解常用分布式计算和存储框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具备相关项目经验优先
6. 具备良好的数据敏感度，能从大量数据提炼核心结果，并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑。
部门沟通及资源整合能力，能够独立开展研究项目。
8. 有it及b2b行业经验者优先，有dmp平台建立经验者优先
[10] 大数据实习日记
数据未来的故事。数据的发展给我们带来了什么样的期待和启示？银行业天然有大数据的潜质。
客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量的机遇和挑战也随之而来，适应变化，优胜劣汰。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力……可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。冯凯旋
[11] 大数据实习日记
本书以美国信息产业的发展和政府职能的完善为主线，勾勒了20世纪初至今信息时代发展的里程碑。其中，美国政府的信息自由制度的建立过程，真可谓一波三折，奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结，充满传奇，它也真的就是传奇，这个过程让我们看到，在公民社会中来自民间的力量是如何与政府博弈的，社会又是如何自省和努力实现进步的。这种博弈的结果就是《信息自由法》和一系列涉及信息公开的法案通过与实行，最典型的应用应属美国联邦政府的统一数据开放门户网站——旨在向全美开放政府拥有的公共数据，鼓励新的创意，提供更透明、更丰富的公共服务。
截至2011年12月，共有3721个开源数据和386429个地理数据。更重要的是，该网站还汇集了1570个数据可视化应用程序。从空气质量与工厂数量的关系，到肥胖人群和快餐店的数量，给人们无限的启迪和便利。
在软件产业的发展中，联邦政府也扮演着重要的角色。整个软件产业最早是由个别大项目推动的。这些大项目基本上都是由联邦政府认购和支付的。
其中最大的项目之一，是美国国防部和ibm在1959年开始合作的一个防空项目（semi-automatic ground environment)，该项目致力于用计算机软件处理雷达收集的信号，侦察、跟踪天空飞行物的活动。---摘自《大数据》第八章
软件产业是从数据分析开始的。现在软件产业发展的最大机遇是数据。可以说，那些获得数据的人得到了世界。支持与大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动，将成为软件产业发展的主流。如何在自己的产品中引入先进的数据概念，提供符合大数据时代的软件服务，是未来生存的根本。
我们平台的“共享交换系统”其实就是具有“大数据”概念和内涵的优秀产品。从网上抄的大数据产业的几个流程如下：
二看看美国如何运用数据的一个例子吧
数据“打”假：最大的争议就是福利滥用。
据cms中心统计，2009年，医疗保险计划支出5023亿美元，覆盖美国4700万人口；医疗补助计划支出3739亿美元，覆盖美国5680万人口。因为这两个计划都是针对社会弱势群体的，它们也相互交叉。例如，对于老年贫困群体，可以同时应用这两个计划。2009年，有850万人同时受惠于两个项目。
福利政策在世界范围内最大的争议是福利的滥用，最后是对懒惰者的扶持，导致社会发展动力的缺失。虽然美国很谨慎，但这两大免费蛋糕也不例外。2008年，联邦调查局在《财务犯罪年度公开报告》中估计，联邦政府每年的医疗开支当中，大概有3%到10%涉嫌造假和欺诈。
在利益面前，人类的创造力总是层出不穷：虚报账单、重复申报、无中生有、小病治疗、慢治慢治、长期治疗、隐瞒收入和储蓄、假装贫穷、吃基本保险，有很多。
两个项目的受惠人群，加起来有近1亿人，平均每人每月上一次医院，一年就有12亿张账单，按照联邦调查局的估计，大概会有3600万到1.2亿张账单存在问题。如果要依靠人力资源进行审查，工作量是难以想象的。
目前，cms中心最重要的措施是通过数据打击假冒伪劣行为。---摘自《大数据》第三章
下面我推想演绎一下美国的 “数据来打假”。
首先，这些定义是错误的。就美国医疗和福利制度而言，一般包括：虚报账单、重复申报、无机会、小病、慢性病、长期治疗、隐瞒收入和储蓄、假装贫穷、吃基本保险等。
再者，找到欺诈的痕迹，这书没有说这么多，我凭专业知识在这里补充：虚假账单，应该就是福利医疗机构虚构患者或者虚构治疗，不符的就是就医院虚构病人或已经死亡人员还就医（还有永远不死的患者）；重复申报，就是一次治疗多次申报，不符的同一天或不够治疗周期重复治疗；装穷吃低保就是不够条件的人员混福利，不符的是假装的穷人买车买房等等。
最后，根据欺诈行为的痕迹，制定了使用数据工具（主要是在线分析）搜索和检索数据的标准，找出可能存在的不符合事件。如患者超过120岁的患者的治疗（可能不用这么老），先判断为异常，再利用人力逐笔核对等等。这就是所谓的数据挖掘的一种。
书上说的： 2001年，加州州政府率先推出了一个数据挖掘的项目“保险补助双向核对”（medical-medicaid data match），将医疗保险和医疗补助两个项目的数据整合起来，利用两个计划中的人员、时间、价格、地点等数据信息对每一宗申报进行互相核实，通过计算机算法自动确定相互矛盾、有异于常态的支付记录，一旦发现造假或者不实申报的可疑账单，则转入人工追讨的环节。
还要提高管理水平。书上说：“保险补助双向核对”这大大缩小了人工审查的范围，提高了打假的效率。
由于效果显著，2004年，该项目在个别国家的实施范围进一步扩大，从事后恢复到事前预防。这意味着，cms中心一收到申请报销的账单，就启用数据挖掘系统对该申请的数据记录进行“风险评分”：得分低于预定风险额度的申报则转入自动支付的环节；得分超过该风险额度的申请将退回申请人，或提交专门的小组进行人工复审。
在支付账单后，需要另一个数据挖掘算法来检查账单。如发现可疑票据，将转入人工回收流程。
上面的例子是使用数据进行内部控制的典型例子。
三几粒“沙子”
真正的读书人应该永远有批评者的立场。就我想到为这书挑点毛病。
这部谈到中国人民的“国民性”，我认为有可以探讨的地方。中国人缺乏精确，是有这个毛病，但是，这跟数据没有关系。其实，谈任何国民性都是非常危险的事情，我个人观点“国民性”是个伪命题。
书中有提到了做菜，说什么食盐少许，醋一勺等等，其实，这是反证中国人的精确，全世界有这么多中国餐馆，大家都爱吃中国菜就是事实，事实是最大的数据。据说德国菜很精确，但很难吃。因为，好吃不好跟精确与否无关，甚至是不精确带来的好吃，数据当然是重要，但是数据不是也不可能知识的全部。
这本书有明显的政治倾向。在这本书中，只要民主党总统是数据共享和开源的支持者，只要共和党总统是信息公开的反对者，即使是州和市的领导人也是一样的。虽然我不了解美国的历史和政治制度，但我的直觉告诉我，这一定是有问题的。
最后，这本书过分强调了数据在人类社会中的作用。看完之后，人们觉得无论是哪个领域，数据一经引入，都会有很大的变化，并取得成效。我看真正高明的数据使用应该是无形的，是于无声处起风雷，这个世界美好而简单，大家在郊外散步，运动，谈天说地，数据在默默地，不知不觉地为我们服务，因为，我们大多数人是不喜欢看到数据的本身的。
[12] 大数据实习日记
由近些年来，我国古籍数字化工作取得了显著的成绩，常用的古诗词数据库，如由北京大学数据分析研究中心和北京欣诺格科技有限公司联合研制的《全唐诗分析系统》与《全宋诗分析系统》、郑州大学《全唐诗库》、稻香居“全唐诗宋全词在线检索”等，这些数据库不仅仅提供检索功能，更重视数据的分析。如《全唐诗分析系统》与《全宋诗分析系统》在重出诗提取、格律诗标注、字及字组的频率分布统计等都带有智能化的特点，其多维的检索分析方式有利于可靠的数据发掘。王兆鹏教授与搜韵诗词共同打造的《唐宋文学编年系地信息平台》在这方面更是有了进一步发展。
显然，在大数据环境下资料的获得相对来说容易了很多，在具体的教学中，无论是作家作品的讲解、文学发展的梳理还是课程作业的设计，都可借助于巨量资料、数据分析的便利，真正实现以文学作品为本位的教学模式。仍以苏轼为例，通过众多的古诗词数据库，将其人生行迹与文学创作历程相联系，学生可以对其文学创作的动态变化有一个清晰的认识，这样苏轼文学风格的形成、文学成就的获得也就自然明了了。同样，借助于古诗词数据库，围绕苏轼对其同时代文人的创作进行梳理，那么，关于词中“以诗为词”“婉约派”“豪放派”等相关问题的探讨也就迎刃而解了。无论是课堂教学还是课程作业的设计，大数据环境下古代文学教学改革有了切实可行的路径。而且在这种教学模式下，学生的学习主动性得以真正地调动起来。无论是带着问题对作品进行分析，还是在对作品的分析中发现问题，学生在探讨的过程中因为对作品了解的深入，也就不难获得情感的体验及审美的感受，这对提高其鉴赏能力和专业素养是大有裨益的。
综上所述，古籍数字化、古诗词数据库的研发不仅为学者的研究带来了极大的便利，也为高校古代文学教学工作带来了更多的生机。首先，多种形式的古籍数据库丰富了课堂教学的内容，有利于调动学生情绪，活跃课堂气氛。其次，众多的古诗词数据库为学生爬梳材料、探究问题带来了丰富的资源，有利于培养学生的问题意识、科研能力。再次，大多数据库虽重数据分析，但对于古诗词数据库而言，分析结论的获得是建立在文学作品的基础上，这又有利于让古代文学的教学重回文学本位，以文学作品为本。
[13] 大数据实习日记
随着互联网技术的快速发展，数据成为了当今社会最宝贵的资源之一。在各行各业的发展中，数据也扮演着越来越重要的角色。而大数据时代的到来，则让数据的价值更加凸显。如何有效地利用好大数据，成为各个企业和机构面临的重要课题。
正因为如此，大数据核查工作愈发重要。所谓大数据核查，就是在已有的大数据基础之上，对数据进行分析、研究，保证数据的真实性、准确性和安全性的工作。大数据核查的目的在于保证大数据的科学性，从而在工作中给我们带来更多的启示。
在各个领域中，大数据核查起到了越来越重要的作用。例如，在金融领域中，我们需要对大量的数据进行分析和研究，以确保金融业务的顺利进行。而在医疗领域中，大数据核查则可以为疾病的防控提供有效的支持，促进医疗事业的进步。总之，在任何领域中，大数据核查都是不可或缺的，它不仅可以减少风险，提高效率，而且可以为今后的工作提供有效的方向。
大数据核查工作的实施也不是一朝一夕的事情。在大数据核查之前，我们需要对数据进行归类、整理、清洗和筛选等一系列前置工作，以便更好的投入到大数据核查工作中。同时，大数据核查也需要借助各种工具和技术，例如数据挖掘、机器学习、人工智能等，以提高数据的分析能力和准确性。
总之，大数据核查在任何领域的实施都是至关重要的，它是推动我们走向更高层次的必要条件。通过大数据核查工作的实施，我们可以更好地把握各个领域的发展趋势，把握事物的本质和规律，从而更加精准地制定工作方案，提高工作效率，创造更大的价值。希望来自各界的朋友一起加入到大数据核查的队伍中来，让我们一起为推动事业发展做出贡献！
[14] 大数据实习日记
可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。
三、什么是大数据思维？
书中指出，大数据思维是一种意识，一旦对开放数据处理得当，就能为数百万人迫切需要解决的问题提供答案。大数据与思维方式的三大变化有关：一是分析与某事物相关的所有数据，而不是依赖少量的样本；其次，他们愿意接受数据的复杂性，而不是追求准确性；最后，我们的思维不再探索难以捉摸的因果关系，而是关注事物之间的关联。
大数据思维应该是一种意识，认识到大数据的无限威力，积极拥抱这个繁荣的时代；世界上的一切都是可以定量分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能获得"上帝的视觉"——窥视知道分析对象的一切，包括所思所想；所获得的信息可以通过类比准确地推断出被分析对象的思想和未来行为；根据推断的内容进行干预或服务以获得商业机会；在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确**未来的时代，我们或许受困于过去的行为；在这个时代，隐私权、公平正义权上升到一个新的语境。
四、新的时代，我们该怎么办？
老子说，无为而治。因此，我们还是该吃饭就吃饭，该逛街就逛街，想吃甜点便吃甜点，过自己的生活，努力自己的工作。大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的，便是习学如何通过这新的工具，改造世界，创造生活。
当然，在西方也有一句谚语：*建设未来的最好方法就是创造未来。面对新时代，我们应该努力生活，这是最好的信条。
[15] 大数据实习日记
广州风神焊装二科主拼a班史伟
”大数据”听起来已经不是个新鲜词汇了，在如今这个时代，毫无疑问的是，大数据技术的应用已经充斥在我们的生活之中了。可以说，我们已经走引进了一个”大数据时代”.
大数据分析极大地改变了我们解决问题的方式。所谓大数据，不同于传统的数据处理方法，只取少量原始数据样本进行分析。大数据旨在分析和处理所有原始数据。
但由于实际情况中的计算能力与时效性等客观条件的限制，很多时候还不能实现”真正”的大数据分析。尽管如此，通过分析比以往更多的数据，人们仍然发现了看待事物与解决问题的新思路，而这些新思路正是大数据的主要价值与灵魂。
相信大家一定听说过一种说法：”在大数据中，因果关系将不复存在。”事实上，在一定程度上，这种说法是成立的，但不够准确。
因果关系并没有消失，只是不再像以前那么重要了。通过对大数据的分析，人们发现事物之间有许多看似不相关的关系，并且通常会得到利益。显然，用传统的逻辑推理很难得到这些关系。
在这种情况中，不去**因果关系，而仅仅利用分析得到的相关关系就可以达到目的。应当指出的是，虽然这里没有因果关系，但并不是说不能推断出来；相反，当我们知到相关性时，就更容易得到一个相对合理的因果关系。
”因果关系不如相关关系可靠。”在大数据的支持下，直接通过数据得到的相关关系能极大程度上代表事物的规律，也就是说准确率很高。但逻辑推导出的因果关系往往是错误的，因为这本质上是我们为了解释事物而想象的。
然而，发现因果关系仍然是相当重要的，尤其是在各个领域的理论分析中，这样可以使知识体系逻辑清晰且趋于完整。
该书阐述了大量大数据分析的实际应用；例如，通过机票的交易数据**最低价出现的时间；通过搜索，可以找到传染病的发生区域，从而控制疫情。
大数据给我们的生活、工作和思维带来的变化是巨大的，机遇和挑战。随着大数据的发展，很多行业都会发生变化，一些新角色会加入，一些旧角色会被淘汰。抓住机遇，积极变革，冲破风浪！
[16] 大数据实习日记
12传播学班
张晓斐21号
“大数据并不是充斥着算法和机器的冰冷的世界，人类的作用依然无法被完全取代，大数据为我们提供的不是最终答案，只是参***，帮助是暂时的，而更好的答案和方法还在不久的将来，让我们一起去寻找这个未来，也去拥抱这个未来。”
“大数据”这个词近年才被人们熟知，但是在好多年前很多公司就已经开始了数据的收集和挖掘，在我们身边的例子也有很多，比如书中所说谷歌运用搜索结果预知流感传播一样，我发现医院的医生也一直在这么做，只是在数据挖掘方面做的可能没有这么深，儿科医生会记录每位感冒患儿的住址信息，然后来对这个区域的流感传染程度来做评估。这本书给我最深的一个观点是“样品=总体”。这真的颠覆了我们过去认实是界的方式。
以前我们进行研究，都是进行取样，然后保证样品的准确性、随机性，消除一切不必要的外部变量。
大数据起源于数据的充裕，信息的数字化，使得所有信息都可以得到一个完美的副本;存储器越来越廉价，大规模存储这些数字信息成本极低;易于提取：数据库技术的完善使得这些存储的信息能够被轻易按照一定的条件搜索出来;全球性覆盖，网络是无国界的，a地的数字信息可以让远在天边的b地调用。当我们掌握有大量的数据后，便可以开始进行所谓“大数据”的操作。
舍恩伯格认为，大数据具有三个特征：全样本而非抽样、效率而非准确性、相关性而非因果性。
舍恩伯格认为，大数据时代只需要知道是什么，而无需知道为什么，他认为，“放弃对因果性的追求，就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势，是人类自身的放纵和堕落”。
大数据时代是信息社会运行的必然结果，人类的信息社会将由此走向更高的层次。在农业社会，人们以土地为核心资源，工业时代变成能源，信息社会变成数据。掌握数据和数据分析方法的人，无论是企业组织还是国家文明，都将在这个大数据时代取得胜利。
大数据时代看上去很奇妙，但是在一定程度应该也会暴露我们的隐私，谈到大数据时代，更关注的是你作为一个样本提供的信息，而不是你的信息，但是不能排除别有用心的人儿会利用你的隐私对你造成一定的伤害。国内历来好像对隐私问题没有那么重视，国外对这方面更加在意，从现有的文献研究也经常发现这个问题。不管它会带来什么问题，我想大数据时代也应该已经成为一种时代的趋势了抗拒大数据，你可能会失去生命，可能会失去让自己成为有用的人的机会，但是这种趋势确确实实已经走进了我们的生活，信息化的一切，科技的进步是为了让我们活得更好，但是不是代替人类决策。
人之所以为人，应该是人的思维，思考，感情，这些是机器无法习得的。所以对自己的训练应该更多是集中在思考层面，不要把自己往机器方面努力。
现在在大数据时代，我们应该做的是尽可能多地收集数据，即使数据与之没有直接联系，也要允许出错。这本书一直在告诉我们什么是大数据，大数据的使用以及大数据可能给我们带来的麻烦。任何事物都有两面性，大家常举的例子就是核能的使用，大数据也一样。
它能给我们带来方便，也能让我们在街上裸奔。无论如何，时代的车轮滚滚向前，存在是合理的，矛和盾同时存在！
[17] 大数据实习日记
QQ音乐通过大数据分析发现，用户听歌播放量每年都有大幅度增长，音乐已经成为渗透到人们生活方方面面的一种生活方式。
有意思的是，春运期间的“回家、返程”两个时间点，听歌风格形成很大反差，一部分用户在归乡期间醉听澎湃的摇滚，却在返程期间静听淡淡的民谣。
用听摇滚的方式表现放假回家的愉悦，用听民谣的方式表现开始工作的惆怅，这是大数据能直接告诉我们的.。
其实，摇滚更多的表达一种极强的精神信仰，而民谣则具有远不止惆怅的精神气质。
有人认为当今民谣鲜有精品，多数都是为赋新词强说愁，南方北方、麦田姑娘的混搭。但无论如何，好的音乐总会被人们发掘。
民谣俨然已经成为某种情感的连接点，正弥补着千千万万个返程人空虚的情感。
民谣产生了大数据，大数据也开始了分析民谣。
有人用大数据分析发现，民谣中出现最多的几个意象是：再见，姑娘，夜空，孤独，快乐。
于是，再见吧，姑娘，这夜空孤独又快乐！爱民谣的我们，感受着世界的悲催，却还是在憧憬着美好的明天。
这是大数据直接告诉我们的，也是大数据里的民谣。
[18] 大数据实习日记
最近，我有幸参加了一场关于大数据的讲座，并深受启发。这场讲座不仅详细介绍了大数据的概念和应用，还深入探讨了大数据对各行业的影响和未来发展趋势。下面我将分享我在这场讲座中的所见所闻，并给大家带来一些新的见解。
讲座开始时，主讲人对大数据进行了系统的定义。他指出，大数据是指以海量、高速、多样化和实时性为特征的数据集合。在这个信息时代，我们生活在一个数字化的世界中，每天产生着海量的数据。这些数据来自各种渠道，如社交媒体、移动应用、传感器等，它们对我们的生活、工作和决策都产生了重要影响。
讲座详细介绍了大数据分析的方法和技术。主讲人提到了数据的采集、存储、处理和分析技术。他解释说，数据采集是通过各种传感器、设备和应用来收集数据。数据存储则通过数据库和分布式文件系统等技术来管理和保存数据。数据处理主要包括数据清洗、转换和集成等过程，以确保数据的质量和一致性。而数据分析是通过统计学、机器学习和人工智能等方法来发现数据中的价值和内在规律。
在大数据的应用方面，讲座列举了几个行业的案例。其中，金融行业是一个非常重要的领域。主讲人解释说，金融机构通过分析客户的交易记录、信用评分和行为模式等数据，可以更好地评估风险、制定更有效的市场策略。另外，医疗健康行业也是大数据的重要应用领域。通过分析病历、医疗设备传感器数据和基因组学等数据，可以提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
讲座还强调了大数据对社会的价值和影响。主讲人指出，大数据不仅可以提高企业的竞争力，还可以为政府决策提供科学依据。例如，政府可以通过大数据分析人口流动、经济指标等数据，来制定更科学、更有效的政策。大数据还可以为个人提供个性化的推荐和服务，提升人们的生活质量和体验。
讲座的主讲人展望了大数据的未来发展趋势。他认为，随着技术的进步和数据的不断增长，“智能化”将成为大数据发展的主要方向。人工智能、机器学习和自然语言处理等技术将进一步发展，帮助我们更好地理解和利用大数据的价值。随着5G技术的普及和物联网的发展，大数据的规模和速度也将进一步增加，继续推动科技和经济的发展。
通过这场讲座，我深入了解了大数据的概念、应用和未来发展趋势。我意识到大数据不仅是一种技术和工具，更是一种思维方式和价值观念的转变。我们应该学会更好地收集、存储和分析数据，挖掘数据背后的价值。我相信，随着大数据技术的进一步发展和应用，它将为我们的生活带来更多便利和创新。
这场大数据讲座给我留下了深刻的印象，并启发了我对大数据的理解和思考。我将努力学习和应用大数据技术，为个人和社会带来更多的价值。我相信，大数据的发展将不断推动科技和社会的进步，我们应该抓住机遇，积极发展和运用大数据的能力。大数据时代已经到来，让我们一起迎接挑战，创造更美好的未来！
[19] 大数据实习日记
新年到来了，辞旧迎新，希望20xx年我的家人身体健健康康，宝宝快乐茁壮地成长，自己和老公的事业风调雨顺!总结一下20xx年，酸甜苦辣都有，尤其是下半年真是煎熬与希望并存。自己的事业上收获不小，获得了一个大项目资助，但是体检发现了乳腺增生，提心吊胆之后对生活的态度也悄悄有了变化。老公的事业突破了最难的关口，开始有所盈利，今年估计就能分担家里的经济负担。宝宝开始上了幼儿园，但是之后连续得病，令我倍受煎熬，天天心急火燎，也下定决心要早点调回北京。父母今年照顾的比较少，但是都还好，爸爸身体没犯毛病，妈妈也还好，打算领他们去个有山水的地方旅旅游，争取春节期间成行。
20xx年初的时候就打算只要能收支平衡就好，但是今天把帐算了下来，发现支出远大于收，多花了将近3万2，理财可谓是比较失败的一年，不但支出没控制好，并且炒得现货黄金几乎全折了，纸黄金还有1万被套牢。另外今年的电话费和交通费比较多，交通费1万1千多，电话费将近1千，人情也将近1万了。衣装方面一直觉得是省了再省，但看来也花了5千多，好像还没买什么像样的衣服。因此20xx年还是以省为主，一定要控制好支出，量入为出，合理规划，好好安排好生活。
家庭和睦是事业发展的根本，今年和公婆以及大姑姐的矛盾日益明显，多少也影响了自己的情绪和心情，在20xx年应放宽胸怀，着眼大局，不陷入人事是非，为了自己的大目标奋斗。
新年送给自己几句话：
(1)多注意自己的身体和健康，不熬夜，放松心情，高效工作，劳逸结合；
(2)保持一颗善良的心，维持一个正直的做事风格，能帮人处多帮人；
(3)做事不要拖拉，当天的事情当天毕。
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