大数据对我们的生活有哪些方面的影响呢？

Question

如题所述

Answer 1

作为一个数据分析师，我可以告诉你大数据对我们的生活有很多方面的影响。首先，大数据的应用改变了我们的工作方式。通过分析庞大的数据集，我们可以获得有关消费者行为、市场趋势和业务运营的深入洞察。这帮助企业做出更明智的决策，提高效率并推动创新。

其次，大数据也对个人生活产生了影响。举个例子，我曾经参与一个健康监测项目，收集了大量的健康数据。通过分析这些数据，我们能够识别出个人的健康模式、提供个性化的健康建议，并帮助人们更好地管理自己的健康状况。这使得人们能够更加关注自己的健康，并采取积极的行动来改善生活方式。

另外，大数据对于城市规划和交通管理也起到了积极的作用。作为一个城市规划师，我曾经使用大数据来分析人口流动、交通拥堵情况等信息。这使得我们能够更好地规划道路、公共交通和城市基础设施，提高城市的可持续性和生活质量。

最后，大数据还在科学研究和医学领域发挥着重要作用。通过分析大规模的科学数据，研究人员能够发现新的模式、趋势和关联性，从而推动科学的进步。在医学方面，大数据的应用使得医生能够更准确地诊断疾病、预测患者的风险，并为个体化治疗提供支持。

总的来说，大数据对我们的生活有着广泛而深远的影响。它改变了我们的工作方式，改善了个人的生活质量，促进了城市的发展，推动了科学和医学的进步。

Answer 2

大数据对我们的生活有很多方面的影响，包括以下几个方面：

1. 商业和市场：大数据使得公司和企业能够更好地了解客户需求和市场趋势。基于消费者行为和喜好的数据分析，企业可以制定更好的营销策略，提高销售额。

2. 教育和研究：大数据可以帮助教育机构和研究人员进行更深入的分析和研究。例如，使用学生表现和社交媒体数据来改善教育方法并识别学生需要的支持服务。

3. 医疗保健：医疗领域利用大数据技术可以提高医生的决策质量、改进临床实践、预防疾病等，并促进新药品的研发。

4. 市政公共服务：大数据可以帮助城市规划者更好地管理城市和提供公共服务。例如，交通公司可以利用移动设备数据来更好地规划公共交通路线。

总之，大数据正在越来越多地影响着我们的生活，从而为我们带来更多的便利和效益。

Answer 3

大数据时代的弊端，就是被透明化的隐私安全。

我不知道大家有没有这样的生活经历：早上还在用浏览器搜“女生喜欢什么样的口红”，中午就看到了推送的口红广告；刚和朋友打完电话说旅行带什么背包，打开购物网站就看到了旅行包的推荐。

大数据时代的弊端，就是被透明化的隐私安全。

我不知道大家有没有这样的生活经历：早上还在用浏览器搜“女生喜欢什么样的口红”，中午就看到了推送的口红广告；刚和朋友打完电话说旅行带什么背包，打开购物网站就看到了旅行包的推荐。

当然还有你的消费记录；打车频率；浏览的公众号类型；玩过的游戏...这些行为最后统统会变成几千个事实标签，成为你行为数据的一环节。

采集标签的目的，就是为了构建用户画像，从杂乱的标签当中，最终模拟一个和你兴趣、爱好、思想相近的“你”。

例如，你玩手机看到一篇内容标签为“美女”的文章，而这并不表明你真的喜欢美女，也可能是手滑点的。因此，手机判断你的兴趣喜好还要根据浏览的停留时间、搜索次数、是否评论转发等等。

当然，这关系到一个初级的内容标签权重算法：

兴趣标签（ 美女 ）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子

行为权重：什么都不干 1 分，评论 + 0.5，点赞 + 0.5，转发 + 2，收藏 + 1

时长权重：10S 以内权重为 0.5，10S－60S 为 1，60S 以上为 2

衰减因子：0 - 3 天内权重为 1，3 - 7 天权重为 0.85，7 - 15 天权重为 0.7，15 - 30 天权重为 0.5，30 天以上权重为 0.1

（算法引自百度会学）

兴趣标签权重和你的阅读时长、评论、点赞、转发收藏有着密切关系，并且不同操作有着不同的加分数值，最终累积成行为权重。

这点有点类似网易云在私人FM为你推荐的歌曲类似。停留时间越长，时间权重也随之越高。

你经常浏览美女，评论关于美女的文章，看关于美女的视频，手机会将你一段时间内所有关于美女的兴趣权重累加，再以S形函数标准化，最终得到一个从0到10的兴趣标签值。

这个数值越高，你就对含有美女的内容越感兴趣。

不仅仅局限于内容兴趣，这种算法还能够根据你的消费能力、消费兴趣、社交习惯等多个维度建立用户画像，并计算你的喜好。

之后，这些喜好会被转换成特征向量，比如你的美女兴趣标签值是8，消费能力是5，社交偏好是2，那么向量表示为r（8,5,2）。

我们可以将特征向量想象成一个多维空间的一个坐标点，通过每个用户的向量坐标去带入余弦公式或距离公式中，就能计算出和你相似的人，进而把用户分类。这是一个大工程。

但是行为数据只能计算出你的喜好，而无法判断出你的性别、学历等深入的个人属性。

这需要将已知性别和学历的用户作为样本，一些用来训练模型，一些用来测试精准度。现如今，各大平台对于用户性别的预测准确度达到90%以上。

因此，你的手机就能够得到大致这样一个用户画像，它包含了你的各项兴趣权重：

所以说，APP根据这个画像，便根据类似的广告信息，找到对应的消费者。

我们来看看广告主这边是如何操作的。

下面显示的是某广告投放平台的后台，广告主们可以自由组合用户属性，包括消费水平、婚恋情况、内容兴趣等上千个定向标签，最终选定广告位及投放时间，据系统计算的1.5元/千次曝光的价格，完成一次精准的广告投放。

并且，当一个住在北京海淀区大泥湾小区有过口红消费记录的单身男青年在刷到广告位的一瞬间，广告平台还会发起竞价请求，最终，价位较高的广告将会出现在用户的视线中。也就被你刷到了。

在广告推广平台的开发者文档，记录着用户详细的行为数据，精确度很高，甚至可以筛选出“2019.2.1到2019.2.10去过北京西单5次以上的人”。

需要说明一点，社交软件、购物网站、浏览器等APP的行为数据不仅对应你的账号，还和你手机唯一识别码关联在一起。

Android系统手机的可以采集到的的唯一设备编码叫 IMEI，在iPhone 上叫IDFA

这也表示，就算你不注册不登录，行为数据照样会被采集。

与此同时，广告平台也能够根据你手机识别码在其他的APP上为你投放对应的广告，因此，就算你在浏览快手，也能够刷到旅行包广告。