生活中如何收集大数据

‘壹’ 信息发展从而衍生各种数据算法，大数据又是如何运用在我们的生活中呢

网络时代大多都是依靠各种数据算法而运行的，也有不少的数据算法是从发展中不断衍生的，大家最为熟悉的就是大数据。人人都处于大数据时代，只要使用网络必然就接触过大数据，因为它实际上就渗透在我们生活的每个角落。随着信息发展从而衍生了各种数据算法，那么大数据又是如何运用在我们的生活中呢？

当我们在使用各种软件的时候，其实就是在被试探，刷视频时长时间停留在某个视频，购物时经常查看某个价格区间的物品，那么下次打开软件时推送的就会依照上一次的使用习惯进行推送。所以大数据时代为人们增添了不少便利，更是成为了大家的及时雨。

‘贰’ 在我们生活中,都可以用那些方法收集和整理数据呢

抽样调查法。

抽样调查是，一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。

显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。

(2)生活中如何收集大数据扩展阅读

在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。这样才能保证后续的收集数据、确定分析主题、分析数据、分析结果应用等工作都能够围绕分析目标开展，保证最终能够从整体目标的角度去总结分析成果。

以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。另外，分析数据的范围除了重点的业务指标数据，还要尽量考虑扩展外延数据；

比如经济指标数据、气象数据、财务数据等。确定分析主题之前，要进行数据支撑情况的初步判断，避免中途发现数据质量或者数据范围不能支撑分析工作的情况发生。确定分析主题之后，详细论证分析可行性，保证分析过程的清晰性，才能开始分析工作。

‘叁’ 生活中有哪些大数据

一、大数据在金融行业的应用

金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。

金融行业面临的行业挑战有很多，证券欺诈预警，超高金融分析，信用卡欺诈和企业信用风险等一系列数据数据风险挑战，行业内面临的种种问题，都需要大数据发挥其预测的核心功能，有效规避风险。

二、大数据在娱乐媒体的运用

大数据行业在各个行业都有涉足，举一个简单的例子，通过社交媒体明星粉丝数量分析和行业内新闻动态，可以预测影视视频的播放量和受喜爱程度;通过智能产品的点击数量和浏览量，可以推测用户的个性偏好，并且推荐其喜爱的产品。

前段时间大火的美剧《纸牌屋》，通过大数据分析，选取适合网友的视频偏好和明星选择，造成轰动的播放量。大数据在社交媒体和娱乐行业的大数据分析，一部分也在引导观众和粉丝，让其为娱乐产业消费。

三、大数据在医疗行业的运用

iPhone用户手机上都有这个功能，通过健康APP里的健康步数统计和锻炼情况，为你记录你的健康状况，并且预测可能发生的疾病，这就是在运用大数据技术，通过一系列的记录分析，预测可能要发生的事情并且及时解决。医疗行业可以通过用户的身体情况和大量病例数据，分析提高医疗行业的监控力度，并且进行有效检测，降低用户的患病率。

四、运用大数据技术改变自己的生活吧

大数据技术在很多行业都有大量运用，很多行业都在运用大数据技术产生巨大的利益，便捷人们的生活，大数据已经遍布了生活的各个部分，运用自己的优势方便大家生活，那你想要学习大数据技术并且改变自己的生活吗?

大数据学习门槛并不高，专科及以上学历经过培训即可胜任，具备一定的学习能力和学习基础学习起来会更轻松一些。大数据虽然是互联网行业的新型技术，但是势头很大，未来发展前景也很好，未来只有运用在更多领域，更广泛的便利人们的生活。

目前大数据人才在市面上呈现供不应求的状态，运用大数据的企业很多但是合格的人才输送却很少，开设大数据课程的高校数量也很少，大部分大数据技术人才都是通过市面培训出来的，所以想要学习大数据还是抓紧吧。

大数据在生活中的运用范围很广泛，大数据技术在未来运用会越来越广泛，想要学习大数据技术可以来魔据。

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(3)生活中如何收集大数据扩展阅读：

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。