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第一章 改变（第2页）

莫回揉揉脑袋，也许是人长大了童心就少了，他现在对游戏已经没有那么热衷和痴迷了，难道这就是成长的代价？随着年龄的增长，把你有兴致的事情一样样慢慢消灭掉？

原先非常有吸引力的游戏现在已经变得可有可无了，想起来玩一玩，想不起来就算了。

现在虽然想起来了，但是莫回还是找不到点击游戏图标的动力，虽然只需要轻轻一点，但是那一丁点的动力似乎都严重缺乏。

莫回的鼠标漫无目的在桌面上滑行，寻找着可能的目标用来帮助他度过这一整天的时间。

虽然是休息日，但换个角度来讲，这同样也是无聊日。

莫回随机的点开我的电脑，想了一想，最终还是打开了浏览器。

既然没啥事干，那么就学习学习吧，他最近正在利用业余时间研究大数据方面的算法。

最近大数据和云计算很火，好像一夜之间行行业业都在提这两个词，作为一个靠技术混饭吃的程序猿，必须得保证自己在技术上不要掉队，否则早晚会没饭吃的。

至于大数据和云计算，在莫回的理解中，云计算大概相当于分布式运算的高大上版，就是说你可以用网络上的资源帮你进行大量数据的计算了；而大数据说白了就是很多很多的数据，再细化点，就是所有有用没用数据的集合。

现在很多企业都在搞类似的东西，并且应用案例也不少，最终目的都是实现商业上的效益。

对于一个门户网站来说，大数据的分析和挖掘，可以帮助它从海量数据里找规律，从中找到提高利润的点。

其中有一个著名的案例就是尿不湿和啤酒的故事。

一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。

这是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。

沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。

在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。

一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！

经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在“尿布与啤酒“背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30～40的人同时也为自己买一些啤酒。

产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

这只是简单的商业规律寻找，只要有数据，有想法，总能在海量用户数据中发现其他类似的商业规律。

如果说这并没有什么太令人感觉惊奇的地方，那么另外一个案例就显得更有意思了，一个父亲突然收到超市寄给她女儿的尿片和童车的优惠券，问题是他女儿只有17岁，正在上高中。

父亲当然怒气冲冲的去找超市理论了，但是一个月后，在逼问之下他才得知女儿早已经怀孕了。

而超市正是通过大数据分析，在他女儿的用户数据中找到近25项与怀孕相关的消费记录，最终推断他女儿已经怀孕了。

在大数据面前，个人往往暴漏无疑，超市甚至比一个父亲更了解他的女儿……

如果这还不能令人惊叹的话，那么还有更高大上的案例：有人用大数据计算奥斯卡获奖名单，15年2月份落幕的87界奥斯卡，24个奖项中，他准确预测了其中20个奖项。

而微软的研发团队重复了这一预测，他们准确预测了其中21个奖项。

预测……

这是一个类同于占卜和算命的词语，但是在大数据面前，它被剥掉了所有外衣，红果果的呈现在人们面前，其中每一个细节都纤毫毕现……

如果说这些都不过是技术的进步，与普通人日常生活关系不大，那么预测总统竞选结果呢？预测石油、钢铁、黄金等大宗国际商品的涨跌呢？预测战争爆发、经济危机爆发呢？

曾经有人说过：数学可以表达一切！

那么当我们周围的一切都被数据化，都被纳入大数据的范畴，都成为分析的基础，都成为改变和影响人们行为的依据……

那时候，在一片风和日丽的海面之下，在那渊深莫测的深海里，一切都将悄无声息而又潜移默化的改变着……

你所思真的是你所思？

你所想真的是你所想？

你确定你这么想，不是有谁让你这么想？

一切都将改变……