你不知道的那些事

      我虽然一直很关注数据方面的东西，但是个人并不是数据行业的从业者，这本书也是室友的书，我借来看的。但是很推荐这本书。
      大数据是国内一直的在说的概念，但是有多少人能说清楚，以大数据为卖点的公司基本上都是在卖工具，拿新概念唬不懂的人好赚钱，数据量不够，数据平台没有交叉，分析基本是人工的，不足和不准确的数据，不准确的分析得出的结论是否可信也是个问题，而国内数据的应用从个人感受来说基本上都互联网大平台自身的应用，推荐、相似、年终数据白皮书、用户体验的改善等
      那数据到底可以做什么呢，不同行业因为数据怎么变革，数据时代的观念是怎么变革的，思维方式做怎样的转变，或许这本书可以提供一些了解。
数据信息的搜集与存储越来越容易便捷方便，样本逐渐等于总体，在巨大的数据量下不精确被允许混杂性的重要性将大于精确性，相关关系比因果关系更有用，关联物成了预测的关键
促成销售 沃尔玛 蛋挞与飓风用品摆在一起，美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测，
降低成本 通过监测车辆的各个部位，UPS如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元。
降低风险 收集和分析数据的花费比出现停产的损失小得多。桥梁和建筑物上也被安装了传感器来监测磨损程度，大型化工厂和提炼厂也安装了传感器，因为一旦设备的某一个零件有问题，就只有在更换了零件之后生产才能继续进行。同样的方式也可以运用到人及医院上、大数据分析法能发现一些与医生的传统看法相违背的相关关系。
我们需要改变我们的操作方式，使用我们能收集到的所有数据，而不仅仅是使用样本。我们不能再把精确性当成重心，我们需要接受混乱和错误的存在。另外，我们应该侧重于分析相关关系，而不再寻求每个预测背后的原因。
“是什么”，而不是“为什么” “数据化不是数字化” 数据化：一切皆可“量化” 文字 方位（gps） 沟通（facebook等 ） 数据再利用（）、数据的“潜在价值”开发 。数据、技术与思维的三足鼎立
通过书中的大数据先锋的数据举例 我才发现原来数据已经应用到如此多的行业的领域，
举例：
谷歌搜索与流感预测
Farecast与飞机票价预测系统
天文学，信息爆炸的起源
穿孔卡片与美国人口普查
大数据与乔布斯的癌症治疗
Xoom与跨境汇款异常交易报警
巴拉巴西与第一次全社会层面的网络分析
微软与语料库数据添加
IBM Candidate计算机翻译项目
无所不包的谷歌翻译系统
英国石油公司与无线感应器
麻省理工与通货紧缩预测软件
Hadoop与VISA的13分钟
沃尔玛，请把蛋挞与飓风用品摆在一起
FICO,“我们知道你明天会做什么”
美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测
UPS与汽车修理预测
大数据预测早产儿病情
幸福感的非线性关系
二手车质量预测
纽约大型沙井盖爆炸预测
日本先进工业技术研究所的坐姿研究与汽车防盗系统
谷歌的数字图书馆
多效地理定位与UPS的最佳行车路径
Foursquare，让用户在最喜爱的地方“check in”
用手机数据预测疾病传播和城市繁荣
英国对冲基金公司，用微博数据预测股市投资时机
睡眠活动数据库与睡眠模式预测
GPS感应器，判断环境因素对哮喘病的影响
IBM，电动汽车动力与电力供应系统优化预测
Hitwise，通过流量判断消费者喜好
亚马逊，让数据的价值再大一点
移动运营商与数据再利用
谷歌街景与GPS采集
微软与谷歌的拼写检查
谷歌，从大的“噪音”数据中受益
巴诺与NOOK快照
在线教育课程，找到最合适阅读的论坛帖子
Facebook,从66亿到1040亿
DataMarket与InfoChimps，提供免费与付费数据
ITA software与数据授权
VISA＆MasterCard与商户推荐
微软研究中心与再入院率分析
埃森哲与无线传感监测系统
FlightCaster的大数据思维
谷歌与亚马逊，三者兼备
数据中间商，交通数据处理公司Inrix
The-Numbers.com与电影票房预测
苹果，挖出“潜伏”的数据价值