大数据到底是什么,什么众大数据

大数据如何赋能旅游行业？

如今，数字技术与商业正与前所未有的速度进行融合，旅游业作为服务业的重要组成部分，无疑也已经迈入了大数据的时代。旅游行业跨度较大，融合了餐饮、交通、文化、娱乐、住宿、购物等多个产业，各产业相互交错，彼此制约，传统的旅游业统计方式已经无法满足当下的发展趋势，统计结果在一定程度上很难反映出旅游产业真实的发展情况，与实际的旅游相比，存在着一定的偏差。

而大数据的出现为旅游产业提供了更多的发展可能性。大数据以其能够与信息技术相融合的特性，能将庞杂的数据分类整理，使其结构化，通过精确的计算，得出丰富的数据指标，为旅游业注入活力。大数据赋能旅游行业，具体表现在一下几方面：一、精准营销在这个追求个性化的时代，旅游市场的受众也发生了从大众走向分众的转变。精确到个人的大数据统计，能准确定位游客兴趣所在，得出游客画像，实时跟踪游客游览前、游览时、游览后的各类数据，全面掌握游客行为偏好，在旅游行销的过程中真正做到投其所好。

二、产业管理通过对当下旅游行业的分析，勾画出未来旅游产业的发展蓝图。以精确的数据，为各类涉旅企业的未来发展提供新方向、新思路，以旅游产业的转变带动其他产业的发展，真正做到旅游的全域化，帮助政府和企业改善经营管理，提高营收。三、服务升级依托行业数据库，将旅游大数据与旅游服务相结合，实时感知景区数据，助力旅游相关部门及景区升级旅游服务体系。

大数据时代下的大流量平台，媒体人应当如何选择？

参与一下。1 奉内容为王从总体和长远上看，认为大数据下，媒体人应该选择大流量平台，追求大流量、高效益、长发展，为此，认可朋友们所说的全网发文、跨域而行、热点跟进、载体多样。而对现在的我来说，认为应该先专一。(1)领域专一专于一域，在这一域中刻意扩展、攀高、钻深，重在攀高和钻深，也就是奉内容为王，自奉，自觉奉，坚持不懈。

为了强调和勉励自己要奉内容为王，这里故作2句惊人之语，即宁可流量小、宁可效益低。(2)平台专一为了坚守内容为王，更宁可仅仅守着1个平台，至少在自己没做大之前该这样，何况所守的平台有大流量，值得守、够抢了，当然，这个唯守或者叫首选的平台必须是众平台中以内容著称而赢得大流量的，这个具有前提性意义。2 选今日头条我，进入今日头条9个半月，被授"创作者″明天到3个月，从未离开过。

为何？就因为这个平台流量大，尤其偏重内容，偏重内容的作品也真较多，"悟空问答″中最多，而且，对创作采用推荐机制把关、评价、激励，推好荐优、"拒″差"汰″劣，还个性化推送创作所需、专长所适。尽管，今日头条尚未达到奉内容为王，表现在平台上报道重复量很大、碎片化信息流不小，内容纠错以及实际拒差汰劣的机制没有完全形成，尤其，内容价值大的深度长文(也没多长)如同在其它平台一样备受冷落，等等吧。

3 守内容创作(1)努力高站就是搞有高度的创作。兴趣为科技领域，所懂专业技术实在不多、不高，即使多、高，也不多做以微观技术为主的创作，因为兴奋点在宏观，大事、大关、大节、大局、大势、大律，无穷大，微观技术可穷尽、易雷同，何况懂得少、跨域难。(2)努力挖掘就是搞有深度的创作。在高处尽力深度挖掘，从数据、信息、事实中求知识、找规律，聚焦论事、求是、析势，拓展则高度地服从深钻，无条件服从。

唯恐做不到深，不怕藏在深闺无人识，不忧酒香也怕巷子深。(3)努力创造就是搞有新意的创作。从旧中寻新、新中挖新，把创作定位在创，无创不作、无新不发，用独创求独有、独到，用新视角、新观点、新理念打造和推送个性化、差异化、特色化的作品，唯此为大。(4)努力批判就是搞有鉴别的创作。昨天，我在微信朋友圈分享了《很遗憾，清醒的头脑依然是这个时代的稀缺品》一文，并对其中的""当大众潮流都往一个方向奔泻时，任何一个敢于往回走的人，或者任何一个敢于站在原地者，我认为都堪称伟大“这段话，作了如下评论——好像与这里所谓创作过程中的批判有关联:"伟大″，仅仅因为稀缺，而稀缺，仅仅因为独醒，独醒仅仅因为批判，独立地运用批判的武器。

人工智能，大数据，物联网。有没有什么内在联系？

简单来说就是：通过物联网 应用技术或产生，收集海量的数据存储于云平台，经过云平台的大数据分析，形成更高形式或能力的人工智能产品为人类生产提供更快速便捷的服务。这也必将是第四次工业革命进化的方向。有兴趣的可以继续阅读下文看详解，如果想大概了解，就跳过吧。阅读时间大概需要4分钟。先来了解一下这几词的概念：人工智能：“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。

从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能打个比喻就是一个超能力的人，它一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。大数据：大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。从技术上看，大数据与云计算的关系就像：一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

物联网：物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是"信息化"时代的重要发展阶段。其英文名称是:"Internet of things(IoT)"。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。活点定义: 利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。

物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(所有的设备、资源及通信等)都是个性化和私有化。物联网大致分为以下几个层级：感知层，网络层，应用层。感知层相当于人的感官和神经末梢，用来感知和采集应用环境中的各种数据。包括温度、湿度、速度、位置、震动、压力、流量、气体等各种各样的传感器。

灵敏度和精度高，功耗低，可以无线传输是对传感层的要求。网络层相当于人的神经系统，用来传输数据。包括各种各样的无线通讯技术和标准。应用层相当于人的大脑指示和反应，通过指令反向控制输出。如设备管理，环境监测，工业控制等。人工智能设备必然要依靠大数据的海量信息处理运算才能更加的完善，而海量的数据就需要物联网通过物件或设备将采集的数据传送至云端，通过云平台大数据的计算分析和处理，达到某种功能。

物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？

物联网IoT(Internet of things)物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。以下图为例，物联网大致分为以下几个层级：感知层，网络层，应用层。云计算(Cloud)云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。目前很多物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务(IaaS)，平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。大数据(Dig Data)大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

人工智能AI(Artificial Intelligence)人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识(数据)，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。