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大数据解读幸福在哪里

发布时间:2022-05-19 18:47:58

㈠ 中国最具幸福感城市排名出炉,排名依据是什么

最让关注的就是每年关于最具幸福感城市的排名了,作为现在城市生活的我们,经济发展越来越快,人们也更加关注城市建设和幸福感的问题,所以城市幸福感的问题也是非常重要的的,而今年最具幸福感城市的排名的出炉了,那么具体情况来给大家介绍一下吧。

成都

在往年最具有幸福感城市名单里面,成都往往都是在里面的,成都的经济发展是不错的,甚至在居民幸福建设也是十分的,在城市美食火锅文化也是十分闻名,所以城市幸福感也是很不错的。

长沙

在具有幸福感城市里面,长沙也是非常优秀的,在文化旅游里面也是贯彻始终的,丰富了当地和游客的旅游精神。在美食上,奶茶“茶颜悦色”的品牌也是非常不错的了,所以城市幸福感就非常充足的。

广州

广州在“北上广深”里面占据一席之地,不仅仅是经济发展,在城市幸福感也是非常突出的。在对于广州的印象是现代和文化的碰撞,是人与科技的碰撞,还有各种细小展现出了满满的城市幸福感。

好了,以上就是对今年最具有幸福感城市的一些简单的介绍了。

㈡ 《婚姻的两种猜想》爽感满格,大数据下的爱情速配真的会幸福吗

就我个人而言,我认为在大数据时代下的爱情速配并不会幸福。因为一个人的幸福感并不能通过大数据来预测,毕竟人是一个感情的动物。数据是苍白的,而人是有感情的,要想获得一段幸福的婚姻,我们必须要通过各自的努力,花更多的时间去相处,去磨合才能够拥有一段幸福的爱情。

三、总结

总而言之,我个人认为爱情速配是不会得到幸福的。所以我们在日常生活中,还是要自己去广泛的交友才能够遇到真正喜欢自己而自己又很喜欢的那一个人。这样我们才能够收获真正的幸福。

㈢ 外行人的大数据五问 带你了解大数据

外行人的大数据五问 带你了解大数据
大数据是什么?是一种运营模式,是一种能力,还是一种技术,或是一种数据集合的统称?今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里?大数据有什么特点?来源有哪些?又应用于哪些方面等等。接下来小编带您一起了解大数据。
>>>>>大数据概念
"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
网络知道—大数据概念
大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
互联网周刊—大数据概念
"大数据"的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的"4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力
研究机构Gartner—大数据概念
"大数据"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。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。 研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。 大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
>>>>>大数据分析
众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?
>>>>>大数据技术
数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构:云存储、分布式文件存储等。
数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,NaturalLanguage Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析:假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
>>>>>大数据特点
要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。
第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。
第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
>>>>>大数据作用
大数据时代到来,认同这一判断的人越来越多。那么大数据意味着什么,他到底会改变什么?仅仅从技术角度回答,已不足以解惑。大数据只是宾语,离开了人这个主语,它再大也没有意义。我们需要把大数据放在人的背景中加以透视,理解它作为时代变革力量的所以然。
变革价值的力量
未来十年,决定中国是不是有大智慧的核心意义标准(那个"思想者"),就是国民幸福。一体现在民生上,通过大数据让有意义的事变得澄明,看我们在人与人关系上,做得是否比以前更有意义;二体现在生态上,通过大数据让有意义的事变得澄明,看我们在天与人关系上,做得是否比以前更有意义。总之,让我们从前10年的意义混沌时代,进入未来10年意义澄明时代。
变革经济的力量
生产者是有价值的,消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去,就实现不了价值;只有消费者认同的,才卖得出去,才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义,从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来,组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的,是各种各样去中心化的WEB2.0应用,如RSS、维基、博客等。
大数据之所以成为时代变革力量,在于它通过追随意义而获得智慧。
>>>>>大数据处理
大数据处理数据时代理念的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。
大数据处理的流程
具体的大数据处理方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,最后是数据挖掘。
大数据处理之一:采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二:导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。
大数据处理之三:统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四:挖掘
与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
>>>>>大数据应用与案例分析
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是我整理的关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之:医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之:能源行业
[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。
[2] 维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之:通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
大数据应用案例之:零售业
[1] "我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。
[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例

㈣ 南宁市交通健康指数“跑”出好成绩,大数据分析南宁的交通幸福感

道路交通是否顺畅,每个人都有不一样的主观体验。高德地图交通大数据根据城市发展和交通体量选取了全国50座主要城市,从时间、空间、效率3个维度6项指标进行分析研判,采用“交通健康指数”综合性评价方法,全面刻画城市交通运行状况。

《2019年度中国主要城市交通分析报告》显示,2019年全国大部分区域的拥堵呈现向好趋势,全国拥堵城市占比仅为4%,同比下降2%;畅通城市占比为39%,同比上升10%。其中,广西首府南宁市的年度高峰拥堵延时指数同比下降6.07%,在2019年度全国拥堵缓解城市TOP10中排名第2。

2020年已经到来,疫情过后,我们整装上路,相信一定能“跑”出更好的成绩!向着交通健康南宁再出发!

本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。

㈤ 2020年最具幸福感城市公布,这些城市都是实至名归吗

中国的幸福城市有哪些?虽然大家对于幸福都有着不同的标准,但大数据下《了望东方周刊》和了望智库共同主办的中国幸福城市论坛和央视财经的《中国美好生活大调查》还是给出了相似的答案,2020年最具幸福感城市包括:成都、青岛、长沙、厦门、西宁、杭州、拉萨等等。 其中, 拉萨、长沙已经是第七次登上最具幸福感城市榜单。

一、成都:成都是国家历史文化名城,古蜀文明发祥地,中国十大古都之一,连续12年被中国幸福城市论坛评为“中国最具幸福感城市”,在央视财经的《中国美好生活大调查(2020-2021)》中也名列前茅,成都始终将美好生活作为幸福城市的源泉,从传统与时尚的完美结合、到古典与现代相得益彰,无不呈现着成都商业繁荣的大美画卷。成都还先后获世界最佳新兴商务城市、中国内陆投资环境标杆城市、国家小微企业双创示范基地城市、中国城市综合实力十强、中国十大创业城市等荣誉。

㈥ 大数据是什么意思,大数据概念怎么理解

大数据(bigdata,megadata),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。

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)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。

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。

随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。《着云台》的分析师团队认为,大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。


大数据应用的弊端

虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力,但也有隐私倡导者担心,因为越来越多的人开始收集相关数据,无论是他们是否会故意透露这些数据或通过社交媒体张贴,甚至他们在不知不觉中通过分享自己的生活而公布了一些具体的数字细节。

分析这些巨大的数据集会使我们的预测能力产生虚假的信息,将导致作出许多重大和有害的错误决定。此外,数据被强大的人或机构滥用,自私的操纵议程达到他们想要的结果。

㈦ 大数据告诉你,怎样的城市让年轻人幸福

媒体人、作家王欣(笔名“反裤衩阵地”)撰文比较什么样的城市更适宜单身人士居住。他的答案是上海——从静安到张江,从浦西到浦东,只有两三张桌子的酒吧、咖啡馆、小饭店,24小时营业的便利店、小吃摊转角便有一个。人人都习惯适度的距离,不必非得亲密同行,一个人下楼,喝一杯酒、吃一碗馄饨,或者要一杯热咖啡看看杂志,说不说话都没关系。出门稍微走一走,总有一个像样的小酒吧,能喝一杯得体的oldfashion,或者有一家看起来油渍麻花的小饭馆,要一碟炸猪排、一碗葱油面,喝得心花怒放,吃得欢天喜地,又回去继续写作。我是一个人,但在上海这样自给自足的生活,我可以一整天不说话,却也不会觉得寂寞。
这是凭自己的经历和感觉,看法既有代表性,又是属于个人的。
一个城市是否宜居,便利店真有加分作用。记者有两三位经常出差的朋友,他们坚持认为北京没有便利店,不方便(其实有不少,人的固有印象很难改变)。而假如问起久居在上海的白领为何喜欢这座城市,步行5分钟范围内总找得到一家便利店会是不少人的回答。
理性严谨的数据出来说话了。数据既支持王欣的感受,又不完全支持。全国城市中,上海拥有的便利店和超市总数最多,但上海的人多,按常住人口一平均,上海只能排到第20名。上海餐厅的数量,人均拥有量排在第13位。这两个排名得第一的,分别是你想也想不到的——大连和三亚。
再说到咖啡馆,把爱评网和大众点评上的数据统计起来,台北拥有3271家咖啡馆,上海5296家。但上海市建成区面积远大于台北的面积271平方公里,多达好几倍,所以,尽管上海已经遍地咖啡馆,密度还是远逊于台北。再算算人均,上海每万人拥有2.18家咖啡馆,台北是12.1家,接近上海的6倍。
对一个城市的感性认识,可以用很多维度的数据来理性验证。以上数据,是一个昵称“新一酱”的小团队做的。大数据这座巨大的金库,她们在研究其中一种打开方式。
6个女生给城市分级
“新一酱”的“酱”,跟当前最红的网红“Papi 酱”相同,来源于日语,表示亲昵的后缀称呼,女子专用。“新一”是“新一线城市研究所”的简称。说是研究所,其实是一份杂志内的一个报道小组。
2013年,《第一财经周刊》想从擅长的商业报道领域做一些数据分析。当时数据还是手工采集,人也是临时抽调组成的松散型团队。2013年底,周刊从商业魅力角度——依据大公司对不同城市的关注度,对400个城市(包括除传统一线城市之外的300个地级及以上城市,100个百强县)进行详尽调查,做出了分级和排名,评选出成都、杭州、南京、武汉、天津、西安、重庆、青岛、沈阳、长沙、大连、厦门、无锡、福州、济南为15个“新一线城市”。
报道小组认为,改革开放30多年之后,中国城市的发展正在冲破行政级别的枷锁,更加贴近现代意义上的由商业驱动的都市。依据工商业繁荣程度对城市进行分级已经成为可能,而且必要性也越来越迫切。
做完这组报道,几位年轻媒体人对城市大数据的兴趣一发不可收。2015年,阿里巴巴投资第一财经,商业数据挖掘这块算是对上路了。
2015年4月,《哪个城市让你感到幸福》专题的制作过程中,新一酱的班底基本成型。7月,正式成立新一线城市研究所。研究所共6位全职采编人员,包括主编沈从乐,2名记者,1名编辑,1名美编,1名市场经理。全是女生,大多为90后。
她们用数据新闻的方式,探索和分析中国城市的商业魅力,生活方式的发展与变迁。她们玩起了各种各样的分级、分类,衣食住行游购娱,“为什么南京没有外资便利店”、“第一家诚品书店为什么开在苏州”,新鲜视角层出不穷。
什么叫新一线城市,是一个生造的新概念,把原来定位为二线的城市提拔上来?并非如此,新一酱的目标是“寻找下个一线城市”,名单并不固定,“北上广深”也应有危机感,不进则退。
挖数据就是挖宝
新一酱的观点是,城市的未来取决于对年轻人的吸引力。要了解每个城市中的年轻人都在想些什么,或者对什么感到兴奋,并不困难。他们是离不开网络和手机的一代,也将大部分生活的足迹都留在了网络。
数据怎么挖呢,一个来源是各大互联网公司。主流互联网公司在新一线城市的渗透已经足够高,它们的大数据能够为城市青年的生活状态描绘出一个大致精确的画像。在《哪个城市让你感到幸福》专题中,取用了京东、大众点评、支付宝、优酷、去哪儿、滴滴打车、微信电影票、知乎、领英的数据。这些公司的头儿差不多都到乌镇参加了世界互联网大会,别的场合也经常能凑一堆。但是,他们各自把数据拿出来合成一体,没什么由头。这事由媒体来做,比较好办。
从阿里系拿数据相对容易一些,自家人嘛。不过,媒体的立场应该不偏不倚,按选题需要来,BAT的数据可以同时存在于一个图表中。新一酱说,互联网公司是愿意做数据共享的,乐意与媒体合作。记者把需求交给他们,他们专门去把这部分数据跑出来。
这种方式有一定的缺点,可控性比较弱。你认为A公司有这项数据,A公司也同意给,可最后拿到的数据不一定符合要求,时间也不好控制。不少公司把数据视为核心竞争力,不能毫无保留地拿出来。上市公司的话,还会被财务部门阻止。
要可控性强就自己动手,用技术手段去抓取。为此,文科出身的几位记者编辑都学会了写代码。一开始是一个姑娘会一点,她边自学边教大家,半年后,6个妹子都成了编程小能手,实习生也概莫能外。
抓取的都是公开信息,从网站的前端获取。当然,即使是公开信息,零散的单独的一条两条没什么,把成千上万条搜罗到一起,分析出规律来,就不一样了,有的会有点敏感。可是,新闻要的不就是发现力么?新一酱添置了一个可靠的亲密伙伴,一台32G内存的大电脑,连日连夜跑数据。近期做的房价、高铁专题,每个都用到了10万条以上的数据。假如人工一条一条去摘录,理论上也是能够做到的,花上十天半月。
自己抓取也有缺点,毕竟是外人,不知道人家有讲究。主动寻求合作的企业还挺多的,会不会有猫腻?新一酱认为,大数据要伪造非常难。
整个项目是研究城市的发展,数据的积累非常重要。所以,合作者多多益善。至于选题,坚持独立,不受干扰。
数据有了,新一酱又自己研究数据库和算法,也向研究学者讨教,从数据中挖宝。
量化的信心
为什么要研究城市?哈佛大学教授爱德华·格莱泽在《城市的胜利》一书中指出,尽管城市面临这样那样的问题,但它的吸引力正变得越来越大,在一个城市人口占比较高的国家,居民更容易感受到快乐。假如从创新的角度去思考,就会理解这种快乐——一种对文明的向往。
城市是创新的发动机,城市是否幸福,决定了这座城市的未来命运,也关系着国家的未来命运。
街角咖啡馆的多寡,知乎用户的活跃度,电影票房的高低,餐饮品种的丰富度,交通系统的效率,都是城市幸福与否的一部分。不必为个人的体感争论,也不用考量去过多少个城市的人才有发言权,大数据提供了量化比较的可操作性。
新一酱先列出五个维度,五个维度获得均衡发展的城市,才能够让年轻人感到幸福:
首先它要能够提供足够多样的选择,让年轻人可以自由地选择生活方式。它也需要是一座开放的城市,以便满足好奇心强烈的年轻人挖掘自我更多的可能性。效率和信息对称则更能促进创新,也将年轻人从琐碎的事务中解放出来,把精力更多集中到所热爱的事情上。便利度会吸引更多的年轻人聚集在一起,而良好的生活方式则会阻止城市老去。
大公司是重塑城市的主体。人均收入、教育资源、大公司和大品牌的选择等多项更具现代商业意义的指标,意味着大公司和公司人选择把自己的未来投资到某个地方,都是建立在对未来的信心之上,外国领事馆数量、国际航线开通数量等等,在某种程度上也是一种可以量化的信心。
根据这些指标,新一酱排出了中国120个城市针对年轻人生活的幸福榜。从计算结果看,北上广深的一线城市地位并未被撼动,而紧随其后的成都、苏州、杭州、宁波、武汉、厦门、青岛、天津、西安、沈阳、昆明、东莞、大连、南京、无锡和福州成为了年轻人幸福感“新一线”城市。
其他城市也各有长处。比如“生活的多样性”这个指标,参考“生物的多样性”而来。就说吃吧,大众点评上把餐饮分成68个菜系,新一酱归并为20多个,看这些菜系在各个城市的分布,发现最丰富的不是一线城市。新一酱觉得,这结果蛮符合认知的。谁不说一线城市节奏太快压力太大,中小城市更适合生活?
发现新增长极
一个选题的数据跑出来之后,往往能抓出比原来设想更有意思的点。新一酱有了很多意料之外、情理之中的新发现。
“白色情人节”做了一个关于快递包裹运费的选题,打的名义是,情人节送礼物嘛。结果发现,从价格看,安徽也许可以纳入苏浙沪包邮区,此外全国还有若干个区域内包邮的幸福“小区”。快递的运费,取决于快递业发达程度、城市间联系紧密度等因素,距离不是第一位的。能包邮,意味着这些城市购买力强、与其他城市经济联系密切,新包邮区的经济增长潜力不容小觑。
长沙不愧为娱乐之城,文化创意产业产值高速增长。年轻电视人才涌入,文化创意产业占GDP比重8.88%,高端酒店品牌也迅速进入。
最“黑马”的是成都,被新一酱评为“新一线城市NO.1”。同为西南大城市,成都的GDP不如重庆高,重庆是直辖市而成都是省会城市,但各种排名中,成都的名次大多高于重庆好几位。在新一线城市中,成都最适合创业,国际航线数量第一,在公司人眼里是最有吸引力、生活最便利的城市。
更多的黑马藏在二线、三线、四线城市。这两年,马云、刘强东老喊着电商下乡,在县城直至乡村投入了大量人力物力,布点、建物流、手把手教村民上网购物。他们早就看到了,一线、二线城市的市场基本饱和,新的增长点在三四线城市和农村。听上去比较“洋气”的海淘,新一酱拿来跨境电商的数据一比较,三线城市用户购买力甚至高过一线城市平均值。她们分析,三四线城市居民能够接触海淘的,应该是其中最有实力的人群,他们很难从实体店买到多元、与潮流同步的商品,购物的渠道相对集中;而大城市居民选择多、用户分散,平均下来,数字反而低了。
排一排大数据,收获的是城市大发现,中国经济新的增长极隐约可见。
记者手记
多一点挖宝者
因为自己也尝试过做类似(但远远不能跟她们比)的城市数据新闻,所以对新一酱的做法比较有感觉。
大数据城市研究的价值,毋庸赘言了。很多机构在研究大数据下的城市。BAT中,淘宝/天猫最喜欢分享他们为各种维度的消费者画的像,星座、性别、年龄,最常用的维度是地域。“上海的男人最疼老婆”啦,“北京爷们的朋友最多”啦,类似这样子。
相比大公司和专业科研机构,新一酱的数据来源和研究方法、理论储备、图表制作,都不完善。不过,她们有自己的优势,最大的优势是,能够在一定程度上打通各个来源的数据。
传统咨询公司更多依靠抽样统计和经验的方法来帮助商业品牌做相关决策。到了大数据时代,用户行为分析能够带来更精准的分析。但互联网大数据分散在各家互联网公司,真正能够挖掘出来,转化成商业价值,目前还没有成熟的模式。
为城市管理者、城市开拓者和城市人提供丰富有趣、有价值的数据内容和数据服务,新一酱自称“野心不小”。
这份“野心”,记者倒希望不仅这6个妹子有。精准助推经济增长和生活幸福,大数据中挖宝的层次,目前还浅得不能再浅呢!
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㈧ 《婚姻的两种猜想》引发深思,大数据匹配的婚姻为何不幸福

我认为大数据匹配的婚姻幸福指数没有经过两个人的相处就直接断定匹配,是注定不会幸福的。虽然在大数据下能通过回答问题来对彼此的三观进行了解,但这也仅仅只是代表两个人的三观合适,并不能说明三观合适的人在一块儿就会幸福。

两个人在一起幸不幸福,不会因为一个冰冷的大数据来决定,生活是自己的,需要靠自己的努力来维持,而不是通过一个机器来断定两个人合不合适,在一起会不会幸福,匹配度高也不能代表两个人在一起会真的幸福。

婚姻是需要两个人共同经营的,两个一起努力才会打造好自己的小家,如果一个人不付出不努力,另外一个人承受得太多,压力变大,婚姻的天平就会倾斜,两个人的感情也会破裂,幸福感就会下降。

大数据下匹配的婚姻是不会幸福的,因为人有七情六欲,都不受自己的掌控,更不是机器能掌控的,所以这种方法是不可行的。幸福是要靠自己争取的。

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