文 李梦娟 蔡一炜
　　大数据时代，人们不满足于依靠数据随机抽样和采集得出结果，大数据时代的数据处理过程，不仅注重微观的精确性，还更加关注用粗略、估算的方式获得的宏观层面的各种关系;不仅注重数据之间的因果关系，还更加关注事物之间的相关关系，从而改变人们对社会和经济等多方面的认知。大数据的价值在于数据的深度挖掘和应用，并已经应用于诸多领域。
　　寻找海量数据的关联
　　数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。人们有时并不知道数据库中数据之间的关联函数，即便知道也是不确定的、欠缺系统性归纳的关联函数。因此，关联分析生成的规则带有一定的可信度，通过关联规则挖掘可以发现两个或多个变量之间有趣的关联或相关联系。
　　加州大学圣塔芭芭拉分校计算机科学系教授阿格拉沃尔(A?鄄grawal)等研究专家于1993年最早提出了挖掘顾客交易数据库中各变量之间的关联规则问题，以后的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究，并对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想和处理方法，以提高算法挖掘规则的效率。当前，数据关联挖掘的相关关联规则和研究成果已经广泛应用于实践。数据挖掘通过对大量数据的分析，揭示出数据之间隐藏的关系、模式和趋势，从而为决策者提供新的知识或信息，推动人类认知范围从“已知”扩大到“未知”，从“过去”推向“将来”，更好地满足各种决策活动。
　　美国零售巨头沃尔玛公司通过数据分析发现，跟尿布一起搭配销售最多的商品竟然是啤酒。通过对两种商品销售数据关系的分析，发现两者存在的关联性在于年轻的父亲去购买婴儿尿布时，会有30%至40%的父亲顺便买点啤酒来犒劳自己。之后，沃尔玛公司调整销售策略，将尿布和啤酒放在一起进行销售，使两者的销售量大为增加。
　　服务于生产经营决策
　　大数据能够服务于预测和决策。人们根据大数据来探寻事物之间的关联性，从而提升判断能力和决策有效性。大数据已经成为人们优化决策的必要工具，大数据分析也成为推动科学决策的一种科学方法。例如，美国医生已经利用计算机大数据分析进行医疗方案的优化选择，并推动医疗服务更加有效。华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷通过利用电脑程序分析全球34亿个网络账户的留言判断民众情绪，并给情绪打分，最后通过情绪打分结果决定如何处理手中的股票。其基本判断原则是情绪好坏与股票买卖行为有关，情绪好时会快速买入股票，情绪坏时会抛售股票。通过这种分析，他在当年第一季度获得了7%的投资收益率。无独有偶，Data Sift(社交媒体监测平台)监测Facebook(脸谱)首次公开募股(IPO)当天Twitter(推特)上的情感倾向与Facebook(脸谱)股价波动的关联性，通过监测发现：情感变化会影响Facebook的股价，当情感转向负面时，股价会下跌，当情感转向正面时，股价会上升。BM(北京美福润医药科技公司)通过分析药品、价格、运输里程之间的关系，降低了昂贵药品的库存成本，而将节省的成本用于支付药品的空运费用，从而改善了整个药品分销网络的绩效。上述案例分析表明，大数据及其分析手段，可以辅助人们做出行为决策，提高决策的准确性，并提高运营效率。
　　优化社会经济“生态圈”
　　大数据在本质上为人们提供了一种全新分析社会经济“生态圈”的方法。例如，麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的选址决策都是建立在大数据分析基础之上的。通用电气公司利用物联网收集各个业务环节的数据，提升生产经营效率;通过软件和技术服务对机器实施维护和升级，实现财务利益的精打细算，每年增加收益400亿美元。沃尔玛公司通过数据挖掘，重塑并优化了供应链，亚马逊等也通过对海量数据的掌握和分析，描绘出销售环境“生态圈”，为用户提供更加专业化、个性化的服务。
　　大数据本身也成为各个产业发展的重要支撑，企业管理层通过对消费者需求进行数据分析，能够提供更加符合消费者需求的产品，从而优化整个产业链，延长产品的生命周期，推动产业分工和未来更加细化的发展，降低企业运行成本和风险。大数据已经成为产业转型升级的重要驱动因素。大数据分析，将提升优化产品和产业的经济“生态圈”，推动提升企业和产业的价值创造能力。
　　提升社会智能系统能力
　　大数据在社会服务领域应用广泛，如政府管理城市，实现科学化治理，皆离不开大数据管理平台，大数据也为人类生活创造前所未有可量化的维度。一方面，数据的互通互联使建设智慧城市成为可能，是智慧城市运行维护、管理、决策、服务的核心技术;另一方面，大数据将提高政府在城市管理、运行方面的能力，支撑着智能交通、智能医疗、智能电网、物联网等一系列的智能化社会服务。这不仅能够优化城市管理布局，更能提高服务社会能力，节省更多的社会资源。譬如，在智能电网方面，智能电表每隔5分钟就从用户终端读取一次数据，从而产生电力行业的大数据。通过获取人们的用电行为，电力企业将有助于优化电力的生产、分配及消耗，有助于实现对电网系统的安全控制，实现节能减排。大数据也能帮助用户合理安排用电计划，改变用电时间，降低用电成本。除此之外，智能医疗系统利用大数据，不仅可以预测医疗人员的培养、医疗机构的配置，还能够更好地帮助政府制定公共卫生政策，提高整个社会的卫生健康水平。

　　随着大数据技术的不断发展，大数据应用领域越来越广泛，大数据已经渗透进经济、社会管理的各个领域。大数据技术使人们更加便捷地获得可靠信息，为整个社会创造价值、创新商业模式和管理方式起到重要的支撑作用，进而成为社会进步的重要引擎。