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。
叶风笑道:“即然大家都知道,我就不多说了,这就是通过对购买数据进行分析,发现男人一般买尿布的时候,会同时购买啤酒,这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系,获得知识,然后应用到实践中,将啤酒和尿布的柜台弄的很近,就获得了智慧,让啤酒和尿布销量双双大增。”
“第五个步骤就是对于数据检索和挖掘。检索就是搜索,分析后的数据放入搜索引擎,从而人们想寻找信息的时候,一搜就有了。另外就是挖掘,仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了,还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索,当搜索某个公司股票的时候,该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢?如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好,于是你就去买了,其实其高管发了一个声明,对股票十分不利,第二天就跌了,这不坑害广大股民么?所以通过各种算法挖掘数据中的关系,形成知识库,十分重要。”
听叶风说得很有逻辑性,众人都点头连连。
这时,又听叶风讲到重点,说起云计算、大数据、人工智能的密切关系。
“当数据量很小的时候,很少的几台机器就能解决。慢慢的当数据量越来越大,最牛的服务器都解决不了问题的时候,就想怎么办呢?要聚合多台机器的力量,大家齐心协力一起把这个事搞定,众人拾柴火焰高。”
“所以说大数据平台,什么叫做大数据,说白了就是一台机器干不完,大家一起干。随着数据量越来越大,很多不大的公司都需要处理相当多的数据,这些小公司没有这么多机器可怎么办呢?”
“说到这里,大家想起云计算了吧。当想要干这些活的时候,需要好多好多的机器一块做,真的是想什么时候要,想要多少就要多少。在以后,一个小公司需要大数据平台的时候,不需要采购一千台机器,只要到晴风云平台上一点,这一千台机器都出来了,并且上面已经部署好了的大数据平台,只要把数据放进去算就可以了。”
“云计算需要大数据,大数据需要云计算,两个人就这样结合了。”
“虽说有了大数据,人的欲望总是这个不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎
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