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莫回被自己想象的畫面嚇了一跳，趕緊拉回思緒：

貌似出去也沒啥可玩的，難道再來幾局游戲？

莫回揉揉腦袋，也許是人長大了童心就少了，他現在對游戲已經沒有那么熱衷和癡迷了，難道這就是成長的代價？隨著年齡的增長，把你有興致的事情一樣樣慢慢消滅掉？

原先非常有吸引力的游戲現在已經變得可有可無了，想起來玩一玩，想不起來就算了。現在雖然想起來了，但是莫回還是找不到點擊游戲圖標的動力，雖然只需要輕輕一點，但是那一丁點的動力似乎都嚴重缺乏。

莫回的鼠標漫無目的在桌面上滑行，尋找著可能的目標用來幫助他度過這一整天的時間。雖然是休息日，但換個角度來講，這同樣也是無聊日。

莫回隨機的點開我的電腦，想了一想，最終還是打開了瀏覽器。既然沒啥事干，那么就學習學習吧，他最近正在利用業余時間研究大數據方面的算法。

最近大數據和云計算很火，好像一夜之間行行業業都在提這兩個詞，作為一個靠技術混飯吃的程序猿，必須得保證自己在技術上不要掉隊，否則早晚會沒飯吃的。

至于大數據和云計算，在莫回的理解中，云計算大概相當于分布式運算的高大上版，就是說你可以用網絡上的資源幫你進行大量數據的計算了；而大數據說白了就是很多很多的數據，再細化點，就是所有有用沒用數據的集合。

現在很多企業都在搞類似的東西，并且應用案例也不少，最終目的都是實現商業上的效益。對于一個門戶網站來說，大數據的分析和挖掘，可以幫助它從海量數據里找規律，從中找到提高利潤的點。

其中有一個著名的案例就是尿不濕和啤酒的故事。

一家超市里，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售，但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠準確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。

沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是：“跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！

經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在“尿布與啤酒“背后的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班后經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。

產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。

按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是借助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。

這只是簡單的商業規律尋找，只要有數據，有想法，總能在海量用戶數據中發現其他類似的商業規律。

如果說這并沒有什么太令人感覺驚奇的地方，那么另外一個案例就顯得更有意思了，一個父親突然收到超市寄給她女兒的尿片和童車的優惠券，問題是他女兒只有17歲，正在上高中。父親當然怒氣沖沖的去找超市理論了，但是一個月后，在逼問之下他才得知女兒早已經懷孕了。

而超市正是通過大數據分析，在他女兒的用戶數據中找到近25項與懷孕相關的消費記錄，最終推斷他女兒已經懷孕了。

在大數據面前，個人隱私往往暴漏無疑，超市甚至比一個父親更了解他的女兒……

如果這還不能令人驚嘆的話，那么還有更高大上的案例：有人用大數據計算奧斯卡獲獎名單，15年2月份落幕的87界奧斯卡，24個獎項中，他準確預測了其中20個獎項。而微軟的研發團隊重復了這一預測，他們準確預測了其中21個獎項。

預測……

這是一個類同于占卜和算命的詞語，但是在大數據面前，它被剝掉了所有外衣，紅果果的呈現在人們面前，其中每一個細節都纖毫畢現……

如果說這些都不過是技術的進步，與普通人日常生活關系不大，那么預測總統競選結果呢？預測石油、鋼鐵、黃金等大宗國際商品的漲跌呢？預測戰爭爆發、經濟危機爆發呢？

曾經有人說過：數學可以表達一切！

那么當我們周圍的一切都被數據化，都被納入大數據的范疇，都成為分析的基礎，都成為改變和影響人們行為的依據……

那時候，在一片風和日麗的海面之下，在那淵深莫測的深海里，一切都將悄無聲息而又潛移默化的改變著……

你所思真的是你所思？

你所想真的是你所想？

你確定你這么想，不是有誰讓你這么想？

一切都將改變……

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