用大数据思维提升高职生的双创能力*

杨桂林

(天津铁道职业技术学院，天津　300240)



用大数据思维提升高职生的双创能力*

杨桂林

(天津铁道职业技术学院，天津300240)

大数据思维是以大规模(或复杂变量)的数据集为媒介，通过数据价值挖掘认识客观事物，推测事物发展规律的过程，解决问题的一种方法，是从复杂现象中看清事物本质的有效工具。文章介绍并讨论了大数据特征、大数据思维的养成和大数据应用及效果等相关问题。

大数据；大数据思维；养成教育；应用领域

伴随着人类网络行为的普及和经济社会与信息技术的融合交汇，引发了数据的海量增长，IBM通过大量研究表明，过去两年内产生的数据已占整个人类文明社会所获全部数据的90%。数据量的积累使其资源属性与开发价值不断提升，逐渐成为重要的生产因素。全球范围内，运用大数据驱动经济发展已成为一种趋势。《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》已将数据定义为“国家基础性战略资源”，大数据不仅对全球经济、建设、管理、流通和人们的生活方式等产生重要影响，而且正在引发一场思维革命，改变着人们考量事物的方式方法。在当前我国全面推进大众创业，万众创新的背景下，高等职业教育如何聚焦经济社会发展需要，用大数据思维提升学生的创新创业能力，让更多人拥有施展才华的平台，创造就业岗位，成为创新潮流的弄潮者，需要引起职业教育工作者的高度重视。

一、大数据与大数据思维的特征

(一)大数据

相对普通数据而言，目前大数据比较普遍的解释是指“难以用常规的软件工具在允许的时间内对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”，但这并不是一种公认的权威定义。大数据有一个非常显著标志，就是规模大，这在一定程度上给大数据的处理带来了难度，但大数据处理面临的更大挑战还在于其多样性的类型与随时发生的快速变化。业界通常用4个“V”( Volume，Velocity，Variety，Value，)来反映大数据的特征，即数据总量大、数据随时间的变化快、数据类型多和数据价值密度低。因此，大数据不能仅用一个“大”字来形容，在用4V表示大数据的特征中，相对于类型和变化这两个特征而言，只是由于规模更容易定量，而且即使是诸如文本文件这样单一类型的数据集，如果规模足够，也可以称为大数据。对事物变化趋势的预测，可以通过数据挖掘得到，预测结果的准确性与数据规模的大小相关联，数据的规模越大，其挖掘结果的可信度越高，所以人们常常将规模大作为大数据专有名词的显著特征。从这个意义上讲，大数据是指其规模大到(或变量复杂到)从中可以挖掘出符合事物发展规律性的数据集。

(二)大数据思维

大数据思维是以大规模的数据集为媒介，通过数据价值挖掘认识客观事物，推测事物发展规律的过程，解决问题的一种方法。大数据思维体现在它对数据挖掘中非本质属性的摒弃和对事物发展规律的反映。大数据思维具有三个特征：一是强调分析全部(不是随机抽样)数据，不在意数据的精确性；二是重视数据的量，不怕数据凌乱；三是注重相关性，弱化因果关系。也可以说，随着大数据时代的来临，人们对待数据的思维方式也随之改变，这是因为大数据技术为人们提供了可以处理巨量，乃至全样本数据的工具，通过随机选取样本进行数据分析的方式已经落伍。二是大数据的价值密度不高，面对不断增长的海量数据，使人们不再热衷于追求精确性。三是通过大数据挖掘，人们可以洞查事物之间隐蔽的相关关系，看到很多以前不曾注意的事物间的联系，知道“结果”就能解决问题，知道“原因”已不再重要。

(三)大数据思维是科学研究的一种方法，也是从复杂现象中清楚看到事物的本质，创新、创业的有用工具

从大数据中挖掘事物的本质，预测其发展趋势的思维方式特别看重的是有章可循，也许有人担心这会给创新造成影响。事实上，检验管理模式、商业模式或技术创新的方法与其是否采用了革命性的技术或是新的模式无关，引领市场和开拓应用领域才是检验创新的标准。符合客观规律，是保证成功的重要因素。作为第一款智能终端，黑莓手机的巨大市场前景被Apple公司发现后，Apple将传统手机的键盘设计成“触摸界面”，成为iPhone的秘密武，并与App Store苹果手机应用程序商店的开发与应用相结合，使用户的手机操作更为更为便捷，并成为移动的智能终端，从而顺应并引领了移动互联网的发展。现在，苹果发布iPhone时的那些最大竞争对手手机上的实体键正在慢慢退出市场，而这一切正是大数据思维与创新技术相结合的范例。

二、大数据思维的养成教育

培养学生养成良好的大数据思维习惯，既包括正确的大数据思维方法训练，也包括良好的大数据思维习惯培养。

(一)培养思维的整体性

过去，在无法获得总体数据信息的条件下，人们总是无奈地选择了采样方法，并将采样得到的数据作为社会科学研究社会现象的主要手段。大数据让人类可以不依赖采样更可获得更多，甚至是全部的相关数据信息，让人类对一切事物的认识回归本源，提示样本无法展现的细节信息。正如最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家舍恩伯格指出的那样：过去，抽样统计已被人们习惯看作就像牛顿定律和数学定理一样，是建立文明的必要基石。事实上，由于受特定时期技术条件的限制，抽样统计只是为解决当时存在的某些特定问题而采用的一种方法，其历史已经百余年。如今的技术环境已非往日可比，在大数据时代进行抽样统计，如同在计算机时代使用算盘。尽管在有些时候，我们仍然可以使用随机抽样的方法对样本进行研究，只是今天的数据分析已不再以此为主。因此，培养学生的思维方式应与大数据时代的发展同步，只有这样才能够对事物发展变化规律有全方位的立体认识。

(二)培养思维的容乱性

在大数据时代出现之前，受技术手段的影响，人们不可能收集到全样本信息，为了降低小数据抽样统计的误差，提高推断的可信性，必须要求所得到的数据尽量结构化并保证精确性。历经百余年的这种小数据统计方式，也使我们养成了注重精确的思维观。但是在大数据时代，由于大量新技术的涌现出，实现了对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的采集、处理、存储、分析、挖掘、展现和应用，使人们能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，同时也对精确思维的陈旧观念提出了变革要求。正如舍恩伯格指出的那样：在模拟时代和缺乏信息的时代，由于传统数据库只能接受5%的结构化数据，如果只接受精确性，将无法利用剩下95%的非结构化数据，而接受混乱，将为我们观察世界打开另一扇更为宽阔之窗。使学生认识在拥有并可以处理巨量数据的大数据时代，样本数据的精确性已经不再是影响数据分析结果的主要因素，在一定程度上接受混杂与凌乱，不在意精度要求，反而会使我们更强地拥有透视事物发展规律并预测未来的洞察力。

(三)培养思维的相关性

小数据时代，寻求现象中的因果关系一直是人们不懈地追求。事实上，试图用有限的样本数据来挖掘现象中的内在机理是非常困难的事情，因为小数据的样本数据有限，没有办法反映出普遍存在于事物之间的相关关系，这也是小数据无法克服的固有缺陷。然而大数据技术出现后，使人们从海量数据中挖掘出隐蔽于现象之间的相关关系，认识事物的发展规律并预测未来成为可能。正因如此，大数据把预测建立在相关关系分析的基础之上，并将其作为重要的讨论题目。Amazon公司为了提高书籍销售量，曾经组织20多名专业人员通过书评、网络广告等方式为读者推荐图书，并取得令同行瞩目的销售业绩。后来，Amazon决定运用大数据分析，依据不同读者过去的买书爱好为其进行有针对性的图书推荐。他们分析的数据包括：什么读者只对哪种图书感兴趣、什么读者买过哪种图书、什么读者翻阅过哪种图书却没有购买，翻阅图书的时间等等。结果显示，根据大数据分析进行图书推荐的这套计算机系统销售的图书，超过20多名专业人员荐书销量的100倍。但是，Amazon用于图书推荐的这套计算机系统并不知道销量增长背后的原因是什么，只是挖掘出了图书销售的相关关系。其实，发现事物中的相关关系，就为我们把握当前与预测未来提供了依据。

因此要培养学生的这种思维习惯，即，甲和乙如果常常一起出现，我们只需要把观察点放在乙上，如果乙出现了，就可以预测甲的出现。

三、大数据在不同领域中的应用

(一)大数据在金融机构的应用

对客户了解程度决定着银行业务的成功率。传统银行营销，包括广告宣传、雇佣大批营销人员进行扫街式的推销已不能满足广大客户的个性需求。现代银行业从大数据入手，分析什么样的产品可以满足客户需求，什么样的客户对银行的哪种产品感兴趣，让客户从对银行的产品感兴趣到认可并接受银行的服务。目前很多发达地区的银行业，深入了解客户的相关资料，收集其工作背景、收入、投资理财状况、对风险的承受能力等方面的数据，并利用物联网进一步掌握客户的生活状况，从客户的生活群体、和朋友之间的联系、校友老乡之间的互动情况，包括每个月消费的电费、水费、物业费等情况，在分析客户详尽数据的基础上，对客户开展有针对性的服务，提高了营销的成功率。为此，建行亚洲设立数据分析部，专门分析客户的各种数据，作为银行营销、决策的支撑基础。

(二)大数据在体育比赛中的应用

2014年世界杯对于德国队来说并非一个好兆头，因为还没有一支欧洲球队能够在美洲举行的世界杯上夺冠。本次德国对阵巴西之前，主要欧洲强队如西班牙，意大利和英格兰已纷纷败在南美球队的脚下，但德国队却对赢得比赛信心十足。其信心来自于自身的准备，以及与本国学术机构进行的数据分析研究。与南美球队比赛的两年之前，德国队与科隆大学合作，由该校50名学生为德国队建立了一个用于研究对手情况的数据中心，采用不同来源的数据分析德国每个对手球员在压力下的反应状况，习惯的跑动路线，被犯规后的表现，顶尖球队经常变换的比赛策略以及每个对手参加的每场比赛，报纸上关于他们的每篇文章等，这些数据与其他球探报告一起，让德国队从中发现了很多极具价值的信息，成为德国队详细了解巴西队及其每个球员情况，有效制定比赛计划、充分备战，在7月8号对阵五届世界冠军巴西队时，最终能够以7:1的悬殊比分赢得比赛的秘密武器。

(三)大数据在桥梁检测中的应用

为了监测桥梁的使用状况，日本专业公司会在桥上放置很多传感器，每当有车辆行使到桥上，桥梁振动，传感器便会将这些振动的数据记录下来。通过对传感器搜集的这些数据进行分析，便可探知桥梁哪个部位是否受到了损毁，或者是多少年之后这个桥老化了，多少年之后哪个部分会不会脱落等，从而为什么时候需要对桥梁的哪个地方进行维修或换零部件等提供依据。2012年日本高速公路上有一段隧道顶脱落，好几个人不幸在事故中遇难。事后维修公司进行检测发现，事故原因是桥梁顶上的这个部分随着时间的推移逐步松动脱落造成的。假如在这些隧道顶上放置了传感器，对长期搜集的数据进行分析，便能检测出这个危险，对隧道顶进行修复，汽车驾驶人员的生命就不至于这么消失了。

(四)大数据在旅游业的应用

为了对入园游客进行路径跟踪和数据采集，美国迪斯尼公司投巨资开发出具有定位功能的Magic Band手环。只要游客在迪斯尼乐园戴上这种手环，“乐园”的管理人员便可以通过手环采集的相关数据了解整个园区分布的游客人数，并将这一情况向游客反馈，从而为游客进行最佳游玩路线的选择提供了便利条件。此外，Magic Band手环还具有移动订餐功能，只要使用这种功能订餐，送餐人员就能够将快餐送到游客手中。大数据分析不仅有利于管理人员对园内人流的疏导，也提高了游客的游玩质量。采集得到的游客数据对于精准营销也是很有帮助的。

(五)大数据在电子商务中的应用

为了实现针对不同用户的精准营销，京东建立了PB级的大数据平台，他们将每个登录自己网站的用户行为数据进行统计、分析和比对，了解用户情况，提升用户体验和沟通效率，为不同用户推荐其感觉兴趣的产品。大数据应用使京东订单提升了10%。淘宝利用大数据，把用户的浏览页面、点击数据和所有商家的信息等进行统计分析，利用大数据建立数据模型，向商家和用户开放App查询服务。此外，淘宝网通过大数据分析其网上390类热门商品价格建立的“淘宝CPI” 预测经济的走势，比国家统计局公布的CPI提前了15天。

(六)大数据在医疗卫生领域的应用

大数据不仅可以应用于商业，通过对患者临床体征数据的收集分析，还可以将其应用在医学研究、远程治疗、医疗保险和公共政策制定等方面。数字化的病历档案工作，已在我国有些地区开展起来“北京健康云”是北京市政府与智能设备商、百度公司等联手推出的项目。通过大数据分析，可以对未来7天流感、艾滋病、肺结核、肝炎等传染病的动态和发展趋势进行预测和实时监测。2015年春季我国爆发手足口病期间，每天的疫情分析，是由百度通过大数据监控全国手足口病动态，向国家疾控中心报告的。

纵观世界文明发展的历史，每一次产业技术革命在给人类生产生活带来巨大影响的同时，也对人们的思维方式提出了变革要求。20世纪最伟大发明之一的互联网，以及以互联网为代表的信息技术引领社会产生了新的变革。大数据作为新一代信息技术与产业发展的重点领域，极大地拓展了人类认识世界、改造世界的空间，引发了社会各领域和人们思维形态的巨大变革。“学以思为贵”， 在大数据向我们快步走来的今天，作为高职教育工作者，培养学生的大数据思维，既是提高学生创新能力，告别创业烦恼的方法，也是时代对高职教育工作者提出的教育改革要求。

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Developing the Two Creating Ability of Students’ by Thoughts of Big Data

YANG Gui-lin

(TianjinRailwayTechnicalandVocationalCollege,Tianjin300240)

Thoughts of big data is to acknowledge things with massive data (or complex variable) collection. It’s the process of indicating developing pattern, the method of solution as well as an effect tool of seeing through the truth from complications. The paper introduces the feature of big data, how to develop big data way of thinking, the application and effects of big data and other issues related.

big data; big data thoughts; developing education; applications

2016-05-13

*本文系2014年天津市高等职业技术教育研究会项目“职业院校搭建产学研平台实现协同创新研究”的阶段性研究成果(项目编号：XIV116)。

杨桂林(1961-)，副教授，天津铁道职业技术学院副院长，主要从事职业教育管理与研究工作。

G718.5

A

1673-582X(2016)09-0003-05