大数据分析预测
大数据分析预测
来自:LuckyXue521 发布时间：
有大量数据,做大数据分析预测用哪个语言好
推荐回答：不同软件，不同语言，差不多了太多，因为内涵的方是没区别的，只不过不同语言表现和实现的形式有所区别罢了
如何利用大数据进行预测
推荐回答：如何用大数据进行预测~感觉这个面好广泛啊，因为不知道楼主想要预测的是什么，也不知道楼主有什么数据~仅举例说明我个人一般怎么做数据分析的：分析年网络广告的发展变化，比如可以有这些思路：10-16广告收益的具体情况和每年同比情况（双轴图），广告投放主要集中分布在哪些地方（数据地图），广告投放集中在哪些行业（饼图、环图）等等，不同数据维度需要的图表是不一样的，这些图表在BDP个人版和EXCEL中都能做，就看你有没有数据了。其实我觉得最主要的不是预测什么，而是先拥有数据，然后根据自己的需求进行分析。希望楼主采纳。
如何进行大数据分析及处理?
推荐回答：1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据的技术数据采集： 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，Natural Language Processing)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也称为计算语言学。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的核心课题之一。统计分析：
假设检验、显著性检验、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。 大数据的处理1. 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。2. 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。3. 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。4. 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。
大数据分析怎么做最好
推荐回答：大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据分析的五个作流程：1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。4. Semantic Engines（语义引擎）知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
大数据预测分析有多靠谱
推荐回答：因为他有数据，他身处房地产圈，知道很多房地产商的思路，知道的思路，知道开发商卖地的数量和价格，他是银行董事，知道银行的数量，存款数量。他是政协委员，知道政策，知道gdp指标等等数据，他的分析基本是基于数据来的，但是未来他的预测会越来越不准了，因为他手里的数据会越来越少。
大数据分析哪个软件做的好
推荐回答：推荐大数据魔镜，国内知名大数据分析软件，有几百种可视化效果，可以自由搭配颜色并加以调节，更有上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联想，决策树等很多功能。这是官方网站
大数据对于实时数据的分析,目前有哪些应用场景
推荐回答：手机搜索关注“云和电商”。NASA如何能提前预知各种天文奇观？风力发电机和创业者开店如何选址？如何才能准确预测并对气象灾害进行预警？包括在未来的城镇化建设过程中，如何打造智能城市？等等，这一系列问题的背后，其实都隐藏着大数据的身影——不仅彰显着大数据的巨大价值，更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。这些行业应用也都更直白地告诉人们，什么是大数据……其实，大数据不是突然出现的，在过去的几十年间，数学分析就已经涉猎金融行业了，诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型，预测金融市场产品收益同风险波动的关系。大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。当我们最初谈大数据的时候，谈的最多的可能是用户行为分析，即通过各种用户行为，包括浏览记录，消费记录，交往和购物娱乐，行动轨迹等各种用户行为产生的数据。由于这些数据本身符合海量，异构的特征，同时通过分析这些数据之间的关联性容易匹配某些结果现象。即有一堆的行为因子x，同时又有一堆的结果构成y，我们找寻到了某种相关性，有利于我们调整后续的各种策略。为何Google能够做大数据？你思考过吗？因为搜索本身往往是用户行为的一个重要入口，即搜索引擎具备了实时采集多个用户行为的x因子的能力。而这个能力往往是单个电商门户网站无法做到的。但是搜索引擎做大数据的弱势在哪里？即前面谈到的用户和用户之间的关系较难建立，而更多是本身行为之间的相关性。从这个差异上也可以看到搜索引擎更加容易做交通，疾病，气象等方面的大数据分析和预测；而类似电商平台或类似腾讯更加容易做消费和娱乐类的大数据分析和预测。对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。接下来，本文通过梳理各个行业在大数据应用领域面临的挑战、如何寻找突破口来展示其潜在存在的大数据应用场景。一、大数据 看病更高效除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和方案的确定是最困难的。在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立行业的病人分类数据库。在诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定方案时，可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效方案，制定出适合病人的方案，帮助更多人及时进行。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的和器械。行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。和行业是推动这一趋势的重要动力。二、生物大数据 改良基因自人类基因组计划完成以来，以为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。三、金融大数据 理财利器金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于各个职能部门，包括工商税务，质量监督，法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品四、零售大数据 最懂消费者零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。五、电商大数据 精准营销法宝电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。六、农牧大数据 量化生产大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。七、交通大数据 畅通出行交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在，依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。八、教育大数据 因材施教随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。九、体育大数据 夺冠精灵从《点球成金》这部开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”十、环保大数据 对抗PM2.5前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息第一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM2.5对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。在NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB（1PB=1024TB）。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。十一、食品大数据 舌尖上的安全民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息，帮助人们提高食品安全意识。当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。十二、调控和财政支出 大数据令其有条不紊利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助实施高效和精细化管理。运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。十三、舆情监控大数据 名探柯南《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？答案是肯定的。密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了小孩的家长。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。
如何利用大数据分析工具预测未来
推荐回答：预测未来的什么？？可以预测未来的经济发展，行业发展等。—柠檬学院大数据。
大数据分析 预测技术用什么软件
推荐回答：一般用R语言或者MATLAB做的，R言语使用的是RStudio，MATLAB使用的软件就是MATLAB了
大数据分析推荐有什么坏处
推荐回答：任何事情都是有利有弊，只是看那个更大，而大数据的利绝对是大于弊的，比比鲸就是做大数据分析的，可以很清晰的了解市场。
genstat（数据分析软件）
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哪里能找到关于地板行业的相关数据分析?
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什么是大数据？
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大数据只是一个空洞的商业术语，就跟所谓的商业智能一样空洞无物。当然，这并不是说大数据没有意义，只是对于不同的人有不同的含义。A.对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签。就和前几年流行的 SoLoMo，这几年火爆的 P2P 一样，大数据是资本泡沫的催化剂。如今任何一家（移动）互联网公司都忙着把自己标榜为大数据公司，或者干脆说自己是一家数据公司。遗憾的是，大多数中国的互联网公司都是流量驱动的企业。与其说这些公司是大数据公司，不如说它们是数据采集公司。是的，每一家互联网公司都是数据公司，因为数据（Data）是比信息（Information）要狭隘得多的词汇。换句话说，任何一家 IT 行业的公司天然地都是数据公司。但是非 IT 公司同样可以是数据公司，例如房地产企业和汽车销售公司——毕竟他们优质低价地将顾客的信息转卖给任何感兴趣的个人或实体。遗憾的是，中国并没有几家 Pure-Play 的数据公司，因此中国不太可能出现 Palantir 这样伟大的企业。我不幸见过一两家国产独角兽企业的技术/数据负责人，他们似乎并不了解这家 CIA 投资的创业公司，但这并不妨碍他们把自己的公司定位为世界级的大数据公司。我可以臆测，国内这些独角兽企业的道德底线远远低于（为美帝情报机构服务的） Palantir，只是它们还没有足够的人才和技术来充分挖掘数据中的有效信息。对于大多数互联网公司或者工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算。计算的工具有很多，最常见的是 Map-Reduce，但是技术一直在演进，现在还流行 Impala、Spark、Presto 什么的。对于这些搞大数据的工程师而言，这是一个非常好的事情，因为要把这么多异构的数据和系统跑起来，需要很多人写很多代码，还需要有人来做运维。这么一个部门总得需要几十台机器否则还不如单机计算能力强，工程师也得有十来人。然后可能还需要数据分析师，否则这部门跟摆设也没什么区别。如果系统做得不错数据量也有了，总得配个数据科学家搞点数据挖掘或者机器学习什么的吧。所以大数据这件事情可以解决很多就业问题，毕竟很多上了规模的互联网公司都想搞大数据。但是对于消费者或者互联网所谓的“用户”来说，大数据却是另外一个意思。大数据的意思就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销。从理论上说，大数据公司通过搜集用户行为，可以更好地了解消费者的需求，增强用户体验。但是在实践上，这些所谓的智能推荐还停留在很初级的阶段，因此会有人在淘宝上搜索棺材结果在微博上不停地看到跟丧葬相关的广告。对于微博这样的公司，还意味着它会倾向于通过直接或者间接地暴露你的隐私来获得商业利益。据说，评价一家国内公司的大数据能力是跟被查水表的频繁程度正相关的。就目前而言，大数据对于终端消费者更多的是“被实名”。举一个例子，如果你在 Android 手机上使用 Facebook 账号访问某个 App，那么对不起，你在这个手机上的所有行为都有可能被 Facebook 关联到你真实的身份上。在这种能力上，国内的三巨头排序大概是 T & A && B。所以最后这家公司的 App 特别流氓甚至超越了数字公司，如果你想帮帮这家公司就多用用他家的地图或者订点外卖。B.关于大数据和隐私，最核心的问题在于标识（Identity），尤其是所谓的 PII （Personal Identifiable Information）。但是要对用户进行追踪并不一定需要 PII，任何一个强度足够高的随机数都可以用来追踪单个用户。在 Web 时代，由于 Cookie 的生命周期问题，对用户进行长期追踪并不是很容易。但是最近几年，越来越多的公司使用 Flash 来进行追踪，最终演进成一种叫做数字指纹的技术。要解释这些技术需要一些应用数学背景，知乎上应该可以找到相关的问答，我就不赘述了。我很想系统地讲述在使用桌面浏览器上如何保护自己的隐私，但是似乎离题太远了。但是我还是想提醒一句，在桌面浏览器上最有效的安全习惯就是禁用 Flash（当然，如果你出于安全装了数字公司的软件，那么你可以假装我说的都是废话——毕竟数字公司连你开机时间这种信息都不放过，更何况这家公司可是以所谓的“厚数据”而闻名的）。身份到底有多重要呢？我可以说说我自己的一些非理性的习惯。大多数地铁一卡通都是不记名的，但是我以前会定期地破坏一卡通，从而避免在一卡通里积累过多的数据。但是由于我并不能很频繁地换卡，所以我这样的非理性行为是毫无用处的——你只需要读读我的卡就知道我住在哪里又在哪里上班，误差不会超过两公里。从技术上说，任何一张非接触卡都可以可能用于追踪我的身份，以及我所在的时空坐标。虽然我知道目前的技术并不能在超过一米的距离上读出我随身携带的卡片，但是我仍然把我身上所有的非接触卡放在一个金属的名片盒中。作为一个足够偏执的人，我更相信物理隔离。遗憾的是，这些非理性的习惯在移动时代都是徒劳的。在移动时代，身份问题变成了最严重的问题，因为智能手机在很大程度上是私人设备。大多数人都随身携带这些设备，这就意味着设备的标识和个人几乎是一一对应的。在这个问题上，就连苹果公司都没能意识到其严重性，以至于在早期的苹果设备上有一个接近完美的唯一硬件标识（UDID）。这就意味着所有的 App 开发者都可以使用这个标识来追踪设备和交换数据。换句话说，只要你在一个 App 中使用了 Facebook 账号或者提交了电话号码，那么你在这个设备中的所有行为都有可能被关联到你的 PII。苹果直到两年以前才堵上这个漏洞，并通过所谓的 IDFA 来替代 UDID。我并不喜欢苹果公司，但是我在这里提这个案例并不是为了贬低苹果公司。事实上，苹果公司是所有的智能手机制造商中最尊重用户隐私的那一家，没有之一。原因很简单，苹果公司并不是一家互联网公司，它是通过向消费者出售手机来获利的。苹果公司的硬件利润非常高，它不需要通过 App Store 和广告来获利，因此 Tim Cook 才会有底气地讨论消费者的隐私问题。而 Google 则不同，它是一家广告公司，它甚至会通过分析用户的邮件来进行精准广告投放。我并不想把 Google 妖魔化成一个侵犯消费者隐私的寡头，但是 Google 的不作为让 Android 成为了地球上最伟大的监控平台。Android 上的确没有 UDID 这么高质量的标识，但是它允许开发者直接获取 IMEI——利用 IMEI 理论上可以通过运营商获取手机号码，并且进行实时的监控。此外 Android 还允许开发者获取 MAC 地址和 Android ID 这些标识，而前者可以用于基于 Wi-Fi 的地理位置定位。这些看起来很糟糕，但还不是最糟糕的，因为 Android 还允许开发者获取安装应用列表、正在运行应用列表。换句话说，Android 不仅允许开发者监控自己的 App 使用情况，还可以监控其他的 App 的使用情况，这可是字面上的情报工作。这些在技术层面上都是 Android 允许的，对于已 Root 设备或者能够利用漏洞提权的 App 而言，Android 提供的想象空间几乎是无限的。C.想象有这么一家智能手机制造商，它以极低的价格出售 Android 智能手机，它还声称自己是一家互联网公司，并且标榜自己是一家大数据公司。那么，这样的公司为什么会考虑生产无线路由器呢？原因很简单，Wi-Fi 技术是以兼容以太网为目的局域网组网方案，它从来没有考虑过隐私和所谓的大数据带来的问题。以太网提供了一个高强度的网卡标识（即所谓的 MAC），理论上能提供 48 位的地址空间，从实际来说也足够所有的网卡制造商唯一地标识每一张网卡。最初这个网卡标识的设计目的是为了区分不同的设备，将冲突降到最低，因此对于给定的网卡，这个标识应该是永久不变的。这个标识在有线网络时代从来都不是一个真正的问题，因为 MAC 仅用于局域网通讯，任何设备在互联网上只会暴露 IP。为了无缝地兼容以太网，Wi-Fi 设备继承了这个标识，并且在扫描无线接入点的时候广播这个标识。换句话说，你随身携带的智能手机有一个几乎独一无二的永久标识，并且倾向于广播这个标识。因此对于很多大数据公司而言，这比你在脸上写着自己的姓名还要好得多。所以，苹果在最近的一次升级中改变了策略，所有的苹果手机在扫描热点的时候都会使用一个临时的 MAC。苹果这样做对于保护消费者的隐私很有帮助，但是离解决这个问题还很远。当苹果设备连接一个热点（例如咖啡厅里的免费热点）的时候，它依然会使用一个固定的网卡标识。一个平庸的无线网卡标识为什么会跟大数据扯上关系呢？出乎标准设计者的意料，Wi-Fi 已经成为了一种主流的互联网接入方式，并且成了一种重要的辅助定位技术。不同于智能设备，大多数无线热点都是固定不动的，并且覆盖了都市的大多数区域。利用无线热点的 SSID 和 MAC，加上从智能手机采集的 GPS 信息，地理信息服务商可以利用这些信息完成误差在百米以内的定位。在 GPS 不能覆盖的室内，Wi-Fi 定位几乎是首选的解决方案。从这个角度来看，Wi-Fi 定位是一个方便消费者的福音。但是 Wi-Fi 的技术设计决定了它不是一个匿名的定位技术，在定位的过程中 Wi-Fi 热点同样可以获得智能手机的无线标识。因此从另一个角度来看，Wi-Fi 热点的运营商可以获得智能手机的一个时空坐标。这样第三方就有可能追踪智能手机在城市中的轨迹，其效果甚至可以超越运营商的监控手段。但是这并不是最糟糕的，出于统计的需求，很多 Android App 还会采集手机的 Wi-Fi 网卡标识。这些数据有可能将用户的行为和时空轨迹联系在一起，从而造成严重的隐私风险。正如 Facebook 一样，智能手机的普及是 CIA/NSA 做梦也想不到的好事。现代人进入了一个自愿监控自己的伟大时代，A Brave New World。D.让我用一个思维实验来展示一个
Android 用户在这个大数据生态链中的位置吧（当然任何一个读者都可以亲自尝试，用 iPhone 手机效果会大打折扣）。某个周末，你来到了某个商场，在一个咖啡厅里面点了一杯咖啡，然后开始用智能手机上网。咖啡厅提供了免费 Wi-Fi 网络，由于法规要求需要你提供手机号进行实名认证，你毫不犹豫地输入了手机号。于是免费 Wi-Fi 的服务商知道了你的信息：你的手机号和智能手机的 MAC。然后你开始刷微博，由于微博的 API 通常不使用加密信道，于是 Wi-Fi 热点通过偷窥 HTTP 请求获得了你的微博账号。通过你的微博，Wi-Fi 服务商有可能了解你的性别年龄工作等信息。此外通过该热点请求的很多元信息都会被服务商保留，虽然它们未必知道怎么挖掘这些元信息，但是它们会尽量将你的身份和这些信息关联在一起并长期保留。喝完咖啡，你开始逛街，这时候你的手机会开始扫描热点，商场可以通过 Wi-Fi 探针追踪你的位置。如果商场使用的 Wi-Fi 服务商和咖啡厅是同一家，或者与服务商建立了数据交换的协议，那么商场有可能实名地追踪你的轨迹。商场的 Wi-Fi 服务商同样会非常有耐心地存储你的信息，以备不时之需。在逛街的过程中，你打开了一些购物 App 用于比价，顺便拍了一些照片发给好友。其中一些 App 会把你的 MAC 地址和通过 Wi-Fi 完成的定位信息也发送出去。如果存在一个完备的数据交易网络，任何对你感兴趣的人都有可能获得以下信息：你的电话号码、手机的 MAC、微博账号，何时出现在这个商场，在商场停留了多久，其间使用了哪些 App，在咖啡厅访问了哪些网站。而这一切都离不开 Wi-Fi 和 MAC。如果更极端一点，你使用了专车软件来这个商场，并且你经常来这家商场，那么你很可能已经在商场的常客数据库里了，你的家庭住址也不再是个秘密。这个思维实验当然是虚构的，因为各种原因无关的大数据公司之间很难达成信任，它们很少进行实质性的数据交换。但是寡头们可以通过收购和战略投资将第三方变成第二方，甚至亲自介入 Wi-Fi 热点的服务。利用这些数据和技术，大数据公司事实上可以将营销做到无孔不入。例如，利用上述信息，商场中的餐厅可以针对最近到过商场的用户推送折扣信息，并且根据情况选择短信或微博作为送达渠道。当然现实社会中的餐厅并不会走得这么远，它们更倾向于使用微信服务号一类的技术来建立会员机制。各种 P2P 金融公司、讨债公司对数据更加饥渴，它们会愿意为你的信息（尤其是位置信息）付大价钱。所以从某种意义上说，数据寡头更可能看重你的隐私的长期价值。X.评论里面有人问大数据有什么不侵犯隐私的用途，我觉得有必要澄清一下，我并不是在写一篇讨伐大数据的檄文。数据和分析能解决很多实际的问题，而且并不总是需要以隐私作为代价。但是技术几乎总是双刃剑，风险与机遇并存。说个相对远一点的，如果新的基因测序技术能将全基因组测学成本降到足够低，利用大数据技术将有可能定量地测量很多遗传疾病的基因风险，这可是造福人类的善举。但是，这也意味着保险公司可以更加精确地估计投保人的健康状况，换句话说可以利用这些信息来进行歧视(美国已经有相关的立法，禁止保险公司利用基因相关的隐私)。再说一个相对近一点的，某公司垄断了天朝的搜索引擎，几乎是躺着在挣钱，但是为了追求利润什么骗子广告都愿意打，还会往用户的电脑上装几乎无法卸载的全家桶。几乎所有的人都在说大数据是一座金矿，但是很少有人意识到提炼金子是个技术活，而且现在的黄金生产成本已经高于期货价格了。利用数据变现还是颇有技术含量的，用常理就可以推断守着金矿不能赚钱是个什么样的感觉。至少在天朝，真正的问题在于有很多没有技术的公司守着大量的数据干着急——它们其实也很想卖点假药什么的，但是它们能卖的也仅仅是用户的隐私。又及：我真心是在写科普没跑题，要说吐槽某人比我狠多了，有兴趣的可以读读 达则兼妓天下，穷则独占妻身——论大数据教的起源 和 大数据码畜生存指南（一）。我看了一下没有我这种大数据码奴的生存空间啊！有没有施主要供养我成为仁波切？Q.E.D.___________________________________________交叉推广：经济周期一定存在吗？为什么？ - 匿名用户的回答我选择匿名的原因很简单，因为知乎知道我的邮件地址和一个匿名的 Weibo 账号，而我的微博账号中有些实名好友知道我的真实身份。通过关联分析，新浪事实上知道我的账号对应的真实姓名，以及另一个准实名的微博账号（我总是用同一个设备的微博客户端访问这两个账号）。只要知道我准实名账号的 handle，任何人都可以找到我的微信账号、邮箱等信息，以及我的 LinkedIn 账号。知道我的 LinkedIn 账号，你就可以知道我的真实姓名和求职经历。如果你知道我的雇主，你就会知道我为什么会选择匿名。换句话说，对于知乎我根本不是匿名的，所以我会避免点名评价国内的任何一家公司（除了大家都骂的某些公司——我这里已经很给面子了）。所以，我不会提供任何你在公开渠道不能获得的信息，这仅仅是一篇科普。BTW:关注我的账号没有意义，因为那就是个空号，全都是零蛋。
索尼变焦相机哪款比较好用？有没有大神给个数据分析？
推荐回答：索尼a300单反相机，我觉得很不错。索尼a300单反相机是有一支恒定F5.6光圈的超长焦变焦镜头，而且配备了电磁光圈设计和VR光学防抖功能，在实际使用的过程当中并不会因为定位入门而缺少了超长焦镜头应有的功能。索尼a300单反相机很不错。
卖沙发怎么进入大数据
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