cba大数据分析_大数据职业篮球赛

1.CCTV-5于嘉怎么不解说了篮球比赛了?

2.“揭秘”大数据的10个神话

3.大数据的应用领域有哪些

4.打篮球天赋重要，还是刻苦训练重要？

CCTV-5于嘉怎么不解说了篮球比赛了?

CCTV5解说是轮换制，就像NBA赛场球员轮换一样，当然也有其他工作摊派等等

于嘉和杨毅2月初会休息，因为春节假期轮休，加上录制新节目NBA最前线，因此在这期间由其他解说评球。

北京时间2013年2月16日全明星赛，于嘉可能会在美国现场进行解说~

也可能最近于嘉不出现是因为他去美国准备全明星赛解说工作

sorry,于嘉还在，张卫平和刘星宇去美国了 不好意思

“揭秘”大数据的10个神话

“揭秘”大数据的10个神话

也许对大数据更好的一个类比是它就像一匹意气风发的冠军赛马: 通过适当的训练和天赋的骑师，良种赛马可以创造马场记录–但没有训练和骑手，这个强大的动物根本连起跑门都进不了。

为了确保你组织的大数据计划保持正轨，你需要消除以下10种常见的误解。

1. 大数据就是‘很多数据’

大数据从其核心来讲，它描述了结构化或非结构化数据如何结合社交媒体分析，物联网的数据和其他外部来源，来讲述一个”更大的故事”。该故事可能是一个组织运营的宏观描述，或者是无法用传统的分析方法捕获的大局观。从情报收集的角度来看，其所涉及的数据的大小是微不足道的。

2.大数据必须非常干净

在商业分析的世界里，没有“太快”之类的东西。相反，在IT世界里，没有“进垃圾，出金子”这样的东西，你的数据有多干净?一种方法是运行你的分析应用程序，它可以识别数据集中的弱点。一旦这些弱点得到解决，再次运行分析以突出 “清理过的” 区域。

3.所有人类分析人员会被机器算法取代

数据科学家的建议并不总是被前线的业务经理们执行。行业高管Arijit Sengupta在 TechRepublic 的一篇文章中指出，这些建议往往比科学项目更难实施。然而，过分依赖机器学习算法也同样具有挑战性。Sengupta说，机器算法告诉你该怎么做，但它们没有解释你为什么要这么做。这使得很难将数据分析与公司战略规划的其余部分结合起来。

预测算法的范围从相对简单的线性算法到更复杂的基于树的算法，最后是极其复杂的神经网络。

4.数据湖是必须的

据丰田研究所数据科学家JimAdler说，巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大量结构化和非结构化数据，根本就不存在。企业机构不会不加区分地将所有数据存放到一个共享池中。Adler说，这些数据是 “精心规划”的，存储于独立的部门数据库中，鼓励”专注的专业知识”。这是实现合规和其他治理要求所需的透明度和问责制的唯一途径。

5.算法是万无一失的预言家

不久前， 谷歌流感趋势项目 被大肆炒作，声称比美国疾病控制中心和其他健康信息服务机构更快、更准确地预测流感疫情的发生地。正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在 2017年6月3日的文章 中所写的那样， 人们认为与流感有关词语的搜索会准确地预测疫情即将爆发的地区。事实上，简单地绘制本地温度是一个更准确的预测方法。

谷歌的流感预测算法陷入了一个常见的大数据陷阱——它产生了无意义的相关性，比如将高中篮球比赛和流感爆发联系起来，因为两者都发生在冬季。当数据挖掘在一组海量数据上运行时，它更可能发现具有统计意义而非实际意义的信息之间的关系。一个例子是将缅因州的离婚率与美国人均人造黄油的消费量挂钩：尽管没有任何现实意义，但这两个数字之间确实存在“统计上显著”的关系。

6.你不能在虚拟化基础架构上运行大数据应用

大约10年前，当”大数据”首次出现在人们眼前时，它就是Apache hadoop的代名词。就像VMware的Justin Murray在 2017年5月12日的文章 中所写的，大数据这一术语现在包括一系列技术，从NoSQL(MongoDB，Apache Cassandra)到Apache Spark。

此前，批评者们质疑Hadoop在虚拟机上的性能，但Murray指出，Hadoop在虚拟机上的性能与物理机相当，而且它能更有效地利用集群资源。Murray还炮轰了一种误解，即认为虚拟机的基本特性需要存储区域网络(SAN)。实际上，供应商们经常推荐直接连接存储，这提供了更好的性能和更低的成本。

7.机器学习是人工智能的同义词

一个识别大量数据中模式的算法和一个能够根据数据模式得出逻辑结论的方法之间的差距更像是一个鸿沟。ITProPortal 的Vineet Jain在 2017年5月26日的文章 中写道，机器学习使用统计解释来生成预测模型。这是算法背后的技术，它可以根据一个人过去的购买记录来预测他可能购买什么，或者根据他们的听歌历史来预测他们喜欢的音乐。

虽然这些算法很聪明，但它们远远不能达到人工智能的目的，即复制人类的决策过程。基于统计的预测缺乏人类的推理、判断和想象力。从这个意义上说，机器学习可能被认为是真正AI的必要先导。即使是迄今为止最复杂的AI 系统，比如 IBM沃森 ，也无法提供人类数据科学家所提供的大数据的洞察力。

8.大多数大数据项目至少实现了一半的目标

IT经理们知道没有数据分析项目是100%成功的。当这些项目涉及大数据时，成功率就会直线下降，NewVantagePartners最近的调查结果显示了这一点。在过去的五年中，95%的企业***表示，他们的公司参与了一个大数据项目，但只有48.4%的项目取得了”可衡量的结果”。

NewVantage Partners的大数据执行调查显示， 只有不到一半的大数据项目实现了目标，而 “文化”变化是最难实现的。

事实上，根据2016年10月发布的 Gartner的研究结果 ，大数据项目很少能跨过试验阶段。Gartner的调查发现，只有15%的大数据实现被部署到生产中，与去年调查报告的14%的成功率相对持平。

9.大数据的增长将减少对数据工程师的需求

如果你公司大数据计划的目标是尽量减少对数据科学家的需求，你可能会得到令人不快的惊喜。 2017 Robert Half 技术薪资指南 指出， 数据工程师的年薪平均跃升到13万美元和19.6万美元之间， 而数据科学家的薪资目前平均在11.6万美元和16.3万美元之间， 而商业情报分析员的薪资目前平均在11.8万美元到13.875万美元之间。

10.员工和一线经理将张开双臂拥抱大数据

NewVantagePartners的调查发现，85.5%的公司都致力于创造一个“数据驱动的文化”。然而，新的数据计划的整体成功率仅为37.1%。这些公司最常提到的三个障碍是缺乏组织一致性(42.6%)，缺乏中层管理人员的采纳和理解(41%)，以及业务阻力或缺乏理解(41%)。

未来可能属于大数据，但获得这一技术的好处需要大量的针对多样人性的辛勤工作。

大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户

这是大数bai据目前最广du为人知的应用领域。很多企业热衷于社交zhi媒体数据dao、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2.

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4.

了解和优化业务流程

大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关个产品。

5.

改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。

6.提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7.提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。

8.强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。

9.

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。

10.金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

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打篮球天赋重要，还是刻苦训练重要？

思考问题之前，先搞清楚两个概念：天赋和刻苦训练。

从上面的定义里，我们找一下关键词，天赋是在成长之前就具备的特性，也就说说可以再同样经验甚至没有经验的情况下，以高于其它人的速度成长。有独一和特殊性。

也就说，这个天赋很难得。

刻苦训练呢？

训练就不说了，就是练习打篮球，就了解一下刻苦的定义。

不怕苦，不怕难，肯下功夫，能吃苦。

了解完定义之后，我们再来说说这个打篮球的定位问题。

是在场外玩，还是去专业球队比赛，亦或是进CBA，甚至想进入NBA。

如果不进入专业级的比赛，个人感觉这个刻苦训练绝对是重要的，因为对于业余爱好者，最难保证的应该就是刻苦训练吧！

如果想进入专业级的比赛，就必须对于篮球天赋有一定的要求，否则有可能连选拔就进不去。

当然，以上也是一个概述的论述，说句不好听的，也就是一般情况上是这个样子的。但每个人都是独立的个体。

像那个时期的艾佛森，也算是给小个球员一个典型的榜样，让人看到了不只有身体和臂展才能在NBA一展宏图，有速度和技术的你，依旧可以让对手无法限制。

生活又何尝不是这个样子呢，我们很多时候都是因为大数据，给你自己打上了标签。

干这个不行，晚了；做那个不中，我这个性格没什么前途；于是，我们的时间就在不断的切换赛道中偷偷流逝。

其实，对于篮球，天赋和刻苦训练都重要。

如果你非要分出一个主次，那就看你拥有什么。

如果你不怕刻苦，请不要忽视天赋，因为别人可以用同样的经验，甚至没有经验的情况下，比你做的更好。

如果你拥有天赋，请不要看不起努力。因为你的天赋给与你的是速度，而不是达到的高度。你必须刻苦训练才能比别人跑的快，而不是说你走着，就能比别人快。

一句话，珍惜当下的自己，找准定位，不管什么时候，不小瞧天赋，不忽视努力。

你可曾记得那NBA历史上的天之骄子，有多少人因为自己的不刻苦放纵，而浪费了自身的大好天赋。

对于我这个85后，印象最深的应该是拥有从1号位到5号位能力的前湖人队员，也曾是科比的队友：奥多姆。

自暴自弃，终毁一身好天赋。

所以，最好的结果就是你凭借自己的努力，没有辜负个人的天赋，达到了你所想要的成就。