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第七百九十七章 敲打（第1页）

毕竟现在的他旗下企业的规模和横跨的行业，已经超过德隆了。而且比起唐家兄弟，他才二十六岁。正是‘嘴上没毛办事不牢’的年纪。别人看到他的第一眼，就会情不自禁产生怀疑。这么年轻真的能整合好庞大的德隆集团？这么年轻真的掌舵德隆的资产、鸿蒙、汉华、康师傅？一旦他像老唐那样飘了，徐氏集团倒塌的影响力，十倍百倍于德隆。由不得首辅不担忧。不过这种基于年岁的固有印象，是千百年来形成的习惯，徐良一个人也改变不了。他也不想改变。如果敌人因此看轻他的话，那再好不过。就在徐良继续看自己准备的演讲资料的时候，一个工作人员走了过来。“徐先生，时间到了，请跟我来吧。”徐良点了点头。简单整理了一下资料，阔步朝门外走去。在工作人员的带领下，来到一个厅堂。在对方做出请进的手势后，徐良脚步一停，深吸了口气后，迈开大步走了进去。‘哗啦’！洪亮的掌声响起。这热烈的掌声，也驱散了徐良心底的一丝紧张。站上主席台，目光向下一扫。一排排沙发上做了六七十个人，元首、首辅两位大佬坐在最前面，周围是长老团的成员。徐良在他们身后看到了老岳父的身影。再往后，除了极少数，剩下的基本不怎么认识。低头看了眼面前的笔记本电脑。里面的ppt已经调到了第一页。打开带进来的演讲稿放到桌子上。稳了稳情绪后，宏声道。“很荣幸能够接到内阁邀请来这里做这场演讲，第一次面对这么多大人物有点紧张，如果接下来有说的不对的地方，还望各位前辈看在我还是个黄毛小子的份上多多原谅。”“小徐啊，放心大胆的讲。不要有心里包袱，就把我们当成你的员工。”元首笑道。“有您这句话我就放心了。”客气了一句后，徐良也不再浪费时间。“今天演讲的题目是：大数据、云计算和人工智能对未来的影响！首先，让我们明确一点，什么是数据？在很多人的印象中，数字就是数据，或者必须是由数字构成的。其实不然，数据要比数字大得多。互联网上任何内容，比如文字、图片和视频都是数据。医院里包括医学影像在内的所有档案也是数据；公司和工厂里的各种设计图纸也是数据；出土文物上的文字、图示，甚至它们的尺寸、材料，也都是数据。甚至我们人类的活动本身，也可以看做是一种特殊的数据。全世界各个领域的数据不断向外扩展，渐渐形成了另一个特点，那就是很多数据开始出现交叉。各个维度的数据从点和线渐渐练成了网。或者说，数据之间的关联性极大的增强，在这样的背景下，就出现了大数据。”顿了一下，徐良调整了一下ppt。“那么数据和大数据怎么运用呢？大致可以分为以下流程。获取数据→分析数据→建立模型→预测未知。我们举一个简单的例子。现在我们想要了解一家电影院的观众年龄分布，以便做市场推广。假定我们把观众群分为15岁以下，16~25岁，26~40岁和41岁及以上四个人群。要了解每个人群的比例，一个简单的办法就是到电影院门口去问一问那些看电影的人的年龄。比如我们通过调查了解到大约有343人在15岁以下，459人在16~25岁，386人在26~40岁，490人在41岁及以上。根据这个数据，我们大致可以得出以下结论：15岁及以下的观众占20左右，16~25岁的观众超过四分之一，但不到三成；26~40岁的观众略少于四分之一，41岁及以上的观众最多，大约占到三成。但是，如果我们只在周末的晚上抽样调查10个人，我们就会发现。有三个15岁及以下的观众，五个16~25岁的观众，2个26~40岁的观众。我们显然不能说25岁以下的观众占了八成，而41岁及以上的中年人从来不来电影院，这样的结论。但我想各位也都承认一点，在统计样本不充分的情况下，得到的结果跟实际结果存在很大的偏差。所以，越想要得到准确的统计结果，需要的统计数据量就越大。在上面的例子中，统计的样本总数是1678人。但是如果我们一定要说‘41岁及以上的观众就是292’，或者‘15岁及以下观众一定超过20’。这样非常肯定的的话，大家就可能会挑战这个结论。因为，统计是有随机性的，也是有误差的。，！仅仅上千人的数据得不到这样准确的结论。统计除了要求数据量必须充分之外，还要求采样的数据必须有代表性。有些时候不是数据量足够大，同阶级过就一定准确。一个很简单的例子，一个爱情影片和一个战争影片，它的受众并不相同。所以如果我们只采集爱情影片上映当月的观影人群，就不具有普遍的代表性。那么怎么避免这种情况，获得准确的结论呢？19世纪的俄国数学家切比雪夫对这个问题给出了他的结论，即切比雪夫不等式。p（|x-e（x）|≥e）≤var（x）e2。这个公式的含义是，当样本数足够多时，一个随机变量和他的数学期望值之间的误差，可以任意小。把切比雪夫不等式应用到我们了解电影院观众年龄分布的问题中。随机变量就是：观察到的各个年龄段观众的比例。数学期望值就是：真实情况下所有看电影观众中不同年龄段的比例。当我们把样本数据带入后，大致可以得出以下结论。15岁以下观众占20，16~25岁占27，26~40岁占24，40岁以上占29，误差小于5。但如果我们要将四个年龄段观众的准确率，提高到小数点后一位数，那么我们大致需要10倍的数据，即两万个左右的样本。如果我们把这个问题放大。我们想知道一部电影在全世界的观影人群年龄分布，而且必须具体到更细致的年龄段人数。比如18~20岁，21~24岁等等。又或者更具体的地域。华夏、东瀛、南韩等等。在一个更大，更详细的范围内，为了获得更准确的结果，莪们需要的数据量，将千百倍的提升。当我们获得了超级数据。普通的计算机已经很难完成计算。而且就算能完成，也需要大量的时间。时间就是金钱，在商业上，这显然是不可接受的。因此。为了尽可能在短时间内得到结果，我们要一台或几台超级计算机来计算。但动用超级计算机的费用非常昂贵。想要了解电影院观众年龄的企业，显然不愿意在这个问题上花费这么大的代价。那么怎么办呢？”徐良操作了一下电脑。背后的投影屏上显示出三个硕大的楷体。云计算。“云计算，‘云’就是互联网，‘计算’则是字面意思。目前的云计算是一种分布式计算，指的是通过网络“云”，将巨大的数据计算处理程序，分解成无数个小程序。然后，通过多部服务器组成的系统，进行处理和分析这些小程序，得到结果后返回给用户。整个计算过程只需要几秒钟。也就是说，云计算把一个原本需要动用超级计算机，需要几天，甚至十几天时间才能计算出来的问题。变成了只需要几秒钟，花费几万块，最多十几万块便能得出的准确数据。大大减少了支出，提高了效率，得到了更准确的结果。也许有人觉得统计电影观众年龄分布，没什么太大的价值。但如果变成一家餐饮企业统计饮料产品的受众年龄分布呢？只要有了准确的数据，餐饮企业就可以针对不同年龄段人群，开发更有针对性的广告和服务，从而提升自己的销量。这一点已经被康师傅公司运用到了实际的经营中。根据盘古公司大数据调查，康师傅公司发现旗下‘健力宝’运动饮料产品最大的受众是15岁~25岁之间的青少年人群。其中男性占比41，女性占比59。然后又通过线下抽样调查，网上问卷调查等多个渠道得出数据，并用数据驱动的方法，计算出这部分人群感兴趣的明星，：（）我的1999

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