物聯網卡如何用作流量卡。

如何用物聯網卡做流量卡，我們在進行科學分析時采用抽樣方法，追求分析方法的可用性，因為，抽樣分析只是對部分樣本進行分析，其分析結果應用于全集數據后，誤差就會增大，這就意味著，抽樣分析中出現的微小誤差，在被擴大到全集數據后，可能成為一個很大的誤差。所以，要保證在將誤差放大到全集數據時，誤差仍在可接受的范圍內，必須確保抽樣分析結果的可用性。正因為如此，傳統的數據分析方法往往側重于改進算法，其次才是改進算法的效率。在大數據時代，全樣分析取代抽樣分析，全樣分析的結果不存在誤差放大的問題，追求高精度已不是它的首要目標；相反，大數據時代具有“秒級響應”的特點，它要求在數秒內對大量數據快速給出實時的分析結果，否則它將失去數據的價值，因而數據分析的效率成為關注的核心。

如何使用物聯網卡做流量卡？

以往，數據分析的目的，一方面是解釋事物背后的發展機制，例如，某一地區的大型超市連鎖店的凈利潤在某一時期下降了很多，這要求IT部門對相關銷售數據進行詳細的分析，以找出出現問題的原因；另一方面是為了預測未來可能發生的事件，例如，通過實時分析微博數據，當發現人們對霧霾的討論明顯增多時，可以建議銷售部門提高口罩的出貨量，因為，人們對霧霾的關注，直接導致了人們想買口罩來保護自己的健康。無論是哪一個目的，實際上都反映了一種“因果關系”。但在大數據時代，因果關系變得不那么重要了，人們開始更多地追求“相關性”。例如，我們去淘寶網購物，在我們買了防盜鎖之后，淘寶網也會自動提示你，你買了同樣的東西的其他顧客也會買汽車座墊，也就是說，淘寶網只會告訴你，“買汽車防盜鎖”和“買汽車座墊”之間是有關聯的，但卻不會告訴你為什么其他顧客買了防盜鎖之后也會買汽車座墊。

以數據為基礎的決策制定并不是大數據時代特有的。自上世紀90年代以來，數據倉庫和商業智能工具在企業決策中得到了廣泛應用。如今，數據倉庫已成為一個綜合的信息存儲倉庫，既有批量定期數據裝載能力，又有實時探測、分發和裝載數據變化的能力，并能結合歷史數據和實時數據，實現查詢分析和自動規則觸發，從而為戰略決策(例如宏觀決策和長期規劃等)和戰術決策(實時營銷和個性化服務等)提供雙重支持。但數據倉庫是建立在關系數據庫基礎上的，在數據類型和數據量方面都有很大的局限性。如今，大數據決策能夠面向大量類型多樣、非結構化的海量數據進行決策分析，已成為人們追求的一種全新的決策方式。例如，政府部門可以將大數據技術與“輿情分析”相結合，通過對論壇、微博、社區等多種渠道獲得的數據進行綜合分析，找出或檢驗信息中的本質性事實與趨勢，揭示信息中隱含的情報內容，對事物發展作出情報預測，協助實現政府決策，有效應對各種突發事件。

有專家指出，未來十年，大數據將改變幾乎每個行業的業務功能。因特網，銀行，保險，運輸，材料，能源，服務業等領域，不斷積累的大數據將加快這些領域與信息技術的深度融合，開拓新的行業發展方向。例如，大數據可以幫助快遞公司選擇運輸成本低的最佳路線，幫助投資者選擇收益型投資組合，幫助零售商有效地定位目標客戶群，幫助互聯網公司實現廣告的精準投放，也可以讓電力公司做好配電網規劃以確保電網安全等等。總而言之，大數據觸及的每一個角落，都將使我們的社會生產和生活發生巨大而深刻的變化。

海量數據應用需求，是新技術發展的源泉。隨著應用需求的不斷增加，各種突破性的大數據技術將不斷涌現并得到廣泛應用，數據的能量也將不斷釋放。不久的將來，原本依賴于人類自身判斷的領域應用將逐漸被各種基于大數據的應用所取代。例如，今天的汽車保險公司，只能憑少量的車主信息，對客戶進行簡單的分類，并根據客戶的車輛出險次數，給予相應的保費優惠方案，客戶選擇哪家保險公司，差別不大。汽車聯網技術的出現，將使汽車保險行業的商業模式發生深刻的變化，如果某一家商業保險公司能夠獲得客戶車輛的相關詳細信息，并利用事先構造好的數學模型，對客戶等級進行更為細致的判斷，給予更為個性化的“一對一”優惠，那么，該保險公司無疑將具有明顯的市場競爭優勢，得到更多客戶的青睞。

海量數據的出現使數據科學家成為熱門職業。到了2010年，高科技勞動力市場上很難看到數據科學家這個稱號，但是從那以后，數據科學家逐漸發展成為市場上的熱門職位，有著廣闊的發展前景，并且代表了未來的發展方向。

因特網公司和零售類企業都在積極爭奪大數據人才，數據科學家成了大數據時代的稀缺人才。根據McKenzie的預測，在未來的幾年里，單是美國本土，就可能會缺少具備數據深度分析能力的14萬到19萬的專業人員，那些能夠通過大數據分析來支持企業做出有效決策的數據人員和分析師，也可能有150萬左右的缺口。

今后5~10年，市場對數據科學家的需求將不斷增長，不僅僅是因特網公司需要數據科學家，像電信這樣的傳統企業也需要數據科學家參與大數據項目。大學目前還沒有足夠的基礎和能力培養數據科學家，傳統企業很可能會從互聯網行業“挖墻角”，以滿足企業發展對數據分析人才的需求，進而造成高成本的使用，限制了企業的成長。高校應堅持“以人為本，服務社會”的辦學理念，充分發揮科研與教學的綜合優勢，培養大批具有數據分析基礎能力的數據科學家，有效緩解數據科學家的市場缺口，為促進經濟社會發展作出更大貢獻。

如何使用物聯網卡做流量卡？

大學里培養數據科學家需要采取“雙腿走路”的策略，即“引進來”、“走出去”。"引進來"是指高校加強與企業的密切合作，從企業引進相關數據，為學生搭建一個貼近企業應用實際、仿真的大數據實戰環境，使學生有機會了解企業的業務需求和數據形式，為開展數據分析奠定基礎；"引進來"是指高校從企業引進有豐富實戰經驗的高級人才，承擔數據科學家相關課程的教學任務，切實提高教學質量、水平和實用性。我們所說的“走出去”，就是要積極鼓勵和引導學生走出校園，進入具備大數據應用環境的互聯網、電信等企業進行實踐活動，同時，要努力加強產、學、研合作，創造條件讓高校教師參與到企業大數據工程中來，實現理論知識與實際應用的深度融合，鍛煉高校教師的大數據實戰能力，為更好地培養數據科學家奠定基礎。