逛公園？這活動貌似缺妹子啊~~
逛商場？一個大老爺們逛商場~~~惡寒~~~
莫回被自己想象的畫麵嚇了一跳，趕緊拉回思緒
貌似出去也沒啥可玩的，難道再來幾局遊戲？
莫回揉揉腦袋，也許是人長大了童心就少了，他現在對遊戲已經沒有那麼熱衷和癡迷了，難道這就是成長的代價？隨著年齡的增長，把你有興致的事情一樣樣慢慢消滅掉？
原先非常有吸引力的遊戲現在已經變得可有可無了，想起來玩一玩，想不起來就算了。現在雖然想起來了，但是莫回還是找不到點擊遊戲圖標的動力，雖然隻需要輕輕一點，但是那一丁點的動力似乎都嚴重缺乏。
莫回的鼠標漫無目的在桌麵上滑行，尋找著可能的目標用來幫助他度過這一整天的時間。雖然是休息日，但換個角度來講，這同樣也是無聊日。
莫回隨機的點開我的電腦，想了一想，最終還是打開了瀏覽器。既然沒啥事乾，那麼就學習學習吧，他最近正在利用業餘時間研究大數據方麵的算法。
最近大數據和雲計算很火，好像一夜之間行行業業都在提這兩個詞，作為一個靠技術混飯吃的程序猿，必須得保證自己在技術上不要掉隊，否則早晚會沒飯吃的。
至於大數據和雲計算，在莫回的理解中，雲計算大概相當於分布式運算的高大上版，就是說你可以用網絡上的資源幫你進行大量數據的計算了；而大數據說白了就是很多很多的數據，再細化點，就是所有有用沒用數據的集合。
現在很多企業都在搞類似的東西，並且應用案例也不少，最終目的都是實現商業上的效益。對於一個門戶網站來說，大數據的分析和挖掘，可以幫助它從海量數據裡找規律，從中找到提高利潤的點。
其中有一個著名的案例就是尿不濕和啤酒的故事。
一家超市裡，有一個有趣的現象尿布和啤酒赫然擺在一起出售，但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫係統，為了能夠準確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。
沃爾瑪數據倉庫裡集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是“跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！
經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在“尿布與啤酒“背後的美國人的一種行為模式在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30～40的人同時也為自己買一些啤酒。
產生這一現象的原因是美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是借助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
這隻是簡單的商業規律尋找，隻要有數據，有想法，總能在海量用戶數據中發現其他類似的商業規律。
如果說這並沒有什麼太令人感覺驚奇的地方，那麼另外一個案例就顯得更有意思了，一個父親突然收到超市寄給她女兒的尿片和童車的優惠券，問題是他女兒隻有17歲，正在上高中。父親當然怒氣衝衝的去找超市理論了，但是一個月後，在逼問之下他才得知女兒早已經懷孕了。
而超市正是通過大數據分析，在他女兒的用戶數據中找到近25項與懷孕相關的消費記錄，最終推斷他女兒已經懷孕了。
在大數據麵前，個人隱私往往暴漏無疑，超市甚至比一個父親更了解他的女兒……
如果這還不能令人驚歎的話，那麼還有更高大上的案例有人用大數據計算奧斯卡獲獎名單，15年2月份落幕的87界奧斯卡，24個獎項中，他準確預測了其中20個獎項。而微軟的研發團隊重複了這一預測，他們準確預測了其中21個獎項。
預測……
這是一個類同於占卜和算命的詞語，但是在大數據麵前，它被剝掉了所有外衣，紅果果的呈現在人們麵前，其中每一個細節都纖毫畢現……
如果說這些都不過是技術的進步，與普通人日常生活關係不大，那麼預測總統競選結果呢？預測石油、鋼鐵、黃金等大宗國際商品的漲跌呢？預測戰爭爆發、經濟危機爆發呢？
曾經有人說過數學可以表達一切！
那麼當我們周圍的一切都被數據化，都被納入大數據的範疇，都成為分析的基礎，都成為改變和影響人們行為的依據……
那時候，在一片風和日麗的海麵之下，在那淵深莫測的深海裡，一切都將悄無聲息而又潛移默化的改變著……
你所思真的是你所思？
你所想真的是你所想？
你確定你這麼想，不是有誰讓你這麼想？
一切都將改變……