在云计算成为基础资源的背景下，基于大数据的互联网信息服务，能够帮助企业和个人更好地预测未来和进行决策，从而成为促进信息消费的主要推动力。例如已有产品开始通过大数据分析互联网信息来判断“网络金融民意”，那么，大数据究竟是如何促进互联网信息服务消费的呢? 一切皆是数据皆可量化 在大数据时代，不仅数字、文本都是数据，甚至身份、位置都是数据，是有价值、有市场的商业数据。

　　以往，我们讲的数据往往只是数字，因为文本描述是难以进行量化数据分析的。但在大数据时代，不仅数字、文本都是数据，甚至身份、位置都是数据，是有价值、有市场的商业数据。例如，一个学生出现在长江商学院的培训课程，说明他可能有贷款的需要，一个白领出现在托福考试的考场，说明他可能有境外金融或者旅游服务的需要;在积累足够多的样本后，这些身份、位置所反映的行为均可量化为高价值的金融服务数据。这种信息服务直接拉近了金融供求双方的距离，降低了金融市场拓展的成本。如何分析很重要 有些数据是表格化的，数据与项目一一对应，我们说这样的数据是结构化的，便于分析。但在大数据时代，我们获得信息的渠道是多样的，可能是文章下的评论、微博上的一句牢骚等等，这样的数据就很难采用结构化的数据库进行存储分析。

　　而且，相对于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调完整性和混杂性，数据分析过程中的损失就变得不再那么重要，只要建立合适的分析模型，就可以获得有价值的数据，比如微软创投加速器的一个企业开发的“股票雷达”，通过它可以收集各类网络上关于股票的预期信息，进而汇聚成为大众群体对某具体金融产品的信心预期，反映“网络金融民意”，让股民能了解市场上更多的真实情况，缓解普遍存在的信息不对称，并为股民做投资决策的时候，提供重要参考。

　　人们在处理海量的非量化、非结构化信息时，会造成数据的遗失甚至扭曲，往往可以得出不尽相同的结论。美国一家金融服务机构的信用卡部门，通过大数据分析，获得了每季度200%的业务增长。这个项目为每个用户建立了30多个参数进行分析，只为找出当前信用卡欠款，但具备潜在偿还能力的客户。因为数据分析模型的成功，此项目取得了令人满意的效果。在大数据时代，信用记录、社交媒体、搜索引擎等数据信息日趋完备，有待不断创新的数据分析模式进行挖掘。 云让大数据得以普及 在云计算成为基础资源的今天，信息存储不再是瓶颈，更多数据挖掘项目可以得到施展。 数据不是今天才有，也不是今天才“大”起来。但过去一些数据挖掘研究虽然有了思路，却限于存储、计算资源等硬件条件无法实行。

　　2006年前后，我国某大银行，希望通过关联交易数据的分析提高他们对公信贷业务的精确度，估计信息量是20PB的级别。当时一家银行历年的贷款报告，财务发展分析报告、图表、基本财务信息、公司信息加起来也就100G，相比之下，20PB可谓天文数字，项目因为成本而未能良好执行。但在云计算成为基础资源的今天，信息存储已经不再是大数据分析的瓶颈，一些原有的数据挖掘项目可以得到施展，帮助行业开辟业务新天地。 例如，还有一家名为91金融超市的公司在微软Windows Azure云平台上将金融中介服务进行互联网化，打通了金融机构和个人消费者之间的通路，并通过对个人数据和需求的分析，将最合适的金融产品推送给个人，或者将个人需求精准匹配给相应的机构。

　　这一模式被资本市场、机构和消费者高度看好，他们也因此刚刚拿到了6000万元的风险投资。 在云和大数据的支持下，将有越来越多的新型信息服务模式得以建立。大数据信息服务影响和促进社会各个领域，基于金融领域的精准信息服务创新，只是最容易被人们理解的应用领域之一中欧体育，。随着云和大数据技术的日益普及和深化，各个行业都将迎来信息消费的黄金时代。

　　▷想了解CDA考试含金量，点击“CDA含金量”了解CDA考试详情；

　　▷想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击“CDA考试官网”了解CDA考试详情；

　　统计师是一个专业技术岗位，主要负责数据的收集、处理、分析和解释。以下是统计师的岗位职责和职业发展路径的解析： 岗位职责 ...

　　数学与应用数学专业的学生想要提升自己的数据分析能力，可以从以下几个方面入手： 加强理论知识：学习数理统计、模型原理、市场 ...

　　数字经济在促进绿色低碳发zoty中欧体育平台展方面发挥着重要作用，其核心动力主要体现在以下几个方面： 提高资源利用效率：数字经济通过平台化和 ...

　　数字经济是一种新的经济形态，它以数据资源为关键要素、以现代信息网络为主要载体、以信息通信技术融合应用与全要素数字化转型为 ...

　　人工智能（AI）专业的学生为了胜任高薪工作，需要掌握一系列的核心技能和知识。以下是一些关键的人工智能课程和技能，以及它们在 ...

　　Python是一种多功能、解释型的高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而广受欢迎。Python的应用范围非常广泛，以下是Python在 ...

　　数据科学专业的学生可以通过以下途径提升自己的技能： 扎实的数学和统计基础： 学习线性代数、概率论、数理统计、微积分等，这 ...

　　数据科学专业的就业前景非常广阔，随着大数据和人工智能的快速发展，各行各业对数据科学人才的需求持续增长。以下是关于行业需求 ...

　　需求分析师在产品开发过程中扮演着关键角色，负责理解业务需求并将其转化为具体的系统设计方案。以下是需求分析师的岗位职责与发 ...

　　企业数字化转型的核心在于利用数字技术重塑企业的运营模式、业务流程、客户体验和价值创造方式。以下是成功转型的关键步骤和策略 ...

　　掌握数据分析原理并从理论到实践全面解析，需要系统地学习和应用多个领域的知识和技能。以下是详细的步骤和建议： 1. 建立基础知 ...

　　在现代数据分析领域，拥有一个强大且高效的集成开发环境（IDE）是至关重要的中欧体育，。PyCharm，作为一款功能强大的Python IDE，在数据分 ...

　　在当今信息化社会中，数据无处不在，而数据模型（Data Model）则是理解和管理这些数据的关键工具。数据模型是对现实世界数据特征 ...

　　大数据分析是当今世界一些最重要行业进步背后的推动力，包括医疗、政府和金融等领zoty中欧体育平台域。了解更多关于如何处理大数据以及开始时使用 ...

　　作者:鱼仔 某中厂老兵CDA2级持证人数据践行者 作为一名数据分析师，很多人都会问，数据分析师究竟是干什么的？这个职 ...

　　作者:鱼仔 某中厂老兵CDA2级持证人数据践行者 作为一名数据分析师，你可能会被朋友或同事问到：“数据分析师到底是干 ...

　　在大数据领域，有几个职业路径特别值得关注，因为它们不仅需求量大，而且薪资水平较高，发展前景广阔。以下是一些值得关注的大数 ...

　　大数据（Big Data）是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。这个概念通常与数据的四个主要特征相关，即所谓的“4V”： ...