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這是一個被數字吞噬的時代?；ヂ摼W大行其道、智能手機普及、智能硬件發展、存儲技術進步、硬件成本下降，這些要素都推進了信息和數據爆炸性增長的趨勢。2000年以前，人類僅存儲大約12 EB的數據。但是，現如今，每天都將會產生大約2EB的數據。換言之，過去兩年內人類社會的數據增長量占到全世界所有數據的百分之九十以上。數字不吞噬你，吞噬誰?

這也是一個傲嬌和浮夸的時代。因為數據獲取的便利性，現在任何一家觸網的公司，都宣稱自己是大數據公司。任何一家傳統的金融機構都標稱自己基于數據挖掘進行風險控制。甚至超級多的P2P小貸公司都傲嬌的覺得自己已經站在大數據的風口和前沿。

后文所列舉的一些行為痕跡和數據挖掘的鮮活案例，例如，如何判斷懷孕、如何捕捉閱讀趨勢、如何通過聲音控制槍支犯罪、如何識別路面的坑坑洼洼，很少能在國內企業中看到類似新穎的案例和介紹。數據的價值不在于擁有，而在于挖掘。路還很長，請務實前行。

一、當我們變成一堆數字

不用擔心和害怕，也不必覺得冷漠，客觀上，我們每個人在公司的眼中就是一條或多條數字化的記錄?；ヂ摼W的發展、存儲技術的進步和智能硬件對日常生活的滲透，使得任何一家公司都在無時無刻的收集我們數字化的消費和行為痕跡。

例如，結構化痕跡。假設你在銀行申請一筆消費貸款，你的年齡、性別、教育、電話、郵箱、收入、家庭、地址、征信、消費、資產、流水等信息都會被傳統的二維表結構形式清晰的記錄下來。例如，文本痕跡。即時通訊的留言、網上發表的帖子、郵件的內容、產品發表的評論、針對某個無良電商的投訴，和微軟小冰的聊天(有空可以調戲下它)、Kindle的文本標記。例如，聲音痕跡。語音投訴、客服的溝通和交流、吵架聲甚至槍聲。例如，圖片和視頻痕跡。朋友圈上傳的圖片、優酷上傳的視頻、街頭監視器錄制的視頻。例如，傳感器痕跡。智能手環、智能穿戴設備、智能家電、智能藥丸、手機、發動機的傳感器等。

二、消費痕跡

(一)如何判斷女生是否懷孕?

美國Target零售超市的懷孕預測模型。這是一個較為經典的故事。Target超市向15歲的女兒寄送了母嬰用品的打折券(例如嬰兒服和嬰兒床)，這件事情顯然惹惱了女孩的父親。該父親就向Target超市進行投訴，超市也就這件事情，正式進行了道歉。但是，兩周后該父親和Target的客服人員聯系，表達了自己的歉意，委婉的承認，女兒確實出現了點狀況，過幾個月就要分娩了，自己一直被蒙在鼓里。

Target超市是如何做到，先于父親，提前知道該女生懷孕的呢?他們通過超市中25種關鍵商品，構建了一個可以為顧客打分的“懷孕指數”，即懷孕預測模型。例如，是否購買不含香料的產品、是否購買能夠裝得下尿布的手提包、是否購買嬰兒隨身用品、是否購買一些特定的維生素、以及明顯的孕婦裝等?；谶@樣的預測，Target公司就會提前給新媽媽寄送母嬰相關的折扣券，從而提前搶占市場。

(二)行為痕跡和消費軌跡

現在很多公司都能夠刻畫出你部分的消費行為軌跡。百度通過地圖、糯米和錢包，能夠判斷出你的行為軌跡，消費過哪些場所，消費偏好和習慣等。京東也有一個購物者基因，通過你的消費行為，給你貼上行為標簽，刻畫你的消費偏好。其實，商業銀行也可以考慮做這樣的事情。

客戶在銀行中留下的行為和消費痕跡，一般來說，包括兩類，即靜態的地址和動態的地址。前者是指客戶在辦理各種業務填錄的家庭地址、公司地址、戶籍地址和賬單地址等。后者是客戶刷卡、取現、消費時遺留下的行動軌跡和位置信息。換言之，客戶和商業銀行每一次接觸(柜臺、ATM、手機銀行APP、自助網點、POS刷卡等)都會留下行為痕跡，例如，客戶通過ATM取現，我們就可以通過后臺ATM交易系統獲取客戶取現的位置等。又例如，客戶在不同的地方使用APP登陸手機銀行，我們可以通過GPS跟蹤到客戶的位置和移動軌跡?？蛻羲⒖ㄏM時，我們通過POS的地址可以發現客戶在哪些商場超市或4S店有過消費行為。

基于這些痕跡，銀行可以做一些營銷和應用。例如，勾勒客戶的行為軌跡，刻畫客戶的工作圈、生活圈和消費圈，識別客戶在地里空間上的分布。例如，通過家庭地址可以判斷住宅和小區的高檔性，通過辦公地址判斷和估算客戶所在寫字樓的高檔性，通過消費地址可以判斷客戶消費出入場所的高檔性，從而可以綜合判斷客戶的潛力價值。

三、文本痕跡

(一)如何捕捉閱讀趨勢?

數字化閱讀。電子書kindle，或者一些閱讀的APP，將書籍數字化。用戶可以個性化的改變字體，添加備注和標記，高亮顯示相關的文本，或者對文本內容進行搜索。

用戶的這些行為都會被后臺記錄、整理和統計。例如，讀了什么內容，讀了多久，是否跳讀，是否在什么頁面進行了批注，在哪里進行了高亮標注。這些信息對出版商很有價值。例如，通過分析跳讀和閱讀暫停情況，出版商會考慮是否需要優化和調整部分內容，來提高消費者的閱讀體驗。例如，通過分析書本中常常被用戶劃做重點的段落和詞句，識別讀者的興趣和偏好，從而判斷和引領新的話題走向和趨勢。

四、聲音痕跡

(一)如何進行廣告的精準推送?

通過語音識別技術進行廣告精準化投放，捕捉實時的營銷機會。美國移動運營商Verizon，通過機頂盒收集觀眾觀看電視的情況。但是他們會收集觀眾間的對話內容，通過傳感器“傾聽”和“觀看”人們在家中的行為，以便在合適的時機播放合適的廣告。

例如，你和妻子發生爭吵，機頂盒通過語音識別和分析技術，將婚姻指導方面的廣告推送過來。例如，如果你和妻子正在商量去哪里旅游，那么在你最喜歡的節目的廣告時間，機頂盒會將某海島的旅游廣告推送過來。

(二)如何通過聲音控制槍支犯罪?

通過音頻分析控制槍支犯罪。很多女生比較迷來自星星的你，都教授顏值高，而且還有特異功能。記得有一幕場景，都教授可以通過聲音感受到幾公里外的千頌伊，然后借助聲音定位，快速出現，從而化險為夷。

現實中，通過聲音定位貌似也是可以實現的。在城市管理和槍支控制中，美國人已經這么干了。如何快速定位發生槍擊的位置，從而防控槍支犯罪?他們搭建了一套shotspotter傳感器網絡，實時監控整個城市的聲音。因為槍聲的頻率和大小較為獨特，如果真的發生了槍戰，該工具會利用部署在整個城市的傳感器網絡，通過聲音的監控，異常頻率的識別，從而判斷該聲音是否屬于槍聲，并且提供實時的GPS定位報告。

五、視頻痕跡

(一)如何監控異常?

態勢感知。通過監控錄像判斷空間的變化和異常?；谲浖O視器可以全天候自動監控特定的地點和空間，通過圖像和行為分析，判斷監控區域是否存在異?；蚩梢苫顒?。另一方面，某些智能的軟件，還具有自學習、不斷自我修正和參數優化的功能。即自動觀察環境，學習區分正常和反常行為，一旦發現異常，就會及時發送警報信息。

(二)如何監控犯罪?

犯罪監控。和很多警匪動作電影中的情節一樣，在國外很多大城市，現在已經開始通過公共場合監控攝像頭捕捉犯罪行為。例如，在倫敦，通過遍布市區的422000臺攝像頭會捕捉罪犯。通過監控攝像，生成3D面紋，并且拿3D的面孔和社交網絡上的用戶頭像進行比對。因此，可以基于人臉識別技術，找到罪犯的Facebook賬號，從而了解罪犯的信息(家庭住址、活躍IP地址、朋友等)，從而快速定位罪犯。

(三)如何進行商業應用?

商業銀行的人臉識別設想。從商業銀行的角度來設想，如果客戶在踏入支行大堂的一瞬間，相關的攝像頭通過捕捉用戶的面部特征，從而在后臺數據庫中識別出對應的客戶。這樣在客戶和業務人員交流時，業務系統提前彈出有關該客戶的一系列相關的屬性、特征和標簽(例如資產、負債、結算情況、房車孩情況、投資偏好、消費偏好和傾向等)，從而有助于業務人員迅速了解客戶，基于客戶特征進行產品的推薦和營銷，往往會帶來意想不到的客戶體驗。

六、傳感器痕跡

(一)什么是物聯網和智能生活?

物聯網，它的英文名字，非常高大上吊炸天，internet ofthings(IOT)，即萬物互聯。如果真的萬物互聯，那么生活中真的增加了很多的想象空間。以往在科幻電影大片中才出現的智能生活場景，在現實生活中都不會太遙遠。下面是物聯網和智能硬件的一些例子。

例如，手機、郵箱、咖啡機互聯。手機中的APP自動同步和讀取關聯郵箱中的內容，通過文本識別，發現某份郵件告知早會取消，那么APP自動將調整手機鬧鈴的時間。并且，該APP告知關聯的咖啡機延遲到一個新的時間點啟動。這樣你起床梳理完畢時，就可以喝上Morning Coffee。

例如，智能冰箱和電商互聯。智能冰箱知道內部存儲了哪些東西，并且，能夠根據你的飲食習慣和食物消耗速度，自動的關聯電商網站，提前預定和采購相關的食物。亞馬遜最近開發的冰箱磁貼，就有類似的功能。即，您只需要點擊冰箱上的磁貼，該磁貼是和電商網站關聯的，從而一鍵觸發下單、購買和支付的流程，完成購買需求。

例如，智能汽車、互聯網、冰箱互聯。當你下班準備回家，上車時，你的車會自動檢查交通狀況和天氣信息，設計優化的路線，盡可能的使你安全而又迅速的回到家中。在回家的路上，通過監測你的狀態，你的車自動打開你熟悉的音樂，將溫度調整到最宜人的水平。并且，通過關聯家里的冰箱，語音系統會告訴你冰箱的存貨，是否需要采購食材。此外，通過搜索互聯網，它還會基于冰箱的食材，給你推薦幾道比較合適的菜譜。

例如，智能電視。當一切妥當準備和家人一起看電影時，你會想看一個適合成年人的電影。但是，當你5歲的孩子走進屋子的時候，智能電視通過攝像頭進行人臉識別，從而自動終止該電影，并且自動調換頻道。

例如，智能地毯。你上班的時候，你上年紀的母親獨自一個人待在家里面。智能地毯會自動監測母親的走動模式和行動情況。按慣例，母親每天上午10:30的時候會走進廚房沖杯咖啡，或者在晚上21：00的時候就寢睡覺。一旦地毯監測到的情況與常規的行為模式存在較大偏差，它能夠通過手機給你一些提醒。

例如，智能手環和鬧鐘提醒。智能手環制造商Jawbone會收集和分析用戶的生物鐘和睡眠規律。基于用戶的睡眠數據，它可以監控個體的健康水平。此外，它可以根據用戶的睡眠規律設定鬧鐘。手環可以判斷用戶處于深睡眠還是淺睡眠狀態，研究表明如果從深層睡眠中醒來，人的一天都會很累。因此，在早晨時，如果手環監測到用戶轉入淺睡眠階段時，那么手環就會叫醒用戶，防止用戶重新進入深層睡眠階段。

(二)比賽成績受什么因素影響?

奧林匹克自行車隊，選手的車墊下都會安裝傳感器，實時監控運動員每一次加速和向前推力對坐墊施加的力量。基于這樣的數據，從而分析車手在每場比賽和每次訓練項目中的表現。其次，結合可穿戴設備收集的健康數據，包括卡路里收入、睡眠質量、空氣質量、心率等。最后，采集車手在社交網絡的發布的內容，判斷和確定運動員的情緒狀態。

基于以上這些數據，全面綜合的分析比賽成績的影響要素，從而對體育競技進行科學化和數字化的管理。

(三)如何識別路面上的坑坑洼洼?

如何找到城市路面上的坑坑洼洼?傳統常規的做法是派出檢測車在每條道路上進行大概一年兩次的徹底檢查。檢測車需要駛過全城的每條道路，并且記錄每處路面的損毀程度。較為耗時耗力。

后來市政府開發了一款APP應用，鼓勵市民下載，并在手機后臺的自動執行。在市民駕車上下班、購物或去健身房等正常生活中，手機里面的加速器會探知人們的行進速度，并且在人們減速或剎車時留下記錄。

一種情況是，如果路上有坑洼，開車的市民注意到這個坑洼，然后減速或轉向避開這個區域，然后繼續加速前進。另外一種情況，開車的市民沒有注意到路面的坑洼，直接開過去，手機上的傳感器也會記錄細微的水平顛簸情況。這兩類坑洼信息都會被傳送回數據中心，基于算法集中運算，從而標記出城市街道中的坑洼路面。

via:比格堆塔

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來源:36大數據（36dsj.com)