从“流程”核心转变为“数据”核心
在这个“数据为王”的时代，
五花八门“大数据+”映入眼帘——
“大数据+大健康”、
“大数据+招商”、
“大数据+金融”
……
只有你想不到的，
没有大数据“+”不了的！
谁不搭上“大数据”这趟快车，
谁就会被OUT！
一向与时俱进的政法君，早就搭上了“大数据”的快车！
中共中央政治局委员、中央政法委书记孟建柱指出，“现代社会产生海量数据，如果我们能够合理利用，就能提高打击犯罪、服务人民、预测预警预防各类风险的能力和水平。”
警察蜀黍用“大数据“抓坏人，已经不是新鲜事啦，“大数据”这一名词也早已耳熟能详，但是，你知道什么是“大数据思维”吗？你知道如何去运用“大数据思维”吗？
今天，政法君为大家分享一篇好文章，让你一文读懂“大数据思维”。
将大规模的数据与运用融合一起，将会颠覆很多我们原来的思维。大数据思维原理到底是什么？可以概括为10项原理：
大数据时代，计算模式发生了转变。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。
说明：
用数据核心思维方式思考问题，解决问题。数据比流程更重要。云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。
由功能是价值转变为数据是价值
大数据真正有意思的是：数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天，互联网的产品，数据一定是它的价值。
大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
例如：
美国有一家创新企业Decide.com，它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜，预测产品的价格趋势，这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。
说明：
用数据价值思维方式思考问题，解决问题。数据为“王”的时代出现了。数据被解释是信息，信息常识化是知识，所以说数据解释、数据分析能产生价值。
从抽样转变为需要全部数据样本
需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。
在大数据时代，无论是商家还是信息的搜集者，会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘，如果真正挖掘的话，通过信用卡消费的记录，可以成功预测未来5年内的情况。
统计学里头最基本的一个概念就是，全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。
说明：
用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。大数据越大，真实性也就越大。
由关注精确度转变为关注效率
拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。大数据让个体的决策更科学、更有效率。
例如：
在互联网大数据时代，企业产品迭代的速度在加快。三星、小米手机制造商半年就推出一代新智能手机。利用互联网、大数据提高企业效率的趋势下，快速就是效率、预测就是效率、预见就是效率、变革就是效率、创新就是效率、应用就是效率。
说明：
过去寻求精确度，现在寻求高效率；过去寻求因果性，现在寻求相关性;过去寻找确定性，现在寻找概率性，对不精确的数据结果已能容忍。只要大数据分析指出可能性，就会有相应的结果，从而为快速决策、快速动作、创占先机提高了效率。
由因果关系转变为关注相关性
传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。而大数据只需要关注相关性，当出现这种迹象时，数据统计的高概率显示它会有相应的结果。那么，我只要发现这种迹象，我就可以去做一个决策，我该怎么做。
对政法队伍而言，如何从大数据迅速捕捉战机展开行动非常重要，大数据恰恰体现出它快速发现相关性的巨大优势。
例如：
纽约市曾从大数据中，发现了获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。
该市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员。为此，市长办公室一个分析专家小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉，诸如此类。
接下来，他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。果然，建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过，一个没怎么预料到的结果是，获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。
利用所有这些数据，该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因，但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的：过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%，在采用新办法之后，这个比例上升到了70%——效率大大提高了。
说明：
转向相关性，不是不要因果关系，因果关系还是基础，科学的基石还是要的。只是在高速信息化的时代，为了得到即时信息，实时预测，在快速的大数据分析技术下，寻找到相关性信息，就可预测用户的行为，为快速决策提供提前量。
从不能预测转变为可以预测
大数据的核心就是预测，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
例如：
从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性，都是大数据可以预测的范围。这些预测系统之所以能够成功，关键在于它们是建立在海量数据的基础之上的。
说明：
用大数据预测思维方式来思考问题，解决问题。互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性，也为用户提供了实时预测的信息，相关性预测的信息，为决策提供参考。
从人找信息，转变为信息找人
互联网和大数据的发展，是一个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的这样一个时代。
例如:
从搜索引擎向推荐引擎的转变。推荐引擎它知道用户需要什么信息，需要去寻找什么，很懂用户。乔布斯说，让人感受不到技术的技术是最好的技术。
说明：
用信息找人的思维方式思考问题，解决问题。大数据时代可以让信息找人，你需要什么信息，大数据技术能够提前知道，而且主动提供你需要的信息。
由人懂机器转变机器更懂人
不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。“大数据”技术能够助我们一臂之力。
例如：
亚马逊网站，只要买书，就会提供一个今天司空见惯的推荐，买了这本书的人还买了什么书，后来发现相关推荐的书比我想买的书还要好，时间久之后就会对它产生一种信任。
大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息，获取知识。从各种各样的数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)中快速获取有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据机器分析中，半监督学习、集成学习、 概率模型等技术尤为重要。
说明：
让机器懂人，这是人工智能的成功，同时，也是人的大数据思维的转变。你的机器、你的软件、你的服务是否更懂人?将是衡量一个机器、一件软件、一项服务好坏的标准。
大数据改变了电子商务模式
大数据不仅可以推荐想要的书、推荐想要认识的朋友，也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施，甚至是识别潜在犯罪分子上。
或者说，在你还不知道的情况下，体检公司、医院提醒你赶紧去做检查，可能会得某些病，商家比你更了解你自己，以及你这样的人在某种情况下会出现的可能变化。
说明：
人脑思维与机器思维有很大差别，但机器思维在速度上是取胜的，而且智能软件在很多领域已能代替人脑思维的操作工作。例如美国一家媒体公司已用电脑智能软件写稿，可用率已达70%。
由企业生产产品转变为由客户定制产品
下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。
在大数据规律面前，商家会比消费者更了解消费者的行为。也许你正在想，工作了一年很辛苦，要不要去哪里度假?打开e-Mail，就有航空公司、旅行社的邮件。
说明：
用定制产品思维方式思考问题，解决问题。大数据时代让企业找到了定制产品、订单生产、用户销售的新路子。
大数据思维是客观存在，大数据思维是新的思维观。用大数据思维方式思考问题，解决问题是当下潮流。大数据思维开启了一次重大的时代转型。
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