足球海岛奇兵雷达升级数据怎么老是没有数据了

编者注:相比于其他体育运动,足球的数据统计和分析工作开展得很晚,而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过,随着大数据时代的到来,这种趋势越来越明显,我们需要做的不仅是搜集数据,而且需要更好的分析数据以服务于这项运动。已经看到,越来越多的先行者已经开始涌入足球数据分析领域,而且得到了不错的结果,不过同志们还需继续努力啊!在棒球分析领域有一个学派认为如果没有这么多技术统计数据的话,棒球运动会发展的更好,之所以这么讲是因为他们声称这些目前被统计的数据不一定就是真实反映棒球比赛的决定性数据,他们只是最易于统计的数据而已。不管你同不同意这个观点,这确实直指棒球数据分析的痛处,仍然是人们争论的焦点。这不是说你相不相信这些数据,而是说新的数据是否真的能取代原有的统计结果。就算是偶尔看看棒球打发时间的人也会更习惯原来的统计结果,部分原因是这些数据已经在棒球运动中存在了很长时间,事实上,人们总是习惯于早已熟知的数据统计,而对于学习新的数据分析结果保持谨慎态度。对于足球来说,以前几乎没有什么统计数据。事实上,对于这么一个流畅性的比赛来说,也很难不借助科技手段去统计一些诸如传球次数等数据。人们开始系统性的记录一些关于比赛的统计数据也就是近十年来的事情,因为现在这个时代人们都乐于收集和分析数据,同时可以从中获得收益。类似OPTA 和Prozone 等专注数据统计分析的公司已经开始涌现,他们的盈利模式也是将这些数据卖给俱乐部或者媒体(事实上像ESPN,SKY Sports 等媒体的数据统计板块都是由OPTA 提供支撑的)。▲ OPTA 员工在采集比赛数据就像曾经在棒球或其他一些数据导向的运动中探索更新更先进的评价指标那样,现在人们也迫切希望能够在足球领域找到一些新的统计指标,因为有启示性的衡量指标必然是数据分析的产物。不过这不是一蹴而就的,因为现在数据统计公司在足球领域中做的数据收集工作仅仅是一百年前棒球领域就做完了的。现在,足球终于有了大量的数据,下一步就是怎么样更好的利用这些数据。不同于棒球等其他一些主流的运动(这些运动领域数据统计早已有之,数据分析只是近来兴起),足球领域目前比较独特的情景是数据的统计和分析是在同步展开的。「数据统计」让我们回到开头那个问题,如果没有技术统计数据,棒球是否会发展的更好?这个问题对于足球数据统计来说至关重要。近年来涌现出一批诸如WhoScored、Squawka和FourFourTwo’s Stats Zone(均由OPTA 提供数据支持)之类的网站,他们把比赛的数据统计结果更好的展现给了球迷。这些网站主要提供个人和球队的比赛统计信息,这听起来让人觉得有点像棒球的技术统计数据,他们提供的信息让你可以知道哪个球员一场比赛乃至一个赛季的各项统计数据,还有一些类似热点图和传球线路图等的图片方式更好的呈现这些数据。▲ FourFourTwo 的Stats Zone 软件中的球员数据界面但是他们并没有进一步去提供如何利用这些数据进行比赛分析的内容。某某后卫的场均拦截率很高对球队很重要吗?某某射手的低得分率是否真的意味着他是一个浪射帝,以后应该多传球呢?抑或仅仅因为他运气太糟糕?一名传球成功率高达95%的防守球员要比一名传球成功率只有78%的边锋更适合下底传中么?我们拥有这些数据,但是我们并不能解决这些问题,因为我们不清楚到底哪些数据对于比赛分析真正重要。这种景象可以让人闪回到棒球领域刚开始进行数据革新的时候:如果你不知道他们到底有什么用的话,为什么要引用这些统计数据呢?这就是我不明白为什么在过去50多年的棒球直播中总要提到类似RBI(Run battled in,棒球术语:打点) 这种无用的数据!毫无疑问,使用数据针对某些球员或球队的优异成绩做出一些无法证明的假设绝对是误入歧途。但是,这并不意味着不能使用这些数据。如果反对使用这些统计数据同时意味着反对使用这些数据来描述比赛信息,以及球队和球员的表现。尽管棒球的传统统计数据无法有效分析及预测未来的比赛,但是他们对于描述历史信息的描述是很有用的。试着不用任何统计数据讲一下巴尔的摩金莺队过去一周的表现,或者解释一下Clayton Kershaw 有多么棒。虽然原来的统计数据无法解释为什么球员和球队的表现是好还是坏,以及未来会怎样;但是使用这些数据来描述球员和球队的表现还是很直观的。十年前,可能没人知道哈维每场比赛究竟传了多少次球,成功率是多少。没有这些信息,大多数人们也无从深入了解哈维究竟有多么伟大,或者他在什么时候状态开始有所下滑。同样的,你在观看洋基队巨星Derek Jeter 的比赛时,你只能说:“三年前,他的打击率非常高,今年他的该项数据有所下滑。”即便是最原始的统计数据也会让我们清楚地了解比赛中发生了什么。如果没有这一步的积淀,接下来我们就很难解释为什么这些情况会发生,或者接下来会发生什么。这些作为数据分析基石的原始统计数据在美国体育中广泛存在,但是在足球领域却是一个全新的概念。「数据分析」我们当然希望从这些简单的描述性的统计数据背后能够挖掘出更多关于足球比赛本质的信息。虽然这方面已经开展了很多工作,也有了一些进展,但是还只是在萌芽阶段。总射门率(Total Shots Ratio,TSR)是高级足球统计数据的鼻祖,他最初是由James Grayson 从冰球领域引入到足球中的。这个指标设计的初衷十分简单:强队一般情况下射门次数都比较多,同时他们会让对方很少有起脚的机会。这项统计数据的威力在于它有很好的自相关性,并且可以更好的预测结果。实证分析显示球队过往的TSR 能够预测该队未来的TSR,同时它对于未来比赛进球数和结果的预测要比基于球队过去的进球数和结果效果更佳。在赛季初进行排名预测的时候,TSR 是一个很好的先行指标(虽然很多砖家会抛开这项数据,他们凭自己的直觉预测最终排名,这里有个梗,该指标预测的结果显示曼联最终排名不可能进入前三,但是所谓的砖家,其实就是作者自己觉得曼联前三有戏,我们只能留待赛季末再来挖坟了~),当然在实际管理球队的时候它就不见得那么灵验了。但是在冰球比赛中,可以随时调整球队阵容,而且射门次数很高,这使得能够我们能够细化分析哪名球员在球场上的时候球队表现最佳。而在足球比赛中,只有三次换人名额,同时射门次数也少的可怜,这就使得TSR 对于球员层面的评估作用很有限(至少目前没有很好的结果)。最近,期望进球数(Expected Goals,ExG)又作为一个新的衡量指标出现。从预测的角度来看,ExG 与TSR 的表现结果不相上下(Grayson 对比了这两项指标,并给出了一些理论分析),但是ExG 的一个好处是它既可以预测球队的表现,也能预测球员个人的表现。换句话说,你可以通过球员的总进球数,并且基于他们的射门次数来预知他们未来的进球数。将射门数据进行分解有点类似于棒球中将场内安打率(BABIP)从平均打击率(AVG)中分解出来。结果证明,与球员一般难以有持续高或低的BABIP 类似,球员们也很难长期的踢出高于或低于他本身ExG 的数据。但是不得不又一次指出的是,这些工作仅仅只是足球数据分析的起步阶段。「调和数据统计与分析」你可能注意到的一个问题是目前大量的分析工作都与射门有关,但是这并不完全对。比如Caley 提出的ExG 模型中就将导致射门的传球类型考虑在内。StatsBomb 的Ted Knutson 创造了一个叫做球员雷达(player radars)的工具通过加入诸如球员比赛时间、本方半场控球率等指标来更全面更精确的描绘球员的统计数据当然值得注意的是,这些数据如何进行综合集成,从而形成球队的数据又是一个令人头大的问题。但是就目前来说,数据分析工作中还未囊括将手头已有的统计数据以矩阵的形式综合起来分析。这种情况的出现有很多原因,部分原因是目前公共领域的专家仅仅投入了少量时间来研究这些信息。而且,即便你想做大量的分析,目前的统计数据可能只有五到十年,不像棒球那样有近百年的大量数据,这使得你无法得出更有效的结论。很有可能足球领域很多重要的数据我们还没有搜集到呢,与此同时,一些统计数据可能除了描述之外再无其他分析价值。关键是我们如何找到那些真正值得分析的数据。说到底,我们需要统计数据来辅助分析,而分析的目的则是为了找到足球领域各种问题的答案。但是,如果棒球领域发生的事情对我们有所启发的话,那就是使用统计数据既有可能帮助我们真正发现有价值的信息,也有可能让我们误入歧途得到错误的结论。足球领域内的统计数据太少了,以至于任何指标都需要合成,但是足球数据统计方面落后棒球一百年并不意味着足球就不会有自己特有的评价指标。而且足球领域确实有一点优势,那就是在棒球运动中,那些基于统计数据的各种假设猜测已经流行了一百年之后才被数据分析所冲击,而足球领域,数据统计和数据分析是齐头并进的。-----------------------点击下方蓝字“阅读原文”,可进入夏尔足球主站查看更多精彩。或进入微信公众号回复【文化】【历史】【青训】【科技】【医疗】【饮食】【经济】【训练】【技战术】【草根】... 你会发现,世界很大,足球的世界更大!------------------------ 
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  原标题:推进军民融合促军工成果转化和产业化
  新华网北京4月16日电(记者张辛欣 沈洋)记者从16日在北京召开的军民融合深度发展2015专项行动部署动员电视电话会上获悉,中国工信部将从政策、制度、研发等多方面推进军民融合深度发展,促进军工成果转化和产业化。
  工信部副部长许达哲认为,单一的区域市场不可能支撑军工产业整体发展,军工企业走向世界发展壮大,必须走深度军民融合的道路。把军品核心能力在满足涉军需要的前提下,反哺民用领域,先进的民用建设能力也同样借鉴到军工生产中,形成市场效益和良性循环。
  事实上,以高端装备为主的军工装备能力,可以很好地应用到民用制造中,推动制造业转型和整个国家创新能力提升。
  军工央企中船重工就统筹规划建设了一批30万吨、15万吨、10万吨级船台(坞)和先进工艺设备,既保证了军船建造的需要,又提升了民船建造的能力,逐步形成了以军品为根本、以民船为主业、以非船为延伸的产业格局。另外,一些浮力、水面测试等实验室,也均适用于军品和民品试验。
  航天科工集团二院研制的SAR雷达技术可在8000米高空实现0.1米的分辨能力,可以看清地面足球大小的物体。 这项技术现在就应用在资源勘查、气象和灾害判断,以及无人机上,为经济生活带来便利。
  工信部称,工信部和国防科工局将联合印发2015年度&军转民&和&民参军&《目录》,将发布约150项军转民项目和约100项&民参军&技术产品信息。此次专项行动也选取促进民用飞机、民用船舶领域军民融合发展等12项任务作为此次专项行动重点,将在年内取得标志性、阶段性成果。
  专家表示,上述领域大多市场化程度较高,有利于带动相关产业快速发展;通过这些新兴领域可以带动军工转型。
  以大连船舶重工集团为例,原本是造船的企业现在拓展钢材加工配送、海洋工程、非船产品制作、物流配送等领域,不仅自身抵御经济风险能力提升,也带动一批产业发展。据不完全统计,大连地区针对大连船舶重工的中间产品供应商就有近350家,周边形成了规模达百亿元的造船配套产业集群。
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文章出自:中国国家地理
纷繁的世界,变化的万物,自有令人不易察觉的规律隐没其中。那么,如何去捕捉它们缥缈的踪影?如今井喷式出现的数据,就像刺破重重迷雾的探照灯光,正日益成为极具价值的“商品”,让我们从另一个角度看到一个更加真实的中国面貌。令人意外的是,这些貌似不起眼的数据信息,大多数并非出自传统意义的科研机构,而是产生并被掌控于马云等商业巨头的价值体系之中。无线电定位让全城的街区与房屋没有死角地展现出来夜晚的成都街头,一家挨一家的餐馆灯光闪烁。稍远的地方,灯光就不再清晰,串串香涮锅中的蒸汽,如薄雾般在餐厅门口飘飘袅袅,薄雾中尽是麻辣之味。我和朋友随便挑了一家餐馆,刚坐下,服务员小妹儿就拿上iPad给我们点菜:“‘跳水兔’、‘鲜椒鸡’是我家点得最多的,今天已经卖了40多份,肉多,实惠。”同行的朋友中,有从事餐饮业的郭佳肃与沈洋先生,他们是做大数据时代智能餐饮系统的。这两人悄悄告诉我,不要小看服务员手中的iPad,正是通过它们将大量的点餐信息汇集在一起,可以看出很多富有价值的内容:比较菜品被点的频率,就能看出某一地区的哪些菜受欢迎,这可以帮助餐馆准确地预备菜品数量。如果数据足够,还可以估算出这个地段某一类食材在某月乃至全年的消费状况;外卖的送餐地址汇集在一起,可以看出哪些地区加班的人群最多,哪里具有再开餐厅的潜质。诸如此类的信息对其他服务行业的进入同样有着重要的参考价值。我顿感震惊,这些生活中的细节琐事,大多数人或许并不会留意。但事实上,我们在不同场合做出的任何判断与选择,哪怕只是在购物网站上的一次轻击鼠标,如果被当作统计数据进行收集整理,或许都能变成令人意想不到的有用信息,甚至还可能引发一场意义深刻的消费革命。新疆妹子胸围最大,黑龙江姑娘胸围最小?2011年,一张全国各省女性胸围排行榜引发了不小的争议:新疆、香港、北京、云南、山西分列胸围最大地区的前五位,胸围最小的省份排序(胸围从小到大)则分别是黑龙江、浙江、海南、江苏和福建。制作这样的另类榜单,原始数据来自于淘宝网商家2011年6月中旬至7月中旬发往不同地区的女性内衣罩杯尺码。胸围最大的省,依据各省、市、自治区购买C罩杯及以上尺码内衣的比例来排名;而胸围最小的省份,则是以A罩杯销售量所占比例进行的排序。看到出炉的榜单,网友对结果或者赞叹,或者怀疑:新疆妹子胸部最丰满吗?有人主动寻找证据和个例——当时热播电影《让子弹飞》中意外走红的女演员赵铭,就是新疆人。可是一直以来,东北姑娘给人的印象都是高挑丰满,黑龙江竟然成为网购A罩杯比例最高的省份,这不禁让人一阵唏嘘。到了2014年,新一期数据公布。今年6月中旬至7月中旬女性内衣的销售状况,较之前一次大相径庭:C罩杯及以上尺码的内衣购买比例最高的省份分别为广东、江苏、浙江,而黑龙江姑娘拿掉了胸部最小的称号,在A罩杯购买人群中所占比重从之前的第1名大幅度降至第18位。再看全国的内衣整体销售情况,2011年至2014年的3年间,全国A罩杯内衣的购买比例从25.26%下降至21.5%,而C罩杯则由8.96%上升至13.1%。中国女性的胸围普遍在上升?是自然发育、丰胸产品或是整形手术使然?销售数据反映出的现象,无法给我们提供严密可信的结论分析。一些店家透露,生产厂家也在分析揣摩顾客的消费心理:内衣尺码标大一些更好卖。如此看来,网购内衣的尺码状况能否反映女性胸围的真实状况,值得商榷。不过一些周边的相关数据,使得对女性胸围的分析更加有趣:在一个月的时间中,广东有6.3万人购买了丰胸产品,成为最热衷丰胸省份。广东女性对胸部丰满程度的关注,远远超过了其他省份,这背后是开放的文化环境,还是独具一格的生活追求,则留与各家评说。为何北京人爱用“安卓”,上海人钟情“苹果”?2011年淘宝网全年手机销售的数据样本显示,上海用户选择手机是偏爱iOS系统的苹果手机,而北京用户则偏向于选择安卓系统的手机。iOS系统与安卓系统相比,系统更加连贯流畅成熟,用户界面直观友好,设备之间共享度高,应用程序的质量也有较严格的控制,当然价格相对也要高一些;但另一方面,安卓系统的开放性远超iOS系统,限制性低,兼容性好,用户可以根据自己的使用习惯配置系统,系统更加多元,手机价格也相对便宜。上海作为全国的金融中心,大量商业精英云集。苹果手机时尚的设计细节与成熟的系统,暗合着这座城市相当一部分人群的消费心理,一定程度上也反映了上海人崇尚西方生活方式、追求精致产品的“海派文化”;而北京用户对手机的选择,似乎彰显着对于多元文化的兼容能力——实用方便就好,这似乎也是“京派文化”中包容并蓄、作风粗犷的某种反映。如今手机还有一个重要的功能,那就是拍照。对于部分女性而言,拍照中最重要的应用,非自拍莫属。有人总结在现代女性的必备技能中,自拍排名颇为靠前——熟练掌握自拍技巧的人,可以轻松找到最佳角度展示自己所希望展示的美丽与妩媚。大部分年轻女性所满意的自拍照中,长睫毛、大眼睛、尖下巴、细长腿以及光滑的皮肤,是颇被看重的因素。于是随着现代女性“展示自我”的需求不断增强,“自拍神器”应运而生,它可以帮助自拍新手迅速掌握技巧,内置照片处理功能也能基本满足大家的“美颜”需求。2011年底的数据显示,“自拍神器”卡西欧TR100相机和三星MV80相机购买者比例最高的是上海女性,平均每万人中购买者超过12人。另外,在美容护肤、美体、精油、彩妆、香水、美发、衣服配饰等方面的总消费上,上海女性也是名列榜首。如果说广东女性关注自身胸部丰满程度,那么上海女性最关注的则是整体美,以及在微信朋友圈中展示照片的质量。最爱读书的是南京人,最疼男人的是舟山女人生活之中,吃喝玩乐缺一不可。在如何度过闲暇时光这一问题上,不同城市各有偏好,根据网购产品类型,城市性格可观一二。就2011年淘宝网全年书籍销售情况而言,如果根据每百名买家中购买图书者的数量进行排名,那么位列排行榜前10的城市中,竟然有6个都出自江苏省,这也让江苏成为最热爱读书的省份。以南京为例,每100名买家中有26.7个人购买过书籍,全年全市网购书籍消费达5428万元,古都积淀下的文化传统可见一斑。另外一些购买数据则让我们看到关于情感生活的种种端倪。根据2011年每百名女性用户中购买过男士用品的用户数量,排出了最舍得为男人花钱的城市排行榜,在排名前10的城市中浙江省竟独占8个席位。其中舟山女性每百人中,就有24人曾网购过男士用品,人均花费达到了900元。值得一提的是,舟山同时也在书籍购买排行榜位列第6,在吉他购买排行榜上位列第1。舟山男性缘何拥有如此福气?在各种八卦与猜测之中,有些细想起来却也不无根据:原先的舟山群岛孤悬海外,购物多有不便,且男人有相当比例随船出海,这里的女性自然对常年在外的男人更加关爱;如今虽然舟山跨海大桥早已通车,但小型客车单程过路费就要百元开外,去宁波等地的成本着实不低,所以网购在这里颇受青睐——打开快递员送来的吉他,便可坐在窗前面朝大海弹上一曲,不亦快哉!江浙一带还有不少网购数据排名全国前列,尽管有些统计结果很冷门,但同样有趣。比如一年中网购猫粮、猫砂人群比例最高的地区是江苏镇江,换句话说,这里可能是中国最爱猫的城市。值得一提的是,上世纪80年代风靡大江南北的动画片《黑猫警长》,就诞生在镇江。网购中的个性化广告——给人方便却也让人紧张每次上网买东西,我都会想起一位精通数理运算的朋友。他绰号“八爪”,供职于某著名的网络交易平台公司,负责数据分析。每次给外行人介绍他的职业,他都会说:“你网购时,边上会有一行‘为你推荐’或者‘您可能还喜欢’的推荐栏,我就是做这个的。”如何根据客户之前的行为,准确预测其心中潜在的需求,制作私人化的广告?这就是八爪工作中所面临的问题,而解决它的方法,则是海量数据的整理与分析。网购数据中微小的差距和对比,到底有什么样的意义?八爪对我说,按照数理统计,在无限次的掷硬币过程中,出现正反面的几率理论上是一致的。但如果在实际的商业投资中,某一地区或领域的成功几率稍稍偏离平衡,哪怕只是高出一点点,那就可能带来巨大的商机。但是说实话,我不喜欢八爪这个职业。每次网购或者浏览商品之后,在不同的界面中,我总会不断看到和我曾经购买的物品相同或者相似的产品——告诉我哪里价格更低,哪些商品购买的人更多。这些推荐有时让我怀疑自己曾经选购的商品买贵了,有时则让我心中不爽甚至恐慌:仿佛自己的一切行为,都在被无形的眼睛默默地看着,这些眼睛的背后,是私人侦探一般的监视者——他们可以无视一切繁杂的现象,随时在窥视你赤裸的“身体”。在更多的网站中,基于地理位置和日常信息的推荐,同样让人不禁担心,从此隐私暴露无遗。新时代的数据革命,是否会以牺牲个人秘密为代价?中超联赛更像中国东部足球联赛,西北地区沦为“足球沙漠”2014年是世界杯年,而中国足球的主要对手,并不是欧美强队,甚至已经不再是韩国、日本、伊朗,中国男足在为如何击败泰国队、越南队而苦恼。当大家都在对球员“怒其不争”的时候,阿里巴巴董事会主席马云,却注资加盟广州恒大足球俱乐部,为中国足球打入一针强心剂。然而也有不同的声音:我身边一位从事体育报道的朋友给了我一份2014年广州恒大足球队的名单,队内29名国内球员中,广东籍球员有9人,遗憾的是他们大多难以打上主力位置。在20世纪,广东省是一个球星辈出的省份,可如今虽然广州恒大足球队成绩显赫,却与广东籍的球员难以扯上直接关系。那么现在中国顶级联赛的职业球员,籍贯的分布究竟是怎样的状况呢?2014年中超联赛16支队伍的注册球员信息中,共有国内球员448名。如果不看球员所在的球队,只依据其籍贯来汇总,我们会看到一个地域分布非常不均衡的统计结果:辽宁籍球员以145名高居榜首,上海籍球员以46名列第二位,天津与广东籍球员各有31名,山东籍30名;而甘肃、福建、海南、内蒙古、宁夏、青海、西藏等省区竟没有一名中超球员。辽宁足球有着悠久的传统,仅大连市沙河口区东北路小学,就曾为国字号球队输送主力球员数十名。辽宁籍球员占据了国内中超球员的三分之一,可以说这里是中国最出球星的省份。但遗憾的是,包括大连在内的辽宁省球队,如今已经辉煌不在。同样值得关注的是,西藏、青海、内蒙古等省区,喜爱足球的孩子不在少数,但竟然没有球员活跃在国内的顶级赛场,这同样让人感到唏嘘和无奈。未来最火爆的“光棍集中营”,将出现在江苏连云港赣榆区和湖北武穴市其实在地图版面上,我们很难找到均匀、规则分布的数据。资源与人口分布的不均衡,使得不同地区的各种指标都存在着或大或小的差异。有些数据大家看完可一笑了之,有些却着实有些沉重。近几年,周围不少朋友喜得贵子——很大比例都是男孩儿,女宝宝凤毛麟角。大家相互开玩笑说,以后男孩找老婆竞争会相当残酷。可是认真起来,这事还真不是开玩笑。从事图形图像软件行业的王昊先生和郭井顺先生依据2000年第五次全国人口普查的数据,把1—4岁的儿童分地区进行了统计,结果一张令人震惊的中国地图出现在我面前。在中国大部分地区尤其是东部,男孩的出生比例压倒性地超过女孩。按照普遍的人口规律,在不受人类控制和干扰的情况下,世界各地出生的婴儿性别比例应该是基本一致的。男女比例一般在1.02∶1—1.07∶1之间,也就是说每出生100个女婴时,男婴出生数为102—107个。由于男婴的死亡率略高于女婴,这样到婚育年龄时,男女性别比例就基本持平。可在中国很多地区,新生儿性别比例已经远远高出这个数字。在江苏、甘肃、河南、湖北、江西、广东的部分地区,婴幼儿男女比例已经高过1.5∶1,其中江苏连云港市的赣榆区、湖北的武穴市,男女比例竟达到2左右。中国社会科学院社会学研究所编写的《当代中国社会结构》一书提到,改革开放以来尤其是上世纪80年代后期,我国出生人口男女性别比越来越大。2005年全国1%人口抽查显示,出生男女性别比在1.3以上的省份有5个,在1.2—1.3之间的省份有7个。另外,农村出生性别比明显高于城市。另外根据其他的调查,中国东部一些自然村中,平均每个村子有大龄未婚男性8名;西部地区达到10名。实际上的数字可能远远不止如此。这样的地图,不知会让多少未婚男性产生危机感。掌握手机定位的数据,就能像上帝一样观望人口流动17世纪,英国经济学家,同时也是英国皇家学会创始人之一的威廉·配第出版《政治算术》一书,宣告着统计学的建立。这本书论述了所有的政府事务及与君主荣誉、百姓幸福和国家昌盛有关的事项,都可以用算术的一般法则来证实。作者以极其普通的科学原理,试图解释纷繁错综的世界。随着技术发展,岁月更迭,如今生活中各种可量化、可收集的数据呈现出几何级数般的增长。如何用更加独特的视角来解读经济发展中出现的种种现象,进而让数据产生更大的社会价值?“大数据”一词在这样的时代背景下应运而生,大量、高速、多样和价值,被定义为“大数据”的特点与精髓所在。2014年春节期间,百度地图推出一个基于手机定位可视化数据而制作的国内城市间人口流动实时地图。春运可以说是短时间内极大规模的人口迁徙行为,而流动人口所携带的手机如果开启了定位功能,那么这些定位数据反馈到计算平台,就可以相对准确和及时地表现出地图上任何一个地区人员的迁入与迁出状况。这样的数据反馈,也可以揭示一天内某一地区人口密度的变化。以北京或者上海的某个地铁站为例,如果把每一个出站的、开着手机定位的人做出一个标注点,那么点的密度几乎是与实际人数成正比的。通过标注点的密度,我们可以查看哪个出口人多,哪个出口冷清,将这些数据分享给政府部门,可以从公交车站、餐饮车、报刊亭等诸多方面对地铁站周边的服务设施进行优化。把手机定位的海量数据扩大到更大的范围,比如说一座城市,就可以从中读出更多的信息。从商业上看,哪些商圈在哪些时间段人流量大,结果一目了然,这些数据对于商业区的宏观规划以及商家对于店铺位置的选择都有着重要参考价值;而在出行时,人流密度的数据反馈比起道路上的路况信息没有时间滞后,可以帮助用户更有效地挖掘出最佳的行车路线,避开拥堵。其实不光是手机定位反馈的信息,还有很多看似无关的数据,同样可以透露出不同地区,乃至不同城市的繁华程度:比如银行的密度、机场的吞吐量、公交线路的密度乃至公共厕所的密度等等。当然要想更加精确、及时地在地图上呈现出某些信息,除了用更独特的视角和方法去挖掘数据,还需要用更加复杂的方法来对数据进行收集和运算——不同数据源的叠加和融合,往往可以把很多曾经难以量化的内容精确地呈现、甚至预测出来。一系列采访的最后,我在中国科学院地理科学与资源研究所见到了中国科学院院士周成虎先生。他讲述了一个用大数据来预测疾病暴发的案例:日谷歌启动了“谷歌流感趋势”,也就是通过跟踪分析用户输入的关键词,创建地区流感图表和流感地图,以显示流感的传播方向与范围。到了2013年2月初,美国疾病控制与预防中心发布报告说,大西洋沿岸中部地区暴发了流感,但谷歌汇总的搜索数据在两周前就表明了这一状况。当我离开地理科学与资源研究所的时候,天色已晚。面对我的种种疑问,陪同我出来的一位做数据收集的研究生,半开玩笑地说起捷克作家米兰·昆德拉的名言:“碰巧的另一种说法,就是命运。”诚哉斯言。万物看似随机,但都有其统计学的宿命。而这一切,都离不开浩如烟海的数据信息。将这些数据通过思想和技术进一步分析、提炼、归纳,大千世界的纷繁复杂,就可能简洁有序地呈现在我们面前。
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