如何让数据神秘化，神秘的让人捉摸不透（女的总让人感觉神秘兮兮的）

数据匿名难保隐私，该如何去改进？

随着网络的发展，数据隐私变得越来越重要，但是网络数据基本上处于开放的环境中，数据隐私只能通过越来越复杂的网络密钥来保护。虽然复杂的网络密钥可以避免大多数数据泄露，但固定的数字密钥最终会被破译。所以我们需要定期更换密钥，定期更新维护系统，避免出现任何漏洞。说到底，数据隐私的核心就是——只能自己看到，别人看不到！知道了数据加密的核心，我们可以尝试用量子力学来加密数据。量子纠缠可以用来加密数据：量子力学是现代物理学的理论支柱之一。在量子力学中，有一个非常神奇的理论3354量子纠缠。在量子纠缠中处理两个粒子有一种神秘的联系，就像两块黑白的东西。如果一个粒子变黑，另一个就会变白。但是量子纠缠不能被观察者影响。也就是说，如果你观察到两个粒子处于纠缠态，那么这两个粒子就会从纠缠态中释放出来，失去这种特殊的联系。科学家通过量子纠缠的特性创造了量子加密数据！因为量子纠缠具有相互影响的能力，所以量子纠缠的态排列是数据的“量子密钥”，就像网络世界中的二进制“0”和“1”。这说明量子加密数据是有固定密钥的，但是量子加密数据是无法被截获和查看的。如果我们截获了一个量子加密的数据，但是我们没有相应的量子密钥，那么我们需要尝试解密这个密钥。但是当我们看数据时，量子纠缠态被解除，整个数据变得完全随机，内部信息直接消失。加密量子数据，类似于输入密码，错误太多会直接被锁定。但是量子加密数据在任何情况下都可以限制解密次数。无论是在终端被截获，还是在数据传输过程中，量子密钥都只能被破译一次。量子数据加密将数据保持在“读取后刻录”状态。不管你看到的是正确的信息还是错误的信息，一旦你看了，数据就直接消失了。所以数据传输双方都需要提前准备好相应的量子密钥来直接获取数据，也不需要担心数据会被中途截获~但是如果量子密钥被别人知道，就可以直接破译信息。所以量子加密数据的优势在于，在密钥保密的情况下，数据几乎无法被截获，但如果量子密钥泄露，数据仍然会有被破译的风险。量子加密数据的传输比较复杂：虽然量子加密数据基本可以防止数据被截获和破译，但是由于量子纠缠的复杂性，传输数据也非常困难。特别是数据接收方需要以最小的时间误差同时获取所有数据，以保证数据的正确性。目前，在量子加密数据领域，中国处于世界领先地位，已经实现了量子加密数据的跨国传输。但量子加密数据要正式应用，还需要不断完善，提高整体容错率和数据精度。毕竟，所有使用量子加密数据的地方都无法建造高精度的设备和仪器来简化数据的发送和接收，这是量子加密数据的主要问题。随着人类探索的空间越来越广阔，量子加密数据如果能够普及，必然要面临远距离数据传输。但是量子加密数据对数据接收时间的限制会随着距离的增加越来越困难。即使在地球上使用，量子加密数据也需要通过卫星完美传输才能实现相应的价值。目前量子数据加密还处于不成熟的状态。虽然加密效果很优秀，但是付出的代价也很高，还需要进一步开发！总结：量子加密数据与数字密钥加密有本质区别。

加密的量子数据就像万花筒。如果没有正确的量子密钥，观测数据会使整个数据出现无数分支，从而失去数据信息的价值。从数字密钥到量子密钥的转换是数据隐私加密的重大突破，也是密钥的突破。在传输过程中不能被截获和破译的一段数据；数据无法直接查看，只有一次破译的机会。量子加密从根本上解决了数据隐私的风险，保证了数据终端的优先级。虽然量子加密目前太复杂无法普及，但所有技术基本都是简化的。相信量子加密很快就会进入我们的日常生活！

数据分析分为哪几个步骤？

说到数据分析，大家想到的都是高层次的分析方法，看似高不可攀，其实也没那么神秘。让我们一起揭开数据分析的神秘面纱。数据分析的本质在于分析的思维，所以在分析之前，要明确分析的目的是什么，分析的思维是什么。可以用5h1w来拓展思路。一般来说，很清楚为什么和为什么要进行这种数据分析；解决什么，解决什么问题；哪些角度，从哪些角度去思考解决方案，哪种方法更好，等等。想清楚之后，我们需要做好数据的收集工作。数据的来源对于数据分析也很重要。除了数据库、出版的年鉴、统计网站和人口普查中的数据外，我们应尽可能获得第一手数据，如原始数据。下一步是处理找到的数据，清理数据，转换数据，分组数据等。数据中的错误需要修改或删除，而不是转换成一维表。将数据分组将使数据分析更有效。数据分析，这里我们需要有一个清晰的思路，明确的目的并选择合适的分析方法来分析数据。数据分析的结果需要以合适的图表形式展示出来，可以帮助我们更清晰的得到数据分析的结果，更全面的表达我们的观点。报告的撰写主要包括以上几点，分析的目的和思路，数据的来源，本次数据分析的过程，分析的结论和要点等。更全面的展现数据表达的意义。关于数据分析的步骤以及如何开始，青藤边肖在这里和大家分享一下。如果你对大数据工程感兴趣，希望这篇文章能帮到你。如果想了解更多关于数据分析师和大数据工程师的技能和资料，可以点击本站其他文章进行学习。

大数据的边界和大数据生存法则

大数据的边界和大数据的涌动，大数据的生存法则，让人们逐渐意识到，它很可能是一场几乎所有领域的颠覆性革命。然而，虽然有很多关于大数据的故事，但恐怕史蒂夫洛莫(Steve Lormeau)是敢于将这种趋势提升到“主义”高度的人。作为一名在《纽约时报》写了20多年的非虚构类作家、资深记者和编辑，因为长期从事数据科学报道，Lore在十多年前就敏锐地意识到了“大数据”即将给人类带来的变化。本书《大数据主义》的感人之处在于，它以一个在数据分析行业找到人生价值的年轻人的经历、曾经为脸书组建数据科学家初始团队的哈佛毕业生杰夫哈梅巴赫(Jeff Hammebach)以及人类数据时代的标杆——IBM的大数据生存法则为主线，并在叙事中穿插大量相关人士的故事和观点，勾勒出近年来的大数据浪潮。早在2012年初，史蒂夫洛尔(Steve Lore)就预言了“大数据主义”，并在《纽约时报》的《周日评论》(Sunday Review)栏目发表社论。网站点击量激增，许多读者也写下了对这篇文章的评论。055-79000是对以上题目进一步挖掘的结果。杰夫哈梅巴赫曾在华尔街这个聪明人聚集的行业做金融数据分析，后来加入了脸书。在做数据科学研究的同时，他也为自己的人生赢得了财务自由。离开脸书后，他创建了一家名为Cloudera的公司，并成为首席科学家，为数据科学研究编写软件。2012年夏天，年仅28岁的哈梅巴赫转向医学界，加入纽约西奈山伊坎医学院，领导一个数据团队，从事基因信息的研究，为探索建立疾病模型和治疗方法寻求突破，他认为这是目前将数据科学研究投入应用的最佳方式。作为一个有着上百年历史的科技巨头，IBM也非常关注数据技术的进步。他们更早成立了研究团队，制定了战略方针，投入了大量资金，招募了大量这方面的专家。到目前为止，该团队的人数已达2000人。其CEO甚至告诉Lore:“我们把整个公司的未来押在了大数据技术的应用上。”自1946年计算机问世以来，大数据生存法则不可逆转地加速了人类生活方式和进程的改变。今天，互联网和其他地方存在的、人们可以访问的海量信息已经从千字节(KB)、兆字节(MB)、千兆字节(GB)和太字节(TB)跃升到千兆字节(PB)、千兆字节(EB)、兆兆字节(ZB)甚至太字节(YB)。根据计算，如果将人类现有的信息全部收集存储，需要使用的ipad厚度可以叠加在地球的三分之二周围。正是这种惊人的数据量，使得人类在处理信息时经历了从量变到质变的过程。就像材料到了纳米级别，各种原始特性都会发生惊人的突变。“大数据”概念的诞生是数据存量不断积累的必然结果。面对各种不断产生的数据，尤其是在同一个系统或平台上产生的数据，虽然人脑很难理清它们之间的关系，更难对这种数据产生的前因后果给出逻辑解释，但它们之间存在一定的相关性。虽然这种关联按照人类目前的理解能力并不是很清晰，甚至有些神秘，但是通过总结这一系列数据的生成规律，人们仍然可以比过去更有效地做出决策，而不是像过去通常所做的那样，依靠个人直觉或者某种只能表达而不能描述的经验来做出一个重要的决策。所以，很多过去看似无用的数据，今天都在“变废为宝”。

比如全球最大的零售商沃尔玛，通过大数据的统计和研究发现，男性顾客在购买婴儿纸尿裤时，一般会买几瓶啤酒。商家虽然不知道原因，但果断推出了啤酒和纸尿裤捆绑销售的促销方式，增加了啤酒销量。从这个角度来说，正是大数据带来的定量分析方法，为人们的决策带来了新的参考。作为一种创新工具，它也催生了大量相关技术，如社交媒体、传感器信号、基因组信息等。这些不仅有利于经济增长，而且可以帮助我们重塑我们建设世界的方式，甚至在某种程度上改变我们的世界观。大数据技术虽然刚刚起步，但现在已经可以覆盖广泛的应用领域：从挖掘数据到帮助企业进行商业决策，再到对社交媒体用户进行细致入微的数据分析，以提高网站广告的点击率；从利用大数据培育性能前所未有的智能机器人，到推动部分传统产业升级。此外，在更重要的医疗行业，还有“大数据革命”。例如，有人提出，许多慢性疾病不是由单个基因引起的，而是一种复杂的网络障碍，涉及从分子、细胞、组织和器官到人类社区的所有环节。因此，他们转换了一组与年龄、病史、生活方式、环境等相关的因素。可能影响疾病发生发展的因素，通过复杂的数学模型转化为数字，从而试探性地检验一个人在三年内患某种疾病的可能性。虽然从定量分析的角度来看，精密科学，如物理、化学等学科更加成熟，预测结果更加准确，但人们仍在努力引导医疗行业向定量分析方向发展，而不是仅仅依靠经验来表征人们的健康状况。在美国的一些研究机构中，大数据的应用几乎可以帮助建立人类行为模型，帮助人们了解自身行为之间的关系，人类行为中以前从来不为人所知的谜团也将慢慢解开。另一个有趣的例子是IBM开发的智能机器人Watson。《大数据主义》节目中这个“人”高超的信息处理速度，在面对人类对手时击败了无敌的超级挑战者，让人想起深蓝战胜棋王卡斯帕罗夫的故事。看似巧合的是，深蓝的发明者，同样是IBM，再次用辉煌的成绩证明了自己在人工智能领域的领先地位。不同的是，这场胜利离不开大数据技术的巨大帮助。在IBM沃森实验室举行的一次学术会议上，人工智能专家希利斯提出了一个非常具有前瞻性的观点：“机器人必须学会讲故事。”在希利斯看来，如果一个计算机系统只能提供答案，而不能“思考”和“解释”问题，那么无论运算速度有多快，都不会有突破性的前景。这里说的“讲故事”，其实就是在软件结合数据、想法、推论、形成决策的时候，进行全程跟踪，让人们在使用过程中和使用后，知道计算机是如何一步步完成工作的。给出这样的解释，人们就可以知道机器人和我们的关系，也就是弄清楚在整个决策过程中，哪些工作是机器人做的，哪些是人类做的。大数据真的无懈可击吗？既然这么神奇，大数据技术及其应用难道不应该被渴望进步和成长的当代人所崇拜吗？史蒂夫洛尔不这么认为。大数据技术的应用只需要在可靠性方面有所提高。近年来，在一些大公司的错误商业行为中，经常可以发现大数据应用的影子。此外，随着大数据技术对人们生活的渗透，也存在个人隐私被泄露的风险。无论是社交网络的使用，还是各种便携软件中内置的定位装置，甚至是个人的基因信息，都会在人们不知情的情况下被大数据拥有者有意无意地获取，从而严重威胁到个人信息的保护程序。

这方面最典型的例子就是安科成公司。美国最大的数据机构，收集了全球上亿消费者的数据。这些公开的或推断的信息包括年龄、种族、性别、党派以及非客观的信息，例如假期的预期和对健康的关注程度。这个网站对这些数据进行汇总后，可以很容易地推断出大多数美国成年人在这些项目上的相关数据，其深入细致程度无与伦比。055-79000的一位评论员甚至写道，“访问者会发现网站不仅包含了很多关于他们自己的信息，还详细描述了他们的私人生活。面对这种情况，他们可能会感到惊讶。”面对这种严重侵犯个人隐私的行为，除了少数私人隐私倡导者的抗议之外，无论从法律层面还是技术层面，都没有设计出有效的防范措施加以制止。更本质的问题是，虽然很多现代大型企业早已进入了“无法衡量，无法管理”的时代，但在人类生活的其他方面，仍然有很多重要的事情无法仅靠数据来解释或解决。事实上，至少到目前为止，几乎所有能赋予我们生命终极意义的东西，比如情感、信仰、人与人之间的爱，以及个体自身庄严而广阔的精神世界，都是永远无法被数据覆盖或表达的。所以，单纯的数据崇拜并不是福音。面对人类生活的无数复杂性和微妙性，任何形式的“大数据决策”都需要谦虚调和，才不会误入歧途。以上是边肖关于大数据边界和大数据生存法则的相关内容。更多信息可以关注环球常春藤分享更多干货。

科学实验数据和结论是如何得出的？

让我们看看研究人员是如何设计一个科学实验的。搞清楚科学实验的目的是首要问题。然后根据这个实验的目的，找到一个或一组符合要求和条件的实验对象。实验对象的具体数量也是实验结论可靠性的重要依据，对这个或这些实验对象的选择非常严格。当然，实验对象也是根据实验目的的要求来选择的。有时候，是随机抽样；有时候，是定点采样；有时，选择所有可用的样本；有时候是按照一定的排列，一定的公式，或者一定的生物指标取样。这样做的另一个目的是为了更好地使用一些公式或理论来处理实验数据。实验方案的设计是获取实验数据、得出实验结论、达到实验目的最关键的内容。不同的实验方案可能导致不同的实验数据，或者几组不同但互补的实验数据，或者进一步相似的实验数据。在设计实验方案的过程中，一般采用或修改现有文献报道的实验方案。如果是创新的实验方案，需要足够的理论支持，或者实验数据和结论可以和以往的文献报道进行对比，不会让人觉得没有根据。此外，实验设备和仪器的选择也会对实验数据的获取和可靠性产生很大的影响。俗话说“工欲善其事，必先利其器”。还考虑了实验的环境因素和操作者。再来看实验数据的处理。一个实验方案完成后，通常需要进行2-3次重复实验，有时重复20-30次甚至更多，这样实验数据更可靠。有时候因为实验数据有问题，会修改或重新设计实验方案。处理实验数据的方法有很多种，但也有一些基本原则，如去掉最大值和最小值、取平均值、取整数值、保留小数值、方差修正值、平均极差值、温湿度影响值等。另一个原则是采用最新更新的公式或定律，并注意公式或定律的适用范围。最后看实验结论是怎么得出的。通常，初步分析和最终结论对于实验的结论是必要的。在初步分析阶段，需要对实验数据进行分类整理，找出最能说明问题(即实验目的)的一组或几组实验数据。如果这样还不够，就需要对实验数据再次进行分类整理，或者做一些补充实验，获得新的实验数据，再进行分类整理，最终获得一个结论性的、符合逻辑的、支持实验目的的科学描述。在最终结论阶段，需要对自己的科学描述、以往的科学描述和/或文献、常识进行比较分析，以证明自己的实验结论要么是突破和创新，要么是支持或推翻过去的结论。在决定这个实验结论的过程中，选择什么样的理论或定律与实验的目的有相当大的关系。也就是说，不同的理论或规律可能导致不同的结论。当然，也有可能得出一致或相似的结论。或者说理论定律本身，是一个人造的东西，它有相当多的条件。无论是这种条件限制、原始实验对象之间的选择、实验方案的设计以及实验数据的处理等。是一致的还是相同的条件限制必须加以解释，但事实上，很少有人分析这个因素。比如一个理论或定律在室温(25度)下成立，但如果用在零下的南北极，大概就不合适了。最终的实验结论是一个问号，即使实验方案再完美，实验数据非常可靠，逻辑分析无懈可击。因此，科学实验的结论一般有两个方面：主观性和客观性。

主观性在于实验对象的选择，实验方案的设计，工作环境的确定，实验数据的处理，理论规律的选择等等，都是人为的。客观性在于实验对象是自然的，实验方案是严格的，科学仪器是精密的，实验数据是计算出来的等等，这些都是非人为的。那么，我们为什么要相信科学实验的结论呢？答案似乎很简单：因为现代科学提高了我们的生活水平，让我们的身体变得更健康，解决了我们当前关于世界的大部分问题，让我们人类觉得自己不再是无知的动物。另一方面，我们为什么不相信科学实验的结论？结论实验中存在哪些问题？1.人为因素太多了。除了上述人为因素，科学实验还会受到科研经费、基金评委、期刊编辑的影响。不能因为要发表某个结论，就得到专家或编辑的认可。有时候发表一些科学结论是为了自己的推广，或者是为了获得更多的研究经费，或者只是为了推广公司的产品，或者是为了应付基金评委或者期刊编辑；2.生物的个体差异和多样性总是存在的，只是一些不同层面的问题。但在科学实验过程中，一组实验对象一般被认为是一致的，这就是统计学。有时候，那些奇怪而独特的数据往往会被完全忽略，而这样的数据很可能是一个新的结论，这就是“有偏结论”的主要原因。有时候，实验结论会标上一个可靠度的百分比，而我们每个人往往都在这个可靠度之外；3.现代科学是建立在人类几千年知识积累的基础上的。没毛病。问题是这样会束缚我们的思维，所谓的“从众”。创新是科学发展的出路。但是你越创新，越不会很快被别人接受。所以大部分科学实验的结论往往不会让人感到意外。所谓“填补国内空白”不过是忽悠；4.科学是一种宗教。因为科学给我们带来了巨大的社会和经济效应，以及生产力，人们越来越崇拜科学。这本身就是一个极端，所谓“物极必反”。其实我们现在的人类才刚刚开始摆脱无知。人类有几十万年的历史，而现代科学充其量只有几千年，甚至有专家说只有几百年。我们完全没有必要把科学神秘化、神圣化，也就是说，现代科学并不完美，科学结论存在“不确定性”，很多只是接近科学结论，并不都是自然真理或事实，需要不断更新和研究。没有最好，只有更好。对于大多数普通人来说，只有知道了“科学结论的不确定性”，才能更加自信地面对各种科学实验数据和结论，找到那些适合我们应用于自己生活的结论，解决我们的生活问题。