当你开车路过一家餐厅的停车场时，你的手机屏幕上弹出了这家餐厅的当日特价菜品推荐，这种体验是不是很棒？如果赌场老板把发牌人忘记付给你的20美元亲自送还给你，你的心里是不是有点儿小激动？如果在线视频游戏能够把和我们玩法相近的用户即刻告知我们，这世界会不会变得很美妙？你是不是要下调汽车保险费率？大数据能让这一切变成现实。
我们发现了一个非常明显的趋势，各行各业虽然生成了许多大数据源，但其底层的支撑技术却是相同的。而且，不同行业还可以使用相同的大数据源。大数据并非只有单一的用途，它的影响将会非常深远。
我们将要讨论以下几种大数据源。
保险公司要未雨绸缪，并做好最坏的打算。它们要弄清楚哪些人放在哪个风险范围上是最安全的，一般情况下，它们会先假定这些人的风险是位于该风险范围较高的一端。汽车保险公司对车主的行为习惯和实际风险了解得越详细，风险范围就会越窄，同时认定范围内出现需要提升费率的最坏情况的可能性就会比较小。这就是为什么可以同时降低保险费率和提升收益的原因。如果保险公司认为投保个体的风险较好，那么保险公司将可以更好地了解每个人的风险状况，预计必须支出的保费就不会发生太大变化。
全球很多国家的保险公司都在使用车载信息服务，而且数量越来越多。早期项目的注意力放在从汽车上收集最少的信息，例如，它们并不关心汽车去过什么地方。早期项目跟踪的是汽车开了多远、什么时候开的车、是否超速和是否使用了大量的紧急制动。这些信息都是非常基本的信息，不牵涉到个人隐私，是故意设计成这样的。因为避免了收集高度敏感的信息，所以才会被广泛地接受。这个道理也同样适用于商业车队。如果保险公司了解到公司车队更多的用车情况，那么它为公司车队确定保险费率也就更容易。
使用车载信息服务数据
如果车载信息服务真的开始大规模应用，一定会出现许多令人兴奋的分析应用。想象一下，以后全国有数以千万计的汽车都安装了车载信息服务装置，那时候第三方研究公司会以匿名的方式为客户收集非常详细的车载通信数据。与为保险收集的有限数据不同，这时数据收集是以分钟或秒为频率，且收集内容包括但不限于速度、位置、方向和其他有用的信息。
无心插柳柳成阴
车载信息服务数据的多种用途只是一个例子，它说明了可以用最初预见不到的方式来使用大数据。对于某种特定的数据源，我们最后发现它最有效的用途可能与其创建之初的用途大相径庭。面对我们碰到的每一类大数据源，我们要开拓思路，多想想常规之外的其他用途。
如果研究人员能够掌握大量汽车在每一个高峰时段、每一天、每个城市中的动向，他们就能非常清晰地判断出车流产生的前因后果。此外，还能查明下述问题的答案。
即使我们集中精力投入到昂贵的测试中，现在要想有效地研究诸如此类的问题也几乎是不可能的。除非我们安排人手来实际地监测每一条道路，记录下所有的信息，只有这样我们才能解决交通堵塞的问题。或者，我们可以安装大量的传感器来监测过往的车辆，还可以安装视频摄像头，但这些选择因为成本问题被严重限制了推广。
交通道路工程师做梦都想得到我们所讲的车载通信信息。如果车载通信装置变得随处可见，那任何交通拥堵的地方都能被发现。城市道路和交通管理系统的革新，以及城市道路建设规划，都将惠及普通大众。车载通信刚开始出现时是为了满足保险定价的需求，但有了它还可以缓解交通压力和驾驶员堵车时焦急等待的心情，它的存在终将使高速公路的管理模式发生革命性的改变。
文本是最大的也是最常见的大数据源之一。想想我们周围有多少文本信息的存在，电子邮件、短信、微博、社交媒体网站的帖子、即时通信、实时会议以及可以转换成文本的录音信息。文本数据是现在结构化程度最低的，也是最大的大数据源。幸运的是，我们在驾驭文本数据、利用文本数据来更好地做商业决策方面已经做了很多工作。
从非结构化文本中提取结构数据
文本分析的例子很好地说明了该过程：获取非结构化数据，然后处理该数据，最后创建出可以用于分析和报表过程的结构化数据。驾驭大数据的一个重要部分是，利用这种创造性的方式将非结构化数据和半结构化数据变成可用于分析的数据。
解释文本数据实际上是相当困难的。强调的词汇和语境不同，同一个单词表达出来的意思就不同。面对纯文本，我们根本不知道重点在哪里，也不知道整个语境。这说明我们得事先进行一些假设，我们会在第6章中更详细地讨论这个问题。
文本分析既是一门艺术，也是一门科学，总会存在一定的不确定性。文本分析往往会有分类错误和含义模糊的问题。没错，如果我们在文本集合中发现了更好的决策支持模式，那就应该使用它。文本分析的目标是改进你的决策，但并不是令你的决策变得完美。文本数据可以有效地提升决策效果，它能提供比没有它时更好的结果，即使数据有噪音或含义模糊时，这一点也成立。
使用文本数据
公司或产品的口碑怎么样？大家正在讨论的是公司的哪些活动？大家对公司、产品和服务的评价是好是坏？
如果公司可以掌握每一个客户的情感信息，就能了解客户的意图和态度。与使用网络数据推断客户意图的方法类似，了解客户对某种产品的总体情感是正面情感还是负面情感也是很有价值的信息。如果这名客户此时还没有购买该产品，那价值就更大了。情感分析提供的信息可以让我们知道要说服这名客户购买该产品的难易程度。
在法律案件中应用文本分析的做法称为电子侦察。所有预先进行的分析将帮助起诉获得成功。不使用文本分析，仅通过人工的方式将无法浏览所有的所需文档。即使我们可以做到人工浏览那些文档，但因为任务本身过于单调枯燥，我们很可能会漏掉其中的一些关键信息。
文本数据可能会对所有的行业都产生影响。它可能是如今使用最广泛的一类大数据。对企业来讲，掌握如何收集、解析和分析文本是很重要的。文本是我们必须驾驭的一种大数据源。
无线射频标签，即RFID标签，是安装在装运托盘或产品外包装上的一种微型标签。RFID标签上有一个唯一的序列号，这个序列号与UPC类似的通用产品标识码不同。换言之，RFID标签不仅能够识别出托盘上装的是Model123电脑，还能识别出托盘上装运的是独一无二的、特定的一套Model123电脑。
有些RFID应用很多人都曾经接触过，其中之一就是自动收费标签。有了它，司机通过高速公路收费站的时候就不需要再停车了。它的工作原理是，交通管理局在所发的卡中植入了RFID标签，同时高速公路上安装了读卡器；当汽车开过时，标签会把汽车数据传到读卡器，这样我们开车通过收费站就被记录下来了。
RFID数据的另一个重要应用是资产跟踪。例如，一家公司想把其拥有的每一个PC、桌椅、电视等资产都贴上标签。这些标签可以很好地帮助我们进行库存跟踪。跟踪这些物品。如果物品移出指定区域，它们就会发送警告信息。例如，我们可以把读卡器放在出口处，如果公司资产在没有被事先批准的情况下出门，警报很快就会响起来，这样就能起到安全警示的作用了。这种作法类似于零售商店里的物品标签，如果标签变为无效，警报就会被拉响。
RFID最大的应用之一是制造业的托盘跟踪和零售业的物品跟踪。例如，制造商发往零售商的每一个托盘上都有标签，这样可以很方便地记录哪些货物在某个配送中心或者商店。最终，商店中价格很低的商品也可以配备RFID芯片，或者使用一种类似的新技术。现在我们已经明白了RFID数据是什么，下面我们来看一看RFID数据可以从哪些方面来改善当前的商业模式。
使用无线射频标签数据
RFID的一种增值应用是识别零售商货架上有没有相应的商品。如果读卡器能够连续不断地确定货架上每种商品的存量，当需要重新配货的时候，我们就能得到准确的信息。使用RFID可以更好地跟踪货架的供应状况，因为商品脱销和有商品可供应的状态是完全不同的。一种可能的情况是，商店货架上没有该商品了，但后面储藏室里还有5件该商品。
在这种情况下，任何传统的商品脱销分析都会显示货架上现在仍有存货，因此不需要担心。当销售业绩开始下滑时，人们才会发现问题所在。如果有RFID标签，就可以跟踪到储藏室中还有5件该商品，但货架上却没有该商品了。这样，我们只需要简单地从储藏室把商品搬到货架上就能解决问题。这个例子在成本和技术上有一些挑战，但现在大家正在努力克服这些困难。
RFID还能很好地帮助我们跟踪促销展示影响的效果。通常在促销过程中，商品要摆在商店的许多地点进行展示。从传统的POS数据中，我们可以知道促销商品的销量，但我们不知道销售来自于哪个展示点。通过RFID标签我们可以识别出商品是从哪个展示点销售出去的，这样我们就能评估不同的地点对销售效果的影响。
组合显神通
就像许多其他大数据源一样，RFID数据本身并不能发挥所有的威力。当与其他数据组合起来使用时，它们就能发挥作用。大数据战略的目标是把大数据和其他数据整合到同一个处理流程中，这一点再怎么强调也不为过。使用大数据并不是一个孤立的工作。
RFID有一种非常有趣的未来应用是跟踪商店购物活动，就像跟踪Web购物行为一样。如果RFID读卡器植入购物车中，我们就能准确地知道哪些客户把什么东西放进了购物车，也能准确地知道他们的放入顺序。即使并非每种物品都配有标签，我们仍然可以识别出购物车经过的道路。通过在店面中使用RFID，Web数据所能带来的诸多好处都将变成现实。最后两个例子必须考虑隐私问题，因为也许顾客根本不想让他们的购物行为被跟踪。我们可以采用“匿名”购物的方法，不对产生数据的人进行方位识别。
RFID的最后一种应用是识别欺诈犯罪活动，归还偷盗物品。如果物品贴有RFID标签，零售商可以通过标签的ID进行识别，确定返还物品是否属于偷走的同一批产品，并采取适当的行动。事实上，关键在于RFID的ID可以作为收据的一部分，辅助返还流程。零售商知道购买商品上贴的是哪个RFID标签，而不是像平常那样只知道你购买了某种商品。当我们来到退货台，要把贴有那个标签的商品退还。我们肯定不能从货架上拿下来另外一个一模一样的商品，假装跟收据一起返还。以这种方式来使用RFID，欺诈将会变得无比困难。
未来几年RFID有可能会对制造业和零售业产生巨大的影响。与许多人的期望不同，RFID的接受速度要慢一些。但RFID标签价格在持续下跌，标签和读卡器的质量却在不断上升，从经济的角度考虑，RFID的应用将会更加广泛。
智能电网是下一代电力基础设施。与我们周围经常见到的高压电传输相比，智能电网更先进更可靠。智能电网有非常复杂的监控、通信和发电系统，可以提供稳定如一的服务，如果出现停电和其他问题，可以更好更快地恢复。各类传感器和监控设备记录了电网本身和流经电流的许多信息。
智能电网中的一个环节是我们经常提到的智能电表。智能电表是一种传统电表的替代品。从外观上看，智能电表和我们一直使用的电表没有什么不同，但智能电表的功能更强大。以前抄表人员都是每隔几周或几个月就挨家挨户地抄电表，而智能电表可以每隔15分钟到一个小时从每一个家庭或企业自动地收集数据，甚至可以跨区或者跨电网收集数据。
从用电管理的角度来看，智能电表数据可以帮助人们更好地理解电网中客户的需求层次。此外，这些数据也可以使消费者受益。例如业主可以选择把待测试的电器打开，与此同时保持其他电器的稳定，这时从智能电表处可以监控到详细的电力消耗情况，这样我们就可以明确地测量出各种电器究竟消耗了多少电量。
当然电力公司通过智能电表提供的数据还能识别出其他的各类趋势。哪些地方的用电量有所回落？哪些消费者每天或每周的用电需求比较相同？电力公司可以根据使用模式对客户进行分类，可以选择针对某些特定的群体开发产品和活动。使用这些数据我们还可以识别模式出现异常的那些地方，它们揭示了需要解决的问题。
大数据可以改变一个行业
有时候，大数据真的可以改变一个行业，可以把分析应用提升到一个全新的高度。电力行业使用的智能电网数据就是一个这样的例子。不再受每月一次抄表的限制，耗电信息会以秒钟或分钟为间隔被测量。遍布电网的精巧传感器，使数据的使用变得与以往完全不同。以此开展的数据分析会在费率套餐、用电管理等诸多方面产生很多创新。
有了智能电表数据，我们就可以进行全新的分析，使大众全都受益。消费者可以根据自己的使用模式定制费率套餐，就像车载信息服务支持个性化的汽车保险费率那样。高峰时段用电客户比非高峰时段用电客户的收费要高。面对这样的刺激政策，我们会改变自己的用电模式，可能我们会在下午晚些时候再使用洗碗机而不是吃完午饭就马上使用。
每一个家庭、每一个行业都能感受到智能电表数据产生的威力，这些数据能够让我们更好地跟踪、更积极地管理用电情况。我们不仅能节约用电，也能使这个世界更加低碳，还可以帮助大家省钱。如果我们能清楚地知道自己的耗电量比预期要多，我们肯定就会根据需要做出适当的调整。如果只使用每月账单，我们将无法识别出这种机会。但是，智能电表数据将使这一切变得简单。
前面我们已经讨论了RFID技术是如何应用在零售业和制造业的。RFID技术的用途实际上更广泛，许多应用都会产生大数据。RFID标签的另外一种应用是贴在赌场用的筹码上面。每一个筹码，特别是高价值的筹码都有自己的内置标签，这样赌场就可以通过标签的串行编号实现唯一的识别。
赌场里用的老虎机已经被跟踪了许多年。一旦我们在老虎机上刷了经常使用的玩家卡或者信用卡，那我们每次搬动手柄按下按键的动作就会被跟踪。当然你的赌注和你赢的钱也会被跟踪。虽然老虎机模式的分析历史悠久，但赌场仍然没有从桌面游戏中捕捉到足够多的细节。现在这个过程正在发生变化，标签已经开始被植入游戏筹码。
同类技术可以驱动多种大数据流
零售商和制造商都使用了RFID技术。博彩行业也是如此。它们使用RFID的方法有许多不同之处，但也有许多相似之处。最有趣的是，一种技术可以在不同的行业使用，形成各个行业独特的大数据源。
筹码跟踪是一种特殊的RFID应用，除了这个例子外，RFID还有很多其他的应用。这个例子说明了一些底层相同的技术可以支持不同的大数据流，这些大数据流本质相同，但范围和应用却完全不同。让我们兴奋的是，这种基础技术有着完全不同的用处，产生了多种行业里形式各异的大数据。
使用筹码跟踪数据
使用筹码标签的一个明显优点是可以准确地跟踪每位玩家下的赌注。标签可以保证玩家在经常性的玩家活动中赚到所有的积分，不会多也不会少。这就给玩家和赌场同时带来了好处。对于赌场而言，资源可以更准确地配置给正确的玩家，过度奖励错误的玩家和过少奖励正确的玩家都会导致有限营销资源的非最优分配，而玩家当然希望他们的积分永远准确无误。
赌场使用筹码跟踪技术，玩家想要主动欺骗赌场将会变得更困难，甚至连庄家想犯错都比较困难。因为筹码的投注和分红都可以被跟踪到，我们可以很容易地回过头来对比视频，检查21点某一次出牌或者分红的结果。即使胳膊和头挡住了我们的视线，看不清楚拿起来或者放下去的筹码，但RFID数据依然可以提供细节信息。赌场可以识别发生的错误或者欺诈。譬如说当庄家往另一个方向看的时候，玩家放下了一笔筹码。
时段分析可以识别出庄家或玩家犯下异常错误的数目。它可以帮助我们处理欺诈活动，或者对犯下大量简单错误的庄家进行额外培训。筹码计算错误也会因之而下降，统计大量各种面额的筹码是非常单调的工作，人们往往会在这个过程中犯错，RFID支持更快更准确的计算。
将前面这个例子讲得更深入一点儿，对小偷来说，跟踪每个筹码的举措具有相当强的威慑作用。如果一摞筹码被偷走了，那些筹码的标识就会被标记成“已被偷”。如果有人进来兑换这些筹码，甚至拿着这些筹码坐到桌子旁边，系统就会注意到，并拉响安全警报。如果小偷偷走或者更换了这些筹码，那标签就不能被读取。赌场清楚筹码的ID，它们希望所有的筹码都报告一个合法的ID。如果某个筹码没有报告ID，或者报告的ID不合法，那它们就会采取措施。
就像其他行业一样，赌场对欺诈行为阻止得越多，分红就会越合理，风险也就会越低。因为费用支出比较少，这样我们就有能力给玩家提供更好的服务和投注赔率。对于赌场和玩家而言，这是双赢。
世界各地安装了许多复杂的机器和发动机，例如，飞机、火车、军车、建筑设备、钻孔设备等。因为造价昂贵，保持这些设备的稳定运转是非常重要的。近些年来，从飞机发动机到坦克等各种机器上也开始使用嵌入式传感器，目标是以秒或毫秒为单位来监控设备的状态。
监测工作可以做得相当细，特别是在测试和开发过程中。例如，当新的发动机开发出来，就得依靠获取到的足够多的细节信息，来检查发动机是否可以按照预期设定的方式工作。一旦新发动机进入市场，再想更换有缺陷的部件的花费会相当高，因此我们需要事先详细地进行性能分析。监测是一项不断持续的活动。也许我们并不需要持续收集每一毫秒的细节信息，但如果能够收集到大量的细节信息，我们就可以评估该设备的生命周期，识别出重复出现的问题。
例如，发动机传感器可以收集到从温度到每分钟转数、燃料摄入率再到油压级别等信息，而数据可以根据预先设定的频率获取。当读数频率、读取指标数量和监控项目数量增加时，数据量会迅速增加。为什么我们要关心这一点？下面我们来看一些例子。
压力骤然下降是否表示一定就会出问题？温度在几小时内持续下降是否意味着还有其他问题？振动水平异常是否意味着有问题？发动机启动时的飞速转动是否让某些部件的性能严重受损，而且还会增加维修的次数？几个月内油压一直比较低，是否会使发动机的某些部件受损？
结构化数据内缺少结构性
在出现严重问题的时候，先回头去检查当时发生了什么，一直检查到问题自己露出马脚，这种做法会非常奏效。传感器的作用类似于依靠飞机黑匣子的帮助诊断失事原因。发动机传感器数据可以用于诊断活动和研究行为。从概念上讲，相对于先前我们讲到的汽车保险案例中的信息服务设备，我们这里讨论的传感器是一种更复杂的形式。传感器不断感知周围环境并获得数据信息，这是大数据世界中反复讨论的一个主题。虽然我们这里讨论的是发动机，但传感器还有数不清的各类用途，这里讨论的原则也同样适用。
遥测数据是视频游戏产业的一个术语，用来描述捕捉游戏活动的状况。其概念与我们在第2章所讲的网络大数据无异，这是因为遥测数据收集的是玩家在游戏中的活动情况。遥测数据的收集对象多数情况是在线游戏而非掌上游戏。
视频游戏制造商从中不仅可以很容易地了解到有多少客户购买了游戏软件，还能知道游戏被玩了多少个小时。使用遥测数据，游戏制造商可以了解到客户的私人信息，他们实际的玩法，他们是如何与自己创建的游戏进行交互的。我们收集到的游戏数据可能会很大，但视频游戏行业已经开始积极地分析这些数据了。遥测数据对很多领域都产生了影响。从遥测数据的优势和用途来看，很容易发现它和网络数据之间的相似性。下面我们来看一些例子。
使用遥测数据
遥测数据只会越来越大
比较新的游戏往往喜欢让玩家花一点小钱在游戏过程中购买物品，这就是所谓的微交易（microtransaction）。例如，一种特殊的武器只卖10美分。我们可以对游戏进行分析，识别出在哪些地方这类微交易的成功率会比较高。也许游戏中的某个地点提供一种非常顺手的武器，这种武器会引起玩家的疯抢。我们可以使用屏幕的快速提示来告诉玩家现在有武器可以购买，这样许多玩家都会选择购买该武器装备。
与其他行业类似，在视频游戏产业中，客户满意度同样也是一个大问题。视频游戏的独特之处在于要设置一条非常非常精彩的行进路线。游戏要给玩家提供挑战机会，但挑战不能过度，过度的挑战会让玩家有挫败感进而放弃游戏。如果游戏过于简单或者过于复杂，玩家就会感到厌倦并转向其他游戏。
通过游戏分析，我们能够识别出游戏中哪些关卡每名玩家都能轻松过关，哪些关卡即使是最顶级的玩家也很难过关。我们可以增加或减少这些地方的敌人，尽量使难度等级比较平衡。平衡的游戏难度等级可以为玩家提供更加一致的体验，也会让他们更有满足感。这样会导致更高的刷新率和更多的购买行为。
通过遥测数据，玩家还可以根据游戏风格进行分类。使用这类信息既可以设计出更优秀的游戏，又能交叉销售现有的产品。其中某个玩家族群可以全身心地投入到游戏通关中，而另一个玩家族群可以负责在通关前收集所有的奖品，最后一个玩家族群则可以在收关前探索关卡中的所有角落。通过这种组合，每个玩家都可以在游戏中使用自己最喜欢的游戏方法进行训练。
遥测数据能够了解到玩家的认知层次，基于此可以改变整个游戏业。游戏业已经开始使用遥测数据，相信在不久的将来这个领域将会得到长足的发展。依据遥测数据分析的效果，游戏制作和推广的方式将会发生巨大的改变。
与传统数据相比，社交网络数据本身就是一种大数据源，即使从很多方面来看，它更像是一种分析方法学。其中的原因在于，执行社交网络分析的过程需要处理已经无比庞大的数据集，此外，还要使用行之有效的方法将处理规模提升几个数量级。
同样的概念也适用于社交网络站点。通过分析社交网络中的某个成员，不难分析出这个成员有多少关联关系，她发短信的频率，她访问站点的频率，以及其他一些指标。但是，当成员与其朋友、与朋友的朋友、与朋友的朋友的朋友都有关联关系时，这时了解网络边界所需要的处理量就会大得多。
一千个成员或用户不难跟踪。但是，他们之间的直接关联关系会上升到百万级别，而再考虑到“朋友的朋友”则会升至十亿级别。这就是社交网络分析是一个大数据问题的原因所在。今天，已经有了大量的应用来分析这种关联关系。
使用社交网络数据
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