生活中的人情往来是难以琢磨的，其中的感情更是如此，往往会发现一开始无论什么情况都爱死了 两个活着的人后来因为一件无害的小事变得陌生，以悲剧告终。经过大数据分析 ，这可能与生肖有关。那么生肖羊和生肖牛合不合适呢？
生肖羊与牛合不合
在十二生肖关系中，十二生肖羊和十二生肖牛的关系不是一致的，而是一致的，所以这两个人不太一致。他们的性格有很多差异，羊没有独立的观点，容易随波逐流，牛固执，缺乏灵活性，喜欢钻角，两个人互相抛弃，一起工作会很糟糕，如果是婚姻，一起的感觉也充满了起伏，很容易分手。
如何理解大数据
属羊男VS属牛女
如果是羊男和牛女在一起，那么他们在一起会感到很无聊，两个人在一起会感到沮丧和不舒服。属羊男天性浪漫，总有很多天马行空的想法，这在属牛女看来很不合逻辑，也很不切实际，很难理解对方。羊男总是倾向于理想化生活，有些自我，不能照顾别人的情绪，也不在乎别人的看法。牛女总是脚踏实地，喜欢一步一步脚印，喜欢一切都掌握的感觉。彼此不太了解对方，容易产生矛盾。
属羊女VS属牛男
如果羊男和牛女在一起，他们更容易吵架，火药味很浓。他们很容易为一件小事争吵。牛男是家庭男人，善于生活，善于精打细算，不喜欢过度浪费，也不喜欢花冤枉钱。羊女比较任性，对钱不是很有概念。她经常冲动消费，花很多钱。在理财观念上，很难磨合。从长远来看，矛盾会越来越激化。
数字中国顶层规划出炉，A股概念股大涨。
截至2月28日收盘，通信服务、大数据、网络安全等相关概念股集体大爆发。众合科技（000925.SZ）、恒久科技（002808.SZ）、华脉科技（603042.SH）均一字涨停。中国电建（601669.SH）、中国电信（601728.SH）获资金大幅抢筹。
消息面上，2月27日，中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出做强做优做大数字经济，夯实数字中国建设基础，系统优化算力基础设施布局。《规划》明确提出，到2025年基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。
在资金投入方面，《规划》要求保障数字中国建设的资金投入，创新资金扶持方式，加强对各类资金的统筹引导，发挥国家产融合作平台等作用，引导金融资源支持数字化发展，鼓励引导资本规范参与数字中国建设，构建社会资本有效参与的投融资体系。
川财证券认为，数字经济通常是指数字技术被应用于经济环境、社会生活和各类产业中。近年来，随着国内互联网的高速发展，通过数字技术为众多行业赋能，实现了传统行业的数字化转型，极大程度上提升了生产效率与服务效率。
但当前数字经济对于实体经济赋能还处于较为初级的阶段，川财证券认为，未来国内数字经济发展仍有较大的提升空间，预计到2025年数字技术和实体经济深度融合，进而催生更多新业态、新模式、新产业。
具体到产业层面，国新证券认为，规划在组织、考核、资金方面均给予大力支持，数字中国建设进程有望加速，政策的引导利好数字基础设施和数据要素的发展，将带动相关产业链需求，包括硬件如IT设备、IDC、芯片、运营商等，基础软件和相关应用软件等。
从投资维度看，中信证券建议，关注与底层算力、数据要素相关的数字基建板块，与数字经济场景密切相关的信创以及基础软硬件板块，以及深度参与数字经济发展和AI等新技术的互联网平台经济公司等。
天风证券研究报告指出，数据是数字经济的基础，而大数据的底层是云计算。数字经济目标是以安全可控为基础构筑新的经济增长动力。
国新证券也提示称，需警惕政策落实不及预期、技术发展不足以及行业竞争加剧等风险。
大数据小数据都不要神话
2001年，Garter的分析师莱尼（Doug Laney），在META Group所发布的一个研究报告集子中，发表一篇文章，对大数据提出了“3D数据管理”的观点，即认为大数据将向高速、多样、海量3个方向发展，提出了3个特性：高速性(Velocity)、多样化(Variety)、规模化(Volume)，统称3V。下面这个图，就是对3V的解释。
大数据的3V
这个总结受到大家的普遍称道，所以快速流传，覆盖甚广。后续各研究方都对其都有所补充，并且都以“V”开头的单词予以“标签”，以示血脉的相连。诸如低真实性（Veracity）【不造假的前提下】、低价值性（Value）、动态性（Vitality）、可视化（Visualization）、合法性（Validity），等等。以至于后来有篇文章直接问“大数据到底有多少个‘V’？”。
引入“准确性”标签后的4V的示意：
大数据的4V
引入了“价值性”标签后的5V的示意：
大数据的5V
加上更多的V标签之后的示意：
大数据的更多V
2013年，概念的发布组织Garter觉得要重新定义一下，所以出面说单纯用3个或几个“V”来理解大数据就错了，大数据是由3部分组成：一是3V（算是接续历史），并且最重要的是多样化这个V；二是成本效益均衡前提下，对信息处理模式的创新；三是提高了洞察力和决策力。
根据上面这个定义，大数据领域包含了数据的采集、传输、存储、计算、解释（结论、结果的可视化）等环节，目的是经过对数据的采集、加工、统计计算环节后，形成对特定领域的更好的洞察力和更准确的决策。不是简单的对数据特性的静态定义，而是对数据处理整个过程的动态定义。并且相对于传统的数据处理，强调的是如何以多样性特点比较突出的大规模数据为基础，用高效准确的算法和加工手段，最终得到对实际工作有帮助的、准确可靠的决策结果。
很多人对3V津津乐道，能够很容易理解网络上耳熟能详的各位大咖所讲的各种栩栩如生的场景，诸如：实时性要求不可谓不强、多样化程度不可谓不高、规模不可谓不大。但多多少少会忽略其他的V：真实性能够保证么——客观归客观，但反应了真实的现实么？有没有测量样本的组织、测量程序的定义等方面的问题？准确性方面如何，有方便可靠的参照物来进行比较理解么？
大数据（当前数据应用领域）和小数据（传统数据应用领域），本质无明显差别，目的都是一样，但实现技术和方法都有了较大差别。当前有对大数据概念神化、简单化、形式化理解的倾向，究其根本，大部分是样本的可靠性和代表性不够、弱化“因果性”和“相关性”的差别等原因造成的。
要鉴别一件事是否正确运用了大数据思维，看起来老套的笛卡尔的认识世界三原则依然适用（一:凡是我没有明确地认知到的东西,我决不把它当成真的接受；二:把我所审查的每一个难题按照可能和必要的程度分成若干的部分,以便一一解决；三:按次序进行我的思考,从最简单、最容易认识的对象开始,一点一点逐步上升,直到认识最复杂的对象）。具体来说，首先质疑信息来源，找到可信的信源；其次，看看里面的比较是不是恰当，比如数量级是否对等；再次，是不是过于夸张；最后，看看是不是有先入为主的偏见，而结论恰好迎合了你的这种固有看法。
如果不注意区分，很容易误入迷途，甚至上当受骗。毕竟胡扯的定义就是“全然不顾事实和逻辑连贯性，而是利用语言、统计数字、数据图表和其他表现形式，通过分散注意力、震慑或恐吓等方法，达到说服或打动听话人的目的”。半熟不熟的、不全面的大数据思维，正好无意中为胡扯提供了技术支持。
参考文献：
1. Laney, D. (2001) 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety. META Group Research Note, 6.
2. Eduardo,Rivera (2020 May 8) The V’s of Big Data. https://miuc/vs-big-data/
3. Svetlana,Sicular (2013 Mar 27) Gartner's Big Data Definition Consists of Three Parts, Not to Be Confused with Three "V"s. https://www.forbes/sites/gartnergroup/2013/03/27/gartners-big-data-definition-consists-of-three-parts-not-to-be-confused-with-three-vs/?sh=52fd2e7042f6
4. Mavis大數據 3V ,4V. 瑪妃工坊 https://mavis886.wordpress/2016/11/12/%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A-3v-4v/
5. 爱码字的Blue 大数据之5V 知乎 https://zhuanlan.zhihu/p/149054854
6. 企鹅号-大数据与人工智能Lab 问题来了，大数据的特性究竟有多少个V？ 腾讯云开发者社区 https://cloud.tencent/developer/news/79616
7. 卡尔·伯格斯特龙,杰文·韦斯特,胡小锐译 拆穿数据胡扯 中信 2022
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