先说下个人的经历，小弟毕业于一家普通的全日制本科，计算机专业，一直对数据有一种迷之好奇。包括我的毕业论文，我的选题是大数据与数据挖掘相关，导师跟我说你的研究选题有点虚，不容易过。但是我还是坚持自己的课题，题目就是《基于Hadoop的数据挖掘技术》，通过挖掘某地的政府电话咨询热线文本，最后为当地政府提供了一些民生问题建议。最后我还差点得了系的优秀毕业论文。然后我从此对这样一个问题产生了思考：究竟数据是怎样影响我们的生活和决策?
一个小游戏
记得在上世纪六七十年代有个电视节目很火，叫找山羊，具体玩法就是有三扇门，期中一扇门后面藏着一部汽车和两只山羊，此时你随机选一个门，如果你选择一扇门A记下来。然后主持人从剩下的B和C中打开一扇门，发现是山羊，此时你选择换还是不换？
此时你会选择换门吗？或许你会想，这不是概率一样吗？三扇门，随机选一个，无论怎么选都是1/3的概率。然后主持人打开了一个空门，剩下不就是1/2的机会吗？此时你中奖的概率就是1/2。
但是如果我告诉你，这个节目的主持人其实是知道哪个门是有汽车了，那情况就不同了。只要此时你换一道门，你的获胜概率就是2/3，为什么。看下图。
其实可以列举一下，除非你第一次从三个门中选择中选中了汽车，否则，只需要按照这个策略都会选中汽车。大家可以试下列举其他情况。所以通过获取一个小小的信息，我们就可以通过选择，来大大地提高事情往自己预想的方向发生。
数据的商业应用
上面看起来就是一个小游戏，其实我觉得就是当今互联网信息技术应用的一个缩影。事实上，用户就是上面的玩家，门后的汽车就是用户希望得到的商品，它可以是各种各种各样的商品或者文章，而一般来说我们这些互联网从业者就扮演了裁判的角色，需要知道这个门后面的是什么。有些项目用的技术天花乱坠，但是卖不出什么钱，有些项目只是普普通通，但是却价值很高，我想用户对其中信息的”烹饪“很重要吧。而所谓的数据，只是背负着信息的载体，而不能提取到信息的数据，也是磁盘上的几道划痕而已。
所以我们来探讨下怎样从数据中获取信息为用户进行辅助决策，而辅助决策的方式，各种各种，但是个人觉得帮用户做排除法是最好的，因为就像上面的游戏那样我们只需要把错误答案排除掉，客户只需要根据自己情况在优秀里面选最优的体验最好。
其实谷歌在推荐系统上提供了一系列的技术方案和框架。总的来说就是从两个方面来从数据中提取信息，第一个就是从历史数据来提取业务经验，第二种就是根据用户实时操作数据的行为模式来摸索用户习惯。这两部份的数据各有特点，像历史的交易这些积累较长时间，但是可参考性比较高。而像一些实时的浏览数据虽然数据量大但是存在很多无效数据，但是却实时体现了用户的当下的喜好变化，时间上具有参考性。
技术是为了数据服务的，随着机器性能的提高和更加便宜，出现了大数据时代和人工智能时代，原本一个巨大的计算任务可以拆分成多个分散到不同的机器上，这样运算成本降低，所以出现了大数据时代和人工智能时代。下面从宏观的角度看待技术的发展，是怎样的一种需求，产生了怎样的一种技术。
