從雅安賑災(zāi)”看數(shù)據(jù)的重要性從雅安賑災(zāi)”看數(shù)據(jù)的重要性

常州市西林實驗學(xué)校孫梅

【新聞鏈接】北京時間20XX年4月20日8時02分四川省雅安市蘆山縣（北緯°，東經(jīng)°）發(fā)生級地震。震源深度13公里。據(jù)雅安市政府應(yīng)急辦通報，震中蘆山縣龍門鄉(xiāng)99%以上房屋垮塌，衛(wèi)生院、住院部停止工作，停水停電。截至20XX年4月24日10時，共發(fā)生余震4045次，3級以上余震103次，最大余震級。受災(zāi)人口152萬，受災(zāi)面積12500平方公里。截至24日14時30分，地震共計造成196人死亡，失蹤21人，11470人受傷。地震發(fā)生后，四川省立刻啟動一級應(yīng)急程序，軍區(qū)部隊緊急出動2000人趕往蘆山，兩架直升機(jī)已經(jīng)起飛。目前紅十字會已經(jīng)調(diào)撥500頂帳篷運(yùn)往受災(zāi)區(qū)域。

讓所有的中國人都牽腸掛肚的蘆山地震，新聞報道用一組組翔實的數(shù)據(jù)給出了受災(zāi)和救災(zāi)情況。

一、新聞報道中的數(shù)據(jù)，告訴了我們什么

通過以上這一則新聞報道，我們能得到關(guān)于此次地震的哪些信息呢？

首先，數(shù)據(jù)告訴了我們此次地震的一些基本信息：發(fā)生的具體時間、地點(diǎn)、震中位置以及震級的強(qiáng)弱。透過這些數(shù)據(jù)，不難讓我們作出以下比較：從汶川到玉樹，再到雅安，三次地震有兩次發(fā)生在了四川省內(nèi)，看來四川省是地震高發(fā)區(qū)。

其次，我們更為關(guān)心的是：如此嚴(yán)重的地震到底造成了多少人員傷亡呢？同樣，數(shù)據(jù)告訴我們：在地震發(fā)生的5天時間內(nèi)，經(jīng)過多方的共同努力，此次的傷亡數(shù)并不太多，這也讓許多中國人感到欣慰！與汶川地震的傷亡數(shù)比較，看來我們已經(jīng)學(xué)會了面對災(zāi)難如何理智地救災(zāi)，把損失減小再減小。中國人民是智慧的，更是勇敢的，也是堅強(qiáng)的！

最后，地震后的情況和救災(zāi)工作的進(jìn)展也是我們所關(guān)注的：會不會有余震，會不會有疫情，受災(zāi)民眾的生活能得到保障嗎？數(shù)據(jù)告訴了我們余震的次數(shù)以及震級，為了保障災(zāi)民的生活，需要多少帳篷、日常生活用品，都一一列出數(shù)據(jù)。

一則簡短的新聞，幾個平凡的數(shù)據(jù)，卻給了我們?nèi)绱硕嗟男畔?，讓我們可以了解發(fā)生在千里之外的事件?？磥?，我們的生活已經(jīng)離不開數(shù)據(jù)了。

二、信息高速發(fā)展的今天，社會進(jìn)步離不開數(shù)據(jù)

近幾年，隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和云計算等信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人類的信息化進(jìn)程開始從“信息時代”步入“大數(shù)據(jù)時代”。信息化產(chǎn)物——數(shù)據(jù)成為了一種新的資源。各國在促進(jìn)社會穩(wěn)定發(fā)展、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易增長、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級等各方面對數(shù)據(jù)資源的依賴越來越大，對數(shù)據(jù)資源的占有和利用已經(jīng)成為決定國家核心競爭力的關(guān)鍵。在20XX年上半年，以國際數(shù)據(jù)公司（IDC）和麥肯錫全球研究院（MGI）為主導(dǎo)的多個美國咨詢公司發(fā)布了兩個關(guān)于大數(shù)據(jù)的前瞻性研究報告。其中，由美國易安信公司（EMC）贊助的題為《從混亂中挖掘價值》的IDC“數(shù)字宇宙”研究結(jié)果表明，20XX年的信息創(chuàng)造和復(fù)制總量超過了，在短短5年內(nèi)增長了9倍，并且預(yù)測到2020年全球?qū)⑦_(dá)到令人恐怖的35ZB的數(shù)據(jù)量。而MGI的報告《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個新領(lǐng)域》認(rèn)為，如今的數(shù)據(jù)時時刻刻都在源源不斷地滲入全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個方面，數(shù)據(jù)正日益成為與實物資本和人力資源同等重要的生產(chǎn)要素。

數(shù)據(jù)中存在的價值早已被人們發(fā)現(xiàn)。在1958年，IBM公司就提出了基于數(shù)據(jù)分析挖掘的商業(yè)智能概念，將企業(yè)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出有效的決策。但這種企業(yè)級、小規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的效益并不足以讓人們認(rèn)識到數(shù)據(jù)的巨大潛能。而如今，各類社會、經(jīng)濟(jì)活動產(chǎn)生的，以及由鍵盤、傳感器、攝像頭等采集的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出指數(shù)式增長態(tài)勢，不僅導(dǎo)致了對大數(shù)據(jù)存儲和分析的巨大市場需求，也帶動了數(shù)據(jù)密集產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。據(jù)MGI測算，美國醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)每年可以創(chuàng)造3000億美元的價值——比西班牙每年醫(yī)療投入的兩倍還多；歐洲公共管理部門的大數(shù)據(jù)每年則有相當(dāng)于2500億歐元的價值——比希臘的GDP還高……

大數(shù)據(jù)創(chuàng)造的價值已滲透到各個領(lǐng)域。在商業(yè)界，谷歌、亞馬遜等跨國企業(yè)掌握了大量的全球個人用戶數(shù)據(jù)，以此推出多種服務(wù)，擴(kuò)大收益。在科學(xué)界，微軟的科學(xué)家們系統(tǒng)介紹了科學(xué)研究“第四范式”（paradigm，前三范式分別為理論、實驗和計算）——利用大數(shù)據(jù)分析去發(fā)現(xiàn)未知規(guī)則，例如采用“機(jī)器學(xué)習(xí)”的方法對包括約30萬名患者的數(shù)萬個數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分析挖掘研究，以準(zhǔn)確預(yù)測一名充血性心力衰竭病人在出院后的30天內(nèi)是否會再次入院。在公共管理方面，美國紐約市政府收集了市民求助熱線311電話的信息，通過對這些信息的數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)問題，并據(jù)此采取措施管理城市。

三、培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析意識，讓數(shù)據(jù)服務(wù)于生活

或許你會提出這樣一個問題：如果我不從事與統(tǒng)計相關(guān)的行業(yè)，還需要去收集和分析數(shù)據(jù)嗎？報刊、電視、廣播、圖書、互聯(lián)網(wǎng)等許多方面都會給我們提供數(shù)據(jù)，并做了一定的分析，我們只要留意一下就行了。這確實是一個真實的情況，隨便打開一份報紙，人們就可以看到各式各樣的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以及由此做出的一系列解釋。但需要注意的是，這些數(shù)據(jù)和解釋都是可信的嗎？統(tǒng)計常常被用來錯誤地表示某些信息，這就需要你作出理智的選擇和分析。

來看這樣一組數(shù)據(jù)吧。人一生的時間，從搖籃到墳?zāi)?，大概有億秒。這個龐大數(shù)字，令人驚詫。然而對于大宇宙來說，它不過如大海聚沫，剎那生滅。人類的語言極為豐富，每種平均擁有約萬個單詞或者字。世界上單詞量最多的語種是英語，超過50萬個。我們一天要說4300個詞語，一生可能用到的詞匯總量是億多個。我們一生平均要用壞臺洗衣機(jī)、臺電冰箱、臺微波爐、臺電視機(jī)、臺DVD機(jī)、15臺電腦。制造一臺個人電腦平均需要至少240公斤石油和22公斤化學(xué)品，再加上在生產(chǎn)過程中需要噸水，因此你的臺式電腦在出廠之前，所耗的原料就已經(jīng)有一輛大型汽車那么重了。每個人一生都要制造40噸垃圾，可以把兩個集裝箱填得滿滿當(dāng)當(dāng)?，F(xiàn)在，我們無須走出大門，就能了解全世界。我們每天看電視的時間平均是148分鐘，一年就是900小時，一生就是2944天。也就是說，我們要在這個盒子面前坐上整整8年。我們的一生，就這樣在億次眨眼中悄然度過。