“友友们，数据要反应出真实的世界是非常难的，因为它需要足够“干净”的数据，并且还要贴近现实，或者说叫做贴近业务。数据流1.0中的关系模块就是为了这个而诞生。”</p>
“富翁的钱数和花钱数有比值，富翁的钱数，定义为富翁人群的个数，富翁的花钱数，花钱在哪个地方，这些全都有记录。当然，穷人也有。第二个案例中，每个人花钱的地方，花钱的频率，花钱的时间，花钱的钱数，花钱的大小额度，用数据流1.0都能把他们进行分类，贴上标签，从而进行下一步的操作。如何更加便利的服务他们。”</p>
“明白，从他们手里捞钱。这样会不会侵犯隐私啊？”一个叫毛歌的账号发出了一条弹幕。</p>
“我们收集的是他们的交互信息，不收集个人具体信息，甚至于我们不知道他们谁是谁，我们只知道他们身份的编码。当然，让技术回归技术吧。这些业务上的事不重要，重要的是数据流1.0的功能，他可以把更多的数据进行比较，更自由，更互通。”</p>
“有意思，能演示一下吗？”拉齐问道。</p>
“好，我们换个例子。假如我这里有w市10年内50000名中学生的初中数学成绩。过去的处理方法是什么？我们给这些学生排个队，弄个状元，榜眼什么的。然后让这些人去告诉那些考试差的人:交钱我就告诉你，你没考上清华的秘密。人家交钱了，他们说了一堆，最后的结论就是:少做两道题，你的分数不到外国大学，就到清华了。这种茶言茶语吗？”</p>
“真是黑心商人啊。”一条弹幕飞过。</p>
“对，我也觉得是，所以现在都叫‘赋能’了。我们把50000份数据分析，每一个人都错在哪里？不要急于得出结论，因为数据流要清理出脏数据。数据流1.0会把处理数据的方法一个个罗列出来，就像一个个模具一样。按照题目类型分类:选择题，多选题，判断题，填空题，解答题。按照题目类型分类:考察的相关知识点。考生出错的方式:理念错误，计算错误，马虎大意。”</p>
“你看到的不再是一个个考生的试卷纸，而是每个考生在数学学习中如同棋局一般的行进路线。”</p>
“我听说过你这个观点。这是用一种监测的方式来教育问题。考试就是监测，而分数就是监测点，值得关注的是监测点而不是监测。”毛歌在语音中脱口而出。</p>
“嗯，你抓住重点了。把所有的人数据分析完，我们就给出每一个人最合理的学习建议。包括:需要重新学习那个知识点、增加相关考试技巧，你当前处境的深层原因，跟你一样处于过当前危机状况的人数，甚至于其他人是如何逃离这些问题的。你的学习轨迹清晰可见，你还学不好或者学的慢，那就是没有天赋了。”</p>
“收尾了。一个能从各种各样接口流入数据，并分析大量关联性数据的工具就是数据流1.0。希望我的分享对大家有用。有机会给大家继续演示数据流1.0是如何调整数据以应对各种各样的统计问题的。”</p>
视频会议中的人们反应不是很热烈，都是一脸懵，估计更多的是挺有趣，但是也就这样吧。</p>
刘铁路对于现状倒是很满意，只是花了20分钟，稍稍讲了数据流1.0的理念，具体如何操作和其中正在开发的纠错功能没有讲，不引人注意的过去就好，这也符合逻辑团这个哲学群组的风格了。</p>
红龙发来了一条短讯：铁网兄弟，你的这个东西我很感兴趣，可以有机会面聊一下吗？我带你参观个地方，保证你觉得有趣。</p>
刘铁路打着哈哈:不会是去咱们这个岁数应该去的场所吧。另外，我可没钱啊，钱都上交给老婆了。（其实，并没有。只是刘铁路这人极其自律，讨厌大手大脚。）</p>
“放心，不是咱们这个岁数应该去和不应该去的场所。对于这个场所我的描述是:一个人尽其才的地方。今天的分享让你有了去的资格，去不去随你，如果有需要就联系我。”</p>
“好，有机会见一面吧，我再决定是不是去。”刘铁路对红龙的印象不错，论谈吐红龙是同类人，但是涉及太深就有点唐突了，这帮不得志的同类人中也是经历广泛之辈，路子可能比较野。</p>