新华社官方账号8:30刚刚于12月24日发布：新华社北京12月24日电近日，据报道，国家市场监督管理总局依法对阿里巴巴集团控股有限公司进行了“二选一”等涉嫌垄断行为的案件调查。消息越短，事情越大，问题越严重，这是一种普遍的感觉。
蚂蚁金服暂停上市后，互联网企业垄断调查成为国家治理的重要组成部分。我们一直强调“警惕网络经济的新结构正在改变网络政治的新生态”，这已经上升到国家层面，是一个涉及执政地位和人民幸福的大博弈。
特别是面对世界疫情，中国人和全世界人民更加看到了把一个国家的核心资源掌握在绝大多数人手中的重要性。这是社会主义制度优越性的基础和前提。网上有一句话“土改后，中印从此不同”，就是这个道理！
“二选一”是指要求合作商家只能入驻一家网络销售平台，不能同时入驻竞争对手平台；大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。消费者苦“二选一”和“大数据杀熟”久矣！
11月10日上午，国家市场监管总局发布《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》征求公众意见，旨在预防和制止平台经济垄断行为，加强和完善平台经济反垄断监管，保护市场公平竞争，维护消费者利益和社会公共利益。
网络空间成为近10亿中国人民生产生活的新空间，精神的新家园，国家治理的新领域，但也是主权空间和博弈战场。"s网络空间不仅存在意识形态渗透，还存在情报信息窃取、各种诈骗犯罪，甚至网络崩溃攻击。资本水平的无序扩张反映了资本贪婪的本质。虽然在中国的在线地图上赚了很多钱，但它更有野心涉足媒体、金融等关系，统治地位，以及国民经济和民生。
然而，这种时候，党中央和国务院已经把数据上升为土地、人力、资本、技术并列的第五大生产资料，也充分说明了网络空间核心资源—数据、大数据的公共属性和国有主体。的严峻形势是，由于资本的无序扩张，网络空间已经处于数据“格局”的局面，超级网络平台的垄断影响了人们的获取感、幸福感和安全感，危及了执政地位和国家安全的基础。
《在这种时候，加强监管是对人民负责，也是对企业负责。人民日报》发表文章称，调查阿里巴巴涉嫌垄断行为是中国加强互联网领域反垄断监管的重要举措。这次调查并不意味着国家鼓励和支持平台经济的态度发生了变化，而恰恰是为了更好地规范和发展平台经济，引导和促进其健康发展。
只有这样，人类社会才能在人间正道是沧桑，人在做、天在看。人类社会发展到今天，天地之间已经形成至高法则，或者国家法律制度里，或者人民道德认知里，或者有一些并没有形成强制性的约束，但他就在那里，而且一定会发挥作用！.健康、可持续地发展。这个过程就是国家治理体系和治理能力现代化的过程！
新个体正在崛起，未来是大数据说得算，细品真的很恐怖
这年头，会吹，会吹，会写，不如会拍，会拍不如懂数据。懂数据的不如做电商的，做电商的不如“新人”。
先不说“新个体”的问题，先有节奏的说一下题目。吃瓜的人有感觉吗？网上各大“社交和短视频平台”的一些创作者真的很缺乏诚信和底线，为了吸引用户和出名而不要脸？
为什么他们敢在这些“互联网平台”上“放弃面子”折腾？当然是为了赚更多的钱！很多吃瓜的人总以为，在网上每个平台上，有一天，就赚个2.5元的包子。
当然不是全部！因为做的好的，也就是综合指数能提高的，真的可以在网上各种平台上一个月赚一万多元甚至一年一千万。
很多“吃瓜人”都不信！这也不能怪吃瓜的人。因为吃瓜的人只是路过，并没有踏上互联网上“创业，立业”的规划路线。
现在吃瓜的人有点理解了，理解那些想在网上丢人现眼的“伸手人”！没有底线瞎混不是长久之计，能赚点小钱，做不了什么大事，因为网上有大数据，一切都瞒不过“大数据”的功能。
在这里有节奏感的谈论话题，不是让大家跟着节奏走，也不是像这些不要脸的人一样折腾，而是告诉大家“网上折腾势在必行，但就是那种有底线的折腾，真的能赚点钱”。这就是“趋势经济”发展的优势。
任何阶段都是跟风赚钱的机会。从“改革开放”中，我们应该学习的是促进“我们的思维，提高我们思想的升华”！是每个时代人们的出路。
新的个体出现了，未来是数据。精品真的很吓人。新人是经济发展进步的关键，大数据是提高生产力的核心。
现在来说说“新个体”这个话题；什么是新的个体？新个人是以“个人和团队”的力量从事或参与新时代经济发展的人，可称之为“新个人”的崛起！
大数据可以吗？未来的“工业生产”将使用“工业互联网”来提高“生产率、成本节约和智能”，因此“大数据”将发挥不可估量的作用。
为什么精品很恐怖？因为一旦实现了工业互联网和大数据计算的智能化普及，就会产生大量的普通员工，他们的价值就会丧失。资本和商业的本质是什么？
那就是“利”字。新的运营模式一旦出现，肯定会提高生产力，增加“利润”，这就是“旧模式”失去价值的时候。
一旦换成“智能”，虽然精品有点吓人！然而，这也是危机的转折点。一是提高“生产”的效率，二是带来“机会”，这就是“新个人”的崛起！
什么是新的个体？大部分人都知道“维娅，带货的女神活了”？她是“新个体”的典范。如果viya休假一天，后面的几十家工厂将停止生产。
因为“维娅和他的团队已经连接了几十个生产工厂”，维娅只是“互联网营销者”的新兴职业之一。有更多像维娅这样有货的活主播，也在崛起的路上。
还有以制作“短视频”而闻名于世的，比如李在网上的名人，这都是新人的开始。未来这样的新个体会更多，新个体成为“就业”的新动力。
网黑是什么意思（征信没黑,大数据黑了）
有网友留言问“帮哥”:大数据乱了，征信花了。还能借钱吗？
按照通常的理解，如果大数据混乱，信用信息被花掉，是否被列入网贷黑名单？然后申请贷款很难通过？
其实没有真正意义上的黑名单，无论是央行的征信系统，还是所有不接收征信的网贷都没有黑名单。只是大家的信用历史越来越差，贷款申请频频被拒，就把自己比作“黑名单”。
所以拒绝贷款并不代表你被列入黑名单，而是贷款机构查询你的信用历史，认为你信用太差，因此拒绝贷款。
所谓“黑名单”，根据是否接入央行征信系统，可以分为信用黑名单和网贷黑名单。
征信黑名单
一般银行贷款、银行信用卡、银行借记卡的使用都存在违规和逾期行为，导致信用卡没有银行的钱是做不到的情况，也叫银行黑名单。
在这种情况下，借款人在还清欠款后保持良好的信用记录，五年后不良记录将被消除。
更严重的情况是成为背信人，被起诉到法院，上了“背信人名单”，所以后果更严重。
银行黑名单只涉及金融部门，拒绝贷款不会影响正常生活。
对不诚实的执行者有许多限制。根据国家发改委、最高法院等44部委联合制定的《关于对失信被执行人联合实施惩戒的合作备忘录》，失信执行人将被限制高消费、不能坐飞机、火车睡觉、限制房地产交易、限制进入事业单位或公务员、限制子女上高成本私立学校、限制入住星级酒店和旅游度假区、限制出境。
网贷黑名单
网上贷款很少能访问央行的信用信息系统，一般使用第三方信用信息数据。如果他们在期限内未能偿还贷款，将被记入第三方信用信息进行数据共享。
如果一家公司失信，所有共享数据的平台都会拒绝出借，不可信的人就成了大家口中的“网络黑”。
是什么原因导致你成为网络黑客，被贷款平台拒绝？
1.逾期贷款
不用说，大家都知道逾期贷款肯定会被列入网贷黑名单，也不会提到罚息，以后贷款都会被拒绝。
2.欺诈性贷款
申请小额贷款时，大数据会自动判断你的信息是否真实，手机号是否实名认证等。如果信息有误，可能会判断你的作弊意图。根据大数据，你的贷款风险系数高，很可能被列入黑名单。
3.多平台贷款
如果你在很多小额信贷平台申请贷款，风险控制数据会显示你逾期风险高，结果可想而知。
“刚哥”提醒大家，如果贷款申请难，几乎就成了“网络黑”。三个月内尽量不要再申请贷款，到期的钱会按时还上，然后就可以正常申请贷款了。
大数据是什么意思（大数据技术与应用）
刚开始学接触编程的时候接触到c，然后是c，然后是java。我第一次接触java的时候，就爱上了它，因为它简单易懂。之后接触了javaweb，开始学习一些后端开发技术。那时候大数据也热，而且因为我是数学出身，大数据对我来说是个不错的选择。
慢慢的，我开始涉足大数据，从javase开始，然后学习linux系统，其中linux包含了centos和ubuntu，两者个人都比较好用。然后学习hadoop，它包括两个块：hdfs(分布式文件系统)和mapreduce(并行计算框架)。虽然现在用的比较少，但是学习它对你以后学习更好的并行计算框架会有很多好处。然后就可以学习数据仓库hive了。hive的底层实现是mapreduce。它使用的sql语言叫做hql。如果你之前学过mysql数据库的话，很容易上手。但是想要更好的了解hive，就需要学习mapreduce。hive用于olap，不支持交易。然后学习面向列族的hbase分布式数据库，支持事务操作，但是在实践中感觉不是很好。它是一个基于hadoop的数据库，适合随机访问和实时读写。但是，在拥有了大量的数据之后，如何更好的将不同来源的数据导入到想要使用的数据库中，可以使用sqoop。个人觉得简单方便。
接下来，您可以学习flume，这是一个分布式日志收集框架，可以处理多种类型的文件。然后学习卡夫卡，这是一个消息发布和订阅的实时处理系统。具有高通量的能力。然后你可以学习strom，一个实时流媒体计算框架。它可以高速抓取数据，并对各种数据进行并行计算。然后可以学习spark，spark由sparksql、spark streaming、mllib、graph等组成。它可以解决三个核心问题，如批处理、流处理和ad-hocquery。spark确实比mapreduce快很多，毕竟是基于内存计算的框架。
接下来可以学习数据分析、数据挖掘、机器学习等相关知识。
现在我要开始读什么是大数据了。
大数据顾名思义就是海量数据，到什么程度？不是几兆，不是几千兆，而是几百千兆，几tb，几千兆，传统数据库承受不了的。现在一般用hadoop技术，hive技术，spark技术等等进行处理。
那么大数据有什么特点呢？有四点
1.数据量非常大，比如文字，来源各种各样，比如电子书，实体书，杂志，报纸等。他们的数据很大。
2.数据的类型有很多种，有些是结构化数据，比如传统数据库中的数据，比如oracle、mysql等，一般都是结构化的，也有非结构化的，比如html、word、execl等格式。
3.它们的价值密度低。这么说吧。比如你看一段数据，看起来它的价值并不大，但是分析完所有的数据之后呢？总会有重要的东西被挖掘出来。
大数据的特征
4.处理这些数据的速度应该很快。比如像hadoop技术这样的mapreduce计算框架，比传统的数据库处理速度快，吞吐量特别大。例如，spark的内存比hadoop快100倍，磁盘快10倍。
大数据处理和传统数据处理有什么区别？
就是用所有的数据去分析，去得出结论，去思考，去了解它的好处。
大数据的应用？
你可以做一个推荐系统，像电商，影视app，你平时关注什么产品，或者浏览什么类型的产品，或者看什么类型的电影，或者谁是影视主力。经过大数据分析处理，这些应用会推荐类似的产品或电影。
销售方面，我想大家都听过一个例子，就是纸尿裤和啤酒的捆绑销售
反欺诈在银行中的应用。经过大量的数据分析，我们可以得到欺诈的行为特征，并根据这些特征，以更大的概率来判断是否是欺诈
在人工智能方面，像谷歌的alpha dog，无人驾驶汽车驾驶等。所有这些都使用大数据。
….
