李开复爆料的人脸数据是什么？

一、李开复爆料的人脸数据是什么？

他不经意间爆料帮助一个公司获取人脸数据

二、李开复创业的三大疑问是什么？

判断一个项目、一位创业者，创新工场创始人李开复自有一套办法。察言观色必不可少，经过允许，他还会把创业者的手机拿过来，看看此人在用哪些App。

当然，李开复也深知“没有一个固定的问题可以问任何创业者。”一般来说，他会仔细了解一名创业者过去的成功和失败，并且让此人点评未来同领域里的竞争对手，同时询问整个产业链的上下游如何合作？这款创业产品的关键点在何处？如何去找到最合适的杠杆？诸如此类。“我们问这么多的问题，如果你真的很牛，我们应该很佩服你，而且从你的身上可以学到很多东西。因为这个领域是你要创业的领域，你还不能教我点东西，那说明你对这个领域的了解还不够。”李开复说道。

也正是这些细致的工作成就了李开复。创新工场的投资至今让人侧目：截至2015年9月，投资超过200个项目，总投资额接近4亿美元，投资的公司当中估值超过1亿美元的有25家，最高估值的美图超过了20亿美元。

至今，创新工场的业绩也博得了投资人的满意。“我们在这6年当中募资的速度越来越快，肯定和支持我们的投资人也越来越多。我们的盈利模式就是一个VC基金，年化回报都在40%以上。投资人对于我们的基金回报是认可的，基本上在国内所有的VC里面应该能够进入前5%，甚至更高。”李开复说。

不幸的是，一场疾病让李开复暂别创新工场长达17个月之久。也是在李开复暂别创投领域的17个月当中，中国的创业者迎来了前所未有的悲喜：诸如滴滴出行等一批独角兽公司快速崛起；资本在两年之内经历了从盛夏到寒冬的急转直下。按照滴滴快的CEO程维的话说：“你已经感到资本的冷雨打到了脸上。”

可是，李开复真的离开了创投圈么？答案可能并非如此。在过去的两年当中，李开复选择了一个更加冷静的角度来观察创业环境的变化。“有时候资本过热，让一些创业者和一些投资人没有看清楚方向。”他说。

现在病情稳定之后，李开复已经回归创新工场8个月有余。这8个月，李开复又有了新的思考。“过去我回来的这8个月期间，前几个月正好看到了最火的状态，各家O2O公司融到了巨额的资金，但是在后来的这三四个月里，看到我们进入了资本的寒冬，前后对比差别很大。”他说，在O2O领域创业，有很大的挑战。我们还是希望看到，能够真正对用户产生价值的服务，而且是用户真得愿意掏钱来买服务，而不是因为补贴才来用服务。

此外，李开复如今正在观察哪些项目？又如何看待中国创投领域泡沫？

你认为2016年比较好的投资领域是什么？

李开复：2016年有几个比较大的趋势，我们会很看好。一个是智能硬件领域。但是我们不会说物联网时代来了，所以蜂拥进入这个领域。之所以看好这个领域，是因为中国制造正在变得强势，而且中国有很好的市场，有更加低廉的硬件生产能力，如果能够做出一些优秀的智能硬件，能够解决用户的问题，能够挣钱，就能够把智能硬件的热潮滚动起来。

第二是内容的互联网化。这个可能很多人觉得已经发生了，但其实还没有。因为现在最棒的视频内容还是在电视上，但是网络上的内容，比如说《奇葩说》这一类的节目已经开始流行了。我们认为，更多的聪明人，会从传统的渠道走入互联网的渠道。传统内容的互联网化，可以产生出很大的价值。因为越来越多的眼球在那，更多的广告就会投入，而且以后它的收费模式可能会超过广告，因为互联网是可以互动的，是可以用虚拟商品的方式来挣钱的，所以这一类的内容我们看好。

另外，我们对于95后、00后喜欢的内容也非常看好。因为95后、00后是真正的移动互联网时代的原住民，他们对这些新的内容的嗅觉和他们的品味是与我们很不一样的，而且我们认为他们会引领那些85后。所以我们非常关注这些95后、00后他们喜欢什么、看什么，也愿意投资一些公司做他们喜欢的内容。

第三是B2B领域。B2B的时代会来临，会比美国迟一段时间。B2B这件事情，以前说了很久，但是都没有特别做得很火，就是因为当年的B2B就是阿里巴巴的“黄页”模式。现在，因为交易已经开始，所以有了交易的B2B未来可能是非常巨大的一个产业。

你认为中国互联网投资、创业的泡沫大吗？

泡沫整体我觉得不大。一方面，泡沫已经破了一些，O2O领域之前有一些被过分炒作的案子或创业者，烧出了用户，但是没有烧出价值。

另外，有一些投资人可能从原本投资后期扩展到早期，或者中期，不太了解早期的一些规律，看到很有魅力的创始人，或者很大的产品相关数据，就拿钱砸进来，或者竞价，在某一些领域就造成了比较多的泡沫。

在过去两三个月，创业者们已经看到了融资的挑战。可能未来的半年，甚至一年当中，还会有不少公司面临融资困境，甚至关闭，但是我觉得整个创投圈的项目估值正在逐渐接近理性。

你如何避免和BAT的投资竞争？

幸好我们这个投资阶段不存在这个问题。因为BAT不太会投A轮的项目，对他们而言，这些项目也看不清楚，如果BAT每一个都去倾斜资源，就没有那么多的资源可以分了。BAT基本还是会看中C轮左右的项目。如果我是C轮的投资人，我可能就会说，还是有些领域BAT的资源不见得是最好的杠杆。

比如在有些领域里，如果创业者真的想做伟大的公司，不想这么早就投降了，因为你抱了B可能得罪了AT，抱了A可能得罪了BT，所以这些公司还是有自己的成长空间。但我还是很高兴自己在做A轮，因为我们不会面临这个问题。

在你过去的投资案例当中，创业者常犯的错误有哪些？

我们看到的创业者常犯的错误有好几个：第一个就是执行力不够强。团队可能对一个行业的把控很好，创始人也很厉害，但是在执行过程当中，跑得也许没有竞争对手快，或者产品做得没有在原来预期的时间点达到里程碑等。

第二个问题是不专注。每一位创业者都很聪明，但是聪明的人往往点子会很多，团队什么都去试，你会发现无论是彼得·蒂尔的《从0到1》，还是埃里克·莱斯的《精益创业》，这些理论都是提倡创业者要快速执行迭代才能够把创业做起来，所以不专注则是对创业的致命打击。

第三是创始团队不和。这个不和其实源于没有长久的认识和前期的信任基矗

你现在投资的最大动力是什么？

我们想帮助年轻人。看到他们的成功是我们最快乐的事情，我们希望能够在他们的创业过程当中，给创业者真实的加分。并不只是说看到他们的成功、融资、上市、产品受欢迎，这个当然也会分享他们的喜悦，但是真的让我们觉得最有成就感的是我们真的帮助了他们，他们真心的感谢我们的帮助，这是我们最快乐的事情。

三、什么叫运用数据？

应用数据是属于或由应用创建的数据。应用数据可以分为应用内容数据、应用缓存数据、应用配置数据、应用数据耗尽、应用平台数据和系统级应用数据。

应用内容数据

几乎所有的应用程序都有某种核心数据要存储，无论是在运行它们的设备上，在云中，还是在两者的混合上。－

四、李开复的成功的十大秘诀？

1、自信不失谦虚谦虚不失自信

2、天赋就是兴趣兴趣就是天赋

3、思考比传道重要观点比解惑重要

4、我不同意你但我支持你

5、挫折不是惩罚而是学习的机会

6、创新不重要有用的创新才重要

7、完美的工作成长兴趣影响力

8、用勇气改变可以改变的事

9、做最好的领导让员工做有兴趣的事

10、价值不是你拥有多少而是你留下多少

五、access数据库运用？

Access的用途体现在两个方面：

一、用来进行数据分析：Access有强大的数据处理、统计分析能力，利用Access的查询功能，可以方便的进行各类汇总、平均等统计。并可灵活设置统计的条件。大大提高了工作效率和工作能力。

二、用来开发软件，比如生产管理、销售管理、库存管理等各类企业管理软件，其最大的优点是易学。

六、怎么运用数据透视表做数据汇总？

一、如果是2003或以下版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后选择菜单中的数据－数据透视表和透视图，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。

二、如果是2007或以上版本，选中要做透视表的数据区域，一定要包含字段名，然后工具栏-插入中选择 数据透视表，接向导操作，在布局中试着把需要的字段拖进透视表的结构图上，将字段分别放在行、列和数据的位置，在数据中可选择不同的统计方式，你要的是合计，确定即可。

七、怎样运用大数据进行精准营销？

在精准营销的过程中有一种营销工具叫做数据管理平台（Data Management Platform，简称DMP），能够为广告投放提供人群标签进行受众精准定向，并通过投放数据建立用户画像，进行人群标签的管理以及再投放。

另外还有需求方平台（Demand-Side Platform，简称DSP），为需求方（即广告主或代理商）提供实时竞价投放平台，需求方可以在平台上管理广告活动及其投放策略，包括目标受众的定向条件、预算、出价、创意等设置，DSP通过技术和算法自动优化投放效果并提供数据报告。

具体是如何实现数据输入、标签生产与管理、数据输出可见下图：

这整张图反映的是用户数据中心的大致工作流程。

在这其中，分析引擎对数据进行清洗，将有效数据发送到算法中心，算法中心结合标签规则模型对数据进行机器学习和数据挖掘，将数据标签化处理后返回给标签管理平台，标签管理平台通过输出接口同步数据到各数据应用平台，如DSP、PCP、AdX/SSP或其它平台。

题主提及的“如何从海量的数据中挖掘受众需求”，在精准营销中可以分解为：如何寻找到最核心（转化率高）的目标人群、如何优化出最合适（点击率高）的素材，以及如何在人群+素材+投放时间……等因素的组合中寻找出最优解。

而算法是精准营销的“大脑”（自动化策略）部门，需要对广告投放投放全流程进行数据分析与挖掘，协助客户服务部门及广告运营部门进行广告投放前的数据预估、自动优化广告投放策略等工作。

八、智能化数据排查如何运用大数据？

1.建立大数据库。

2.设置智能排查索引顺序。

3.排查过程逐步细化。

九、亚马逊运用大数据的过程？

“数据就是力量”，这是亚马逊的成功格言。EKN研究的最新报告显示，80%的电子商务巨头都认为亚马逊的数据分析成熟度远远超过同行。亚马逊利用其20亿用户账户的大数据，通过预测分析140万台服务器上的10个亿GB的数据来促进销量的增长。亚马逊追踪你在电商网站和APP上的一切行为，尽可能多地收集信息。你可以看一下亚马逊的“账户”部分，就能发现其强大的账户管理，这也是为收集用户数据服务的。主页上有不同的部分，例如“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”，亚马逊保持对用户行为的追踪，为用户提供卓越的个性化购物体验。

灵活利用Hadoop技术

亚马逊通过多种工具在云端扩展其大数据应用，如数据储存、数据收集、数据处理、数据分享和数据合作。亚马逊灵活的MapReduce程序建立在Hadoop框架的顶端，两者很好地互补，帮助零售商高效地管理和利用分析平台。具体来说零售商店15亿的产品目录数据，能通过200个实现中心在全球传播并储存在亚马逊的S3界面中，每周进行将近5亿次更新。同时S3界面上数据的产品目录每三十分钟都要进行分析并发回不同的数据库。

十、如何运用数据模拟运算分析？

1、先构建如下所示的框架，即两个9分别输入两个单元格，同时构建两个等差数列。

2、A4单元格中输入公式=A2*A3，回车，如下图所示。

3、选中A4：J13区域，依次点击数据-模拟分析-模拟运算表，打开模拟运算表窗口，如下图所示。

4、鼠标指针放在输入引用行的单元格输入框中点击A2单元格，在输入引用列的单元格输入框中点击A3单元格，如下图所示。

5、之后点击确定，模拟计算完成，结果如下所示。

6、此时可以点击数据区域复制-粘贴为数值。

7、最后，删除两个9所在的两行，给表格添加边框，一个九九乘法表就制作完成了。