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虽然比特币的挖掘并不成功🍀，不过也不是完全没有收获🐺，至少通过这次比特币挖掘可以知道🎅，笔记本的计算力是远预期的🍂。???????笔趣阁?ｗ?ｗ?ｗ?．ｂ?ｉ?ｑ?ｕ?ｇ?ｅ．ｃｎ
按照比特币挖掘的模式🅰，比特币获取量等于计算力占比🆖，这个占比是某台计算机在整个国际互联网范围内👜，所有挖矿计算机的计算力总和里的占比🏙。
从这个角度讲➗，既然莫回这里呼呼的冒比特币🐑，十分钟能挖二十多个👤，那么换句话说🍿，这台笔记本的计算力占比至少高达9o%👪。这只是莫回的大致估算🈁，并且很可能更高🌯。
9o%什么概念🍘，大概意味着🈺，这一台小小的笔记本👐，它的计算力至少相当于其他所有挖矿计算机计算力总和的九倍☔！
一端是一台个人用的笔记本电脑🍱，另一端是数百万乃至数千万台挖矿计算机......
换个角度讲⏬，这一台笔记本的计算力至少相当于近千万台计算机计算力的总和......
千万台计算机......
莫回被这个数据吓了一跳🍻，这太吓人了➖，现有的一切级计算机放到它面前全部是渣渣✂。
不过这也给了莫回灵感➗，既然它计算力这么牛叉🐡，那最适合他的赚钱方式应该就是大规模计算方面了🌿。
莫回突然笑了🏊，这还真是踏破铁鞋无觅处🏟。
莫回是个码农🐣，并且还是玩大数据的码农🎳，这还真是专业对口🐡，只要他把大数据的程序编写好🍼，让这台级笔记本来计算🎶，那么可做的事情就很多了🍻。
先进入莫回脑海里的就是金融大数据🏃，只要莫回能够开出一款大数据软件👰，让它自动搜集网络上的相关信息🈴，然后进行深度的数据分析🍈，那么很容易能够将一个公司的实际经营状况分析出来🍳。
这些数据只要利用好了🌀，完全可以利用在股市上嘛🌔，只要有无穷计算力做保证🏣，那么分析结果将会无限趋近于真实情况⛑，甚至会那个企业的董事长还要准确的把握住企业未来展状态🐎。
莫回通盘考虑了一下🌪，感觉这个想法应该有足够的可行性⛔，程序自己编写就足够了🏼，网上的公共渠道也可以提供足够的信息⏩，只要数据分析算法设计好🈯，最终输出的结果将会有极大参考价值🏽。
不过这事对于软件开来说是一个大项目🈲，恐怕很难一个人在短期内完成🌋，不过这也不用太过担心♑，莫回的想法是拼接🎓。在网上寻找各类开源软件🎣，然后将这些软件拼接起来🐾，先做成第一版的大数据金融分析软件👢。
等第一版软件出来⛱，实际运行测试🐾，开始帮助他炒股挣钱之后🆘，他就可以用这些钱来雇人帮忙开软件了♿。
到时他可以将整个软件分成很多个模块⬛，每个模块一个包➰，无论是包给个人也好🏆，还是包给其他软件公司也好👂，这样分解开🎥，最终再在他这里组装在一起🍸。到时他就是一个项目经理的角色🐚，只要控制好整体的开进度👍，完全可以遥控很大的一个团队帮助他进行开🌉。
这款软件的名字莫回已经想好了🎷，就叫股神🌼，他准备先开股神1.o版🏅。
开周期莫回暂时无法预期🍄，不过可以想见的是🐱，即使做一个拼接组装的活🐴，中间也会有大量的接口开工作⛪，将这些软件拼接在一起的粘合剂和组装平台就需要他自己动手了⌚。
具体工作量无法预估🍜，只能先干着再说🏢，如果开源软件刚好都能找到合用的🎬，这个周期自然会短不少✏，如果很不巧⬜，没有合用的软件🏡，估计他就得自己开🏆，这所耗用的时间就没头了🅱。
莫回给自己列了一个工作进度表🏞，按照这个进度表开始逐条逐项的完成和推进🉑。
如果想要“攒”一个股神1.o🏫，那么有几个必须的关键功能模块㊙，比如股神1.o的大脑🍼，这将是一个大数据分析模块👯，它负责将所有搜集来的信息进行整理加工👲，并且从中提取具备指导意义的分析结论🍩。
这个数据分析模块🐸，它必须同时具备显性因果分析能力🐉，和隐性因果分析能力🏬。
比如生猪存栏数据下跌🆕，必然导致随后的猪肉价格上涨🌳。生猪存栏数量与猪肉价格存在某种必然的因果关系🏋，而数据分析模块🌚，必须具备识别这种明显由因就可以导致果的因果关系的能力🌯。
比如东南海峡输油管道生破裂🌝，必然导致帝国东南大区油品价格上涨🐒，这也存在某种必然的因果关系❄。只不过与生猪存栏数据不同的是⌛，生猪存栏数据属于常态化数据🍋，它每天都有👘，每天都有浮动🌎，而油管破裂属于偶事件🏹。
虽然油管破裂属于偶事件🌛，但是数据分析模块必须具备识别这种偶事件🏐，进而给出随后由其导致的必然后果的能力🉐。
类似的因果关联事件或者数据很多👂，数据分析模块必须具备识别这种显性因果联系的能力🏼。
与这些显性因果相对应的🌺，就是隐性因果联系👰。
那个著名的啤酒和尿布的案例其实就是隐性因果联系🏜，这些隐性因果之间🍶，不一定具备必然性🌉，但是因和果之间🍝，往往存在或然性联系🌃。
就单个事例来说🎿，这种因果联系未必成立🌃，但是将其置于一个足够大的基数上时♏，这种因果联系就凸显出来🏄，这是一种概率学意义上的因果关系🎹。
另外有一个案例👃，就是基于这种概率学因果关系的🈶。一个搜索公司🌑，它想研究今年冬天流感爆的可能性👉，但是它研究的角度非常有意思🌭，他不是从医学角度来研究🎦，而是程序和算法角度来研究🍑。
它通过分析5ooo万条最频繁检索的词汇🐨，将之和疾病中心在5年间季节性流感传播时期的数据进行比较🍓，并建立一个特定的数学模型🏘，从中寻找关联性🐣，寻找那些隐藏起来或然联系👫，最终它成功预测了流感的爆➰，甚至可以精确到特定的地区和城市🍹。
如果说显性因果只需要事先标注和设定🐤，那么隐性因果明显就需要挖掘和寻找了♉，而如何找到这些隐性因果🎱，就是数据分析模块的主要功能🎳，同时也是这个模块是否设计成功的一个标志性指标🍣。
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