ps.奉上今天的更新🐣，顺便给『起点』515粉丝节拉一下票🈶，每个人都有8张票㊙，投票还送起点币🍒，跪求大家支持赞赏🎂！

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👌。

【马上就要515了👭，希望继续能冲击515红包榜🏒，到5月15日当天红包雨能回馈读者外加宣传作品🌆。一块也是爱🐇，肯定好好更🏤！】

本章未完，点击下一页继续阅读