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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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