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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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