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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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