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