天气数据api接口 苹果手机天气api怎么设置？
苹果手机天气api怎么设置？
苹果系统自带的天气由雅虎提供。雅虎天气不支持空气质量(aqi)的显示。如果想让天气显示aqi，可以从Appl
天气aql指的是什么？
天气aql是指空气质量和空气污染指数的等级。
为何有人说数据将成为无价之宝？
数据本身是没有价值的或者是极小的，价值是被赋予的。就像黄金一样，黄金的价值就是它的应用前景或者场景。
数据的价值就是数据能力所体现的收益，或者说投资回报。
今天，我们将讨论数据功能和价值。说到大数据，就不得不提数据仓库。在最后阶段，企业数据仓库可能成为大脑的中枢神经系统。如果要支持整个复杂的大脑和神经系统，需要一系列复杂的机制来配合。
一、抽象的数据能力架构我把数据能力抽象概括为四个方向:传输能力、计算能力、算法能力和数据资产级别。后面我会讲在这四种能力上概括的数据应用和价值。
1.数据传输容量
数据的大部分使用场景必然会涉及到数据传输，数据传输的性能决定了一些应用场景的实现，实时数据调用、处理、算法推荐、预测等。传输抽象出来的支撑体系是底层的数据存储架构(当然在不同机房传输也要考虑网络环境)。简单的小数据量调用一般不涉及这些，但是当数据量很大，高并发，SLA要求很严格的时候，就是对数据传输能力的考验了)。
从产品的角度，我把数据传输能力分为:底层数据传输效率和应用层数据传输效率。
底层数据传输效率是指数据源进入后的预处理阶段的传输效率，即在其被处理成产品所需的数据可交付物之前的阶段。
Ps:数据需要长时间的处理才能被产品使用。应用层数据产品基本不覆盖底层数据处理环节，但数据产品会使用指定的数据可交付物(即约定的结构化或标准化数据)，在产品匹配并处理实际应用场景后，使用这些数据可交付物提供数据服务。甚至涉及底层数据管理的相关产品都是对元数据、使用日志或编写的shell的调用。
底层数据处理和计算所涉及的传输效率，直接决定了支撑数据产品高性能、高可靠性的自我需求；应用层的传输影响用户体验和场景的实现。传输机制和系统就像遍布全身的毛细血管一样复杂，但循环速度直接决定了大脑供氧是否充足。
2.数据计算能力
数据计算能力就像造血系统，根据各种来源的营养原料产生血液。而源数据通过高电平。性能底层多存储的分布式技术架构，在ETL(提取、转换、加载)清理之后，产生了在数据中间层通用化的结构化数据可交付物。计算速度和造血速度一样，决定了供给。计算速度直接决定了数据应用的时效性和应用场景。
目前最常见的是线下仓库盘点，大多起到的是事后诸葛亮的作用，即没有办法保证数据的时效性，延迟数据分析应用的输出，导致经验多，实时决策困难。而实时的仓库盘点，甚至是数据湖的实时处理，也逐渐打通了多种场景。让 更不考虑日益强烈的实时性要求所带来的巨大成本是否真的能创造出同等的效益。
强实时可以更接近a "未来 "状态，也就是这一刻。这远比算法更有价值对未来的预测，因为对一个企业来说，把握现在比构建一个多变的未来更有价值。即使在数据处理快于神经元传输的情况下，数据处理的驱动结果，从你得到脑电波的那一刻起，也比神经元向驱动肢体的传输快得多。
是不是类似于兵马未动粮草先行的场景？当然，这是从数据计算能力的角度。从我个人的角度跳出来，整体数据能力强到一定阶段后，会在主观上改变你的个人意志，也就是通过引导你的大脑控制或决定你的个人行为，而不会让你感觉到，所以可以理解为在主观上改变你的个人意志。从人类的角度来看，你不。;我不知道或直觉上不想决定下一步该做什么，因为大脑是一个逻辑处理器，当然这涉及到心理学，所以我赢了 这里不赘述，接下来我会在另一个空间讲数据应用的未来前景和设想。
3.数据资产能力
每个人都在谈论 "大 "数据，所以数据阶越大越好？不，从某种角度来看，大量没有价值或未开发的数据是一种负担，巨大的资源损失可以 不会轻易被消灭。
随着数据量级的快速放大，带来了数据孤岛:数据不可知、不连接、不可控、不可取；那么零散的数据只有转化成资产才能更好的利用。
什么是数据资产？我觉得可以广义的定义为直接可用的交付数据，可以归类为资产。当然，有许多形式的数据可以直接使用，比如元数据、特性、指示器、标签和ETL结构化或非结构化数据。
目前，数据湖的使用场景也在不断拓展。直接、实时地使用和处理数据湖数据的趋势是扩大企业数据资产范围和资产利用率的一种。这有利于突破数据仓库模型的数据框架限制，改变数据使用会有更大的想象空间。
数据资产的价值可以考虑两部分:一部分是数据资产直接实现的价值；另一部分是通过将数据资产作为资源处理来提供数据服务。服务的商业价值。
第一部分很好理解，就是根据数据量来评估数据集的输出变量值，比如标签、样本、训练集；第二部分价值，比如通过自身数据训练的优化算法的应用提高业务收入的价值，或者根据数据的广告化实现营销，甚至沉淀的数据资产管理能力作为知识的无形资产服务于外界的价值。这些间接实现数据应用和服务的，也是数据资产价值的体现，可以精细量化。
4.数据算法能力
其实传输能力和计算能力都是相对偏向于底层数据的实现，而最接近业务场景的是算法能力提供的算法服务，这是最直接应用到业务场景，更容易被用户感知的数据能力，因为对于传输和计算，用户感知的是速度，从用户来说快是合适的 因此用户不知道何时何地进行计算或传输。
算法对业务的应用场景是一个从0到1，从无到有的过程。而算法是基于数据传输、计算和资产能力，或者换句话说，三个基础能力的封装进化。
算法的能力是将多个数据集或尽可能多的数据转化为决策结果，应用于业务场景。算法能力的强弱反映了三种数据能力是否高效配合，是否存在木桶效应，更糟糕的是没有木桶。当然，简单的算法也可以作为无形资产的知识沉淀来提供服务。
对于数据能力架构中的四种能力，传输、计算、资产是基础能力，算法是高级概括能力。能力的输出和应用才能体现数据的价值，数据能力的最大输出考验着整个数据产品架构体系的通用性和灵活性。因为我们需要面对由各种业务演变而来的多种场景，对数据能力的需求是不均衡的:可能是片面的，也可能是多种能力的协同。这对产品的多功能性是一个巨大的挑战。为了更好的处理这个问题，我们可能需要整个数据平台的产品矩阵来支撑和赋能。
二、数据能力对应的数据价值呈现从数据应用的角度来看，每个能力都可以独立开放或者组合。如果是能力的体现，那就来源于产品形态的问题，是能力适配后发挥作用的可交付物。说到产品形态，可以想象应用场景。
首先，最基础的应用场景是数据的直接调用，数据资产的使用基本上会基于特征、指标、标签或知识等交付形式。对于用户来说，这些数据将作为半成品原料或基础，在业务场景中进行二次加工和应用，如数据分析、数据挖掘、算法训练和验证、知识图谱、个性推荐、精准投放(触达)、风险控制等。数据资产可以通过一些OpenAPI在数据市场中被集体授权。
对于一个工厂来说，只有原始的材料加工(ETL)输出，即核心竞争力除了自身原材料(数据资产)的壁垒之外非常小，需要打包一些上层的基础服务来提升竞争力，因此将数据计算的能力融入到原材料的二次加工(汇总统计)中。
计算的聚合统计能力可以满足大部分数据分析场景的支撑，不仅仅是没有技术含量的原材料输出，还可以避免半成品形式的数据敏感。因为对于统计来说，这是一个分析结果或者结论，不会涉及到自身敏感数据的输出，所以你的核心资产不会泄露，只会输出资产的附加值。换句话说，知识产权专利还在你手里，你可以通过控制专利泛化能力来获得投资回报。
整合计算能力后的一些分析场景，如:人群画像分析、多维交叉分析、经营策略分析、监控分析等。
随着时代的发展和业务场景的增加，工厂持续需要产业转型，需要深化服务产业，逐步摒弃制造形态，全面提升更先进的数据服务。这时候加入算法的能力，更好的完善服务矩阵。
该算法封装了传输、计算和资产的能力，对业务场景目标预测和识别进行了统一和更好的理解。这样企业更容易低成本的接受和使用数据服务，而不涉及数据处理环节，只需要一个目标结果，通过算法的决策作为参考来指导业务方向。比如算法对一些业务场景的预测和分析，甚至一些人工智能场景的识别或者学习和思考，都可以通过算法赋能来实现。对于企业来说，是从无到有的突破，企业的发展进程甚至可能被推进几年。
贯穿以上能力的应用场景，都是对数据传输能力的考验。
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