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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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