团体就比如说一个国家。
可以换句话啊换个例子来说。
比如说一个计生的问题。
这个计生的问题虽然是一个很敏感的问题但是这个可以很精准的表明一些大数据的作用并表明一些如果数据之间的信息闭塞能够导致大数据的准确性。
首先说这个计生的问题就是人口的问题和计划生育的问题。
一个地区有一个地区的思想，甚至说一个市的几个县当中可能对于生孩子这件事情都是有不同的计划和思想感悟的。
其实我们说这个区的思想感悟其实算是一个闭塞的问题。
我们就可以觉得这几个县市区当中他们是处于数据之间信息交流不顺畅的一个局面。
然后他们数据之间并没有互相影响互相引导。
然后当一些全国性的人口普查到来的时候，每个县增长了多少人口损失了多少人口，每个市增长了多少人口损失了多少人口上升到每个省，然后这所有的大数据就都出来了，汇成了一个表格源源不断的向国家输送而去。
这个表格就可以看出了一个区域的意向，一个区域的计生意向，就完完全全的表露在了一个直接领导人的身上。
那么这个领导人就可以根据相应的数据来计算一些数值然后来制定一些政策。
那么这个大数据的体验体现在哪里呢，这个大数据无可厚非的一件事情就是他是最准确的，然后最无可厚非的一件事情就是它能够体现出来一个地区的人的思想。
甚至说我们可以从这个大数据就可以看出来一些地区的发展情况。
这就是为什么最近而来让城市的人生二胎这个政策也越来越变得紧锣密鼓的实行了起来。
虽然说没有具体的发布但是这个政策的号召在各种媒体上响应的越来越彻底。
那么国家如何制定了这个政策那，就是通过那些数据的表明现在人口生育欲望降低。
这个数据就可以换着英雄联盟上来说玩家的兴趣度降低。
然后玩家的兴趣度降低导致引入新玩家的数量降低，这也是英雄联盟总结出来的。
你说我们每个玩家之间的信息交流很厉害吗？看起来我们每个玩家无时无刻的都在一个进行信息的交流，但是我们的交流实在是太闭塞。
在我们的圈子里我们可能有很多喜欢玩英雄联盟的玩家，并把英雄联盟作为一个要玩很长很长时间的一个游戏，但是还是有人很讨厌很讨厌这个游戏并且在他的
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