近几年，在各类学术期刊中，关于大数据先进理念、关键技术和核心算法的讨论越来越多。“阵法”越来越复杂，“刀剑”越来越锋利，但是对于怎么“杀猪砍牛”甚至“斩虎屠龙”，报道得反而比较少。本期“大数据创新实践”专题就是希望通过几个详细的案例，让读者看到大数据在不同应用场景产生创新价值的出发点、方法论和成果，使读者不会再觉得大数据创新是一件遥远而缥缈的事情。
李广等人的论文《结合深度学习的工业大数据应用研究》介绍大数据在工业领域的应用。大数据和智能制造的结合是一个巨大的方向，作者从刀具磨损情况定量刻画和断刀异常检测这个非常具体的问题切入，巧妙地运用深度学习技术，精细刻画磨损程度，精确检测异常断刀，从而大幅度降低成本，提升品质。同时也给出了一个非常有代表性的把深度学习应用于时间序列的方法。
刘楚楚等人的论文《基于公开数据的特殊人群在线活动特征挖掘》关注的是艾滋病患者和男同性恋者的活动规律和心理状态。通过分析百度贴吧的文本数据，得到了很多深刻的洞见。由于可控实验和问卷不一定反映受访者内心真实的想法，而本文使用的是公开的非受控数据，减小了受访对象在问卷回答中的偏差。这种非控制条件下的大数据分析可能会成为社会学、经济学和心理学研究的重要方法论。
耿屿等人的论文《基于社会化大数据的音乐文化研究进展》关注的是音乐文化研究。作者指出，一系列音乐社区和社交网站的出现，使得通过数据分析对音乐文化感知、音乐文化社会学和音乐文化传播学进行定量化或半定量化的研究成为可能。读完这篇综述，相信很多读者会跃跃欲试，想要对自己喜欢的音乐做一番研究分析。
周涛等人的论文《利用网络数据预测企业失信行为》研究了一个典型的金融问题——企业失信预测。作者分析了400多万家企业，其中包括26家有失信行为的企业。这篇文章最重要的发现就是企业的失信行为也具有网络效应。基于这种思想，把网络特征放入预测模型中，预测的精度可以大幅度提升。当然，在实际应用中要考虑的数据还不止于此，所用的模型也更加复杂，作者选择了一个最简单的例子把最重要的思想展示出来。
研究社交网络信息传播的论文多如牛毛，但是秦烁等人的论文《在线社交媒体信息冗余现象建模与实证研究》切入点非常有趣，关注的是微博、微信等平台中热点信息重复推送和转发形成的“数据窒息”现象。除了分析了节点收到冗余信息的概率以及影响这个概率的各种原因之外，作者还从营销的角度探讨了信息冗余在广告推广和产品营销方面的意义，提出了基于信息冗余的定点投放策略，可以很好地实现信息大范围的覆盖。
本专题的第一篇和第四篇论文已经产生了实际的商业价值，希望读者能够从中看到大数据的巨大潜力。
周涛（1982-），男，电子科技大学教授，主要从事统计物理与复杂性方面的研究。在《Physics Reports》《PNAS》《Nature Communications》等国际SCI期刊发表学术论文300余篇，引用20000余次，H指数为68。2009年获教育部自然科学奖一等奖，2011年获第十二届中国青年科技奖，2014年起，历年入选Elesvier最具国际影响力中国科学家名单（物理天文类）。2015年当选第十二届中华全国青年联合会常务委员，并担任科学技术界别工作委员会副主任。2015年当选全国十大科技创新人物。2017年获全国创新争先奖。2018年起任四川省政协常务委员。
