京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代是必然 人类正处在新时代的起点上_数据分析师考试
大数据时代已然展露出其恢宏磅礴的历史趋势,但没有人能够预见在新常态下它到底将扮演何种角色,到底将如何改变世界。在信息大爆炸,数据量飞速增长的今天,大数据时代已成为一种必然。我们可以把大数据看成是数字世界对物理世界的镜像,以现在物理世界的数字化程度来看,目前的镜像度不超过5%。因此,大数据的未来还会更好、更快,人类正处在新时代的起点上。
大数据=互联网+云计算
关于互联网、云计算和大数据之间的关系,可以如此理解,“互联网妈妈和云计算爸爸生了个大数据孩子”。如何解读这三者关系呢?这三者的起源是互联网,互联网出现之后有大量的非确定性状态和非确定性业务发展和扩展,以及子数据,包括用户规模和数据量的增长。那么传统的IT就没法处理,所以就必须有新的IT架构出现,那就是云计算,最典型的起源就是谷歌的三架马车,来构建全球的信息的技术,所以云计算是支撑互联网快速发展的技术使能型,互联网快速发展,导致用户越来越多,那么数据就会越来越多,云计算技术是处理互联网和大数据的一种技术体系。云计算是对互联网和大数据的有效支持,互联网则提供了一个人的行为有效量化的、不受别人侵犯隐私的观察渠道。
因此,云计算、互联网、大数据三者之间关系的解剖是理解大数据产业发展以及未来战略设计非常重要三个关键因素
大数据是把双刃剑
没有人能否认大数据正在开启一次重大的时代转型,像互联网浪潮一样,大数据将全面甚至更深层次地改变人们的生活、工作和商业模式。大数据是把双刃剑,首先体现在它所带来的大数据产业的机会与约束上。现在大数据如此火爆的时候,我们对数据的利用率还不到7%,可见数据的挖掘使用,还存在着不可预想的发展空间。而另一方面,在移动互联网盛行的当下,网络处处留下了我们的“数据”,一定程度下,衍生了网络安全问题。如何找到平衡点,让大数据服务于人类而不会失控,也是值得思考的问题。
大数据的出现是必然
大数据未来更大的空间在于人工智能,这方面可想象的空间非常大。正如之前所说,人类对大数据的应用还不到7%,在未来,人工智能将是大数据产业发展的主要方向之一。
就如同电影《永无止境》提出的问题:人类通常只使用了20%的大脑,如果剩余80%大脑潜能被激发出来,世 界会变得怎样?在企业、行业和国家的管理中,通常只有效使用了不到20%的数据,如果剩余80%数据的价值激发起来,世界会变得怎么样呢?随着互联网、大数据的不断发展,如果人类利用了更大的大数据,世界又会发生什么呢?人工智能在未来又将带给我们什么惊喜呢?那就取决于你的想象力了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13