京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
八部电影帮你看懂大数据_数据分析师考试
如果你是位数据分析行业的专家,你肯定以为我们会提到《点球成金》(Money Ball),很遗憾以下将要介绍的电影貌似与大数据无关,但能帮助我们从八个不同角度解读大数据的未来,以及,作为IT经理的我们的未来。
一、《V客帝国》
(V for Vendetta 2005-James McTeigue)
在大数据的世界里,V并非指“仇杀”(Vendetta),而是著名的3V定律:
Velocity速度——以接近实时的速度处理数据产生报告,而不是像过去那样漫长的休假结束后才能看到报告。
Volume容量——在不断膨胀的海量数据中依然能发现有价值的信息。
Variety多样性——能处理各种数据源(结构化、半结构化、非结构化数据)
二、《速度与激情》
(Fast and the Furious 2001-Rob Cohen)
在未来数据驱动的企业中,任何一项业务计划能否成功都需要依赖飞速的大数据分析,企业间比拼的是大数据跑车的极速性能,如果你能比竞争对手更快了解一个业务计划的可行性并快速决策,你的将成为快公司,而那些不够Fast的CIO们,迎来的将是老板的Furious。
三、《淘金记》
(The Gold Rush 1925-Charles Chaplin)
你也许不止一次在讨论会上听说:数据将是未来世界经济的“原油”。大数据是个大金矿,但是对于大多数企业来说,通往大数据致富的道路铺满荆棘而不是鲜花。最大的障碍不是技术,而是来自企业向数据驱动型企业文化的痛苦转型,其艰难程度堪比卓别林在阿拉斯加啃鞋底。
四、《飞屋环游记》
(Up 2009)
Pixar出品的最感人的电影非《飞屋环游记》莫属。影片为我们展示了在云端漫游的浪漫和快乐。是的,弹性云基础设施能很好地应对大数据的规模增长。如果你过于关注大数据硬件的可扩展性,那么说明你还停留在解决技术支撑层面的事情,而不是大数据的商业价值。Amazon和Joyent这样的弹性云服务商能帮企业忘掉大数据的技术性问题。
五、《象人》
(The elephant Man 1980)
大数据世界也有一头风骚无比的黄色大象——Hadoop,曾经是Google的一个项目,开源后成为大数据基础设施的基石。Hadoop还提供一系列相关配套工具,将Hadoop的潜能发挥到极致,例如Ahache Mahout——机器学习,和Apache Hive——在Hadoop之上搭建数据仓库,并与MongoDB等NoSQL数据库形成天作之合。
六、《泰坦尼克号》
(Titanic 1997)
没有对隐藏的未知因素进行建模和分析就做出的决策将可能是灾难性的。大数据给你看得见的信息,同时还能从数据中发现你看不见的东西。分析海量数据之间的“模式”、“关联”..你会发现很多水面下的信息内幕。例如,汽车颜色与保险费用之间的关系。大数据时代之前,大多数的企业管理都盲人骑瞎马,或者像泰坦尼克号那样黑夜中在冰山中穿行。
七、《少数派报告》
(Minority Report 2002)
《少数派报告》中,阿汤哥工作的犯罪预防部门采用的基本是预测型分析技术,这也是大数据的杀手应用,未来的优秀企业领导者无需借助管理艺术、或者类似玛雅巫师的管理哲学,机器学习和数据挖掘技术将成为管理者的数字水晶球。
八、《老无所依》
(No country old men 2007 )
这个故事有点残酷,但事实就是如此,大数据需要全新的技能组合,在大数据面前甚至80后都不再年轻。老一辈数据库专家们需要洗心革面,全身换血,掌握最新的数据存储和处理技术。此外,大数据的“多样性”还意味着大量数据将来自互联网的API或SPARQL等端点,利用这些数据你还需要掌握Python、PHP、Java等技术
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22