京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
破解大数据时代的“战争迷雾”_数据分析师考试
忽如一夜春风来。一个大规模生产、分享和应用大数据的时代正在开启。
这神奇的大数据到底有什么作用?如何在战场上有效地利用它?笔者走进军队重点实验室——解放军理工大学指挥信息系统学院军用数据与知识工程实验室,带你一探究竟。
破解“数据海洋”难题
数据不断更新,信息快速传递。战场信息和旅、营、连三级指挥数据在实验室屏幕上高速流转,实验室的郝文宁教授边走边介绍:“未来信息化条件下,战场环境日益复杂,基于信息系统的各种作战力量以大空间、多渠道、多方式广泛作用于多维战场空间,引发了数据规模的爆炸式增长。这些数据由于体量巨大、类型复杂,极易使军事指挥决策者深陷‘数据海洋’,从而影响决策水平和作战效能。”
只见郝教授在大屏幕中输入关键字“机动”,数万条相关信息链接立即分页呈现。郝教授解释,这些数据出自各军兵种和作战部队,往往因“条块分割”而导致数据关联判别程度低,难以支撑协同指挥。因此,如何建立全军统一的数据处理系统,是首当其冲要解决的问题。
据悉,该实验室的大数据研究十几年前就已开始。1998年初步实现了军事训练数据的关系化、标准化管理,2000年实现了多节点群联合作战演习的数据同步,2004年首次提出军用数据完整利用链的构建方法,研发了“军事训练数据服务支撑平台”,解决了诸军兵种联合演习数据的远程接入、汇聚等技术难题。
让指挥员“耳聪目明”
信息化战场的指挥员,需要像大公司CEO一样,紧盯着大数据屏幕指挥战争。因此,数据是否精准、正确,将直接影响指挥决策的成败。
走进数据采集处理实验室,各种形状各异的仪器装备让笔者眼花缭乱。随着陈刚教员的指引,笔者看到3个黑盒子,大小分别像一部手机、一个移动硬盘、一个DVD播放器。据悉,这3个不起眼的装备,就是该实验室为解决演习数据采集而研发的“单兵单装定位设备”“手持调理终端”和“北斗数据处理服务器”。这些装备可随身携带,可以实时采集、传输作战单位信息。
如今,该实验室已拥有全军规模最大的军事训练数据资源,正在加速建设全军首个军事语料库和军事训练本体库。“有了准确的战场数据来源,通过数据深度挖掘,指挥员就能快速获取并分析战场感知元素,从中发现作战对手的军事企图和行动规律。”陈刚教员介绍说,依靠大数据作支撑,指挥员在未来战场上将更加“耳聪目明”。
打赢实验室里的战争
战争胜负归根结底是人才的较量。建设信息化军队、打赢信息化战争,迫切需要一大批军用数据与知识工程方面的专业人才。
在中国工程院李德毅院士指导下,数据规划建模、数据挖掘与信息决策、数据可视化、数据质量控制、数据采集处理、大数据技术等6个课程实验室和2个数据工程专修室相继落成,教学内容、环境、手段与作战部队保持高度同步,该实验室已成为我军军事训练领域基础数据研究与服务保障的权威专业机构。
去年6月,该实验室奉命与南京军区某部进行联教联训,该院本科学员申屠钦受命担任作战“参谋”。接到指挥部传来的新指令,他综合运用各种战场数据和决策辅助系统,迅速制作生成一套完整的作战方案。“实施火力打击!”一声令下,指挥车的屏幕上显示出数套发射单元的操作进程,随着一枚枚“利剑”腾空而起,作战任务圆满完成。
大数据的广泛运用,是数据制胜的信息化战争的必然趋势。未来作战,如何利用战场数据支撑指挥员科学决策,是我们必须应对的挑战和机遇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16