京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据,新的战略资源_数据分析师考试
19世纪,海军军官出身的马修·方丹·莫里从库房发霉的木箱里发现了大量被海水浸泡过的航海日志,虽然是一些无章可循的东西,页面边上尽是奇怪的打油诗和乱七八糟的信手涂鸦,莫里却如获至宝,他从这些破损的航海日志中整理出了比如特定日期、特定地点的风、水和天气情况的记录,和20台“计算机”那些进行数据处理的人,把这些记录的信息绘制成表格。经过多年的努力,莫里最终绘制了多达120万数据点的导航图,让缺乏远洋经验的年轻海员们能够接受成千上万名经验丰富的航海家的指导,缩短航程,避开风险,抵达彼岸。
今天,越来越多的数据找到我们,覆盖我们,让我们不得不与之打交道,甚至成为其中的一部分。社交网络平台不仅给我们提供了寻找和维持朋友、同事关系的场所,也将我们日常生活的无形元素提取出来,转化为可作新用途的数据;像微博、Twitter这样的平台让人们能轻易记录以及分享他们零散的想法,从而使情绪化得以实现;淘宝、亚马逊这样的电子商务平台则将人们的购物喜好随时记录,将支付能力和信用进行数据化处理。今天的数据伴随着“随时记录、随时量化”而呈现爆炸式增长,就像莫里转化旧航海日志那样,通过存储、清洗、索引、分析,把信息转化为对现在的判断和将来的预测:小到我们可以认识谁,在哪里存在一份心仪的工作,大到预测流感爆发,编制国民幸福指数。
最近两年所产生的数据量等同于2010年以前整个人类文明产生的数据量总和,到2020年,全世界的信息如果装成光盘,光盘重量等于424艘美国尼米兹级航母。牛津大学互联网研究所Mayer-Schonberger教授指出,“大数据”所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。而麦肯锡报告指出,只要具有适当的政策推动,大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
《大数据时代》作者维克托指出:“在亚当·斯密论述18世纪劳动分工时所引用的著名的大头针制造案例中,监督员需要时刻看管所有工人、进行测量并用羽毛笔在厚纸上记下产出数据,而且测量时间在当时也较难把握,因为可靠的时钟尚未普及。技术环境的限制使古典经济学家在经济构成的认识上像是戴了一副墨镜,而他们却没有意识到这一点,就像鱼不知道自己是湿的一样。因此,当他们在考虑生产要素(土地、劳动力和资本)时,信息的作用严重地缺失了。”
而今天,随着互联网技术的发展,数据的采集、存储和使用成本迅速下降。过去50年中,存储密度增长了5000万倍,这使得大数据成为匹敌土地、劳动力和资本的新的生产要素,成为新的战略资源。在医疗卫生行业,能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗,从而降低系统成本、提高工作效率,改进和提升治疗质量;在公共管理领域,能够利用大数据有效推动税收征管,提高教育部门和就业部门的服务效率;在零售业领域,通过在供应链和业务方面使用大数据,能够改善和提高整个行业的效率;在市场和营销领域,能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内,找到更合适的产品以满足自身的需求,提高附加值。
亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend简单直白地指出: “数据是新的石油。” IBM提出,上一个十年,他们抛弃了PC,成功转向了软件和服务,而这次将远离服务与咨询,更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”
未来,伴随着社交媒体、移动计算技术以及物联网的发展,各类传感器等嵌入系统的广泛应用,人类取得的数据量将以一千倍为单位持续激增。在这一背景下,数据储备和数据分析能力将成为未来新型国家最重要的核心战略能力。然而,现有的数据分析工具在数据的表示方法、计算模式、价值挖掘等领域的瓶颈如何突破,对数据质量、价值、权益、隐私、安全等的重新认识与措施保障,如何推动数据开放与交易,形成新的商业模式,产生新的商业链条,这些都将成为企业与政府面临的重大考验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01