京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何成为生产力?
“在中国,历史上哪一个时代的宦官是可以娶妻的?这是非常严肃的知识。如果专门研究宦官,把他们的生存状况、心理状态以及他们在中国历史上的地位、影响、作用都搞明白,你将会成为一名了不起的专家。可是假如你的主要精力不在此,这样的知识碎片,对你一点用都没有。”《百家讲坛》著名讲师、上海开放大学教授鲍鹏山在前不久的一次演讲中,举例说明当知识不成体系时,它只是无用的碎片。
数据、信息也是知识的表现形式,这让我想到已经火了很久的大数据。5月26日,马云在贵阳国际大数据产业博览会上表示,未来最大的能源是大数据,很多追随者更坚信大数据就是生产力。维克托·迈尔·舍恩伯格在其《大数据时代》中指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。数据类似知识,没有处理和分析,只是简单的0和1。
我们的生活本来就不可能占有无限的数据,数据本身是一种资源,大数据可以是有很大价值,也可能是垃圾信息。在成为生产力的道路上至少需要收集、挖掘和分析。数据收集和汇总只是初级层面的工作,挖掘和分析才是大数据价值的体现。
舍恩伯格在去年大连软交会上演讲时,向观众展示了一张4岁儿子的照片,他表示用相机给孩子拍一张照片也是大数据的收集。收集的过程中可以聚焦孩子,也可以聚焦孩子普遍的牙刷,这是数据的刷选。“在收集数据时进行选择,就需要区分什么是重要的,什么是不重要的,但是很多时候我不知道什么是重要的,什么是不重要的。这种情况下,有选择就会有数据丢失。”
随着各种传感器的廉价化和普及应用,数据的收集开始变得容易。例如人们手中的智能手机,城市各个角落的监控摄像头,以及我们在互联网上的社交、购物和游戏等,都会成为生产数据,并被收集。
大数据的挖掘分析才是大数据价值应用的核心。正如雷军所言,“全行业的关键点是怎么探索数据的价值,怎么挖掘大数据时代的商业模式。这是我们今天的当务之急”。
从技术角度而言,数据挖掘是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘通过预测未来趋势及行为,作出前摄的、基于知识的决策。
现在,由于各行业业务自动化的实现,商业领域产生了大量的业务数据,这些数据不再是为了达到分析的目的而收集的,而是由商业运作产生的。分析数据更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息,进而获得利润。
马云相信,未来所有的制造业都将成为互联网和大数据的终端企业,数据将取代石油,成为未来制造业最大的能源。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 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 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 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 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25