京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析的价值和意义:直抵事实的真相
关于大数据分析,现实的情况是,说得人很多,鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高,却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因无外乎有二:一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察;其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。
比如,提到大数据的大,一般人认为指的是它数据规模的海量——随着人类在数据记录、获取及传输方面的技术革命,造成了数据获得的便捷与低成本,这便使原有的以高成本方式获得的描述人类态度或行为的、数据有限的小数据已然变成了一个巨大的、海量规模的数据包。这其实是一种不得要领、似是而非的认识。其实,前大数据时代也有海量的数据集,但由于其维度的单一,以及和人或社会有机活动状态的剥离,而使其分析和认识真相的价值极为有限。大数据的真正价值不在于它的大,而在于它的全——空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现;时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。
《大数据时代》一书中所引述的,一个孕妇的口味及消费模式等是有一定规律的,单一一条信息并不足以判定你的状态,但关于你的不同来源的数据集合一旦与孕妇特型(如果我们掌握了这个分析模型的话)高度相关,人们便很容易对你的真实状态进行一种准确的判断而不管你自己承认或者不承认。
再举个例子,面对今天社会舆情态势,常常有人感慨:“造谣的成本很低,辟谣的成本却很高”,抱怨现在的网络给造谣者造谣传谣带来的极大便利以及人民群众过于轻信谣言。如果我们用某个事件的数据、单一的和静态截面上的数据去观察和分析这个问题的时候,真的可能得出上述这样一种结论。但是,如果我们从社会传播的总体信息构造上去分析的时候,我们会发现,流言或谣言的猖獗不正在于一些掌握了社会信息传播主渠道的部门的不作为、甚至蒙蔽真相所造成的吗?因此,大数据分析的价值和意义就在于,透过多维度多层次的数据,以及历时态的关联数据,找到问题的症结,直抵事实的真相。
因此,大数据分析在方法论上需要解决的课题首先就在于:如何透过多层次、多维度的数据集实现对于某一个人、某一件事或某一种社会状态的现实态势的聚焦,即真相再现;其中的难点就在于,我们需要洞察哪些维度是描述一个人、一件事以及一种社会状态存在状态的最为关键性的维度,并且这些维度之间的关联方式是怎样的,等等。其次,如何在时间序列上离散的、貌似各不相关的数据集合中,找到一种或多种与人的活动、事件的发展以及社会的运作有机联系的连续性数据的分析逻辑。其中的难点就在于,我们对于离散的、貌似各不相关数据如何进行属性标签化的分类。概言之,不同类属的数据集的功能聚合模型(用于特定的分析对象)以及数据的标签化技术,是大数据分析的技术关键。
除此之外,就现实而言,有质量的大数据源常常掌握在少数权威机构、信息服务商手中,如何开放这种大数据源的使用,事关社会的发展和人民生活的福祉,笔者认为,应该从制度和机制上给予保障。
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