京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据爆炸:推动商业和科学变革的三大趋势
我们所认识的数据科学与商业智能正在发生深刻变化,不仅仅是技术和能力上,而且消费这些技术的用户的预期也在变化。这些变化如此剧烈和深刻,以至于我们不得不承认,人类科学研究本身都因之而进入了一个全新的时代。随着新的商业模式、行业应用的兴起,数据科学对企业经营和科学研究的影响堪比web。
图灵奖得主Jim Gray和Jnan Dash在“科学的第四个范型”中,将人类科学研究的历史划分为四个阶段,这有助于我们理解为什么数据科学正在成为一种全新的科学研究方式:
Mike Loukides在他的博客写道:“未来属于能将数据转化成产品的人或公司。”
今天,分析、大数据或数据科学,虽然定义各有不同,正在改变我们运作企业、制定决策、创新商业模式、管理风险的方式,迫使企业IT部门“重新发明”企业IT神经系统,同时也推动人类科学研究进入“第四范型”。
那么,哪些趋势正在驱动商业智能和科学研究的变革呢?
预测未来
市场的变幻无常和商业全球互联的趋势使得直觉决策不再有效。今天,企业业务决策涉及的数据和参数如此复杂,企业决策者们都在想数据科学家们求助:“帮我们预测一下未来。“在今天这个断层式的技术和商业革命中,经验已经不足以帮我们赢下未来。
例如,一个汽车挡风玻璃的制造商期望能预测中国汽车行业的增长,以便制定更为精确的销售和运营计划。一家电影院需要预测一部影片的票房收入,以及最佳的电影票定价策略,一家医院需要预测未来两年病人住院周期的变化,以此来制定新的建设规划。所有这些分析预测结果都无法基于传统的数据源获得。
可视化

如果你随便做个抽查,企业中应该使用BI用户中,也许至多有5-8%的真的在用。仅仅依靠培训和改变业务流程并不能BI工具使用率低下的问题,数据可视化在这里才是良方。所谓数据可视化,就是”用数据讲故事“。万幸的是,今天数据可视化已经有了实质性的进展,举一个最生动的例子,你可以点击这个链接查看沃尔玛在北美市场扩张的可视化数据。数据可视化后,将非常有利企业管理层发现问题,制定决策。例如,IBM的Many Eyes工具为决策者提供多种可视化模式,管理者可以选择最合适的模式来”用数据讲故事。“
大数据
大数据到底是什么呢?今天对大数据的定义繁多,一个比较经典的说法是:大数据就是当数据规模本身成为问题的一部分。“但是大数据的“大问题”还不仅仅是规模,数据产生的速度和数据的多样化是大数据的另外两个特性,人类过去两年制造的数据是此前的总和,而数据的格式也在飞速增长,这些都远远超出传统数据库和分析工具的能力,但随着Hadoop等新工具的产生,大数据意味着更多的机会。例如汽车远程技术(Telematics)能收集用户驾驶习惯的海量信息,保险业利用这些信息可以制定有针对性的保费和条款,这在几年前还不可想象。
BI科学也正在发生变革,应用潜力巨大,例如预测传染病的爆发。
科学家们将能发现克制流行感冒爆发的方法。——Google
约翰霍普金斯大学的研究者已经开发出“Google流感趋势”,为应急部门提供了一种强大的早期预警系统。通过观测互联网上关于流感的搜索流量,医院急诊部门能提前做好迎接流感病人高峰的准备,而无需等待政府发布的严重滞后的流感报告。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01