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 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27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