京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在工业、医学、AI等领域发挥着无比重要的作用
“在上世纪六七十年代甚至八十年代,我国大量企业的数据是手写生成的,并存在文件柜里面。随着工业现场的出现,我们可以及时的收集到各种数据。工业开放出来以后,我们有了生产自动化的协议,有共同的数据结构、传感器。”正如中国工程院院士邬贺铨所言,大数据正在从概念一步步走向实践。
相对于消费领域的大数据,工业制造领域大数据产生的价值更需要重视。数据统计显示,把工业、产业领域的大数据利用率和人均产出率进行对比研究发现,财富100强的企业,有效利用了大数据的企业人均产出提升了14.4%,对制造业的贡献平均提升了20%,可见大数据对整个制造业的转型升级改造有非常大的作用。
邬贺铨强调,工业制造业的大数据特点包括:不同工业的数据多样性、异构性的差异;为了监控和预警,工业大数据需要实时分析和应用;理解工业数据需要有一定经验。工业大数据有必要在研发、设计、制造、售后等全环节实现应用,这样才能提升生产效率,改进产品质量,节约能源和资源的消耗。
大数据让医学和AI走向新阶段
在谈到大数据对医学的贡献,中国科学院院士陈润生表示,精准医学的本质就是组学大数据与医学的结合。近代生物医学革命性的变化就是得到了以遗传密码为基础的大数据,任何人可以得到自己的遗传密码。
上个世纪90年代开始,人类破解了自己的遗传密码,但需要耗资100亿美元。如今,破解一个人遗传密码的效率提高了10的6次方倍,而价格降低了100万倍。同同时,大数据技术也是破解遗传密码真正涵义的关键,毕竟目前医学领域的基因组的信息才被利用了3%,剩余的97%都没有被挖掘。所以大数据在医疗领域存在巨大潜力,只是目前实现精准医学还面临着诸多挑战。
而对于大数据与AI的关系,英国帝国理工学院计算机系教授郭毅可认为,二者常被比喻成哺育天才的奶粉和拥有无限潜力的婴儿。今天的AI实际上是大数据发展的一个部分,没有大数据,AI也就无法演进。目前AI的发展在于对大数据的深度学习,这一发展已经走向实用阶段,我们已经到了新的智能文明的前夜。
综上所述,大数据在工业制造、精准医学、AI等领域都发挥着无比重要的作用,但是分析大数据和处理大数据并不简单。“过去处理大数据更多是讲究数据的整体和大体呈现的规律。现在更多的考虑智能决策,因此传统的分析数据的基本方法论已经不适用了。”中国科学院院士徐宗本这样形容大数据分析面临的挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27