京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据将使社会发展变革
今年以来,“大数据”一词被越来越多的人提到。从表层意义上看,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上,“大数据”的渗透能力远超人们想象,不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域,还是军事、金融、通信等行业,数据正在迅速膨胀,没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变甚至颠覆着我们所处的整个时代,对社会发展产生了方方面面的影响。
大数据下的生活方式变革
在大数据时代,用户会越来越多地依赖于网络和各种“云端”工具提供的信息作出行为选择。从社会这个大方面上看,这有利于提升我们的生活质量、和谐程度,从而降低个人在群体中所面临的风险。比如美国的网络公司Farecast通过对2000亿条飞行数据记录的搜索和运算,可以预测美国各大航空公司每一张机票的平均价格的走势,如果一张机票的平均价格呈下降趋势,系统就会帮助用户作出稍后再购票的明智选择。反过来,如果一张机票的平均价格呈上涨趋势,系统就会提醒用户立刻购买该机票。通过预测机票价格的走势以及增降幅度,Farecast的票价预测工具能帮助消费者抓住最佳购买时机,节约出行成本。未来,通过对大数据信息的整合,这项技术可以广泛应用到其他领域,比如宾馆预订,贵金属、房产的购买等,只要这些领域内的产品差异不大,同时存在大幅度的价格差和大量可运用的数据,就都可以应用这项技术。人们应用这些专业网站提供的预测价格,在进行购物和消费时也会变得越来越理性。
从互联网浩瀚的数据宝藏中获取资料进行自动运算处理的计算机工具正在快速普及,处在一线的是正在迅速发展的人工智能技术,像自然语言处理、模式识别以及机器学习。那些人工智能技术可以被应用到多个领域。现在,Google的无人驾驶汽车已经在加州行驶了几千公里,未来我们可以通过人工智能与汽车产生互动,从而使自动驾驶得以实现,当然,这些都是基于大量数据解析的结果。又如,越来越智能化的手机语音助手随着人们提供的数以百万计的数据,正变成人们的个人小助理,为用户提供提醒、天气预报、收发邮件、行程安排等多种服务,未来所能解决的问题也越来越多。
大数据下的营销方式变革
有数据显示,Twitter平均每天产生3.4亿条消息,而Facebook每日则有40亿条信息在扩散。随着社交网络的全球扩张,数据大爆炸正在改写营销规则。社会化媒体的广泛应用带来了海量的数据。数字科技的发展越来越深刻影响到营销的方法论以及营销的效率,这个时代已经完全不是此前单纯的数字媒体化年代。网络媒体正在从单纯的内容提供方进化成开放生态的主导者,大数据时代的社会化营销重点是理解消费者背后的海量数据,挖掘用户需求,并最终提供个性化的跨平台的营销解决方案。
在大数据时代,整个营销系统的变量越来越多,各种新势力与传统力量在系统中不断耗散与协同。这些日益增加的复杂性最终导致了整个系统的目标慢慢开始失焦,那些在传统营销时代原本理所当然的方法论开始变得不确定。未来,将会有越来越多的企业通过各种用户产品、数据库对用户行为进行一系列的数据洞察、分析和挖掘,深度剖析每一个用户族群,通过差异化标签在品牌和受众之间建立社会化的营销关联。而基于对大数据营销价值的挖掘成为在线营销领域面临的课题,也就是企业可以通过追踪用户浏览网页及购物习惯智能地提升精准投放广告的能力,从而得到更高的投资回报率。
大数据下的医疗方式变革
在公共卫生和医疗领域,“大数据”的预测有望为人们提供强大的健康保障。通过对上万名自闭症患者家庭背景、居住地区、父母饮食、环境差异等数据的收集,我们或许可以发现这种疾病的成因。研究人员已发现,Google搜索请求中诸如“流感症状”和“流感治疗”之类的关键词出现的高峰要比一个地区医院急诊室流感患者增加出现的时间早两三个星期(而急诊室的报告往往要比浏览慢两个星期左右)。通过类似现象的判断,我们可以提前预测疾病的爆发,更有针对性地作出预防。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15