京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
对大数据的理解与思考
首先,大数据的到来,对人们的观念将带来深远的影响。
我们以前习惯认为:找到现象背后的原因,比清楚现象是什么更重要。通过“塔吉特怀孕预测”的例子可以看到,通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法,大家很容易找到事物之间的关系。但是,这些大数据分析结果,并不会直接告诉我们,事物之间为什么存在这些关系。在不清楚为什么存在这些关系之前,又的确看到了这些关系带来了价值;所以,在大数据应用领域就需要改变以前的思考方。即:先找到“是什么”再去找“为什么”;清楚是什么,与搞清楚为什么同等重要。
手工统计时代,出于收集全部数据非常困难或代价巨大的原因,很多数据分析都是采用抽样数据;但是,现在不同了,随着信息技术的发展,现在很多领域都能够方便的收集到全量数据。诸如无纸化办公的兴起、信息系统的使用、电子商务的发展等等,都为收集全量数据提供了便捷的条件。那么,这时候数据的“样本”=“全体数据”。这相对以前来说,也是革命性的影响。
在抽样分析时代,个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代,这也变了,可以允许个别数据的不精确,甚至错误。举个简单例子来说明这个道理,比如在温室大棚里放一只温度计,当这只温度计有问题时,整个温度都是不准确的。若在大棚里均匀分布十几只温度计,其中一只有问题,对温室大棚温度的统计结果无碍大事,基本可以忽略其影响。
其次,大数据应用,影响商业变革和社会进步。
大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如:京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”,寻找目标客户、定向推荐商品。也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值,促进了这些企业的发展,推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时,交易数据并不因为二次利用,而降低其价值;这也是,大数据应用与传统资源使用不同的地方。
数据的“混搭”分析,推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息,这两个不同领域的信息一块儿分析,便可以推算未来几天航班的误点率。再比如,通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析,来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。
大数据的应用,也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来,形成了很多大数据拥有公司,以及大数据技术公司;数据与技术的结合变促生了很多大数据应用,因此带来了很多商业机会。例如,现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析,规划新的理财产品,与其他商家合作,联合搞定向促销等等。
再次,大数据时代不再有个人隐私,将形成新的信息安全机制。
现在还经常听到诸如某某窥探我的隐私之类的话语,但是,在大数据时代几乎没有个人隐私,这不是骇人听闻。因为,现在微博、搜索引擎、社交网络、电商购物,已经成了我们生活中必不可少的一部分。根据每个人在互联网上留下的痕迹,通过大数据分析,很容易分析出一个人的爱好、习惯、性格、癖好等等。所以,大家都被“第三只眼”实时监控着,在大数据时代,几乎没有个人隐私!
没有个人隐私,是否就代表每个人可以随便传播别人隐私了呢?答案当然是否定的。因为传播别人隐私是不道德的,甚至是违法的。所以,现在新的信息安全规则正在重新定位,其中一个基调是:让数据使用者承担责任,不能滥用别人的隐私;我个人感觉这也比较合理。
总结
大数据只是“新概念”,并不是“新事物”。过去数据就存在,只是我们没有收集这些数据。但是,现在收集了这些数据,这个世界变得不一样了;它更新了人们过去对数据应用的认识,加快了商业和社会发展的新陈代谢,从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代,已经到来。极目远眺,也看不到尽头。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20