京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”分析意义很大
近日,中国青年报社会调查中心对2315人进行的一项调查显示,43.6%的受访者认为“大数据”分析意义很大,但80%的受访者也确认自己不清楚什么是“大数据”,75.9%的受访者发现目前存在“大数据”被滥用的现象。
80%受访者
不清楚什么是“大数据”
调查中,听说过和没听说过“大数据”的受访者各占一半。80%的受访者直言不清楚什么是“大数据”,表示“非常清楚”和“比较清楚”的受访者分别仅占8.3%和11.6%。其中,75.9%的受访者发现“大数据”存在被滥用的现象。
北京大学信息工程学院计算机应用技术专业研一学生卿某,这学期正在学习一门关于调研“大数据”的课程。谈及如今的“大数据”热,卿某显得有些激动。他说,“大数据”可以帮助人们了解平时注意不到的信息,还可以预测未来,比如可以根据机票涨降情况确定最佳购票时机,根据人们的搜索记录更早地预测流感传播。
卿某表示,如今很多企业都在说“大数据”,其中不乏“跟风”现象。有些数据分析贴上“大数据”标签,瞬间就显得“高大上”,其实并没有真正的“大数据”分析。
统计学专业毕业的王京也认为,现在有些标榜“大数据”的报告,一方面数据量不大,另一方面也不是“大数据”的思维。“大数据”讲究效率、针对个人,但很多类似于“大数据教你谈恋爱”这样的说法,更多是一种噱头。
电子科技大学互联网科学中心主任、《大数据时代》中文翻译者周涛说,的确有一些企业在商务智能时代没有学好商务智能,到了大数据时代才刚刚学会商务智能,就说自己是“大数据”。
周涛认为,一个企业有没有“大数据”能力,一个分析报告是否包含“大数据”成分,要看是否具备两个特征:一是数据本身要具有一定规模,肯定不同于以前社会科学控制实验中几十几百人的规模;二是数据分析结果要能够提供深刻洞见,不是简单的统计分析,譬如“某社交网络1000万用户中45%是男性”、“全国春运最热航线是北京到上海”,这些都不是“大数据”,只是非常简单的分析方法在稍微大一点的数据集上的应用。
35.6%的受访者觉得一些“大数据”分析空有大量数据
南京大学计算机专业博士高坤(化名)说,现在“大数据”还存在很多问题,比如数据的所有权问题、隐私问题、安全问题等,都需要尽快解决。
周涛认为,很多人分不清安全和隐私。安全问题一直都有,主要是指攻击方通过一些手段盗取信息或破坏信息。使用数据的企业,在接触敏感甚至涉密信息时,应该有安全资质的认证。这在我国的运营商体系和金融体系里都有明确要求。
“经常和安全问题混为一谈的,是数据隐私的问题。”周涛说,一方面,隐私数据直接泄露,或者有不法人士售卖这些信息,另一方面,一些隐私信息通过技术手段遭到破译。这样就可能给个人或商家带来伤害,比如一些招聘网站的个人求职信息被破译之后,会对个人造成伤害,也会让招聘企业无法阻断信息,失去盈利空间。
“除去法律层面、道德层面,科学技术层面上也还有很多问题需要解决。”高坤说,有这么多数据,具体怎么处理,还需要更好地研究。现在很多“大数据”只是存储下来,缺少进一步分析,但是把海量数据存储下来本身也是技术进步,是“大数据”工作的一部分。
调查中,35.6%的受访者觉得现在一些“大数据”分析空有大量数据,30.8%的受访者认为缺乏数据安全,11.1%的受访者提出缺乏科学性,9.3%的受访者指出分散数据没有有效整合,7.8%的受访者认为存在“大数据”与传统分析概念混淆的情况。
43.6%的受访者认为“大数据”分析意义很大
调查显示,43.6%的受访者认为“大数据”分析的意义很大,7.0%的受访者认为不太大,9.5%的受访者觉得“大数据”分析没什么意义,39.8%的受访者表示不好说。
90后北大研究生刘环是在一次讲座上了解到了“大数据”。刘环认为,“大数据”确实还存在很多问题,但不可否认生活、学习中的很多细节也因“大数据”而改变,比如现在用的翻译工具越来越智能化,一些输入法更人性化,这些都归功于“大数据”分析,相信“大数据”会有更大发展空间。
周涛表示,“大数据”分析的意义主要体现在:一、挖掘数据中潜藏的关联关系甚至因果关系;二、对数据整体中缺失的信息进行预测;三、对数据所代表的系统走势进行预测;四、支持对数据所在系统功能的优化,或者对决策起到评估和支撑作用。
高坤认为,“大数据”本身是一种新的科学手段,虽然目前还不成熟,但已经开始受到科学家的关注。“大数据”对于经济、国防,都是最重要的科技手段。青年应该更多地关注科学技术的发展,从科技的角度来理解“大数据”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12