
大数据来自哪里?大数据会去哪里?
初识大数据,首先我们需要知道什么是大数据呢?用通俗一点的话来说就是一堆一堆又一堆的、海量的数据。通过百度百科我们知道“大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。”
在当下的互联网飞速发展的时代,任何一个技术都是为了达到某种目的而发展的,而大数据从根本上来说就是为了做决定存在的,大数据为企业的决策提供有力的依据。比如市场方针的制定,精准营销的目标群体、营销数据等等。大数据的存在不仅是为企业提供了数据支撑,而且为用户提供了更为便捷的信息和数据服务。
大数据体现的是数据的数量多,数据类型丰富。我们需要通过对数据的关系的的挖掘,才能最终将数据进行更好地利用。
谁是物联网?
物联网是什么呢?通俗的概念来讲,物联网就是通过网络信息技术和工业自动化控制技术将硬件和网络进行有效的集合并通过传感器进行对应的信息控制,以此达到对物件的自动控制的混合网络。通过百度百科我们知道“物联网(The Internet of things)就是物物相连的互联网”。这有两层意思:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用。”
随着工业控制、信息识别和互联网网络的发展,物联网将是下一个信息浪潮。
大数据与物联网的联系既有区别也关联。以小编的个人愚见,物联网行业如果需要有较好的发展,那么需要大数据强力的支持,而针对物联网行业的大数据,则是不断来源于物联网超级终端的数据采集。所以,物联网对大数据的要求相比于大数据对物联网的依赖更为严重。
大数据来自哪里?大数据会去哪里?
浅谈大数据的来源
大数据的来源这个问题其实很简单,大数据的来源无非就是我们通过各种数据采集器、数据库、开源的数据发布、GPS信息、网络痕迹(购物,搜索历史等)、传感器收集的、用户保存的、上传的等等结构化或者非结构化的数据。
浅谈大数据能够带给我们什么
大数据能给我们带来什么?很多公司现在都在炒大数据的概念,但是真正能做好的有几个呢?大数据重在积累、强在分析、利于运用。没有经过多年的有意的数据收集、没有经过严谨细心的数据分析。那么,如何来谈论大数据能给企业或者个人来带来便捷呢?
大数据能带给企业的项目立项的数据支撑、精准化营销、电商的仓位储备等等。但是针对个人用户有时候就是麻烦了,因为你随时都可以接收到很多的营销短信、隐私暴露太多。另外对于个人用户大数据的好处是可以快速找到自己想要东西、为用户提供信息服务、获取消费指导等等。换个角度看问题的话,小编认为应该是利大于弊。
大数据是怎么带给我们想要的支撑?
庞大的数据需要我们进行剥离、整理、归类、建模、分析等操作,通过这些动作后,我们开始建立数据分析的维度,通过对不同的维度数据进行分析,最终我们才能得到我们想到的数据和信息。
1、 项目立项前的市场数据分析为决策提供支撑;
2、 目标用户群体趋势分析为产品提供支撑和商务支撑;
3、 通过对运营数据的挖掘和分析为企业提供运营数据支撑;
4、 通过对用户行为数据进行分析,为用户提供生活信息服务数据支撑和消费指导数据支撑。
如何通过大数据挖掘潜在的价值?
模型对于大数据的含义
模型有直观模型,物理模型,思维模型,符合模型等。我们在进行数据挖掘前需要考虑我们需要用这些数据来干什么?需要建立怎么样的模型?然后根据模型与数据的关系来不断优化模型。
只有建立了正确的模型才能让数据的挖掘和分析更有便捷。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07