京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
该如何用好大数据
近一两年来,大数据是一个被频繁提及的词汇。不管是近几天麻涌举行的五矿物流麻涌基地发布会上,还是在智博会配套活动中国(东莞)云计算高峰论坛上,越来越多的企业和研究者对大数据产生了非常浓厚的兴趣。越来越多的东莞企业表示想要做好大数据运营,但是,大数据要用好并不容易。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。
大数据听起来似乎很高深,但其实已经渗透到人们生活的方方面面。例如一个消费者在淘宝上搜索了泳镜,接下来他在打开许多网站时都会看到游泳衣、游泳圈等相关产品的广告。这,就是当前大数据营销的一个典型应用场景。
前不久,陈国良和石钟慈两名专门研究云计算和大数据的工程院院士在东莞进行了一次大数据的知识普及讲座。
据陈国良院士介绍,2012年3月,美国总统奥巴马在一次研究计划上提出了大数据概念。“大数据”的说法由此被全球范围采用,而在此前,国内的研究者一般称其为天文数据、海量数据或者巨量数据。不管是物联网设备的传感器、科学研究还是人们的日常生活,都会产生大量的数据。而善于用好大数据技术,则可以从这些数据中挖到“黄金”。
不过,陈国良也表示,大数据的结果很有价值,但千万不能陷入大数据独裁主义,人,才是大数据的第一要素。当然,要求所有企业都具有大数据分析能力。
陈国良所说的大数据分析能力,便是大数据的组成部分。随着大数据的应用日渐广泛,影响日渐深远,大数据思维的重要性也日渐显著。
大数据思维,就是能够正确利用好大数据的思维方式。大数据并不是指任何决策都参考数据,也不是要求所有问题都足够精准,更不是花巨资打造大数据系统或平台,而是在应该让大数据出场的地方把大数据用好。
要用好大数据,首先应该采集大数据。与传统的调查问卷等搜集信息数据的方式不同,互联网时代的大数据采集是“无限的、无意识的、非结构化的”数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器中,随用随取。此外,分析数据使用了专门的数据模型。最值得一提的是,大数据可以根据营销、决策等特定问题,从数据库中调取海量数据进行挖掘以完成数据验证,甚至可以得出与常识或经验判断完全相异的结论出来。
不少业内人士表示,很多时候,大数据的价值正是体现在这样与直观判断大相径庭的地方。对此,陈国良也表示,“大数据分析结果有时候没有理论支撑甚至无法证明,不过分析仍然有效,技术仍然在发展!”陈国良还为东莞有意进行大数据挖掘的企业支招说,大数据的获取,不能依靠随机采样,也不能强求精确性,甚至分析结果也难以解释其所以然,不过能用就好,以后可以慢慢再弄清其中的科学原因。
业内人士分析说,大数据的应用领域正在逐步增加。一方面,东莞企业可以通过大数据对用户行为与特征作出分析。通过大量数据可以分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己”。此外,通过大数据可以支撑精准营销信息推送。让最精确的信息传递到正好匹配的客户手中。
另外,通过大数据可以让营销活动能够与用户能够产生“会心一击”的效果,这种基于海量数据的挖掘和匹配实现的精准信息,能够让企业有效地取得客户的欢心。
在陈国良眼中,云计算、物联网以及大数据是三位一体的,伴随着万物互联的趋势以及云计算逐步变得更加方便易得,价格低廉,大数据的应用场景以及应用的经济类型也都将得到进一步的加强。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27