京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
什么是大数据,你们感受一下
大数据可以被视作一种比率——我们能计算的数据比上我们必须计算的数据。大数据一直存在,只是看你怎么用它。
数据不是信息,而是有待理解的原材料。但有一件事是确定无疑的:当NSA为了从其海量数据中“挖掘”出信息,耗资数十亿改善新手段时,它正受益于陡然降落的计算机存储和处理价格。
麻省理工学院的研究者约翰·古塔格(John Guttag)和柯林·斯塔尔兹(Collin Stultz)创建了一个计算机模型来分析之心脏病病患丢弃的心电图数据。他们利用数据挖掘和机器学习在海量的数据中筛选,发现心电图中出现三类异常者——一年内死于第二次心脏病发作的机率比未出现者高一至二倍。这种新方法能够识别出更多的,无法通过现有的风险筛查被探查出的高危病人。
数据挖掘这一术语含义广泛,指代一些通常由软件实现的机制,目的是从巨量数据中提取出信息。数据挖掘往往又被称作算法。
威斯康星探索学院主任大卫·克拉考尔(David Krakauer)说,数据量的增长——以及提取信息的能力的提高——也在影响着科学。“计算机的处理能力和存储空间在呈指数增长,成本却在指数级下降。从这个意义上来讲,很多科学研究如今也遵循摩尔定律。”
在 2005年,一块1TB的硬盘价格大约为1,000美元,“但是现在一枚不到100美元的U盘就有那么大的容量。”研究智能演化的克拉考尔说。现下关于大数据和数据挖掘的讨论“之所以发生是因为我们正处于惊天动地的变革当中,而且我们正以前所未有的方式感知它。”克拉劳尔说。
随着我们通过电话、信用卡、电子商务、互联网和电子邮件留下更多的生活痕迹,大数据不断增长的商业影响也在如下时刻表现出来:
◆你搜索一条飞往塔斯卡鲁萨的航班,然后便看到网站上出现了塔斯卡鲁萨的宾馆打折信息
◆你观赏的电影采用了以几十万G数据为基础的计算机图形图像技术
◆你光顾的商店在对顾客行为进行数据挖掘的基础上获取最大化的利润
◆用算法预测人们购票需求,航空公司以不可预知的方式调整价格
◆智能手机的应用识别到你的位置,因此你收到附近餐厅的服务信息
当医学家忙于应对癌症、细菌和病毒之时,互联网上的政治言论已呈燎原之势。整个推特圈上每天要出现超过5亿条推文,其政治影响力与日俱增,使廉洁政府团体面临着数据挖掘技术带来的巨大挑战。
印第安纳大学Truthy(意:可信)项目的目标是从这种每日的信息泛滥中发掘出深层意义,博士后研究员埃米利奥·费拉拉(Emilio Ferrara)说。“Truthy是一种能让研究者研究推特上信息扩散的工具。通过识别关键词以及追踪在线用户的活动,我们研究正在进行的讨论。”
Truthy是由印第安纳研究者菲尔·孟泽(Fil Menczer)和亚力桑德罗·弗拉米尼(Alessandro Flammini)开发的。每一天,该项目的计算机过滤多达5千万条推文,试图找出其中蕴含的模式。
Truthy是由印第安纳研究者菲尔·孟泽(Fil Menczer)和亚力桑德罗·弗拉米尼(Alessandro Flammini)开发的。每一天,该项目的计算机过滤多达5千万条推文,试图找出其中蕴含的模式。
大数据盯着“#bigdata”(意为大数据)。这些是在推特上发布过“bigdata”的用户之间的连接,用户图标的尺寸代表了其粉丝数多寡。蓝线表示一次回复或者提及,绿线表示一个用户是另一个的粉丝。
一个主要的兴趣点是“水军”,费拉拉说:协调一致的造势运动本应来自草根阶层,但实际上是由“热衷传播虚假信息的个人和组织”发起的。
2012年美国大选期间,一系列推文声称共和党总统候选人米特·罗姆尼(MittRomney)在脸谱网上获得了可疑的大批粉丝。“调查者发现共和党人和民主党人皆与此事无关。”费拉拉说,“幕后另有主使。这是一次旨在令人们相信罗姆尼在买粉从而抹黑他的造势运动。”
水军的造势运动通常很有特点,费拉拉说。“要想发起一场大规模的抹黑运动,你需要很多推特账号,”包括由程序自动运行、反复发布选定信息的假账号。“我们通过分析推文的特征,能够辨别出这种自动行为。”
推文的数量年复一年地倍增,有什么能够保证线上政治的透明呢?“我们这个项目的目的是让技术掌握一点这样的信息。”费拉拉说,“找到一切是不可能的,但哪怕我们能够发现一点,也比没有强。”
如果你想了解你家中每一件设备消耗了多少水和能量,麦克阿瑟奖获得者西瓦塔克·帕特尔(Shwetak Patel)有个解决方案:用无线传感器识别每一台设备的唯一数字签名。帕特尔的智能算法配合外挂传感器,以低廉的成本找到耗电多的电器。位于加利福尼亚州海沃德市的这个家庭惊讶地得知,录像机消耗了他们家11%的电力。等到处理能力一次相对较小的改变令结果出现突破性的进展,克拉考尔补充道,大数据的应用可能会经历一次“相变”。
“大数据”是一个相对的说法,不是绝对的,克拉考尔指出。“大数据可以被视作一种比率——我们能计算的数据比上我们必须计算的数据。大数据一直存在。如果你想一下收集行星位置数据的丹麦天文学家第谷布拉赫(Tycho Brahe,1546-1601),当时还没有解释行星运动的开普勒理论,因此这个比率是歪曲的。这是那个年代的大数据。”
大数据成为问题“是在技术允许我们收集和存储的数据超过了我们对系统精推细研的能力之后。”克拉考尔说。
我们好奇,当软件继续在大到无法想象的数据库
数据库是指长期存储在计算机内有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据…
上执行复杂计算,以此为基础在科学、商业和安全领域制定决策,我们是不是把过多的权力交给了机器。在我们无法觑探之处,决策在没人理解输入与输出、数据与决策之间的关系的情况下被自动做出。“这正是我所从事的领域,”克拉考尔回应道,“我的研究对象是宇宙中的智能演化,从大爆炸到大脑。我毫不怀疑你说的。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07