
大数据意味着什么?专门团队研究大数据
周四白宫通过博客选对宣布将成立专门团队研究大数据,誓要弄懂大数据能带来什么好处,也要明白大数据背后的陷阱,以及大数据对政府的政策制定的影响。(大数据主要针对个人隐私)
大数据这东西你说一套他说一套,不管怎么说,总之大数据非常复杂。其中部分原因是大数据并不是单纯技术,虽然听上去好像是,大数据"数据分析师"是对数据收集、储存和处理的多种优化方式和技术提升,跨整个技术领域。此外,大数据所涉及到的数据、隐私、甚至是大数据的“大”,根据不同的应用环境都有不同的具体含义。大数据的研究已经进行了5年。
以下是白宫团队需要解读的关于大数据的5个方面。
1 安全并不等同与隐私。
Adobe公司和Target百货都曝光过用户数据泄漏丑闻。某些公司存储了太多的用户数据,保存时间又过久,就都会造成问题。如何避免数据被用在不该用的地方是技术要解决的问题,但是公司该如何使用数据应该是政府政策制定的问题。
2 隐私利弊共存。
现在再反复谈论国家安全和隐私已经没有太多必要,自从斯诺登事件以后,这类争论无非是关于政府收集个人隐私的对错。但是,人们有必要记住在这个消费化世界,如果要享受便利,就要牺牲隐私。某些公司使用个人隐私的方法不太受人们喜欢,要纠正这些公司的错误用法已经变得很容易,甚至成为一种必要。我们要知道,在个人隐私和免费服务之间,特别在互联网上,我们必须做出牺牲。
3大不能说明什么。
在我看来,无论是海量的数据收集量还是数据的来源范围之广泛都只是障眼法。如果超出了系统的处理能力和分析能力,太多的数据只能带来问题。大框架下的操作同样可以应用于单个的人,这才是毋庸置疑更麻烦的。不论是对犯罪嫌疑人的GPS活动轨迹追踪还是各种面部识别APP,不论是社交网络还是健身设备,搜集和分析所需的个人信息的方法比起从前多多了。
4 个人所指的概念和以前不同。
互联网的庞大体量(人们信赖的各种服务的载体——从信用卡到Gmail),以及收集数字信息的宽松政策完全颠覆了私人和公共的概念——尤其在合法环境下——所以要鉴别是否违反法律变得更加困难。这一切只是因为收集信息变得更容易,但是,并不意味着我们可以滥用数据。
5 数据是变革的未来。
人们不能视而不见的现实已经发生:任何一条会影响数据使用和收集的法规对未来世界的影响都是巨大的。这不是夸大其词,但是只要一想到Google、微软和Facebook这种大公司在数据处理领域方面的强大能力,一想到这些公司已经将大数据应用在响应领域这个事实,我们就应该清楚数据的重要性已经毋庸置疑。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13