京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
目前,大数据的发展得到政府的大力支持。如何让大数据为我们创造更多价值,是我们现在最关心的问题,同时,数据分析师人才也成为企业争抢的目标。“大数据”是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面,大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转等特征。 海量数据和奇思妙想加以链接,孕育着巨大价值。《2015年中国大数据发展调查报告》显示,2015年中国大数据市场规模达到115.9亿元,增速达 38%。面对庞大的市场,不仅各地政府在积极“圈地”,各大数据企业亦纷纷从中寻求商机。
数据作为一种资源,在“沉睡”的时候是很难创造价值的,需要数据挖掘。有人把大数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“用”。
如何提升大数据价值?首先要实现数据公开。数据开放是大势所趋,信息使用的边际收益是递增的,信息流动和分享的范围越大,创造的价值就越高,而线上、线下数据化和数据开放正是信息大范围流动的两大前提。推动数据开放和流通在发达国家已成为共识。自从“互联网 ”上升为国家战略后,中央不断加大力度推动数据开放,为大数据的公开奠定了坚实基础。实施大数据开放行动计划,建立统一的公共数据共享开放平台体系,其用意正是在开放共享。
其次是 要进行数据评估。大数据产业的核心枢纽是数据交易,而数据资产评估、定价是交易的核心。不过,目前大多数政府、企业确实是拥有很多数据,但仅仅限于“数据大”,而不是大数据,也并不了解自身大数据资产的价值。当前,我国缺乏一个共识性的数据资产价值评估模型或参考模型,也没有关于数据资产价值的准确定义。 此次发改委发布促进大数据发展重大工程的政策,有利于大数据评估体系的建立。
最后,是要培养大数据人才。大数据是一种虚拟化的数字及其运算逻辑,不仅需要高端的计算机知识,更需要综合掌握数学、统计学、信息工程等相关学科知识。目前国内的大数据人才储备远不能满足发展需要,尤其是缺乏既熟悉行业业务需求,又掌握大数据技术与管理的综合型人才。
大数据已经成为国家重要的战略性资源和商业创新的源泉,充分挖掘并应用大数据这座巨大而未知的宝藏,将数据变成“慧说话”的活数据,将成为政府精准管理社会的法宝和企业转型升级的关键。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23