
为什么现在人们重视大数据
在一次聚会中,一位从事大数据行业的朋友在聚会期间谈到他最近一直处于忙碌的状态。问起他忙碌的原因,他则表示忙碌与如何通过大数据来实现春运的抢票事宜。抢车票这和大数据有什么关系?这位从事大数据的朋友表示,他自毕业便在数据圈子里摸爬滚打,在数据分析方面也是有了很多的经验,为了能让我们这些外行人对大数据有些初步的了解,他给我们讲述了为什么现代人们重视数据的原因。
其实,大数据在人们生活工作中传播火爆也就是近两年的事情。“其实,数据一直就是存在在人们生活工作中的,只是在互联网技术普及以前还没有被人们广泛的关注,而且那时候的它的成长规模并没有被人们意识到,当然还就就是相关的技术不够成熟没有让人们感觉到它的价值。”这位朋友告诉我们在座的每一位。“当支撑大数据的技术随着互联网和相关的技术逐渐成熟以后,它们的规模增长到了一定的程度,它所体现出来的价值也就便被人们意识与关注,并开始了对它的研究。”
人们关注的大数据来自于哪里呢?数据的来源其实还是很多的,每一个公司,单位都会产生不同的数据,而且这些数据看起来是杂乱无章,数量庞大的,即便是进行简单的处理获得现成文件及文件库,其数量依然是很多的。不过,对大数据的分析与统计,现在的工作人员一般会将其分为互联网公开数据,公司业务的log数据,以及现在正在兴起的移动数据。
那么人们重视大数据分析的目的是什么呢?总起来说,人们对数据研究的最终目的是方便人们挖掘其中的价值。在人们接触的数据中,一般都是比较杂乱无章,但对人们又有或大或小的价值的,可人们依然还愿意对这些复杂的数据利用某些技术手段和方法进行整理,总结,从而得出对人们有用的东西。“我们从事大数据行业的人员所需要做的就是通过一定的方法榨出数据的相关价值。”这位朋友说到。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30