京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
很久前就想写一篇关于大数据的文章,但总是因为觉得自己功力不够所以迟迟不敢动笔。再到后来发现大数据的概念已经烂大街了,现在只要是个做产品的,收了点用户数据,就敢把自己叫大数据,似乎不这么说的产品都是非主流了。
我也不想老生常谈的讲数据到底要多大才能称得上大数据,因为这似乎只是一个相对的值。我也不想讲大数据应该搞多么牛B和复杂的算法,因为似乎一二十年前大学计算机课本里的《机器学习》就一直在讲这些东西,很久前互联网上就在用贝叶斯算法过滤垃圾邮件了,今天看起来也没有什么本质的改进。
后来我琢磨了很久,发现大家讲的大数据其实没有什么特别的,就是数据特别多,再加上点算法分析,就能叫自己大数据了。每当这种时候我就会怀疑是不是自己出了问题,因为别人都讲的挺来劲的啊?
但真要说有什么特别的,我觉得还是有的,只是不知道其他人的想法是否和我一样。我认为的大数据,是一种思想的改变,是一种不一样的观察这个世界的角度。因为数据化让我们看到了事物的整体,所以我们看问题也从局部变成全局了,这会让我们面对同样的问题时,比过去要高效很多。
举个简单的例子,围棋这个游戏,是典型的「a minute to learn,a lifetime to master」。初学者和职业棋手之间的差距,不仅在于天赋和经验。对于围棋的初学者来说,熟悉规则后,下棋的过程是跟着感觉,爱怎么走就怎么走。但是真正的职业棋手不是这么下的,他们每天都会做大量的死活题,在他们的脑海里,因为记忆了几万道死活棋型,以及很多定式和手筋,所以面对初学者时,基本上能够做到出现什么局面,都有对应的一种应对方法。
职业棋手已经可以做到部分穷举棋盘上的变化,所以面对初学者时,就像一个高维度的智慧体面对低维度的智慧体一样轻松。这种对棋盘变化的穷举和记忆,我认为就是大数据。
同样的,在电影「中国合伙人」里有这么一个片段:新梦想(新东方原型)面对美国人的起诉,美国人认为中国学生作弊了,他们不可能考出那么高的分。此时成东青(俞敏洪原型)拿起了一本书,让对方随意翻到某一页,他就能把那页的内容背诵出来 — 这是在来时的飞机上闲的蛋疼就把那本书给背了 — 美国人都看傻了。美国人可能永远都无法想中国学生在面对GRE考试时居然会采用背字典这样的笨办法。
像这种背字典、大量题海战术的方式,我认为也是大数据。这样的方式背后的付出是艰辛的,数据量和「计算量」都很大,不会背字典和题库的美国学生当然会考不过中国学生了。
所以,我认为大数据最终带给我们的,是一种全新的思考方式。一方面我们看问题的角度从局部扩展到了整体,今天的计算能力已经足够支撑我们去看到事物的全部;另一方面,我们又可以根据这种思路,去创造和收集过去被我们忽视的数据。
大数据,不仅仅是大而已。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16