京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的若干种“死”法
要说时下最火爆的概念是什么?我想给出“大数据”这个答案,你一定不会反对。
每一天,我们都不断从电视、网络、媒体、甚至身边的朋友那里,听到关于“大数据”的点点滴滴。
而“大数据”呢,则一直是以高冷的形象出现在大众面前,很多时候我们并不知道“大数据”到底是什么?也不明白“大数据”能带给我们怎样的改变?
然而,如果时至今日你依然对“大数据”充满了陌生和怀疑,也许有一天你就将在大数据时代死去,而这似乎是一种必然
01.也许你也听过啤酒与尿布的趣闻。
全球零售业的巨头沃尔玛曾经在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是他们尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。
没想到的是,这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
没错,“啤酒+尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例,被人津津乐道。
所以,一家企业如果不懂“大数据”,真的可能在竞争中死掉。
02.有人用大数据来提高销量,那就也有人会用大数据来坑蒙拐骗。
事实上,对“大数据”最早的应用者,往往都是一些对数据极为敏感的网络商家。
也许你想不到,网购的商家对于每一位购物者的属性都能准确地从各类数据中获取。在每一笔订单中,销售行为和用户属性的匹配都会有所体现。
如果你的收货地址附近没有品牌店,那说明你可能无法进行专柜验货,那么他们会发假货给你。
如果你的交易记录从无退货,那说明你可能是一个比较nice的人,那么他们会发一些有质量瑕疵的货给你。
如果你的购买记录中多以廉价高仿为主,他们会判定你对品质的要求比较低,所以你也不会收到什么高品质的货品。
所以,你不懂“大数据”,你可能会被黑心的卖家坑死。
03.几天前,长沙的雨夜,中国男足战胜了他们多年未胜过的对手—韩国队。
在政治意味如此浓重的当下,这一场胜利给国人带来了莫大的喜悦。
可是,现在的足球已经早就不是单纯的身体对抗。在这项运动的背后,“大数据”正在发挥着巨大的作用。
每一位球员的体力、心跳、脉搏、身体机能的各项指标,在现代足球当中都被各类仪器清晰地描述着。过去的教练更相信感觉,而现在的教练则更相信数据。直接用数据去决定每一个队员的位置,决定球队的阵容,这是依靠感觉无法实现的精准。
当梅西站在点球点准备射出点球时,他需要对抗的不单单是对方的门将,而是自己射门的“大数据”。因为站在球门里的守门员,早已对梅西的射门方向有了清晰的数据认识,他通常会选择梅西最常射门的位置扑救。
所以,如果梅西不懂“大数据”,那球队就将在比赛中死去。
04.在很多犯罪分子的悔罪访谈中,我们常常能听到这样的话:我以为这样做没人会知道,我万万没想到这也会被人发现。
的确,有很多的犯罪分子是死于无知,他们对于自己的行为充斥着盲目的自信和无所畏惧。
然而在现在这样一个时代,似乎已经没有什么罪恶是不能被发现的。如果你被立案调查(好人不必担心),你将成为裸奔者或透明人:你的一言一行、一举一动产生的庞杂而看似没有规律的数据,将在1秒钟之内把你出卖。
当然,这需要一些特殊的软件(比如火眼金睛,你懂的)才能实现。令人振奋的是,越来越多的执法机构都已经购买了这款瞬间识破罪恶的软件。
所以,千万不要作恶,否则瞬间死掉。
05.大数据时代,因果关系不再重要,关联关系才是重中之重。
美国的一家百货公司就曾上线了一套客户分析工具,可以对顾客的购买记录进行分析,并向顾客进行产品推荐。
一次,他们根据一个女孩在连锁店中的购物记录,推断出这一女孩怀孕,然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒,然而事实真相却是女孩隐瞒了怀孕消息。
这些看似杂乱无章的购买清单,经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据,往往能够得出一些真实的结论。
这个原理就是火眼金睛走红的原因所在,不要让无知害死你。
我来总结一下。
大数据时代,人类最为宝贵的财富不再是你的劳动时间,也不是什么贞节牌坊,而是你身上产生出的数据。
无数的企业和大数据专家,像欣赏古玩和瓷器一样,仔细品味着你每天在哪里出没,中午吃了什么,买了几盒牛奶,充了多少话费,并通过大数据分析技术决定向你推送一家好吃的饭馆,还是一家无痛人流的医院。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27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