
为什么说大数据是一种创新经济
大数据指的是过于庞大或复杂(或两者兼具)、无法用标准软件高效管理的数据集。金融市场是大数据的重要产生者,交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是它的来源.
IBM称,全球所有计算机每天产生250亿个字节的数据。这相当于每人每天产生大约半张CD的数据量。无数激动人心的会议展示和咨询报告都以“大数据”为主题。那么,它对经济学可能有何帮助?
每个人所说的“大数据”含义不尽相同,但以下为一些共识:
第一:如果不依赖某些可视化软件的帮助,人类不可能理解如此大的数据量。用散点图寻找规律或异常情况的传统办法,在这里毫无作用。
第二:数据从产生到被利用往往只有很短的时间。至少对一些人如此,你的手机运营商能够实时获悉你手机所在位置。
第三:数据可能高度互相关联。理论上,苹果可掌握你的电子邮箱和手机位置信息,知道你在社交网络上有哪些好友,并了解你的搜索记录。
第四:数据是杂乱无章的:你储存在手机上的视频属于“大数据”,但它与整齐有序的分类数据库(按照生日、就业状况、性别、收入等分类)还相去甚远。
综上所述,大数据有两个方向。一个是大家比较熟悉的,把数据收集起来做分析,以了解客户需求 ,明确产品方向等等。但现在大多数情况是人们在思考怎样把这些像人工智能、机器学习等科技领域的先进技术和数据技术综合在一起,让大数据不仅能帮人做决策,而且能够真正自己做一些简单决策,来让人有时间和精力去做更复杂的决定。
现在往往很多企业,是在出现问题以后,再想解决方案。但其实在预警中就可以准备好所需要的数据,以缩短时间,用自动化来提高效率。这点现在做的很少。不只是信息安全,运维、防欺骗领域都可以应用。
数据可划分为大数据和小数据之分,大数据概念有3v:数据量很大(volume)、数据速度很快(velocity)、数据种类多(variety)。小数据就是说,点点滴滴的数据都很重要。比如人的心跳,数据不大,但对健康很重要。大小数据的概念不重要,重要的是什么样的数据给我们带来最大的价值,怎么把这个价值体现出来。
从这个角度讲,我们要关心的数据,不是说只单纯的建立一个大的数据中心,而是让这些数据在市场化信息化的现代社会能“开口说话”,能讲的故事非常有价值。我们生活的时代是个数据科学和互联网的时代。数据是一个新的能源,怎么开发是最重要的事情,无论是大数据还是小数据,只有把数据开发利用完善,才能彻底的把这个“新能源”转化为真正的“新经济”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04