
支付宝10年账单透视大数据行业前景_数据分析师
最近,很多人津津乐道的是自己如何“败家”。这是为什么呢?原因是支付宝在上周玩了个新花样——让你回顾一下自己的10年账单。
于是,一场数字游戏开始上演。“我10年花了100万,都可以买套房了。”“我10年居然花了26万,可以买辆好点的车了。”“我10年居然‘败家’如此厉害,早知道就不花这么多钱了。”……大家看到自己在支付宝上10年的账单,都是感慨万千,一个主流的感慨就是“钱真的不够花”。
好,说到这里,大家为什么会对一个10年的账单如此感兴趣?因为那是钱。那么,为什么支付宝能用一个10年的账单引起如此大的反响?再仔细想一想,难道我们每天花的钱不多吗?如果把一个人10年所有的花销加在一起,又是一个怎样有趣的数字呢?那么,你会一笔一笔地加吗?肯定不会。即便是把每天买菜钱记下来的人,也不可能坚持10年,更不可能逐笔都记录详细。谁会这么干?大数据。
支付宝能拿一个10年账单,后面的支撑就是大数据。马云曾说,阿里最值钱的是数据,“我们是通过卖东西收集数据,数据是阿里最值钱的财富。”现在每个晚上约有八千万人在浏览阿里巴巴的网页,但却不买任何东西,阿里其实也不在乎,因为有流量就会有数据。马云在今年年初说,以控制为出发点的IT时代正在走向以激活生产力为目的的 DT(datatechnology)数据时代,进入11月份,他在公司内部讲话中的最新说法是,“未来几年内,要把一切业务数据化,一切数据业务化。”
由此可见大数据的威力了。大数据又称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。美国麦肯锡全球研究院早在2011年就发布了题为《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告,提出“大数据时代已经到来”,数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素,大数据的使用将成为未来提高竞争力的关键要素。麦肯锡指出,大数据对人类经济社会发展影响巨大,归纳起来主要有三个方面:一是能够推动实现巨大经济效益。据测算,大数据将使美国零售业净利润增长达到60%,使制造业产品开发、组装成本下降50%;二是能够推动增强社会管理水平;三是能够推动提高安全保障能力。
大数据的收集分析还能指引未来的方向。支付宝10年账单还有一个东西,就是预测你未来10年的财富。当然,预测都不可能是十分精准的,但它能通过数据加工分析去预测,这也是一个未来发展的方向。也就是说,大数据可以让你很方便地总结过去,也可以让你预测未来,这是很恐怖的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 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在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23