京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是可携带设备的灵魂_数据分析师
今天来说说一直火的挥散不去的大数据吧。
大数据很热,而且将持续热火下去。大数据是一个比较泛的概念,凡是为了研究某种相关性而尽可能获取更多的数据并全部投入分析的研究过程都属于大数据技术。大数据的技术一般要涉及巨量的计算资源和存储资源,看上去不是属于科研范畴,就是概念炒作。什么全数据,什么容错度,看上去简直是越大越不靠谱。但是事实上,大数据离我们很近,特别是已经具备了云计算这个基础之后。比如Google的全文翻译,比如淘宝店里各种闪的广告,都有大数据隐约的身影。如果说这些都还离我们太远,那么等可携带式装备越来越多之后,大数据将和我们形影不离。
利用大数据,首先就是要把所有相关的数据都倒在一起,不需要特别预设立场去做抽样。比如需要训练自己的口头表达能力,就开始把自己每天所说的话都录音,后台分析之后,每天都可以提出改进建议,日积月累下来,就基本可以把学员的说话毛病给改没了。那么,把所有的活动进行记录,就可以扭转死宅的的属性;把所有的生理参数记录,就可以及时挖出健康隐患……这种全数据投入分析的好处,就是可以在很多的偶然中把事物的强、弱相关性都一一展现出来,不留遗漏。相关性太多也许会打扰到分析结论,比如,对健康隐患的提醒也许只能到“贵胃部可能出问题了”这种模糊的地步,但这已经价值很大了。毕竟,可携带设备不是让医生失业,而是帮他们赚更多的钱,只要提醒到用户能及时前往医院检查,就已经功德无量。
如果没有大数据参与其中,可携带设备除了酷,还有什么好处?记录下来每天走了多少路,然后,就没有了然后,存那么多数据只是为了让用户自己跟自己练级么?整天拍照片拍视频扔云里也是一种行为艺术,不信大家翻翻自己的硬盘,那些照片都整理得过来吗?那些视频有多少被重播过第二次?没有大数据技术来参与分析、进行相关性挖掘,可携带设备这些产生海量数据的玩具,就只能昙花一现。
现在,研发一种可携带设备,最好在量产之前首先要明确,这个装备能够帮助到用户哪个方面,然后再来决定记录什么数据。比如那些记录运动频度的,能不能够在某一个时间段之后,开始提出改进性建议?类似建议用户每天多散步三十分钟,每次跑步时间持续不要少于五分钟等;那些记录用户睡眠情况的,能否及时告诫用户不能睡眠太少,甚至主动通知所设定的联系人进行人性化的提醒;如果是拍照片、视频的,除了主动记录环境、时间这些周边参数之外,也需要提醒用户设定更多的标签,甚至可以提醒用户说,前天有某个异性也拍摄了同样的照片共享出来了,要不要跟TA聊聊……
有不少人对大数据,对可携带设备深怀介心,觉得这些怪物不但可能侵犯隐私,也可能被“老大哥”控制而变成独裁者的监控网络。其实,现在有的社会可以公开买卖枪支,有的社会连小猎刀都禁止,但他们的犯罪率对比起来,制度严酷的后者往往更要严重得多。也许,石刀被砸出来的时候,部落里的智者也是担忧过的;也许,钢刀被锻造出来的时候,朝堂上多少人在嚷嚷着侠以武乱禁。
工具永远只是工具,关键是对这些工具的管理和相关法律的跟进。至于老大哥的监控,经过了异口同声的旧媒体年代,经过了重重长城的新媒体时代,还需要担心资讯随身的自媒体时代么?技术进步多带来的思想自由,只有更好,没有更坏。现在发达国家把很多原本独占的数据都共享出来,那么发达中国家的人民也许可以逐步摆脱无数据的数据蛮荒时期,从民用大数据中打开自己的第三只眼。
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数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02