京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据,想必大家近几年都有所耳闻或者已经如雷贯耳了,诚然,大数据的的火爆基本上可谓在大城市人尽皆知了,但是大家可能不知道的是,大数据分析得定义或概念到底是什么。且不说新出的人工智能,就大数据而言,我们一直在强调大数据的技术,大数据技术其实是我们的畅想而已,而且人工智能也离不开大数据分析的支撑,但是大数据怎么去分析呢,如何才能做好大数据分析?一般需要对数据进行获取、打通、整合、找到规律,以及立即决策。
大数据定义是什么
很多科学家对于大数据都有一定的定义,比如麦肯锡对于大数据的定义就是“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”其实就是将获取的数据进行打通、整合、找寻规律、立即决策。这样,通过大数据的分析去找到自己想要的信息。
一、如何进行数据获取呢?
数据的获取一般需要找到数据源。一般来说,数据源可分类三类:
1.通过广告投放来获得数据
很多的数据都是通过广告来获得的,从广告获取数据的途径有很多,比如广告的展示量,活动页的点击率,广告的来源等方面。很多的公司企业将这些通过广告获得的数据作为第三方数据,也存在有些广告监测公司会这些此数据和人群数据进行整合,通过构建自己的数据库去给别人进行分析,这样的公司一般被称为第三方公司。
2.通过用户的行为获取数据
很多用户的行为也可以从中提取出一些数据,比如某个用户在购买的理财产品的时候,通过记录购买的时间、姓名、电话等数据,大体就能够掌握某一个群体的行为习惯,这些数据可以叫做用户行为数据。这些数据经常被搜集并且备用。从而为大数据分析提供很多不错的,有价值的数据。
3.公开数据
公开数据就是我们能够从各种渠道直接获取的数据,例如行业协会的数据,或者互联网行为数据。
二、数据的打通
数据的打通就是利用数据的重要部位的采集整合数据。一般来说,可以通过手机号将一方和三方数据整合,或者利用cookie,或者imei号等将各个方面的数据整合。不过由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制,使得很多数据之间的打通存在很大的挑战。
三、从数据中找寻规律
从数据中找寻规律的目的就是数据清理。清理数据就能够板数据中的肮脏数据进行清除,从而净化数据环境,一般来讲,把非结构化数据变成结构化数据,这样方便统计,在数据探索中找寻规律,形成数据分析报告观点。
四、从数据分析中立即决策
将数据分析报告中的观点系统化或产品化,目前而言,大部分公司还是会依靠人工决策。
很多人有会问,为什么需要大数据分析?看上去大数据分析似乎按照这些步骤来,但是从第一步的数据源来说,其实已经反应了大数据的特点,就是杂乱无章,那么怎么从这些数据找寻规律,分析的内容和目标是否对应上,就是我们研究分析大数据的意义。对于大数据的分析主题步骤就是上述提到的数据获取、数据打通、在数据中找寻规律、最后做出决策。希望这篇文章能够帮助大家更好的了解大数据。
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