
如果要用一句话来说明大数据(big data)的价值,那就是「整体大于部分的总和」。单独看来觉得琐碎平凡的资料,汇总起来经过各种演算法的分析,可以展现从资料的任一部分都看不出来的高价值面貌。
先举个不巨量、但发生在你自己身上的例子:知觉。
在a右图中,你可以约略看到一个圆。但是当你单独检视那叁个棕色的区域,你是看不到圆形的。那个圆,只在整体的层次可以看到。
再举个真正巨量、也发生在你自己身上的例子:人脑。人脑由一百亿个神经元与一百兆个连结组成。每个神经元就做一件简单的事:激发或不激发。一百亿个简单的 0 与 1 状态由一百兆个连结组织起来,展现出各种复杂的认知与情感能力。这些能力是在个别神经元或连结上看不到的。
大数据的应用也展现出同样的特性。利用现代资讯技术将单独的资料点汇总成为规模超大的资料库,再藉由人工智慧演算法的分析,让人们可以发现只能在整体层次看到的规律性、相关性与改变趋势。
这样的预测力不会只存在于整体层次。只要透过设计,还可以回到个体层次,带来更能够满足人们需求的产品、服务、环境与政策,改善使用者经验,提升人们的生活品质。
美中不足之处是分析大数据的演算法在还是个黑箱。我学过人工智慧,也做过语料库语言学与自然语言处理的研究,有些地方大约可以猜测是怎麽分析的。但如果作者能以一两个例子解说能够做到这些了不起的事情的演算法有什麽特性,会更满足我的好奇心,也更能促进一般读者的理解。
最后,回到你的身上。如果你能把一生中每分每秒所听所见所做鉅细靡遗记录下来,也是一种大数据。你的大脑做不到(记忆琐碎且无关联的细节不是大脑的强项),但科技做得到。以现代的科技来看,储存空间不是大问题。关键同样在分析的方式。
七十九岁的微软研究员Gordon Bell就把他长达十余年的亲身实验经验,包括记录与分析的工具,算是个人大数据的开端。相信再过不久,每个人都能拥有完整的数位记忆,而分析这些大数据则可以帮助我们更了解自己是一个什麽样的人,非常可能比我们自以为了解的更准确。
本文转自:中国大数据
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11