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
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
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
