京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
叩开大数据机遇之门_数据分析师
大数据,顾名思义就是海量数据的形象描述。从技术角度来说,大数据就是对海量数据的采集、存储、分析、整合、控制,以及与之相关的技术与产业,其特点是数量大、速度快、多样性、真实性。大数据是座金矿,其诱人前景在于通过数据的处理来挖掘其中的价值,帮助政府、企业、社会做出更加明智的选择,从而少走弯路、节省成本、提高效率。
大数据的来龙去脉
大数据2009年开始在互联网信息技术行业流行开来,2012年美国将“大数据战略”上升为国家战略,目前世界上许多国家均已推行大数据战略。
人们对于海量数据的挖掘和运用,作为云计算、物联网之后信息技术行业又一重大技术革命,也有人将大数据看成第三次浪潮的华彩乐章。当然,大数据并非单纯指互联网上所发布的信息,而是因互联网和信息行业的发展而引起人们关注,是互联网发展到当前阶段的一种表象或特征。云计算为大数据提供了处理手段。盘活大数据资产,是大数据发展的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
在以云计算为代表的技术创新背景下,企业内部的经营交易信息,物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,这些原本很难收集和使用的海量数据变得可以掌握和利用了。
大数据与云计算的关系形象地说就像一枚硬币的正反面。大数据的获得不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法,它必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构,需要数十、数百、甚至数千的电脑分配工作,必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。因而,大数据是对海量数据进行分布式挖掘,需要计算机网络新处理模式、具有更强洞察发现力和流程优化能力、高增长率和多样化的信息资产。
从海量数据中筛选出有用的信息是一场革命,这对信息网络和数据处理能力都是巨大的挑战。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于如何对其进行专业化处理,并将正确的信息在正确的时间交给正确的人手中,才能实现其价值和效益。加工能力是大数据产业增值的核心竞争力,也是大数据产业实现盈利的关键。
大数据的应用前景
撬动地球需要一个支点,而大数据就是一个理想的支点。微软通过跟踪智能建筑的取暖器、空调、风扇以及灯光等积累下来的大数据,优化能源利用,实现智能化运营,可以节约40%的能源。
大数据预示着生产率增长和新一轮消费浪潮的到来。通过对大数据开发利用能够催生新的业态,进而可拓展成为战略性新兴产业。
由于人类90%以上的行为能够通过有效的数据分析而进行预测。随着信息技术的迅猛发展,互联网数据的价值从量变到质变,能够直观地呈现经济社会运行的规律,这样人们的决策将日益基于大数据作出,而并非基于经验和直觉,决策的科学性、准确性得以大幅提升。在消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、电子商务、军事、交通、环保、气象等众多领域,大数据都具有广阔的应用前景,并产生巨大的经济社会价值和产业发展空间。
尤其在服务领域,通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用。大数据已经成为与物质资产和人力资源相提并论的重要生产要素,企业利用大数据可以优化人力、物力资源的配置,创造更大的价值。今后企业能否取得成功,从宏观上来说将取决于管理层是否能够制定符合自身的大数据战略,取决于能否充分掌握并用好有关的大数据。
显然,大数据背后隐藏着巨大的利益,它对提高生产效率、降低经济社会运行成本、提升政府治理能力以及维护国家安全具有重要作用。
大数据的健康发展
我国是数据大国,但还不是数据强国,要实现由大变强,就应抓住大数据发展机遇。
——将发展大数据上升为国家战略,加强顶层设计,完善管理体制机制,制订大数据的技术标准和规范,通过战略规划和制度设计,整合政府数据、行业数据、企业数据等,建立全国统一的网络数据中心,规划好大数据健康发展的路线图。
——着力发展自主芯片、操作系统、数据库等核心技术、关键技术,以数据分析技术为核心,推动与云计算、物联网、移动互联网等技术的融合。
——面向大数据应用,加强网页搜索技术、知识计算(搜索)技术、知识库技术等核心技术的研发,开发出高质量的单项技术产品,并与数据处理技术相结合,为实现商业智能服务提供技术支撑。
——面向医疗、能源、金融、电信、流通等数据量大的领域,培育形成一批具有较高集成水平、较强市场能力的大数据解决方案提供商,为大数据在各行业领域的应用提供成熟解决方案,推动数据应用。
——推动大数据立法,制定涉及个人隐私、商业秘密和政府保密数据采集使用和保护的有关法律法规,规范数据拥有者、使用者、管理者等各方的职责,完善数据资源标准,依法保障数据安全。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05