京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据可能带给世界的大影响_数据分分析师
“大数据决策”成为一种新的决策方式
依据大数据进行决策,从数据中获取价值,让数据主导决策,是一种前所未有的决策方式,并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大,依靠直觉做决定的状况将会被彻底改变。
2009年爆发的甲型H1N1流感,谷歌公司就是通过观察人们在网上搜索的大量记录,在流感爆发的几周前,就判断出流感是从哪里传播出来的,从而使公共卫生机构的官员获得了极有价值的数据信息,并做出有针对性的行动决策,而这比疾控中心的判断,提前了一两周。美国的Farecast系统,它的一个功能就是飞机票价预测,它通过从旅游网站获得的大量数据,分析41天之内的12000个价格样本,分析所有特定航线机票的销售价格,并预测出当前机票价格在未来一段时间内的涨降走势,从而帮助虚拟乘客选择最佳的购票时机,并降低可观的购票成本。
“大数据应用”促进信息技术与各行业的深度融合
有专家指出,大数据及其分析,将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。从科学研究到医疗保险,从银行业到互联网,各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中,已经有15个行业大公司拥有大量的数据,其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。
在医疗与健康行业,根据麦肯锡预测,如果具备相关的IT设施、数据库投资和分析能力等条件,大数据将在未来10年,使美国医疗市场获得每年3000亿美元的新价值,并削减2/3的全国医疗开支。
在制造业领域,制造企业为管理产品生命周期将采用IT系统,包括电脑辅助设计,工程、制造、产品开发管理工具和数字制造,制造商可以建立一个产品生命周期管理平台 PLM(Product Lifecycle Management),从而将多种系统的数据集整合在一起,共同创造出新的产品。
此外,在交通、能源、材料、商业和服务等行业领域,甚至在新闻传媒领域,也都在以大数据为发展契机,加速这些行业与信息技术的深度融合。
“大数据开发”推动新技术和新应用的不断涌现
大数据的应用需求,是大数据新技术开发的源泉。在不久的将来,也许很多原来单纯依靠人类自身判断力的领域应用,最终都将被计算机系统的数据分析和数据挖掘功能,所普遍改变甚至取代。一小片合适的信息,也许会促使创新迈进一大步;一组数据,也可能会得到数据收集人难以想象的应用,甚至可能在另一个看起来毫不相关的领域得到应用。借助这些创新型的大数据应用,数据的能量将会层层被放大。
“语义网(SemanticWeb)”,也称为下一代互联网,实际上就是“数据网”(WebofData)。语义网是一个全球的数据库网,在这个数据库网中,计算机可自动为用户搜寻、检索和集成网上的信息,而不再需要搜索引擎。大数据时代正在催生的这个最大的技术变革,就是要重新构造互联网,打造出下一代互联网。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26