
大数据时代应有重点关注_数据分析师
英国人维克托写了一本《大数据时代》,并由此预言人类生活、工作与思维的大变革。世界的本质就是数据,这是维克托秉持的看法。普通人大可不必如此哲学地认识大数据,只需知道,不管承认不承认、乐意不乐意,海量的数据正不间断地向我们涌来。很可能,人的生存状态,社会进步的节奏,就隐藏在这些数据中。
数据的获取与披露,正在成为一般人关注自己、审视社会的方式。技术的供应与运用已不是问题,八旬老人可以娴熟上网,七岁幼童也能玩转手机聊天。但获取的兴趣,披露的选择,大相径庭。这可能将人们导向数据的陷阱:获取或披露的数据,不是整体的而是零星的,不是具有相关性的而是碎片化的,甚至不是源于真实而是蓄意捏造的伪数据。这样的数据再“大”再多,也无助于人类生活、工作与思维向好的方向变革。
失真的数据往往模糊生活的真相,把人引向歧途。比如正为高血压、糖尿病困扰的患者,可以经常看到彻底根治的良药问世,有名有姓的成功病例,让你以为“不再终身服药”梦想成真,不惜大把掏钱。比如正为孩子成长操心、害怕输在起跑线上的家长,就可能及时得到“小学500强排名”的入学指南,甭管这样的排名实不实,靠不靠谱,是否符合教育规律,舍得花钱的家长,谋求生源的学校,终将借此如愿以偿。
通俗地说,数据就是信息,任何人类活动、社会现象都可通过数据呈现量化的表达。观照自己,关注社会,关心国家大事,就不能不注意一组一组数据的获取,但获取数据的能力因人而异。有的人天生对数据无兴趣,不认为数据恰是自己生活构成的一部分,宁与数据擦肩而过,也不做数据的有心人;有的人只是孤立地知悉数据,却没能力解析数据蕴含的意义。生活中,不关心数据的人很少,但能够通过数据发现社会问题、洞察社会趋势的人可能更少。
这次“十一”长假过后,是否取消长假的讨论一直很热。取消派认为,长假集中,交通与景点都不堪重负,而支撑其观点的数据就是“5亿人出游”。我立马想到,这个数据确实吗?13亿人,除去农民一大块,享受长假的到底有多少?享受长假者是不是人人都齐步出游了?5亿人,多少动车、多少飞机载得下,多少旅馆饭店安顿得了?而以我个人在几个景点(不算小、级别也不太低)的经历,得到的只是游人寥寥无几的印象。可以说,如果数据前提是不实的,这个讨论就与想要解决的问题没多大联系。
在《大数据》推荐序中,中国被定义为“世界上最复杂的大数据国家”。我理解,所谓复杂者,所有社会现象与问题,都不能解释为数据间简单的因果联系;正处于高速发展与社会转型期的中国,数据与数据之间不是平行或等值的。面对这种复杂,首先需要重视的是涉及公共管理数据的采集与公开,而政府最具能力与资格成为数据采集与公开的实施者与责任者。比如大气污染、贫富差距等,一组有权威的真实数据的采集、建立并公开,可能意义不止于满足人民群众的知情权,更可能有效遏止那些臆想捏造、流言相传的伪数据,搅乱人的心态,忽悠人的梦想,颠覆社会的价值判断。
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