
大数据所见即所得,人机共同进化之端倪
央视大型纪录片《互联网时代》已经结束,在最后一集《瞭望》中对互联网与人类的未来做了大胆却不乏逻辑性的总结与推测:互联网时代开启的黎明,人类的未知远 远大于已知。基于今天的科技试验和技术展望,眺望互联网时代未来的可能,其中芯片技术、传感器、云计算的飞速发展,会让万物相连,无处不在的智能化会变成 普遍现象。计算机、互联网与生物技术的结合,也会呈现出人机共同进化的可能。
未来 并非遥不可及,回到当下可以明确的知道,我们正处于互联网科技发展的一个阶段中,那就是大数据时代初期。如今,全球数据量正迅猛增长,每十八个月数据总量 就会翻上一倍,形成今天以p、z为单位的数据量级。各行各业都将在大数据的驱动下如火如荼地发展着,我们身边的世界,已经开始转向由大数据驱动的新时代, 大数据营销已经成了引领新时代的排头兵。
营销是连接商业与人的重要环节,在人类社会历史上,商业致使城市的出现,城市的出现恰恰是人类走向成熟和文明的标志,而营销的出现使得商业更具智慧与指向性。 但在过去的营销中,人们很难对个体进行估算,仅仅是对人群范本进行研究,从而形成的营销手段仍难具备独特的针对性,在一系列营销的过程中,人们反复的推测 以及修改优化营销手段,这样无疑加大了营销成本。但大数据时代的营销,以数据为支撑会呈现更有效、更便捷、更多样化、更富创意的结果,正如国内大数据企业 AdTime曾提出的:大数据营销,所见即所得,也是诠释了大数据以及无处不在的智能化,能让每个人所能看得到的地方,都存在营销与传播的概念。以每 个个体进行估算的模式,也进一步推进了大数据技术向更深层次革新,并将智能终端也加入了共同革新的行列中来。如今承接数字化营销的载体,是每天围绕在我们 身边大大小小的屏幕,而每个屏幕的背后都隐藏着庞大的数据,且这些数据又有着相互汇通融合的可能。
因为互联网时代每个人的行为都会在网上都会留下痕迹,系统通过收集分析用户的互联网足迹,浏览的网页内容,就能找到用户的兴趣关注点,对用户进行细分管理。当 人们再上网时,就可以根据用户的喜好,通过智能管道进行推送、相关度高的广告。而如今人们多屏的使用现实,更使得营销有了无处不在的需求,在这种契机下多 屏互动、多屏营销的理念也应运而生,一些以多屏互动为核心的技术平台(如AdTime的AdMatrix)一时间也成为大数据营销中的主流技术工具。
不难发现,我们现在所处的大数据时代就是通过数据,来研究人的行为,并根据这些行为来进行进一步的技术革新,并持续向着更有利于人类发展的方向前进。翻过来看 《互联网时代》中提到的人机共同进化,放到当今的社会中似乎已初见端倪。应该说,如今大数据技术已经将人的行为通过数据的形式,与互联网和科技进行了 连接,从很多方面上为人机共同进化提供了可能。
眺望未来是美好的,对于技术与人的共同进化是无法阻挡的,当人类处于无处不终端,处处皆计算的世界中时,万物相连的世界和人生都不再遥远,如今在大数据时代中所见即所得便是漫长人类文明发展过程中,互联网、智能终端与人类共同进化的初始点,连接他们的便是大数据。
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