京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代(2)有关收集数据的二三谈
互联网时代下,收集数据变得十分简单而且成本超便宜。即使你仅仅在讨论区留言、 Twitter 或 FB 发表一段文字,它都会变成新的信息,成为大数据的一部份。可以说你的生活离不开这片无限巨网,即使你不上网,手上的付款装置同样有机会出卖你,让你成为大数据提供者之一。
大数据让商业世界形成新的革命
一是它创造了数据收集企业,简单点就是互联网服务提供者以及各大社交媒体。不管你有意或无意,只要你使用它们留下足迹,你的行动就有机会成为数据。不用怀疑你的数据有没有价值,大数据从不关心这些事,无论是本身的价值或内在价值,甚至包括那些看似无用的资料,都会落入系统进行演算消化,然后在某次统计中可能抽取利用。收集的数据越多,越具有影响力,越能演算出更準确的答案。
二是利用大数据的中介公司,大数据收集和利用是两回事,不是每一间公司有能力写出演算程式,亦有些公司有程式却没有足够的数据进行分析,这样子双方就有需求,产生这类贩售及利用大数据的「中间人」企业。
三是知道大数据并利用它获取利益及增进企业竞争力的公司,它们具有高度的适应性,早一步明白大数据的威力,并确实掌握及成功利用。传统企业过去经营时往往需要找专家分析,又或委託市场调查公司就某一企划进行调查。然而有大数据后,它们直接由大数据中求出答案,其準确及实用性不输专家及独立调查报告,而成本可能更便宜。
大数据不是百利无害
当然大数据不是百利无害,上面分析这么多,整个「大数据价值链」中,个人用户几乎是最低层。好比耕田的农夫,数据本身就是源自他们生产,但处于供应链最底层的他们最后并没有从中获得多大的利益,甚至个人权益会受侵害。
RADICA DATA LAB 发佈的「大数据市场应用调查」也有类似的报告,调查发现接近七成(67%)的受访者知道品牌公司会透过收集他们的行为数据来分析他们的喜好及行为。超过六成半的被访者(66%)表示如果品牌公司清楚告诉被访者它会如何使用他们的个人资料,会增加对品牌的好感,而只有不足两成的被访者表示反感(19%)。
年青人虽然喜欢用社交网络,却不愿意被收集行为数据
调查报告同时有些奇怪的现象反映,在收集个人资料类别方面,大众最接受被收集及使用以用作提供更贴心的产品和服务的前三名分别是性别(76%)、年龄(62%)及电邮地址(51%)。在行为数据方面,最多人接受的是购买纪录(43%),其次是阅读过推广电邮(27%)及下载 Mobile App (21%)。反而最流行的社交媒体上讚好和评论等(18%)及「打咭」(14%)只排在第四和第五的位置。
负责今次调查的香港科技大学同益实业集团电子商贸中心主任谭嘉因教授指出年青人虽然喜欢用社交网络,却不愿意被收集行为数据,反映他们不太认识大数据的概念及实际收集和应用模式。
对笔者而言这些结果都是正面及可理解的,毕竟资料的保存及利用是双面刃,它们採集的资料只需要徵得用户「当时」的同意,但「之后」利用几多次甚至保存几百年都不再需要询问当事人。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13