京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
以百度为例,百度的世界杯大数据预测在巴西世界杯期间帮助很多人更好的观看比赛和预测赛果,而百度糯米的“专享座”服务更是创造了大数据趣味应用的经典之作。当然,央视与百度的合作在春节期间对春运客流的分析让很多人第一次感受到了大数据的威力,而与联合国启动战略合作共建大数据联合实验室更是开创了联合国开发计划署的先例。
什么是大数据?数据采集能力至关重要
按照百科的解释,大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
即便如此,有关大数据,也仍然没有大家都能普遍接受的统一定义。可以说,数据量大并非大数据,再大量的数据如果不能被利用也不能被称为大数据,而单一领域的大量的数据的集合更不是真正意义上的大数据。根据一般的理解,大数据应该是围绕特定的主题而将看起来毫不相干的数据集成在一起构成统一视图,然后寻找到期间合理的关联因素,从而超越简单的统计分析而得出意想不到的结论。
阿莱克斯•彭特兰教授指出了大数据应用比较成功的几个领域,包括营销场景的预测、城市管理、疾病预测、金融预测等等,这些方面都要依靠海量的数据积累和不同的客户应用场景,互联网搜索引擎具有先天优势。
百度是世界人口最多国家的最大搜索引擎,最近也在积极加强国际布局,刚刚又高调进入葡语市场,十几年来积累了大量的数据资料,这是其他互联网公司无法比拟的优势。“大数据”之“大”,更多的意义在于:人类可以“分析和使用”的数据在大量增加,通过这些数据的交换、整合和分析,人类可以发现新的知识,创造新的价值,并让很多常态化的认知、判断、思维定势、产品形态、服务模式,形成全新的面貌和演进方向。
显然,百度面向的是全网用户的全方面使用,因此是在这些领域数据资料最全的公司,最有能力展开大数据领域的探索。通过大数据的分析,百度实现了从搜信息到搜产品的转变,也在数据利用方面不断创新。
大数据不仅仅要“大”,更需要先进的数据分析与应用能力
在国内,拥有海量数据的公司不少,比如银行、航空、通信运营商,但这些公司对数据的利用显然不够,限于体制与人员结构上的问题,至今在大数据方面才刚刚起步。
互联网在这方面已经捷足先登了,腾讯阿里都有自己的大数据应用开发团队,百度在2013年初就成立了百度研究院,其中第一个重点方向的就是深度 学习,并为此而成立Institute Of Deep Learning(IDL),作为大数据领域的领先研究机构,为百度这两年在大数据领域的进展做好了技术与人才准备。本次世界杯预测模型也正是由百度深度 学习研究院派遣资深数据科学家协助大数据部研发团队共同构建的,其小组赛阶段的预测成功率为58.33%,淘汰赛阶段全部预测准确。
媒体报道显示,在李彦宏亲自推动下,百度深度学习研究院吸引了一大批世界级科技精英的加盟,比如前Facebook资深科学家徐伟、美国新泽西州立大学统计系教授张潼等,同时还邀请到“谷歌大脑之父”吴恩达的加盟。
大数据的应用还需要载体,不能称为无本之木
横空出世的小米手机、特斯拉的电动车、乐视的超级电视、海尔的空气盒子、引发热潮的微软小冰、热播的《纸牌屋》之类的产品,它们和传统的创新型产品似乎并无很大差异,但背后其实都有大数据应用的影子。以大悦城为例,当消费者想去一个商家,百度会通过大数据存储和分析告诉他,这个商家在几层,里面有多少人;消费者想离店,百度地图将指引具体路线、怎么去停车场,更准确地找到自驾车辆。
大数据的价值要通过相应的产品体现出来,比如,智能可穿戴设备就离不开大数据的应用,否则将变成死气沉沉的玩具。在大数据的利用上,国内比较成熟的领域包括互联网金融方面的风险控制、网购领域的智能推荐以及物联网交通管理等,比较成功的产品有阿里巴巴的余额宝、咕咚智能手环、百度的百度指数等。
在大数据的应用上,百度可以说是不遗余力。实际上,百度也早已超越搜索,成为集合网页、贴吧、图片、知道、新闻等优势资源的跨屏整合营销平台,覆盖了网友所有的关键营销时刻百度通过“知心搜索+轻应用+语音搜索+LBS方圆定位技术”等技术,百度正努力实现“让搜索引擎像人脑一样智能”。数据显示,2013年百度净利润有三分之二支出具有“科技感”的移动项目上,智能手环、智能手表、电子秤等等都有涉及,还据说在研发无人驾驶自行车。
总体上说,大数据的发展需要扎扎实实的应用,不能总是玩概念,更需要多方面的积累资源提升技术水平,在数据存储、数据分析和应用场景上不断开拓创新,如此才能真正触摸到大数据的灵魂。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19