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
AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03