
普通人与大数据(2)_数据分析师
大数据给企业和商业带来了巨大的价值,比如在互联网金融领域降低了不良贷款率,减少了交易成本。谷歌利用大数据预测季节性流感的爆发和传播。AT&T将用户在WiFi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。当用户距离商家很近时,就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券,等等。
但是,作为大数据的产生者,广大公众能够从大数据的发展中获得什么呢?大数据的发展关乎广大公众的切实利益,举例来说,专家们认为利用大数据可以有效地实现“智慧医疗”,为全面的个人健康管理进行服务;个人可以方便获取医院的就诊信息、检查数据、医疗影像等,以及个人健康的历史数据;为慢性病患者提供远程数据分析和服务;辅助临床诊断和用药决策;为公共卫生机构提供及时的统计分析;以及为药品研发、治疗方案设计提供数据分析。随着大数据的发展,广大公众的生活也将变得更加便利。
我们该怎么做
刚刚买完房子的你,突然收到很多房产开发商或者代理商的电话和短信,这时你肯定感觉自己的信息被泄露了。对于大数据时代来说,广大公众会更加关注自己的隐私,而我们应该如何保护自己的隐私呢?
专家们认为,大数据时代关注的是用户的特征,而不是具体的信息。比如说,通过大数据,希望知道用户是一个处于20—30岁年龄段生育过子女并接受过高等教育的女性,而不是想知道她姓甚名谁,今年多大,有几个小孩。还有一点,就是大数据的采集和处理主要是由一些大型的公司在做,它们有自己严格的规范和流程,以确保信息安全。
专家们也给出了一些具体的建议:首先,国家相关的法律也对个人隐私的保护问题进行了相应的规定和约束,2013年1月份全国人大通过了关于个人用户隐私保护的决定,同时工信部根据全国人大的决定,出台了关于互联网和电信网个人信息保护的条例以保护用户的隐私,这些都对个人隐私的保护具有一定的作用。其次,企业要履行自己的社会责任,通过特定的技术手段对用户信息进行不可逆的处理。一旦发生用户信息外泄,企业要承担相应的责任。最后,用户也需要注意保护自己的隐私。一些信息泄露事件的出现,也与广大用户本身对个人信息的保护意识不足有一定关系。所以,在大数据时代,迫切需要向用户开展加强自身信息保护意识的教育,也就是安全上网的知识普及和教育。
不论你接受还是不接受它,大数据就在那里,不近不远。大数据已经在我们的生活当中,给我们的生活带来了巨大影响。一方面,我们要加强个人隐私的保护,另一方面,也要充分适应大数据给我们带来的变革,享受它给每个人的生活带来的便利。
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