
如何用好“大数据”_数据分析师培训
经过2012年、2013年的铺垫,酝酿,诞生直到质疑、喧嚣、炒作,2014年,大数据正式地走下了神坛,深入到各个行业各个领域。通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,大数据(bigdata)不但给我们提供了一种全新的看待世界的方法,还全方位地改变着我们的生活、工作和思维。正如《纽约时报》的一篇专栏文章所言,“大数据时代已经来临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析做出,而非基于经验和直觉。”
赵伟的《大数据在中国》用最简洁的文字、最翔实的案例分析了大数据的特点、原理及当下中国各个领域的运用。面对大数据,我们该怎么做?我们的优劣势在哪里?又该如何搭上“大数据”的快车而实现我们的商业价值与个人理想?
正如工业革命的开始,是以蒸汽机、运输系统和大规模制造为代表,新经济、商业模式都是几种技术相互影响和推动的结果。如今,移动互联网、“可佩带计算”和云计算、大数据等几种力量一道,共同开启了新一轮技术革命的大门。大数据不仅会成为公司竞争力的来源,也将成为国家竞争力的一部分。大数据另一个非常重要的应用是“量化自我”(quantifiedself)。即,借助着越来越多的“可佩带设备”(如,手表、手环以及服装、腰带上的传感器),把每天生活的轨迹及脉搏、心跳、情绪等数据记录下来进行分析,以更好地了解和改善自己的身体、情绪状况和周边环境。
正如作者在书中所言,“大数据的核心并不是我们拥有了多少数据,而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方,数据是毫无用处的。”说得通俗点儿,大数据的价值在于“使用性”。如果不能体现出数据的功能,大数据的所有环节都是低效的,也是没有生命力的。在这个过程中,核心环节就是预测,这也是大数据分析的目的。最关键的是,我们要预测事态发生的可能性,然后制订相应的计划,采取合理措施。
大数据是“战略性资源”,堪称“国之重器”。2012年3月,奥巴马政府在白宫网站发布的《大数据研究和发展倡议》,将大数据视为“未来的新石油”,并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分,对数据的占有和控制将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。一如作者在书中所言,“在未来的大数据时代,只有能够提供功能最为丰富、数据量最大的数据平台的公司才可以在企业的竞争中获胜;只有能够拥有最大的大数据产业的国家才可以在国家的竞争中笑到最后。”即,大数据的目的是要从庞大的数据集合中寻找到有价值的数据和知识,这种分析和挖掘将为各行业提供真正的智慧。
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