京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大科学开启大数据、大发现新时代(2)_数据分析师
2015年大数据发展十大预测
1.结合智能计算的大数据分析成为热点,包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。
2.数据科学带动多学科融合,但是数据科学作为新兴的学科,其学科基础问题体系尚不明朗,数据科学自身的发展尚未成体系。
3.跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。
4.大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合,产生很多综合性应用。
5.大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实。
6.大数据安全和隐私。
7.新的计算模式将取得突破。
8.各种可视化技术和工具提升大数据分析。
9.大数据技术课程体系建设和人才培养。
10.开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。
(资料来源:中国大数据技术大会发布的《2015大数据十大发展趋势预测》)
生命组学必将成为开启大发现新时代的领航者
毕达哥拉斯学派开启了科学的第一个大发现时代。他们集中证明:算术的本质是“绝对的不连续量”,音乐的本质是“相对的不连续量”,几何的本质是“静止的连续量”,天文学的本质是“运动的连续量”,终成“数即万物”学说。
基于第谷终身积累的海量数据,开普勒实现了对太阳系几乎所有天体运动规律的高度理论概括,因而被誉为“天空立法者”。同时期,伽利略亦通过大量观测,先后发现了运动的第一(匀速)、第二(匀加速)定律,被冠以“近代实验科学精神的创造者”。而开普勒、伽利略等的系列大发现,迅即催生了牛顿的集大成时代。一时间,牛顿力学统一了声学、光学、电磁学和热学,“万有”的牛顿定律几乎支配着小到超显微粒子、大到宇宙天体的整个物质世界。
20世纪是基因的大发现时代。1900年,孟德尔遗传定律重新发现;1910年,基因连锁定律发现;1944年证明遗传物质为DNA;1952年,DNA碱基组成定律发现;1953年DNA双螺旋模型问世,它洞开了万古遗传之谜及其遗传密码,进而揭示了统一万千生命世界的中心法则,并为人类基因组计划提供了理论与技术基础。
大科学研究,不仅开启了大数据时代,而且也光大了大发现时代。例如,人们通过大型强子对撞机,在不到5年的时间里,就实现了对“上帝粒子”(希格斯玻色子)的重大发现。希格斯玻色子的存在是最新一代大一统理论即“标准模型”的预言,而此模型是统一描述宇宙强力、弱力和电磁力这三种基本力及组成所有物质的基本粒子的理论,从而揭示了基本粒子为何拥有质量并演化为万事万物的“至理大道”,向人类破解宇宙诞生之谜迈进了一大步,因此在其发现的第二年,预言者即被授予诺贝尔奖。而此惊天大发现出自大设施、源于大科学、成于大数据、归于大智慧。它们预示着人类社会正在走向集大成的最伟大时代——智慧时代。正如莎士比亚所言:凡是过去,皆为序曲。人类的前程又到了一个新的转折点。
“人脑是自然界最复杂的系统,认知、意识、情感产生机理是自然科学的终极疆域,解读人脑成为国际科技竞争的巅峰战场”。2013年以来,集大科学、大数据、大发现之大成的“人类脑计划”相继在欧洲、北美洲、亚洲依次展开。就像曼哈顿计划、阿波罗计划开启了知识经济、信息社会、大数据时代一样,人类基因组、蛋白质组计划、脑计划正开启集大成的最伟大时代——智慧时代!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02