京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
揭秘大数据悄悄记录你比你更懂你_数据分析师
大数据正在改变我们的生活,带来高效率的同时,也带来用户隐私可能泄露等隐忧
3·15来临之际,网上发布了众多有关消费调查的数据。消费习惯、支付方式、热衷品牌……也许就在你某次花钱消费时,你不知不觉成为了各种各样消费数据的一分子。
当你网购时,系统会自动向你推荐此前购买过的同类商品;当你浏览电影、音乐网站时,会根据你的观影记录推荐你或许感兴趣的影片、歌曲;当制作方开始关注观众的反馈信息时,也许你在贴吧的一句评论就可以影响到电视剧的大结局……不管你是否注意到,我们的生活中大数据已经无处不在,通过分析你的个人数据得出的报告甚至可能比你自己还要懂你。
新概念 你的一举一动都是大数据
每天早上起床后,打开微信查看朋友圈有无最新动向;白天上班,在网络上浏览行业信息、发邮件与客户洽谈业务;闲暇时候下载APP,寻找长沙街头巷尾的美食……这是长沙市民张慧清的日常生活。与其他人一样,她的这些行为都会在网络上留下痕迹。这些痕迹的另一个称谓便是大数据。
我们的日常活动、情绪、想法,都通过电脑或者手机形成数据,记录在网络上的各种应用系统中;甚至当我们逛街时,商户的WLAN、无处不在的摄像头、银行的ATM机、加油站的刷卡机也都在悄悄地记录上你的一举一动。
中南大学信息科学与工程学院副院长、大数据与知识工程研究所所长龙军教授介绍,大数据技术(big data)又被称为巨量资料,简单来说,大数据就是通过对巨量的资料进行撷取、管理、处理、整理后,帮助企业经营或者政府决策提供资讯。在大数据时代,我们的每一个行为、位置、生理数据都被记录为可分析的数据,整合成一个大数据世界。
大数据是怎样起作用的呢?比如我们在网上搜索的服装关键词,以及你网购时留下的身高、胸围、腰围等数据,都将被翻译成电脑能够听懂的语言,而根据你的性别、年龄等基本资料和以往的购物经历,电脑可以判断你喜欢什么风格的服饰,推荐最可能符合你的要求的商品。
新方法 用数据分析告诉你答案
当你购买电子产品时,最关心什么呢?产品颜色、外观,还是功能配置?过去,手机的生产流程是,产品经理冥思苦想,然后开始画图做样机,之后再由团队看看哪款样机还不错,做成成品、量产、铺销售渠道。如果商品在设计之初就能得知消费者的想法,无疑将能更符合用户需求。
2012年11月,天猫与华为展开了一场日点击量超过24万次的大面积用户调研,前者还向后者开放了大规模的手机消费行为数据,华为则通过分析数据定制产品,再通过天猫销售,这就是如今十分热销的华为Mate系列手机。
大数据在监测非法交易方面屡建奇功。2013年中国证监会建立大数据分析中心,交易所也同步建立实时监测中心,所有上市公司的股票交易信息都会被实时监测,如果达到某个设定值就会触发专门软件的预警,经过初步分析如果怀疑某个基金账户有“老鼠仓”的嫌疑,稽查人员就会通过专门的信息分析系统对交易信息进行运算筛选。自启用大数据分析系统以来,已调查内幕交易线索375起,立案142起。
想要了解90后,就去看看《古剑奇谭》。去年,这部峰值收视率达到2.85,网络点播量超过50亿的“神剧”,创造了6亿人次对该剧的各种点击和口碑行为大数据,这就是大数据的一个浓缩版。编剧和百度平台“大数据”人工智能编剧联袂,使得电视剧获得较高收视率。
龙军表示:“大数据的根本目标就是要像挖掘万有引力定律一样,挖掘数据背后的规律,让数据由大变小,从而为我所用,创造出更多的经济、社会和科学价值。”
新问题 大数据可能泄露用户隐私
大数据的红火也带来了一批用户的担心。用户的各种数据被接入网络,会不会使得大家都变成毫无隐私的“透明人”?由于大数据可以光明正大地搜集用户数据,并可以对用户数据进行分析,这几乎让用户隐私没有任何保障。在没有标准和相应监管措施情况下,大数据泄露事件频繁发生,已经暴露出大数据时代用户隐私安全的尖锐问题。
如何从海量的数据中分析出有效信息是另一个难题。
龙军表示,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。“大数据并不在"大",而在于"有用"。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。”
但网络水军的存在却极大影响了互联网信息的真实。按照统计学原理来讲,基数越大,最终得到的结果就越接近于真实,但是它的前提必须是用户真实客观的反馈。然而在网络水军存在的情况下,很多信息往往是不真实的。例如,淘宝卖家刷钻,微博僵尸粉丝,贴吧论坛营销帖等等。虚假数据在网络中无处不在,还没有十分有效的方法加以鉴别。
新趋势 带来新一轮的技术革命
“大数据很有可能是新一轮的技术革命。”龙军告诉记者,随着应用日益广泛,大数据已然成为企业和社会关注的重要战略资源和争相抢夺的新焦点。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据联盟平台,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。大数据,正在并将更大范围地影响我们的生活。
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