京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析技术将用于推进文化资源管理_数据分析师培训
近年来,随着互联网、物联网、云计算、三网融合等技术的发展,大数据(Big Data)及其挖掘利用问题,成为了产业界、学术界与政府部门各方面关注的热门话题,并正在从不同方面促进着我们的生活、工作和思维方式的改变。如何加强对具有文化内涵和特征的大数据的利用,也是需要我们,特别是从提高对各类文化资源管理和利用水平的角度,进一步加以关注的问题。
什么是大数据
所谓大数据是指数据量大。但究竟怎样的量才算大,目前并没有统一的定义。一般认为,大数据的数量级至少应该达到“太字节”(Terabyte, TB)以上。因为达到了这个量级以上的数据,利用现有IT技术和软硬件工具将难以实现在可容忍的时间内,对其进行有效的感知、获取、管理、处理和利用,必须要开发新的数据管理和处理软硬件技术,才能满足应用需求。
除了数据量浩大外,大数据还有两个特点,一是模态繁多,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据;二是生成快速,大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生,具有很强的时效性,用户只有把握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据,充分挖掘其中的价值。
从战略高度重视文化资源管理
关于文化资源及其管理的内涵,学术界有着不同的认识。按照维基百科的解释,所谓文化资源管理(Cultural Resource Management, CRM)是针对任何与文化相关的资产的管理,主要包括历史的、技术的、社会的、建筑的或科学价值的文化遗产等,也包括当代的、创新的科技与文化资产。
由此可以看出,对于一个国家和民族来讲,文化资源是其文明发展的历史过程中沉积形成的独有资产,具有唯一性和不可扩展性等特点,因此,具有不可估量的文化、经济、社会价值和意义,是代表一个国家文化软实力的核心内容和象征要素,也是各类文化艺术产品创作的基础资料和源泉。所以,我们应该从战略的高度来重视文化资源的管理和保护问题。
用大数据技术推进文化资源管理
仅从数据量大这一特点,可将大数据分为两类,一类是基于互联网、物联网而不断快速、随机产生的大量多形态的数据,可称为非结构化数据或随机大数据;另一类则是按照一定的计划和规则,有意识地采集的大量具有不同形态的数字化信息和数据,可称为结构化数据或有序大数据。从文化资源管理的角度看,这两类大数据都存在,并具有很大的利用价值。
其中一类大数据是由大量的网络搜索、下载、点击、上传等而形成的随机大数据。对这些数据进行挖掘分析的一个基本用途之一,就是对文化消费行为的分析。
通过对不同互联网用户群体的文化消费特点和偏好的分析,将有利于更全面地了解各类文化产品、文化活动的市场需求,更有针对性地开发创作相关内容、形式的文化产品,以满足各类消费者的需要,这对于提高文化产业的生产效率是具有重要意义的。
另一类大数据是有计划地采集的各类历史文化资源数字化信息。对这类数据的有效管理和充分挖掘、利用,或许是大数据及其分析技术更为重要的应用角度和需求。
随着数字化技术在文化资源管理中的应用,各类博物馆、图书馆,以及其他社会组织,都在对各类物质与非物质文化遗产开展数字化保护工作,以便更好地实现对历史文化资源的保护、保存和利用。
这些数字化文化资源信息的不断产生和完善,在客观上为我们建立了一个庞大的、具有大数据特征的数据库和资源库的同时,为我们进一步加强对中华民族的社会、文化发展历史和特点的系统研究,加深对中华文化精髓的认知,辨识“基因”,延续文脉,确定我国文化建设应加强保护、传承、传播的中华文化重点内容,制定国家文化发展战略,提供了前所未有的基础和条件,从而不但可以大大提高我们对于中华文化内涵、特点和历史的研究效率,更有可能实现与得到很多仅依靠传统的研究方法所无法得到的,甚至难以想象的效果和结果。
但由于这些数据资源分散在不同的单位、部门,又没有统一的格式标准,能否在现行体制下,采用技术手段,按照一定的共享共建机制,通过一个实际或虚拟数据交汇中心或平台的构建,整合各类数据资源,并在此基础上,进一步发挥计算机中文信息处理、模式识别、知识挖掘等大数据分析技术的优势,面向各类文化研究、文化艺术创作、文化管理等用户提供更为优质、高效的信息服务,便成为了一个值得文化与科技相关领域共同探讨和推进的任务。
为了实现以上文化资源管理目标,更好地发挥大数据分析技术的优势,促进文化发展,除应鼓励各类文化信息数据拥有部门、企业,结合需求加强对相关软、硬件及应用系统的开发外,通过实施跨部门的“中华文化资源保护与传承促进工程”等方式,在促进相关文化资源数据信息资源建设的同时,促进大数据分析相关先进信息技术的应用,加强对于中华文化的系统研究和传承利用。这对于推动文化体制改革、提升我国文化资源管理与利用水平、加强文化建设、促进文化产业发展、保障文化安全都将具有重要的意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23