
块数据让大数据实现从混沌到精准_数据分析师
当今世界,正在从数据时代走向大数据时代。然而,我们听到的大数据似乎无所不能,看到的却似乎又混沌不清。全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner数据中心首席分析师张瑾认为,“我们甚至不能将所有大数据解决方案进行分类,用户不清楚自己的问题,也不清楚大数据究竟能解决哪些问题,甚至用户已经知道可以应用何种技术解决大数据问题,但找不到合适的供应商、服务商,提供合适的数学分析模型,提供产品集成,用户自己也没有人才储备,维护系统正常运转。”
对于大数据时代,目前人们所讨论的数据几乎都是条数据。条数据是指某个行业或领域呈链条状串起来的数据。人类生活、生产产出的大数据,无论是搜索引擎、电商、社交平台形成的企业大数据,还是天气预报形成的科学大数据,还是各政府部门形成的行业大数据,都可以定义为“条数据”。这类大数据彼此割裂、互不融通,呈现出一种“混沌”的状态,限制了大数据在经济社会中发挥作用。
与之相比,块数据是在一个物理空间或者行政区域形成的涉及到人、事、物等各类数据的综合,相当于将各类“条数据”解构、交叉、融合。在块数据集合过程中,包含了数据空间的填充、空间数据的重构、集合过程的组构,及组构过程中的集合,同时还有新数据的汇集和原有数据组合后的衍生数据。块数据概念的提出和应用,使我们对大数据的挖掘实现了从混沌到精准。
举例来说,一个百货商场每天都会卖出很多商品,每个商品的原材料、品牌设计、广告营销数据、百货商场卖出商品的数量、种类数据,消费者在商场购物、娱乐的数据,将所有在商场这个物理空间产生的数据求和,得到的就是块数据。而一个数据的变化会带动其他数据发生改变,比如,当商场的影院播放一部聚集人气的影片时,商场的其他产品销量也会上升,这一过程又会衍生出新的数据,随时随地更新的数据能使我们对商场的状况有更精准的把握,进而拿出更具针对性的解决方案。
块数据的价值就在于通过对块数据的挖掘、分析,实现对事物规律的精准定位,甚至能够发现以往未能发现的新规律。通过块数据让以往的“数据孤岛”连成一片,再通过对不同类型、来源信息的集成、挖掘、清洗,极大地改变信息的生产、传播、加工和组织方式,对大数据的挖掘变得精准,这给创新发展带来新的驱动力,将会推动产业彻底变革和再造。可以毫不夸张地说,在这个时代,得“块”者得天下。以往很多数据价值的外部性难题,将可以通过块数据以市场化和行政化手段得到解决。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19